商業(yè)智能并不是什么新鮮事，但我們收集、分析和利用這種智能的方式正在發(fā)生變化。

公司在很大程度上采用商業(yè)智能工具來回答特定和可預測的問題，并確保跟蹤關鍵指標，例如獲得高層視圖或銷售目標，以提高公司的生產(chǎn)力。然而，當談到新技術和人工智能時工具，傳統(tǒng)的 BI 報告正在失去意義。在瞬息萬變的商業(yè)環(huán)境和競爭激烈的時代，實現(xiàn)可持續(xù)的市場并非易事。它需要的不僅僅是通常的 BI 工具。公司正變得更加數(shù)據(jù)驅(qū)動并采用現(xiàn)代 BI 技術。這種從傳統(tǒng) BI 到數(shù)據(jù)驅(qū)動技術在各個業(yè)務領域的轉(zhuǎn)變，促進了銷售額的增長、創(chuàng)新、提高了產(chǎn)量、降低了運營成本并在行業(yè)中占據(jù)了重要地位。

采用業(yè)務監(jiān)控和實時分析不僅有助于以更好的方式應對挑戰(zhàn)，而且還能為業(yè)務增長定位。傳統(tǒng) BI 提供更多的回顧性分析，即使用數(shù)據(jù)了解過去以改進未來事件。但是現(xiàn)在組織必須迅速適應不斷變化的條件。這將幫助企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務監(jiān)控和錯誤檢測的自動化。傳統(tǒng)的 BI 需要 IT 人員的不斷參與和復雜的 IT 系統(tǒng)。從長遠來看，該系統(tǒng)非常緩慢且無效，并且僅將業(yè)務數(shù)據(jù)的力量保持在熟練的手中。它不為企業(yè)提供全面的決策支持。

什么時候是超越傳統(tǒng) BI 的合適時機？

當在組織中工作的人無法訪問相同的數(shù)據(jù)并且對業(yè)務沒有統(tǒng)一的看法時。

當業(yè)務領導者無法在不咨詢分析團隊重新發(fā)明輪子的情況下進行創(chuàng)新和提出新問題時。

洞察力不能反映組織中正在發(fā)生的事情、相關數(shù)據(jù)源和業(yè)務中可用的因素的 360 度視圖。

數(shù)據(jù)驅(qū)動策略

如今，企業(yè)正在采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定。他們正在使用數(shù)據(jù)分析技術來促進業(yè)務增長。盡管沒有多少組織成功地隨著變化而發(fā)展。盡管如此，現(xiàn)在公司還是使用電子表格等 BI 工具進行分析。公司正在努力應對大數(shù)據(jù)分析的演變和掙扎。根據(jù)一份報告，只有 48.5% 的公司可以成功采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的創(chuàng)新，只有 41.2% 的公司在分析方面展開競爭。盡管 BI 的傳統(tǒng)方法已成功地服務于商業(yè)行業(yè)，但現(xiàn)在是放眼大局的時候了。

持續(xù)智能

在連續(xù)智力方法是對業(yè)務運營使用實時分析，參考當前和歷史數(shù)據(jù)，為業(yè)務福利采取適當?shù)男袆?。這種方法更加靈活和流暢。它有助于查看大量數(shù)據(jù)源、識別重要數(shù)據(jù)點并在需要進一步檢查的問題期間與業(yè)務利益相關者建立聯(lián)系。它可以在供應鏈、客戶服務、欺詐檢測和支持物聯(lián)網(wǎng)的制造的多個層面上運行。CI 可以通過使用最新和相關的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換任何流程來加速業(yè)務價值，在正確的時間指導和自動化操作，并更準確地加速業(yè)務成果。

現(xiàn)代商業(yè)智能

現(xiàn)代 BI提供具有靈活性和自助訪問的主流工具，以便企業(yè)可以動態(tài)創(chuàng)建報告和分析并共享數(shù)據(jù)以獲得優(yōu)化的業(yè)務結(jié)果。它遵循 DataOps 和數(shù)據(jù)民主化的原則，為企業(yè)客戶提供持續(xù)的數(shù)據(jù)流?，F(xiàn)代 BI 提供諸如來自遺留系統(tǒng)和混合 ERP 系統(tǒng)的支持數(shù)據(jù)之類的設施，并且也已做好云準備以支持多云和混合實施方案。它提供了獲得真實見解的完整過程，無需上下文或附加信息。它建立在來自強大數(shù)據(jù)模型的真實業(yè)務上下文之上，并允許跨流程和跨應用程序報告。無論是現(xiàn)在還是將來，它都易于使用且靈活。