最佳商业智能软件

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什么是商业智能软件?

实施分析软件一直是进行数字化转型的公司的一项重大举措,公司部署的分析工具的主要部分是商业智能 (BI) 工具。这些 BI 工具有助于提供对公司数据的可见性。通过可视化和理解业务数据,员工可以做出更明智的决策并以积极的方式影响公司。随着当今企业可以访问的数据量越来越大,他们几乎有必要实施某种类型的 BI 软件来更好地理解这些数据并对其采取行动。

商业智能软件的主要优势

  • 轻松可视化和理解公司数据
  • 将公司所有数据源连接到一个平台,实现跨部门连接
  • 鼓励数据驱动的业务优化决策
  • 发现可以提高底线的新见解

为什么要使用商业智能软件?

在当今的大数据世界中,每家公司都坐拥海量数据。内部存在着可以成就或破坏公司流程和绩效的洞察力。问题不应该是为什么使用商业智能软件,而是为什么不使用商业智能软件?企业可以从他们的数据中获得无限的洞察力,但这里是使用商业智能软件的三个重要原因。

数据驱动的决策—— 数字化转型的一个关键组成部分是成为一个数据驱动的组织。通过使用数据来推动企业做出的每一个决策,公司可以优化并发挥其最大潜力。这个概念应该灌输给公司的每一位员工,而不仅仅是少数做出高层决策的领导成员。相反,公司应该利用分析和商业智能工具来了解业务的各个方面,包括招聘预测、应该使用哪种营销活动来针对某些人口统计数据、首先针对哪些销售前景、供应链优化等等。这些业务方面的每一个方面以及围绕它们做出的决策都应该首先通过使用数据和商业智能软件进行审查。

衡量和了解公司绩效 —企业采用商业智能工具的另一个主要原因是跟踪和衡量公司目标。数据可视化工具经常用于实时跟踪公司的关键绩效指标。然后可以使用商业智能平台和自助式商业智能软件来确定业务超出或低于这些重要公司指标的原因。通过深入了解企业为何如此运作,可以快速轻松地进行调整和调整。因此,如果一支球队未能达到目标,他们可以弥补并重回正轨。简单地知道您的销售数字在哪里或您的网络流量表现如何是一回事,但深入挖掘背后的原因并根据成功与否进行调整则是另一回事。

发现新的可行见解 —BI 工具结合了来自各种来源的数据,包括会计和企业资源规划 (ERP) 软件、CRM、营销自动化工具等。数据分析师可以使用此集成数据来查找不同部门之间的相关性以及他们为发现以前隐藏的见解而采取的行动。某些销售策略可能会对一种特定产品的数量产生与另一种不同的影响。分析人员可以通过将公司 CRM 中关闭的帐户列表与其 ERP 系统中的产品进行比较来发现这一点。由于团队通常是孤立的并使用不同的软件,因此这些见解传统上更难以发现。但是,通过正确使用商业智能软件,公司将获得前所未有的优势。

有哪些不同类型的商业智能软件?

有许多不同类型的商业智能 (BI) 解决方案具有重叠的功能,但最终迎合不同的用户或提供独特的服务。

商业智能平台——最常见的 BI 工具类型是商业智能平台。BI 平台是数据分析师和科学家使用的综合分析工具。它们通常需要一定水平的编码或数据准备知识。这些解决方案连接到数据库、数据仓库或大数据分布,并为分析师提供修改数据以发现洞察力的能力。一些 BI 平台提供高级分析功能,例如预测分析、大数据分析以及摄取非结构化数据的能力。此外,BI 平台可能会提供自助服务功能,以便基本业务用户可以使用该工具,但其核心是供数据和 IT 团队使用。

自助式商业智能软件——对于有兴趣推广数据驱动文化的公司来说,自助式商业智能软件至关重要。自助式商业智能工具不需要编码知识,因此业务最终用户可以利用它们。这些解决方案通常提供用于构建仪表板的拖放功能、用于查询数据的预构建模板,甚至可能提供用于数据发现的自然语言查询。与 BI 平台类似,这些工具用于构建交互式仪表板以发现可操作的见解。这允许销售代表、人力资源经理、营销人员和其他非数据团队成员等用户做出数据驱动的决策。这为用户、管理员和数据团队节省了时间。

