2018年，从商业智能中获得更多价值的九种方式
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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2018年，从商业智能中获得更多价值的九种方式相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
改善客户关系，提高员工生产力，创造新的收入来源——对于那些为其商业智能策略注入新生命的人们来说，它们带来的好处是巨大的。
对于太多的组织来说，“商业智能”让人想到古板，陈旧的报告里的简单的统计摘要。但在商业智能的沉闷表面之下，敏锐的洞察即将产生——特别是对于那些愿意修改商业智能策略来解决各种前瞻性问题的人来说——前瞻的组织已经在使用现代商业智能解决方案。
无论你是希望实施新的商业智能工具还是从当前的商业智能设置中获得更多价值，由于我们讲述了公司是使用商业智能来改善客户服务、员工生产力、收入增长等的方式，你会在此发现一些前景广阔的想法。
1.将实时商业智能构建到面向客户的服务中
客户渴望获得最新信息，特别是他们认为对任务很关键的系统和流程。那么为什么不给你的服务注入一点实时的商业智能呢?Rackspace这家网络托管公司已经这么做了。
Rackspace的应用服务部门的高级副总裁兼总经理Gina Murphy解释说：“Rackspace为了让企业能够使用实时数据和分析，它不再为客户提供过时的数据(即超过24小时的数据)，无论这是运营数据还是服务器资源利用率数据。在过去几年中，处理能力能以较低的成本获得，以及市场上有更多可资利用的工具，这使得为实时分析构建商业案例，以及做商业决策变得更容易了。
Murphy的评论显示，商业智能的使用不再局限于内部的商业用户。事实上，系统中的商业智能数据正逐渐成为价值主张的重要组成部分。如果你的IT部门一直在寻求为业务增加更多价值的方式，这种Rackspace开发指明了一种方法。将商业智能构建到面向客户的报表和产品中。
2.在船上带来非结构化数据
非结构化数据多年来一直是一项失败的事业。我们没有有效的方式来处理这些信息，特别是当结构化客户和经济数据易于使用时。美国家庭人寿保险公司(Aflac)已经启动了一个新程序来提取这些数据。
美国家庭人寿保险公司的高级副总裁兼首席信息官Julia Davis评论道：“美国家庭人寿保险公司在其进行转型的地区收购了Hadoop Appliance。我们希望利用Hadoop，因为它提供了商业智能功能来处理非结构化数据。这项技术对美国家庭人寿保险公司来说是新功能，它可以交叉引用很多数据点。”
3.通过商业智能提高员工绩效
作为一名管理者，要决定哪些直接报告需要最及时的帮助通常很困难。正如Clearlink这家数字营销和服务公司所发现的那样，商业智能工具可以为你指明方向。
通过商业智能改善员工绩效的做法也适用于仓库行业。
Lipari Foods 的SCM兼商业智能战略总监Joe Beydoun说：“我们最近开发了仓库管理员的排名报告，我们从仓库管理系统和考勤钟里提取数据，每天都按员工的表现对他们进行排名。这些数据帮助管理层将所有这些因素结合在一起，并奖励表现优异者，而不受编制报告的困扰。我们还计划为仓库员工引入游戏化。”
这种方法表明，商业智能可以成为一种具有前瞻性的工具，而不是过去表现的历史记录。
4. 削减干数据杂活的时间
在所有的大型组织中，每个季末或月底都有分析人员通过Excel文件进行打分。这是一种常见做法，你可能不认为这是一个问题。而问题可能在于数据收集和卫生方面。值得庆幸的是，商业智能工具在这方面派上了用场。你不必再翻查Amazon.com来获取你要的数据。
Skullcandy首席信息官Mark Hopkins解释说：“我们正在使用每日更新的Sisense分析方阵来追踪客户和产品的盈利能力。在过去，这份报告只能按月提供，因为这需要花费数小时才能汇总数据并进行验证。如今已经不需要这个准备时间了，我们可以快速跟进盈利情况，并实时地(而非按月)发现正趋势或负趋势。”
