商业智能 (BI) 简明指南：将数据转化为战略决策

到目前为止，我们已经讨论了商业智能。但在实践中，它是如何运作的呢？如何将分散且杂乱无章的数据转化为可视化、战略性且对决策有用的信息？

商业智能并非一蹴而就的魔法，而是一个循序渐进的过程。理解这个过程有助于将商业智能视为连接日常运营、管理和战略的机器中的一个齿轮。

一切都始于数据。但要真正创造价值，数据需要经历一系列步骤，远不止于“收集信息”。每个阶段都对最终生成的洞察

商业智能的各个阶段：从数据到洞察

商业智能之会因公司的数据成熟度，但本质上通常遵循以下步骤：

1. 数据收集：这是起点。数据可以来自各种来源（例如企业资源计划系统 (ERP)、客户关系管理系统 (CRM)、电子表格、社交网络、财务工具等）。这里的挑战在于确保这些数据源可访问且安全集成。
   
2. 数据处理和整理：原始数据很少可以直接进行分析。这一步骤包括清洗、标准化、丰富和结构化信息；所有这些都是为了使数据变得可靠且可用。
   
3. 存储：处理后的数据需要集中存储，以便于查询和扩展。这可以存储在关系数据库、数据仓库或数据湖中，具体取决于数据量和用途；
   
4. 分析与可视化：数据准备就绪并整​​理完毕后，我们便进入与运营最为密切相关的阶段。此时，仪表盘、图表、报告和警报功能便派上了用场，它们能够帮助您实时追踪各项指标，了解哪些方面运行良好，当然，哪些方面需要调整。
   
5. 决策制定洞察能够指导实际决策 BI 才能真正发挥作用，例如重新分配资源、调整营销活动、确定优先事项或在风险升级为危机之前做出反应。

需要注意的是，这些步骤并非一成不变。在较为成熟的公司中，这个循环会持续运行，自我反馈并随着时间的推移而不断改进。

支持商业智能的工具

商业智能策略都无法仅凭意图实现。迄今为止，我们所看到的每一个步骤都离不开技术的支持。

因此，商业智能工具的诞生正是为了将复杂性转化为清晰易懂的信息。它们整合数据源、自动化流程、组织数据，并将其转化为易于理解的可视化图表，即使是那些不具备技术技能的人也能轻松上手。市场上最知名的解决方案包括：

• Power BI ：一款与 Excel 和 Office 生态系统高度集成的微软工具，非常适合已经在这种环境下运营的公司；
  
• Tableau ：以其先进的可视化功能和交互性而闻名，在金融、医疗保健和零售等行业得到广泛应用；

• Qlik Sense的关联引擎使其脱颖而出，它允许进行更自由、更具探索性的分析，并着重于模式发现；
  
• Looker ：一个专注于更强大的分析功能、以集中式数据模型为驱动的 Google Cloud 平台，与 BigQuery 有强大的集成。
• Metabase提供了一种开源的替代方案，其易用性和可访问性使其脱颖而出。与 Power BI 或 Tableau 等更面向企业级的解决方案不同，Metabase 的设计旨在让团队中的任何成员，即使没有深厚的技术知识，也能探索数据并创建仪表板。其直观的界面可将复杂的信息转化为清晰且交互式的可视化效果。Metabase 非常适合促进去中心化的数据文化，并赋予用户自主解答自身问题的能力。