嵌入式商业智能软件——某些软件可能提供将分析功能嵌入其他商业应用程序的能力。通常,这些供应商是提供 BI 平台和自助式商业智能软件的供应商。他们通过允许开发人员将技术嵌入其他应用程序来销售他们专有的商业智能解决方案。企业可以选择嵌入式商业智能产品来促进用户采用。通过将分析放在经常使用的软件中,公司可以帮助确保员工利用可用数据。这些解决方案提供自助服务功能,因此普通业务最终用户可以利用数据来改进决策。

数据可视化软件——如果企业只想跟踪关键绩效指标 (KPI) 和其他重要指标,他们可能会选择使用数据可视化软件。这些产品允许用户构建仪表板来实时跟踪公司目标和指标。但是,它们不允许用户深入数据以发现更深入的见解。通过了解企业或团队在某些公司目标和 KPI 中所处的位置,他们可以在特定领域做出努力以实现所述目标。这些解决方案允许使用多个 KPI 仪表板,因此每个团队都可以为自己的目标设置可视化。这些工具可以使用来自各种来源的数据,就像所有其他商业智能工具一样,例如数据库和业务应用程序。

位置智能软件 —通常称为空间智能,位置智能软件是业务分析的一个子集,可提供基于地图和空间数据的洞察力。这些工具帮助用户确定对象物理位置之间的关系。就像用户可以使用 BI 平台在财务或销售数据中找到模式一样,数据分析师可以使用位置智能工具来确定开设下一家餐厅或放置下一个仓库的理想地点。这些工具通常与商业智能工具分开使用,甚至与现有分析工具集成。

谁在使用商业智能软件?

在数据驱动的组织中,商业智能 (BI) 工具应该被各个部门用于广泛的用途。BI 软件最常被数据分析师和数据科学家使用,但自助服务 BI 工具对于普通最终用户来说更容易采用,可供销售、营销和运营团队使用。实际上,几乎每个员工都应该在某个时候使用分析解决方案,以真正成为一家数据驱动的公司。虽然有些解决方案可以为非常特定的部门目的提供分析,例如营销分析软件、销售分析软件和人力资源分析软件。 其中,BI 工具可以在更广泛的层面上提供相同的功能,并允许跨部门洞察。

数据分析师和数据科学家——BI 工具的主要用户是由数据分析师和数据科学家组成的数据团队。这些员工通常是分析工具的超级用户,在 BI 平台内创建复杂的查询,以更深入地了解业务关键数据。这些团队还可能负责构建自助服务仪表板以分发给其他团队。在较小的公司中,这些员工很可能负责提供所有数据请求并与销售、营销和运营团队密切合作,以帮助提供洞察力和优化流程。

销售团队 — 销售团队可以使用自助式商业智能工具和嵌入式商业智能解决方案来深入了解潜在客户、销售业绩和渠道预测以及许多其他用例。通常,每天使用分析的销售团队成员是销售运营经理或销售数据分析师。但是,它们对销售经理和代表都非常有用。经理可以帮助密切关注每个代表的表现,并保持对潜在管道的清晰了解。此外,销售团队可以使用数据可视化软件来跟踪全年目标和配额,让整个公司都能了解高级销售数字。最终,

营销团队 —营销团队不断开展不同的活动,无论是电子邮件、数字广告,还是广告牌活动。BI 工具是团队在一个中心位置跟踪这些活动的绩效的好方法。数据可视化解决方案是营销团队实时跟踪活动的好方法,通过衡量每项工作的绩效,团队可以规划未来的活动并预测他们可以将多少收入归因于这些努力。BI 平台可以让分析师通过根据一系列人口统计数据对客户进行细分,从而真正了解哪些营销活动与他们的哪些客户群产生共鸣,从而更深入地挖掘营销工作。这可以帮助营销团队做出有针对性的努力。与销售用例类似,

财务团队 —会计团队通常坚持使用他们熟悉的工具进行预算和预测,但通过将财务数据与销售、营销和其他运营数据相结合,用户可以获得他们以前无法看到的可操作的见解。他们可以通过使用 BI 平台来了解哪些因素会影响底线,从而找到这些见解。此外,他们可以确定花钱的正确和错误地点。例如,如果某个特定的广告活动是收入飙升的原因,那么这笔钱花得值得。如果根据销售团队的努力,特定产品的利润低于其他产品,则财务团队可以通知其销售主管并进行相应调整。BI 工具的美妙之处在于它不仅可以洞察财务记录,如会计或企业绩效管理软件;相反,它提供了有关所有其他业务因素如何影响损益的可行见解。

