现在，越来越多的企业认识到了数据的重要性，开始寻求商业智能软件来解决海量复杂的数据处理分析难题。但不少企业在实施商业智能的过程中存在一些误区，忽视了很多重要因素。在此，笔者提出了企业在实施商业智能时，需要注意的几个方面，欢迎讨论指正。
要想弄清楚商业智能BI与数据分析的区别和联系，我们首先来看下什么是商业智能BI，什么是数据分析。
互联网时代信息技术的飞速发展使得企业的信息化程度不断提高，企业数据呈现出爆发式增长的态势。商业环境千变万化，企业需要在缩短决策时间的同时提高决策效率，才能抓住机遇。在这种时代背景下，商业智能BI脱颖而出。
商业智能概念，如描述性，诊断性，预测性和规范性分析，听起来像医学术语，实际上可以用于挽救生命的医疗保健方式。 在以患者和以人为中心的医疗保健领域，我们对机器学习和商业智能如何改善患者护理以及节省宝贵时间和资源的理解才刚刚开始被发现。机器可以了解病人并帮助病人的想法正在变得越来越广泛地被医疗领域所接受。对许多人来说，这似乎是外国的，甚至危险的概念。 同样，在一个致力于帮助人们变得更好并保持良好状态的行业中谈论“商业智能”似乎也很奇怪，也就是说，直到我们意识到商业智能概念像描述性，诊断性，预测性和规范性分析这些
关于数据的价值，居士认为可以参考BI（商业智能）的定义。这里不简单地指做几张报表的工作，而是数据辅助决策。下面引用一下百度百科关于商业智能的定义。
大家都知道，企业要做数据分析，商业智能BI和数据仓库二者缺一不可。许多人在疑惑，我的数据仓库还没有建立起来，怎么做商业智能BI呢？真得在做商业智能BI之前先建数据仓库吗？
随着竞争的不断加剧，商业智能的应用已经在在企业的竞争中起到决定性的作用，通过商业智能，可以让企业的老板快速的对于市场信息做出敏捷的判断，及时掌握企业内部信息，以便更快，更好的应对市场的变化。与传统的企业对于商业智能的需求相比，教育的行业机构对商业智能有相似的需求。典型的学校系统或高校需求同样也需要商业智能以及报表生成功能合并入其运营系统。
下文为电子表格大会主席李奇在论坛上的分享。 一般我都先讲Power BI，今天被前面老师讲了，我想了半天，该讲什么好呢，最后决定给大家先讲一个我自身的故事，跟大家分享一下我是如何接触到Power BI以及Excel商业智能的吧。 很多人都问我专业不对口能否做数据分析，其实我想跟大家说，我是学考古的，所以大家只要想干一切皆有可能。 2011年以前我都在日本，在日本待了11年，在日本做过程序员，也做过开发工程师，也给日本那边失业的人进行Excel培训。2011年回国之后，我到了IBM，做销售运营管理数据分析。做
Tableau拥有BI厂商全球代表的身份，已经在Garnter的商业智能和分析平台魔力象限的领导者象限里，“扎根”七年。
本篇文章汇总了国外2018年商业智能领域多份权威报告，将普遍受到认同的核心观点进行梳理，包含AI、移动BI、自助式BI、云部署、数据治理、增强型BI等多个方向，力求为读者呈现清晰的2019年商业智能蓝图。
商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，它是一套完整的解决方案，用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。其核心作用是对获取数据的多维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、cube等。通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取，而后是商业智能的前端分析和展示。
走进一家便利店，随即响起提示音：“您好，会员，欢迎光临，今天XXX商品有打折哦。”
商业智能，又称BI，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
导读：大数据可以来自方方面面，从生活中的购物交易，到工业上的生产制造；从社交网络媒体信息,到企业化管理决策大数据作为目前IT行业最重要的前进方向之一,已经吸引了众多IT企业的目光。面对海量的数据、不断
小程序，无疑是今年业内公认的风口，其成就也是有目共睹，就拿万达小程序来说，今年三月上旬用户量就已经突破1000万。而万达小程序通过小程序发放出去的券，有50%的核销率。万达的商家通过小程序发布的促销信息，带来的45%的客流提升!
