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关键词

和BI的差别和影响

之所以要区分应用与BI(),是因为应用与BI、挖掘等,并没有一个相对完整的认知。    BI(BusinessIntelligence)即,它是一套完整的解决方案,用来将企中现有的进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依,帮助企做出明务经营决策。    Gartner:宣传在市场成效不明显   市场研究公司Gartner指出,去年的宣传未促进全球和分析市场出现快速增长。    通常指对来自社交网络、传感器等来源的海量非结构化信息进行的挖掘与分析,而传统的只是报告和分析结构化存储。    “他们的核心解决方案一直是IT主导的企平台,并通过语义层将信息与报告、查询与在线分析处理等功连接在一起。尽管价值昂贵,但是机构部署的均为这种类型的解决方案。”

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BI的区别

(Business Intelligence,简称:BI),又称慧或,它是一套完整的解决方案,用来处理企中现有,并将其转换成知识、分析和结论,辅助务或者决策者做出正确且明的决定 通过ETL抽取、转化形成一个完整的仓库、然后对仓库的进行抽取,而后是的前端分析和展示。 BI工具可访问和分析集,并在报告、摘要、仪表板、图表和地图中提供分析结果,为用户提供关于务状态的详细情报。换句话说,BI是企提出问题,并从他们的信息系统获得有用的回应。 BI的关系从应用上来讲,BI是一套完整解决方案,用来将企中现有的进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依,帮助企做出明务经营决策。 考虑实用性的话,传统指基于传统仓库进行分析以辅助决,可以说BI工具会更适合一般企,这是未来趋势。

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    释放的价值

    传统环境提供的分析和报告往往基于交易完成后的得出企绩效和分析报告。所以,传统系统并不从工化规模的新形式和中获得洞察。 如果这种方式是灵活开放的,就将企当前投资的优势与最新的分析创新整合,从而提供真正的价值。这种灵活的消费模式让企够迅速抓住传统和新形式带来的潜在机。 仅需12~18周时间,一个可靠的、驱动型环境即可投入运营,这降低了总体拥有成本,提升了服务水平协议。    随着量的不断增长,企发展的当务之急就是提高处理力。通过追求现代化,并特别强化“即服务”模式,企够保护自己免受老旧基础设施的影响,且无须量的前期投资。 通过工规模的分析和驱动型洞察来释放的威力,企够优化运营的方方面面,这对下一波务创新至关重要。 见人民邮电报:释放的价值

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    一文读懂BI应用的区别

    之所以要区分应用与BI(),是因为应用与BI、挖掘等,并没有一个相对完整的认知。 BI(BusinessIntelligence)即,它是一套完整的解决方案,用来将企中现有的进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依,帮助企做出明务经营决策。 Hadoop平台出现之后,提供了一种开放的、廉价的、基于普通硬件的平台,其核心是分布式规模并行处理,从而为非结构化处理创造条件。 公 安行的视频影像处理是一个特定应用领域,传统BI、ETL工具拿这些没有办法,采用分布式Hadoop进行处理够带来很好的效益,因为 Hadoop可以处理量足够。 借助应用,运营可以原始进行分析,例如分析传感器是否有异常,从而判断设备异常等,这些都是一些用传统BI工具无法实现的分析,其结果往往会出乎意料,帮助运营提高服务水平以及用户的满意度。

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    的十戒律

    创造的人很多,但利用的人却很少。 原文翻译: 如今,各路企和组织都不再使用上一代架构来存储。既然如此,为什么还要使用上一代(BI)工具来进行分析呢? 第八诫:要利用工具 在提供基于的可视图方面,BI工具已经证明了自己的力。现在则轮到在模型和缓存的自动维护上下功夫,这样一来,终端用户就不必操这个心了。 第九诫:要超越基本范畴 如今的系统因为预测分析力而著称。相关性、预测和其他功使企用户比以往任何时候都更便捷地进行高级分析。 BI讲究的是打造可视化应用,为日常决策提供支持。企里的每个人都希望做出驱动的决策。把够解答的所有问题局限于需要科学家来处理的问题,这是奇耻辱。 END 版权声明: 转载文章均来自公开网络,仅供学习使用,不会用于任何用途,如果出处有误或侵犯到原作者权益,请与我们联系删除或授权事宜,联系邮箱:holly0801@163.com。

