商業(yè)智能解決方案對(duì)于一些企業(yè)來說，可能是一個(gè)欺騙性的解決方案。許多企業(yè)聲稱商業(yè)智能軟件解決方案實(shí)際上只能提供所需功能和效果的一半。

重要的是區(qū)分兩種類型的業(yè)務(wù)分析和智能工具：端到端解決方案和僅是前端的解決方案。端到端解決方案由平臺(tái)后端組成，基本上是處理準(zhǔn)備所有數(shù)據(jù)的工具和算法，以及創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化和儀表板報(bào)告的前端。

雖然人們喜歡看到其數(shù)據(jù)易于處理可視化，但只有這樣的平臺(tái)還不足以從企業(yè)的數(shù)據(jù)獲得真正的見解。使用數(shù)據(jù)可視化工具，從他們的名字可以想象其作用，人們沒有所有的初始，背景階段的準(zhǔn)備和加入的數(shù)據(jù)。這意味著用戶需要首先具有可以送入軟件的數(shù)據(jù)，即預(yù)先制作的中央數(shù)據(jù)庫。

當(dāng)涉及企業(yè)需求時(shí)，這兩種類型的軟件之間的區(qū)別是顯而易見的。人們需要明白的是，可視化雖然很重要，但不能成為強(qiáng)大的商業(yè)智能軟件的唯一組件。

了解背后的故事

采用儀表板非常簡(jiǎn)單，因此，大多數(shù)用戶將清理和鏈接進(jìn)入業(yè)務(wù)報(bào)告的大量的數(shù)據(jù)這些所有在幕后進(jìn)行的工作視為理所當(dāng)然的工作。隨著質(zhì)量較差的數(shù)據(jù)在許多不同的平臺(tái)和數(shù)據(jù)庫上傳播，必須進(jìn)行工作以創(chuàng)建從其開始分析的基礎(chǔ)。在一天結(jié)束時(shí)，準(zhǔn)備數(shù)據(jù)分析可能需要一個(gè)典型項(xiàng)目的80％的時(shí)間。

為了有效分析的目的，工作人員首先需要把所有的數(shù)據(jù)放在一個(gè)中心位置，希望能夠更新和更改它，同時(shí)仍然能夠使用相同的數(shù)據(jù)源。然而。如今為業(yè)務(wù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫不是那么簡(jiǎn)單。

企業(yè)用于收集數(shù)據(jù)的大量平臺(tái)和軟件工具（從Excel到Salesforce，從GoogleAnalytics到CRM軟件）使得幾乎不用人工完成，并創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)庫。此外，不同的來源和用戶，錯(cuò)誤命名，過時(shí)和凌亂的數(shù)據(jù)是不可避免的。

由于缺少內(nèi)置后端組件來自動(dòng)執(zhí)行同步和清理過程的工具，工作人員可能花費(fèi)大量的時(shí)間只是為了弄清楚報(bào)告發(fā)生了什么。并最終會(huì)在每次添加新數(shù)據(jù)時(shí)重復(fù)相同的工作，或者甚至投資其他軟件來做這樣的工作。很多時(shí)候，工作人員不能得到真正有趣的見解。

實(shí)時(shí)更新和協(xié)作

為了使分析工具對(duì)組織真正有用，必須不斷更新分析工具以考慮變化。但是，這可能很容易導(dǎo)致企業(yè)在更新時(shí)形成瓶頸。沒有準(zhǔn)備可視化工具將從分散的源中提取數(shù)據(jù)的能力，這些數(shù)據(jù)源很容易與訪問它們的多個(gè)協(xié)作者不同步。然后工作會(huì)得到一個(gè)大量混亂的不同數(shù)據(jù)與不可靠的儀表板和報(bào)告，因?yàn)樗兊梅浅ｋy以掌握。企業(yè)訪問數(shù)據(jù)源并更改或更新數(shù)據(jù)源的用戶越多，其所犯的錯(cuò)誤越多，使用系統(tǒng)的難度就越大。

商業(yè)智能軟件應(yīng)允許多人一起協(xié)作并更改現(xiàn)有數(shù)據(jù)集。使用端到端解決方案，企業(yè)可以獲得使用集中式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫的好處，并能夠以任何方式組合數(shù)據(jù)。任何用戶在服務(wù)器上運(yùn)行的任何查詢都將依賴于一個(gè)版本的真相并解決矛盾的報(bào)告。

將“情報(bào)”放在商業(yè)智能中

一旦工作人員在一個(gè)地方獲得所有數(shù)據(jù)，分析就歸結(jié)為解決涉及幾組數(shù)字的復(fù)雜計(jì)算。這可以在有限的程度上由諸如Excel的程序來完成。但問題是，工作人員必須做大量的手動(dòng)工作，每個(gè)計(jì)算發(fā)生。對(duì)于更深入的分析，工作必須創(chuàng)建多階段公式，同時(shí)執(zhí)行多個(gè)計(jì)算。例如，要計(jì)算每月的平均總銷售額，需要同時(shí)計(jì)算所銷售的所有商品的總和和平均值。

可視化工具專注于報(bào)告數(shù)據(jù)而不是分析數(shù)據(jù)，因此它們只使用限制性平臺(tái)來限制每個(gè)公式可以輸入的聚合數(shù)。要使其工作，工作人員必須在進(jìn)行計(jì)算之前匯總數(shù)據(jù)。換句話說，不是同時(shí)計(jì)算和和平均值，每個(gè)步驟必須單獨(dú)進(jìn)行，在保存之后，然后一起計(jì)算。

使用端到端解決方案可以避免這個(gè)繁瑣的過程，因?yàn)檫@些使用戶能夠創(chuàng)建在單獨(dú)來源中工作的復(fù)雜公式。該軟件自動(dòng)執(zhí)行所有必要的預(yù)計(jì)算，允許工作人員直接跳過之前的信息。

如果企業(yè)要查找的是一個(gè)漂亮的報(bào)告，則數(shù)據(jù)可視化工具可能會(huì)適合。但是，當(dāng)它歸結(jié)到數(shù)據(jù)分析的根本砂礫，他們絕對(duì)是不夠的。BI軟件是端到端的，并且結(jié)合了可以處理大量雜亂數(shù)據(jù)的健壯的后端對(duì)于大多數(shù)企業(yè)是至關(guān)重要的。