信息圖：商業智能和數據倉庫解釋

商業智能和數據倉庫是數字化轉型的兩個方面，在信息的存儲、保護和利用方式方面密切相關。

簡而言之，數據倉庫是指組織用來收集和存儲信息的方法，將它們組裝在數據“倉庫”中。

商業智能是指用於分析此信息的方法，以便為高管提供可操作的數據以進行決策。

這兩者對於現代企業來說絕對是至關重要的，對於現代企業來說，有效利用數據是運營的重要組成部分，也是當今所有行業的關鍵競爭優勢。

看一下信息圖：

數據倉庫和商業智能如何結合

數據倉庫和商業智能在有效使用時，可以作為組織的信息支柱，幫助他們調整每條業務線，以促進真正的數據驅動的運營。

這是什麼意思？

數據孤島發生在公司各部門在信息共享方面彼此分離時，這種情況在企業中比您想像的要普遍得多。

在不同部門使用未通過企業資源規劃相互集成的舊軟件進行操作的組織中，這種情況尤為常見。

這會導致數據孤島——雖然部門可以訪問商業智能解決方案，但數據大多局限於這些孤島，組織內的任何其他人都無法訪問。

“2019 年客戶旅程狀況”報告顯示，孤島尤其傷害了希望利用數據的營銷人員——47% 的營銷人員表示他們的信息是孤立的，難以訪問。

為了解決這個問題，數據倉庫的概念被構想出來，來自企業內所有來源的數據流將被定向到中央存儲庫，然後可以被需要它的人輕鬆訪問。

數據倉庫和商業智能如何工作的概述

數據源

需要解決的數據倉庫的第一部分是需要從中檢索數據並將其上傳到倉庫（或其子類別，“數據集市”，其中包含部門特定業務功能的數據）的來源。

這通常涉及確定誰是關鍵利益相關者以及他們所做的報告，這些報告對於匯集到數據倉庫中是必要的。

其中大部分是不言自明的。 例如，來自 CRM 的營銷報告或來自 ERP 的會計報告。 有些不太容易識別，並且可能涉及可能需要報告的更多被忽視的數據方面，例如客戶電話或電子郵件記錄。

數據倉庫

一旦確定了所需的數據，就可以將其提取並加載到數據倉庫中。

這個過程就是所謂的“提取、轉換、加載”(ETL)，並且是將來自多個源的數據加載到一個統一的數據存儲庫中的關鍵組件。

ETL 非常重要，因為您不僅要將必要的信息提取到數據倉庫，還要對其進行清理以確保所有數據庫的數據質量和一致性——無論信息來自何處或來自哪個系統。

ETL 的基本前提是數據被提取到所謂的“暫存區”，它將包含原始形式的數據。

非結構化數據總共佔所有數據的 80-90% 或更多，並且還在繼續增長。

然後對其進行轉換並進行數據處理。

數據處理意味著獲取原始數據並確保最終用戶可以將其用於分析目的。

數據處理包括從壞（不可用）數據中過濾出好的數據，過濾它，刪除重複，驗證它，並調整一致性（例如，在電子表格中很常見）。

最後是加載步驟，新轉換的數據從暫存區發送到數據倉庫中的正確存儲庫。

加載數據時，它通常是一個完全自動化的過程，在連續的基礎上分批完成。

商業智能

一旦數據進入數據倉庫並得到正確處理，就可以通過商業智能 (BI) 程序進行分析。

BI 軟件將從倉庫中獲取數據並對其進行解析以獲得洞察力，進一步將信息轉換為可操作且易於決策者理解的數據。

簡而言之，商業智能充當數據倉庫和最終用戶之間的橋樑。

通過自動化、機器學習以及在幾秒鐘內分析人類員工需要幾週時間的能力，BI 工具能夠查詢數據並生成報告、圖表和其他可操作的數據集。

雖然超過一半的企業認為雲 BI 對其正在進行的和未來的計劃“至關重要”或“非常重要”，但 Gartner 發現 87% 的企業被認為具有低水平的分析成熟度。

最終用戶訪問

一旦商業智能解決方案使用數據為最終用戶生成所需的報告，系統必須以可操作的方式將這些信息傳遞給他們。

整個過程的前三個步驟都集中在確保數據得到正確存儲和準備以供使用——這些都是後端過程。

最後一步是前端流程——利益相關者實際使用信息的方式。

大多數市場領先的商業智能工具，如 Microsoft 的 PowerBI，都具有出色的可視化效果，因此非技術用戶可以毫無困難地開始在決策中應用數據。

確保最終用戶以可消化的方式獲得所需的信息是數據倉庫和商業智能的一個重要方面。

整個過程的目的是將有價值的信息交到需要它但不需要習慣於處理複雜數據集的人手中，因此最終用戶訪問是決定時應考慮的關鍵因素之一關於 BI 解決方案。

底線

商業智能和數據倉庫對於現代組織很重要。

這是因為今天的公司在利用數據的能力上比以往任何時候都更加競爭。

48% 的組織認為雲 BI 對其未來的業務生產力計劃“至關重要”或“非常重要”。

因此，企業需要以統一數據的方式進行投資，並提供機會將其用於他們的計劃，這是一個重要的考慮因素。

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