公司在实施商业战略时考虑了一些关键目标：降低成本、提高效率和增强盈利能力。
商业智能可以在这些领域增加巨大的价值，这就是为什么商业智能和数据分析方面的专业人员需求量很大。2017 年 IBM 报告，美国对数据科学家的需求预计将增加到到 2020 年将达到 28%.现在我们就在这里。
商业智能涉及对过去和当前数 自雇数据 据的分析，以便为明智的决策提供实用见解。数据可能因需求而异。例如，它可以包括在特定时间段内产生的销售额、客户行为或运营成本。数据分析通常还涉及规范分析和预测模型。
经验丰富的专业人员将这些方法和其他方法与人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术相结合。随后，组织在非结构化和结构化数据中发现趋势，这使他们能够收集有价值的见解，这些见解可能在未来提供战略优势。
填补空白
作为整体商业战略的一部分，投资商业智能的公司可以期待一系列优势，包括降低成本、获得政策见解和提高效率。然而，根据贝恩公司，其中只有 4% 的公司使用了正确的资源组合（人员、工具和数据）。
本质上，商业智能从业者使用数据分析来寻找不同数据类型中的模式和趋势。例如，他们可能会采取元数据（或揭示其他类型数据信息的数据），并用它来查找或确定某些数据是如何被过滤、查询或分析的。然后，他们可以将研究结果转化为数据，以增强高管层的决策能力。