为什么旧式商业智能不足以适应新常态？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-05-21
2021年迎来了业务不确定性的新时代
迫使企业更加主动地管理业务，并为应对意料之外的变化和潜在的危机情况做好了更好的准备，过去传统的商业智能（BI）工具有效地起作用，但是时代已经改变，企业不能再被动地应对动荡的经济状况，在这个新世界中，企业不仅需要传统的BI，这些工具有效地查询数据，以各种方式对其进行切片和切块，并提供引人注目的可视化效果。
BI提供了追溯分析
以使用数据了解过去发生的情况，以便为将来的事件进行计划。当未来的轨迹更加确定时，追溯分析可以帮助您在制定业务决策时更加清晰，但是在当前的环境下，过去已不再重要，因为已经发生了很大的变化，企业现在必须迅速适应不断变化的条件和增加的不确定性-这是新的常态。传统的BI太被动了，分析速度还不够快，无法帮助组织管理这一具有挑战性的动态，此外使用传统BI进行的大多数分析都是手动进行的：分析师会形成查询来回答问题，并需要查看和分析结果，这种方法缓慢且静态，无法扩展到当今企业的需求。
新技术使组织能够自动执行业务监视和异常检测
以下是在系统检测到企业收入异常下降之后触发的AI驱动警报的示例，开始COVID-19之后，他们的指标就转变为KPI的新模式，削减成本在这种新环境中也很重要，具有远见卓识的公司正在使用自动化流程来更快地发现问题，其系统应用了机器学习（ML）算法来不断分析数据并实时捕获代价高昂的错误。
单独的BI不能有效地降低成本
因为在异常触发静态阈值之前需要花费大量时间，此外为了获得更深入的见解，BI仪表板会强制用户手动向下钻取，这是一个耗时的过程，的方法是使用供应商解决方案，这些解决方案可提供快的价值实现时间和更高的ROI，开发内部解决方案的成本很高，实现价值的时间至少为18个月，这些公司也正在从拉式分析向推式分析转变，后者可以非常迅速地提供更多见解，因此可以立即采取主动措施，从数据中得出的见解，例如在营销活动上的超支或对客户的收费不足，将帮助团队解决潜在的问题并在将来做出更好的决策。
越来越多的公司开始采用自动化业务监控和实时分析功能
以增强其现有的分析堆栈并有效管理日益不确定的业务状况，实施这些突破性技术时，将分析工作重点放在明确的痛点上。进行更少的数据和分析探索，并在考虑到明确的投资回报率和业务成果的情况下实施已知问题的解决方案。
云成本监控或活动监控的异常检测
预测需求以改善库存和供应链管理，客户流失预测等
考虑供应商解决方案。如果有供应商提供的解决方案，它们将比自家生产的解决方案更便宜，实施更快。由于供应商的专业知识，供应商的解决方案将具有更高的质量。如果ROI不足，这也是很容易削减的费用。
由于问题可以通过多种方式在整个企业中体现出来
因此可以在前台和后台KPI上执行分析，甚至可能会发生冲突，一家广告技术公司可能拥有大量减少支出的客户（例如旅行社和好客企业），而其他增加支出的客户（例如送餐服务），尤其是在当前环境下，从汇总级别查看数据将削弱理解潜在问题和可能生成冲突数据的当前趋势的全部影响的能力。
迫使企业更加主动地管理业务，并为应对意料之外的变化和潜在的危机情况做好了更好的准备，过去传统的商业智能（BI）工具有效地起作用，但是时代已经改变，企业不能再被动地应对动荡的经济状况，在这个新世界中，企业不仅需要传统的BI，这些工具有效地查询数据，以各种方式对其进行切片和切块，并提供引人注目的可视化效果。
BI提供了追溯分析
以使用数据了解过去发生的情况，以便为将来的事件进行计划。当未来的轨迹更加确定时，追溯分析可以帮助您在制定业务决策时更加清晰，但是在当前的环境下，过去已不再重要，因为已经发生了很大的变化，企业现在必须迅速适应不断变化的条件和增加的不确定性-这是新的常态。传统的BI太被动了，分析速度还不够快，无法帮助组织管理这一具有挑战性的动态，此外使用传统BI进行的大多数分析都是手动进行的：分析师会形成查询来回答问题，并需要查看和分析结果，这种方法缓慢且静态，无法扩展到当今企业的需求。
新技术使组织能够自动执行业务监视和异常检测
以下是在系统检测到企业收入异常下降之后触发的AI驱动警报的示例，开始COVID-19之后，他们的指标就转变为KPI的新模式，削减成本在这种新环境中也很重要，具有远见卓识的公司正在使用自动化流程来更快地发现问题，其系统应用了机器学习（ML）算法来不断分析数据并实时捕获代价高昂的错误。
单独的BI不能有效地降低成本
因为在异常触发静态阈值之前需要花费大量时间，此外为了获得更深入的见解，BI仪表板会强制用户手动向下钻取，这是一个耗时的过程，的方法是使用供应商解决方案，这些解决方案可提供快的价值实现时间和更高的ROI，开发内部解决方案的成本很高，实现价值的时间至少为18个月，这些公司也正在从拉式分析向推式分析转变，后者可以非常迅速地提供更多见解，因此可以立即采取主动措施，从数据中得出的见解，例如在营销活动上的超支或对客户的收费不足，将帮助团队解决潜在的问题并在将来做出更好的决策。
越来越多的公司开始采用自动化业务监控和实时分析功能
以增强其现有的分析堆栈并有效管理日益不确定的业务状况，实施这些突破性技术时，将分析工作重点放在明确的痛点上。进行更少的数据和分析探索，并在考虑到明确的投资回报率和业务成果的情况下实施已知问题的解决方案。
云成本监控或活动监控的异常检测
预测需求以改善库存和供应链管理，客户流失预测等
考虑供应商解决方案。如果有供应商提供的解决方案，它们将比自家生产的解决方案更便宜，实施更快。由于供应商的专业知识，供应商的解决方案将具有更高的质量。如果ROI不足，这也是很容易削减的费用。
由于问题可以通过多种方式在整个企业中体现出来
因此可以在前台和后台KPI上执行分析，甚至可能会发生冲突，一家广告技术公司可能拥有大量减少支出的客户（例如旅行社和好客企业），而其他增加支出的客户（例如送餐服务），尤其是在当前环境下，从汇总级别查看数据将削弱理解潜在问题和可能生成冲突数据的当前趋势的全部影响的能力。
现在，实施业务监控和实时分析的组织不仅将在短期内更好地管理具有挑战性的业务状况，而且在2022年经济复苏开始时将为增长做好充分准备。
商业联合会数据分析专业委员会
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