2024 年，数据巩固了其作为创新和进步基石的地位，其中每个决策都至关重要。使我们能够解读这些数据的工具正在迅速发展，达到了新的复杂程度和可访问性水平。商业智能 (BI) 已不仅仅是一项技术任务 – 它现在是一种艺术形式，其中分析数据对于发现导致更明智决策和推动业务发展的见解至关重要。
作为经理、主管或控制员，您了解可靠数据的巨大价值以及拥有正确工具来解读数据的重要性。您寻求最好的商业智能工具，这些工具可以在高效、精确地运营的同时提供清晰、可操作的见解。在 2024 年，数据驱动着每一项战略举措，拥有一流的 BI 工具可确保您的决策始终明智且具有影响力。
这篇博文将探讨 2024 年将彻底改变数据分析的尖端 BI 工具。无论您是经验丰富的数据专业人士还是 BI 新手，您都会发现这些工具如何更轻松地将数据转化为可操作的情报。加入我们，深入探索商业智能解决方案的动态世界，数据分析的艺术比以往任何时候都更加强大和直观。
什么是商业智能工具？
商业智能工具涵盖各种软件 BI 应用程序，旨在以支持深入分析和战略决策的方式收集、转换和呈现数据。这些工具会获取原始数据并将其转化为可付诸行动的见解，帮助企业在数据驱动的时代做出更好的决策、保持竞争优势并简化运营。
这听起来可能已经令人印象深刻了，但您可能想知道 BI 工具如何实现所有这些。让我们通过查看使商业智能工具如此强大的四个核心功能来分解它：
1）数据集成
商业智能工具可以无缝连接并汇总来自多个来源（数据库、电子表格或云应用程序）的数据，为您提供统一的数据视图。
2）数据转换
由于数据通常以各种格式出现，因此 BI 工具对于优化数据至关重要。它们清理、构建和聚合数据，使其兼容并可供分析。
3）数据可视化
BI 的核心在于它能够将复杂的数据集转换为图表和图形等视觉格式，从而一目了然地揭示模式、趋势和见解。
4）报告
BI 工具的最终输出通常是报告或仪表板，可以自动传递给利益相关者，确保每个人都能访问最相关的数据。
有用链接： SaaS 商业智能如何彻底改变数据驱动的决策制定
BI 工具简史
商业智能 (BI) 的起源可以追溯到 1864 年，当时历史学家理查德·米勒·德文斯 (Richard Miller Devens) 观察到一位 17 世纪的银行家如何使用经验数据进行战略决策，从而创造了“商业智能”一词。这种早期的数据使用为现代 BI 奠定了基础。
19 世纪末，工业效率先驱弗雷德里克·泰勒 (Frederick Taylor) 开发了“秒表时间研究”等技术来改进生产流程。这些技术影响了早期数据驱动的商业实践。
20 世纪 50 年代末，IBM 研究员 Hans Peter Luhn 实现了重大飞跃，他设想了能够分析大型数据集的系统，为当今的机器学习奠定了基础。20 世纪 70 年代，IBM 的 Edgar Codd 引入了关系数据库，彻底改变了数据存储和访问方式，为现代 BI 工具铺平了道路。20 世纪 90 年代出现了 OLAP 和 ETL 技术，进一步提高了数据处理能力。
随着我们进入新千年，大数据、社交网络和自助式 BI 工具（如 Google Analytics）的兴起，使得数据驱动的决策变得更加容易。在过去十年中，BI 工具已成为各行各业不可或缺的工具，巩固了其在战略业务决策中的作用。展望未来，BI 将继续发展，提供更多创新方式将数据转化为可付诸行动的见解。
随着我们不断前进，负责任地使用和解读大众数据将在制定有效战略和促进更加知情的社会方面发挥关键作用。因此，这些数据使 手机号码列表 组织能够做出明智的选择，以适应各自行业不断变化的格局。独特数据最引人注目的属性之一是其推动创新的潜力。
商业智能工具如何发挥作用？
