商业智能和数据分析是必不可少的 每一个 商业——从大公司到小型非营利组织. 虽然这两个词听起来是一样的, 它们是独特的资产，在公司的规划和决策中发挥着独特的作用.

如果有人知道商业智能和商业智能之间的区别. 数据分析，这是未来的商业专业人士(喜欢) 业务分析师，数据分析师，以及团队领导).

在这篇由beat365手机版官方网站商务专家撰写的指南中，我们将对其进行详细分析. 下面, 我们将定义商业智能和数据分析, 比较它们的特点和用途, 并探讨未来的专业人士如何在这两种战术中磨练他们的技能.

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什么是商业智能(BI)? 

商业智能是收集的过程, 合成, 分析公司的大数据，得出有关企业绩效的结论.¹

如何成为商业智能分析师 收集 商业智能在每个组织中都是不同的, 但所有公司通常都采用类似的程序:

1. 数据收集 -分析数据，你必须 有 data. 企业要求他们的业务分析和大数据专家创建原始数据收集技术, 实施收集措施, 和监控收集. 从事这项工作的专业人员可以是IT专业人员、数据分析师，或者两者兼而有之.
2. 资料整理 —在分析数据之前，需要将数据按不同的参数进行综合和组织. 这一步可能包括创建数据可视化图形和可视化辅助工具，以帮助利益相关者理解数据.
3. 建立联系 也许最重要的商业智能功能是解释:BI分析师阅读数据，得出关于特定业务实践的结论.

商业智能提供对历史和当前数据的洞察. 这种类型的业务分析如何对组织有用? 让我们来看一个假设:

• 一家公司想要跟踪即将到来的产品价格变化对销售的影响——价格上涨会导致销售减少吗?
• 他们与IT部门和数据分析师合作创建数据收集方法. 使用广泛的BI工具选择, 他们开始在价格变化前的四周内跟踪该商品的销售数量，然后在价格上涨后的四周内跟踪该商品的销售数量.
• 在八周的研究之后, 数据专家阅读数据并创建折线图来表示价格变化前后的销售变化.

通过这个过程，企业可以确定客户是否愿意为同样的产品支付更多的钱.

什么是数据分析? 

与商业智能不同, 数据分析将上述过程进一步推进，甚至延伸到未来. 这是什么意思呢?

而不是仅仅分析当前和历史数据来观察过去的趋势, 数据分析通常采用预测性措施来创建.² 数据分析很重要 因为它可以帮助公司掌握数据驱动的决策如何产生重大影响 商业策略发展.

1. 各种行动的预测和假设情景
2. 基于利益相关者决策的行动计划

让我们回到上面的假设:商业智能团队发现，在价格上涨后的四周内，购买产品的客户减少了. 考虑到这一点, 数据分析团队可能会创建模型来预测销售在以下情况下的变化:

• 针对那种产品的定向营销活动
• 该商品的销售或折扣代码
• 恢复原价

使用来自八周期间的数据和过去的数据分析(与客户基础中的折扣代码兑换相关), 例如), 数据分析师可以预测客户对上述每个建议的行动计划的反应.

This is a slightly more complex function than 商业智能; it requires more variable considerations, 更深入的模型, 而且(最重要的是) 更多的数据.

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比较商业智能和数据分析

了解这些程序如何帮助公司做出数据驱动的选择, 让我们更详细地比较商业智能和数据分析.

关注历史vs. 面向未来的分析 

虽然您可能已经注意到上面的差异, 让我们回到这两个分析过程的时间元素:

1. 商业智能 主要分析当前或过去的数据，以了解当前或过去的业务表现. 这些数据可以帮助他们建立趋势，为数据分析的预测过程提供信息.
2. 数据分析, 同时对当前和历史数据感兴趣, 通常试图预测某些行为(或不行为)将如何改变业务绩效.

简而言之, 数据分析的定位是回答有关未来的问题——也许不是绝对确定的, 但在他们分析背后的数据趋势的影响下.

数据来源和处理 

让我们回到上面的假设，探索每个流程所依赖的数据类型.

在执行商业智能任务期间，分析师依赖于随时间变化的销售数据——这是两个变量. 追踪这一过程相对简单:团队所要做的就是在时间窗口内记录该道具的销售情况.