数字化高速发展的的今天，企业产生的数据也在与日俱增，很多企业面临着各式各样的数据处理与分析难题，不知道该如何正确处理分析数据。在这种情况下，商业智能（BI）对企业的决策发展的重要性愈发突出了。想知道BI对企业的价值，我们首先需要弄清楚什么是BI。
这些见解来自Dresner咨询服务公司2019年的云计算和商业智能市场研究。其发布的第8份年度报告重点关注终端用户对云计算和商业智能（BI）的部署趋势和态度。商业智能是依赖一个或多个云计算部署模型的技术、工具和解决方案。这项研究值得注意的是围绕云计算商业智能的感知利益和障碍，云计算商业智能的重要性，以及当前和计划使用的重点。
选自Forbes 作者：Louis Columbus 机器之心编译 参与：吴攀、蒋思源 近日，咨询服务公司 Dresner Advisory Services 发布了他们的第六份关于云商业智能（Cloud Business Intelligence）的年度报告《2017 年云计算和商业智能市场调研（2017 Cloud Computing and Business Intelligence Market Study）》。该报告有 101 页，需要相应的客户权限才能查阅。 报告地址：http://dresne
调研发现，很多人对BI的理解侧重于数据的分析和展示，BI更多地被等同于数据分析与数据可视化。因此在大多数企业中，BI更多地是指分析和前端展示工具，而不是一个完整的体系。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 大数据文摘·德文翻译组出品 作者：沃尔夫冈.科贝克（专家） 摘自:http://www.computerwoche.de 翻译校对: 泽淼 感兴趣加入大数据文摘翻译团队的朋友，请回复“翻译”和“志愿者”了解更多 转载需保留以上信息 沃尔夫冈.科贝克是QLIK商业智能公司负责德国，奥地利和瑞士三国业务的总经理。他还是公司南欧区的副总裁。对于大数据领域关于商业智能和内存技术方面的研究他称得上是的专家。他的专长是用户参与设计的商业智能软件和用户对操作系统直观体验的分析流程。
历史是一面镜子，很多人对商业智能的发展有很多思考，那么看看近 50 年的工具发展，就基本代表了这方面的生产力水平。
引言 我们曾在之前的快讯里提到，Dataversity 最近上线了一个 What is 系列，介绍了数据科学相关的多个概念，之前我们曾介绍了大数据与数据科学（可直接点击阅读），今天介绍的是机器学习和商务智能。 本文是 TDU 执行校长杨老师在 TalkingData 内部资讯平台 Furion 上分享的两个专题总结，分别介绍了国内外知名学者、媒体对 Machine Learning 和 Business Intelligence 的定义，杨老师也谈了自己的理解。 📷 什么是机器学习？ Cynthia 导读：
嵌入式分析是使任何应用程序或用户更容易获得数据分析和商业智能的技术。 商业智能是通过分析业务数据辅助决策获取数据背后的 0信息。 商业智能软件和技术包含了报表查询，OLAP，数据挖掘及高级数据分析，最终用户自助分析及仪表板监控舱等功能。 嵌入式商业智能是一种技术能力，囊括了商业智能的功能和特征，并且成为了业务系统的一个重要的构成。
随着信息化的发展，越来越多的企业开始选择商业智能BI软件。市场对于商业智能BI需求的增大，使得BI厂商之间的竞争也逐渐增大，现在商业智能BI进入到了一个快速发展的阶段，市面上出现了非常多的商业智能BI软件。作为一个即将要进行商业智能BI软件选型的企业，应该如何挑选适合自己企业的商业智能BI软件呢？
微软应用大会就是帮助发现如何从数据到商业应用的，以便帮助企业改进决策并大规模自动化。
商业智能（简称BI）像雨后的蘑菇一样蓬勃发展。商业智能始于决策支持系统，随着早期计算机的普及，已经有了长足的发展。后来，IBM提出了“数据仓库”的概念。同时，硬件的扩展，软件的更新以及数据库在企业中的广泛应用使商业智能真正兴起。
封面由 ARKie 智能生成，小编御用 AI 设计师。 商业智能 BI ，Business Intelligence 此概念最早于 1996 年由加特纳集团（ Gartner Group ）提出，加特纳集团将商业智能定义为： 商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。 是一类由数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。 商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据
这里会分成三个部分： 1、什么是当下靠谱的商业智能 2、这种商业智能和我们有什么关系 3、我们如何获得这种能力
在这个网络智能的时代，假设生活和智能挂不上边那就太落后啦！尤其IT行业更是如此，前不久还在用微软的office做报表，这几天就吵吵着换成BI，那么BI是什么？有什么用？怎么用？等等带着这一系列的问题来进入下一步研究吧！
目前，以微软、谷歌、百度、阿里等为代表的发力于通用大模型的科技大厂，也都开始推动大模型在垂直领域的商业化落地。
商业智能（Business Intelligence，BI）是企业管理中不可或缺的一环，它通过收集、分析和可视化数据，帮助企业做出更明智的决策。随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，NLP正逐渐成为提升商业智能的强大工具。本文将深入探讨NLP在商业智能中的应用，从智能数据查询到情感分析，为企业提供更全面、智能的决策支持。
在大数据概念“泛滥”的今天，BI对于企业的价值越来越明显，然而大部分的企业还在这条路上探索。
