博士视野：商业智能与数据分析有什么区别？
在当今数据驱动的世界中，组织利用数据的力量做出明智的决策至关重要。研究表明，数据驱动的组织有：
• 162%的可能性超过他们的收入目标；
• 23倍的可能性获得客户；
• 在运营效率方面优于同行；
这些令人印象深刻的统计数据正在促使企业领导者寻求最佳的数据处理解决方案，在这样做时，领导者必须了解商业智能与数据分析之间的关键异同（博士视野：商业智能与数据分析有什么区别？）。
虽然商业智能和数据分析有很多共同点，但它们并不相同。考虑商业智能和数据分析专家如何理解这些概念，以及商业管理方面的高级教育如何让领导者为现代数据驱动的商业环境做好准备。
 

商业智能与数据分析定义
商业智能和数据分析都是利用数据力量的重要方式，但它们在重点和方法上有所不同。
商业智能（BI）是一套用于收集、分析和呈现数据以支持商业决策的工具和方法。它涉及从数据库和电子表格等来源收集和分析数据，以提供对商业运营和绩效的见解。BI工具通常包括：
• 仪表板
• 报告
• 数据可视化工具
BI工具允许用户监控关键绩效指标（KPI）和其他指标，以做出数据驱动的决策。
数据分析是一个更广泛的领域，涉及使用统计和定量方法来分析大量数据并提取洞察力和模式。数据分析可用于解决复杂问题、识别趋势和预测结果。它通常涉及更先进的技术，例如：
• 预测建模
• 机器学习
• 数据挖掘
考虑到这些差异，深入研究商业智能和数据分析之间和使用之间的差异。
 
 
了解商业智能
人们可以用“商业智能”来描述将原始销售数据转化为关于客户趋势的有意义的见解的过程。或者，人们可以用这个短语来描述这样一种见解，即服装网站的客户在特定季节获得免费加急送货时比获得额外商品20%折扣时购买的商品更多。
当谈到商业智能与数据分析时，重要的是要注意数据分析可以在商业智能流程之外使用，例如在教育或政府中。但是当谈到商业智能和数据分析之间的关系时，商业智能被理解为包括数据分析的过程。
 

四种类型的数据分析
数据分析领域产生了四种类型的分析，每一种都对帮助公司实现预期结果有意义。这四种类型的分析被称为描述性、诊断性、预测性和规范性。
1.描述性数据分析
描述性分析是数据分析最基本和最简单的形式，它着眼于原始数据，并提取关于已经发生或正在发生的事情的见解。例如，描述性分析可以从过去一年营销活动的数据中确定2月份的活动是最成功的。在数据可视化中看到的大部分内容，如信息图表，都是描述性数据分析的一个例子。
 

2.诊断数据分析
在描述性分析的基础上，诊断数据分析更进一步，考虑事情发生或正在发生的原因。以营销活动场景为例。描述性分析停留在描述最简单的事实上——2月份营销活动最成功——诊断分析可能会研究人口统计数据，这些数据显示已婚女性中社交媒体的大量转化。
这一见解可能表明，该公司在女性为丈夫购买情人节礼物方面做得特别好。这可能会鼓励公司营销部门每年优先考虑这一活动，并设计新的活动，全年都以夫妻之间的礼物赠送为导向。
 

3.预测数据分析
如果描述性分析解释了发生了什么（或正在发生），诊断分析解释了为什么发生了什么（或正在发生），那么预测分析说明了未来可能发生什么。预测分析考虑了公司和行业数据，以确定哪些类型的趋势可能即将出现。例如，酒店业使用预测分析来确定旅游趋势。
 

4.规范性数据分析
与预测分析一起使用，规范性数据分析为特定场景推荐业务决策。例如，在酒店业，预测分析可能会显示，游客在一年中的某些月份比其他时间来的人数要多得多。规范性分析可以通过对人员配备、定价和提供特价等关键领域的建议，使酒店、餐馆和景点能够优化运营。
 

