一旦确定了需求和期望，下一个关键步骤就是为 BI 实施设定明确的目标。这些目标应该是具体的、可衡量的、可实现的、相关的、有时间限制的（SMART）。这使得组织不仅拥有明确的方向，而且能够评估一段时间内的进展。
些重要的考虑因素是：
- 明确您想要实现的目标：目标可以是提高运营效率、增加销售额、优化客户体验以及改善决策。决定要通过 BI 改进哪些特定领域并设定明确的优先事项至关重要。
- 建立关键绩效指标 (KPI)： KPI 应与既定目标保持一致，并提供数据让您评估目标是否实现。例如，如果目标是增加销售额，那么相关的 KPI 可能是增加潜在客户转化为客户的转化率。
- 定义时间表：目标应该有一个明确的时间框架。这不仅有助于确保项目按计划进行并向前推进，而且如果未能在既定 b2b电子邮件清单 时间内实现预期结果，还可以调整策略。
一旦确定了目标，就必须将其传达给整个团队，以便每个人都保持一致并致力于 BI 实施过程。协作方式可以促进目标的实现，并让每个团队成员了解他们在新战略中的具体角色。在设定目标阶段关注这些细节至关重要，因为清楚地了解您想要实现的目标将为公司成功实施商业智能奠定坚实的基础。清晰的目标确保后续决策得到以结果为导向的愿景的支持。
选择正确的工具
在公司中实施商业智能(BI) 需要仔细选择符合业务目标和需求的工具。选择正确的工具可以决定实施 分步指南：如何在公司中实施商业智能 是否成功，以及是否能达到预期结果。以下介绍这方面的主要考虑。
1. 商业智能工具的类型
当今市场上有各种类型的商业智能工具，可以显著促进流程优化和明智的决策。最常见的一些包括：
- 数据可视化工具：这些工具允许您使用图形、表格和地图以直观的方式呈现信息。流行的例子有Tableau、Power BI和QlikView。它的使用有助于解释大量数据并有助于识别相关趋势。
- 报告系统：这些是根据收集的数据生成报告的程序。这些报告可以是标准的或定制的，用于监控 KPI（关键 在短信中 绩效指标）。示例包括Crystal Reports和Google Data Studio。
- 预测分析工具：它们使用数据分析算法来预测未来的行为。这对于战略规划和资源优化至关重要。突出的例子是IBM SPSS和RapidMiner。
- 数据仓库：指存储来自不同来源的大量数据以供集中分析的工具或系统。Amazon Redshift和Snowflake等产品就是实现高效数据存储和管理的解决方案的示例。
- ETL（提取、转换、加载）：这些工具在数据生命周期中至关重要，因为它们允许从不同来源提取数据，进行适当转换，然后加载到系统中进行进一步分析。Apache Nifi和Talend等工具在该领域得到广泛应用。
选择一种或多种类型的工具将取决于公司的具体目标及其处理的数据的复杂性。做出明智的决定并考虑使这些工具适应您的业务动态非常重要。