1.商业智能工具依赖数据可视化以获得清晰的商业版图

要想对你的业务有一个更清晰的了解，就需要数据可视化，而商业智能工具就是为了帮助你做到这一点。尽管大多数数据可以通过数字来阅读和解释，但为了真正让你的数据变得生动，你应该使用可视化工具。可视化与商业智能工具相结合，增加了一个层次，使该数据与其他数据不同，并将其转化为企业经理和员工的有效信息。

如果你想推销一个新产品，那么你很可能在展示你的产品时要有某种视觉辅助。你可能不会只是向潜在客户展示一堆数字和事实；你想让它变得有趣，更吸引人的目光。商业数据也是如此。如果员工能够看到可视化的数字和数据，那么他们可能会对他们所读的东西更感兴趣。当试图让员工加快步伐实现目标时，这种行之有效的方法非常有效。让他们亲眼看到他们正在为之工作的东西，这可能会让他们为你工作得更努力一些。

有各种不同的可视化工具，可以与商业智能工具一起使用。地图、图表、图形和视频只是一些可以考虑的东西。你的商业智能工具将有助于引导你走向正确的方向，但这取决于你是否要付出额外的努力来使一些东西脱颖而出。如果你想看到你的供应链、客户群或全部业务运营的全貌，请花时间实施你的商业智能工具，并在其中添加一些可视化的内容。

尽管我们已经触及了商业智能工具可以帮助的一些事情，但事实是这样的；商业智能工具是一种使你的公司增加利润，同时保持工作量和压力水平的方法。让商业智能工具为你做思考，帮助你做出更好的商业决策。一旦你的商业智能工具到位，你将能够看到它们为你的公司带来的变化。

观远数据结合企业营销销售发展战略为其构建多层级管理的BI智能决策平台，并围绕BI决策管理、BI营运分析、BI商品分析等维度构建企业级BI数据分析体系。

2.商业智能将数据转化为洞察力

数字革命使企业比以往更容易收集有价值的数据。这样做变得如此容易，以至于产生了一个新的问题，那就是如何解释现在可用的大量信息。今天，许多组织甚至不知道他们掌握了哪些数据，也不知道如何利用这些数据来发挥他们的优势。正是由于这个原因，商业智能已经成为无数企业最喜爱的信息管理工具。但什么是商业智能，以及如何使用它？

商业智能是一个总的术语，指的是用于收集、构建和分析数据的一些方法和过程。商业智能可以包括从业务分析和测量值到数据可视化的一切。有了正确的商业智能工具，你可以深入了解哪些做法对你的企业来说比其他做法更好或更差，并为更主动而非被动的工作方式创造条件。

对于未经训练的人来说，像商业智能这样的概念可能听起来不必要的复杂。但与其他看似晦涩的流行语一样，对其含义有一个简单的解释。商业智能一词是在1958年提出的，但自那时以来，该领域的发展是巨大的。今天，我们收集和分析数据的方式与以前完全不同，所以现在经常听到人们谈论传统BI和现代BI。

传统BI在一些组织中仍然存在，但与现代BI相比，它的效率相当低，当然也更耗费时间。从历史上看，BI主要是由IT部门、技术专家和分析师用来创建报告和产生统计数据。一般来说，这些工具的技术性太强，组织中的其他人无法从中受益，也许这就是为什么BI以复杂著称。

另一方面，现代商业智能的目标是成为一种 “自我服务 “的商业智能，使企业中的每个人都能轻松地获得关于各种倡议和活动的问题的答案。通过现代商业智能，你可以随时跟进实践中的任何变化，统计数据呈现在可视化的仪表盘上，使复杂的信息易于理解。这使得识别商业机会更快，将数据作为公司所有决策的基础。

3.如何高效实现商业智能？

实施商业智能并不仅仅停留在选择正确的工具上：它还需要组织和人员的适当支持。牢记以下提示，以确保当你投资于一个商业智能策略时，它所返回的信息对你的公司是有价值的。

在你购买一个BI工具之前，确保它的能力在最终承诺之前确实能作为组织问题的解决方案。规划出你期望BI工具如何被公司使用。使用上面的商业智能功能列表来了解你在 BI 战略中需要的优先级。每个商业智能工具都在其功能之间提供权衡，所以要确定哪些功能对你的企业最重要，并选择最符合你需求的工具。

从一个 BI 工具中获得有意义的输出需要有意义的输入。拥有一个用于数据收集和存储的功能性数据管道是进行数据分析的先决条件。当数据不干净的时候，那么就可能难以使用数据。如果数据不彻底，那么数据中的差距可能会导致结果的偏差。

