决策智能与商业智能的3个不同之处

决策智能利用AI驱动的自动化和数据分析来发现关键驱动因素、模式、异常和不易看到的细分。

如今，企业需要利用这些数据解决大量数据和日益复杂的业务决策，但获得快速分析和洞察并非易事。事实上，NewVantage合作伙伴的一项调查显示，只有24%的公司认为是数据驱动的，而Gartner发现只有30%的员工使用分析和商业智能（BI）工具。不仅使用这些工具的员工数量很少，而且他们甚至可能没有合适的工具可供使用。传统商业智能工具的问题在于，其重点在于报告、可视化仪表板和其他形式的描述性分析。现代数据组织利用一系列描述性、诊断性、预测性和规范性分析来为洞察驱动的行动提供信息，但受限于使用不同工具的孤立方法，这减慢了整体分析工作流程并进入决策智能。

决策智能提供了一种弥合这些洞察差距的方法，帮助用户大规模做出更好、更快、以洞察为导向的决策，并不断改进。Gartner曾预测，到2023年，33%的大型组织将采用决策智能，决策智能已从默默无闻飙升至2022年的首要战略技术趋势。但是，组织如何确定他们需要哪种解决方案，决策智能还是BI？以下是决策智能与商业智能的三个不同之处。

1）决策智能将BI和数据科学（即描述性、诊断性和预测性分析）联系起来

团队正变得举步维艰，数据科学资源越来越少，每天要处理多个数据请求，因此更快、更深入地进行分析也成为一项挑战。商业智能(BI)适用于描述性分析，以解答哪些KPI或指标发生了变化。虽然用户可以轻松了解“什么”，但在使用传统商业智能工具时，他们无法始终获得支持其行动和决策所需的更深层次的数据内容——“为什么”。因此，分析使用者必须依赖分析创建者，这减慢了决策速度。

决策智能可以加快识别“为什么”（诊断性分析）背后的“什么”（描述性分析），从而更容易找到数据中的“如何”（预测性和规范性分析）。简而言之，预测性分析关注的是将会发生什么，而规范性分析关注的是它将如何影响结果。获取这些信息可以大大减少制定战略、战术和运营决策所需的时间和精力。这在构建数据决策驱动型战略时至关重要。

2)分析师强大，业务团队轻松上手

商业智能(BI)专注于强大的报告和报告功能，但缺乏数据专家和分析师所期望的更高级的分析能力、自动化和强大功能。此外，企业要么无法招聘到足够的数据科学人才，要么现有团队的服务不足，这使得企业更难收集关键的数据洞察。根据TechJury的数据，2020年数据科学和分析的职位空缺达到约270万个，这意味着企业很难招聘到能够处理其数据的专家级分析和数据科学家。企业需要能够帮助分析师获得数据科学家高级能力并生成业务所需分析洞察的工具。

另一方面，决策智能则同时适用于分析消费者和分析师。决策智能通过自动将业务问题（使用自然语言）转换为大数据搜索查询，极大地简化了决策的复杂性。分析师和数据专家可以自动化数据分析，并生成传统上只有数据科学家才能获得的洞察，同时还能使用他们熟悉的工具，例如SQL和Python。无论数据技能如何，决策智能都能让这些群体以通俗易懂的语言灵活地探索和分析数据，使其像谷歌搜索一样简单直观，从而实现数据探索和分析的民主化。

3)决策智能包含智能自动化

商业智能(BI)专注于可视化聚合数据，而非从海量未聚合数据中挖掘精细洞察。决策智能利用人工智能驱动的自动化和数据分析来发现关键驱动因素、模式、异常以及不易察觉的细分领域。如果没有智能自动化，分析师、数据科学家和IT团队将被迫手动处理数据，这可能需要数小时甚至数天的时间。由于这种手动流程，团队常常会错过重要的洞察。

根据Smartsheet的《工作场所自动化报告》，近60%的受访员工估计，如果将重复性工作自动化，他们每周可以节省6个小时或更多时间，几乎相当于一个完整的工作日。决策智能包含自动可视化、自动洞察、自动准备、自动机器学习和主动智能等功能。这不仅使数据分析工具更加普及，使任何人都能发现洞察，而且还实现了流程自动化，提高了效率，并降低了与人为错误相关的风险。

由于市场上有众多分析工具，因此很难辨别哪种工具能够真正帮助组织实现数据驱动。任何受到当前人才短缺影响并在手动数据分析上浪费人才的组织都应该考虑DI和BI之间的关键区别。决策智能能够将人工智能驱动的分析功能交到日常用户手中，加速分析并自动化手动任务，从而使组织比以往任何时候都更容易实现数据驱动。