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大数据和商业智能(BI)有什么关系

BI(Business Intelligence),即商业智能,是一个完整的解决方案,用于有效整合企业现有数据,快速准确地提供分析报告,并提出决策依据,帮助企业做出明智的经营管理决策。

企业实施商业智能BI的目的是为了更好的共享和使用数据。其核心功能是对收集的数据进行多维分析、数据切片、数据钻取、cube等。通过ETL数据处理,建设完整的数据仓库,然后提取数据仓库中的数据,再进行商业智能的前端分析和展示。

商业智能BI更倾向于决策,对事实的描述更多基于群体共性,帮助决策者掌握宏观统计趋势,适合经营运营指标支撑类问题。

大数据是一种信息资产,是常规软件工具在一定时间范围内无法捕捉、管理和处理的数据集合。它需要一种新的处理模式,以具有更强的决策能力、洞察力以及流程优化能力。简单来说,大数据更侧重于发现、预测和验证的过程。大数据的内涵更广,更倾向于刻画个体,更多的在于个性化决策。

大数据的数据处理涉及很多新技术,不同的应用场景需要不同的大数据处理方法,需要专门的研究和探索,可见大数据提高了对BI人员的技能要求。

大数据的数据源包括内部数据和外部数据,其中很大一部分是非结构化数据,包括音频、视频和图像,或者半结构化数据。这类数据通过大数据管理进行整合,再通过BI进行分析挖掘处理。

大数据的应用几乎涉及到社会生活的方方面面,比如医疗、金融、体育、安全执法、城市改善等等。当然,大数据覆盖的领域还有更多,未来会有更多新的行业和领域利用大数据的应用进行规划和发展。

随着云计算和互联网技术的不断发展,企业内CRM、ERP、SCM等各个系统的数据将会越来越庞大,如何有效利用这些海量的数据,支持企业做出准确快速的决策是不得不深入考虑 的一个问题。因此,将来市场对商业智能的需求将是巨大的。传统的商业智能技术,如ETL、数据仓库、OLAP和可视化报表技术,由于不能解决海量数据(包括结构化和非结构化数据)的处理问题,已经处于淘汰的边缘,商业智能BI的许多功能可以被相应的大数据组件所取代。

目前许多BI厂商都在寻求突破,开发出各种各样的新型商业智能BI。亿信ABI就是其中比较出色的一款全能型BI产品,其融合了ETL数据处理、指标管理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用等核心功能。从数据源接入,到数据采集、数据处理,再到数据分析和挖掘,打通数据生命周期的各个环节,实现数据填报、处理、分析一体化,为用户提供一站式数据服务。支持基于列存储的MPP架构的分布式数据库进行敏捷分析,百亿数据可达到秒级响应,给用户带来极致的产品体验,可解决TB甚至PB级超大数据量敏捷分析的难题。

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