即使是中小型企业（SMB）也可以分析他们可以分析的数据，以便做出更好的业务决策。现在，商业智能（BI）不仅适用于企业和大品牌，而且还有现成的数据分析解决方案。
以前，必须将数据手动拉入电子表格，必须创建自定义计算，然后将数据导出到图形中进行分析。很少有业务经理有技能或愿望，大多数小公司没有数据科学家或分析师。
$config[code] not found如今，存在许多拖放工具，能够自动提取数据并以可视格式分析和显示数据，以获得可操作的见解。但是，企业所有者和管理者仍然需要了解正在分析的内容，以便使用这些新的BI工具得出有效的结论。具有各级培训或分析思维的员工可以从当前未开发的数据中获得洞察力。
如何使用商业智能
我们都看到了商业智能在使用中，却没有意识到它就是这样。基于其他购物者同时购买的相关产品或加售的电子商务增强功能就是例子。
YouTube上有很多视频，展示了如何使用商业智能解决方案以及了解数据科学和预测分析的强大功能。使用这些来做出更好的决策并发展您的业务。
商业智能 - 定义
大数据和分析的融合导致商业智能（BI）实现可操作的决策。通过从最终目标开始，可以使用商业智能来增加销售和利润，并降低成本和费用。
使用Google Analytics绘制可操作的结论就是商业智能的一个例子。今天的中小企业可以使用Hyper商业智能等书籍的建议和分析其现有数据的新工具进一步发展。
Analytics 3.0 - 未来就在这里
企业不仅限于传统的分析平台。 Datapine等全新的一体化数据可视化软件解决方案可以将来自内部和外部多个来源的数据整合到拖放技术中，使用户可以轻松创建交互式自定义仪表板。
企业为用户提供个性化BI体验的能力的方式证明了Analytics 3.0。实时监控为用户提供了准确了解其业务所需的信息。结果可以随时通过可视界面直播或通过定期通过电子邮件发送的报告显示。可通过PC，手机和/或平板电脑全天候访问信息。
移动性，交互式仪表板和易于使用的技术使每个企业都可以使用商业智能。如何使用它的一个示例是将分析数据和销售数据提取到BI工具中，以将外部广告支出与内部销售进行比较，以衡量ROI。
预测性和规范性分析
根据国际分析研究所：
“总有三种类型的分析：描述性的，对过去的报告;预测，使用基于过去数据的模型来预测未来;和规定性的，使用模型来指定最佳行为和行为。 Analytics 3.0包含所有类型，但更加强调规范分析。“
这些分析学科提供了对未来事件概率的认识，建议可以采取的行动，使其成为做出业务决策的理想选择。
理解大数据 - 商业智能的历史
“哈佛商业评论”提供此分析3.0评论，其中包含有关数据和分析历史的更多信息。这是一个简要的概要，因为所有企业主都应该了解这些术语的含义。
在20世纪50年代，工具被设计用于收集信息并识别趋势和模式。这些工具可以比人类更快地完成任务。数据分析师通常将此商业智能的早期阶段称为Analytics 1.0。
当时的大多数业务分析工具都是小型的，结构化的内部数据源。报告能力有限，批处理操作可能需要几个月的时间。在大数据到来之前，分析师基本上花费了更多的时间来收集和准备数据，而不是分析数据。这个早期的时代持续了大约50年，最终导致了大数据的曙光。
2000年代中期带来了互联网的诞生，以及今天的社交媒体主流Facebook和谷歌。 Google和Facebook都提供了新数据进行分析，并提供了收集数据的新方法。虽然大数据一词直到2010年左右才变得普遍，但很明显，这些新信息与过去的小数据有很大不同。
虽然公司自己的交易和内部运营产生了小数据，但大数据是从外部，网络以及公共数据项目和来源获取的。大数据的一个例子是人类基因组计划。这种新的数据收集方式标志着Analytics 2.0的出现。
一旦大数据到来，开发新流程和技术以帮助公司通过洞察力将收集的数据转化为利润，这一过程正在快速发展。开发了新的数据库（NoSQL）和处理框架（Hadoop）。开源框架Hadoop专门用于存储和分析大数据集。 Hadoop的灵活性使其成为管理非结构化数据（例如视频，语音和原始文本等）的完美工具。
Analytics 2.0期间的数据分析师需要具备信息技术和分析能力。拥有这些能力可以为Analytics 3.0期间即将到来的技术进步做好准备。
Analytics 3.0只是迈向商业智能未来之路的步骤之一。商业智能的最终目标是通过为员工和业务所有者提供做出更好决策所需的信息来分析数据并提高公司的绩效水平。
商业智能如何使中小企业受益
SAP提供了这份免费的白皮书，介绍商业智能如何使任何规模的企业受益。 BI帮助研究分析师，经理和其他工作人员更快地做出明智的管理决策。它使销售团队和直接与公众打交道的员工能够提供他们建议的理由。
通过Shutterstock数据照片
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