商业智能(BI)的概念尚未明确定义为对现代企业的长期成功至关重要的事物。但这并不能阻止许多公司想要它，即使他们并不完全理解它。在这里，我们将了解这种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，以产生可以改善公司流程的见解。这个定义里面有很多内容。所以围绕BI的很多困惑都源于它停止分析的假设。虽然这种区别有时会变得令人困惑，但商业智能可以被视为商业分析的最终目标，因为它可以产生企业做出明智决策所需的可操作的见解。为此，有效的商业智能需要满足四个主要标准：
精度
这是指数据输入和输出的准确性。当然，这两者是有联系的。任何需要分析的系统都可能成为垃圾输入和垃圾输出(GIGO)问题的牺牲品。即使分析模型合理，污染数据也会破坏结果。为了得到准确的答案(输出)，输入的数据必须准确，并且与企业要回答的问题相关。
试图将公司生成的所有数据都转储到分析模型中，并期望它了解从生产数据到员工婚姻状况的一切，通常是不现实的。这就是为什么人们经常使用判断力来选择与特定问题相关的数据。也就是说，这种选择可能被过度使用或者仅仅是错误的，这又把我们带回了GIGO问题。
宝贵的见解
不是所有的见解都是有价值的。知道大多数顾客的左右手(左手或右手)对棒球手套制造商可能有用，但对鞋子制造商用处不大。尽管处理所有的数据以发现以前未知的东西可能会令人满意，但BI应该提供具体的见解。例如，如果分析显示，许多在体育用品商店购买棒球手套的顾客也购买跑鞋，店主可以重新安排商店陈列，以便于顾客集中鞋子和手套，或者将它们分开到商店的不同角落，以最大限度地增加浏览的机会。
及时
获得准确而有价值的见解只是成功的一半。企业还必须能够在适当的时候提供这些见解。如果上述体育用品商店只是在12月份才发现手套和跑鞋之间的相关性，而不是在购买趋势开始时，他们可能会失去利用这些信息的机会。
及时性有两部分：数据录入的及时性和洞察的及时性。企业根据工作的不同，有不同的决策时间框架。零售店可能希望给BI提供非常及时的销售信息，希望及时获得每月、每周甚至每天的洞察。像石油和天然气勘探和生产公司这样的长期运营公司可能只对季度或年度见解感兴趣。
可能的
任何商业智能的最后一个障碍是提供可操作的见解。在某种程度上，这意味着知道实际的约束。例如，如果任何公司有无限的资金来升级所有的设备，那么几乎任何公司都可以变得更加高效。因此，良好的商业智能应该确定可以产生最大回报的升级，或者更好的是，其他利用方案可以充分利用现有资产。换句话说，商业智能应该提供超越显而易见的洞察力，并在公司的独特约束下工作，以提供旨在改善业务流程并最终实现盈利的可行想法。
BI过程
那么商业智能的黑匣子在做什么呢？业务流程与戴明循环非常相似。它有四个主要步骤，反复循环(这个行话是持续改进，或Kaizen)。
数据收集：确定数据源，收集数据并将其转换为可分析的格式。
分析和行动：分析数据并采取行动。
测量：使用选定的模型测量操作的结果。
反馈：运营结果被用作持续改进BI流程的另一个数据点。
商业智能在行动
BI是一个戴明循环，适用于整个组织及其所有业务线。通常是技术推动。从这个角度来看，该软件只是有助于使过程更容易实施，并允许在分析中包括更大的数据样本。然而，归根结底，BI只有在被信任并用于指导人类决策时才是有效的。也就是说，BI在指导大型机构方面的飞跃，帮助其在商业领域获得了相当的公信力。这意味着许多公司想要BI——即使他们并不完全理解它。
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