Power BI商业智能与业务分析的结合，让你在企业中脱颖而出
Posted 小詹学Python
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Power BI商业智能与业务分析的结合，让你在企业中脱颖而出相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
传统上，企业将数据战略集中在power BI商业智能（BI）上，但预测和规范分析平台的兴起，部分归功于机器学习和人工智能，正在改变这个方程式。即使是商业智能本身也在不断发展，这也是以前业务分析平台独有的功能。不过，随着互联网科技的发展，各个企业的各个业务层级都在不断扩大升级优化，理解商业智能和数据分析之间的区别与联系，明确数据分析为企业带来的价值，对于正确实施数据战略至关重要。
因此，打破power BI商业智能与数据分析的结界，使得二者更好地结合并运用于企业运作的各个部门和业务当中，对一个企业的发展和壮大至关重要，对一个人的职业发展也是至关重要的。
power BI商业智能与业务分析
最广泛意义上的分析适用于所有支持技术的问题解决活动。专家通常将分析分为四个类别，在曲线的最不成熟部分进行描述性分析和诊断分析，在高端进行预测分析和规范分析。
Power BI是大多数组织在执行分析程序时开始的，它处于描述阶段。商业智能利用软件和服务将数据转换为可操作的情报，从而为组织的战略和战术业务决策提供信息。它使组织能够收集，分析和呈现数据分析。
“这是有关数据本身的信息。乔治亚理工学院Scheller商学院商业分析中心执行主任Beverly Wright解释说，除了讲述数据所说的内容之外，它不会做任何事情。
虽然一些商人可能会将power BI 与分析交换使用，但Wright表示，数据专业确实可以区分这两者。有些人将BI描述为提供对更广泛的分析领域（尤其是高级分析）所发生情况的洞察，预测未来各种情况下会发生什么。
power BI用于商业用途
BI使用来自传统企业平台的更多结构化数据，例如企业资源规划（ERP）或财务软件系统，并且可以在运营和供应链等领域提供过去金融交易或其他过去行动的视图。今天，专家表示，BI对组织的价值来自于它能够提供对这些领域和业务任务的可见性，包括合同对账。
Wright说，与企业技术堆栈的许多其他部分一样，BI工具已经发展为更加直观和用户友好。她解释说，过去，组织需要数据科学家来使用这些系统并构建仪表板。今天他们是自动化的。这意味着组织可以更轻松地建立数据程序，允许非技术商人使用BI工具生成报告并获取他们所需的大部分信息，而无需日常使用中的数据专业人员。分析人士认为，仅此一点就是BI技术在企业中的重要工具。
Wright说，这类被称为“公民分析师”的新型商业用户是营销，运营，财务或高级管理人员，他们“不具备数据或建模或分析方面的知识，但他们可以依赖于工具或系统以非常简单的方式为他们提供所需的信息。“
power BI商业智能作为业务分析的门户
虽然报告解决方案等BI工具仍然在企业中占有一席之地，但分析师表示他们的能力有限。
全球管理咨询公司Bain＆Co。在其2017年报告“数字化转型的IT设计规则”中表示，其对IT领导者的调查显示，超过50％的组织使用至少三种不同的分析提供商来生成绩效报告。它进一步指出：“CIO迫切希望能够将单独的数据源集成并合成到一个可以覆盖整个基础架构的分析引擎。”
专家说，更重要的是，power BI工具无法对可以带来新商机和增长的数据进行最深入的分析。
“power BI不会带来收入和创新，”企业管理协会商业智能高级分析师约翰迈尔斯说。
虽然迈尔斯估计有20％的美国组织仍然处于分析采用的BI阶段，但他表示大多数组织都不希望在那里结束他们的分析工作。迈尔斯发现的是，用户通常会受到BI工具生成的信息的鼓励，并希望数据开始回答日益复杂的问题。
事实上，贝恩报告还指出，IT运营经理将“高级分析”列为“他们最想拥有的能力，但只有少数人表示他们现在可以访问该技术”。
迈尔斯解释说，用户可能首先查看销售数据，然后希望按州或产品组织数据。然后，他们希望今年看到他们的前十大客户，他们的共同属性，并根据这些信息，他们想知道哪一个将是未来一年的前十大客户。
“你已经从添加内容并以不同的方式呈现它。这就是许多人称之为报告或静态仪表板或传统商业智能的原因，“迈尔斯说。“但是当你开始向前推进或使用预测分析时，当你不得不做更复杂的数学运算时，你就会进入许多人所看到的分析。”
迈尔斯阐述了BI使用基本计算来提供答案，而其他形式的分析 - 包括预测和规范 - 使用数学模型来确定属性并提供预测。他进一步指出，机器学习和人工智能处于分析连续体的最远端。
power BI模糊了这条线
虽然数据专业人员在高级分析中仍然扮演着重要的角色，例如模型周围，但Myers表示他们的参与程度因业务案例而异。例如，用于检测潜在信用卡欺诈的高级分析系统需要速度，因此依赖于无监督模型与数据科学家查询系统。
Myers补充说，组织通常会购买现成的BI产品以及商业高级分析产品，但他们倾向于让自己的数据专业人员构建他们需要的机器学习和AI功能，“因为市场上没有一套软件包; 产品就不存在了。“
然而，随着企业对其BI平台及其他分析工具的需求增加，解决方案市场正在发生变化，负责贝恩全球高级分析实践并曾领导其技术实践的Chris Brahm说。
Brahm表示，许多BI工具正在引入更多，更好的数据信号，以生成更准确，更具洞察力的报告，这些报告模糊了传统上将BI与更高级分析分开的区别。因此，他补充说，商业智能供应商需要推进，否则就有可能在市场上失利。
“他们能否发展为企业中的管理者提供实时高质量的信息，因为管理者往往是主要用户？他们能否使用新的数据集和新技术提供更好的实时信息？因为如果他们不能，那么新的提供者将进入 - 他们正在进入 - 并回答管理者所拥有的问题，“他说。
他说，这些新系统通过回答有关如何最大化和优化业务的问题来帮助用户做出更好的决策——业务目标应该是谁，提供什么样的促销以及向谁提供哪些促销。
“有许多进入市场的玩家正在为管理人员和一线工作人员提供超出传统商务智能的分析，”他说，并补充说这些工具正在使用新技术和数据集来提供更好的服务，更全面的回答管理者在特定领域的问题，如供应链，运营和研发。
技术公司往往更接近采用曲线，而最有可能已采用高级分析功能的公司，包括机器学习和人工智能。
Brahm说，更传统的行业背后，他们也认为高级分析对未来的成功至关重要。他表示，贝恩的研究表明，70％的组织领导者认为高级分析和人工智能是业务的重中之重。
“每个人，”他补充说，“正朝着这个方向前进。”
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