如果有人声称可以消除与业务有关的所有风险，那么很多人并不相信。各行业的组织总是被来自各种来源的多重风险包围，例如市场波动和冠状病毒疫情这样的灾难性事件。因此，如果具有降低风险的有效方法，那么每个组织都希望采用。
不幸的是，对于避免风险来说并没有神奇的魔法。组织需要学会如何应对风险。商业智能在帮助组织如何克服风险或使风险最小化方面起着关键作用。商业智能是一个总称，旨在为组织收集、存储、分析数据，并提供洞察力，以便做出更好的决策。近年来，许多科技巨头为其客户创建了一些商业智能工具。
通过使用预测性分析咨询，商业智能可以通过具有价值的见解帮助组织做出决策。此类数据使组织能够预测和估计未来的风险，并相应地开展工作。在实施商业智能策略之前，组织需要进行适当的规划。没有适当的规划，将会面临失败。需要记住的是，商业智能是一种智能工具，并且像其他工具一样，需要聪明的人更高效地开展工作。
清理信息
在商业智能工具中输入任何数据并不能满足组织所需的洞察力。这是大多数利用商业智能进行决策的组织犯下的最主要的一个错误。即使使用定制的商业智能软件，这样做也难以达到组织的目标。在商业智能中馈送非结构化数据可能最终导致混乱。因此，组织要制定清理战略，以获得预期的结果。
因此，组织从商业智能开始，为其数据提供某种结构。在将数据输入软件之前，需要先清事数据。组织通常有大量的数据需要清理，其中包括销售统计信息到社交媒体帖子。
为了处理如此庞大的数据，需要某种形式的分类。否则将会陷入困境。因此，需要分析的大量数据应该适当地清理以满足预定标准。这样的过程将使这些数据易于建模、分析和预测。总之，数据在清理之后，组织可以通过商业智能工具从这些数据中获取一些有价值的见解。
数据清洁的标准完全取决于组织的目标。由于流程与每个业务资料相关，因此组织需要自己完成。以下是一些可以帮助企业进行数据结构设计的要点：
- 定义期望从数据分析中实现的目标。
- 数据实现结构化以实现这一目标。
- 需要专业人员分析数据。
- 确定采用数据的最佳格式。
集成商业智能解决方案以进行分析
现在是与商业智能开发人员一起工作的时候了，组织使用所需的工具从数据源中提取数据，收集程序应保留相关信息，并忽略无关信息。在完成之后，该工具应该可以对数据实现结构化，并最终将其保存在数据仓库中。
通过从数据源中获取原始数据，将其转换为有价值的数据资产，对其进行分析并为组织提供深刻的见解，这样的过程可以创建主要的工作流程。这一过程将根据组织的选择，以视觉、报告或任何类型的格式提供见解。组织的工作流程方法将是商业智能策略成功的决定因素。如果成功对数据进行了清理，则可以期望从商业智能工具获得准确的估计。商业智能软件最好的一方面是，它可以提供实时见解，从而进一步降低即将出现的风险。
总之，完整的商业智能流程应回答以下提到的问题：
- 业务如何在短期和中期运行?
- 如何为风险做好准备?
但是，组织还应该在工作流程规划中展示自己的才智，以获得更好的结果。
如果组织了解自己的业务，并且知道如何解释结果以做出最佳决策，则商业智能软件可能是最好的伙伴。该软件可以建议应该采取的步骤，但是由组织决定是接受还是放弃。商业智能软件可以最大程度地降低业务风险，但是组织的工作人员应该运用自己的专业知识和经验，从数据分析中获得最大的收益。
无论组织拥有多么复杂的商业智能工具，都需要拥有可靠的数据模型，并且要有熟练的专业人员来从商业智能提供的业务洞察中提取大部分信息。如果组织根据糟糕的商业智能策略做出决策，那么最好不要执行，因为这会导致更多的破坏。成功的商业智能应该从多个来源收集数据，并在指定条件下提供全面的视图。
因此，组织是否实施商业智能取决于自己的选择。如果有一支熟练的员工队伍可以正确清理数据，那么商业智能工具对组织可能来说是一个福音。商业智能使组织可以轻松地预测未来风险，并随时准备应对。
