数据人生的感悟:商业智能与商业分析区别

一、 商业智能的能够干什么?

Reasoning——对于企业的运营和管理,能够解决以下三方面的问题——确定问题的根源,明确问题的原因和影响,以及科学和合理得出相关的结论;

Planning ——基于相应的情况和推理,确定一系列的行动计划;

Prediction ——基于严格的推理,得到对于未来的各种可能性的预期;

Problem solving ——通过相应的问题特点,提供解决根本问题的方法和措施;

Abstraction ——通过具体的明细数据和场景,能够生成一般性的概念,模式,观点和结论等等;

Comprehend and understand ——能够感知,辨别和确认相应的问题——特别是,对于现状和问题条件的感知,以及从表面确定本质问题等;

Innovate —— 通过测试和学习能够获取相应新的发现;

Learn ——对于技能和知识的认知过程,其是一个无限循环的过程;

二、 相对于商业智能,商业分析又能够干什么?

Purposeful——当我们收集相关的信息,进行相关的分析活动时,商业分析是具有绝对的目的性的:例如,商业运营的财务,市场,销售等分析评估,以及员工绩效,风险等等商业管理方面的分析;

Insightful——在我们发现问题的根本原因,以及相应的结论时,商业分析能够提供有见地的说明;

Actionable——商业分析的目标是提供可执行的行动方案和规划;

三、 商业分析的基本原则

First Define the Problem and Then the Solution——首先明确问题,然后是提出解决方案;

Users have the information,Do Not Have Requirements——商业分析需要通过原始的信息中归纳出相应的商业需求;

Improve the Process First, Then Add Technology——首先“先下”流程解决,然后“线上”流程规范;

The Business Analyst Owns the Solution Requirements——商业分析师是商业需求,以及商业分析报告的第一责任人(而非股东,以及商业问题的利益攸关方);

Communicate, Cooperate, Collaborate——交流,沟通,协作;

本文作者:佚名

来源:51CTO

时间: 2024-10-30 08:09:21

数据人生的感悟:商业智能与商业分析区别的相关文章

如何利用数据赚钱?大数据价值变现的10种商业0模式及利弊分析

有人说大数据是「石油」是「黄金」,涂子沛说大数据是「土壤」,而马云说大数据是「生产资料」,我觉得他们说得都对,但是也都不对. 因为大数据就是「大数据」. 当大数据应用在不同的领域和不同的场景下,所产生的意义及其所代表的意义也都不一样,你没有办法用一句话完全概况.大数据是互联网时代不可或缺的产物,不管你愿不愿意,大数据就在那里,你我都是大数据的制造者同时也是受惠者,这个生态圈的闭环已经形成,而且还在不断的延伸到各行各业,为不同的行业创造着更新.更大的价值. 2015年9月,我曾经写过一篇名叫<一文

大数据让商业智能和预测分析如虎添翼

本文讲的是大数据让商业智能和预测分析如虎添翼,我们都知道,预测分析一直是"象牙塔里"统计学家和数据科学家的"特权",他们远离日常业务决策者.大数据将改变这种状况. 随着越来越多的数据流被放到网上,并整合到现有的BI.CRM.ERP和其他关键业务系统,预测分析最终将成为关注的焦点.虽然大多数客户服务代表和现场销售代表还没有感受到这种影响,IBM和MicroStrategy等公司已经开始行动. 大数据:预测分析不再是统计学家的特权 想象一下这样的世界,客户服务代表可以独

大数据开道,商业分析服务加速行业布局

文章讲的是大数据开道,商业分析服务加速行业布局,根据IDC最新发布的<中国商业分析服务市场2015-2019年预测与分析>,商业分析服务市场将持续稳定增长,并在多个行业中均有进一步深入的应用,其与大数据技术的结合也备受企业关注.而在不同行业中,市场对与商业分析相关的定制化服务的需求依然强烈. IDC数据显示,中国商业分析服务2014年的市场空间达到13.98亿美元,较2013年增长了16.4%.IDC预计中国商业分析服务市场将在未来5年实现16.7%的复合增长率,到2019年市场规模有望达到3

Linkedin商业分析部如何运用大数据实现商业价值

Linkedin商业分析部如何运用大数据实现商业价值 吴继业 --Linkedin数据及技术架构 --三个案例分析 Linkedin商业分析部如何运用大数据实现商业价值

全新的商业分析产品——SAP StreamWork

前段时间,全球企业应用软件SAP公司对外公布了本公司的商业分析产品研发进展,用来帮助组织内各阶层人员更方便地将强大的业务分析能力融进日常工作中.这次研发的功能将能够极大地扩展业务分析在专业人士之间的应用范围和可用性.这一消息发布于11月15日-17日在中国北京举行的SAP中国商业同略会暨SAP全球技术研发者大会上. 不需要经过培训便可更简洁地做出决策并解决问题 SAP StreamWork应用程序对人们工作的方式进行了一次改革,它轻便.快速和简单的分析方法有效地加强了协作式的决策过程.并且因为不

五大商业分析技术趋势与使用方式

本文讲的是五大商业分析技术趋势与使用方式,分析技术与商业智能的发展使得首席信息官们能够以较低的成本.随时随地快速而深入地处理商业数据. 目前,趋势中心对如何应对分析挑战的关注力度并不亚于他们考虑在新商业视角中如何充分利用机遇的力度.例如,随着越来越多的公司开始不得不面对海量数据以及考虑如何利用这些数据,管理与分析大型不同数据集的技术开始出现.提前分析成本与性能趋势意味着公司能够提出比以前更为复杂的问题,提供更为有用的信息以帮助他们运营业务. 在采访中,首席信息官们总结出了5大影响他们进行分析的I

草根狂欢:程序员对《大数据时代》感悟

文章讲的是草根狂欢:程序员对<大数据时代>感悟,2012年被称作中国的大数据元年,有两本书功不可没.前有涂子沛的<大数据>(从美国政府的数据信仰.政策和实践娓娓道来,让中国政坛和知识精英接受了一次思维洗礼),后有舍恩伯格的<大数据时代>(此书是系统论述大数据理念的奠基之作).如果说前者着力于启蒙--大数据可以做什么,那么后者则注重解惑--大数据该怎么做. 大数据的引爆点在2011年,对大数据的认知也随即经历了一个拨云见雾的过程,先是体量(Volume)大,到类型杂(Va

IBM拟将大数据服务Watson作为商业智能工具销售

比特网(ChinaByte)9月17日消息,IBM正欲将其大数据服务Watson http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/16353.html">Analytics作为一款商业智能工具来销售.今年晚些时候,这项服务将作为一项工具放在IBM的云上运行. Watson是一台超级计算机,它最初是为了测试自然语言处理和数据采掘等最先进的计算技术而被设计出来的,IBM的研究员们将数百万份文档存到了Watson中,包括各类字典.百科全书和文学作品等等.据IBM称

数据为王:商业智能的现状、热点和趋势

商业智能(BI,Business Intelligence)的说法可以追溯到1958年,当时IBM研究员Hans Peter Luhn在IBM内刊的一篇文章中首次提出了商业智能的概念. 但是直到1980年代,决策支持系统(DSS)才开始流行,1990年代商业智能的说法开始流行,业界用商业智能来总称下述领域的软件创新:包括绩效管理.计划.报告.查询.分析.在线分析处理.运营系统集成.预测分析等. 商业智能的市场规模 近年来,为了实现新的成本节省和增长计划,企业在商业智能方案上投入重金,深入挖掘电子