数据无处不在，但只有数据不足以获得随之而来的好处。需要对其进行组织，以使组织能够做出更明智的业务决策。在本文中，我们将了解成为数据优先的企业以及在开发商业智能解决方案时使用数据的各种好处。
介绍
数据是一种新的石油，但如今已不是差异化因素。许多组织都坐拥大量数据，需要知道如何组织、访问和管理数据。因此，访问数据和处理高质量数据的速度（即敏捷性）已成为使组织在竞争中保持领先的关键因素。
我们将讨论以数据驱动的洞察为中心的工具的好处。此外，我们将了解此类工具如何在与商业智能 (BI) 和
人工智能 (AI) 解决方案结合使用时获得更有意义的见解。
但在深入探讨我们的主要议程之前，让我们先了解什么是商业智能，以及传统智能与现代智能之间的区别。此外，在详细阐述成为数据优先组织的各种好处之前，本文还简要介绍了 BI 与 AI 的不同之处。
什么是商业智能？
它是通过管理和分析原始数据以及能够产生可操作的见解来帮助企业做出关键决策而获得的情报。简而言之，它是一组
数据分析工具，可帮助领导者做出明智的业务决策。
但是什么样的业务决策是由数据驱动的呢？好吧，如果您的组织采用数据作为一种文化，几乎所有的决定。数据驱动的组织不依赖直觉或多年的经验。在向数字化的快速转变中，必须通过直接学习从数据中得出的偏好来了解客户不断变化的动态。
传统与现代智能
采用现代智能解决方案已经发生了转变。它为业务用户提供了一种更加解放双手的方法来可视化数据并回答他们的问题。
传统的 BI 解决方案更加自上而下，即静态报告回答了业务的某些问题。在后续问题的情况下，该过程会重复并经过多次令人不快的迭代，即寻求分析师的回应，然后再传递回业务领导者。这种缓慢且反复的报告周期阻碍并削弱了企业及时做出决策的地位。正如我们在本文开头强调了速度的重要性一样，这种排队的后续查询请求会导致数据陈旧和业务竞争劣势。
因此，数据民主化是实现更快访问数据、新数据发现和探索以及有效信息共享的首选解决方案。现代智能允许企业使用分析并响应不断变化的期望、自定义仪表板并快速创建报告。在 IT 团队继续管理和保护数据访问的同时，业务用户和 IT 团队之间的无缝协作会带来双赢局面，从而更快地推动关键业务决策。
BI和AI之间的区别
BI 由一组流程、工具和技术组成，这些流程、工具和技术可将原始数据转换为有意义的信息并支持有效的决策。
如今，组织拥有数据分析和数据科学团队来推动与数据相关的计划，因此了解 BI 和 AI 解决方案的好处非常重要。
大体上，数据分析分为4类：
描述性：它侧重于回答有关发生的事情的具体问题
诊断：它回答了“为什么”部分，即为什么会发生特定事件？
预测性：随着企业倾向于从历史数据中学习，预测性分析可以帮助他们回答未来可能发生的事情？
规范性：鉴于对未来可能发生的事件的预测，规范性分析使组织能够采取最佳行动方案或对该事件的响应。
虽然 BI 主要处理结构化数据并生成报告和分析，但 AI 解决方案也将非结构化数据作为输入并将其转换为机器可理解的数据格式。
BI 大多是向后看的，即它有助于回答关于发生了什么以及为什么发生的高级问题？人工智能可以超越过去并且具有前瞻性，即它回答了未来可能发生的事情以及企业下一步应该做什么？
数据的好处不断增加
毋庸置疑，数据对于组织的成功至关重要，并提供了许多好处。让我们学习一些用例，其中高质量的数据可以为您的业务设定正确的方向：
数据不仅限于分析，还包括哪些数据资源将产生最大价值的知识。当领导者的任务是确定具有最大投资回报率或高影响力和价值的项目时，数据驱动的洞察力可帮助他们确定项目的优先级，从而有效利用时间和资源。
数据还提供了组织中不同垂直领域和区域的整体视图。洞察力可以在聚合级别生成，也可以缩小范围以放大到特定的兴趣部门。它可以帮助企业识别他们的优势和劣势，并最终相应地设计他们的路线图。
高质量的数据可以让员工腾出空闲时间从底层数据模式中进行发现。这种创新最终为推动商业价值开辟了新途径。
数据可以帮助组织回答诸如如何吸引和加入新客户、为什么客户应该选择他们的产品以及如何进一步改进产品以保留客户群等问题。值得注意的是，成功企业的关键是建立一个满意的客户群，也就是回头客。
从本质上讲，只有将数据作为其文化的一部分进行推广，即每个员工（包括高层管理人员和开发人员等）都在为制定数据驱动的决策做出贡献时，组织才能从数据中获益。高质量的数据可以带来高信心的决策和有效的业务成果。总而言之，明智地使用数据可以帮助企业取得成功。
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