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为什么传统的商业智能已不再适用

摘要商业智能并不是什么新鲜事,但我们收集、分析和利用这种智能的方式正在发生变化。公司在很大程度上采用商业智能工具来回答特定和可预测的问...

商业智能并不是什么新鲜事,但我们收集、分析和利用这种智能的方式正在发生变化。

公司在很大程度上采用商业智能工具来回答特定和可预测的问题,并确保跟踪关键指标,例如获得高层视图或销售目标,以提高公司的生产力。然而,当谈到新技术和人工智能时工具,传统的 BI 报告正在失去意义。在瞬息万变的商业环境和竞争激烈的时代,实现可持续的市场并非易事。它需要的不仅仅是通常的 BI 工具。公司正变得更加数据驱动并采用现代 BI 技术。这种从传统 BI 到数据驱动技术在各个业务领域的转变,促进了销售额的增长、创新、提高了产量、降低了运营成本并在行业中占据了重要地位。

采用业务监控和实时分析不仅有助于以更好的方式应对挑战,而且还能为业务增长定位。传统 BI 提供更多的回顾性分析,即使用数据了解过去以改进未来事件。但是现在组织必须迅速适应不断变化的条件。这将帮助企业实现业务监控和错误检测的自动化。传统的 BI 需要 IT 人员的不断参与和复杂的 IT 系统。从长远来看,该系统非常缓慢且无效,并且仅将业务数据的力量保持在熟练的手中。它不为企业提供全面的决策支持。

什么时候是超越传统 BI 的合适时机?

当在组织中工作的人无法访问相同的数据并且对业务没有统一的看法时。

当业务领导者无法在不咨询分析团队重新发明轮子的情况下进行创新和提出新问题时。

洞察力不能反映组织中正在发生的事情、相关数据源和业务中可用的因素的 360 度视图。

数据驱动策略

如今,企业正在采用数据驱动的决策制定。他们正在使用数据分析技术来促进业务增长。尽管没有多少组织成功地随着变化而发展。尽管如此,现在公司还是使用电子表格等 BI 工具进行分析。公司正在努力应对大数据分析的演变和挣扎。根据一份报告,只有 48.5% 的公司可以成功采用数据驱动的创新,只有 41.2% 的公司在分析方面展开竞争。尽管 BI 的传统方法已成功地服务于商业行业,但现在是放眼大局的时候了。

持续智能

在连续智力方法是对业务运营使用实时分析,参考当前和历史数据,为业务福利采取适当的行动。这种方法更加灵活和流畅。它有助于查看大量数据源、识别重要数据点并在需要进一步检查的问题期间与业务利益相关者建立联系。它可以在供应链、客户服务、欺诈检测和支持物联网的制造的多个层面上运行。CI 可以通过使用最新和相关的数据转换任何流程来加速业务价值,在正确的时间指导和自动化操作,并更准确地加速业务成果。

现代商业智能

现代 BI提供具有灵活性和自助访问的主流工具,以便企业可以动态创建报告和分析并共享数据以获得优化的业务结果。它遵循 DataOps 和数据民主化的原则,为企业客户提供持续的数据流。现代 BI 提供诸如来自遗留系统和混合 ERP 系统的支持数据之类的设施,并且也已做好云准备以支持多云和混合实施方案。它提供了获得真实见解的完整过程,无需上下文或附加信息。它建立在来自强大数据模型的真实业务上下文之上,并允许跨流程和跨应用程序报告。无论是现在还是将来,它都易于使用且灵活。

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