商业智能技术——或BI技术——是当今世界商业活动的重要组成部分。它们被称为决策支持技术,其主要目的是让企业能够更快、更简洁地收集数据,从而实现关键决策。这种对速度和效率的追求成为创造新的和改进的BI技术类型的催化剂,包括数据挖掘和文本分析、云数据服务、web分析、预测技术和近实时监控。这些技术有助于确保企业有能力获取和存储大量数据,主动分析数据,然后为客户提供定制的产品和服务。。
数据挖掘代表了商业智能的一种研究形式。此版本的BI技术可帮助企业主进行全面的数据分析,从而生成预测模型,从而更好地突出特定的未来趋势。文本分析允许企业从调查问题的答案中提取关键短语。这些答案有助于公司对结果进行分类和分析,以制定未来行动。
其他类型的商业智能技术包括云数据服务和web分析。云数据服务是指将互联网用作虚拟办公空间,在公共或私人基础上共享文件和数据。在云上存储和分析数据可以提供比内部某些企业更大的计算能力和容量。Web分析考虑访客行为的数据到公司网站,如在主页上花费的时间,点击率到其他页面,和购买频率。
基本商业智能侧重于有关产品或服务销售量、客户统计数据和利润率的数据。此数据收集允许企业为未来业务趋势创建预测。然而,预测技术提供了一个结合基本BI数据、数据挖掘和统计分析的增强版本。其结果是预测分析,这是一种更为复杂的BI技术形式,超越了通常基于一般预测的“猜测”。
预测分析提供了基于统计和具体结果的更具体的预测。例如,一般商业智能技术中的预测可能会告知销售运动服装的企业,根据过去的经验,某个季节的销售额最高。预测分析的关键区别在于,数据将显示客户特征和行为、他们对服装的具体选择以及吸引大多数客户的营销类型。。
近实时监控是一种更重要的商业智能技术,旨在缩小数据采集和数据分析之间的差距。近实时监控的一个示例包括使用交通票证数据将乘客与最合适的航班、公共汽车或火车进行匹配。另一个例子是利用有关急诊病人的数据,由相关医务人员提供最快的基本护理。
任何企业主、经理或经理都希望在自己的企业中取得更大的成功,应该考虑引入商业智能技术来提高企业的质量和效率。BI技术允许个人基于高度准确的统计数据做出更快、更明智的决策。可以从BI技术中获益的企业包括金融服务、医疗保健、制造业、零售业、电信业、运输业和公用事业。
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