商业智能与数据分析：深入解析及差异
商业智能 (BI) 和数据分析是现代企业获取深刻且准确的商业洞察力的两项关键技术。
这两种方法都致力于可视化、剖析以及理解与企业运营、客户行为、竞争对手动态和行业趋势相关联的数据。
它们能够帮助企业做出更明智的决策、制定高效的策略、改进运营流程、提升销售业绩和收益、识别潜在模式并预测未来发展方向。
虽然商业智能和数据分析都扮演着至关重要的角色，并且在某些情况下可以互换使用，但这两个术语在不同行业中却有着不同的内涵。
它们在应用范围和具体需求上存在差异。此外，它们所需的技能也不尽相同。运用这些技术所获得的数据驱动型结果，能够帮助企业做出更佳的决策，从而实现蓬勃发展。
因此，对于企业而言，在这两者之间做出正确的选择可能是一项具有挑战性的任务。
本文将从类型、目标、优势、局限性和应用等方面探讨商业智能和数据分析，并分析它们之间的差异，以帮助企业为其组织选择最适合的方法。
让我们开始吧！
什么是商业智能？
商业智能 (BI) 是一种收集和存储当前及历史数据的过程，通过对这些数据进行分析，为企业提供技术驱动的决策依据。 这将有效地改善企业的运营效率和盈利能力。
BI 整合了多种方法，例如数据挖掘、业务分析、数据工具、数据可视化、企业最佳实践和基础设施。因此，它可以提供快速可用的数据摘要，从而帮助企业在当今数据驱动的世界中不断前进。
此外，BI 有助于释放营销和销售的潜力，并开辟新的商业机遇。
同时，商业智能还能协助组织适应新的市场策略、推动有益的变革并消除效率低下的环节。它使企业能够及时了解最新的行业趋势，并获得强大的数据分析能力。
此外，利用商业智能可以实现诸多目标，例如更快地解决问题、促进业务增长并预测未来的发展趋势。
目标： 商业智能的主要目标是筛选关键的商业信息，并在特定的时间范围内对其进行深入分析。 为完成这些复杂任务，企业需要借助商业智能工具。 这些工具将帮助企业实现更高的市场效率，从而在竞争中保持领先地位。
因此，企业可以依赖于准确的历史数据做出明智的商业决策，而不是仅仅依靠直觉和假设。商业智能可以执行数据分析，生成摘要、报告、地图、图表、仪表板和图形，以便用户深入了解企业的真实运营状况。
商业智能能够处理大量的非结构化和结构化数据，帮助企业识别并制定新的策略，从而抓住更多的商业机会。
什么是数据分析？
数据分析 (DA) 是一种收集、检查、清理、存储、转换、查询和建模数据的过程或方法。其主要目标是生成具有实际价值的见解，从而帮助组织做出明智的商业决策。
尽管数据分析看起来与商业智能有些相似，但数据分析实际上可以视为商业智能的一部分，其主要关注点在于分析的过程本身。
虽然数据分析在企业中得到广泛应用，但它并非一种智能工具。 相反，数据分析是在管理数据的技术过程中使用的一种方法，涵盖了从数据挖掘到数据转换的整个流程。 为了发现当前趋势并在短时间内解决复杂问题，数据分析需要处理大量的数据。
换句话说，数据分析包括机器或人对数据的发现、解释、可视化和模式识别。 它能帮助企业发现：
- 趋势
- 异常现象
- 异常值
- 机遇
- 风险
企业及其他领域应用数据分析来做出准确和更优的数据驱动决策，以预测未来的业务增长。 数据分析中使用的流程和技术正通过人工智能 (AI) 算法等新兴技术实现自动化。
因此，在市场上拥有竞争目标的企业会利用数据分析来维护和扩大其客户群体。 通常情况下，它会使用计算和统计技术来查找数据集中的关系、模式和趋势。此外，它还会使用诸如数据可视化软件、大数据平台和机器学习算法等特殊技术。
商业智能与数据分析：类型
商业智能的类型
商业智能主要分为两大类：传统商业智能和现代商业智能。
传统商业智能： 在传统的商业智能中，企业主要使用来自内部渠道的结构化数据，例如财务、销售和库存数据。 这些类型的数据会被收集并存储在数据仓库中，以便使用基于 SQL 的工具（包括仪表板、报告和 OLAP 多维数据集）进行进一步的分析。
示例： 销售分析、运营绩效分析和财务报告。
现代商业智能： 在这一类别中，商业智能利用最新的技术提供自助服务，并实时访问来自各种渠道的大量数据。 它允许用户通过可视化、仪表板和自然语言处理 (NLP) 技术轻松地探索、识别和分析数据。
