商业智能的民主化


来源:   时间:2021-10-18 10:55:01


每当现有的技术工具突然变得更容易被更多的人使用时,据说它已经 “民主化” 了。近年来,立即访问大量数字可用的按需商业信息 (通常通过移动方式) 的能力已经真正普及,这反过来又导致了商业智能技术的民主化。

大数据时代的BI。

对商业智能 (“BI”) 作用的简化解释是,它使组织能够使用数据来改善其决策过程。商业智能技术通常描述了旨在允许企业检索,分析,转换和报告数据的软件,硬件和平台。

BI本身并不是什么新鲜事,几十年来,世界各地的大公司一直在利用它的各种形式。BI的概念大约在1996年出现,当时Gartner集团的一份报告指出,“到2000年,'信息民主' 将在具有前瞻性的企业中出现,商业智能信息和应用广泛提供给员工、顾问、客户、供应商和公众。”

但是,在当前的BI民主化时代 (大约五年前开始) 之前,较小的组织基本上无法真正从BI中受益。

许多大公司通常会聘请一名 “首席数据官” 来负责BI,BI是一个跨越 (至少在纸面上) 运营和部门筒仓的职能。首席数据官与首席信息官的工作与首席隐私官、首席信息官、民主化前那些较小的组织和公司只是没有必要的手段和资源来收集和解释大量数据,…更不用说以任何有意义或连贯的方式将其部署为BI了。

然而,正如每个关注这些事情的人都知道的那样,我们目前正处于大数据时代,这是一个新世界范式,在这个范式中,公司能够有效地捕获和分析几年前不可能和不可想象的数据。这些进步使得中小型企业有可能分享数据分析带来的见解 -- 通常不需要数据仓库、庞大的it人员或昂贵的硬件。在BI民主化之前,只有拥有庞大IT部门的蓝筹公司才能真正获得数据结果,而中小型企业则被降级为依靠观察和直觉,即使经过数十年的经验和智慧磨练,这也是做出重大决策的一种相当冒险的方式。现在,竞争环境正在变得公平。

Gartner研究BI和高级分析的行业分析师Jim Hare表示: “主流SMB社区现在才经历Gartner上述“ 信息民主 ”预测的现实。“在公共云选项可用之前,大多数中小企业只是依赖于使用他们能够负担得起的应用程序中内置的Microsoft Excel或报告功能。”

Hare继续说道: “基于SaaS的分析应用程序的增长趋势也集中在解决领域和行业垂直业务需求上,用户能够在不涉及它的情况下快速设置和使用这些SaaS分析应用程序。而且,这些分析应用程序为用户的角色量身定制了分析和信息传递…,而不是要求用户学习该工具。”

在这一点上,一家有趣的公司显然是在BI民主化浪潮中乘风而入的,是一家名为Sisense的风险投资初创公司,该公司表示,其使命是 “简化复杂数据的业务分析”。

“我们的全部重点和名声是帮助那些选择处理复杂数据的商界人士。.。没有任何IT投资,也没有任何数据仓库,“Sisense首席执行官Amir Orad说。该公司总部位于纽约市,在特拉维夫设有研发中心,在50个国家/地区拥有1,000多个客户,从中小型企业到大型企业集团。

实际上,中小型企业占Sisense业务的50% 以上。根据Orad的说法,这是完全合理的,因为 “特别是现代中小企业…,新成立的中小企…业拥有更多的数据,因为他们在一个你跟踪一切、记录一切、他们使用云24/7的时代创办了他们的公司,他们需要理解这一切。”

这个特定的小组如何使用BI技术挖掘数据以获得洞察力答案?举个例子,我们咨询了Act-On Software,inc.的分析总监James M. Levine,该公司成立了四年,为营销行业开发数字解决方案。Levine的工作是为公司及其执行团队提供分析资源。

莱文说: “找到一种能够随着业务扩展和发展的BI工具,对推动价值至关重要。”该公司使用Sisense工具来帮助他们更好地洞察收集的各种数据,并自动化生成时间和劳动密集型报告。在Act-On与Sisense的四年合作期间,已经创建了一个用于所有数据的中央门户网站,高管可以直接访问和查看实时指标以提高性能,并且公司能够采取积极主动的方法来防止流失并减少销售损失。Levine说,关键数据显示了客户的生命周期,并允许智能预测来推动Act-On业务模型的变化。他说,在实施Sisense解决方案后,只需要一名额外的分析师来帮助Levine支持他整个组织的数据分析需求,否则,将需要15到20名分析师才能提供相同的价值。

“我们已经能够在Sisense中构建和设计工具和流程,这些工具和流程已经取代了其他供应商工具,并在此过程中节省了我们的资金。例如,我们通过Sisense向销售代表交付佣金,从而无需使用佣金交付工具。”Levine说。

数据符合。

Orad说,受益于BI民主化的不仅仅是高科技中小企业。“我们有一个设计和制造非常昂贵的鞋子的客户,尽管他们是一家小型精品工厂,但他们面临着一个特别复杂的数据挑战。”

每个inpidual鞋设计至少有10个 “数据需求”,例…如型号,皮革,尺寸等。“我从来不知道它会如此复杂。他们出售定制鞋,并且需要通过即时做出分析决策来实时了解可以提供哪种鞋。因此,在这个小小的鞋厂里,一个聪明的人说: “我们拥有所有这些数据,如果我们能迅速决定分析,我们可以通过手机中继哪些鞋子可以随时获得,从而更快地为客户提供服务。”

每只鞋的任何数据结构,即从销售到库…存的任何信息,任何数字,字母,名称等都可以通过Sisense BI工具进行切片和切割。这个小小的鞋厂是一个完美的例子,说明即使是最小的精品店现在也可以使用与大公司相同的强大技术。

根据Orad的说法,Sisense工具 “旨在供需要使用和分析大量databut的人使用,这些人在数…据处理方面几乎没有或没有经验。”

Hare表示,传统的BI平台要求它 “安装数据仓库,将其与事务应用程序集成,对数据进行建模,并为业务用户构建仪表板和报告,并运行通常需要数小时的报告,从而无法与系统进行交互。到那时,信息通常是几天或几周前的事了。“

Hare说,使用现代BI工具,性能 “明显更快”,使业务用户可以与数据交互并获得更多实时见解。“这意味着业务用户现在有权构建自己的仪表板,探索数据,协作并与组织的其他部门更快地共享结果。”

目前,中小企业在实施BI和分析工具时面临的最大挑战是缺乏熟练的劳动力,因为大多数蓝筹完善的BI解决方案都需要全职数据库管理员 (dba) 来实施和维护它们。Hare说: “任何需要大量IT干预的BI解决方案,一般来说,这些都不适合中小企业。”

中小型企业需要寻找基于SaaS或基于云的自助BI解决方案,以最大程度地减少部署和维护工具的IT资源需求。

借助Sisense和其他BI技术公司的新工具,支持组织各个级别实时决策的关键数据可以快速获得-无需准备数据或向其中的某人请求获取信息。

通过将数据交到那些通过使用无需昂贵硬件或IT背景即可处理大数据的系统做出决策的人手中,商业智能的民主化就在这里,它是真实的,也是壮观的。

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