商业智能系统的基本组成部分

发送了 1.5 亿封电子邮件、2080 万条 WhatsApp 消息、278 万次 YouTube 浏览量、240 万次搜索查询——这些数字不是一年、一个月或一周的数据。 这些数字指定在一分钟内发生在互联网上的动作！ 这种发生在我们周围的数据爆炸为企业提供了多种途径和机会，可以根据用户的需求和偏好来定制他们的产品和服务。 因此，每个企业或企业都会产生大量数据，这些数据通常会被收集和储存，并且通常被视为满足其业务战略或营销需求的无价资产。

但是，如果没有方法和方法来提取有价值的见解、趋势和模式，那么数据有什么用呢？ 如果没有适当的商业智能和分析，数据只会造成很多混乱，对利益相关者毫无意义。 发生这种情况是因为他们中的大多数人对如何从这些积累的数据中提取有用和有意义的信息知之甚少。 因此，由于缺乏专业知识和能力，他们往往无法为改善公司做出任何富有成效的决定。 为了解决这个问题，许多公司正在采用高级分析和商业智能来成功弥合公司与其原始数据之间的差距。

商业智能的重要性

有针对性的商业智能是帮助公司决定最适合其业务的方法。 它正在迅速成为公司做出正确决策并超越竞争对手的有效方式。 现在，公司正在强调通过专门的计算机程序从原始数据中提取的商业智能，并正在教育他们的员工如何习惯和传播他们从这些结构化数据中获得的信息。

通过使用商业智能，公司可以制定预算并尝试探索可以促进其增长的新商机。 但是，商业智能不仅仅是分析企业数据的简单工具，这也是事实。 经理和分析师也使用它来识别需要重新评估和重新考虑的不称职的业务流程。 这源于收入损失并提高了业务效率。 市场上有一系列 BI 工具，包括 Oracle BI、MSBI、Qlikview、Tableau 和 IBM。

公司可以利用这些工具中的任何一个，并通过利用黄金标准洞察力的力量来查看其业务的变化。 如果以正确的方式使用，一个好的 BI 系统可以使公司的命运发生惊人的变化，并让它享受更好的用户参与度和更高的销售转化率。 但同样正确的是，不恰当的实施会给组织带来糟糕的结果。 因此，一个组织应该付出一些艰苦的努力来对能够成功满足他们所有需求的商业智能系统进行适当的评估。

BI 系统的基本组件

为了从基础开始，我们编制了一个基本组件列表，这些组件继续构建一个健壮可靠的 BI 系统。

1、数据入库：

在这个数字时代，正在生成的数据量已经超出了所有的估计。 大量统计数据声称，日常企业正在生成大约 2.5 万亿字节的数据。 另一个重要因素是，如今 90% 以上的可用数据仅在过去几年中生成。 一家公司需要知道如何精心利用这些积累的原始数据。

通常来自多个 OLTP 系统和其他不同来源的数据需要在数据库中累积，然后可以通过分析和可视化工具传递。 数据仓库的目的是聚合来自一个或多个资源的所有结构化数据，以便在需要时对其进行比较和分析以获取商业智能。 仓库应以安全的方式存放，以便于取回和顺利管理。

甲骨文、微软、IBM 和 SAP 以及亚马逊 AWS 将他们的名字命名为数据库管理系统的领导者。 使用数据仓库的主要好处是能够分析来自多种资源的数据。 这就是为什么要使用数据仓库来为公司的海量数据和准确性进行分析工作的原因。

2、大数据：

在这个竞争驱动的时代，企业需要在正确的时间做出正确的决策。 通过有效利用商业智能和查看可用数据，可以避免关键业务问题。 从社交媒体网站、网站、调查、RFID 和 GPS 信号等多个来源提取的大规模数据的存在就是大数据的全部意义所在。 尽管市场上充斥着几种面向数据库技术的工具，但这些工具无法应对通常与大数据相关的高容量或高速度。 这就是 R 和 Hadoop 等专业分析工具介入以提供定性见解的地方。 大数据分析改变了公司的观念，对其日常业务运营产生了前所未有的影响。 从大数据分析中获得的一些好处包括：

• 降低成本——Hadoop 和基于云的分析等大数据技术大大降低了 IT 基础设施成本。 通过对这些技术的投资，与产生的成本相比，具有前瞻性的公司可以轻松地超过所产生的收益。 与传统技术相比，使用这些技术，现在可以以最低成本轻松存储和分析大量结构化和非结构化数据。
• 提高效率 – Hadoop 更有效，因为它为企业提供了如何快速利用数据并提供分析洞察力。 事实上，这比耗时的旧的传统 ETL 工具快得多，因此它们需要时间将数据从源加载到目标 BI 系统。 这种现代商业分析工具提高了公司的效率，并帮助他们快速做出有数据支持的决策。

鉴于在线生态系统日益增长的影响力以及将用户偏好转移到移动和网络上，分析大数据不再是一种选择，而是一个关键任务的成功驱动力。 这个有效的工具可以帮助他们做出恰当的商业决策。 更低的成本、可扩展性、强大的 IT 支持和出色的竞争优势使大数据成为这个时代最受推崇的技术之一。

3.网页抓取：

通过网络抓取，目标数据的提取过程变得更加容易。 结果，有意义的处理和分析以及 BI 生成的后续步骤变得更加顺畅和高效。 凭借其抓取非结构化数据和社交媒体内容的能力，您可以在提高 BI 系统效率方面撒下一张大网。

您可以倾听人们对您的品牌的看法，微调您的声誉管理，改善您的在线角色，并设计和部署战略营销活动，从而为您的业务带来更高的成功转化可能性。 网络抓取可以产生各种应用程序——聚合服务、分类服务、比较网站、营销人员、财务团队和业务分析师——都发现利用网络抓取和数据挖掘的价值主张为他们的业务增加必要的优势非常有效.

4.商业智能仪表板：

仪表板基本上是最重要和最相关信息的可视化显示，可以一目了然地查看。 所有必备信息都被合并并排列在一个屏幕上，以便用户可以一目了然地监控和阅读。 定义有效 BI 仪表板的一些关键特征如下：

• 所有数据和可视化都适合单个计算机屏幕。 因此，无需滚动它们。
• 它显示需要定期监控的最重要的性能指标。
• 仪表板非常易于理解和使用，因为它们具有更简单的设计语言。
• 显示的数据可以自动更新，无需任何人工操作。 但更新的频率也会因组织而异。

5.商业情报报告：

商业智能中的报告是指以最终用户可以轻松理解和分析数据的方式向最终用户呈现数据，以造福于他们的业务。 通常，报告在表格中显示文本和数字，此外，它针对打印进行了优化，并支持其他文档格式，如 PDF。 在每个商业智能解决方案中，报告都起着至关重要的作用，因为它可以帮助企业对收集到的数据进行有意义的理解。

这样做是为了增强其在市场上的竞争力。 市场上有各种开源商业智能和报告工具。 如今，如果他们想在这个竞争激烈的时代牢牢地铭记自己的名字，商业智能已成为公司的内在组成部分。 那些想要从 BI 中获得最大收益的人需要了解并具备良好 BI 系统的这些基本组件的工作知识。