商业智能 (BI) 包括有助于从大量非结构化和结构化数据中获取有见地的商业信息的技术、架构和流程。
您可以使用 BI 工具来收集数据并发现趋势、效率低下和其他信息，帮助您了解业务的本质。大多数 BI 工具还允许您通过报告、仪表板或数据可视化来可视化您的发现，以便关键利益相关者更轻松地根据事实而不是直觉做出重要的业务决策：
提高投资回报率您可以使
I 和增长指标来衡量和提高业务效率。
认识机会：通过使用定量和定性指标分析非结构化数据来寻找新的盈利前景。
消除浪费：找到给您的资源增加压力的角色和流程，并确定不能为公司增加足够价值的产品功能。
鼓励明智的决策： BI 软件使您能 泰国数据 够使用做出明智的业务决策所必需的分析工具来收集、呈现和分析数据。
提高业务生产力：由于您可以跟踪每日进度并实时研究任何差异，因此更容易实现及时交付目标和每月销售额等量化目标。
更好地获取必要的信息：内置的可视化工具让您了解历史数据并获取实时更新，以便您真正了解您的业务。
商业智能工具的缺点
虽然商业智能工具可以为组织带来 智能洞察和流程 竞争优势，但如果您的组织从多个来源收集数据，许多 BI 工具需要数据连接器来汇总您的所有信息。您拥有的数据越多，技术堆栈越复杂，获得洞察的时间就越长。
BI 工具还经常：
需要丰富的技术经验来创建查询来回答用户的问题，并且不提供自助式可视化前端
依赖静态旧式 BI 仪表板
使用小规模数据提供出色的可视化效果，但无法满足当今的需求
非常适合生成 SQL 并使业务用户轻 成功的潜在客户培育活动的秘诀 松编写查询，但 SQL 通常不是访问事件数据的最佳或最快方式
主要行业利用客户智能提高 BI 洞察力
随着技术的发展，传统商业智能工具的局限性变得越来越明显，分析技术堆栈出现了新的趋势。
多个行业的企业都在研究持续智能技术——一种将实时分析集成到业务运营中的设计模式，以改善传统 BI 工具的低效率。
客户智能通过实时处理当前和历史数据来发挥作用，并揭示了在业务时刻可以采取哪些行动。例如：
提高 B2B SaaS 中的商业智能
BI 工具可以通过多种方式协助基于 SaaS 的企业，包括使其数据更易于访问。
例如，总部位于加利福尼亚州圣何塞的 线数据库 企业软件交付公司 CloudBees实施了 BI + 客户智能平台，帮助他们实时分析客户如何利用 CloudBees 产品套件的详细信息。
从历史上看，CloudBees 发现从其数据中获取可操作的见解具有挑战性，因为：
来自不同来源的数据的字段名称不匹配
他们有必要建立自定义的提取和加载流程
拥有有限的“数据人员”来帮助为数据消 智能洞察和流程 费者提供数据，以及支持工程师和开发人员。
CloudBees 将其现有的 BI 工具 Segment 与客户智能工具 Scuba Analytics 配对，以更深入地挖掘其数据。Scuba Analytics 使 CloudBees 能够更轻松地添加新事件进行跟踪，同时自动收集洞察并使其可供所有内部用户访问。
提高媒体商业智能
在媒体行业，了解端到端的客户旅程并立即访问数据对于理解内容规划非常重要。
特纳广播公司旗下的体育网站 Bleacher Report 最近放弃了一些之前使用的小众数据分析和商业智能工具，以简化其数据分析流程。
通过在工作流程中实施客户智能平台，他们能够立即洞察用户行为，并根据数据做出决策，决定如何规划、创建和与用户分享引人入胜的内容，从而：
提高转化率
将洞察获取时间缩短 95%
额外阅读：了解其他出版商如何使用商业智能和客户智能工具来更好地了解他们的客户旅程。
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