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什么是商業(yè)智能化？
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BI（business intelligence）是一個用來處理業(yè)務(wù)的數(shù)字大腦 ，它是企業(yè)的大腦，是一個收集工具。它傳達(dá)著這樣一種商業(yè)精神：實(shí)現(xiàn)過程和理想目標(biāo)的統(tǒng)一。像人類一樣，它需要學(xué)習(xí)，在所有的技術(shù)和數(shù)字海洋和推理迷途中獲取信息和不斷實(shí)驗(yàn)。商業(yè)智能到底是什么呢？實(shí)際上，商業(yè)智能就是能夠快速、輕松、準(zhǔn)確的管理數(shù)據(jù)、表格、歷史記錄，訪問企業(yè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行安全行控制，以及一些智能分析等等的一個綜合型工具。
其主要用于集中演示（銷售） - 圖形，圖片，可視化。但在幕后做了很多繁重的工作。并且，隨著時間的推移和信息量的飛速增長，這個工作量已經(jīng)已意想不到的速度在飆升，從簡單到復(fù)雜。
現(xiàn)在的商業(yè)智能期望
- 更及時
- 更低的延遲
- 豐富的數(shù)據(jù)模型
- 更多的粒度
- 自助服務(wù)
- 更多的用戶互動
商業(yè)智能的效果
企業(yè)擁有關(guān)于業(yè)務(wù)、客戶、合作伙伴以及商業(yè)運(yùn)作的智能信息越多，就能越快速地進(jìn)行決策，更快地對市場做出反應(yīng)。企業(yè)利用商業(yè)智能系統(tǒng)可以更好地理解客戶的購買模式、尋找銷售和利潤機(jī)會、預(yù)測消費(fèi)者消費(fèi)傾向，從而提高整體決策能力。商業(yè)決策者利用商業(yè)智能系統(tǒng)可以獲得以下幫助：
- 在最短的時間內(nèi)，獲取所有相關(guān)的商業(yè)信息；
- 自動地把這些商業(yè)信息轉(zhuǎn)換為個性化的智能信息；
- 利用分析工具進(jìn)行數(shù)據(jù)比較，實(shí)現(xiàn)智能決策;
- 盡快地采取行動，實(shí)施決策。
由于BI技術(shù)可以協(xié)助企業(yè)整合歷史信息數(shù)據(jù)，從多個角度和層面對數(shù)據(jù)展開深層次的分析、處理，為決策者提供相應(yīng)的決策依據(jù)，讓企業(yè)在競爭日益激烈的商業(yè)環(huán)境中，提高決策效率和水平，爭取***的業(yè)務(wù)表現(xiàn)。因此，BI技術(shù)目前在國外已經(jīng)得到很好的應(yīng)用。但反觀國內(nèi)市場，許多專家認(rèn)為，是否能與行業(yè)應(yīng)用緊密結(jié)合，將會是影響商業(yè)智能市場的關(guān)鍵因素之一。
數(shù)據(jù)倉庫
數(shù)據(jù)倉庫，是在數(shù)據(jù)庫已經(jīng)大量存在的情況下，為了進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)資源、為了決策需要而產(chǎn)生的，它并不是所謂的“大型數(shù)據(jù)庫”。數(shù)據(jù)倉庫的方案建設(shè)的目的，是為前端查詢和分析作為基礎(chǔ)，由于有較大的冗余，所以需要的存儲也較大。為了更好地為前端應(yīng)用服務(wù)，數(shù)據(jù)倉庫往往有如下幾點(diǎn)特點(diǎn)：
1.效率足夠高。數(shù)據(jù)倉庫的分析數(shù)據(jù)一般分為日、周、月、季、年等，可以看出，日為周期的數(shù)據(jù)要求的效率***，要求24小時甚至12小時內(nèi)，客戶能看到昨天的數(shù)據(jù)分析。由于有的企業(yè)每日的數(shù)據(jù)量很大，設(shè)計(jì)不好的數(shù)據(jù)倉庫經(jīng)常會出問題，延遲1-3日才能給出數(shù)據(jù)，顯然不行的。
2.數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)倉庫所提供的各種信息，肯定要準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，但由于數(shù)據(jù)倉庫流程通常分為多個步驟，包括數(shù)據(jù)清洗，裝載，查詢，展現(xiàn)等等，復(fù)雜的架構(gòu)會更多層次，那么由于數(shù)據(jù)源有臟數(shù)據(jù)或者代碼不嚴(yán)謹(jǐn)，都可以導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真，客戶看到錯誤的信息就可能導(dǎo)致分析出錯誤的決策，造成損失，而不是效益。
3.擴(kuò)展性。之所以有的大型數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)復(fù)雜，是因?yàn)榭紤]到了未來3-5年的擴(kuò)展性，這樣的 話，未來不用太快花錢去重建數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，就能很穩(wěn)定運(yùn)行。主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)建模的合理性，數(shù)據(jù)倉庫方案中多出一些中間層，使海量數(shù)據(jù)流有足夠的緩沖，不至 于數(shù)據(jù)量大很多，就運(yùn)行不起來了。
商業(yè)智能對大數(shù)據(jù)的期望
- 更及時
- 更低的延遲
- 豐富的數(shù)據(jù)模型
- 更多的粒度
- 自助服務(wù)
- 更多的用戶互動
網(wǎng)站題目：大數(shù)據(jù)與狂野的商業(yè)智能
瀏覽地址：http://www.dlmjj.cn/article/coidsij.html