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    》04 双螺旋之一:

    04 双螺旋之一:,不;无,不。人工是一场技术革命,它必然会将越来越多的化。未来将成为的基础,而也将成为时代的全新的范式。 在我看来,要想把融入具体,要做好三件事:化、算法化和产品化 化:创新的基础 对于当下的而言,化指的是决策会越来越多地依赖机器学习,依赖人工。 完成了场景的化之后,算法就是提炼价值的思路,而DT时代的价值就是价值 产品化:场景的最终载体 产品和、算法的互补作用可以形象地比喻成“端+云” 作为“端”的产品,具备以下三关键作用 如果仅仅被用来支持人的决策,那便无法形成真正的闭环,不具备规模复制推广的价值 举个例子,如今很多企不太理解工程师跟(BI)分析师的区别。 ,你的有了这一核心引擎,你就跑在竞争对手之前 我总结了企化的两步骤 核心务在线化 “流利说”的定位并不是一个评测公司,他们所做的口语练习工具,其实就是和用户的入口。

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    (BI)有什么关系

    BI(Business Intelligence),即,是一个完整的解决方案,用于有效整合企现有,快速准确地提供分析报告,并提出决策依,帮助企做出明的经营管理决策。 企实施BI的目的是为了更好的共享和使用。其核心功是对收集的进行多维分析、切片、钻取、cube等。 通过ETL处理,建设完整的仓库,然后提取仓库中的,再进行的前端分析和展示。 因此,将来市场对的需求将是巨的。 传统的技术,如ETL、仓库、OLAP和可视化报表技术,由于不解决海量(包括结构化和非结构化)的处理问题,已经处于淘汰的边缘,BI的许多功可以被相应的组件所取代。

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    MariaDB库整合Tableau

    Tableau是一个提供集成的可视化分析平台,已经Maria认证。这个可视化的管理技术将帮助企利用该解决方案,进行可靠、快速的驱动之决策力。 “世界上以百万计的用户依靠MariaDB和Tableau运行和分析着关键务应用环境”,MariaDB的产品营销高级总监Shane Johnson说,“我们之间的整合,将使开源库和更加可靠 在中,企都在寻找高可操作的视图来观察他们的,让更多的用户与更加公开且更具价值。 使用Tableau与MariaDB,务曲线与高性分析均为简单而强的可视化报告。 而MariaDB作为通用的库系统,已经从而部署到支持等范围给用户提供强的动力,而的健康分析,性诊断、成本监控等力将随着Tableau的加入,将产生更好以及更创新的服务。 MariaDB在Linux不同的发行版以及云端供应的广泛使用,证明它的易用与灵活性越来越显现。相信MariaDB很快会成为现代企的开源库标准。 21CTO社区编译自网络

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    用可视化报告拿到30W年终奖的时候,才知道可视化的重要

    分析是当今企的必备需求和应当拥有的核心力,如何让企快速掌握和拥有这项力是NBI可视化一直在思考,一直在努力的方向,NBI可视化团队拥有多年的B端服务经验,深知B端务的复杂性和特殊性问题, 让我们在设计NBI可视化产品时会贴合场景去思考,如何快速、低门槛的适配企各种场景的使用,可视化绝对不是像网上说的或者培训机构讲的那样,会点python代码,拥有几套模板就解决的问题,更多需要考虑B端企的真实需求与现状如 : (1)企现有如何接入的问题,现状是分散在不同的务系统中,源分散,接入口径不一致等问题 1.png (2)如何快速呈现、解读背后的价值 是否拥有丰富的展示组件,是否拥有简单易用的操作体验 ,多维度,多视角全面了解背后的价值 2.png 3.png 部分展示组件效果展示 4.png 提供拖拽式操作的编辑工具,自由DIY各类分析报告 (3)是否有丰富的交互功,追溯发生的过程和结果 NBI可视化的集成致分为两种,一种是直接将url地址嵌入到第三方系统;另外一种是通过NBI的API接口获取资源信息嵌入到第三方系统 (6)多平台、多形式的安装部署 NBI可视化支持windows、Linux

