商业分析取代商业智能成新趋势

发布时间：2020-06-30 18:48:35 阅读：次来源：量规厂家

摘要：当信息时代所产生的数据不断增加，如何从纷繁复杂的数据中提取中有价值的信息成为企业越来越关注的问题。企业只有在数据信息的利用上不断提升，才能保持良好的竞争力。

关键词：商业分析商业智能

当信息时代所产生的数据不断增加，如何从纷繁复杂的数据中提取中有价值的信息成为企业越来越关注的问题。“企业只有在数据信息的利用上不断提升，才能保持良好的竞争力。”《欧洲金融》（大中华区）总编辑吴晨日前在接受采访时表示。

在《欧洲金融》对全球602位高管的调研显示，其中38%的企业表示比竞争对手做得更好，他们中的大部分认为数据在竞争中所处的地位特别重要。首先，这些具备竞争力的企业要能够抓住对公司最有价值的信息；其次，还要把这些信息传递给所需要的人；第三，信息的呈现方式需要更加简单易懂。

为了帮助用户实现这些数据处理的目标，进而帮助企业进行快速决策，包括SAP、IBM、甲骨文等在内的IT巨头都不断在商业分析领域加大投入。日前，SAP在北京正式推出SAP BusinessObjects产品组合中的商业智能（BI）4.0和企业信息管理（EIM） 4.0 版本，其中对于移动、实时和社交的功能尤为突出，力求让企业在应用商业分析时，更加快速便捷。

商业分析取代商业智能成新趋势

商业智能，这个在多年前就已经产生并广受追捧的理念正在焕发新的活力。正如SAP中国区首席技术官张侠所说，商业分析和商业智能首先是两个词，对于它们不同的人也会有不同的看法和用法，SAP认为，商业分析是更高层次的概念，它包括了商业智能、信息管理、企业绩效管理、风险管理、数据仓库等等在内。

基于这样一种考虑和认识，SAP也将最新发布的4.0产品定位在针对商业分析的领域。事实上，不管是商业分析，还是商业智能，它们所要达成的目标都是一样的：通过对信息的充分挖掘和分析，充分发掘其中的价值，为企业领导人进行决策提供帮助。

这样一个目的已经毋庸置疑，在具体如何实现这一目标的道路上，吴晨援引他们所做的分析指出，企业在数据分析中，首先关注的是能否通过分析获得最基本的洞察力，并帮助企业挖掘新的客户；同时找出企业运营中容易出问题的一些节点，并在客户服务上进行改善。只有这样的数据分析才是有效果的。

吴晨表示，处在这样一个数据爆炸的时代，当社会媒体越来越深入到人们的生活中，对于企业来说，如何进行企业内外部数据的整合至关重要，能够帮助企业维护客户关系，提升客户服务质量，进而为企业的销售环节提供支持。

那么，如何进行更加有效地商业分析呢？在谈及这一点时，吴晨总结出这样几大步骤：一是要关注正确的数据，并且要为员工及时合理地提供，只有提供了针对性的信息，才能引导员工发展；二是剔除不需要的数据，在信息增长的过程中，去粗取精非常重要；三是让更多人使用数据，这可能需要企业在培训方面花更多的精力，但只有更多的员工参与其中，信息的挖掘和分享才会更加有效；四是提高数据使用的便利程度，比如让员工通过智能手机或平板电脑获取并使用数据，同时让没有IT背景的人也要很容易使用；五是要树立典型，让大家真正意识到有效地使用数据能够为企业带来什么样的业绩和好处。

融入内存计算与移动平台实现实时和移动

商业分析价值的实现不仅需要精确的步骤，同样离不开完善的工具予以支持。正如吴晨所说，用户对于商业分析结果随时随地获取的需求越来越强烈。因此，作为商业分析软件的提供商，SAP也在致力于这方面产品的研发。日前，SAP在中国正式发布了商业分析4.0产品，据了解，其中包含很多组件，不仅有传统的商业智能组件，还有绩效分析、信息管理、风险管控等等。

如果说BusinessObjects 4.0产品只是代表最新的发展趋势——商业分析，那么这种功能的增强只是其产品升级的一个方面，更重要的是，在功能增强的同时，工具应用的本身也发生了翻天覆地的变化。正如张侠所说，SAP的商业分析工具不仅可以为企业提供可靠地、全方位的信息，更重要的是，它还可以帮助用户即时处理大量的数据，可以通过一个简单的方式统一交付给客户，也可以在实际运营过程中在最需要的时候交付给最合适的人，从而使得企业整个商务智能升高到一个新的水平。

这种目标的达成在很大程度上依赖于工具设计的本身，据了解，BI和EIM解决方案4.0版本通过结合内存计算技术，可以实现数据分析的实时功能。其中的SAP内存计算工具（SAP HANA）的优化应用使客户能够借助内存计算功能处理“大数据量”；而为了让更多的人更容易地应用这一工具，SAP增强了其新产品在移动平台和设备上应用的能力，新的交互式可视化功能和用户体验增强功能使用户能随时随地地完成工作；不仅如此，该工具还将人们在社交媒体流、博客和电子邮件中所表达的想法和观点整合进来，并将其补充进传统的商业洞察中，使用户不仅可以准确地监控、分析、搜索、报告和处理他们的交易数据，而且还可以充分地了解博客、电子邮件和社交媒体流等非结构化内容中所表达的趋势和观点。

责编：fanwei