前 5 名企业商业智能平台

选择正确的企业商业智能报告工具对于提取可行的见解和指导明智的战略决策至关重要。 有多种可用选项，选择最合适的平台具有挑战性。

本文重点介绍了前 5 个企业 BI 解决方案，从而简化了选择过程。 我们的目标是为您提供必要的信息，以选择满足您的分析需求并增强组织的数据报告和决策流程的工具。

首先，您的数据准备好用于 BI 和可视化了吗？

在深入研究商业智能平台之前，请确保您的数据已为 BI 工具做好准备。 这是一个简洁的入门清单：

1. 数据准确性：进行审核以验证数据源的准确性。 不准确的数据可能会误导决策过程。 考虑在可能的情况下实施自动验证规则。
2. 数据一致性：协调不同来源的数据格式和单位以确保一致性。 差异可能会导致错误的分析。 如果有的话，通过集中式数据管理平台标准化数据输入。
3. 数据完整性：识别并解决数据集中的任何缺失值或差距。 不完整的数据可能会导致有偏见的见解。
4. 数据组织：使用清晰的分类和标签逻辑地构建数据，以便于轻松访问和分析。 实施元数据管理策略以增强数据的可发现性。
5. 数据集成准备情况：评估您的数据集是否已准备好无缝集成到 BI 工具中。 这可能涉及数据格式转换或架构对齐，以确保与您的 BI 软件的兼容性。
6. 数据安全：检查您的数据处理和分析流程是否符合行业特定的数据保护法规，例如 GDPR 或 HIPAA。
7. 数据治理：制定和实施数据治理策略，定义组织内如何收集、存储和使用数据。 这可确保持续的数据质量和完整性，这对于可靠的分析至关重要。

确保您的数据满足这些关键标准是任何 BI 和可视化项目的关键。 Improvado 可以为您完成所有这些步骤，从任何营销来源的数据聚合到加密传输到您选择的 BI 解决方案。

作为一个全面的营销数据聚合和管理解决方案，Improvado 可以无缝地从任何来源收集数据，并确保其满足准确性、一致性、完整性和安全性的标准。

是什么造就了出色的企业商业智能工具？

选择正确的企业商业智能平台不仅仅是功能。 这是为了找到符合您的战略目标和分析需求的解决方案。

在本节中，我们将揭示区分顶级企业 BI 解决方案的基本品质，为您提供清晰的路线图来选择可增强决策的系统。

无缝集成能力

最好的企业 BI 工具可以与从遗留系统到现代云应用程序的所有内容集成，而不需要大量的自定义编码。 他们使用 API 和连接器来简化数据摄取，确保整体数据环境。

高级分析和数据建模

这些工具支持复杂的数据建模技术，允许用户跨多个维度分析数据。 最佳企业数据分析平台结合人工智能和机器学习算法来自动执行模式识别、异常检测和预测分析，将原始数据转化为可操作的见解。

实时数据处理

通过内存计算实现实时处理，大大减少查询响应时间并支持流数据分析。 这一功能对于利用市场变动至关重要。

可扩展性和性能

优秀的 BI 工具可以水平和垂直扩展，在不降低性能的情况下容纳更多数据和用户。 它使用数据分片和负载平衡等技术来管理大型数据集和并发用户查询，确保所有利益相关者都能快速获取见解。

强大的安全框架

良好的企业商业智能平台可提供细粒度的访问控制、传输中和静态加密，并符合 GDPR、HIPAA 和 SOC-2 等行业标准。 它还应该提供数据访问和更改的审计跟踪，帮助组织维护数据治理和法规遵从性。

自动报告和警报

自动化功能包括安排报告以特定时间间隔运行以及根据数据阈值设置警报。 这不仅节省了分析师的时间，还确保利益相关者立即了解关键指标、趋势或问题，从而能够快速响应动态的市场状况。

最佳企业商业智能软件解决方案

根据详细的标准和实践经验，以下是最佳企业商业智能平台的前五名选择。 这些工具在数据集成、分析、用户体验和可扩展性方面表现出色，为数据驱动的决策提供强大的支持。

1.微软Power BI

数据整合能力

Microsoft Power BI 是一种流行的企业商业智能解决方案，支持从电子表格到复杂的本地混合数据仓库等多种数据源。 它使用户能够将不同的数据集整合到一个统一的视图中，从而促进全面的分析。 这种级别的集成对于希望利用来自多个业务部门或平台的数据的企业特别有利。

