2023 年数据仓库和商业智能之间的关键协同作用

介绍

2023 年的数据洪流

2023 年，我们发现自己正处于一个数据空前激增的非凡时代。 为了正确看待这一点，可以将数据想象为新的前沿，类似于过去的淘金热。 根据 IDC 的预测，到 2025 年，全球数据总量将达到惊人的175 ZB，比 2020 年的 59 ZB 有了显着增长。

数据的激增给企业带来了机遇和挑战的二分法。 一方面，它提供了有价值的见解和提升决策过程的潜力。 另一方面，它带来了与从海量数据中管理和提取有意义的信息相关的复杂性。 随着企业应对数据涌入，对强大的数据解决方案的需求变得至关重要。 这让我们认识到数据仓库的复杂性以及商业智能在理解这一数据财富方面不可或缺的作用。

数据仓库和商业智能的复杂性

随着数据量的激增，将数据存储在优化的分析结构（称为数据仓库）中的复杂性已成倍增加。 同时，通过从这些存储的数据中挖掘见解来获得可操作的商业智能需要复杂的分析能力。 随着企业中数据规模和异构性的增长，高级数据仓库和 BI 之间的相互作用日益增强。

本综合指南将重点解释数据仓库和商业智能的关键概念及其重要的相互依赖性。

了解数据仓库

数据仓库是指将来自分布式来源的不同数据聚合到一个针对报告、分析和数据洞察而优化的集中存储库中的过程。 数据仓库将整个企业的数据集成到一致、统一的结构中。 然后，这些整合的数据将用于推动商业智能、分析、可视化和机器学习应用程序。

数据仓库的首要目的是增强数据可访问性、确保报告的一致性并促进分析——最终推动数据驱动的决策。 借助“单一事实来源”，企业可以打破数据孤岛并获得整体视图。

数据仓库的演变

虽然数据仓库首次出现于 20 世纪 80 年代，但早期的数据仓库面临着高延迟、复杂维护和有限可扩展性等挑战。 这些解决方案难以管理和分析企业战略决策所需的海量数据。 这推动了朝着更强大的数据仓库范例的创新，这些范例可以有效地利用整个组织中呈指数级增长的数据集。 初始实施的局限性刺激了强大的、面向未来的数据仓库解决方案的开发，这些解决方案能够跟上不断增长的业务数据需求。

近年来，各行业数据仓库采用率的迅速上升并非巧合。 正如作者 Paulraj Ponniah 在《数据仓库基础知识：IT 专业人员综合指南》中所解释的那样，“数据仓库不再纯粹是一个仅用于研究和实验的新想法。 它已经成为一种主流现象……在各个行业，从零售连锁店到金融机构，从制造企业到政府部门，从航空公司到公用事业企业，数据仓库正在彻底改变人们进行业务分析和制定战略决策的方式。”

没有数据仓库的企业面临的挑战

如今，实施数据仓库的公司正在实现巨大的好处，可以直接提高利润。 通过整合基于网络的技术，这些组织可以增强向整个企业决策者提供更多、更轻松的重要信息的潜力。 随着竞争压力和数据量呈指数级增长，Ponniah 有先见之明的书中的原则和用例解释了为什么健全的数据仓库策略对于寻求为人们提供可行的情报并推动成功的公司来说是无价的。

对于没有集成数据仓库的企业来说，报告和分析需要从杂乱的来源中繁琐地提取数据，然后进行复杂的手动调节。 这会导致数据差异、洞察延迟以及缺乏统一的业务数据真相。 其他挑战包括跨系统的数据重复、繁琐的报告创建、缺乏数据安全性以及由于无法使用现有数据资产回答战略问题而产生的挫败感。

现代数据仓库中的可扩展性因素

与可扩展性有限的传统本地数据仓库不同，基于云的现代数据仓库可以根据不断变化的数据和性能需求进行扩展和缩减。 Google BigQuery 等领先平台提供无服务器架构，可处理可扩展的工作负载，同时使用 ML 驱动的优化自动执行管理任务。 这种弹性可扩展性可提高成本效率，同时保证业务的数据和分析能力面向未来。

商业智能的力量

商业智能是指企业用来收集、存储、分析和可视化数据的技术、工具和流程，以得出可操作的业务见解，从而推动战略规划和提高效率。 BI 涵盖从数据管理到高级分析再到向业务决策者呈现的可视化信息仪表板的所有内容。

