2023 年資料倉儲與商業智慧之間的關鍵協同作用

介紹

2023 年的資料洪流

2023 年，我們發現自己正處於一個資料空前激增的非凡時代。 為了正確看待這一點，可以將數據想像為新的前沿，類似於過去的淘金熱。 根據 IDC 的預測，到 2025 年，全球資料總量將達到驚人的175 ZB，比 2020 年的 59 ZB 有了顯著成長。

數據的激增為企業帶來了機會和挑戰的二分法。 一方面，它提供了有價值的見解和提升決策過程的潛力。 另一方面，它帶來了與從海量資料中管理和提取有意義的資訊相關的複雜性。 隨著企業應對數據湧入，對強大的數據解決方案的需求變得至關重要。 這讓我們認識到資料倉儲的複雜性以及商業智慧在理解這項資料財富方面不可或缺的作用。

資料倉儲與商業智慧的複雜性

隨著資料量的激增，將資料儲存在最佳化的分析結構（稱為資料倉儲）中的複雜性已倍增。 同時，透過從這些儲存的資料中挖掘見解來獲得可操作的商業智慧需要複雜的分析能力。 隨著企業中資料規模和異質性的成長，高階資料倉儲和 BI 之間的相互作用日益增強。

本綜合指南將重點解釋資料倉儲和商業智慧的關鍵概念及其重要的相互依賴性。

了解資料倉儲

資料倉儲是指將來自分散式來源的不同資料聚合到一個針對報告、分析和資料洞察而最佳化的集中儲存庫中的過程。 資料倉儲將整個企業的資料整合到一致、統一的結構中。 然後，這些整合的數據將用於推動商業智慧、分析、視覺化和機器學習應用程式。

資料倉儲的首要目的是增強資料可存取性、確保報告的一致性並促進分析—最終推動資料驅動的決策。 借助“單一事實來源”，企業可以打破資料孤島並獲得整體視圖。

資料倉儲的演變

雖然資料倉儲首次出現在 20 世紀 80 年代，但早期的資料倉儲面臨著高延遲、複雜維護和有限可擴展性等挑戰。 這些解決方案難以管理和分析企業策略決策所需的大量資料。 這推動了朝著更強大的資料倉儲範例的創新，這些範例可以有效地利用整個組織中呈指數級增長的資料集。 初始實施的限制刺激了強大的、面向未來的資料倉儲解決方案的開發，這些解決方案能夠跟上不斷增長的業務資料需求。

近年來，各產業資料倉儲採用率的快速上升並非巧合。 正如作者 Paulraj Ponniah 在《資料倉儲基礎知識：IT 專業人員綜合指南》中所解釋的那樣，「資料倉儲不再純粹是一個僅用於研究和實驗的新想法。 它已經成為一種主流現象……在各個行業，從零售連鎖店到金融機構，從製造企業到政府部門，從航空公司到公用事業企業，資料倉儲正在徹底改變人們進行業務分析和製定策略決策的方式。”

沒有資料倉儲的企業面臨的挑戰

如今，實施資料倉儲的公司正在實現巨大的好處，可以直接提高利潤。 透過整合網路為基礎的技術，這些組織可以增強向整個企業決策者提供更多、更輕鬆的重要資訊的潛力。 隨著競爭壓力和資料量呈指數級增長，Ponniah 有先見之明的書中的原則和用例解釋了為什麼健全的資料倉儲策略對於尋求為人們提供可行的情報並推動成功的公司來說是無價的。

對於沒有整合資料倉儲的企業來說，報告和分析需要從雜亂的來源中繁瑣地提取數據，然後進行複雜的手動調節。 這會導致數據差異、洞察延遲以及缺乏統一的業務數據真相。 其他挑戰包括跨系統的數據重複、繁瑣的報告創建、缺乏數據安全性以及由於無法使用現有數據資產回答戰略問題而產生的挫敗感。

現代資料倉儲中的可擴展性因素

與可擴展性有限的傳統本地資料倉儲不同，基於雲端的現代資料倉儲可以根據不斷變化的資料和效能需求進行擴展和縮減。 Google BigQuery 等領先平台提供無伺服器架構，可處理可擴充的工作負載，同時使用 ML 驅動的最佳化自動執行管理任務。 這種彈性可擴展性可提高成本效率，同時確保業務的資料和分析能力面向未來。

商業智慧的力量

商業智慧是指企業用來收集、儲存、分析和視覺化資料的技術、工具和流程，以得出可操作的業務見解，從而推動策略規劃和提高效率。 BI 涵蓋從資料管理到進階分析再到向業務決策者呈現的視覺化資訊儀表板的所有內容。

