开发良好的 BI 解决方案是公司的成功因素之一。它通过实现主动优化并成为 BI 驱动型公司，为提升您的业务做出贡献。深思熟虑的商业智能战略确保从大量投资到 BI 解决方案的投资回报率。
根据2020年全球企业状况分析调查，"只有52%的一线员工能够访问其组织的数据和分析"，这是员工数据素养的障碍。在本文中，我们将分享如何规划 BI 战略，从而提高贵公司的数据素养，并将其转变为 BI 驱动的企业。
使用 BI 策略定位的潜在价值
要从您的数据中获益，您需要从了解数据潜力开始，以解决您的业务问题。经过深思熟虑后实施的 BI 解决方案使公司能够：
提高运营效率
您可以理解和改进每个操作过程，从而创造潜力来推动收入。
更好地管理风险
BI 软件通过高级分析增强能力，可评估风险（无论是日常运营中的风险还是战略决策的风险）。例如，在制造业中，它提供了预测机器故障的机会，从而降低了运营成本。
创造新产品/服务，提升客户体验
您可以根据实时客户数据（互动、交易、反馈、情绪等）定制您的产品和服务。因此，通过以客户为中心的决定，您可以发展出您的顶级产品线。
优于竞争对手
贵公司通过研究竞争对手的绩效并采用最佳实践，能够发现改进的机会。
获得即时决策的自主权
自助 BI 解决方案采用4 种数据分析，可帮助公司快速应对不断变化的业务需求，并运营不同的业务环境，而无需让 IT 团队参与。在我们的BI 演示中，您可以看到自助 BI 解决方案的直观界面如何使您轻松发现趋势和模式并回答您的业务问题。
我们专有的 BI 战略成熟度模型
科学软公司借鉴了16年的BI经验，制定了自己的BI战略。我们的成熟度模型允许逐步获得BI 收益，从需要最小投资的分析开始，并转向更深入的见解：
有限的临时优化
在此阶段，公司利用已获得的数据来调整其当前流程。让我们在这里树立一个榜样：X公司发起一场营销活动，以增加某一产品的销售，但似乎毫无结果。公司需要了解原因，并定义需要做出哪些调整。
作为起点，公司评估其数据 - 当前可用的数据源以及检索到的数据如何有益。换句话说，公司根据其改进营销活动的潜力来评估数据。公司通过进行数据质量管理，同时确保数据质量。否则，低质量的数据会完全诋毁公司的尝试。然后，使用描述性和诊断分析的组合来定义营销活动到底出了什么问题以及结果的原因。当问题及其根本原因被定义时，营销活动可以相应地进行优化。
主动优化
在这个成熟阶段，该战略以实施 BI 解决方案为前提，该解决方案旨在获得新的见解，以找到更详细的持续优化选项。让我们回到前面提到的公司X，该公司即将推出一个新的营销活动。这一次，由机器学习能力启用的预测性和规范性分析增强的 BI 解决方案使公司能够提前定制其营销活动。
成为一家 BI 驱动型公司
第三个成熟阶段解决了在正确的时间向合适的人提供见解的挑战。在此阶段，X 公司使用自助 BI 软件，让其业务用户（根据其用户角色）独立，无需让 IT 部门参与即可快速做出数据驱动决策。这样，所有级别的员工都可以访问与其任务相关的数据，这有助于在整个企业中扩大数据素养。
