비즈니스 인텔리전스의 가치는 무엇입니까? 비즈니스 인텔리전스는 회사 경영진이 빠르고 정확한 의사 결정을 내리고, 기업의 문제점을 신속하게 찾아내며, 관리자에게 문제 해결을 알리는 데 도움이 됩니다. 그러나 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 시스템은 관리자를 대신하여 결정을 내릴 수 없으며 엔터프라이즈 운영에서 발생하는 문제를 자동으로 처리할 수 없습니다. 따라서 비즈니스 인텔리전스 시스템은 기업에 직접적인 경제적 이익을 가져다 주지는 않지만, 비즈니스 지능이 기업에 과학무장한 관리 사고를 가져다 주고 기업 전체에 빠르고 정확한 의사결정을 가져다 준다는 것을 알아야 합니다. 적시에 문제를 발견하고 상대가 발견하지 못한 잠재적 지식과 법칙을 발견하는 것은 회사의 경제적 이익의 기초이다. 빠르고 정확하게 의사 결정 정책을 내릴 수 없는 것은 시장을 경쟁자에게 떠넘기는 것과 같고, 기업의 잠재적 정보를 제때에 발견하지 못하는 것은 자신의 자원을 낭비하는 것과 같다. 예를 들어, 판매 데이터에 대한 분석을 통해 다양한 사용자의 특성과 구매하고자 하는 상품 간의 관계를 파악하여 보다 구체적이고 정확한 프로모션을 수행하거나 고객에게 보다 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 이는 기업에 직접적인 경제적 이득을 가져다 줄 수 있습니다.
기업에 대한 비즈니스 인텔리전스의 가치 1: "무슨 일이 일어나고 싶어요?" "
의사 결정은 시스템에서 제공하고 시스템의 데이터는 운영 체제에서 가져옵니다. 예를 들어 웹 페이지에서 얻거나 시장 상황과 사용자 요구에 따라 특가와 프로모션에서 얻을 수 있습니다. 이를 통해 명확한 의사결정과 경영 전략을 세울 수 있어 사건이 정확한 궤적을 따라 예정된 방향으로 전진하여 원하는 목표를 달성할 수 있다.
기업에 대한 비즈니스 인텔리전스의 가치: 기업에 무슨 일이 일어났는지 알려줍니다.
사전 준비된 보고서, 엔터프라이즈 balanced scorecard 또는 통합 관리 대시보드를 제공하고, 주요 성과 지표 (KPI) 의 중앙 집중식 관리를 사용하여 업무 운영 성과 문제를 해결하고, 기업 발전을 쉽게 모니터링하고, 복잡한 보고서를 구현합니다. 대시보드와 스코어카드를 사용할 때 사용자는 여러 부서와 고객으로 확장할 수 있지만 회사의 과거 작업을 이해하는 것이 발생합니다.
기업에 대한 비즈니스 인텔리전스의 가치 3: 사용자가 실시간으로 무슨 일이 일어나고 있는지 볼 수 있도록 합니다.
이 수준은 실시간 정보 분석입니다. 기업 의사결정층은 현재 형세의 경영 전략과 의사결정을 확립한다. 이 관문의 성공은 거의 실시간 데이터를 얻을 필요가 있으며, 조회는 시기적절한 질문에 대답할 수 있다. 그 결과 운영 모델과 비즈니스 프로세스가 크게 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 어떤 이유로 서비스에 만족하지 않아 서비스나 제품을 퇴출해야 할 경우, 해당 고객사가 해당 고객이 기업의 큰 고객임을 알게 되면 해당 고객의 큰 계정 관리자에게 정보를 신속하게 보내야 합니다. 큰 계정 관리자는 해당 고객의 소비 기록을 신속하게 파악한 후 즉시 해당 고객에게 연락하여 해당 고객을 유지하려고 합니다. 고객이 유실된 후 서둘러 고객에게 연락하는 대신.
기업에 대한 비즈니스 인텔리전스의 가치: 회사가 그 이유를 탐구하도록 합니다.
이상 분석이라고도 하는 업무 부서는 고정 보고서, 보고서 및 주요 KPI 에서 많은 관련 정보를 얻을 수 있지만 문제를 발견할 때 왜 문제가 발생하는지 알아야 합니다. 이때 임시 쿼리 및 온라인 분석 (OLAP) 이 필요하며, 비즈니스 분석가는 종종 문제의 필요에 따라 분석 및 보고를 완료해야 합니다. 대부분의 경우 비즈니스 분석가와 의사 결정자는 통합 데이터 웨어하우스에 액세스하여 필요한 정보를 얻을 수 있는 비즈니스 인텔리전스 도구 (기사 시작 부분에 언급된 Yixin Huachen 이 만든 BI 소프트웨어와 유사) 를 필요로 합니다.
기업에 대한 비즈니스 인텔리전스의 가치 V: 기업이 앞으로 일어날 일을 예측할 수 있도록 도와줍니다.
고객은 빛이 지금 충분하지 않다는 것을 알게 되었습니다. 앞으로 어떤 일이 일어날지 위험 예측과 평가가 중요하다. 또한 고객 세분화 분석, 고객 행동 예측, 고객 비즈니스 추세 예측, 사기 파악 등을 지원하는 통계 분석이 필요합니다. 복잡한 알고리즘, 통계 모델 및 많은 양의 데이터가 필요하기 때문에 병렬 알고리즘, 그리드 컴퓨팅과 같은 많은 데이터 처리 기능을 지원해야 하는 고객 기반은 매우 큽니다.