商業智慧(Business Intelligence) 簡稱BI,很多人誤以為報表或圖表就是BI。雖然BI應用的結果通常需要通過報表或圖表來呈現,但是,BI絕對不僅僅是報表與圖表。
商業智慧是分析資料的技術和方法,包括收集、管理和分析資料,將資料轉化成有價值的資訊,然後分享到企業各處,讓決策有所依據,減少決策的盲目性,使得企業的管理和經營更加理性。
分析即時化與自動化
將數據擷取、數據準備、數據整合、數據視覺化的過程自動化,除了節省人力之外,更有價值的是即時取得分析資訊,及時發現問題。
資訊發掘
可多維度的分析,達到深度分析的效果,並從中獲取有用的資訊。企業員工可以主動地善用自身的行業知識來進行動態分析,彌補固定式報表的不足。
預測分析
商業智慧系統也經常會與Python和R等程式語言合併使用,進行數據預測(Predictive Analytics)。除可了解數據的現況,更可預測將來會發生的情形以預先因應。一般的系統皆有預設的基本模型,而新一代的工具則利用AI技術去建構不同的模型進行預測,從而發掘一些未為人知的關聯及趨勢。
自動化(Automation)
從數據擷取、數據準備、數據整合到數據視覺化的全部過程都需要自動化,讓分析能夠更快速、更即時,尤其是重視數位轉型的企業更是需要將此納入考慮。
分析普及化 (Self-Services)
分析不是專家的工作,而是需要普及到企業各階層,現代的商業智慧工具強調自我服務(Self-Servcie),即是希望分析能夠普及化,全面釋放資訊的價值。
結合嶄新科技 (Leverage New Technologies)
由於人工智能、機器學習、NLP 與雲端科技的成熟,商業智慧近年來經歷了重大轉變,未來商業智慧軟體或系統的選擇必須將這些新科技考慮進去。
支援增強型分析(Augmented Analytics)
增強分析是一種數據分析方法,它使用機器學習和自然語言處理來自動執行通常由專家或數據科學家完成的分析過程。