如果有人声称可以消除与业务相关的所有风险，很多人不相信。各行各业的组织总是被各种来源的多种风险所包围，例如市场波动和冠状病毒爆发等灾难性事件。因此，如果有一种有效的降低风险的方法，每个组织都想采用它。不幸的是，没有避免风险的神奇公式。组织需要学习如何处理风险。商业智能在帮助组织如何克服或最小化风险方面发挥着关键作用。商业智能是组织收集、存储、分析数据并提供见解以做出更好决策的总称。近年来，许多科技巨头为其客户创建了多种商业智能工具。通过使用预测分析咨询，商业智能可以帮助组织根据有价值的见解做出决策。这些数据使组织能够预测和估计未来的风险并据此开展工作。在实施商业智能战略之前，组织需要进行适当的规划。没有适当的计划，您将面临失败。需要记住的是，商业智能是一种智能工具，与任何其他工具一样，它需要聪明的人才能高效地工作。清理信息将任何数据输入商业智能工具并不能提供组织所需的洞察力。这是大多数利用商业智能进行决策的组织所犯的最重要的错误。这样做会使组织的目标难以实现，即使使用定制的商业智能软件也是如此。在商业智能中提供非结构化数据最终会导致混乱。因此，组织制定清理策略以达到预期的结果。因此，组织从商业智能开始，为他们的数据提供一些结构。在将数据输入软件之前，需要清理数据。组织通常有大量数据需要清理，从销售统计数据到社交媒体帖子。为了处理如此大量的数据，需要某种形式的分类。否则你就有麻烦了。因此，需要对大量需要分析的数据进行适当的清洗，以满足预定的标准。这样的过程将使这些数据易于建模、分析和预测。总之，在数据清洗后，组织可以通过商业智能工具从这些数据中获得一些有价值的见解。数据清洗的标准完全取决于组织的目标。由于该过程与每个业务概况相关，因此组织需要自己完成。以下是可以帮助组织进行数据结构设计的一些要点：定义您希望通过数据分析实现的目标。数据的结构就是为了实现这一点。需要专业人员来分析数据。确定用于数据的最佳格式。集成商业智能解决方案以进行分析现在是与商业智能开发人员合作的时候了。组织使用所需的工具从数据源中提取数据。采集程序应保留相关信息，忽略无关信息。完成后，该工具应该能够构建数据并最终将其保存在数据仓库中。这样的过程通过从数据源获取原始数据、将其转化为有价值的数据资产、对其进行分析并为组织提供深刻见解来创建主要工作流。根据组织的选择，此过程将以视觉、报告或任何类型的格式提供见解。组织的工作流方法将是商业智能战略成功的决定性因素。如果数据被成功清理，您可以期望商业智能工具提供准确的估计。商业智能软件的最佳方面之一是它可以提供实时洞察力，进一步降低迫在眉睫的风险。综上所述，一个完整的商业智能流程应该回答下面提到的问题：业务在短期和中期的运行情况如何？如何为风险做好准备？然而，组织还应该展示其在工作流程规划方面的独创性以获得更好的结果。如果组织了解其业务并知道如何解释结果以做出最佳决策，那么商业智能软件可能是最佳合作伙伴。该软件可以建议应该采取的步骤，但是接受或放弃这些步骤取决于组织。商业智能软件可以最大限度地降低业务风险，但组织的员工应该利用他们的专业知识和经验来充分利用数据分析。无论组织拥有多么复杂的BI工具，都需要拥有可靠的数据模型和熟练的专业人员，才能从BI提供的业务洞察力中提取大部分信息。如果组织根据糟糕的BI策略做出决策，最好不要实施它，因为它会导致更多的中断。成功的商业智能应该从多个来源收集数据，并在特定条件下提供全面的视图。因此，一个组织是否实施商业智能是一个选择问题。如果组织拥有能够正确清理数据的熟练劳动力，那么商业智能工具对组织来说可能是一个福音。商业智能使组织能够轻松预测未来的风险并做好应对准备。