运营和供应链团队 —BI 解决方案的一个潜在数据源是公司的企业资源规划 (ERP) 系统。这些应用程序跟踪从会计到供应链和分销的所有内容。通过将供应链数据输入 BI 平台,供应链经理可以优化多个流程以节省时间和资源。例如,企业可以优化库存以确保他们不会过度生产或生产不足。借助位置智能软件,公司可以确定下一个仓库的最佳位置。BI 平台可以帮助优化分销路线并确保按时达成服务水平协议 (SLA)。此外,数据可视化软件可以帮助仓库工人跟踪他们的日常目标,以确保所有操作顺利进行。

商业智能软件的潜在问题

对熟练员工的需求——商业智能软件并不一定简单。通常,这些工具需要专门的管理员来帮助实施解决方案并帮助其他人采用。然而,有能力建立此类解决方案的熟练数据科学家和分析师确实短缺。此外,这些数据科学家的任务是从数据中获取可操作的见解。如果没有这些领域的熟练人员,这些工具几乎不会有效。即使是普通业务用户使用的自助式商业智能工具,也需要有人帮助部署它们。如果公司无法在内部配备人员,则可以求助于供应商支持团队或第三方顾问来提供帮助。

数据组织——商业智能解决方案的好坏取决于它们使用的数据。为了充分利用该工具,需要对数据进行组织。这意味着需要正确设置和正确集成数据库。这可能需要构建一个数据仓库,它可以将来自各种应用程序和数据库的数据存储在一个中央位置。企业可能还需要购买专用的数据准备软件工具,以确保数据连接和清理,以便商业智能解决方案以正确的方式使用。这通常需要熟练的数据分析师、IT 员工或外部顾问来帮助确保数据质量处于最佳状态,以便于分析。

用户采用——将企业转变为数据驱动型公司并不总是那么容易。特别是在多年来一直以相同方式做事的老公司,将分析工具强加给员工并不容易,尤其是如果他们有办法避免它的话。如果有其他选项,例如员工可以使用电子表格或现有工具代替商业智能软件,他们很可能会走这条路。但是,如果经理和领导者确保商业智能工具是员工日常生活中的必需品,那么采用率就会提高。实施商业智能工具以尝试实现数字化转型是一回事,但除非用户接受该软件,否则他们并没有真正实现数字化转型。

与商业智能软件相关的软件和服务

在商业智能保护伞之外,还有许多与商业智能工具交互的分析和相关解决方案。

大数据分析软件——大数据分析软件具有与商业智能平台相似的功能。但是,它们可以使用来自大数据集群的大型非结构化数据集。这些产品需要大量的技术知识才能从存储数据的文件系统中查询数据。这些产品连接到 Hadoop 或专有的 Hadoop 发行版。它们仍然为分析师提供可视化和钻取数据的能力,以提取可操作的见解。

文本分析软件——文本分析软件允许用户将非结构化文本数据集中的数据可视化。这些工具通常使用自然语言处理来提取情感分析、语法解析、词性标注和实体分类。这些工具经常被数据团队和分析师使用。它们可用于从电子邮件和电话记录、社交媒体帖子或一般文档中获取见解。

预测分析软件——数据科学家和机器学习开发人员可能需要预测分析软件。这些解决方案允许用户对历史数据进行数据挖掘,以确定未来的结果。借助预测分析工具,分析师可以构建模型和算法,使用过去数据中的模式和趋势来规划未来的可能性。这些解决方案在预测、识别潜在风险或在业务中发现看不见的机会时至关重要。

数据仓库软件——大多数公司拥有大量不同的数据源,因此为了最好地集成所有数据,他们实施了数据仓库。数据仓库可以存放来自多个数据库和业务应用程序的数据,这允许商业智能工具从单个存储库中提取所有公司数据。该组织对于分析软件摄取的数据的质量至关重要。

数据准备软件——另一个实现简单数据分析所需的关键解决方案是数据准备工具。这些解决方案允许用户发现、组合、清理和丰富数据以进行简单分析。数据准备工具通常由负责使用商业智能工具的 IT 或数据分析师使用。一些商业智能平台提供数据准备功能,但拥有广泛数据源的企业通常会选择专用的准备工具。