如果有人聲稱可以消除與業務有關的所有風險，那么很多人并不相信。各行業的組織總是被來自各種來源的多重風險包圍，例如市場波動和冠狀病毒疫情這樣的災難性事件。因此，如果具有降低風險的有效方法，那么每個組織都希望采用。

不幸的是，對于避免風險來說并沒有神奇的魔法。組織需要學會如何應對風險。商業智能在幫助組織如何克服風險或使風險最小化方面起著關鍵作用。商業智能是一個總稱，旨在為組織收集、存儲、分析數據，并提供洞察力，以便做出更好的決策。近年來，許多科技巨頭為其客戶創建了一些商業智能工具。

通過使用預測性分析咨詢，商業智能可以通過具有價值的見解幫助組織做出決策。此類數據使組織能夠預測和估計未來的風險，并相應地開展工作。在實施商業智能策略之前，組織需要進行適當的規劃。沒有適當的規劃，將會面臨失敗。需要記住的是，商業智能是一種智能工具，并且像其他工具一樣，需要聰明的人更高效地開展工作。

清理信息

在商業智能工具中輸入任何數據并不能滿足組織所需的洞察力。這是大多數利用商業智能進行決策的組織犯下的最主要的一個錯誤。即使使用定制的商業智能軟件，這樣做也難以達到組織的目標。在商業智能中饋送非結構化數據可能最終導致混亂。因此，組織要制定清理戰略，以獲得預期的結果。

因此，組織從商業智能開始，為其數據提供某種結構。在將數據輸入軟件之前，需要先清事數據。組織通常有大量的數據需要清理，其中包括銷售統計信息到社交媒體帖子。

為了處理如此龐大的數據，需要某種形式的分類。否則將會陷入困境。因此，需要分析的大量數據應該適當地清理以滿足預定標準。這樣的過程將使這些數據易于建模、分析和預測。總之，數據在清理之后，組織可以通過商業智能工具從這些數據中獲取一些有價值的見解。

數據清潔的標準完全取決于組織的目標。由于流程與每個業務資料相關，因此組織需要自己完成。以下是一些可以幫助企業進行數據結構設計的要點：

定義期望從數據分析中實現的目標。

數據實現結構化以實現這一目標。

需要專業人員分析數據。

確定采用數據的最佳格式。

集成商業智能解決方案以進行分析

現在是與商業智能開發人員一起工作的時候了，組織使用所需的工具從數據源中提取數據，收集程序應保留相關信息，并忽略無關信息。在完成之后，該工具應該可以對數據實現結構化，并最終將其保存在數據倉庫中。

通過從數據源中獲取原始數據，將其轉換為有價值的數據資產，對其進行分析并為組織提供深刻的見解，這樣的過程可以創建主要的工作流程。這一過程將根據組織的選擇，以視覺、報告或任何類型的格式提供見解。組織的工作流程方法將是商業智能策略成功的決定因素。如果成功對數據進行了清理，則可以期望從商業智能工具獲得準確的估計。商業智能軟件最好的一方面是，它可以提供實時見解，從而進一步降低即將出現的風險。

總之，完整的商業智能流程應回答以下提到的問題：

業務如何在短期和中期運行？

如何為風險做好準備？

但是，組織還應該在工作流程規劃中展示自己的才智，以獲得更好的結果。

如果組織了解自己的業務，并且知道如何解釋結果以做出最佳決策，則商業智能軟件可能是最好的伙伴。該軟件可以建議應該采取的步驟，但是由組織決定是接受還是放棄。商業智能軟件可以最大程度地降低業務風險，但是組織的工作人員應該運用自己的專業知識和經驗，從數據分析中獲得最大的收益。

無論組織擁有多么復雜的商業智能工具，都需要擁有可靠的數據模型，并且要有熟練的專業人員來從商業智能提供的業務洞察中提取大部分信息。如果組織根據糟糕的商業智能策略做出決策，那么最好不要執行，因為這會導致更多的破壞。成功的商業智能應該從多個來源收集數據，并在指定條件下提供全面的視圖。

因此，組織是否實施商業智能取決于自己的選擇。如果有一支熟練的員工隊伍可以正確清理數據，那么商業智能工具對組織可能來說是一個福音。商業智能使組織可以輕松地預測未來風險，并隨時準備應對。
責編AJX