如何利用大數據和商業智能同時工作？

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如果您聽說過摩爾定律，那么您將知道在兩年的時間里，計算機的容量在內存存儲和速度方面提高了兩倍，從而導致這些設備生成的數據呈指數增長。更好的設備將比其前輩產生更多的數據。相信您一定已經聽到過數百次“數據是新石油”的說法，根據emc的預測，2020年我們有44萬億千兆字節的數據。

那么我們如何處理如此龐大的大數據促進業務增長？使用商業智能的數據驅動型大公司的增長以及跨行業廣泛采用大數據是業務的未來。商業智能通過簡化的操作和流程推動了業務革命。您可以通過多種方式在業務中使用大數據并成倍增長收入，本文中將討論所有主要方法。

與大數據和商業智能一起工作

實施BI解決方案的企業對工作指標有更好的了解。BI帶來的最重要的功能是最終用戶可以理解的結構良好的數據表示。圖表，條形圖和其他可視化選項使理解大數據變得容易。讓我們詳細了解BI是如何授權使用大數據的。

收集和獲取信息

分析和可視化是大數據的骨干。如果您沒有有效地處理數據并采用業務中的發現，那么數據將毫無用處。有幾種不同的BI工具，可用于處理公司中以及客戶的每條數據。

第一個重大好處是可以輕松訪問您企業中的各種信息。僅舉一些訪問示例，擁有實體店的公司可以輕松地管理數據，包括：

• 營業額
• 庫存
• 購買
• 薪水
• 客戶評論和產品反饋
• 特定產品的銷售
• 其他數據全部集中在一個地方

與使用其他常規方法不同，只需單擊一下即可查看信息，例如過去三年中的收入增長。預測特定月份的工作量和銷售量也很容易，因為您只需在大多數BI工具（例如Qlik）中選擇一個模板，即可一次性獲得對多年數據的詳細分析。

另一個例子是社交媒體，這是全球公司關注的焦點。您可以通過分析特定的數據集來檢查對特定產品，服務或公司的情緒。管理和了解各種結果社交媒體平臺是一項艱巨的任務，但是使用BI工具已使平臺變得更容易。

簡化決策過程

公司猜測并使用預測模型來預測其決策結果和產品發布中的特定更改的日子已經一去不復返了。現在，您可以使用過去的數據高精度地預測大多數選擇的結果。

公司可以通過分析過去一年的銷售數據來預測其產品的未來需求和庫存需求。該軟件最好的部分是所有內容都是可自定義的，您可以更改特定組件以適合您的需求。更改月份，產品，商店，庫存類型等非常容易。

使用機器學習功能預測購買行為

到目前為止，這是大數據最強大，最有效的使用方式之一。大數據已徹底改變了營銷行業。您現在可以進行數以千計的實驗，并以無休止的方式優化廣告系列。機器學習與大數據集成的功能可以幫助您分析趨勢和購買行為。

您選擇聯系潛在客戶的時間以及通訊或廣告平臺可以為您帶來改變。您可以使用公司和廣告系列數據來分析某些因素，包括：

• 與潛在客戶聯系的最佳時機
• 進行特定廣告系列的最佳時間
• 確定市場情緒
• 分析銷售腳本的A / B測試的影響
• 在廣告素材和電子郵件新聞稿之間進行選擇，以實現最佳效果
• 數以千計的其他可能性

改善客戶服務

聊天機器人的使用正在增加，從這些對話中獲取的數據可以幫助您進一步改善未來的溝通。機器學習功能使公司能夠分析客戶面臨的常見問題。這些都可以解決，您可以利用由數據洞察力提供支持的聊天自動化功能來改善客戶服務。

分析社交媒體的趨勢和情緒

如上所述，大多數公司都在努力利用其在社交媒體上的代表性和增長。社交媒體也是最重要的數據來源之一，并且在這篇文章中很難涵蓋此類數據的所有可能性（因為數量太多）。

此數據最重要的應用是分析您公司或產品的公眾意見。像這樣的工具微軟自動化 和 Power BI服務結合起來可以幫助您跟蹤公司的反饋。這些工具帶有內置的算法，這些算法將“好”，“很棒”，“快樂”等詞語視為積極情緒，將“可怕”，“最糟糕”等詞語視為不良情緒。

您還可以在各種社交媒體渠道和平臺上跟蹤和分析對公司或產品的每次提及。

社交媒體數據分析的另一個應用是確定公司廣告素材和產品發布的最佳性能的時間。您可以使用數據預測廣告系列的最佳時間和受眾群體類型。這使您可以擴展潛在客戶列表并了解市場。

競爭對手分析是公司發展中最關鍵的因素之一，您可以輕松訪問和分析競爭對手數據以改善公司流程。

改善公司的運營

當商業智能解決方案不流行時，商業世界就完全不同了，并且 數據分析不常見。您不再需要制作Excel工作表，然后再比較電子表格以分析完成任務的最快方法。

大數據可以幫助您成倍地提高流程效率。使用數據洞察力有很大改進潛力的一些部門是：

• 供應鏈管理
• 客戶服務與回應
• 根據時間和要求分配員工
• 價格波動
• 制造流程和運營
• 勞動成本
• 其他許多部門

使用BI工具，您可以分析每個部門的每個步驟，并進行改進以提高效率。實際上，公司可以利用成千上萬的機會和可能性來擴大競爭。您要做的就是創建一種數據分析文化，并找到正確的來源來收集業務流程中的數據。數據分析的世界在不斷發展，我們將看到幾乎每個具有數據功能的行業的業務中斷。

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