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    中的应用《时代--革命重新定义未来》

    思维不是抽象的,而是有一整套方法让人们通过寻找相关性。         警察没有足够的证不可以进屋搜查,时代,他们根每家每户的用电模式和一般居家用电模式对比,就圈定一些犯罪嫌疑人。 店根每个阶段顾客购买的东西判断他可怀孕了,然后给她推荐相关的产品,收集用户行为相关的,了解用户的需求。         ,随时捆绑品,随时调整价格进行促销,而实体店都是闭店之后才做。         普拉达(Prada)是意利著名奢侈品品牌,主要销售来自实体店,很难通过降价来提升绩,而且,即使牌设计师努力设计好每一款产品,也不知道市场反映情况。

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    | 行观察系列

    使用功 (BusinessIntelligence 简称BI) 工具和技术来帮助客户解决上述难题。 是一种预测、跟踪、分析,并展示与务绩效相关的量化指标的方法,通过对的收集、管理、分析以及转化,使成为可用的信息,从中获得必要的洞察力和理解力,更好地辅助决策和指导行动,以帮助企决策者在正确的时间 系统的软件平台支持务部门制作复杂的合并报表,在减少务人员工作量、提高工作效率的同时,帮助务部门更加灵活和准确做好分析和信息共享。 解决方案的目标是,帮助企充分利用其务支撑系统产生的量宝贵的资源,实现对信息的化加工和处理,为市场经营工作提供及时、准确、科学的决策依,使企适应日趋激烈的市场竞争环境,提升运营的核心竞争力 软件强的报表制作和展示功够制作/展示任何形式的报表,其纯粹的Web 界面使用方式又使得部署成本和管理成本降到最低。同时还可以同挖掘工具、统计分析工具配合使用,增强决策分析功

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    BI前要建仓库吗?

    家都知道,企要做分析,BI和仓库二者缺一不可。许多人在疑惑,我的仓库还没有建立起来,怎么做BI呢?真得在做BI之前先建仓库吗? 为了满足决策分析的需要,仓库被建立起来,其面向主题的设计,会随着特性的变化而增加或减少,例如之间的兼容性和互斥性,它的容量将比五倍以上。 BI的逻辑 (Business Intelligence)是一种对信息进行收集、管理和分析的过程,它通常包括库技术、仓库(或场)、联机分析处理(OLAP)等几个方面,其实现涉及可视化 BI不是简单的报表和漂亮的图形,它主要考虑的是模型交付力和工具软件的开放性。面对海量,提高信息的利用率,快速、准确地找到所需信息,做出正确的决策,是BI发展的驱动力。 不推荐将仓库单独作为一个项目,因为在务分析需求不确定的情况下建立仓库,将会带来巨的风险。

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    BI和可视化的区别

    现在市场上有非常多的BI产品,几乎都在着重宣传其可视化功的强,给人造成一种BI就是可视化的印象。事实上BI并不等于可视化。 要探究BI和可视化的区别,我们先要分别弄清楚这两个概念。 什么是可视化? 随着2012年世界进入时代。可视化作为的呈现方式,成为当前重要的课题。 可视化的目的,是要对进行可视化处理,以使得可以明白地、有效地传递信息。 什么是BI? 根以上概念我们知道,BI是一套完整的解决方案,可视化只是BI最终呈现的展示结果。一款优秀的BI工具不仅仅具有优秀的可视化效果。 以亿信ABI为例,其融合了ETL处理、建模、可视化、分析、填报、移动应用等核心功,作为BI工具,可视化只是其中很小的一个部分。

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    》05 的特征:向精准升维

    05 的特征:向精准升维 “精+准”是未来的核心要求 为什么谷歌、阿里巴巴、优步够成功,够有如此的影响力?就是因为它们够做到精准。 ……像这样的例子,还有很多很多 准确:的背后,是逻辑的根本改变 20世纪90年代,美国就已经出现物质极丰富的现象,绝部分的品都处于过剩状态。 如果你够用足够低的成本、在足够短的时间内,掌握足够量,你的胜出概率将为提升。 在互联网时代,谁够找到有创意的化方法,谁就具有重要的竞争优势 ,也就真正融入未来的中去 只有上线,才迭代优化 不上线就没有用户反馈,就不知道往哪个方向优化,迭代便无从谈起。 在全世界范围内,有量庞的特斯拉电动车在路上飞驰,特斯拉公司自然够收集到量的进行优化,这是非常重要的一个方向 用机器学习的逻辑贯穿整个务过程 针对一个足够的问题,你否找到新的算法来挖掘背后的洞察

