有一个普遍的误解，即商业智能与数据分析的含义相同。
它们是同一个概念的术语吗？或不同但相关的术语。
这是主要区别：
数据分析是使用数据和工具做出业务决策的广泛领域。相反，商业智能 (BI) 是指收集、存储和分析公司活动产生的数据的程序和技术基础设施。
这是一个广泛的术语，包括数据挖掘、过程分析、性能基准测试和描述性分析。
您可以在商业智能与数据分析中使用的一些图表包括：
- 箱形图
- 散点图
- 雷达图等
Google 表格是全球专业人士和企业主首选的流行数据可视化工具之一。
但是可视化工具有非常基本的箱线图、雷达图和散点图。这意味着您必须投入额外的精力和时间来编辑图表以符合您的需求。
您可以在 Google 表格中下载并安装特定的插件，以访问现成的图表（上面突出显示）。
在本博客中，我们将讨论以下内容：
- 商业智能与数据分析：有什么区别？
- 什么是商业智能？
- 为什么商业智能很重要？
- 商业智能如何运作？
- 商业智能的例子
- 什么是数据分析？
- 为什么数据分析很重要？
- 数据分析示例
- 安装在您的 Google 表格中以访问现成的数据故事可视化图表的最佳插件。
商业智能与数据分析：有什么区别？
在解决上述问题之前，我们将解决以下问题：什么是商业智能？
什么是商业智能？
BI（商业智能）是将原始数据转换为可操作的见解的流程、架构和技术。
您可以使用它将数据转换为可操作的情报和知识。商业智能直接影响企业的战略、战术和运营决策。
此外，它支持使用历史数据而不是假设和直觉做出基于事实的决策。BI 工具执行数据分析并创建报告、摘要、仪表板、地图、图形和图表，为用户提供详细的情报。
我们将在下一节中深入区分商业智能与数据分析。此外，我们将解决以下问题：为什么商业智能很重要？
为什么商业智能很重要？
查看以下商业智能与数据分析的优势。
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可行的见解
有效的商业智能系统可用于识别您业务中的关键模式和趋势。
您可以使用该方法来了解各种组织流程和变化的影响，从而做出明智的决定并采取相应的行动。
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效率提升
商业智能可以帮助提高效率和生产力，并可能增加收入。
您可以利用 BI 来：
- 轻松跨部门共享重要信息。
- 节省报告、数据提取和数据解释的时间。
- 消除多余的角色和职责，让员工专注于他们的工作。
- 销售洞察
销售和营销团队使用客户关系管理 (CRM) 应用程序来跟踪漏斗中的客户。
CRM 包含所有客户通信和交互，这意味着它们是丰富的数据和信息。
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竞争优势
商业智能 (BI) 可以帮助您了解竞争对手的行为并进行调整。从您的利基竞争对手那里收集情报可以减少学习曲线和与测试相关的其他成本。
在接下来的部分中，我们将讨论以下内容：商业智能是如何工作的。
商业智能如何运作？
商业智能数据存储在为单个部门和业务单位构建的仓库中，通常与企业相关联。
此外，基于 Hadoop 集群或其他系统的数据湖被用作分析数据的存储库或登陆平台，尤其是日志文件、传感器数据、文本和其他非结构化或半结构化数据。
BI 数据可以包括从源系统收集的历史信息和实时数据，以支持战略和战术决策过程。
在将其用于 BI 应用程序之前，来自不同源系统的原始数据会使用质量管理工具进行集成、整合和清理，以获得可靠的洞察力。为了推动增长，尤其是在当今竞争激烈的环境中，您需要深入了解商业智能与数据分析。
在接下来的部分中，我们将讨论以下内容：商业智能示例。
商业智能的例子
无论您经营的是中小型企业 (SMB) 还是企业，您都需要智能来制定战略举措。这需要监视您的利基竞争对手正在做什么以缩短您的学习曲线。
在商业智能与数据分析的中心，有可视化。
可视化是使用可视化图像（例如图表、图形和地图）显示对数据的见解。更重要的是，它使我们的大脑更自然地解释数据。您可以使用图表轻松发现数据中存在的趋势、模式和异常值。
不久前，创建智能数据可视化的能力还是一项不错的技能。在大多数情况下，它使设计和具有数据意识的企业受益。
那变了。
数据可视化是所有企业必备的技能，因为它是预测（或减轻）风险和利用机会的唯一可靠方法。
决策越来越依赖于以惊人的速度和如此庞大的数据量的数据。如果没有一些抽象层，例如图表、图形和地图，您将无法理解它。
在下一节中，我们将解决以下问题：什么是数据分析？
什么是数据分析？