然而，商业智能并非仅仅局限于可视化工具。其他资源对于稳健运行也至关重要，例如：

• 数据集成解决方案（iPaaS） ：例如Skyone Data ，它可以连接不同的系统，并允许数据以自动化和安全的方式流动；
  
• 现代数据仓库，例如 Snowflake、Google BigQuery 或 Amazon Redshift，集中存储已处理的数据，以便进行分析。
  
• 治理和安全层：确保受控访问、可追溯性以及遵守监管标准，例如通用数据保护法 (LGPD)。

归根结底，优秀的商业智能（BI）运营的关键不在于工具本身，而在于它与公司实际情况的契合程度，即与公司的流程、挑战和目标的契合度。

下一节我们将探讨这一切的价值所在：商业智能有效实施后能够带来的切实收益

商业智能的真正益处

对于初学者来说，谈论数据可能显得过于抽象。但商业智能的价值恰恰在于它超越理论，以清晰、专注和敏捷的方式解决日常问题。

据 BARC 报告显示，采用商业智能的公司决策速度比没有数据战略的公司快 5 倍。在竞争激烈的市场中，抢占先机往往意味着赢得或错失重要机遇，而这种敏捷性至关重要。

让我们来看看，当数据开始为企业服务时，实践中会发生哪些变化

• 更快、更明智的决策：借助易于获取且条理清晰的数据，团队更有信心采取行动。过去需要多次会议和假设才能解决的问题，现在可以根据事实来解决。
  
• 更清晰地了解公司业绩：BI 显示公司哪些方面做得好，哪些方面需要关注，而无需依赖孤立的报告或随意的解释；
  
• 减少浪费和返工：通过识别模式和瓶颈，BI 可以帮助消除运营、客户服务或战略中耗时耗力的低效环节；
  
• 团队间的协调一致和更紧密的决策：当每个人都能访问相同的数据时，就能共享理解，目标也会变得更加具体，从而加强执行力；
• 预测趋势并采取积极主动行动的能力：商业智能 (BI) 使您能够观察市场动态、消费者行为和季节性变化。这有助于您更好地为未来做好准备，避免被动应对。

所有这些好处都不需要庞大的架构才能实现：最重要的是迈出第一步，制定一个与企业实际需求紧密相关的清晰战略。

但在继续前进之前，值得了解一下通常阻碍这一进程的因素。因为认识到这些障碍是做好更充分准备、克服它们的第一步。快来看看吧！

常见障碍及克服方法。

许多公司都希望更好地利用数据，但在实践中，他们往往会遇到阻碍，导致战略在实施之前就受阻。最令人惊讶的是，几乎所有情况下，问题都不在于工具本身，而在于如何理解、实施和在日常运营中使用商业智能（BI） 。

从一开始就认识到这些障碍有助于构建更坚实的基础，避免挫败感，并提高成功的几率。

以下是一些最常见的挑战以及相应的应对措施：

• 数据过多，但信息可信度低：当系统之间无法互通、数据不一致或过时，且无人知晓哪个数字才是正确的时，商业智能（BI）的信誉度就会下降——甚至在它开始之前就已经丧失。为了取得进展，应优先考虑质量而非数量。从几个可靠的数据源入手，整理出对业务最具战略意义的数据；
  
• 仍然不重视数据驱动决策的企业文化：在许多公司，决策仍然基于“直觉”。在这种情况下，商业智能（BI）显得过于官僚或技术化，从而产生抵触情绪。为了推动，需要用与日常运营相关的简单实用案例来展示其价值。当BI能够解决实际问题时，它就会被视为助力，而不是阻碍。
• 缺乏清晰的商业智能目标：如果公司不清楚想要通过数据解答什么问题，任何仪表盘都会显得混乱或多余。要取得进展，首先要提出正确的问题。“我们需要更好地了解什么？哪些因素会影响我们当前的运营或客户？”。这有助于明确重点，避免商业智能沦为华而不实的工具。
  

认识到这些挑战并不意味着停止前进的步伐。恰恰相反，这意味着要以更充分的准备、更强的同理心和更专注的态度来应对，并专注于真正重要的事情。

既然我们已经阐明了所有要点，那么在下一节中，我们将讨论如何以切实可行且可持续的方式构建最初的步骤，并将数据与贵公司的实际情况联系起来。

如何在公司启动商业智能战略？

在了解了商业智能的优势并认识到其挑战之后，自然而然地会产生这样的疑问：“接下来该做什么？我该从哪里开始？”