為什麼商業智慧在 2023 年很重要

到 2023 年，商業智慧已成為從銷售、客戶服務到人力資源等各個領域的寶貴資產。 隨著技術和用戶行為的快速變化，商業智慧使企業能夠根據數據驅動的訊號而不僅僅是直覺做出反應。 現代商業智慧也允許更廣泛的分析民主化，為策略和日常決策提供資訊。

數據在商業智慧中的作用

商業智慧的核心是收集、儲存和分析資料集，以發現隱藏的模式、相關性和訊號。 乾淨、一致且全面的數據是商業智慧的動力，並且能夠產生可操作的情報。 因此，強大的資料倉儲策略成為有影響力的商業智慧的基礎。

有效商業智慧的好處

當有充分整合的數據支援時，商業智慧具有以下幾個關鍵優勢：

• 確定成本節約並提高營運效率
• 創造新的收入機會
• 了解客戶需求和行為
• 優化定價策略
• 預測需求變化
• 與競爭對手進行基準測試
• 使員工能夠做出有數據支援的決策

資料倉儲與商業智慧的交叉點

資料倉儲如何增強商業智能

1. 資料可存取性和一致性：透過整合碎片數據，資料倉儲創建了一個統一的結構，BI 工具可以無縫存取該結構，以揭示銷售、財務、行銷等不同職能之間的相關性。
2. 即時數據處理：現代資料倉儲攝取批次和即時串流數據，從而可以透過 BI 平台進行最新分析。
3. 滿足不斷增長的資料需求的可擴展性：基於雲端的資料倉儲的可擴展基礎架構可以根據不斷擴展的 BI 和分析工作負載來調整容量。

整合資料倉儲和 BI 對營運的影響

透過跨流程提供資料驅動的智能，整合資料倉儲和 BI 推動了可衡量的營運改進，包括：

• 提高供應鏈和物流效率
• 透過預測分析降低成本
• 打破職能孤島
• 透過分析消除浪費的流程
• 優化製造品質控制
• 加強庫存管理

透過數據驅動的洞察改善客戶體驗

從行銷到銷售再到服務，數據驅動的 BI 為整個客戶生命週期的決策提供資訊：

• 對客戶進行微細分以進行個人化促銷
• 預測新興客戶需求與偏好
• 追蹤銷售漏斗中的活動效果
• 即時評估客戶滿意度和體驗
• 分析服務互動以改善解決方案
• 建立 360 度客戶檔案和旅程

確保資料安全和監管合規

隨著資料量的不斷增長，安全性和合規性變得勢在必行。 現代資料倉儲整合了強大的機制，包括：

• 具有基於角色的權限的精細存取控制
• 傳輸中和靜態資料加密
• 敏感資料欄位匿名化
• 資料屏蔽以限制暴露
• 全面的活動審計日誌可追溯
• 驗證法規遵從性的工具

亞馬遜、沃爾瑪、Shopify 等電子商務市場中的資料倉儲和 BI。

根據 Statista 的一項調查，在 40 個國家接受調查的線上購物者中，超過四分之一的人最近一次透過亞馬遜進行跨國購物。 阿里巴巴/全球速賣通位居第二，17% 的電子商務用戶從國外下達了最新訂單。 隨著全球化的迅速發展，這一數字只會不斷增加。

不用說，像大多數行業一樣，資料倉儲和商業智慧在亞馬遜、沃爾瑪和 Shopify 等電子商務市場的成功中發揮著至關重要的作用。 這些平台每天都會產生大量數據，利用這些數據對於賣家在這個高度競爭的環境中取得成功和擴大規模至關重要。

為什麼賣家必須利用資料倉儲和 BI

如前所述，企業不缺乏的一件事就是數據。 它無所不在，而且非常豐富。 然而，這裡有一個問題——輕鬆訪問這個資訊寶庫往往會帶來重大障礙，特別是對於在複雜的電子商務平台世界中航行的賣家而言。

賣家經常瀏覽大量公開可用的市場數據，並輔以多個第三方解決方案的意見。 然後根據導出功能的限制，在不同的解中分析這些資訊片段。 這種脫節的方法導致了數據驅動分析的平庸版本，在當今競爭激烈的電子商務領域中根本無法發揮作用。

那麼，解決方法是什麼呢？ 嗯，這一切都是為了擁有一個簡化的、統一的系統來存取資料和提取商業智慧。 這不僅是一種方便；而且是一種便利。 由於各種令人信服的原因，這是絕對必要的。

