分析 vs 商业智能

引言

在当今数据驱动的环境中，“分析”和“商业智能”(BI) 这两个术语经常用于商业规划和决策的讨论中。尽管它们有时可以互换使用，但这两个术语指的是不同的概念和程序，在商业环境中具有不同的功能。本文探讨了商业智能和分析的含义、区别和联系，提供了对它们在当代企业环境中功能的全面理解。

数据的快速增长改变了公司的运作方式和决策方式。由于技术进步，企业越来越多地使用先进的工具和方法从数据中获取洞察力。商业智能的主要关注点是描述性分析或“发生了什么？”。然而，分析更进一步，通过深入研究更深层次的洞察力和预测能力来解决“为什么会发生？”和“接下来会发生什么？”。

定义商业智能 (BI)

组织共同用于收集、检查和显示历史和当前数据的方法、材料和实践统称为商业智能 (BI)。描述性分析是 BI 的主要关注点，它提供了当前和过去成就的概述，以帮助做出管理决策。

BI 的重要特征

• 历史焦点：BI 工具检查历史数据以识别新兴趋势和模式。
• 数据可视化：关键绩效指标 (KPI) 通过仪表板、图表和报告以艺术方式清晰显示，这些是商业智能 (BI) 的关键要素。
• 用户友好界面：BI 产品优先考虑易用性和可访问性，使其成为需要很少技术知识的企业用户的理想选择。
• 静态报告：提供定期洞察力且几乎没有个性化空间的报告通常是预先配置的。

核心 BI 工具和技术

• 仪表板和报告：Tableau、Power BI 和 QlikView 等集中式平台提供实时数据。
• ETL 程序：ETL（提取、转换、加载）管道整合来自多个来源的信息。
• OLAP（在线分析处理）实现多维分析，用于复杂的查询。

理解分析

数据系统计算检查以发现趋势、联系和洞察力称为分析。与 BI 不同，分析深入挖掘数据以预测模式、建议行动方案并最大化结果。

分析类型

• 描述性分析总结历史数据以提供上下文理解，并与商业智能重叠。
• 诊断分析：确定观察到的趋势的原因。
• 预测分析使用数学算法和机器学习技术预测未来事件。
• 通过使用预测性洞察力，预测性数据分析推荐最佳行动方法。

分析的关键特征

• 面向未来：分析使用数据来预测未来的模式和行动。
• 复杂算法：使用聚类、回归分析和机器学习等复杂方法。
• 数据驱动决策：提供增强运营和战略的实用建议。
• 定制化：对特定公司情况和问题具有极高的灵活性。

商业智能的优势

利用过去信息改善决策

• BI 技术在编译和检查历史数据方面表现出色。
• 决策者了解历史模式、绩效指标和异常情况。
• 例如，在线零售商可以通过分析上一日历年的收入数据来计划其圣诞假期商品的库存。

提高运营效率

• 实时报告使企业运行顺畅高效。
• 团队可以使用仪表板监控日常活动和 KPI，例如销售额、客户满意度和生产率。
• 例如，一家物流公司使用商业智能 (BI) 来跟踪交货时间并优化路线。