除了直接 API 连接器之外，Power BI 还提供其他几种数据聚合和集成选项：

• DirectQuery允许实时数据查询，无需将数据导入或复制到 Power BI，这对于处理大型数据集或需要最新数据时特别有用。
• 本地数据网关可实现从本地数据源到云中 Power BI 服务的安全数据连接。
• 复合模型功能允许用户将多个来源的数据组合成一个模型。 这使分析师能够创建利用导入数据集和 DirectQuery 源中的数据的报告，从而灵活地处理复杂的数据场景。

数据转换与分析

Power BI 数据转换功能的核心是查询编辑器。 查询编辑器支持各种转换，包括过滤、排序和合并数据集，从而更轻松地清理和准备数据以供分析。 其直观的界面使用户能够以最少的编码应用复杂的转换。

Power BI 的 DAX（数据分析表达式）语言是一项出色的功能，提供用于创建自定义计算和度量的高级功能。 此功能使分析师能够发现更深入的见解并推动更明智的战略决策。

对于跨多个 Power BI 模型管理数据或需要在不同报表之间共享数据的企业来说，数据流是另一个关键功能。 数据流允许用户定义和自动化数据准备流程，将生成的数据存储在 Power BI 服务中。 这种集中式数据管理方法可确保报告和模型之间的一致性，减少冗余并提高数据处理效率。

数据可视化和定制

Power BI 提供了各种可视化选项，从基本图表到复杂图表，所有这些选项都可以自定义，以满足企业的品牌和报告需求。 拖放功能使非技术用户也可以使用它，同时仍然为那些希望深入研究的人提供深度。

人工智能和高级分析

该平台最具创新性的方面之一是其人工智能和机器学习功能的集成。 Power BI 支持预测分析、趋势指示器，甚至用于查询数据的自然语言处理。

此外，Power BI 通过分页报表增强了可访问性。 此功能适合没有丰富 SQL 知识的用户，使他们能够生成详细的格式化报告。 分页报告使组织内的所有技能级别都可以获取全面的数据见解。

为企业用户提供实用见解

Power BI 是一个强大的企业分析平台。 其可扩展性以及与其他 Microsoft 产品（例如 Azure 和 Office 365）的集成使其成为现有 IT 生态系统的无缝补充。 其安全功能和符合行业标准可确保数据治理和隐私问题得到充分解决，这对于大型组织至关重要。

2. 画面

数据整合能力

Tableau 是最好的企业商业智能工具之一，可与广泛的数据源无缝连接。 这包括云服务、大数据解决方案以及 MySQL 和 SQL Server 等 SQL 数据库。 作为 Salesforce 系列的一部分，Tableau 受益于与 Salesforce 产品的本机集成。

数据转换与分析

Tableau Prep 是一个关键组件，它简化了数据清理、重塑和组合的过程，使其可供分析。 拖放界面简化了复杂的数据准备任务，使用户能够更多地专注于分析，而不是数据整理。

在分析方面，Tableau 允许用户深入研究预测分析，而无需高级统计知识。 趋势分析、预测和假设场景等功能可直接在平台内访问，提供强大的工具来发现可推动战略营销决策的见解。

数据可视化和定制

Tableau 支持全面的可视化类型，使用户能够通过简单的图表、复杂的交互式地图以及介于两者之间的所有内容来传达复杂的数据故事。

该平台允许创建交互式仪表板和工作表。 仪表板将多个可视化效果组合到一个视图中，提供数据见解的全面快照。 工作表更有针对性，通常包含用于详细分析的单个可视化。

Tableau 提供了广泛的个性化选项，包括调整颜色、字体和布局等视觉元素以符合公司品牌或特定演示要求的能力。 这种级别的定制扩展到将图像和 Web 内容合并到仪表板中。

Tableau 拥有名为 VizQL 技术的数据查询和可视化语言。 VizQL 将用户在 Tableau 界面上的拖放操作转换为数据查询。 本质上，它允许用户创建可视化并进行分析，而无需编写一行代码。

人工智能和高级分析

Tableau 集成了先进的 AI 功能来简化分析流程：

• “询问数据”功能允许用户以自然语言提出问题并获得可视化答案，使所有技能水平的数据探索变得直观。
• 通过解释数据，用户可以自动洞察数据点，发现潜在趋势或异常情况，而无需手动分析。
• 通过与 Salesforce 的 Einstein Discovery 的连接，Tableau 提供预测分析和可行的建议，使企业能够根据数据驱动的见解预测趋势并优化策略。

对于那些寻求更深入分析的人来说，Tableau 有助于整合来自 R 或 Python 的外部分析模型，使用户能够直接在仪表板中利用先进的统计和机器学习算法。

为企业用户提供实用见解

虽然 Tableau 提供了一些基本数据操作的功能，但其功能主要用于分析已经正确构建、格式化和清理的数据。 这就是为什么企业用户经常使用自定义 SQL 或第三方数据转换解决方案在数据到达 Tableau 之前对其进行预处理。 这还可以通过减少 Tableau 上的负载并确保仅导入相关数据来显着提高性能。