此外，现代商业智能还结合了机器学习算法，以自动执行数据发现、分析和准备工作，从而使得获取有价值的见解变得更加顺畅和容易。
示例：数据发现、实时报告、预测分析和自助服务分析等。
数据分析的类型
数据分析可细分为四种不同的类型； 每种类型都有其独特的方法和侧重点。
描述性分析： 此类分析主要关注历史数据的分析，旨在帮助企业深入了解过去的数据。 它将过去的数据汇总为关键绩效指标 (KPI)，以便企业更好地了解其业务绩效。
示例： 网站流量分析、客户满意度评分和销售报告等。
诊断分析： 此类分析会深入探究过去的数据，以确定“原因”，例如过去销售报告中销量下降的原因。 它通过分析数据中的关系和模式来检测根本原因并调查问题。
示例：客户流失分析、员工流动分析和产品缺陷分析。
预测分析： 在此分析中，企业会使用机器学习算法和统计模型，利用历史数据对未来的结果进行预测。 这使得企业能够在机会和潜在风险发生之前进行识别。
示例： 客户生命周期价值预测、需求预测和欺诈检测。
规范性分析： 这是一种利用见解和数据来提供基本建议的分析，旨在为企业采取必要的行动以实现既定目标提供指导。 它允许企业在可行的见解的支持下做出明智的决策。
示例： 定价优化、营销活动优化和供应链优化。
通过运用上述分析方法，企业可以做出更加明智的决策、提升运营效率并获得显著的市场优势。
商业智能与数据分析：特点
商业智能的特点
以下是商业智能的一些重要特点：
- 高级分析： 它可以帮助企业执行复杂的数据操作。 这有助于启用回归分析，以便分析自变量和因变量之间的联系。
- 报告： 用户无需 IT 部门的协助即可构建和分发报告。 此外，还可以对报告进行安排，以确保定期自动交付。
- 数据可视化： 这使得用户能够以更易于理解的格式呈现复杂的数据。 商业智能工具可以创建复杂而高级的可视化效果，从而轻松地传达数据。
- 地理空间分析： 通过利用地理地图功能，用户可以轻松地在地图视图中查找位置。 商业智能工具能够将企业的数据转换为地图和图形表示形式，方便用户查看地理数据。
- 数据管理： 这包括混合、探索、清理和准备数据以供分析。它将不同的数据集组合在一起以构建一个新的数据集。 它还有助于探索信息，以发现最新的趋势、特征、兴趣点和模式。
商业智能的其他功能还包括增强分析、预测分析、用户特定的安全性、自助分析和数据集成。
数据分析的特点
以下是数据分析的一些关键特征。
- 数据准备和整理： 此过程的主要思想是在正在进行的项目期间执行一次数据准备程序。 如果需要，这有助于为同一项目准备迭代模型。 在模型构建和迭代分析过程中进行数据整理，以消除错误并组合复杂的数据以简化分析和访问。
- 数据探索： 这是分析数据的初始阶段。它涉及数据可视化，以深入了解需要进一步识别的几种模式或区域。
- 可扩展性： 为了垂直扩展或缩小系统，需要更快的服务器以及更大的内存和强大的处理器。 这可以使用更少的能源和网络设备，是数据分析平台的临时解决方案。
- 版本控制： 它是源代码控制或维护跟踪和控制软件代码更改的过程。
- 数据安全： 此功能有助于防止数据在任何时候遭受未经授权的访问或被盗或损坏。 它包括逻辑程序安全、存储设备安全和物理硬件安全等。
商业智能与数据分析：组成部分
商业智能的组成部分
商业智能有五个组成部分：
- OLAP： 在线分析处理 (OLAP) 帮助企业高管对聚合数据进行排序和选择，并进行战略性监控。
- 高级分析： 商业智能的这一组成部分有助于获取特定产品和服务的统计数据。 它可以让企业预测产品在市场上的表现。
- 数据仓库： 这涉及存储大量数据，以使企业的多个部门受益。
- 实时商业智能： 这有助于跟踪不断变化的市场趋势。 通过此组件，营销团队可以宣布特别折扣和优惠，以吸引客户的注意力和提高网站参与度。
- 数据源： 它涉及使用多个应用程序系统地获取原始信息并创建数据源。 商业智能工具使用这些数据集来构建图形、表格和饼图。
数据分析的组成部分
数据分析有五个组成部分：
- 数据收集： 这是数据分析的第一阶段，涉及为企业收集内部和外部数据。数据来自许多来源，例如操作系统、网络和社交媒体数据、交易数据和机器数据等。
- 数据分析： 收集数据后，需要对其进行分析。 在此过程中，可以使用统计技术来清理和检查数据，以获取有价值的信息。数据分析有助于识别模式、预测未来和检测异常情况。