易于使用的界面

• BI 技术优先考虑用户友好性，使非技术人员能够获取数据洞察力。
• 仪表板定制和拖放式报告创建等功能减少了对 IT 帮助的需求。

实时监控和报告

• 它提供最新信息，允许对新问题做出快速反应。
• 例如，银行采用 BI 技术来快速识别和解决欺诈性交易。

数据民主化

• BI 平台通过提供整个公司的数据可访问性来支持许多团队。
• 促进协作决策过程，其中所有相关方都了解绩效指标。

分析的优势

预测知识

• 分析通过使用历史和当前数据，擅长预测未来的模式和事件。
• 例如，电信公司使用使用趋势和消费者投诉来预测客户流失率。

规范性解决方案

• 除了预测之外，分析还就具体行动提出建议，以获得期望的结果。
• 例如，建议在竞争激烈的行业中提高销售额的定价策略。

深入数据探索

• 企业可以通过深入数据探索检查复杂的​​数据集，以发现联系和因果关系。
• 例如，确定购买特定产品的买家很可能会购买互补产品。

竞争优势

• 分析使企业能够比竞争对手更快、更成功地适应市场趋势。
• 企业可以通过理解数据驱动的洞察力并据此采取行动，在其他人之前抓住机会。

定制和重点

• 客户互动和超个性化营销策略由分析驱动。
• 例如，Netflix 根据客户的喜好和观看历史进行节目推荐。

商业智能与分析对比

持续时间

• 通过评估历史数据和生成实时报告，商业智能 (BI) 关注过去和现在。
• 分析着眼于未来，并使用预测模型来预见模式和结果。

复杂性

• 通过将数据浓缩成可视化报告，BI 促进利益相关者消费洞察力。
• 分析中使用了高级算法，这需要对数据科学和统计学有更深入的理解。

利用

• 对于运营监控和确保日常运营顺利进行，BI 是完美的。
• 分析通过指出风险和可能性来帮助进行战略决策。

所需技能集

• 即使对于非技术人员，BI 工具也易于使用和访问。
• 分析通常需要统计分析、机器学习和编程方面的专业知识。

结果

• 因此，BI 询问“发生了什么？”和“正在发生什么？”
• “会发生什么？”是分析的回答。以及“我们应该怎么做？”

BI 与分析的集成

• 尽管 BI 和分析具有独立的功能，但它们的结合产生了强大的数据驱动决策环境。

真实案例

在线零售商使用 BI 来检查过去的销售模式和当前的库存水平。分析与此结合使用，以预测特定商品的需求并建议动态定价方案。

协同效应的好处

• BI 组织和清理数据以提供基础。
• 分析强化了这一基础，推动了前瞻性策略。

它们如何协同工作

分析和商业智能是互补的，而不是对立的。分析可以使用 BI 的清晰、结构良好且易于访问的数据基础进行进一步的深入研究。企业经常将分析和商业智能 (BI) 结合起来，以全面了解其运营和战略前景。

用例示例：零售行业 BI 应用

• 零售组织使用 BI 仪表板来监控跨地区的销售业绩并找出表现不佳的门店。
• 分析应用：通过使用历史数据和季节性等外部变量，该企业使用预测分析来预测未来的销售趋势。

分析的应用

医疗保健

• 通过使用历史数据，制药预测分析可以发现患有持续性疾病风险增加的个体。
• 运营效率：改进工作流程程序、资源分配和患者调度。
• 基因组分析是利用大量数据寻找用于个性化治疗的遗传标记的过程。

金融和银行领域的欺诈检测

• 检查交易模式以识别异常活动。
• 开发预测算法来评估信用状况称为信用评分。
• 算法交易是通过机器学习优化交易方法的过程。

电子商务和零售

• 分析消费者行为以预测购买趋势，用于有针对性的广告。
• 预测需求以避免过量库存或库存不足称为库存优化。
• 定制建议：使用协同过滤算法增加收入。

供应链和物流

• 路线优化是利用即时信息来确定最佳运输路径的技术。
• 预测库存需求以防止瓶颈称为需求预测。
• 风险缓解涉及发现可能的供应链中断。

营销活动效果

• 计算离线和在线工作的投资回报率。
• 定位和细分：根据客户的行为确定客户群。
• 情感分析：检查消费者评论以确定品牌认知度。

商业智能 (BI) 的应用

医疗保健

• 总结医院绩效指标的仪表板用于跟踪医疗保健患者结果。
• 发现医院工作流程中的瓶颈称为运营监控。
• 通过合规性报告确保符合医疗保健法规。

银行和金融

• 自动化报告以遵守金融法规称为法规合规性。
• 发现盈利产品、客户或分销路线称为盈利能力分析。
• 运营仪表板：实时跟踪金融交易。

电子商务和零售

• 销售业绩：BI 仪表板可监控不同产品或地点的收入模式。
• 客户洞察力：使用历史数据识别忠诚客户群。
• 供应商绩效：根据其交付和质量指标监控承包商。

物流和供应链

• 库存跟踪涉及监控多个仓库的库存水平。
• 供应商管理是评估供应商绩效以做出明智决策的过程。
• 成本分析：监控支出以识别可以优化的地方。

营销

• 分析历史广告工作以确定成功程度。
• 预算分配：通过使用过去模式最大化支出。
• KPI 仪表板：跟踪印象、转化率和点击率等指标。

商业智能：趋势和真实案例

BI 自助服务和数据民主化

• 趋势：使用 Tableau 和 Power BI 等自助式 BI 工具正在使没有技术专业知识的个人能够进行自己的数据分析。由于自然语言处理 (NLP) 和吸引人的图形界面的突破，这种模式的发展将继续增长。例如，
• Power BI 使 Target 等零售连锁店的门店经理能够进一步增强库存和销售数据感知，而无需等待 IT 团队的响应。

嵌入式 BI

• 趋势：由于 BI 功能越来越多地集成到业务应用程序中，实时洞察现在可以在流程中轻松访问。
• 例如，销售团队可以使用 Salesforce 的集成 BI 功能实时跟踪潜在客户转化率等关键绩效指标 (KPI)，从而更快地做出决策。

