在這個大數據的時代，數據量日益劇增，需求增多，然而很多企業依舊還在使用老一套大數據處理方案。傳統的數據中心無論是在性能、效率，還是在投資收益、安全性，已經遠遠不能滿足新興應用的需求，數據中心業務急需新型大數據處理中心來支撐。因此，BI數據分析工具成了企業的不二之選。

在這個大數據的時代，數據量日益劇增，需求增多，然而很多企業依舊還在使用老一套大數據處理方案。傳統的數據中心無論是在性能、效率，還是在投資收益、安全性，已經遠遠不能滿足新興應用的需求，數據中心業務急需新型大數據處理中心來支撐。因此，BI數據分析工具成了企業的不二之選。
對于企業來說，大數據方面的挑戰包括：
?業務部門無清晰的大數據需求
?企業內部數據孤島嚴重
?數據可用性低、質量差
?數據相關管理技術和架構問題
?數據安全問題
?大數據人才缺乏
?數據開放和隱私的權衡
面對這些挑戰，企業更需要BI數據分析工具的幫助，基于企業大量數據分析得出來的洞察幾乎決定一家公司的經營質量。所以，原因也顯而易見了。
數據驅動決策：在企業數字化轉型的過程中，有一個關鍵組成部分是成為一個數據驅動的組織。通過數據來推動企業做出的每一個決策，公司可以優化并充分發揮組織潛力。
企業應該利用分析和BI商業智能工具來了解業務的各個方面，包括招聘預測、應該使用哪種營銷活動來針對某些人口統計數據、首先要針對哪些銷售前景、供應鏈優化等等?？梢允褂脭祿蜕虡I智能軟件圍繞這些業務的各個方面做出的決策進行審查。
衡量和了解公司績效：企業采用BI商業智能工具的另一個主要原因是跟蹤和衡量公司目標。數據可視化工具經常用于實時跟蹤公司關鍵績效指標。商業智能平臺和自助式商業智能軟件可用于確定企業為何超過或低于這些重要的公司指標。
通過深入了解企業為何如此運作，可以快速輕松地進行調整。簡單地知道企業的銷售數字在哪里或企業的流量曝光表現是如何一回事，但深入挖掘其背后的原因并根據成功和失敗進行調整是另一回事。
發現新的可行見解：BI 數據分析工具結合了來自各種來源的數據，包括會計和企業資源規劃 (ERP) 軟件、CRM、營銷自動化工具等。數據分析師可以使用這些集成數據來查找不同部門之間的相關性以及他們正在采取的行動以發現新的洞察。
比如某些銷售策略對一種特定產品的影響可能與對另一種產品的影響不同，分析人員可以通過將公司 CRM 中的已關閉帳戶列表與其 ERP 系統中發貨的產品進行比較來發現這一點。

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