? ? ? ? 每個企業(yè)都處于競爭激烈的環(huán)境中，每個企業(yè)都在努力獲得并保持競爭優(yōu)勢。從應收賬款到市場份額，企業(yè)都有各種跟蹤指標。傳統(tǒng)上，這些參數(shù)在分類賬中進行跟蹤，隨后轉換為電子表格。
? ? ?? 但是，這兩種方法都涉及手動輸入數(shù)據(jù)和指定計算，并由用戶進行分析，這是一個漫長而復雜的過程。然而，商業(yè)智能工具并不是什么新鮮事，因為它們可以追溯到1958年，那是的人們就已經開始重視商業(yè)智能的作用，開始嘗試部署商業(yè)智能平臺。?
? ? ?? 商業(yè)智能工具尋求對此業(yè)務數(shù)據(jù)應用“大數(shù)據(jù)”方法。目標是應用這些工具，以便可以在用戶輸入較少的情況下實時進行分析，并且可以更快地應用結果，從而最終改善業(yè)務。
? ? ?? 讓我們來看看不同的商業(yè)智能工具找到一些偉大的選擇，使你的商業(yè)智慧，并把它帶到一個新的水平。?
1. Zoho Reports
? ? ?? Zoho Reports是具有豐富網絡業(yè)務工具經驗的人們的商業(yè)智能工具，即古老的Zoho Reports。Zoho Reports是一個強大的解決方案，可以整合來自各種文件的數(shù)據(jù)，包括Microsoft Office文檔，URL提要和數(shù)據(jù)庫（如MySQL），以及應用程序，當然還有Zoho，但也包括來自其生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。來自Box，DropBox，Google Drive和其他應用程序的云。
? ? ? ? 然后，數(shù)據(jù)可以通過集成的數(shù)學和統(tǒng)計公式進行混合，例如Excel文件中的營銷成本，以及云數(shù)據(jù)庫中的銷售數(shù)據(jù)，以創(chuàng)建視覺上有吸引力且信息豐富的報告。這一切都通過簡單的在線界面完成，功能可以通過簡單的拖放操作，報告可以通過門戶網站輕松查看，也可以打印或通過電子郵件發(fā)送。 ?
2. Microsoft Power BI
? ? ?? 軟件巨頭，微軟，也在商業(yè)智能工具領域，他們的產品是Power BI。他們甚至有一個“ Microsoft商業(yè)應用程序峰會 ”，其功能是他們的Power BI，而且其他Microsoft商業(yè)應用程序也不例外。與一些采用完全基于Web的門戶方法的競爭不同，Power BI采用可下載的軟件方法，至少對于桌面版本而言。 ?
? ? ?? 該軟件有六十天的慷慨試用，承諾“連接數(shù)百個數(shù)據(jù)源”，包括微軟的應用程序，以及其他來源，如Facebook，Sybase和Oracle，它們可以隨時為后續(xù)數(shù)據(jù)分析準備數(shù)據(jù)，允許報告只需幾分鐘即可創(chuàng)建。??
4.DOMO
? ? ?? Domo是一個基于云的平臺，提供針對各種行業(yè)（如金融服務，醫(yī)療保健，制造和教育）和角色（包括CEO，銷售，BI專業(yè)人員和IT工作者）量身定制的商業(yè)智能工具。除了超過500個集成模塊外，首席信息官還可以首隨時查看它如何處理來自AWS，Jira，GitHub或New Relic的數(shù)據(jù)。
5.ChartBlocks
? ? ?? ChartBlocks是圖表構建和發(fā)布工具，允許通過從Excel電子表格導入數(shù)據(jù)來構建圖表。無需編碼。在易于使用的圖表設計器中，在幾分鐘內構建圖表，從數(shù)十種圖表類型中進行選擇，然后根據(jù)需求進行自定義。嵌入統(tǒng)計圖到任何網站，或者使用內置社交媒體共享工具進行共享。
? ? ?? ChartBlocks可直接連接至 Facebook 和 Twitter。你還可以把統(tǒng)計圖以可編輯的矢量圖形格式導出，方便在 Illustrator 或其他圖形軟件中使用。
6.Tableau
? ? ?? Tableau可以邀請同事或客戶使用交互式可視化和準確數(shù)據(jù)，探索隱藏的機會。所有內容均可通過瀏覽器輕松訪問，還可借助移動應用隨時隨地進行查看。并且能夠獲取切實可行的見解，連接更多數(shù)據(jù)，回答更深入的問題。
7.iCharts
? ? ?? iCharts是協(xié)作視覺智能領域無可匹敵的領導者。他們基于云的Foresight Visual Analytics Platform可以快速可視化復雜的業(yè)務信息，大規(guī)模研究和動態(tài)數(shù)據(jù)集。它們簡單易用的解決方案使用戶能夠通過全面的儀表板，交互式報告和直觀的圖表快速創(chuàng)建，分發(fā)和協(xié)作。數(shù)據(jù)洞察和智能得到快速分發(fā)和傳播，提供知識和授權決策。
8.Datawrapper
? ? ?? Datawrapper可以輕松創(chuàng)建漂亮的圖表?？梢栽诰W站中具有互動性，響應性和可嵌入性。同時可以根據(jù)企業(yè)定制相應的模板，可以將圖表設計與樣式指南相匹配。知道熟悉的字體，顏色和間距，從而創(chuàng)建一個圖表樣式。在制作工程中同時注重了數(shù)據(jù)的安全性。
9.GROW
? ? ? ? Grow是為整個組織構建的，可以提供數(shù)據(jù)，以便可以有效地領導并使團隊圍繞最重要的指標團結起來?？梢詾楣局械拿總€部門，團隊和員工構建BI儀表板，這樣每個人都可以訪問最重要的數(shù)據(jù)。Grow幫助將分散的數(shù)據(jù)整合并融入定制的實時洞察中，從而真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動并加速的發(fā)展。
? ? ?? 可以說，人類作為一個物種如此成功的部分原因是我們能夠識別模式然后為了我們的利益而采取行動。事實上，最成功的決策者往往是非常擅長識別和使用模式的人。傳統(tǒng)BI的目的很大程度上受到這種核心能力的指導，能夠以一種允許決策者識別模式并系統(tǒng)地對其進行操作的方式可視化和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的能力是BI如此有價值的重要原因。然而，隨著更大和更便宜的數(shù)據(jù)存儲和處理能力的出現(xiàn)，以及NoSQL和大數(shù)據(jù)源允許的數(shù)據(jù)的可訪問性增加，已經創(chuàng)建了越來越多的不同數(shù)據(jù)，這使得識別模式變得越來越困難。
? ? ?? 傳統(tǒng)商業(yè)智能可以說適用于兩種不同的分析類別：描述性和預測性分析，后者已經出現(xiàn)并且最近普遍使用。為了過度簡化事物，描述性有助于告訴您發(fā)生了什么以及發(fā)生了什么，預測性有助于說明將會發(fā)生什么。但BI的未來將屬于完全不同的類別，規(guī)定性或可能發(fā)生的事情?，F(xiàn)在正在開發(fā)機器學習技術，允許決策者提出“如果？如何？”的問題，以及了解變化如何直接影響未來結果的能力將改變BI在決策過程中的行為方式。
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