好消息是，商业智能 并不需要一开始就规模庞大。最重要的是从一开始就走对方向，保持专注、简洁，并明确真正的业务目标。

关键不在于部署工具，而在于提出正确的问题，让合适的人员参与进来，并始终清晰地了解您希望产生的影响。以下，我们将为您介绍开启更安全、更持续的商业智能之旅的第一步：

• 明确需要用数据解决的实际问题：商业智能并非要衡量一切，而是要衡量真正重要的数据。首先要确定公司需要解答的问题：“我们如何改进销售预测？利润率在哪些方面有所损失？”。问题的清晰性将指导后续的一切工作。
  
• 绘制数据位置和传输方式图：了解公司目前使用的系统、数据记录方式以及存在的差距或返工情况至关重要。这种诊断可以避免意外情况，并从一开始就展现出可以利用的资源；
  
• 选择简单且相关的指标：专注于几个对数据使用者有意义的关键绩效指标 (KPI)。与其拥有十个无人问津的
  仪表盘
• 测试、学习和调整：商业智能是一个迭代过程。从小规模的简单试点开始，以便快速验证其有效性。利用经验教训进行调整，并随着业务的成熟逐步扩展。
  
• 从一开始就让员工参与进来：商业智能的成功取决于人，而不仅仅是系统。让团队参与到流程中来，倾听一线员工的意见，并将数据转化为他们能够理解的现实应用。这有助于提高参与度，并避免被拒绝。

通过这些步骤，商业智能开始有机地发展，与业务的实际运作紧密相连，并专注于切实可见的成果。但这仅仅是基础：要真正发展，就必须紧跟数据使用方式的变革，以及新技术和新方法如何重塑商业智能的角色。

接下来，我们将探讨这些趋势：塑造商业智能，以及您的公司如何通过预见这些趋势而获益。

商业智能的未来：将改变商业智能的趋势。

与任何技术一样，商业智能（BI）并非一成不变，而是一个不断发展的领域商业智能的角色也在不断演变，从辅助分析发展成为决策的关键参与者。

以下我们将重点介绍五大趋势，它们正在塑造商业智能的未来，并将在未来几年对各种规模的企业产生影响：

• 嵌入式人工智能 (AI) 和机器学习(ML) ：AI 和 ML 与 BI 的结合正在改变游戏规则。企业不再仅仅分析已发生的事情，而是开始预测未来情景、提前识别风险，甚至提出应对措施。据 Coursera 称，这是当前 BI 领域最具变革性的趋势之一，尤其对于那些寻求提高决策速度和个性化程度的企业而言。

• 实时数据分析不再是奢侈品，而是必需品：随着流程数字化，时机与决策本身同等重要。能够处理实时数据的平台已成为现实，并帮助企业基于当下而非数周前的事件更快地做出反应。Improvado的数据显示，采用实时商业智能 (BI) 已成为领先数据公司最优先考虑的战略之一。
  
• 通过自然语言处理 (NLP) 与数据交互：自然语言处理 (NLP) 使用户能够以通俗易懂的语言直接向数据提问，例如“我们上个季度的净利润率是多少？”。这降低了对分析师的依赖，并使所有团队都能使用商业智能 (BI)。Synoptek强调，这一趋势是实现数据战略应用民主化的关键一步。
  
• 数据驱动文化为基础的运营：未来的商业智能（BI）将不再是一个部门，而是一种文化。市场营销、销售、运营和客户服务团队都需要以数据为决策核心。Keyrus指出，拥有数据驱动文化的公司获客的可能性是其他公司的 23 倍，盈利的可能性是其他公司的 19 倍。
  
• 治理和安全正逐渐成为结构性要素：随着数据敏感性和数据量的不断增长，治理正从“最佳实践”转变为一项必不可少的支柱。BARC指出，成熟的 BI 组织正在优先考虑清晰的访问、问责和安全模型，以确保所用数据的一致性和可信度。