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    中兴视觉:企人工与行创新

    中兴视觉报道:经常会看到更多人工在垂直领域的行创新。比如医疗,金融,工制造。今天的人工,更多的是面向消费者的人工。未来几年,我们会看到企人工的兴起与发展。 人工的成功需要成功,而人工成功需要人工在行应用的成功。 2.jpg 谈到人工,我们往往会谈到,算法与计算。实际上,人工用于行创新,应用场景的选择非常关键。 比如,当中兴视觉问一个马车夫,他永远不会告诉你他需要一辆汽车。需求的确定不容易,这里涉及到信息技术与行知识的结合。 我们会看到人工律师,引用相关的法律文献,发现相关案例,向人类律师呈现最有价值的法律信息。 今天的人工,需要训练模型,用于训练的需要标注,费时费力。 (此文由中兴视觉转载,侵权必删)

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    挖掘】挖掘#(BI)分析挖掘概念

    维基百科是这样描述“”的:“集的总和如此庞复杂,以至于现有的库管理工具难以处理(…)”。 (Business Intelligence): 分析、展示信息以帮助企的执行者、管理层、其他人员进行更有根决策的应用、设施、工具、过程。 仓库(Data Warehouse): 的中央存储库,采集、储存来自一个企多个系统的质量(Data Quality): 有关确保可靠性和实用价值的过程和技术。 Hadoop: 另一个当今领域的热门。Apache Hadoop是一个在已有硬件组成的计算机集群上,分布式存储、处理庞集的开源软件架构。它使得规模储存和更快速处理成为可。 机器学习(Machine Learning): 一个学科,研究从中自动学习,以便计算机它们收到的反馈调整自身运行。与人工挖掘、统计方法关系密切。

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    》06 黑洞效应:胜出的秘密

    06 黑洞效应:胜出的秘密 黑洞,是一个让人望而生畏的词语,它有着极强的引力,够将所有接近它的事物吞噬殆尽,甚至连光都无法逃脱。 未来的有着像黑洞那样无限的潜力与空间,可以包含一切的人、甚至时间 拥有网络张力 如果说自然资源中的石油与钢铁是20世纪最重要的生产资料,那么在当下的时代中,最重要的生产资料就是 这些优势的乘法叠加,足以在各自的行和领域内掀起一次又一次的惊天风暴,也由此诞生了一个又一个独角兽 ? 在的时代,想要让自己的企获得成功,首先要问自己4个问题 我的企否最限度地实现网络化? 我的企否尽可地引入机器的学习效应? 黑洞效应的必然方向是 在我看来,物质、量和信息分别是世界的三核心资源。

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    》03 双螺旋之一:网络协同

    03 双螺旋之一:网络协同 在人类文明的长河中,农文明的“点”状结构让人类立足于村庄,保证基本的温饱,传承我们对世界和自己最基础的认知;工文明的“线”状结构让人类建立城市,极地提升了我们理解世界和改造世界的力 类似微信这种依靠网络协同效应的企,才有机会赢家通吃。如果在需求端没有网络协同效应,即使供给端的规模效应再强,用户的转移成本也依然很低 我们对比一下优步和淘宝,就比较清楚地看到这一点。 相对于打车,淘宝要处理的是更为复杂的品交易。 当年,为了完成这个几乎不可完成的任务,淘宝逐渐摸索出了在线支付、担保交易、信用评价、消费保障、品管理等一系列看起来不那么重要,但实际上至关重要的在线服务体系。 一直到2007年,部分人还没有把淘宝当作一个快速发展的互联网企。一旦这些体系建立了,而且淘宝从服装等主打类目快速地扩张到更多的类目,最后形成万的淘宝概念时,这个平台的横向扩张力就彰显无遗。

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