云端 BI

• 趋势：由于其可伸缩性、经济性和易用性，基于云的 BI 工具越来越受欢迎。
• 例如，可口可乐使用 Google Cloud 的 Looker BI 平台监控全球供应链数据，以确保运营效率并快速处理问题。

安全和数据治理

• 趋势：由于数据隐私法规日益增多，公司正专注于治理框架以确保合规性和安全性。
• 例如，为了满足严格的监管要求，摩根大通等金融机构需要具有集成合规性检查的强大 BI 系统。

AI 驱动的 BI

• 趋势：通过将人工智能 (AI) 整合到商业智能 (BI) 解决方案中，可以实现异常检测、预测性预测和更智能的洞察力。
• 例如，沃尔玛的 BI 平台利用 AI 来管理库存和预测数千个地点的需求，从而减少浪费并增加收入。

分析：趋势和真实案例

预测分析

• 趋势：预测分析利用历史信息和机器学习来分析市场波动、消费者行为和动向。
• 例如，亚马逊使用的推荐引擎利用人工智能根据用户的购买和观看历史来推荐产品。

规范性分析

• 趋势：通过建议特定行动以最大化结果，规范性分析超越了预测。
• 例如，优步通过在高峰需求期间使用规范性分析来建立动态定价，从而成功平衡供求。

实时分析

• 趋势：随着公司追求敏捷性，实时分析对于跟踪运营和快速响应不断变化的环境变得至关重要。
• 例如，Netflix 采用实时分析来跟踪内容消费和流媒体质量，从而确保完美的客户体验。

大数据和高级分析

• 趋势：企业可以通过结合大数据和复杂分析技术来处理大型数据集并得出有价值的见解。
• 例如，Kaiser Permanente 和其他医疗保健组织利用大数据分析来发现患者数据中的趋势，从而改善诊断和治疗结果。

增强分析

• 趋势：增强分析思维通过结合人工智能、算法学习和自然语言处理，使组织层次结构中的个人更容易进行困难的信息评估。
• 例如，宝洁公司采用增强分析来通过简化供应链管理来改进决策制定和资源分配。

未来趋势：统一 BI 和分析

分析与 BI 融合

• 为了创建同时满足描述性和预测性目标的混合系统，BI 解决方案越来越多地整合分析功能。
• 例如，Microsoft Power BI 已添加预测分析功能，使公司能够探索描述性报告之外的趋势。

DaaS，或数据即服务

• BI 和分析将通过集中式、共享数据生态系统得到加强，这将促进各种应用程序轻松访问数据。
• 例如，企业可以使用 Snowflake 的 DaaS 方法来整合 BI 仪表板和复杂分析模型的数据源。

自然语言处理 (NLP)

• 通过启用对话式问题访问数据分析，自然语言处理 (NLP) 正在帮助弥合技术用户和非技术用户之间的鸿沟。
• 例如，Google Analytics 提供语音激活的洞察力，让营销人员无需技术专长即可提问并获得答案。

边缘分析

• 由于物联网的发展，边缘分析通过在数据源附近处理数据来提供低延迟的实时洞察力。
• 例如，特斯拉使用边缘分析来跟踪车辆性能并立即更改自动驾驶功能的算法。

XAI，或可解释人工智能

• 为了培养信任并确保遵守道德原则，企业希望 AI 驱动的洞察力具有透明度。
• 例如，医疗保健提供商使用 XAI 来支持源自预测分析模型的治疗建议。

真实世界比较

情况：零售业

• BI 应用：根据历史数据，Kroger 等杂货连锁店使用 BI 仪表板优化货架布局并跟踪每周销售业绩。
• 分析应用：为了预测易腐烂商品的需求，同一家超市使用预测分析，这降低了浪费并提高了盈利能力。

情况：医疗

• BI 应用：医院使用 BI 来监控患者等待时间并增强运营程序。
• 分析使用：通过帮助识别处于危险中的患者，预测分析模型使预防性护理成为可能。

结论

尽管分析和商业智能用途多样，但它们对于数据驱动型公司都必不可少。通过组织和显示数据，BI 建立了框架，分析在此基础上进行预测并建议行动方案。企业可以通过利用两者的优势，全面了解其运营，预测未来趋势并做出明智的决策。随着技术的进步，BI 和分析之间的区别将变得更加模糊，从而创建具有更高价值的集成系统。在两个领域都进行投资的公司将更有能力在日益数据驱动和竞争激烈的世界中蓬勃发展。