商业智能：策略、技术和应用的全面概述

商业智能 (BI) 对于现代企业而言至关重要，它涵盖了用于分析数据和管理商业信息的策略、方法和技术。这种分析方法使组织能够获得有价值的见解，改进决策，最终获得竞争优势。BI 工具处理大量结构化和非结构化数据，识别机会并为组织所有层级的战略决策提供信息。

BI 技术的核心功能多种多样且功能强大。它们包括报表、联机分析处理 (OLAP)、分析（描述性、预测性和规范性）、仪表板开发、数据挖掘、流程挖掘、复杂事件处理、业务绩效管理、基准测试、文本挖掘等等。这些功能使企业能够解释大型数据集（“大数据”），发现否则会隐藏的趋势和模式。

有效的 BI 利用内部和外部数据源。内部数据（例如财务和运营信息）与外部市场数据相结合，从而对商业环境有全面的了解。这种集成方法提供了比任何单一数据源都丰富得多的“情报”来源，从而促进了更明智和更具战略性的决策。应用范围从基本的运营决策（例如产品定价和定位）到关于公司目标和方向的高层战略选择。

BI 使组织能够更有效地了解其市场。这包括评估市场需求，确定产品和服务对不同细分市场的适用性，以及衡量营销活动的影响。产生的见解对市场份额增长和长期稳定性做出了重大贡献。BI 应用通常利用来自数据仓库 (DW) 或数据市场的数据，通常称为 BI/DW 或 BIDW 解决方案。这些存储库保存专门设计用于支持决策过程的分析数据副本。

BI 的历史至少可以追溯到 1865 年，当时 Richard Millar Devens 使用该术语来描述信息的战略运用。后来，1958 年，IBM 的 Hans Peter Luhn 阐述了 BI 的核心原则：能够理解数据之间的相互关系以指导行动。Howard Dresner 在 1989 年的定义巩固了 BI 作为一个专注于通过基于事实的支持系统改进业务决策的领域。自 20 世纪 90 年代后期以来，这种理解已得到广泛传播。

几个关键定义突出了 BI 的多方面性质。一些人将其描述为将数据与分析相结合以评估公司和竞争信息，从而提高决策输入的质量和及时性。另一些人则将其更广泛地定义为包含将原始数据转换为可行见解的方法、流程、架构和技术。这个更广泛的定义包括数据准备和管理作为组成部分。

虽然有时将商业智能与竞争情报互换使用，但商业智能主要分析内部结构化数据和业务流程，而竞争情报则专门关注竞争对手信息。同样，BI 和商业分析之间的关系也经常被争论。一些人认为商业分析是 BI 的一个子集，强调统计分析、预测和优化，而另一些人则认为它们是重叠但不同的学科。

BI 的一个重大挑战是非结构化和半结构化数据的管理，这些数据构成了大部分商业信息（例如电子邮件、备忘录、报告）。搜索、查找和评估此类数据的困难可能导致决策不当。解决这个问题需要复杂的技巧，包括元数据丰富和自然语言处理 (NLP) 的应用。

生成式 AI 的出现正在显著影响 BI 领域。生成式商业智能利用大型语言模型和其他 AI 技术来增强数据分析并促进更直观的用户交互，通过自然语言查询生成可行的见解。例如，将 Microsoft Copilot 集成到 Power BI 中。

BI 应用广泛，支持各种业务职能。它对于战略规划、运营效率、营销有效性、风险管理和竞争分析至关重要。参与 BI 开发的技术角色也多种多样，需要在数据仓库、数据挖掘、分析和可视化方面拥有专业知识。该行业本身也在不断发展，出现了独立和整合的供应商，并且受到持续的监管变化的影响，例如 GDPR 对欧洲的影响。

Read the English version (阅读英文版)

免责声明：本文内容来自互联网公开信息，请仔细甄别，如有侵权请联系我们删除。