分析是与调查数据以寻找隐藏答案相关的所有活动。
数据分析领域的主要目标是让其他利益相关者更容易访问和理解洞察力。
当我们说原始数据没有价值时，你会同意的。相反，它是你用它来提供价值的。
换句话说，您需要采取的所有步骤，包括人类和机器，来发现、解释、可视化和讲述数据中的模式故事。
数据分析可以帮助您：
- 寻找趋势
- 异常情况
- 异常值
- 发现机会
- 预测机会和风险
- 做出决定等。
值得注意的是，数据分析的技术和流程已被人工智能 (AI) 算法等新兴技术自动化。
您可能已经了解商业智能与数据分析之间的区别，但继续阅读您会了解更多。此外，我们将解决以下问题：为什么数据分析很重要？
为什么数据分析很重要？
-
业务发展
数据分析支持预测和知识发现功能。
您可以轻松深入了解业务或流程的当前状态并进行可靠的预测。
-
有针对性的内容
事先了解客户的需求可以使营销活动更有针对性。
您可以轻松自定义品牌传播，以针对整个客户群的一部分。此外，您可以轻松确定将对活动做出积极响应的客户群细分。
-
运营效率
数据分析可以识别简化运营或最大化利润的潜在机会。
此外，您可以轻松识别潜在问题并消除等待它们发生的过程。
在接下来的部分中，我们将讨论以下内容：数据分析示例。
数据分析示例
想象一下，您是一名营销人员，正在开展在线广告活动以推广新智能手机。
您可以先将广告定位到购买旧版手机的用户。在您的广告系列运行时，您会收集有关点击次数、参与度和转化次数的大量数据。
商业智能与数据分析：所有人的最佳可视化工具
您选择使用的工具可以决定您是否享受商业智能与数据分析的好处。
谷歌表格是商业智能和分析界值得信赖的数据可视化工具之一。您可以使用电子表格工具的图形和图表来可视化您的数据。但是谷歌表格有非常基本的图表，需要大量的工作和时间来调整和编辑。
要创建引人入胜的数据故事，您需要易于解释的图表。因此，您必须超越 Google 表格，才能在商业智能与分析方面取得成功。
我们建议您使用第三方应用程序（附加组件）来增强您的 Google 表格，以便访问：现成的、易于解释的和具有视觉吸引力的图表。
我们测试并提供了显着结果的附加组件是ChartExpo。
什么是 ChartExpo？
ChartExpo 是一个附加组件，您可以轻松地安装在 Google 表格中，以访问具有洞察力、现成且具有视觉吸引力的图表。
与其他基于数据可视化的插件不同，ChartExpo 不需要编码或编程技能。
此外，它为每个人提供超级友好的用户界面，无论他们的计算机技能如何。其次，它有超过 50 个即用型图表，您在 Google 表格中找不到。
ChartExpo 生成的图表非常易于阅读和理解。我们使用此工具注意到的另一件事是它不会降低您的浏览器速度。
以下是您可以在 ChartExpo 中找到的一些图表
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箱形图
箱线图将庞大而复杂的数据集简化为四分位数和平均值。此外，您可以使用图表来查明数据中的异常值。此外，图表按季度或（四分位数）细分关键变量。
例如，您可以绘制方框来连接第一个四分位数和第三个四分位数。
晶须是标识平均数据点之外的值的线。您的数据的最高和最低变量可能是异常值，具体取决于它们的大小和出现频率。
继续阅读，因为我们将在下一节讨论商业智能与数据分析之间的区别。
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散点图
散点图是一种可视化设计，它使用笛卡尔坐标来显示对不同数据集的洞察。
更重要的是，它使用点来显示变量之间的关系。
散点图使用 x 轴和 y 轴之间的点或标记来传达见解。本质上，图表的每个点都显得“分散”，因此得名。散点图可以确定关键数据点之间的因果关系。
例如，您可以使用可视化设计来跟踪您的业务中利润与员工培训之间的关系。
散点图相关图使用其 x 轴和 y 轴之间的点或标记来传达见解。
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雷达图
雷达图是一种二维图表，可用于在从同一点开始的轴上显示两个或多个关键变量。
该图表易于理解和定制。此外，您可以在一个维度上显示多个指标。
雷达图最适合用于显示数据中的异常值和共性。您可以使用雷达图表 Excel 显示性能指标，例如点击次数、会话、新用户和页面浏览量。
此外，该图表可以帮助您显示对径向轴上不同数据点的洞察。可视化设计通常用于比较多变量数据集。
您可以在 x 轴环绕周边的笛卡尔平面中绘制图表。