5. 改善客户服务
在网络世界中，愤怒的客户不会长期保持沉默，当问题经由社交媒体放大后会进一步恶化。如果商业智能可以尽早地发现客户的不满，那么问题可以在广泛传播之前得到解决。
Skullcandy的Hopkins说：“我们正在使用分析，查看保修申请来确定对产品改进进行投资的好处。我们正在分析问题的文字描述，以突出客户报告的问题，并确定问题发生的频率。此外，我们还在评论中挖掘数据，以发现消费者对我们产品的喜好，以及他们希望我们改进的地方，以及我们与竞争对手相比如何。”
在解决保修申请等服务问题时，请务必咨询财务部门以获取成本效益分析。不惜以短期的亏损换来客户的满意，这么做可能会在未来得到更多订单。IT可以通过评估数据质量并为最终用户创建易于使用的商业智能工具来为这些讨论增值，尤其是这些工具——可能包含对你的品牌的媒体趋势进行情绪分析的工具。
6. 预测新的收益源
Aaron Ross的《可预测收益》迅速成为那些对技术销售感兴趣的人的畅销书。Ross关注的是——销售人员及其管理者可以做些什么来提高收益的可预测性。IT部门可以采取以下的建议，并提供商业智能工具来协助人们做出销售决策，例如应该接收哪些客户。
Concepta的首席执行官Humberto Farias说：“我们为FanHero开发了一个收益预测计算器，FanHero为名人和影响者创建移动应用程序。该计算器解决了该公司的主要难题之一：预测有多少用户以及名人能为公司带来多少净资产的能力。没有人可以处理所有必要的数据，以便对每个客户产生的收益有一个很好的估计。数据来源包括社交媒体统计(点赞、粉丝、增长率)、垂直增长率，固定和可变的基础设施成本以及已推出的应用的历史数据。”
该应用程序还包括对“假如……会怎么样的”的分析的支持。如果一个潜在客户获得更高的社交媒体人气，这可能会成为该公司的头等大事。Farias表示，该应用程序还处于“alpha阶段”，因此现在确定其影响还为时过早。
7. 将预算和预测自动化
在财务管理方面，从电子表格转向专业工具可能会产生重大影响。
Nextep的营销总监Christy Hrencher说：“我们一直回顾过去的形式来为公司的未来做决策”。Nextep为了解决这个问题转而采用了Adaptive Insights这个计划和预算工具。他说：“Adaptive使我们有能力让整个领导团队参与预算过程。我们现在有了一个工具，这个工具可以让每个人都能够实时地看到他们与目标站在一起的位置。我们不再使用电子表格，我们可以自动执行预算和预测流程，并且数据随时可用。”
8. 将商业智能嵌入到其它平台中
从历史上看，商业智能工具需要专业化的知识和应用程序。因此，对商业智能负责的一直是IT部门。正如Clearlink对Sisense的使用所表明的那样，这不仅因自助式商业智能而开始发生改变，还因商业智能可以嵌入到其它平台而发生改变。
Starr说：“因为它是可嵌入的，所以我们可以创建任意数量的Web应用程序，我们可以用这个商业智能框架和报表开发速度将小部件插入到我们自己开发的任何应用程序中。”
随着越来越多的商业智能工作转移到业务部门，IT部门可以通过专注于预测分析来增加价值，目前这些预测分析在销售和市场营销之外几乎没有经过验证的应用程序。或者，IT部门可以从内部寻求一个顾问，在这里，该顾问可以帮助其它业务部门发现使用商业智能，或更广泛地嵌入商业智能功能的机会。
9. 将重点转移到分析
在2018年，很多专业人士仍然要花大量时间收集数据。专业人员每花费一小时收集数据，他们提取洞察的能力就会少一些。在财务部门，这个数据收集与分析问题尤其突出，因为财务部门必须在紧迫的期限内工作。
为了解决这个问题，Rackspace的管理层决定帮财务团队提供更好的商业智能。Murphy解释道：“商业智能创造了一个包含财务团队需要的数据和所有必要规则和计算的环境;它将与所有由总账产生的运营报告相关联。这使得财务用户花费超过90%的时间来分析数据，而不是收集数据。”
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