11、商业智能：数据分析的层次、类型与应用

商业智能：数据分析的层次、类型与应用

在当今数据驱动的商业环境中，商业智能（Business Intelligence，BI）和数据分析扮演着至关重要的角色。它们帮助企业理解过去、把握现在，并预测未来，从而做出更明智的决策。本文将深入探讨商业智能的相关概念，包括分析层次、与数据科学的关系以及常见的分析类型。

1. 商业智能中的分析层次

为了实现商业智能，需要进行一系列不同类型的活动，这些活动被Davis定义为“分析层次”，用于解决各种不同类型的问题。这些层次包括：
- 标准报告 ：企业定期希望看到的相对固定的问题、指标和视图，通常以表格、图表和仪表板的形式呈现，如月度财务报告或季度销售业绩报告，主要报告过去发生的事情及其时间。
- 临时报告 ：用于回答业务过程中出现的个别问题的“一次性”报告，通常是由业务用户请求的描述性报告，解决诸如数量、频率或位置等问题。
- 查询钻取（在线分析处理，OLAP） ：更具分析性的活动，深入探究现象的根本原因。例如，为什么上周销售额会突然增长？是什么导致了向客户发货时间的增加？这是分析师可能会花费大量时间的地方。
- 警报 ：主动通知业务关键指标变化的通信方式，使企业能够进行运营调整。例如，如果呼叫中心的平均等待时间超过10分钟，或者产品X的库存降至Y单位以下，就会触发警报。这是“例外管理”的基础，当指标偏离预期或规范时，将问题提请业务用户注意。
- 统计分析 ：客观但基于概率的分析，试图量化信号与噪声。例如，这真的是一个趋势还是只是随机变