3.多莫

数据整合能力

另一个强大的企业 BI 解决方案是 Domo。 该平台为 1,000 多个数据源提供预构建的 API 连接器，包括利基行业特定系统。 该平台还提供 Connector Dev Studio IDE 来构建自定义连接器、数据上传功能和其他选项来摄取大量数据。

数据转换与分析

Domo 提供一系列数据转换工具，旨在满足不同水平的技术专业知识和分析需求：

• 拖放式提取、转换、加载 (ETL) 允许用户直观地定义和排序操作，并执行简单的转换，例如映射值、拆分列、过滤行等。
• 基于 SQL 的 ETL 允许分析师执行复杂的转换并组合数据集。
• 数据科学套件支持 R 和 Python，为旨在进行复杂分析或开发预测模型的高级用户提供服务。 与 Amazon Sagemaker Autopilot 等工具集成有助于直接在 Domo 中部署机器学习模型。

必须承认 Domo 全面的数据转换工具具有陡峭的学习曲线。 新用户常常低估精通所需的时间和资源。

数据可视化和定制

与列表中的其他企业商业智能工具类似，Domo 支持多种可视化类型，从标准折线图和条形图到更复杂的选项，如气泡图、雷达图和通过 Domo 可视化 SDK 开发的自定义可视化。 该 SDK 使分析师能够创建适合其特定分析需求的可视化组件。

另一个值得注意的功能是 Domo 的移动优先设计理念，确保仪表板和可视化效果针对移动设备上的显示进行全面优化。 对于需要随时随地获取业务洞察的高管和现场团队来说，这种考虑尤其有价值。 此外，Domo 将协作功能直接整合到其可视化套件中，允许用户分享见解、注释仪表板，甚至在平台内发起讨论。

人工智能和高级分析

Domo 结合人工智能和机器学习来提供预测分析和自动洞察生成。 其人工智能工具 Mr. Roboto 能够进行预测、模式识别和异常检测，提供可显着影响战略规划的可操作情报。 例如，它可以预测销售趋势或突出显示意外的数据变化（例如网站流量下降），从而使企业能够迅速采取行动。

为企业用户提供实用见解

Domo 广泛的企业分析工具既是其最大的资产，也是其最大的挑战。 该平台快速引入新功能有时会使现有工具望尘莫及，导致人们对特定 Domo 组件投资的寿命和相关性产生担忧。 用户对他们认为被忽视的更新和对反馈的回应不足表示沮丧。

此外，与 Domo 客户服务的互动凸显了他们在技术理解上的差距，因为代表往往缺乏解决复杂问题所需的产品知识。

4.Qlik

数据整合能力

Qlik 支持广泛的数据源，包括基于云的应用程序、数据库和本地系统，使企业能够创建统一的数据存储库。

Qlik 的独特之处在于其关联引擎，它允许用户探索所有数据之间的联系，而不受预定义查询或线性探索路径的限制。 此功能对于需要全面了解数据以发现推动战略决策的见解的营销决策者尤其有价值。

数据转换与分析

Qlik 数据转换功能的核心是其脚本编辑器。 分析师可以利用此工具执行复杂的数据转换，包括条件逻辑、聚合函数和数据分组，这对于准备通常来自不同来源和格式的营销数据至关重要。

Qlik 鲜为人知但非常有价值的营销数据分析功能之一是其有效处理时间序列数据的能力。 这对于分析一段时间内的趋势至关重要，例如客户行为变化或季节性对销售的影响。 Qlik 允许直接在脚本编辑器中创建日历表，从而轻松比较不同时期的数据。

数据可视化和定制

Qlik 在可视化领域的独特之处在于它的关联引擎，它允许动态数据探索。 用户可以与可视化进行交互，从多个角度实时深入、过滤和探索数据。 这种交互功能对于需要深入研究客户数据、营销活动绩效和市场趋势以提取可行见解的营销人员来说尤其有价值。

Qlik 提供广泛的定制选项，使用户能够设计突出显示与其特定目标最相关的 KPI 和见解的仪表板。 除了自定义外观之外，用户还可以将高级分析和预测模型直接嵌入到仪表板中。

人工智能和高级分析

Insight Advisor 是由 AI 驱动的 Qlik 的主要功能。 它充当人工智能驱动的助手，可以根据手头的数据生成自动见解、建议关联并推荐可视化。

Advisor 使用自然语言处理 (NLP) 以简单语言理解用户查询。 这使得营销专业人员能够提出有关其数据的复杂问题并获得富有洞察力的答案，从而简化具有不同专业水平的用户的数据分析过程。