商业智能和数据分析如何在市场中协同工作
商业智能平台Datapine解释说，商业智能工具可以帮助公司知道发生了什么以及如何发生，而分析可以揭示为什么会发生。当协同利用时，商业分析和数据分析可以以强大的方式结合起来，造福公司、客户和消费者。
 

结合商业智能和数据分析以提高效率
瑞典制药公司Apoteket AB正在发展壮大，需要更全面的数据分析解决方案。他们的商店经理依赖商业智能报告，但查询时间和用户体验不佳。该公司决定实施甲骨文分析云，该云具有高级分析功能以及人工智能和机器学习解决方案，可实现现代化并产生高质量的商业智能。
该解决方案将运行分析的成本降低了66%，报告运行时间缩短了40%。商业智能主管Mats Mälhammar进一步向甲骨文解释了Apoteket AB的商业运营是如何改进的。
“有了甲骨文分析云，我们可以在为客户提供可靠、可信和高效的服务方面领先一步，”梅尔哈马说。“我们利用市场上最先进的分析功能。我们的商业智能已经为未来做好了准备，包括人工智能功能和对甲骨文移动的访问。”
 

授权客户并改善在线私人市场
数字广告和营销技术公司Gamoshi购买和销售在线广告，这需要访问大量实时数据。他们需要一个解决方案，不仅要收集和分析这些数据，还要以有意义的方式向客户展示。Gamoshi迁移到亚马逊网络服务，特别是使用亚马逊红移和亚马逊Kinesis数据分析，前者是一个产生洞察力的数据仓库，后者使用户能够通过无服务器、完全托管的Apache Flink从流数据中获得可操作的洞察力。
Gamoshi的商业智能和数据分析比以往任何时候都更好地同步，这在几个方面使公司受益。联合创始人兼首席执行官摩西•摩西说，该公司现在是有史以来效率最高的公司，并将大数据的上市时间从1-2周缩短到一天。摩西说，这对他们的用户来说是革命性的，他们在查询数据时也享受到了比以前更大的日期范围。通过以简化的方式将数据分析和商业智能工具结合在一起，Gamoshi能够更好地帮助其客户做出数据驱动的决策。
 

商业智能与数据分析职业简介
虽然商业智能和数据分析有重叠的技能组合，但这两个领域的职业及其所需技能之间存在一些关键区别。例如，商业智能专家需要熟练查询结构化数据，而数据分析师也需要知道如何与非结构化数据交互。商业智能分析师的主要目标是创建、改进和呈现具有可操作分析洞察力的业务报告。数据分析师倾向于更专业地处理数据，检查数据的模式。
商业智能专业人员需要具备强大的商业和金融专业知识。另一方面，数据分析师需要熟练掌握数据处理、统计和建模。需要注意的是，数据分析、商业智能和数据科学等术语在不断发展。也就是说，商业智能专业人员在分享和领导报告时往往更面向他人。
根据Payscale的数据，数据分析师的年薪中位数约为65,100美元，商业智能分析师的年薪中位数约为72,100美元。
 

拥有玛丽蒙特大学在线DBA的BI领导
世界各地的公司都在利用数据来充分利用他们收集、存储和处理的信息。了解商业智能与数据分析的应用可以给商业领袖带来竞争优势。
您想利用数据获得有助于商业成功的可操作见解吗？玛丽蒙特大学的在线工商管理博士学位（DBA）-商业智能将为您成为精通数据的领导者做好准备。我们100%的在线DBA课程包括使用数据进行商业智能等课程，其中包括以下方面的教育：
• 利用商业智能优化商业运营
• Developing a data strategy
• 收集、存储、分析和可视化数据
在一门名为最大化数字化转型的课程中，学生们发现：
• 如何引领数字化转型
• 商业智能、数据战略和业务转型的关键组成部分
• 如何制定和实施有效的数字战略
BI中的MaryMount Online DBA需要不到三年的时间，专注于应用研究。成为拥有MaryMount University Online BI DBA的BI专家。