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如果您听说过摩尔定律，那么您将知道在两年的时间里，计算机的容量在内存存储和速度方面提高了两倍，从而导致这些设备生成的数据呈指数增长。更好的设备将比其前辈产生更多的数据。相信您一定已经听到过数百次“数据是新石油”的说法，根据emc的预测，2020年我们有44万亿千兆字节的数据。

那么我们如何处理如此庞大的大数据促进业务增长？使用商业智能的数据驱动型大公司的增长以及跨行业广泛采用大数据是业务的未来。商业智能通过简化的操作和流程推动了业务革命。您可以通过多种方式在业务中使用大数据并成倍增长收入，本文中将讨论所有主要方法。

与大数据和商业智能一起工作

实施BI解决方案的企业对工作指标有更好的了解。BI带来的最重要的功能是最终用户可以理解的结构良好的数据表示。图表，条形图和其他可视化选项使理解大数据变得容易。让我们详细了解BI是如何授权使用大数据的。

收集和获取信息

分析和可视化是大数据的骨干。如果您没有有效地处理数据并采用业务中的发现，那么数据将毫无用处。有几种不同的BI工具，可用于处理公司中以及客户的每条数据。

第一个重大好处是可以轻松访问您企业中的各种信息。仅举一些访问示例，拥有实体店的公司可以轻松地管理数据，包括：

• 营业额
• 库存
• 购买
• 薪水
• 客户评论和产品反馈
• 特定产品的销售
• 其他数据全部集中在一个地方

与使用其他常规方法不同，只需单击一下即可查看信息，例如过去三年中的收入增长。预测特定月份的工作量和销售量也很容易，因为您只需在大多数BI工具（例如Qlik）中选择一个模板，即可一次性获得对多年数据的详细分析。

另一个例子是社交媒体，这是全球公司关注的焦点。您可以通过分析特定的数据集来检查对特定产品，服务或公司的情绪。管理和了解各种结果社交媒体平台是一项艰巨的任务，但是使用BI工具已使平台变得更容易。

简化决策过程

公司猜测并使用预测模型来预测其决策结果和产品发布中的特定更改的日子已经一去不复返了。现在，您可以使用过去的数据高精度地预测大多数选择的结果。

公司可以通过分析过去一年的销售数据来预测其产品的未来需求和库存需求。该软件最好的部分是所有内容都是可自定义的，您可以更改特定组件以适合您的需求。更改月份，产品，商店，库存类型等非常容易。

使用机器学习功能预测购买行为

到目前为止，这是大数据最强大，最有效的使用方式之一。大数据已彻底改变了营销行业。您现在可以进行数以千计的实验，并以无休止的方式优化广告系列。机器学习与大数据集成的功能可以帮助您分析趋势和购买行为。

您选择联系潜在客户的时间以及通讯或广告平台可以为您带来改变。您可以使用公司和广告系列数据来分析某些因素，包括：

• 与潜在客户联系的最佳时机
• 进行特定广告系列的最佳时间
• 确定市场情绪
• 分析销售脚本的A / B测试的影响
• 在广告素材和电子邮件新闻稿之间进行选择，以实现最佳效果
• 数以千计的其他可能性

改善客户服务

聊天机器人的使用正在增加，从这些对话中获取的数据可以帮助您进一步改善未来的沟通。机器学习功能使公司能够分析客户面临的常见问题。这些都可以解决，您可以利用由数据洞察力提供支持的聊天自动化功能来改善客户服务。

分析社交媒体的趋势和情绪

如上所述，大多数公司都在努力利用其在社交媒体上的代表性和增长。社交媒体也是最重要的数据来源之一，并且在这篇文章中很难涵盖此类数据的所有可能性（因为数量太多）。

此数据最重要的应用是分析您公司或产品的公众意见。像这样的工具微软自动化 和 Power BI服务结合起来可以帮助您跟踪公司的反馈。这些工具带有内置的算法，这些算法将“好”，“很棒”，“快乐”等词语视为积极情绪，将“可怕”，“最糟糕”等词语视为不良情绪。

您还可以在各种社交媒体渠道和平台上跟踪和分析对公司或产品的每次提及。

社交媒体数据分析的另一个应用是确定公司广告素材和产品发布的最佳性能的时间。您可以使用数据预测广告系列的最佳时间和受众群体类型。这使您可以扩展潜在客户列表并了解市场。

竞争对手分析是公司发展中最关键的因素之一，您可以轻松访问和分析竞争对手数据以改善公司流程。

改善公司的运营

当商业智能解决方案不流行时，商业世界就完全不同了，并且 数据分析不常见。您不再需要制作Excel工作表，然后再比较电子表格以分析完成任务的最快方法。

大数据可以帮助您成倍地提高流程效率。使用数据洞察力有很大改进潜力的一些部门是：

• 供应链管理
• 客户服务与回应
• 根据时间和要求分配员工
• 价格波动
• 制造流程和运营
• 劳动成本
• 其他许多部门

使用BI工具，您可以分析每个部门的每个步骤，并进行改进以提高效率。实际上，公司可以利用成千上万的机会和可能性来扩大竞争。您要做的就是创建一种数据分析文化，并找到正确的来源来收集业务流程中的数据。数据分析的世界在不断发展，我们将看到几乎每个具有数据功能的行业的业务中断。

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