信息图：商业智能和数据仓库解释

商业智能和数据仓库是数字化转型的两个方面，在信息的存储、保护和利用方式方面密切相关。

简而言之，数据仓库是指组织用来收集和存储信息的方法，将它们组装在数据“仓库”中。

商业智能是指用于分析此信息的方法，以便为高管提供可操作的数据以进行决策。

这两者对于现代企业来说绝对是至关重要的，对于现代企业来说，有效利用数据是运营的重要组成部分，也是当今所有行业的关键竞争优势。

看一下信息图：

数据仓库和商业智能如何结合

数据仓库和商业智能在有效使用时，可以作为组织的信息支柱，帮助他们调整每条业务线，以促进真正的数据驱动的运营。

这是什么意思？

数据孤岛发生在公司各部门在信息共享方面彼此分离时，这种情况在企业中比您想象的要普遍得多。

在不同部门使用未通过企业资源规划相互集成的旧软件进行操作的组织中，这种情况尤为常见。

这会导致数据孤岛——虽然部门可以访问商业智能解决方案，但数据大多局限于这些孤岛，组织内的任何其他人都无法访问。

“2019 年客户旅程状况”报告显示，孤岛尤其伤害了希望利用数据的营销人员——47% 的营销人员表示他们的信息是孤立的，难以访问。

为了解决这个问题，数据仓库的概念被构想出来，来自企业内所有来源的数据流将被定向到中央存储库，然后可以被需要它的人轻松访问。

数据仓库和商业智能如何工作的概述

数据源

需要解决的数据仓库的第一部分是需要从中检索数据并将其上传到仓库（或其子类别，“数据集市”，其中包含部门特定业务功能的数据）的来源。

这通常涉及确定谁是关键利益相关者以及他们所做的报告，这些报告对于汇集到数据仓库中是必要的。

其中大部分是不言自明的。 例如，来自 CRM 的营销报告或来自 ERP 的会计报告。 有些不太容易识别，并且可能涉及可能需要报告的更多被忽视的数据方面，例如客户电话或电子邮件记录。

数据仓库

一旦确定了所需的数据，就可以将其提取并加载到数据仓库中。

这个过程就是所谓的“提取、转换、加载”(ETL)，并且是将来自多个源的数据加载到一个统一的数据存储库中的关键组件。

ETL 非常重要，因为您不仅要将必要的信息提取到数据仓库，还要对其进行清理以确保所有数据库的数据质量和一致性——无论信息来自何处或来自哪个系统。

ETL 的基本前提是数据被提取到所谓的“暂存区”，它将包含原始形式的数据。

非结构化数据总共占所有数据的 80-90% 或更多，并且还在继续增长。

然后对其进行转换并进行数据处理。

数据处理意味着获取原始数据并确保最终用户可以将其用于分析目的。

数据处理包括从坏（不可用）数据中过滤出好的数据，过滤它，删除重复，验证它，并调整一致性（例如，在电子表格中很常见）。

最后是加载步骤，新转换的数据从暂存区发送到数据仓库中的正确存储库。

加载数据时，它通常是一个完全自动化的过程，在连续的基础上分批完成。

商业智能

一旦数据进入数据仓库并得到正确处理，就可以通过商业智能 (BI) 程序进行分析。

BI 软件将从仓库中获取数据并对其进行解析以获得洞察力，进一步将信息转换为可操作且易于决策者理解的数据。

简而言之，商业智能充当数据仓库和最终用户之间的桥梁。

通过自动化、机器学习以及在几秒钟内分析人类员工需要几周时间的能力，BI 工具能够查询数据并生成报告、图表和其他可操作的数据集。

虽然超过一半的企业认为云 BI 对其正在进行的和未来的计划“至关重要”或“非常重要”，但 Gartner 发现 87% 的企业被认为具有低水平的分析成熟度。

最终用户访问

一旦商业智能解决方案使用数据为最终用户生成所需的报告，系统必须以可操作的方式将这些信息传递给他们。

整个过程的前三个步骤都集中在确保数据得到正确存储和准备以供使用——这些都是后端过程。

最后一步是前端流程——利益相关者实际使用信息的方式。

大多数市场领先的商业智能工具，如 Microsoft 的 PowerBI，都具有出色的可视化效果，因此非技术用户可以毫无困难地开始在决策中应用数据。

确保最终用户以可消化的方式获得所需的信息是数据仓库和商业智能的一个重要方面。

整个过程的目的是将有价值的信息交到需要它但不需要习惯于处理复杂数据集的人手中，因此最终用户访问是决定时应考虑的关键因素之一关于 BI 解决方案。

底线

商业智能和数据仓库对于现代组织很重要。

这是因为今天的公司在利用数据的能力上比以往任何时候都更加竞争。

48% 的组织认为云 BI 对其未来的业务生产力计划“至关重要”或“非常重要”。

因此，企业需要以统一数据的方式进行投资，并提供机会将其用于他们的计划，这是一个重要的考虑因素。

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