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摈弃决策噪音:商业智能让企业决策更智慧近年来,我们一直热衷于思考,究竟什么样的技术手段可以帮助企业在缩短决策时间的同时提高决策效率?如何通过科学合理的大数据分析了解企业的运营现状并做出预判,从而降低企业的经营风险? 近年来,我们一直热衷于思考,究竟什么样的技术手段可以帮助企业在缩短决策时间的同时提高决策效率?如何通过科学合理的大数据分析了解企业的运营现状并做出预判,从而降低企业的经营风险? 显而易见,具有洞察力的企业决策者并不会过分依赖于自己所具备的管理经验来回答上述问题,行之有效的策略是引入商业智能(business intelligence)。从业务层面出发,商业智能可以通过收集、管理和分析数据,将繁杂的企业数据转变为企业可持续发展的动力;从技术视角出发,商业智能将数据仓库、数据挖掘和联机分析处理等技术与企业业务相结合,并引导企业管理者做出明智的决策。 决策更精准 对于企业决策者而言,更迭频繁的技术会带来大量不充分、不准确甚至是误导性的信息,而为其提供经过处理并自动整合的元数据,有助于其做出有效的决策。在传统工作负载下,这项任务不仅艰巨,而且困难重重。 在医疗行业,通过部署BI以及分析平台帮助医疗机构的各个层面构建良好的决策体系,已经成为事实。不久前,HIMSS Analytics代表领先的可视化分析领军者Qlik所做的一项调查显示,由于医疗业成本攀升,医疗机构正在借助医疗数据提高护理效率,包括部门主任、高级管理层以及副总裁在内的400名受访者接受了调查。 调查显示,在已经部署了BI平台的医疗机构中,有56%都提高了对患者的整体护理水平,极大地减少了患者的医疗开支,满足了患者的需求、提升了人口健康水平。此外,48%的医疗机构表示BI和分析平台的部署能够帮助他们更快、更精确地做出决策,而47%的医疗机构表示BI分析平台大大节省了开支。 彰显决策价值 不容忽视的是,在企业的经营决策问题中,不仅存在结构化的决策问题,而且还存在大量半结构化、非结构化的决策问题。企业经营决策活动的复杂性还体现在,一些信息可以形式化表达,而另一些信息则是不可形式化表达的。尽管充分释放BI以及分析平台的潜能还有待时日,为了达成完美的商业决策,还必须恰当整合企业的IT系统架构、数据结构和数据收集流程,甚至还需要一份责任心。精心设计的BI解决方案可以对比不同业务单元之间的有效数据,为企业的运营领导人和高级管理层提供恰当的信息,以帮助他们正确地做出决策 ,拓展业务范围。 在人与机器的交互过程中,针对决策价值的高低可以做出划分,战略决策通常更为复杂并缺乏清晰性,这些则是必须由人类做出的决策。而依据大量有效数据做出的预测性判断,机器则可以起到辅助性作用。 数据可视化成为关键 传统的数据库系统早已不能支撑企业的决策分析,BI以及分析平台的部署,既是企业的机遇也是挑战。企业引入BI后的第一步就是关注其绩效管理(KPI),从而有效管理企业的财务预算。下一步则是为BI的使用者直接提供BPM工具。这使得数据可视化成为商业智能的关键。 前不久,在业务应用开云全站官方下载 (BARC)进行的 BI Survey 15商业智能最终用户独立调查中发现,在受访者中,Qlik客户将可视化分析解决方案运用于广泛场景中,重点用例包括仪表盘、企业报告、数据分析及可视化/数据发现。BARC 创始人兼首席执行官Carsten Bange博士表示:“在业务优势关键绩效指标 (KPI)方面,Qlik在所有组别中排名居前,通过可靠的解决方案提供快速和直观的数据见解,这是该产品为客户机构的各类决策者带来的显著优势。” 在收购DataMarket之后,Qlik于2015年6月曾通过Qlik Cloud推出的DaaS产品:Qlik DataMarket,同时推出的还有用于免费共享的Qlik Sense Cloud。此后不久,企业用户就见证了Qlik Sense Cloud 带来的价值,正如Lionbridge公司高级副总裁兼总经理Marc Osofsky所说:“我们公司在东欧的团队需要可以将来自多个操作系统的信息整合的分析工具,从而更好地运营新业务。我们选择了Qlik,它的性能令我们大吃一惊。现在,我们将它作为更广泛的提议的一部分与我们的IT机构共享,这对我们策略上的合作帮助很大。” 当我们驻足并观望BI给企业带来的创新体验时,是否会忍不住思考,在人机交互变得愈发密切的未来,是否意味着机器将越俎代庖,取代企业决策者的价值?其实不然,人类优于机器的一个显著特点是创造性,人类会做出意想不到的决定,甚至是看起来错误的决定。 市场营销大师Paul Arden说过:如果你总是做出正确的、安全的决定,就跟大多数人一样,那你就与其他人没有分别。创造力需要我们承担风险,也有可能做出错误决定,但BI可以助你一臂之力。完美的决策能力,来自决策者,也来自商业智能。 责编:樊晓婷 微信扫一扫实时了解行业动态 微信扫一扫分享本文给好友 著作权声明:kaiyun体育官方人口
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