而是为了预测消费者在营销活动后对价格变化的反应, 一个折扣, 或者价格下降, 数据分析师必须依靠更广泛的来源来考虑所有相关变量. 这些来源包括:

• 来自公司营销部门关于过去活动的数据
• 来自财务部门关于折扣如何影响底线的信息
• 竞争对手类似产品的价格变化记录

注意，上面的最后一项是 外部-这是通过观察另一家公司的行为得来的. 数据分析师通常依赖于各种渠道的数据，包括公司外部的来源. 但在预测过程中，即使是外部数据也很重要，数据分析师试图使用尽可能多的数据来预测趋势.

目标导向vs探索性分析 

在我们的假设, 请记住，商业智能研究的目标是回答一个问题, 简单的问题:“在我们提高价格后，购买这件商品的顾客是多了还是少了??”

该研究给出了一个简单的答案:价格上涨后购买的顾客减少了.

注意，指导业务智能流程的问题是可量化的, 负责, 和混凝土. 但数据分析问题往往不那么以目标为导向，而是更加开放:

• 如果我们开始向一个新的细分市场推销这个产品呢?
• 如果我们给这件商品打个折怎么样?
• 如果我们降低价格呢?
• 什么趋势 不 我们从现有的数据中看到?

而商业智能是面向目标的, 数据分析更具探索性，旨在找到可能的模式. 对于任何以“如果……怎么办”开头的问题，很少有具体的答案,数据分析试图利用现有数据充实可能性. 在商业智能上下文中提出的问题通常有一个答案, 然而，在数据分析环境中提出的问题通常会导致更多的问题.

商业报告vs. 解决问题 

商业智能流程通常产生直接从公司内部数据生成的报告. 这些对业务决策至关重要:报告显示特定变量的执行情况.

商业智能 studies don’t seek to solve a problem; they just want to create an objective, 观察报告.

另一方面，数据分析与解决问题更直接相关. 当面对价格上涨后的销量下降时(根据我们上面的假设), 数据分析团队面临着如何解决这个问题的问题.

也就是说，这两个项目都是数据知情决策的关键. 商业智能数据分析师可以帮助领导者在以下方面采取行动(或保持一致):

• 公司内部政策
• 标准的操作程序和流程
• 工具和技术资产绩效
• 招聘和人力资源很重要

虽然所有这些都是广泛的，但数据分析通常会提供更多微观层面的决策，例如:

• 产品或服务价格变化
• 对营销活动的调整
• 增加/删除客户服务通道
• 改变公司品牌

而商业智能主要关注的是基于当前和过去业绩的决策, 数据分析考虑未来的变化如何影响业务.

讨论BI如何主要集中于为知情决策生成报告. 探索数据分析如何更加以解决问题为导向, 通过数据驱动的洞察力解决特定的业务挑战.

Alliant如何帮助MBA学生培养这些技能

记住这些细微差别, 未来的商业领袖如何才能更多地了解数据分析, 商业智能, 以及一个成功品牌的其他关键功能? 对大多数领导者来说，第一步是进行高质量的培训.

幸运的是，有一些高等教育项目可以支持商业导向的职业:

• 数据分析硕士(MS)
• 工商管理硕士(MBA)
• 医疗分析硕士(MS)
• 信息系统技术硕士(MS)
• 工商管理博士(DBA)
• 领导力博士(PhD)

当你选择 商科研究生课程 领域，未来的学生应该考虑以下几点:

• 未来的目标 -如果你已经获得了学士学位，并且事业蒸蒸日上，你想改变什么? 哪个学位可以帮助你实现你的目标?
• 经验水平 许多雇主都希望在商业智能和数据分析等领导和咨询职位上兼具教育和实践经验. So, 如果你在实战经验方面有点落后, 考虑提供动手学习机会的研究生项目.

幸运的是, 对于想要掌控自己职业生涯的未来商业领袖来说，阿连特国际大学是一个高等教育的选择.

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来源: 

1. 克雷格Stedman. “商业智能.“TechTarget. http://www.techtarget.com/searchbusinessanalytics/definition/business-..。. 获得于2024年2月19日.
2. 杰克Frankenfield. 《数据分析:它是什么，如何使用，以及4项基本技术.“Investopedia. 2023年8月9日. http://www.investopedia.com/terms/d/data-analytics.asp. 获得于2024年2月19日.