商业智能故事–第2部分

商业智能故事–第2部分

在第1部分中，我们看到了促使Analytics（分析）采用的因素。进一步讲，在第2部分中，您将了解采用BI的领域以及公司使用BI的方式。

垂直/域看到越来越多的BI和Analytics（分析）应用

除了银行，金融服务和保险，电信，政府等商业智能领域的大笔支出之外，中型企业对商业智能软件的需求似乎很大。

分析师，市场专家和BI公司的CIO认为，随着人们对BI软件的意识增强，预计零售和分销，欺诈检测和酒店等其他垂直领域也将在市场上对BI软件解决方案进行大量投资。

造成这种情况的原因可以归因于这些行业中可用的大量数据，以及需要明智的决策。

目睹更多部署的业务流程

这取决于特定的行业。概括需求将围绕：

以客户为中心的商业智能：满意度，购买模式，潜力，交叉销售机会与产品策略相关：增长，趋势，与宏观经济参数的相关性以流程为中心的智能：效率，周期时间，服务水平，生产率人力资本管理：员工满意度，态度，要素投入

供应商说服CIO和公司管理层部署BI APP变得越来越容易了吗，还是仍然需要一些说服力和说服力才能做到？

如今，几乎所有CIO都普遍承认Analytics（分析）具有价值。但是他们对组织是否已做好准备的评估可能会有所不同。原因如下：

对交易系统中数据质量的怀疑担心业务用户是否将能够精确地制定其需求无法确定最终的投资回报率并将其传递给董事会

BI的需求陈述通常应该是出于业务目的。CIO的作用是找到正确的解决方案并帮助选择供应商。当存在具有明确需求框架的解决方案的业务案例时，通常决策会顺利进行。

同样，这种方法在工业上也有所不同。例如，在银行业，银行了解实施商业智能解决方案的重要性。但是在政府拥有的部门（例如电力部门）中，在对产品进行解释之前，我们首先需要教育用户有关BI的知识。当卖方提供的产品在市场上是新产品时，绝对需要说服力和说服力。

公司使用它的方式

高级管理层成员需要与决策相关的实时可靠数据。具有警报机制的有效仪表板为决策提供了很大帮助。对于数据挖掘，大多数组织都依赖于具有分析师角色的人员。这些人需要在高效构建的仓库中对数据进行切片，切块和挖掘。

预测分析是BI的圣杯。但这在处理组织数据，分析模式，探索和验证与外部模式的相关性以确定模型以进行预测时通常需要很多成熟度。

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