商业智能、数字化、数字化转型等如今已成为流行语，但被过度使用，以至于很难解释和理解其内容和含义。首先，商业智能（BI）是计算机科学中的一个术语，更准确地说是商业信息学中的一个术语，它描述了对公司中的数据进行系统分析的程序和流程。商业智能是一个分析技术驱动的数据、准备数据并将其以演示文稿或所谓的仪表板形式呈现给管理层作为决策基础的过程。 商业智能通常包括各种工具，使公司能够从其 IT 系统或外部来源收集数据。查询是根据管理决策的要求定义的，数据源被“挖掘”并处理成报告、仪表板和数据可视化。这些数据表示的范围可以从页码（财务）信息到价值链中的交易数据。当然还包括流程指标，即所谓的关键绩效指标（KPI），以及来自竞争或营销评估的数据。 商业智能 公司建立商业智能系统的原因是什么？ 从我们对商业智能系统概念提供建议和创建商业智能选择规范的实践中，我们反复发现，我们被赋予了选择商业智能系统的三个理由： IT系统的多样性意味着对数据和事实进行更高层次的评估以供管理只需要付出很大的努力 进一步开发管理信息系统，扩大信息呈现范围 组织面临的挑战是如何快速获取基于可靠数据的决策模板 在许多公司中，经典的 IT 结构随着时间的推移已经发展成为复杂的、通常非常不同的系统。
从经典的 ERP 系统到
CRM 系统再到物流软件，这些不同的企业 IT 环境由于接口数量众多，使得管理报告的一致应用变得困难。 BI 系统的范围和多样性可以包括基于纸质的报告和以传统方式从遗留系统创建的列表。现代驾驶舱的补充以及现代特定数据分析、外推和模拟工具的使用完善了应用范围。 我们还多次体验过在员工个人层面使用专门的基于 PC 的评估工具。这些系统通常是实习生和学生想法的结果。小型数据库和电子表 智利电话号码 格通常用于此目的。不言而喻，检查计算的质量和数据的一致性变得很困难，尤其是在进行此类较大的评估时。这不能代表未来，而且最重要的是，不能代表与 ERP 系统或产品生命周期系统的连接。此时，企业负责人立即转向专业化方向，以保持或恢复竞争力。 基于数据的管理决策是 BI 系统带来的基本优势。 当然，数据源的质量至关重要。源数据越差，评估结果就越差或越不可靠，即使（通常情况下）它们看起来很漂亮。因此，每个商业智能计划甚至管理仪表板中的简单表示都包括主数据的资格或业务流程的资格。数据质量问题是决定您对 BI 工具的投资是否值得的决定性因素。数据源通常是专有的 ERP 系统和/或文章数据库，其内容首先必须经过限定。 商业智能多样性的原因是什么？ 这种异质性和多样性的原因也可以在IT技术的有机增长中找到。大型计算机、中型企业的中型数据技术、客户端服务器架构直至当今的云存储和云计算解决方案等各种技术趋势已融入公司的投资和 IT 创新中。当然，通常是在时间和经济压力下，因此并不总是保证所有旧数据都可以或应该迁移。
这就是为什么我们在公司
里反复经历整整一代经理或技术的完整技术发展。 根据我们的实证数据分析，这种结构的另一个原因是这些公司已被证明具有很强的市场适应能力，并且在有机增长的过程 保加利亚 电话号码列表 中开发了新的商业模式。我们的许多客户不仅做出了横向反应（通过扩大产品范围），而且还做出了纵向反应（通过扩大供应链和改变价值链）。我们的客户还利用全球化的挑战和相关的竞争压力来购买市场份额并接管竞争对手。尤其是在这种情况下，对通用、可比较且最重要的是快速的评估工具的需求是巨大的。 分析数据和评估数据以做出管理决策有不同的方法。然而，商业智能解决方案通常基于所谓的在线分析处理（OLAP）工具和方法的使用。 BI 系统提供的用于隔离和显示数据池（也称为 OLAP 多维数据集）中的数据的选项越多，用于解释或连接的不同视角和表示的选项就越多。 商业智能解决方案的动机是什么？ IT 环境的清晰、功能和技术架构是 BI 系统的强制性要求，该系统可以在公司范围内使用并获得必要的用户认可。 在异构增长的 IT 环境中，商业智能 BI 的总成本通常比在更同质的 IT 环境中更高，因为协调工作、接口编程和接口监控较低。 高数据质量是商业智能软件结果可信的先决条件。在这里，我们也反复注意到异构 IT 结构往往会导致数据质量较低。 当然，数据质量不仅取决于基础设施和异构 IT 环境，还取决于输入、监控或定义这些数据的相关人员。