如何使用推荐的商业智能图表与数据分析可视化数据
本节将使用盒须图来可视化下面的数据。
| 部门 | 年龄 |
| 发展 | 34 |
| 发展 | 33 |
| 发展 | 32 |
| 发展 | 30 |
| 发展 | 29 |
| 发展 | 21 |
| 发展 | 38 |
| 发展 | 29 |
| 发展 | 37 |
| 发展 | 34 |
| 金融 | 37 |
| 金融 | 53 |
| 金融 | 22 |
| 金融 | 47 |
| 金融 | 39 |
| 质量保证 | 46 |
| 质量保证 | 35 |
| 质量保证 | 51 |
| 质量保证 | 44 |
| 质量保证 | 41 |
| 质量保证 | 53 |
| 质量保证 | 41 |
| 图形 | 32 |
| 图形 | 35 |
| 图形 | 42 |
| 图形 | 28 |
| 图形 | 58 |
| 图形 | 31 |
| 图形 | 37 |
| 图形 | 38 |
| 训练 | 29 |
| 训练 | 43 |
| 训练 | 48 |
| 训练 | 48 |
| 训练 | 55 |
| 训练 | 38 |
| 训练 | 37 |
| 训练 | 26 |
| 训练 | 31 |
| 人力资源 | 30 |
| 人力资源 | 23 |
| 人力资源 | 29 |
| 人力资源 | 29 |
| 人力资源 | 51 |
| 人力资源 | 50 |
| 人力资源 | 27 |
| 人力资源 | 37 |
| 人力资源 | 30 |
请注意，从表格数据（上图）中得出有意义的见解是多么具有挑战性。
要可视化上面的表格数据，请按照以下简单步骤操作：
- 单击扩展，然后单击ChartExpo 的图表、图表和可视化以打开。
您将在右侧部分看到附加组件。
- 您可以单击添加新图表以继续查找您自己选择的可视化。
- 让我们找到“盒须图”。并单击它继续。
- 现在您可以将数据放在工作表中并选择 ChartExpo Add-on 中的列，如下所示，然后单击 Create Chart 按钮。
商业智能和数据分析有什么区别？
让我们更多地了解商业智能和数据分析之间的区别。
情报和数据分析？
- 商业智能是使用人工智能和机器学习工具来分析数据集以获得洞察力的实践。另一方面，数据分析是分析原始数据以获得洞察力的科学。
- 数据分析可以帮助您将原始或非结构化数据转换为有意义且可操作的答案。相反，商业智能在许多组织中实施，以增强决策和运营能力。
此外，它仅对存储在仓库中的历史数据实施。
- 所有描述性分析都属于商业智能的范畴。一些预测分析也构成了 BI。
毕竟，如果您不打算使用分析来采取行动来增强未来的结果，为什么还要看分析呢？然而，规范性分析超越了 BI，进入了数据分析领域。
我们在哪里画线？
- 商业智能依赖于数据。如果管理人员接受过使用可视化工具的培训，他们就可以创建自己的 BI 报告。
另一方面，数据分析需要更高水平的数学和统计专业知识。数据科学家采用大数据集并应用算法以获得深入的洞察力。
它依靠算法、模拟和定量分析来确定关系、趋势和比较洞察力。BI不会发生这种情况。
- 数据分析不是回答有关发生了什么的问题，而是提供对事情发生原因的洞察。
任何给定问题的答案只会被查看一次，并用于在解决问题时通知下一个问题。”
常见问题解答：
数据分析的作用是什么？
数据分析是与调查数据以寻找隐藏答案相关的所有活动。
其主要目标是让其他利益相关者更容易访问和理解洞察力。这就是您为发现、解释、可视化和讲述数据中的模式故事而采取的所有步骤，包括人类和机器支持。
商业智能的作用是什么？
商业智能由将原始数据转化为可操作洞察的流程、架构和技术组成。
您可以使用它将数据转换为可操作的情报和知识。商业智能直接影响企业的战略和战术决策。此外，它支持使用历史数据而不是直觉做出基于事实的决策。
包起来：
有一个普遍的误解，即商业智能与数据分析的含义相同。
数据分析是使用数据和工具做出业务决策的广泛领域。相反，商业智能 (BI) 是指收集、存储和分析公司活动产生的数据的程序和技术基础设施。
这是一个广泛的术语，包括数据挖掘、过程分析、性能基准测试和描述性分析。
Google 表格是全球专业人士和企业主首选的流行数据可视化工具之一。
我们建议我们的读者使用 ChartExpo 插件来增强他们的 Google 表格。
ChartExpo 有不同的现成、有洞察力和视觉吸引力的图表。此外，它具有直观的界面，这意味着您不需要编码或编程技能来可视化您的数据。
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