什么是商业智能 (BI)？
商业智能 (BI) 是利用人员和技术的力量来收集和分析组织在其战略和日常决策过程中使用的数据的过程。
Google Cloud 的 Looker 是一种商业智能工具，可提供关于您的公司数据的统一视图。
商业智能概览
通常，商业智能流程涉及将公司数据收集到数据仓库或其他存储区中，然后使用专用工具来分析数据。例如，一家公司可能会查看客户的在线购物习惯、运营费用或区域销售信息。
组成商业智能解决方案的工具分为三类：
- 本地：这类工具在组织的基础设施上运行，通常与传统数据仓库搭配使用。
- 开源：这类工具经济实惠，但往往需要深厚的技术知识和手动编码才能有效管理。
- 云端：基于云的商业智能工具擅长处理流式数据和大量数据。它们可以减少开销，因为云供应商会管理底层基础设施和环境。
商业智能应用场景
现代 BI 超越了静态报告，与更广泛的数据到 AI 生命周期集成。以下是组织如何使用 Google Cloud 应用 BI 的示例：
预测性分析和预测
组织使用 BI 从描述性数据洞见转向预测性数据洞见。通过利用 Google 的自治数据到 AI 平台 BigQuery，团队可以自动完成从数据注入到生成 AI 驱动型销售或客户流失预测的数据生命周期。
实现统一的数据治理
大型企业通常难以保证不同系统之间的数据质量。使用 Dataplex Universal Catalog，数据管理员可以为数据和 AI 智能体维护一致的语义和治理，确保 BI 报告基于可信数据。
实时运维分析
公司分析来自股市或 IoT 传感器的实时流式数据。借助无服务器 Spark (Dataproc)，工程师只需一个命令即可提交 Spark 作业，让组织能够专注于数据洞见，而不是管理集群。
开放数据湖仓一体架构
为了保持灵活性，组织会使用适用于各种开放存储格式的 BI 工具。BigLake 让团队能够查询 Apache Iceberg 等格式的数据，并在数据仓库和开源引擎之间实现完全互操作。
商业智能有哪些益处？
使用数据更好地了解业务绩效
使用数据更好地了解业务绩效
现代化 BI 工具可以帮助组织了解发生的事情、发生的原因以及需要采取哪些措施才能更好地优化运营。
针对关键绩效指标执行可操作的步骤
针对关键绩效指标执行可操作的步骤
经过分析的数据可以揭示销售、客户服务、生产和安全领域的重要模式，从而为短期和长期绩效提供依据。
在业务范围方面寻找新的机会
在业务范围方面寻找新的机会
BI 可帮助公司确定新的产品线并优化销售渠道，从而快速适应不断变化的商业环境。
为什么商业智能很重要？
以提高基于事实的决策效率为目标的公司都懂得商业智能的重要性。它揭示了商业数据中的重要模式和趋势，提供了对消费者行为和内部生产力的深入观察。数据的质量和位置是关键因素：
- 数据质量：不良数据会导致糟糕的商业智能。为了维护高质量数据，公司需要采取措施定期清理和规范化数据。
- 关键数据位于不同的系统中：当关键数据被孤岛化时，您的商业智能是不完整的。Dataplex Universal Catalog 等解决方案有助于提供统一治理，打破这些孤岛。
- 缺乏专业知识：使用 BI 工具可能需要具备大量专业知识。Google Cloud 允许开发者使用 BigQuery Studio 笔记本等熟悉的工具来管理数据生命周期，从而解决此问题。
商业智能工具
Google Cloud 上的商业智能解决方案可帮助您的组织充分利用所有数据以支持日常决策。