- 报告结果： 在此组件中，用户可以分享见解，并基于他们的发现做出明智的决策。 用于报告结果的常用方法包括在仪表板中呈现结果、生成报告和创建信息图表。
- 改进流程： 这涉及改变数据收集、处理和分析的方式。 它还改变了基于数据的决策方式。
- 数据驱动型文化： 企业可以创建一种每个人都可以利用数据做出有效决策的文化。 这有助于对员工进行数据分析使用方面的培训，并让他们能够访问相关资源。 要建立数据驱动型文化，需要遵循以下提示：
- 使数据易于访问
- 对员工进行数据使用培训
- 鼓励数据驱动文化
- 创建问责文化
商业智能与数据分析：应用
商业智能的应用
商业智能可以在多个行业中实施，例如：
- 零售业： 商业智能用于预测客户需求并分析随时间变化的需求波动。 这有助于优化库存规模，以满足客户的需求。
- 银行业： 商业智能可以帮助金融机构和银行识别其客户群体。 这使得他们能够有效地制定营销策略。 银行还可以借助商业智能来查看其绩效指标。
- 汽车行业： 商业智能有助于优化汽车行业的生产、人力资源、营销、研究、分销和财务职能。 这样做是为了实现有效的决策。
- 制造业： 商业智能加强了与供应商的沟通，并标准化了交易。 它可以预测产品需求，从而进一步优化库存、采购和生产规模。
商业智能的其他应用包括酒店业、制药服务、快速消费品、航空业、分销和物流等。
数据分析的应用
以下是数据分析的一些应用：
- 交通运输： 数据分析可用于解决交通问题，并通过改进交通智能和系统来增强出行体验。
- 教育： 政策制定者利用这项技术来改进管理决策和课程设置。
- 营销和广告： 营销人员和广告商利用数据分析来更好地了解他们的受众，并提高转化率。
- 物流和交付： 数据分析可用于物流行业，以改进交付流程和工作流程。 这有助于提高行业绩效并扩大客户群体。
数据分析的其他应用包括在线安全、互联网搜索结果和欺诈检测等。
商业智能与数据分析：快速比较
| 参数 | 商业智能 | 数据分析 |
| 范围 | 商业智能指的是改进业务决策所需的数据。 | 数据分析可以将原始数据转换为可理解的格式，用于分析和预测未来。 |
| 功能 | 商业智能的主要目标是支持企业做出明智的决策、制定更好的策略并帮助他们成长。 | 数据分析的主要目标是根据企业的业务需求对数据进行建模、预测、清理和转换。 |
| 实施 | 商业智能的实施需要使用多种商业智能工具。 它只能使用数据集市或数据仓库中存储的过去数据来实现。 | 数据分析的实施需要使用多种数据存储工具。 这取决于公司在实施时设计的策略和方法。 |
| 调试方法 | 可以使用将数据转换为有意义的格式的建议模型进行调试。 | 商业智能工具允许用户在无需具备扎实编程知识的情况下使用该技术。许多工具提供拖放界面来可视化和构建仪表板。 |
| 代码 | 数据分析涉及用于执行复杂分析的编程语言。例如 R 或 Python 等编程语言是必需的。 | 即使没有概率和线性代数的核心知识，也可以成为商业智能专业人员。 |
| 数学 | 即使没有概率和线性代数的核心知识，也可以成为商业智能专业人员。 | 数据仓库是必需的，因为它能够转换数据以提高质量。 |
| 统计 | 商业智能涉及描述性统计，包括平均值、中位数和平均数。 | 数据分析涉及推论性和描述性统计，旨在更好地理解数据并发现有价值的见解。 |
| 数据类型 | 商业智能仅针对用于分析业务数据的结构化数据进行。 | 数据分析没有限制。分析师可以使用音频、文本和视频等多种格式进行分析过程。 |
| 数据质量 | 报告根据企业的业务用例在特定的时间执行。 它不依赖于数据仓库来分析数据。 | 报告根据企业的业务用例在特定的时间执行。数据分析非常灵活，可以用于不同的应用场景。 |
结论
商业智能和数据分析是两个概念相似，但方法不同的技术。考虑到最近的市场趋势，商业智能和数据分析等技术在越来越多的企业中得到应用，以获得可行的见解并改善业务。
数据分析通过分析聚合数据获得有用的见解，从而有助于提高企业的效率和运营。 另一方面，商业智能有助于充分利用数据，以便做出基于事实的可靠业务决策。
因此，在这两者之间做出选择是一项复杂的任务。 最好根据企业的业务需求、操作、场景和用例来选择其中之一或两者。
您还可以探索最佳的商业智能和分析平台。