Qlik 强调人工智能治理，提供了一个用于管理人工智能功能内的数据道德、隐私和安全的框架。 这对于处理敏感客户数据的企业至关重要，确保以安全、合规的方式进行人工智能增强分析。

为企业用户提供实用见解

Qlik 独特的关联模型使其在企业分析领域脱颖而出，与传统的基于查询的 BI 工具相比，它提供了更流畅、更直观的数据探索体验。 该模型允许用户在多个来源的数据点之间建立连接，而无需预定义查询，从而实现更深入的洞察并揭示隐藏的趋势。 然而，掌握 Qlik 的环境，特别是其用于数据加载和转换的脚本语言，需要一个陡峭的学习曲线。

5. 观察者

数据整合能力

作为 Google 产品，Looker Studio 与 Google Analytics、Google Ads、Campaign Manager 360 和 BigQuery 等 Google 服务无缝集成，可轻松聚合数字营销和云数据。

与 Google BigQuery 的本机集成使分析师能够使用 BQML（BigQuery 机器学习）来使用 SQL 查询构建和执行机器学习模型。 稍后，您可以在 Looker 中可视化模型的输出。

除了Google的生态系统之外，Looker Studio还支持与外部数据库、CSV文件和各种第三方平台的集成，总共提供了800多个预构建的数据源连接器。

数据转换与分析

Looker 数据操作功能的核心是 LookML，这是一种专门的建模语言，使用户能够在平台内定义和转换数据。 LookML 提供了一种灵活的、基于代码的方法来创建复杂的数据模型，确保分析师可以定制数据结构和关系以满足特定的分析需求。

此外，Looker Studio 利用 Looker Blocks、预构建的代码片段来进一步简化数据建模过程。 这些块可用于各种目的，从定义通用数据模式到集成第三方数据源，从而显着减少开发时间和工作量。 这种模块化方法可以快速组装定制分析解决方案，使企业更容易适应不断变化的数据需求。

除了 LookML 和 Looker Blocks 之外，Looker Studio 还提供一系列功能来支持高级数据分析。 其中包括强大的聚合功能、可定制的指标以及直接在平台内执行群组分析和漏斗分析的能力。

数据可视化和定制

该平台提供了广泛的可视化选项，从基本图表和图形到更复杂和动态的视觉表示，例如热图、散点图和通过 Looker 广泛的 API 开发的自定义可视化。

Looker 允许用户定制报告和仪表板的各个方面。 从调整颜色和字体以符合品牌指南，到配置布局以实现最佳数据呈现，Looker Studio 提供了创建专业且引人入胜的数据可视化所需的工具。 此外，过滤器和钻取等交互功能增强了用户体验，使最终用户能够以自助方式探索数据。

人工智能和高级分析

Looker Studio 利用人工智能和高级分析来增强数据探索和洞察生成。 Duet AI 是一个显着的功能，它将机器学习直接集成到分析工作流程中，提供预测、趋势分析和智能数据洞察。

除了 Duet AI 之外，Looker Studio 还整合了一系列旨在优化分析流程的 AI 功能。 其中包括自动异常检测，提醒用户数据趋势的重大偏差，以及用于直观数据查询的自然语言处理。

为企业用户提供实用见解

考虑将 Looker 集成到其分析套件中的企业用户应该意识到特定的挑战，特别是在大型数据集和可扩展性方面。 处理大量数据时，Looker 的性能可能会受到影响，从而导致查询时间变慢，并可能延迟生成洞察。 这个问题在复杂的数据模型中或执行大量并发查询时很明显。

富有洞察力的可视化从清晰的数据开始

这些企业商业智能平台肯定会简化复杂的分析，并使发现见解变得更加容易，远远超出电子表格所提供的功能。

为了做出正确的选择，请考虑公司规模、预算限制、特定用例以及团队内的数据分析经验等因素。

但不要忘记，商业智能和数据可视化首先要确保您的数据组织良好且高质量。 这就是 Improvado 之类的工具发挥作用的地方。

Improvado 可自动聚合来自 500 多个营销和销售来源的数据，简化数据准备，并与列表中提到的任何企业 BI 解决方案无缝集成。

通过针对特定营销场景（例如分析广告支出或归因销售收入）量身定制的预构建方案，Improvado 最大限度地减少了手动工作量，并降低了错误或误导性可视化的风险。 这确保了向数据分析的平稳过渡，使企业能够专注于获得可行的见解。

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