1. 數據驅動決策：

• 競爭優勢：在快速飽和的電子商務市場產業中進行銷售，每個決策都很重要。 數據洞察使企業能夠領先於市場趨勢、消費者偏好和競爭對手策略，從而提供競爭優勢。
• 減少猜測：數據驅動的決策依賴具體的證據，而不是依賴直覺或猜測。 列出這些數據可以讓賣家識別模式並修改他們的策略，以盡量減少犯下代價高昂的錯誤的風險。
• 優化廣告和行銷：透過分析客戶數據，賣家可以確定哪些管道最有效，並相應地分配資源，確保更高的投資回報。
• 庫存管理：即時銷售數據使企業能夠調整庫存水平，減少過剩庫存，最大限度降低缺貨風險。

2、效率：

• 簡化營運：數據驅動的洞察有助於識別供應鏈、訂單履行和客戶服務中的瓶頸和低效率。 這種營運的簡化降低了成本並提高了整體效率。
• 定價優化：結合盈虧和競爭對手的定價數據，賣家可以設定更好的價格，即時調整定價策略，在保持競爭力的同時最大化利潤率。
• 有針對性的行銷：詳細的客戶數據使企業能夠更準確地確定行銷工作的目標，減少廣告支出的浪費並增加轉換的可能性。

3. 風險緩解：

• 異常檢測：將所有賣家資料有效地集中在一處，使賣家能夠偵測異常模式或異常情況，幫助識別和防止錯誤或潛在的詐欺活動，避免造成重大財務損失。 （或者您可以使用 DataHawk Insights 進行自動異常檢測）
• 市場變化：透過監控市場趨勢和消費者行為，市場賣家可以快速適應需求或市場條件的變化，從而降低產品庫存過多或庫存不足的風險。

4.可擴展性和適應性：

• 基礎設施擴展：隨著賣家在亞馬遜、沃爾瑪或任何其他電子商務市場上發展業務，擴展資料基礎設施的能力變得更加重要。 資料倉儲可容納不斷增長的資料量，確保企業能夠跟上成長的步伐。
• 適應市場變化：電子商務格局不斷發展。 能夠根據不斷變化的市場條件、消費者偏好和競爭動態調整策略而無需等待的企業更有可能蓬勃發展。

結論

如果沒有透過資料倉儲策略將分散的資料轉換為統一的、可分析的儲存庫所強加的順序和結構，現代資料量將使企業不堪重負。 同樣，如果沒有透過資料倉儲匯集的精選資料資產，就不可能得出可操作的商業智慧。 這兩種能力相輔相成。

隨著資料複雜性和業務動態的加速，對強大的基於雲端的資料倉儲的投資逐漸成為各行業企業的任務關鍵優先事項。 可靠的數據倉儲和管理將增強競爭力。

對於企業來說，要克服不確定性並在數位時代蓬勃發展，實施面向未來的數據系統必須成為領導層的首要任務。 以雲端作為推動者，整合的資料倉儲和智慧賦予了不可忽視的分析優勢。 成為數據優先企業的旅程必須從現在開始。

不缺乏使企業能夠利用資料倉儲和商業智慧的軟體和工具。 為了跟上時代的步伐並釋放數據的全部潛力，企業通常會轉向針對各自行業量身定制的專業軟體。

對於亞馬遜、沃爾瑪、Shopify 等電子商務市場上的賣家來說，不要自吹自擂，DataHawk 是能夠滿足他們所有需求和挑戰的最佳解決方案。 DataHawk 不僅僅將資料倉儲與您選擇的 BI 工具連接起來，它還將您的資料豐富化提升到一個新的水平。 它與您首選的 BI 工具無縫集成，根據您的特定要求建立客製化的儀表板。

但這還不是全部。 DataHawk 提供了 AI Copywriter、異常偵測器和見解產生器等附加工具，無需手動幹預。 透過 GPT-4 支援的人工智慧、專有演算法並遵守亞馬遜指南，您只需點擊一兩次即可輕鬆建立引人注目的亞馬遜清單。 此外，DataHawk 會密切注意您的數據，及時檢測任何異常情況，並提供有價值的提示和技巧，以快速獲勝並提高可見度。

從本質上講，DataHawk 是每個賣家工具包中都需要的一體化解決方案，使資料驅動的成功比以往任何時候都更容易實現。 作為一個完全可自訂的解決方案，DataHawk 根據公司需求創建客製化解決方案，而不是提供一刀切的解決方案。 請與我們聯繫，了解我們如何協助您減少時間、精力和人力，同時以前所未有的方式增加利潤。