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早在计算机和互联网时代之前，获取有关竞争对手业务、当前或潜在客户的情报以及投资价值和新战略一直是业务运营的基本组成部分。准确评估和预测特定行业趋势的能力是在竞争激烈的企业环境中取得成功的关键，通常具有最佳智能的企业往往会脱颖而出——并保持领先地位。

随着计算机的出现，商业智能的格局发生了重大变化，互联网的出现更是如此。现在，公司可以实时收集数据，协调不同地点和设施以获得更好的实时运营和趋势图，并在部门之间更有效地协作，以比以往更快的速度做出战略决策和转变。在过去的十年里，云计算、自动化和人工智能进一步推动了这些转变，现在让公司能够利用算法和机器以比任何人类更快的速度进行情报收集。

但什么是基础层面的商业智能，为什么它是现代企业战略的重要组成部分？事实是，对于许多开发人员来说，他们可能已经开始了他们的编码生涯，着眼于游戏或人工智能等更华丽的行业，商业智能实际上提供了最有利可图和最有价值的职业道路之一。让我们更深入地了解什么是商业智能，以及程序员和开发人员如何成为每天推动商业智能进步的基础部分。

商业智能基础 

商业智能（有时简称为 BI）集成了业务分析、数据挖掘、数据可视化、数据工具和常见的反馈实践，以帮助组织做出准确的数据驱动决策。在现代商业环境中，这包括对特定组织数据的全面视图，这些数据被汇总和共享，以帮助各种管理和项目团队推动运营变革，消除低效率，并在发生市场或供应变化时灵活适应。

需要注意的是，这是一个非常现代的 BI 定义，它与上述技术一起发展。BI 实际上最初是在 1960 年代作为一种跨组织共享信息的方法出现的。在接下来的几十年里，随着用于决策和将数据转化为洞察力的计算机模型的出现和发展，BI 超越了简单地共享数据，成为大多数大公司的实际内部元素。现代 BI 解决方案强调灵活的自助服务分析、受信任平台上的受管数据、授权业务用户以及快速洞察。

虽然这就是商业智能的样子，但同样值得注意的是商业智能对公司如此重要的一些关键原因：

• 在全球化的现代经济中，竞争对手可能分布在世界各地的每个时区，能够实时做出反应意味着拥有超越过去传统“朝九晚五”工作时间的智能结构。
• 由于数据科学已成为现代商业决策的主要驱动力，构建内部商业智能解决方案比以往更加重要。
• 竞争对手监控一直是成功业务的一部分，一些商业智能工具现在还提供实时查看价格变化、新举措或产品变化的能力。
• 由于许多投资者专门且有意地关注 ROI（投资回报率）指标以投入资金，因此商业智能可以提供可操作的数据来支持更多资金的请求。

现代创新背后的软件工程和编程 iIn BI？

既然您了解了商业智能的基础知识，您可能想知道为什么我们暗示该领域对开发人员的需求如此之大。事实是，绝大多数现代商业智能是通过软件和算法完成的——类似于金融和交易如何严重依赖算法来进行交易和开展业务，现代硬件和软件比任何人都更有效地处理智能。

如果您是一名新开发人员，想知道您需要学习什么才能将商业智能作为一个潜在的职业，那么以下是当今商业智能保护伞下的一些主要技术专业和子类别：

分析软件 

分析软件最广为人知的例子是谷歌分析，这是一个无处不在的仪表板，它允许网站所有者和运营商跟踪访问者数据和参与度，达到前所未有的水平。GA 和其他分析程序提供对网站访问者的实时跟踪，能够查看单个访问者如何与页面和表单交互、位置跟踪、网站停留时间、跳出率、点击率、特定活动或内容的转换 - 以及数百个其他数据点。

对于公司而言，这种对客户行为和偏好的实时洞察是无价的。以前，公司依靠客户反馈调查或口耳相传来找出偏好和痛点，现在客户甚至不需要为公司获得他们需要的运营数据来对网站流量进行重大更改，产品或内容。除此之外，分析软件还可以作为预测组件——通过向公司展示哪些广告活动或技术正在带来最佳转化率，可以更有效地定制未来的营销和广告购买，以最大限度地提高投资回报率。不再需要在高速公路附近的广告牌上花费大量资金，并希望它能起到吸引新客户的作用。

数据收集和可视化 

虽然分析软件本身执行一些数据收集和可视化功能，但在涉及商业智能需求时，在数据收集中工作涉及更多。除了简单地衡量现有或新客户的参与度和行为外，企业还需要了解影响其底线和运营的其他关键因素。一些最常见的包括：

• 实时跟踪竞争对手的参与、举措、价格变化、促销、招聘/解雇和合并，为长期规划提供信息
• 有关市场趋势变化或现有业务潜在中断的数据，最好的例子是全球大流行
• 并行计划之间的比较数据，以帮助评估一种策略在下一个策略中的成功或失败
• 员工绩效数据（客户服务代表、销售代表、经理、人力资源员工等），以确定增长领域、潜在招聘或员工培训或裁员需求
• 跟踪供应商定价以评估最佳供应商来采购您的商品或服务，并让您的企业协商最具竞争力的价格

除了简单地收集和汇总这些数据之外，将其可视化为图表或图形以识别趋势并将这些趋势轻松传达给其他部门或团队是开发人员和软件工程师经常从事的另一项重要工作。Python和R尤其在商业智能中的数据可视化方面变得特别流行，因此成为任何一种语言的经验丰富的程序员都有望获得大量的职业机会。

人工智能与自动化 

商业智能的最新（并且可以说是最重要的）趋势是使用预测算法和自动化来允许在瞬间做出业务决策，而无需团队讨论，从而延迟。例如，如果供应商由于供应链问题而出现中断，自动化技术和人工智能可以立即将采购订单转移给新的供应商以填补空白，并确保客户等待货物的时间不会超过承诺的时间。

同样，人工智能和自动化可以在许多方面比人类经理更有效地衡量员工绩效。从注意到绩效的微妙趋势（工作周转时间增加、自动调查导致客户满意度下降、社交媒体趋势等），这些工具还提供了内部情报，可以比以往更好地为招聘和培训决策提供信息。