每个企业都处于竞争激烈的环境中，每个企业都在努力获得并保持竞争优势。从应收账款到市场份额，企业都有各种跟踪指标。传统上，这些参数在分类账中进行跟踪，随后转换为电子表格。
但是，这两种方法都涉及手动输入数据和指定计算，并由用户进行分析，这是一个漫长而复杂的过程。然而，商业智能工具并不是什么新鲜事，因为它们可以追溯到1958年，那是的人们就已经开始重视商业智能的作用，开始尝试部署商业智能平台。
商业智能工具寻求对此业务数据应用“大数据”方法。目标是应用这些工具，以便可以在用户输入较少的情况下实时进行分析，并且可以更快地应用结果，从而最终改善业务。
让我们来看看不同的商业智能工具找到一些伟大的选择，使你的商业智慧，并把它带到一个新的水平。
1. Zoho Reports
Zoho Reports是具有丰富网络业务工具经验的人们的商业智能工具，即古老的Zoho Reports。Zoho Reports是一个强大的解决方案，可以整合来自各种文件的数据，包括Microsoft Office文档，URL提要和数据库（如MySQL），以及应用程序，当然还有Zoho，但也包括来自其生态系统的数据。来自Box，DropBox，Google Drive和其他应用程序的云。
然后，数据可以通过集成的数学和统计公式进行混合，例如Excel文件中的营销成本，以及云数据库中的销售数据，以创建视觉上有吸引力且信息丰富的报告。这一切都通过简单的在线界面完成，功能可以通过简单的拖放操作，报告可以通过门户网站轻松查看，也可以打印或通过电子邮件发送。
2. Microsoft Power BI
软件巨头，微软，也在商业智能工具领域，他们的产品是Power BI。他们甚至有一个“ Microsoft商业应用程序峰会 ”，其功能是他们的Power BI，而且其他Microsoft商业应用程序也不例外。与一些采用完全基于Web的门户方法的竞争不同，Power BI采用可下载的软件方法，至少对于桌面版本而言。
该软件有六十天的慷慨试用，承诺“连接数百个数据源”，包括微软的应用程序，以及其他来源，如Facebook，Sybase和Oracle，它们可以随时为后续数据分析准备数据，允许报告只需几分钟即可创建。
4.DOMO
Domo是一个基于云的平台，提供针对各种行业（如金融服务，医疗保健，制造和教育）和角色（包括CEO，销售，BI专业人员和IT工作者）量身定制的商业智能工具。除了超过500个集成模块外，首席信息官还可以首随时查看它如何处理来自AWS，Jira，GitHub或New Relic的数据。
5.ChartBlocks
ChartBlocks是图表构建和发布工具，允许通过从Excel电子表格导入数据来构建图表。无需编码。在易于使用的图表设计器中，在几分钟内构建图表，从数十种图表类型中进行选择，然后根据需求进行自定义。嵌入统计图到任何网站，或者使用内置社交媒体共享工具进行共享。
ChartBlocks可直接连接至 Facebook 和 Twitter。你还可以把统计图以可编辑的矢量图形格式导出，方便在 Illustrator 或其他图形软件中使用。
6.Tableau
Tableau可以邀请同事或客户使用交互式可视化和准确数据，探索隐藏的机会。所有内容均可通过浏览器轻松访问，还可借助移动应用随时随地进行查看。并且能够获取切实可行的见解，连接更多数据，回答更深入的问题。
7.iCharts
iCharts是协作视觉智能领域无可匹敌的领导者。他们基于云的Foresight Visual Analytics Platform可以快速可视化复杂的业务信息，大规模研究和动态数据集。它们简单易用的解决方案使用户能够通过全面的仪表板，交互式报告和直观的图表快速创建，分发和协作。数据洞察和智能得到快速分发和传播，提供知识和授权决策。
8.Datawrapper
Datawrapper可以轻松创建漂亮的图表。可以在网站中具有互动性，响应性和可嵌入性。同时可以根据企业定制相应的模板，可以将图表设计与样式指南相匹配。知道熟悉的字体，颜色和间距，从而创建一个图表样式。在制作工程中同时注重了数据的安全性。
9.GROW
Grow是为整个组织构建的，可以提供数据，以便可以有效地领导并使团队围绕最重要的指标团结起来。可以为公司中的每个部门，团队和员工构建BI仪表板，这样每个人都可以访问最重要的数据。Grow帮助将分散的数据整合并融入定制的实时洞察中，从而真正实现数据驱动并加速的发展。
可以说，人类作为一个物种如此成功的部分原因是我们能够识别模式然后为了我们的利益而采取行动。事实上，最成功的决策者往往是非常擅长识别和使用模式的人。传统BI的目的很大程度上受到这种核心能力的指导，能够以一种允许决策者识别模式并系统地对其进行操作的方式可视化和呈现数据的能力是BI如此有价值的重要原因。然而，随着更大和更便宜的数据存储和处理能力的出现，以及NoSQL和大数据源允许的数据的可访问性增加，已经创建了越来越多的不同数据，这使得识别模式变得越来越困难。
传统商业智能可以说适用于两种不同的分析类别：描述性和预测性分析，后者已经出现并且最近普遍使用。为了过度简化事物，描述性有助于告诉您发生了什么以及发生了什么，预测性有助于说明将会发生什么。但BI的未来将属于完全不同的类别，规定性或可能发生的事情。现在正在开发机器学习技术，允许决策者提出“如果？如何？”的问题，以及了解变化如何直接影响未来结果的能力将改变BI在决策过程中的行为方式。
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