流程，或识别新的商机。它可用于识别低效的业务流程，以便对其进行改进。 今天的商业智能工具可以被非技术人员用来分析数据，而不是等待数据科学家来进行分析。商业智能工具非常适合帮助用户获得硬数据来支持他们的业务决策或建议。
虽然商业智能工具对于非技术
人员来说更容易使用，并允许他们查询和报告结果，但它们并不灵活。此外，与商业智能工具一起使 伊朗电话号码数据 用的数据库并不是为快速变化而设计的，并且并不总是能够利用新的数据源，例如社交媒体。然而，这些工具非常适合交互式报告、整合清理后的数据和提高业务敏捷性。
商业智能用户 与商业智能工具相比，业务分析支持不同类型的探索和预测建模。
商业分析的重点是将原始或杂乱
的信息转化为知识，并将知识转化为商业价值。 进一步分析预测最可能的情况。 尽管业务分 B2B 传真线索 析和商业智能之间存在重叠，但分析越来越多地用于描述统计和数学分析，这些分析对数据进行划分、分组或评分以预测最可能的情况。
商业智能更关注提供历史数据分析，而商业分析更注重预测能力。 业务分析涉及的流程包括数据建模、分析可能的场景并提出处理这些场景的最佳选项。
这些工具可用于各种数据类型，并且不依赖于具有经过清理和格式化的数据的数据库。金融服务行业因其面向未来的性质而成为在数据分析方面投入大量资金的行业之一。 业务分析如何工作：确定分析的业务目标，选择分析方法并获取支持分析的数据。