在你开始分析数据之前，请确保你的数据是结构化和有组织的。管理数据的人需要与用户的需求同步，以使分析有用和可操作。从许多不同的来源收集数据并将其存储在数据湖、仓库和市场中，在时间和金钱上都是一个相当大的努力。实行良好的数据管理是实现数据信息化的一个必要步骤，在开始时投入的工作可以为你以后节省更多的痛苦。

要教育员工使用你购买的商业智能工具，可能需要一些努力。正确使用工具的教育是必要的，以确保用户从数据中获得准确的洞察力。然而，虽然商业智能的应用界面已经变得更加直观，但学习如何使用一个工具仍然需要耐心。

有一个人负责带头采用BI的工作是有帮助的。让他们成为一个布道者和领导者，让更多的人参与到BI工具的使用中来。团队领导和高管也可以提供宝贵的买入能量来支持建设工作。当更多的人在使用分析工具时，它的实施就越有效。不仅会产生更多的洞察力，用户可以互相依赖，以获得他们所需要的洞察力来进行知情决策。

4.通过足球看商业智能与商业分析

假设你是一个足球队的教练员，你想回顾最近的比赛。你这样做是为了看看如何弥补你的错误和复制你的成功。

使用我们之前的定义，商业智能将是识别所有导致你的球队获胜的统计数据和战术的过程。它将确定你的控球时间比你的对手长很多。它还会识别出这样的趋势，即你的右路在通过出色的传球保持控球方面发挥了作用。

商业分析会更关注为什么你的控球时间比你的对手长，为什么你的右路传球做得这么好。

是不是因为你的对手在这一侧的后卫比另一侧的后卫更弱？

是不是因为你的右路球员在场上的时间比左路的多？

是不是因为你右路的一名球员只是有一个惊人的表现，并延续到了该侧的其他球员？

这些问题都很重要。它们可以让你弄清楚如何在未来复制你的成功，或防止你的失败。提出正确的商业智能问题将使你获得更好的分析结果。在使用商业仪表板时，所有的见解都可以简化到一个地方，使做出有意义的决定的时间大大加快。但首先，我们需要更多的分析差异，因为这将帮助我们了解在公司的运营过程中应该做什么，以及如何选择最好的工具来管理你的洞察力。

不多说了，让我们深入了解商业智能和数据分析之间的区别。为了做到这一点，我们需要研究相关性和因果关系之间的区别。相关性不是因果关系当两件事情是相关的，这意味着当一件事情发生时，另一件往往会同时发生。当两件事情有因果关系时，它意味着一件事情直接或间接地导致另一件事情的发生。

这两者之间区别的一个著名例子是冰淇淋消费和城市杀人率高度相关的事实。现在，当然，冰激凌不会导致人们互相谋杀。所以很明显，这两者没有因果关系。

两者之所以相关，是因为夏末气温上升时，杀人率会上升。据推测，由于天气变暖使更多人外出，这导致了更多的社会互动。

5.因果关系如何适用于商业？

在事情的轻松方面，有一些明显没有因果关系的事物相互关联的搞笑例子。其中许多例子都显示在 “虚假关联 “网站上。例如，缅因州的离婚率与人造黄油的人均消费量密切相关……也许已婚夫妇应该转而使用黄油？

严肃地说，根据不同的领域，要把相关性和因果关系分开可能是非常困难的。为了找到因果关系的证据，通常会进行非常大规模和昂贵的研究试验。另外，一个著名的例子是蝴蝶效应。但是，我们不会去研究那么多细节，实际上，我们更多的是研究商业方面的东西，因此，集中在商业智能与数据分析的具体内容上，并提供商业领域中的相关性和因果关系的见解。

你能理解导致你业务成功或失败的因素，而不仅仅是与你业务成功或失败相关的因素吗？如果是这样，你就更有可能在你的市场上预测未来，并采取相应的行动。然而，重要的是要注意，你需要知道什么与什么相关，然后才能知道因果关系。

换句话说，在你有能力以任何合理的确定性说出事情发生的原因（BA）之前，你需要知道发生了什么以及如何发生（BI）。

这就是商业智能和分析之间的区别，这也是为什么两者都很关键。它们结合在一起，就像拼图中的两块，这块拼图可以帮助你的企业获得更多的利润。定义和使用KPI的例子是至关重要的，这将有助于建立一个商业目标，执行商业分析与商业智能的相关性和因果关系。虽然一开始听起来很复杂，但你对数据分析工具的挖掘越深，对建立合格的洞察力和做出更好的决定就越有意义。这就是：理解商业智能和商业分析之间的区别是很重要的，因为它有助于为公司将其业务调整为具有成本效益和洞察力的方式做准备。在创建一个成功的商业智能战略的过程中使用这两者，只会使一个公司在市场上更有竞争力。