破壞您的 BI 軟件搜索的 9 個商業智能流行語

您想使用商業智能軟件。 您聽說過它可以節省您的業務資金，並將您令人頭疼的 Excel 電子表格轉化為價值來源。

但是，如果您像我一樣，就會被圍繞它的商業智能流行語嚇倒。 來自軟件供應商的銷售言論和來自行業出版物的充斥著流行語的新聞可能會讓 BI 新手望而卻步。

根據 Gartner 最近的一項調查*，只有 47% 的美國小企業使用商業智能軟件。 這是流行語障礙的結果——如果您想為商業智能軟件精明購物，就需要突破這一障礙。

將商業智能流行語障礙與棒球等運動相關的障礙進行比較。 如果您甚至不知道什麼是罷工，那麼聽經驗豐富的棒球迷討論構築球場和勝過替換的勝利很可能會嚇跑您。 但是，如果您了解流行語的含義，那麼運動員行話就會變得容易理解。

幸運的是，商業智能軟件也是如此。 弄清楚流行語的實際含義，並揭示它們背後的好處。

1.商業智能

為了適應 Bill Cabiro 對商業智能的定義，BI 在正確的時間將正確的信息提供給正確的人，以便他們做出正確的決策。

這個想法是使用“商業智能”的所有方式的核心。 （而且它被大量使用：如果單詞是愚蠢的膩子，那麼“商業智能”這個詞已經被經常使用，以至於它被拉伸到透明。）

只要您知道如何使用它，幾乎任何數據都可以成為商業智能。

流行語如何引起混亂

商業智能是您從收集的數據中獲得的任何有用的見解。 獲得洞察力並不依賴於軟件，但它（極大地）幫助它。

即使您沒有“商業智能”（軟件），您也可以通過查看電子表格來獲得商業智能（想法），或者註意一些簡單的事情，例如電子郵件活動與銷售高峰之間的相關性。

即使您還沒有 BI 軟件程序，也不要錯過從商業智能角度思考的機會。 事實上，如果您現在學會瞭如何從商業智能的角度進行思考，那麼一旦您購買了該軟件，您就會為使用該軟件做好更好的準備。

許多小型企業已經收集了足夠的數據，使商業智能軟件成為一項值得投資的項目。

例如，在 Excel 電子表格的數千行中尋找情報讓大多數人不知所措。 分析越複雜，Excel 電子表格的幫助就越少。 在 Excel 電子表格中比較多個變量既令人沮喪又費力。 使用 BI 工具相對簡單。

只需點擊幾下，BI 軟件就可以將這個…

Excel 電子表格（來源）

進入這個。

突然之間，確定您的資金去向變得不那麼具有挑戰性了（來源）

反過來，像上面這樣的可視化可以提供有用的信息。

這讓我想到了下一個流行語……

2. 可行的見解

這句話經常出現在軟件廣告和新聞中，就像在苦苦掙扎的 YouTube 帳戶上提到 Patreon 一樣。

“可操作的見解”是您可以採取行動的認識。 例如，如果您發現當您在社交媒體廣告活動上花費額外的錢時銷售額會增加，那麼您的可行見解是您應該在社交媒體廣告活動上花費更多的錢。

用比爾卡比羅的話來說，可操作的見解是正確的信息，可以讓你做出正確的決定。

有一種看法（我認為是由廣告語創造的）您可以將數據放入您的 BI 平台並獲得可操作的見解，就像您將錢放入自動售貨機並取回椒鹽脆餅一樣。

流行語如何引起混亂

商業智能軟件可以幫助您獲得可操作的見解，但它不會自動為您提供可操作的見解。

Digital Analytics Power Hour 的聯合主持人 Michael Helbling 表示，許多 BI 購買者的印像是“我們需要做的就是獲得正確的工具，而驚人的洞察力剛剛開始從中湧現。”

聯合主持人 Moe Kiss 補充說，當談到月度報告時，人們可以問：“你的月度洞察力是什麼，你會說，‘好吧，我可以告訴你我們的月度表現，’但這並不一定意味著那裡將有任何開創性的東西。”

相反，事實是，購買 BI 軟件並不一定會產生可操作或其他方面的見解。 BI 軟件的首要目的是幫助您提出並回答有關數據的問題。 但首先你需要知道哪些問題需要回答。

將 BI 軟件程序視為可以改進您尋找洞察力的方式的工具……但您仍然需要知道在哪里以及如何尋找這些洞察力。 BI 軟件增強了您可以查看的內容以及您可以查看的角度。

這種觀察方式有一個名字，它是另一個流行詞：數據驅動。

3. 數據驅動

數據驅動意味著您正在根據數據進行思考。

當有人問您您的業務做得如何時，數據驅動的答案會是“上個月我們實現了 3% 的同比增長”。 一個非數據驅動的答案是，“我們做得很好。”