为什么商业智能在 2023 年很重要

到 2023 年，商业智能已成为从销售、客户服务到人力资源等各个领域的宝贵资产。 随着技术和用户行为的快速变化，商业智能使企业能够根据数据驱动的信号而不仅仅是直觉做出反应。 现代商业智能还允许更广泛的分析民主化，为战略和日常决策提供信息。

数据在商业智能中的作用

商业智能的核心是收集、存储和分析数据集，以发现隐藏的模式、相关性和信号。 干净、一致且全面的数据是商业智能的动力，并能够生成可操作的情报。 因此，强大的数据仓库策略成为有影响力的商业智能的基础。

有效商业智能的好处

当有充分集成的数据支持时，商业智能具有以下几个关键优势：

• 确定成本节约并提高运营效率
• 创造新的收入机会
• 了解客户需求和行为
• 优化定价策略
• 预测需求变化
• 与竞争对手进行基准测试
• 使员工能够做出有数据支持的决策

数据仓库和商业智能的交叉点

数据仓库如何增强商业智能

1. 数据可访问性和一致性：通过集成碎片数据，数据仓库创建了一个统一的结构，BI 工具可以无缝访问该结构，以揭示销售、财务、营销等不同职能之间的相关性。
2. 实时数据处理：现代数据仓库摄取批量和实时流数据，从而可以通过 BI 平台进行最新分析。
3. 满足不断增长的数据需求的可扩展性：基于云的数据仓库的可扩展基础架构可以根据不断扩展的 BI 和分析工作负载来调整容量。

集成数据仓库和 BI 对运营的影响

通过跨流程提供数据驱动的智能，集成数据仓库和 BI 推动了可衡量的运营改进，包括：

• 提高供应链和物流效率
• 通过预测分析降低成本
• 打破职能孤岛
• 通过分析消除浪费的流程
• 优化制造质量控制
• 加强库存管理

通过数据驱动的洞察改善客户体验

从营销到销售再到服务，数据驱动的 BI 为整个客户生命周期的决策提供信息：

• 对客户进行微细分以进行个性化促销
• 预测新兴客户需求和偏好
• 跟踪销售漏斗中的活动效果
• 实时评估客户满意度和体验
• 分析服务交互以改进解决方案
• 建立 360 度客户档案和旅程

确保数据安全和监管合规

随着数据量的不断增长，安全性和合规性变得势在必行。 现代数据仓库集成了强大的机制，包括：

• 具有基于角色的权限的精细访问控制
• 传输中和静态数据加密
• 敏感数据字段匿名化
• 数据屏蔽以限制暴露
• 全面的活动审计日志可追溯
• 验证法规遵从性的工具

亚马逊、沃尔玛、Shopify 等电子商务市场中的数据仓库和 BI。

根据 Statista 的一项调查，在 40 个国家/地区接受调查的在线购物者中，超过四分之一的人最近一次通过亚马逊进行跨境购物。 阿里巴巴/全球速卖通位居第二，17% 的电子商务用户从国外下达了最新订单。 随着全球化的迅速发展，这一数字只会不断增加。

不用说，像大多数行业一样，数据仓库和商业智能在亚马逊、沃尔玛和 Shopify 等电子商务市场的成功中发挥着至关重要的作用。 这些平台每天都会生成大量数据，利用这些数据对于卖家在这个高度竞争的环境中取得成功和扩大规模至关重要。

为什么卖家必须利用数据仓库和 BI

如前所述，企业不缺乏的一件事就是数据。 它无处不在，而且非常丰富。 然而，这里有一个问题——轻松访问这个信息宝库往往会带来重大障碍，特别是对于在复杂的电子商务平台世界中航行的卖家而言。

卖家经常浏览大量公开可用的市场数据，并辅以多个第三方解决方案的输入。 然后根据导出功能的限制，在不同的解决方案中分析这些信息片段。 这种脱节的方法导致了数据驱动分析的平庸版本，在当今竞争激烈的电子商务领域根本无法发挥作用。

那么，解决办法是什么呢？ 嗯，这一切都是为了拥有一个简化的、统一的系统来访问数据和提取商业智能。 这不仅是一种方便；而且是一种便利。 由于各种令人信服的原因，这是绝对必要的。

