商业智能是在数字时代做出明智决策的关键要素。在本文中，我们将回顾您需要了解的有关该学科的所有内容：它是什么、它的用途、优点、工具等等。
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什么是商业智能（BI）用途、功能、优点和示例
什么是商业智能（BI）？
商业智能包括使用工具和策略将数据转换为相关结论，以便做出更明智的业务决策。
公司拥有来自不同来源、涉及不同领域的大量数据。他们不仅从客户那里收集信息，还从市场、竞争对手、客户、供应商、利益相关者甚至员工那里收集信息。
反过来，这些数据的格式可能非常不同，可能来自竞争对手结果的新闻稿、咨询公司对市场前景的研究或物联网设备使用的数据。
所有这些信息构成了公司最有价值的资产之一，但为了利用它，必须有系统和工具来收集数据、处理数据、分析数据并以对企业有用的方式呈现数据。做出决定。这就是商业智能发挥作用的地方。
商业智能的用途是什么以及它的用途是什么？
商业智能是一个不断发展的领域，因此其应用程序会随着时间而变化。也就是说，目前它的一些最重要的功能是：
数据发现或数据发现。
创建报告，遵循预定义的模板并定义自定义模块。
自动分发报告，以便定期送达决策者。
预测结果或预测。
通过数据库或数据仓库有组织地大量存储数据。
提出数据请求的查询工具。
分析和测量工具。
与大数据和数据科学的差异
根据Gartner的定义，商业智能是一个通用术语，涵盖应用程序、基础设施、工具和最佳实践，能够访问和分析信息，以改进和优化公司的决策和绩效。
如今，商业智能经常使用大数据，这就是为什么它有时会与大数据的概念相混淆。实际上，大数据涉及捕获、存储和处理数据，而商业智能则侧重于利用数据来优化公司内部的报告和决策。
根据数据科学中心的说法，关于数据科学的概念，以下是其与商业智能的主要区别：
它基于描述性分析和报告，旨在回答“发生了什么？”的问题。相反，数据科学侧重于规范性和预测性分析，回答“为什么？”、“会发生什么？”等问题。或“我应该做什么？”
重点是报告、KPI和趋势，而在数据科学中，模式、相关性和模型更重要。
它是一个静态和比较的过程，而数据科学则更具探索性、体验性和视觉性。
商业智能依赖于逐步添加的计划数据源。另一方面，数据科学根据您的需求动态整合数据。
数据转换是另一个差异化领域。数据会提前并有计划地进行转换，而在数据科学中，我们会看到按需并根据出现的需求丰富数据。
预计这些数据的质量足以成为事实的唯一版本。在数据 爱沙尼亚电子邮件列表 154781 条联系信息 科学中，目标是让他们足够好以便能够合作。
商业智能的好处
商业智能与公司的竞争优势直接相关，因为它使公司能够更好地了解周围的环境，从而能够在竞争中保持领先并满足消费者的需求。以下是在公司应用商业智能策略的主要好处：
更好的决策，因为我们将基于客观数据和精确的预测工具。
准备报告、分析或规划公司内部行动时的速度和精度更高。
更高的客户满意度，因为基于数据的决策使我们能够更好地响应他们的需求。
更高的员工满意度。商业智能涵盖了公司各个领域的数据，因此它可以帮助我们了解员工需要进行哪些改进才能更好地完成工作。
成本优化，通过能够使用数据来找到效率领域。