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对于对于现代企业的长期成功至关重要的事情，商业智能的概念尚不明确。 但这并不能阻止许多公司想要它，即使他们并不完全了解它。 在这里，我们将研究这个IT业务趋势，它是什么以及它如何改善公司的流程。
什么是商业智能？
商业智能（BI）是指收集和分析数据以便产生可改善公司流程的见解。 该定义中包含了很多内容，因此，围绕BI的许多困惑源于一个假设，即它停止了分析。 尽管有时区分会变得模糊不清，但是可以将商业智能视为业务分析的最终目标，因为它会产生企业做出明智决策所需的可行见解。 为此，有效的商业智能需要满足四个主要标准：
- 准确性
这是指数据输入和输出的精度。 两者当然是相关的。 任何需要分析的系统都可能陷入垃圾，垃圾（GIGO）问题，即使分析模型健全，污染数据也可能破坏结果。 为了获得准确的答案（输出），输入的数据必须准确并且与企业要回答的问题相关。
试图将公司生产的所有数据转储到分析模型中并期望它对从生产数字到员工婚姻状况的所有信息都有意义，这是不切实际的。 这就是为什么通常使用人工判断来选择与特定问题相关的数据的原因。 就是说，这种选择可能会过度执行，或者只是做错了，这使我们回到了GIGO问题上。 - 宝贵的见解
并非所有见解都是有价值的。 知道大多数客户的惯用性（左手或右手）可能对棒球手套制造商很有用，但对鞋类制造商却没有多大用处。 尽管处理所有数据以找出以前未知的内容可能会令人满意，但是BI应该提供具体的见解。 例如，如果分析显示一家体育用品商店有许多购买了棒球手套的顾客也购买了跑鞋，那么店主可以将商店的陈列重新排列成鞋子和手套的组合，以方便顾客，或者将它们分开放置在商店的各个角落以最大程度地提高机会浏览。
- 及时性
获得准确和有价值的见解只是成功的一半。 商业智能还必须能够在正确的时间提供这些见解。 如果上述体育用品商店仅在12月而不是在购买趋势开始时才发现手套和跑鞋的相关性，则可能会失去利用该信息的机会。
及时性包括两个部分：数据输入的及时性和洞察力的及时性。 企业有不同的决策时限，具体取决于他们的工作。 零售店可能希望将非常及时的销售信息输入BI，以期获得每月，每周甚至每天的及时见解。 诸如石油和天然气勘探与生产公司之类的长期运营可能仅对季度或每年的见解感兴趣。 - 可行的
任何类型的商业智能的最后障碍是提供可以采取行动的见解。 在某种程度上，这意味着要了解实际的限制条件。 例如，几乎任何一家公司只要拥有无限的资本来升级其所有设备，就可以提高效率。 因此，良好的商业智能应确定将产生最大回报的升级，或者更好的是，将利用现有资产最多的其他利用方案。 换句话说，商业智能应该提供超越显而易见的洞察力，并在公司独特的约束条件下工作，以提供可付诸实践的想法，这些想法旨在改善业务流程并最终改善其盈利能力。
BI流程
那么，在商业智能黑匣子中到底在做什么呢？ 商业智能过程与“戴明”周期非常相似。 它有四个循环反复的主要步骤（流行语是持续改进或改善）。
