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一个公式让你真正理解什么是商业智能

商业智能(BI)是Gartner与1996年提出的,他描述了一些了的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。无数历史经验表明,充分利用现有的新知识、新技术,需要耗费几十年甚至一代人的时间。所以直到现在,大多数企业仍然缺乏数据化管理与决策所必须的信息化设施、配套制度和文化。但所幸的是,当前人们的观念认识、相关技术已经十分成熟,企业可以很容易的取得BI应用方面的进展,利用BI增加竞争优势并促进创新。

美国Randy Bartlett将商业智能提炼成一个公式,十分美妙:商业智能=信息技术+商业分析

信息技术(IT)用于收集和管理数据,为数据拖拽、报表、BI分析服务,核心目标是将数据应用于业务中。商业分析(BA)则是利用数据分析、经验和商业智慧,作出基于分析的业务决策,其核心则是将商业问题带回数据中。

Gartner在《2016年的商业智能和数据分析平台魔力象限报告》中对商业智能技术做了归纳,这也是最先进、最时髦的信息技术。

1、支持快速且中心化的IT驱动的交付。基于平台自由的数据处理能力,IT部门能实现从数据到内容的交付,整个工作流程处于良好的企业级管控之下。

2、支持去中心化的分析。可以让业务人员实现从数据到自助分析的工作流程。

3、支持良好管控下的探索式分析。在良好的管控之下,支持业务人员基于数据进行自服务分析,再生成可服用的内容,提升系统级可服用的内容。

4、支持嵌入式,支持将数据转化为可嵌入到其他流程或应用中的BI内容。

5、支持公网部署,这类似第1个使用场景,但企业用户变成了外部客户、公众部门或者普通公民。

有句话讲:凡事用钱能解决的问题,都不是问题。同样,凡事能用技术解决的问题,也都不是问题。在商业智能中,商业分析就显得格外重要了,因为他无关乎技术,更注重积累和策略。

无论是传统的报表数据展示,还是最近流行的自助式分析,即便引用了最好的分析方法,我们也难以测算某些决策和数据分析的质量,也难以避免陷入数据分析陷阱,如平均数陷阱。所以,有时候为决策获得正确的数据分析与实际的决策之间有较大的差距,大量的数据分析被误导且无法推动业务的发展。

以下建议有助于企业解决问题,把不良影响降低到极限。

1、拒绝不专业,建立一个完整的商业分析团队。我们需要富有经验的分析型决策者,有定量分析训练经验的业务人员。

2、吸取同行经验,让其他企业的探索成功和经验为己所用,积极参与行业间的交流沙龙、会议,多取经多交流。

3、反思自己,做商业分析到底是为了什么,自己的分析需求是否合理,是否为了验证“成见“,千万不要为了分析而分析。

商业智能是企业门前的“风口“,企业能不能成为自由翱翔的“猪“,还要看是不是真将数据转化为了生产力。

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