1. 数据驱动决策：

• 竞争优势：在快速饱和的电子商务市场行业中进行销售，每个决策都很重要。 数据洞察使企业能够领先于市场趋势、消费者偏好和竞争对手策略，从而提供竞争优势。
• 减少猜测：数据驱动的决策依赖于具体的证据，而不是依赖直觉或猜测。 列出这些数据可以让卖家识别模式并修改他们的策略，以尽量减少犯下代价高昂的错误的风险。
• 优化广告和营销：通过分析客户数据，卖家可以确定哪些渠道最有效，并相应地分配资源，确保更高的投资回报。
• 库存管理：实时销售数据使企业能够调整库存水平，减少过剩库存，最大限度降低缺货风险。

2、效率：

• 简化运营：数据驱动的洞察有助于识别供应链、订单履行和客户服务中的瓶颈和低效率。 这种运营的简化降低了成本并提高了整体效率。
• 定价优化：结合盈亏和竞争对手的定价数据，卖家可以设定更好的价格，实时调整定价策略，在保持竞争力的同时最大化利润率。
• 有针对性的营销：详细的客户数据使企业能够更准确地确定营销工作的目标，减少广告支出的浪费并增加转化的可能性。

3. 风险缓解：

• 异常检测：将所有卖家数据有效地集中在一处，使卖家能够检测异常模式或异常情况，帮助识别和防止错误或潜在的欺诈活动，避免造成重大财务损失。 （或者您可以使用 DataHawk Insights 进行自动异常检测）
• 市场变化：通过监控市场趋势和消费者行为，市场卖家可以快速适应需求或市场条件的变化，从而降低产品库存过多或库存不足的风险。

4.可扩展性和适应性：

• 基础设施扩展：随着卖家在亚马逊、沃尔玛或任何其他电子商务市场上发展业务，扩展数据基础设施的能力变得更加重要。 数据仓库可以容纳不断增长的数据量，确保企业能够跟上增长的步伐。
• 适应市场变化：电子商务格局不断发展。 能够根据不断变化的市场条件、消费者偏好和竞争动态调整策略而无需等待的企业更有可能蓬勃发展。

结论

如果没有通过数据仓储策略将分散的数据转换为统一的、可分析的存储库所强加的顺序和结构，现代数据量将使企业不堪重负。 同样，如果没有通过数据仓库汇集的精选数据资产，就不可能得出可操作的商业智能。 这两种能力相辅相成。

随着数据复杂性和业务动态的加速，对强大的基于云的数据仓库的投资逐渐成为各行业企业的任务关键优先事项。 可靠的数据仓储和管理将增强竞争力。

对于企业来说，要克服不确定性并在数字时代蓬勃发展，实施面向未来的数据系统必须成为领导层的首要任务。 以云作为推动者，集成的数据仓库和智能赋予了不可忽视的分析优势。 成为数据优先企业的旅程必须从现在开始。

不缺乏使企业能够利用数据仓库和商业智能的软件和工具。 为了跟上时代的步伐并释放数据的全部潜力，企业通常会转向针对各自行业量身定制的专业软件。

对于亚马逊、沃尔玛、Shopify 等电子商务市场上的卖家来说，不要自吹自擂，DataHawk 是能够满足他们所有需求和挑战的最佳解决方案。 DataHawk 不仅仅将数据仓库与您选择的 BI 工具连接起来，它还将您的数据丰富化提升到一个新的水平。 它与您首选的 BI 工具无缝集成，根据您的具体要求创建定制的仪表板。

但这还不是全部。 DataHawk 提供了 AI Copywriter、异常检测器和见解生成器等附加工具，无需手动干预。 借助 GPT-4 支持的人工智能、专有算法并遵守亚马逊指南，您只需点击一两次即可轻松创建引人注目的亚马逊列表。 此外，DataHawk 会密切关注您的数据，及时检测任何异常情况，并提供有价值的提示和技巧，以快速获胜并提高可见性。

从本质上讲，DataHawk 是每个卖家工具包中都需要的一体化解决方案，使数据驱动的成功比以往任何时候都更容易实现。 作为一种完全可定制的解决方案，DataHawk 根据公司需求创建定制解决方案，而不是提供一刀切的解决方案。 请与我们联系，了解我们如何帮助您减少时间、精力和人力，同时以前所未有的方式增加利润。