如何摆脱 BI 仪表板并发现真正的见解
Posted: Sat Feb 22, 2025 5:59 am
目前，商业智能 (BI) 仪表板与机器学习 (ML) 和 AI 工具之间存在巨大的洞察力差距，阻碍了组织抓住隐藏在数据中的新商机。根据 一项研究 根据波士顿咨询集团和麻省理工学院斯隆管理评论的调查，59% 的公司制定了 AI 战略，但只有 10% 的公司报告称实施该战略后获得了显著的财务收益。对 AI 工具的投资尚未与新的 BI 工具相匹配，因为许多组织无法从现有的 BI 仪表板中获得所需的信息。
许多组织所依赖的传统 BI 应用程序是 20 多年前基于较旧 伯利兹电话号码数据 的数据结构构建的，这些结构预先汇总结果，不支持机器学习，并且具有预定义的钻取路径和静态仪表板。这些由 BI 应用程序创建的静态仪表板是自助式 BI 的关键，允许用户 可视化数据 并根据 IT 专业人员和数据分析师创建的一组特定规则与元素进行交互。但是，如果问题需要超出 BI 仪表板预设功能的更多信息，则必须向 IT 发送新请求，以便深入研究结果。简而言之，它们还不够好。
那么，企业可以做什么呢？为了解决传统 BI 平台带来的挑战，组织需要投资于能够让任何员工（无论其技术水平如何）提出数据问题、在几秒钟内分析数十亿条数据记录并获得全面、自动化洞察的解决方案。在评估用于替代传统 BI 仪表板的解决方案时，请注意以下三个关键功能。
许多组织所依赖的传统 BI 应用程序是 20 多年前基于较旧 伯利兹电话号码数据 的数据结构构建的，这些结构预先汇总结果，不支持机器学习，并且具有预定义的钻取路径和静态仪表板。这些由 BI 应用程序创建的静态仪表板是自助式 BI 的关键，允许用户 可视化数据 并根据 IT 专业人员和数据分析师创建的一组特定规则与元素进行交互。但是，如果问题需要超出 BI 仪表板预设功能的更多信息，则必须向 IT 发送新请求，以便深入研究结果。简而言之，它们还不够好。
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