大数据分析：为什么对商业智能如此重要？
了解大数据和商业智能之间的关系
人们常常误解大数据与商业智能之间的关系。在大部分情况下，你的商业智能解决方案已经在某种程度上使用了大数据分析。如果还没有，那么你必须解决这个巨大的盲点。
但是，为什么大数据分析对现代企业如此重要呢？为什么你应该将其作为你的商业智能流程或堆栈的一部分来利用呢？本指南将回答这两个问题以及更多问题。但首先，让我们来看看这些术语的含义，这样你就可以更好地理解它们如何以及在哪里相互配合。
什么是大数据分析？
随着更多的公司和行业开始拥抱技术，数字化转型支出预计将在2026年达到3.4万亿美元。我们看到了对技术日益依赖的增长，没有哪个行业能够免于这种变革。例如，根据GetWeave最近进行的一项研究，98%的医疗保健提供商认为技术在为客户提供卓越体验方面发挥了至关重要的作用。
所有这些技术和数字化转型都为数据收集开辟了新的途径。截至2023年，全球每天产生至少3.5千万亿字节的数据。这些大量的原始收集数据称为大数据。
并非所有这些数据对企业都有用，而且通常它也太庞大了，无法通过传统的数据处理软件来处理。在大部分大数据能够以有意义的方式使用之前，必须对其进行排序、过滤甚至标记。这些过程构成了大数据分析的重要组成部分。
一些用于大数据的最常使用的技术和工具包括：
- 数据存储和处理（Hadoop）
- 数据供应和分发（Cassandra）
- 流分析工具
- 预测分析软件
- 数据湖
- 知识发现
- 数据挖掘工具
- 内存数据织物解决方案
- 数据虚拟化
- 数据清洗
- 群集计算框架
正如你将看到的那样，许多这些工具也被用于商业智能。
什么是商业智能？
商业智能（BI）描述了利用技术从业务数据中提取可操作洞见的过程。然后将这些洞见进行可视化并呈现给公司高管，让他们基于经验数据做出知情决策。
商业智能经常被与业务分析混淆，这也可能是为什么大数据分析被混淆并误认为是商业智能的原因。但是，虽然商业智能旨在通过使用旧数据和新数据获得当下的成功，但业务分析则关注当下和过去数据之间的联系，以预测未来的数据（业务的未来）。
这两种方法都可以使用大数据分析来实现其目标，但让我们专注于商业智能。它围绕着各种分析流程和解决方案展开，例如（但不限于）：
- 数据挖掘
- 预测分析
- 统计分析
- 大数据分析
- 数据可视化软件
- 关键绩效指标（KPI）
- 绩效基准软件
- 查询软件
- 实时分析软件
通过实施有效的BI策略，公司可以增强其访问和利用关键数据的能力。最终，商业智能可以通过确保所有业务决策都以事实数据为基础来增加公司的整体盈利能力。它还可以帮助公司改善其内部流程，从而使其运行更加顺畅。
你可以使用商业智能来发现市场趋势，发现新的收入流，以及识别被忽视的业务问题。大数据分析可以是你组织的商业智能策略的基本部分。
商业智能的大数据分析用例
大数据分析可以用作你的商业智能策略的一部分，具体如下：
产品开发和改进
新产品开发描述了产品的生命周期，从其构思到营销。你如何处理产品开发将取决于你使用的模型。例如，数据分析是Roozenburg & Eekels简单的三阶段新产品设计（NPD）模型的第一步。
无论你选择的模型是什么，基本步骤都需要你进行严格的研究。这适用于产品改进或引入现有产品变化。
如今，大多数公司都有全球化的愿望，因为这给他们带来了更多的财务机会和激励。但是，这需要更加深入的市场研究，包括从调查、网站跟踪数据（cookies）、信用报告统计数据等获得的数据。
消费者的态度和需求不断变化，有些需求可能是季节性的。因此，你的数据池将不断增长和更新，基本上成为大数据。你需要一个大数据分析系统，能够以几乎与数据产生速度相同的速度对其进行排序、处理和找出模式。
商业智能软件可用于以更易管理的方式提供所有模式和统计数据。组织可以使用这些数据来开发新产品设计和改进的提案、蓝图和计划。他们还可以使用这些信息来确定他们的运营和物料需求，并进行更精确的开发成本估算。
价格优化
如果能在早期阶段计算出开发成本，公司可以更准确地定价其产品，这也适用于已经推出的产品。
你的大数据应包含指示当前全球经济气候和购物趋势之间联系的模式。例如，为了在2022年和2023年保持竞争力，公司开始减少包装产品中包含的总单元数和质量。例如，一个500克的薯片袋会减少到450克，但售价不变。这就是所谓的缩水。
大数据分析与商业智能相结合，可以帮助公司确定是更有成效地提高价格，还是以其他方式弥补不断增长的成本。此外，它还将帮助您确定当前的产品线是否值得上架。
流媒体和电视制作也可以从大数据分析中受益。这些公司可以通过结合当前时代精神、流媒体行为和民意调查等信息，更有效地决定哪些节目要取消，哪些要保留。
例如，我们看到很多Netflix订阅者因为某个节目被取消而流失。Parrot Analytics进行的一项研究发现，《青年正义联盟》是2023年最受欢迎的系列剧之一。然而，HBO Max在2022年底取消了这个节目。
这告诉我们很多这些决定并不完全是知情的。大数据分析和商业智能可以阻止你的公司犯同样的错误。
供应链管理
2021年和2022年出现了巨大的供应链中断，这是导致当前通货膨胀的许多因素之一。许多零售商使用即时库存管理解决方案，虽然它可以高效，但在面对供应链中断时保护力度较小。
大数据分析和商业智能可以帮助公司部署更灵活的库存和供应链管理。它们可以提供实时数据，然后通过机器学习驱动的BI解决方案进行解释，以提供预测性分析。
这可以帮助公司保护自己免受供应链中断的影响，因为这个供应链数据不仅仅限于可用原材料或制造能力。它还考虑了天气、自然灾害造成的运输延误、购物趋势、定价、经济气候等因素。
你还可以利用这些信息在需求下降时减少库存和避免浪费。因此，它可以使你的即时库存管理系统更加优化。
渠道分析
我们已经介绍了大数据分析和商业智能如何结合各种渠道的信息，帮助企业改善其新产品设计和开发、价格优化和供应链管理。
但是，如何确定每个渠道的质量和信息的完整性？渠道有各种各样，它们并不都限于网络渠道。其他渠道可能包括客户支持电话、邮寄邮件、店铺或分支机构等。
企业可以利用大数据分析和商业智能进行渠道发现。他们还可以揭示渠道的完整性、质量和效率以及它们如何与其系统整合。最终，你可以将其视为大的元数据，因为它是关于你的大数据的数据。通过确认你从哪些渠道收集数据，你实际上是确认你的大数据的质量。
结论
根据估计，到2029年，大数据分析市场将达到6500多亿美元。这并不令人惊讶，因为本指南已经展示了许多使用大数据分析来丰富业务智能的方式。更多公司应该有志成为数据优先型企业，而且像Datapine这样的公司提供带有大数据分析的业务智能解决方案，这应该比以往任何时候都更容易。 Nahla Davies 是一位软件开发人员和技术作家。在全职从事技术写作之前，她曾经担任过一家体验品牌组织的首席程序员，该组织的客户包括三星、时代华纳、Netflix和索尼等公司。
