商业智能

旧的信息管理系统不能轻易地读取数据信息，也不能轻易进行可视化面板展示。在这种情况下，BI厂商应运产生，并提出了商业智能概念。BI的最初目的是什么？企业已经拥有了一定数量的信息系统，这些系统积累沉淀了大量数据，而这些数据不易轻松使用。

对企业来说，商业智能BI不能直接产生决策，而是利用BI处理后的数据来支持决策。

市场与销售之间的信息孤岛、客户的日益多元与多变、销售过程中的主观性，都有可能丢失线索，或延长本就长得可怕的销售周期。2018年，B2B企业若想提高线索的质量与数量，更顺利地走完整个漏斗，需要知道以下三个战略。

近日， Gartner发布了2018年版“分析型数据管理解决方案魔力象限”（简称DMSA）。GBase南大通用成功进入该象限，并在前瞻性方面领先阿里云与华为。

2017年中国商业智能行业研究报告。

本篇文章，我们将“学以致用”，为一家假想中的SaaS公司搭建数据看板。是否已经摩拳擦掌，跃跃欲试了？

SaaS业务在头几年会面临重大的损失，并通常伴随着现金流问题。这是由于SaaS业务在前期必须大量投资才能获得客户，而从投资中收回利润却要等待很长一段时间。企业决定增长的速度越快，前期损失就越大。许多投资者／董事会成员都不理解这一点，经常在该踩油门的时候踩了刹车。

本篇文章，我们将与您一起携手深入指标丛林的腹地，将至关重要的“客户成功指标”纳入囊中。

SaaS利润构成与传统软件利润的构成有何区别？SaaS业务模式具有什么独特的优势？连接SaaS客户成功与业务成功的关键是什么？

借助低代码开发平台，可以更高效地理解中小企业的信息化项目需求，控制项目开发的成本，同时适应中小企业信息化需求变化快和缺乏专业技术人员进行项目维护的特点，是开发中小企业信息化项目的最佳选择。

商业智能（BI）努力的是企业与数据之间的“最后一公里”，而新一代商业智能云平台要做的，则是企业和数据之间的“额外一公里”，让你跟数据的关系从0距离变成负距离。深入，再深入一点。

商业智能代表了为决策者提供辅助的一系列技术，而数据分析则代表了处理数据的一系列工具，并且作为一个统称，涵盖了数据仓库、企业信息管理、商业智能、企业绩效管理和企业治理。

历史上看，OR、BI、AI似乎都没能很好地建立起高度可依赖的商业决策支持系统。借助于AI领域的最新进展，三者结合催生了新的商业决策支持模式，即Intelligent Business。

在传统BI时代，企业的数据意识并不强，BI更多应在工具层面去提升效率，比如人工取个数很慢，就搞个自助取数工具，其效果好过搞高大上的模型或专题分析。

数据发现、自助式BI和主数据/数据质量管理是当前最重要的三个BI趋势