这些趋势不仅预示着一个更加科技化的未来，更揭示了思维模式的转变。商业智能 (BI) 不再是“少数人”的专属资源，而是成为一项至关重要的组织能力，其战略地位堪比财务或运营本身。

更高敏捷性、自主性和实用智能效率的企业而言，这种转变已触手可及。有了正确、连接良好且组织有序的数据，就能更快、更可持续地做出真正重要的决策。

接下来，我们将向您介绍Skyone简化智能访问，连接分散的数据，从而创造真正的商业价值！

Skyone：我们如何连接分散的数据以生成可操作的情报。

将数据转化为战略决策看似复杂，实则不然。但这并非孤军

在Skyone ，我们坚信清晰的思路源于正确的连接。我们的平台正是为此而生：整合、组织并交付真正能发挥作用的智能信息，也就是在决策的关键时刻。

这意味着摆脱“搜寻报告”的模式，进入一种全新的节奏，让正确的数据在正确的时间以正确的方式呈现在各个领域。这不仅适用于刚刚起步的企业，也适用于希望提升数据成熟度的公司。

如果您感觉自己被数据淹没却依然迷失方向，或许是时候重新调整方向了。我们希望帮助您的公司轻松、安全地找到方向，专注于真正重要的事情。

立即联系 Skyone 专家，充分利用我们丰富的经验，我们已帮助数百家企业每天做出更明智的决策！

结论

如果你读到这里，你肯定已经意识到：商业智能（BI）并非在于拥有更多数据，而在于更清晰地理解这些数据。

更清晰地理解哪些方面行之有效，哪些方面需要调整，以及真正的机遇在哪里。更清晰地理解如何做出不依赖猜测，而是基于事实、背景和未来愿景的决策。

在本文中，我们揭开了BI的神秘面纱：我们展示了它在实践中的运作方式，以及它为何能为各种规模的公司带来变革。更重要的是，我们强调你可以立即行动，利用你现有的资源，专注于真正重要的事情。

因为BI并非一开始就构建一个强大的架构，而是要提出好的问题，将关键信息联系起来根据数据揭示的信息做出决策的习惯。剩下的就是循序渐进的发展！

如果本文帮助你更好地理解了BI，何不继续与我们一起探索？我们还有更多内容想要分享。欢迎访问我们的博客！

商业智能的常见问题

商业智能(BI) 乍看之下似乎过于技术化，但当你意识到它能帮助企业更快、更高效、更准确地做出决策时，就会发现它的价值所在

。如果你正开始探索这个领域，产生疑问是很正常的。因此，我们在此汇总了常见问题，并附上简明扼要的答案，帮助你理解其基本概念，更有信心地迈出第一步。

什么是商业智能（BI）？它为什么如此重要？

商业智能(BI) 是一套流程、工具和实践，它将原始数据转化为有用的信息，从而支持战略决策。它之所以重要，是因为它能够帮助企业更清晰地了解业务绩效，在问题恶化之前识别它们，并发现那些可能被忽视的机遇。

在竞争激烈的市场中，BI 有助于企业做出更有信心、更少猜测、更敏捷的决策。

商业智能（BI）和商业分析（BA）有什么区别

两者都是同一数据旅程的一部分，但处于不同的阶段：

• 商业智能（BI）：整理并呈现过去和现在的数据，使用户能够清晰地了解公司正在发生的事情。它专注于监控和了解现状。
  
• 商业分析(BA) 更进一步，运用统计技术和预测模型来识别模式并预测未来情景。它侧重于解释和预测可能发生的事情。

简而言之，商业智能帮助我们了解现在；商业分析帮助我们为未来做好准备。.

我如何在公司里启动商业智能战略？

第一步很简单：从需要解决的实际问题入手。不要把商业智能（BI）看作一个复杂的技术项目。然后，明确一个重要的业务问题，确定能够解答这个问题的数据所在位置，并选择适合实际情况的工具。

这样，就可以从小规模开始，不断测试、学习，并逐步扩展——始终关注信息的清晰度和对决策者的实用性。

作者： Skyone