概念：从BI到AI

什么是BI？BI 商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持

以上是BI的解释，主要针对企业而言，其实在生活中完全能把这些复杂的理论应用到小事之上，上次因为准备更换手机资费，我在想如果我要更换手机资费那么肯定要对自己的平时的通话做一次详细的分析，不然根本不知道那种资费更适合我，于是从网上营业厅把今年前5个月的全部通话详单下载下来，网上下载的通信记录文件为excel文件，一个月一个文件，把这些通话详单整理出来并下载下来这个就是前面讲到的抽取（Extraction）过程，把这些文件导入到Sqlserver中，由于5个月有5个excel文件那么导入到Sqlserver中就会存在有5个表，这5个表需要整理到一个表，这样才好利于分析与统计，在合并的过程要需要把一些excel表中产生的空行或者文件头尾的数据给去掉，最后合并成一个表，这个过程就是转换（Transformation），整理成一个表后，那么就要进行查询统计与分析，这个过程就是装载（Load），只不过我要统计与查询的数据量是个人级的就不用使用前面提到的那些OLAP数据分析工具，直接用查询语言就可以了。 现在看看成果

上面把总通话次数，通话时长，通话网内网外，平均通话时长都得出了结果，这样对于我换手机资费就有了一个理论依据，并且对于自己的消费有了一个明了的了解，其实有了这些数据还可以统计出自己通话次数累计的Top 10,这些号码都可以统计出来，还有最长通话等等，只要有了这些基础数据，对于你想要什么要的统计结果就只是一个实现问题而已。

以上就是BI的典型应用，只不过企业级的数据量更多而已，然后其中的过程复杂一点而已，原理与道理都是一致的，最后的目的都是为了决策，我的目的是为换资费做决策，企业则是为了管理与市场做决策。

下面根据前面的基础来讲一下看似复杂的东西

现在我合并的那个表，存在在于数据库中就是前面提到的数据仓库，然后我查询分析统计出来并形成图形的数据就是数据挖掘的结果，上面的整过程就是BI的过程，在BI后面出来的分析报告就可以说是数据挖掘的结果，其实关于BI与数据挖掘有很多共同的步骤，可以这样理解BI关于数据处理部分跟数据挖掘的工作都是一致，区别在于数据挖掘对数据的处理比BI复杂，然后得出的数据更趋向于专业性

现在再来谈谈AI人工智能，在电影与书籍中会经常看到关于人工智能化的概念与实体,其实这个理论是很玄乎的给人一种很神秘的感觉，让我来揭开它神秘的一角，现在我数据仓库有了那些数据，其实就是一个合并的表，但理论上可以称呼它为数据仓库，其实这些数据如果我设计一个程序让这些数据具有自我学习能力的话，那么我就相当创造了一个世界，其实很多时候程序员组织的数据都可以称之为一个微观的世界，在创造不同的世界也在毁灭不同的世界，可能这就是程序员的成就感的来源吧。 怎么才能让那些数据具有自我学习能力呢？我们人类有自我学习能力，是因为什么呢？因为我们的身体结构，我们的生物技术已经给出了答案，关于学习与适应就是我们人体神经网络的反馈与学习，于是我们把生物上面人体神经网络结构拿到了人工智能里面，这就是为什么只要是人工智能都会提到神经网络，这是模仿人类的身体结构来实现学习，然后在计算机理论里面的神经网络就有跟人的神经一样有一个反馈问题，复杂的神经网络有很多个反馈层，以此来不断的实现复杂的逻辑，那么怎么实现自我学习呢？在反馈层里面会有一些关键的点，这些点上会有一个区间开关，这些开关是范围是可以让神经网络自己进行控制与调节，于是跟人一样对不同的环境这些数据有了自我适应能力，当然这种能力的赋予就是我们一直想创造的程序，这个程序体现了人工智能的思想，其实《黑客帝国》就是讲述的这个问题，我们这些人都是数据，背后有一个母体，那个母体就是我讲的程序。假设那些数据都了思想，肯定会慢慢的探询为什么那些数据的存在，于是就会发现程序员这个神的存在，于是那些数据从有了思想最后到有信仰，数据世界偶尔程序出错或者数据崩溃就如人类世界的战争与自然灾难一样，程序员创造的这个数据世界从有思想到有信仰其实就是人类的发展过程。

说到人工智能说了半天肯定有人很晕，那么给一个简单的人工智能界定标准吧，什么是人工智能？那就是假设你现在跟一个程序在聊天，但你分辨不出这个程序是人还是程序，那么这个程序就具有了智能，这就是经典的图基理论，就写到这里吧从简单的数据整理到BI,再从BI到DM，再从DM到AI，已经够远了。。。 BI商业智能 DM数据挖掘 AI人工智能