您的決策不是基於預感或標準操作程序，而是使用數據作為基礎。 您通常會看到“數據驅動”與“直覺決定”或“本能做出的選擇”等短語形成對比。

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您不需要大量數據或數據科學學位，就可以以數據驅動的方式進行思考。

曾經踩過秤並決定在甜甜圈上放輕鬆嗎？ 恭喜，這個決定（更少的甜甜圈）是由數據（量表上的數字）驅動的。

如果您的企業文化不是數據驅動的，那麼您就是在賠錢。 如果您不結合人口統計信息、一年中的時間和付款方式等信息，您可能會丟失有用的信息。 如果你不考慮你收集的數據，你就不會想問這些問題。

為了讓您的業務數據驅動，自己建模數據驅動的行為。 鼓勵員工參加會議或開展日常工作，同時牢記數據。

從長遠來看，承認業務和數據之間的聯繫也會對您有所幫助。 數據不會去任何地方：大多數事物（從花盆到牛仔夾克）都將在未來創建和記錄數據。 這些數據可以為您提供賺錢的機會。

例如，任何擁有車隊的企業都可以輕鬆地將員工的智能手機數據轉化為儲蓄。 可以跟踪您的位置並提供更有效路線的軟件可以通過查找更短的路線為您節省現金。 節省的氣體很快就會增加。

4.儀表板/數據可視化

我將基於視覺的數據發現與儀表板配對，因為有很多視覺效果最終都出現在儀表板上。

數據可視化是表示數據集的任何圖片或圖像（上個月支出的餅圖或按地區劃分的銷售條形圖）。 儀表板是特別重要或相關的數據可視化的集合。

儀表板和視覺效果是商業智能軟件的面孔。 畢竟，可訪問性是現代 BI 的主要優點之一：Excel 電子表格看起來很亂，但餅圖很容易看。

如果看起來數據可視化是很多商業智能的焦點，那是因為更多的人是視覺思維而不是數學思維。

使用 BI 程序 Sisense 製作的數據可視化（來源）

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儀表板很有幫助，但它們並不是一切。 不要忘記儀表板的存在是為了顯示您的數據，而不是為了它們本身。 如果您過分關注儀表板，您將無法從購買商業智能軟件中獲益。

跟我重複一遍：儀表板和數據可視化不是你的最終目標。 儀表板和數據可視化與洞察力不同。 他們可以非常有幫助，是的，他們可以提供見解。 但是，它們不是最終產品。

知情決策是。 如果儀表板或可視化可以幫助您做到這一點，那就太好了。 如果不？ 不要打擾。

5. 單一事實來源

軟件網站通常承諾“單一事實來源”。

如果您的所有孤立數據源都可以由一個 BI 程序收集和分析，每個人都可以訪問，那麼您將擁有更好的決策和更少的爭論。

至少是這樣的想法。

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不要指望只有單一的事實來源。

人們會有不同的意見，即使他們可以訪問相同的數據。 團隊合作盛行，就像任何事情一樣。

不要認為 BI 軟件是解決分歧或意見分歧的靈丹妙藥。 它將為您提供更好的數據來討論（甚至可能是辯論），但討論仍然存在。

這就是為什麼 Gartner 分析師 Frank Buytendijk 建議您放棄對絕對分析真相的搜索，而是尋找“可能不真實但至少值得信賴的多個真相版本”。

不要尋找一種理想的完美洞察力，而是您的員工可以帶來的洞察力。 這種數據的協作視圖將為構建分析策略提供更強大的基礎。

6. 易於使用/自助式商業智能軟件

“自助式商業智能”一詞的出現與傳統商業智能軟件形成鮮明對比，傳統商業智能軟件非常複雜，以至於人們需要不同的“自我”，通常是 IT 人員，才能使用該軟件。

“自助商業智能”中的“自我”是誰？ 從技術上講，任何人：您、您的 CTO、您的銷售主管以及他們的整個團隊。

誰是“自助商業智能”中的“自我”？ 這取決於。

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Anglo Liners 董事總經理 Grant van der Harst 向我解釋了為什麼這個流行語具有誤導性：“對於開發人員或技術人員來說‘易於使用’的 BI 工具不一定適用於在小型企業工作的員工，他們是第一次使用它。”

正如 van der Harst 所說，普通員工可能會對“自助式”BI 工具感到困惑。

現代 BI 軟件是自助服務的，儘管仍有 van der Harst 提到的學習曲線。 曲線的陡峭程度取決於程序和用戶的技術水平。 如果您的團隊不精通技術，則曲線的陡峭程度還取決於您的購買是否包括支持或某些供應商提供的培訓課程。