商业智能也可以称为BI，其目的是通过各种数据收集，集成和挖掘来帮助企业更好地进行数据分析，并找出有利于企业发展的信息，可以体现为营业额的增长和利润的增长等。商业智能一词起源于国外，目前中国有许多公司也在开发BI软件。例如像亿信华辰这样的BI供应商，已经在BI行业中深耕了十多年。
商业智能（BI）是在实现数据集成和统一管理的基础上，利用数据存储和处理、分析与展示等技术，满足企业不同人群对数据查询、分析和探索的需求，以此将数据转化为具有商业价值的信息和知识，从而为企业管理和业务运行提供数据依据和决策支撑。
自“十四五”规划将“加快数字化发展，建设数字中国”单独成篇，从国家战略层面明确了数字化转型的重要性，国家层面有关支持数字经济发展的顶层设计与配套政策此后相继出台。2023年3月1日，中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》，明确了数字中国建设按照“2522”的整体框架进行布局，即夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。商业智能（BI）作为将数据转化为信息和知识解决方案的工具，在建设数字中国的“五位一体”融合上，能够以行业需求为导向形成数据应用，在以下多个方面发挥作用：
2021年7月8日，IDC发布的《2020年下半年中国商业智能软件市场数据跟踪报告》显示：2020年中国商业智能软件市场规模为5.8亿美元（约37.6亿人民币），同比增长17.1%。受疫情影响，传统部署模式的商业智能产品交付受到很大影响，导致2020年总体市场规模增长有所减慢，增速相较2019年的23.5%略有下降。 IDC预测，2021年中国商业智能软件市场增速将快速恢复，2021年市场规模预计达到7.0亿美元，同比增长恢复到21%，到2025年，中国商业智能软件市场规模将达到13.3亿美元，未来5年整体
在很多人入门数据分析师或者投身大数据行业的时候，必然会听到的两个词就是“报表工具”和“BI商业智能”。然而很多人并不明白两者的概念和区别，以为报表就是BI，BI就是报表。
伴随着新基建的热潮，国家密集出台了一系列的支持政策，明确指向传统经济要借助人工智能、大数据、云计算等科技的赋能，实现转型，并引导社会资本和资源持续对这些领域加注。
我们在谈BI商业智能工具和业务中台之前，首先得说说数据。数据是企业在日常管理、经营活动、行业信息和外部市场动态中产生的综合信息。在分析这些信息之后，获得的数据决定了企业对产品、服务、员工和战略做出正确决策的关键。那么如何总结分析企业内外的信息呢？这就是通过BI商业智能工具和业务中台实现的。
新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。 这些新的技术、新兴应用和对应的IT发展趋势，使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的IT基础设施的新一轮部署与运维，都将带来更多的IT职位和相关技能技术的要求。 毫无疑问，这些新趋势的到来，会诞生一批新的工作岗位，比如数据挖掘专家、移动应用开发和测试、算法工程师，商业智能分析师等，同时，也会强化原有岗位的新生命力
现在市场上有非常多的商业智能BI产品，几乎都在着重宣传其数据可视化功能的强大，给人造成一种商业智能BI就是数据可视化的印象。事实上商业智能BI并不等于数据可视化。要探究商业智能BI和数据可视化的区别，我们先要分别弄清楚这两个概念。
BI商业智能软件一般都会提供若干数据整合、数据查询、分析与评价、数据可视化及数据分享的手段，但是在BI项目的构建与实施过程中，如果不按照一定的应用组织思路、数据分析模式及分析流程使用这些工具或手段，呈现给最终用户的将是独立的工具集和离散的分析内容，BI系统的整体应用效果将大打折扣。同时，最终用户也了解数据分析模式及数据分析流程方面的一些常用理论和方法，以便形成自己的分析内容组织思路，从而有效开展数据决策分析工作。这方面目前已有多种卓有成效的理论及实践体系，本文基于既往经历的典型BI/DW项目实施经验及
新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。
无知的风险是巨大的，而一知半解比无知更有害，因为我们将以错误的观念做出决定并采取行动。商业智能所追求的是在日常运营中充分利用企业收集的大量数据，并将其转换为信息和知识，以避免企业盲目猜测和无知状态。
在过去一年中，云计算行业已经达到了拐点。云计算提供商曾经专注于提供最先进的IT服务。然而，企业对他们的技术的需求呈指数增长，这迫使云计算提供商专注于为他们的客户改善商业智能。 元数据转换商业智能 调查机构Gartner公司在2016年关键能力的报告显示，企业对商业智能解决方案的需求在过去一年激增。Hedvig公司首席执行官和Apache Cassandra公司创始人Avinash Lakshman说，云计算提供商开始利用元数据来提高商业智能的质量。 Lakshman告诉信息管理部门：“许多分布式系统的性质，
2022年7月26日，IDC发布的《2021下半年中国商业智能软件市场跟踪报告》显示：2021全年市场规模达到7.8亿美元（52.68亿人民币），同比增长34.9%，与2020年相比市场增速大幅提高。2021下半年中国商业智能软件市场规模为4.8亿美元（32.42亿人民币）。 IDC预测， 到2026年，中国商业智能软件市场规模将达到20.2亿美元，未来5年市场年复合增长率（CAGR）为20.8%。 出于对数据安全、行业监管、合规性要求等因素的考虑，在短期内中国大部分企业依然会选择本地部署模式的商业智能产
现在市面上的商业智能BI软件数不胜数，与此同时，数据可视化工具也多如牛毛，许多厂商在介绍商业智能BI软件时也在对可视化功能进行大肆宣扬。因此有些人会认为，商业智能BI软件就是对数据做可视化展现的工具，忽略了商业智能BI软件的真正意义。
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