商业智能 (BI) 工具是将大量原始数据转化为 数字新闻警报：当今数字时代的必需品 有意义的见解的强大平台。它们通过结合方法、技术和架构来实现这一点，这些方法、技术和架构允许将分散的数据提取并整合到集中式数据仓库中。然后，对数据进行处理并准备进行分析，从而可以创建报告、数据可视化和交互式仪表板。
这些工具提供可自定义的仪表板，突出显示最相关的信息，使企业领导者能够探索各种场景并实时做出明智的决策。通过集成机器学习，BI 工具可以预测未来趋势，而历史数据分析有助于识别模式和重复趋势。
集中数据源提供了业务运营的全面视图，移动集成允许用户从任何地方访问报告和仪表板，支持及时决策。
BI 工具的真正强大之处在于它们能够简化复杂的 au 电话号码 数据分析，使其变得简单易懂，所有组织成员都可以访问。通过直观地可视化数据，这些工具使用户能够做出更快、更明智的决策，发现新的收入机会，提高效率，跟踪关键绩效指标并发掘隐藏的业务潜力。BI 工具简化了决策过程，使数据成为推动成功的战略资产。
有用链接： MLOps 最佳实践：构建强大的机器学习管道
BI 工具统计
根据 Statista 报告，商业智能软件市场预计将在 2024 年创造约 278.7 亿美元的收入。
预计 2024 年至 2029 年期间，该市场的复合年增长率为 5.52%，到 2029 年总市场价值将达到约 364.6 亿美元。
预计到 2024 年该行业每位员工的平均支出将达到 7.83 美元。
从全球范围来看，预计美国的收入最高，2024 年预计总收入将达到 139.6 亿美元。
根据德勤的一项调查，由重视数据驱动决策的首席执行官领导的公司取得成功的可能性要高出 77%。
Sisense 的一项调查显示，49% 的公司自疫情爆发前就已增加了对商业智能分析的使用。
Infosys 报告称，商业智能平台是第三大最受欢迎的技术，偏好率为 20%。云技术位居榜首，23% 的人选择它是因为它在促进创新、增强数字体验和支持净零目标方面发挥了重要作用。数字信任紧随其后，偏好率为 22%。
预计到 2031 年，金融科技领域的全球商业分析市场规模将达到 229 亿美元。
此外，约 86% 的企业高管认为社交媒体对其战略至关重要，93% 的企业高管认为社交媒体数据是未来商业智能的关键资源。
为什么 BI 工具对您的业务至关重要？
BI 工具对于充分发挥数据的潜力至关重要，但它们如何使您的业务受益？让我们来探讨一些主要优势：
1）数据驱动的决策
商业智能工具最重要的商业优势之一是根据数据而不是直觉做出明智的决策。通过提供清晰且可操作的见解，这些工具可帮助您优化运营、发现增长机会并降低风险。
2）效率和生产力
BI 工具通过自动报告和可视化减少了手动数据处理所花费的时间。这种效率使团队能够专注于更具战略性的任务，从而提高生产力和创新。
3）单一事实来源
通过整合来自各种来源的数据，商业智能工具比较可以创建集中且准确的业务运营视图。此共享视图有助于解决数据准确性方面的分歧并使所有人保持一致。
4）趋势分析
BI 工具可让您分析当前和历史数据，从而更轻松地发现趋势和模式。此功能可帮助您了解市场动态、客户行为以及业务策略的有效性。
5）解决问题
BI 工具可以识别组织内的潜在问题或瓶颈。通过突出显示这些领域，您可以采取主动措施来改进流程并提高整体绩效。
商业智能解决方案的真正威力在与数据科学相结合时才会显现出来。通过集成 Python、R 或 SQL 等编程语言，分析师可以创建和分发将数据科学的分析能力与商业智能工具比较的可视化优势相结合的报告。
DataLab 等平台使这个过程更加无缝和高效，使您能够以最少的手动工作充分利用数据。