人們看到“自助服務”和購買。 不要落入這個陷阱。 在購買 BI 之前查看試用版，或者下載免費或開源的商業智能軟件程序，看看是否可以使用。

如果您過快做出決定，您將浪費金錢並最終獲得員工不知道如何使用的昂貴許可證。

7. 分析堆棧

分析“堆棧”是您收集的任何數據以及用於將原始數據轉化為可以訪問和分析的成品的工具（數據、ETL 工具、數據倉庫（如果需要）、BI 工具）。

然而，“堆棧”是您可以使用的最糟糕的比喻。 它意味著秩序（至少在我看來），最大的東西在底部，最小的東西在頂部。

然而，您的分析堆棧看起來更像是一堆數字資源和信息。 如果您了解技術，它可能看起來像一個堆棧。 然而，如果你和我們其他人一樣，那就是一團糟。

這是有價值的信息，但它是一個“堆棧”，就像一堆新倒塌的 Jenga 積木是一個堆棧一樣（來源——​​Gartner 客戶可以使用的完整研究）

流行語如何引起混亂

無論您正在跟踪的數據是堆棧式的還是混亂的，都知道您正在收集哪些數據以及其中有多少。 不要被行話嚇倒或分心，只需專注於您的數據。 也不要被你必須學習的數量嚇倒。

相反，在使用 BI 工具分析數據之前，請關注您的數據以及如何清理和準備數據。

8. 交付：雲端和本地

“投遞”表示物理過程或傳輸，例如郵遞員投遞包裹。 如果您不了解計算機，則很難理解正在傳輸或處理的內容，尤其是因為電子數據並不完全是物理的。

“交付”是指軟件從哪裡交付。

在雲或軟件即服務式交付中，您的軟件是從雲（即，BI 軟件公司擁有的服務器）交付的。 您無需購買和擁有軟件程序，而是購買許可證並簡單地使用該軟件。

對於本地交付，程序從您的計算機硬盤驅動器或您自己的服務器“交付”。

對於混合產品，一些工作在您的服務器上完成，一些工作在 BI 公司的服務器上完成。

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您如何選擇最適合您業務的交付方式？

我的建議是雲解決方案最適合小型企業。 信不信由你，在別人的服務器上運行軟件比擁有自己的服務器更安全、更便宜。

這似乎違反直覺，特別是因為您的企業收集的數據似乎是您想要密切關注的東西。

但是，雲供應商提供的安全性比您可能嘗試的任何其他解決方案都要好。 此外，雲軟件比購買服務器便宜。

9. 增強分析/智能數據發現

在 1990 年代後期和 2000 年代，商業智能軟件從復雜轉向“自助服務”。 在接下來的十年中，商業智能將從自助服務轉向增強分析（以前稱為“智能數據發現”）。

那麼增強分析中增強了什麼？ 軟件——以及你從中得到什麼。 具體來說，該軟件增加了機器學習。

這種增強的一個例子是自然語言處理 (NLP)。 在這種情況下，“自然語言”是指簡單的英語。 帶有 NLP 的 BI 軟件可讓您通過用英語提問來搜索數據，就像使用搜索引擎一樣。 無需知道如何查找月收入，您只需在軟件的搜索框中輸入“一月份的收入是多少”，您就會得到答案。

NLP 搜索只是增強分析將改變商業智能軟件的一種方式。 增強分析承諾也有助於數據清理； 例如，自動確定電子表格中的那 18,000 個“OH”確實意味著“俄亥俄”。

增強分析還將能夠注意到模式和相關性，並自動將它們指出給用戶。 這意味著您將花費更少的時間來尋找觀察結果，而將更多時間花在軟件為您找到的觀察結果上。

流行語如何引起混亂

不要認為“增強分析”一詞代表了您必須了解的全新主題，或者您必須改變看待一切的方式。

“增強分析”只是為您完成一些工作的分析軟件（即 BI 軟件）。

作為購物者，您只需要留意具有增強分析能力的供應商。 當您購買商業智能軟件時，請詢問供應商提供什麼樣的增強分析功能，以及增強分析如何影響他們的產品路線圖。

我錯過了任何商業智能流行語嗎？

我錯過了哪些 BI 流行語？ 如果有任何困擾或困惑您，我很樂意在下面的評論中聽到它們。

*有關 Gartner 中小企業頂級技術趨勢調查的信息

Gartner 在 2017 年 4 月和 5 月對 699 家美國中小型企業進行了這項調查，這些企業擁有超過 10 名員工，年收入低於 1 億美元。 該調查不包括非營利組織。 合格的受訪者是決策者，或者對其組織與購買技術相關的決策具有重大影響。