之所以要区分大数据应用与BI(商业智能)，是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。 BI(BusinessIntelligence)即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 Gartner：大数据宣传在商务智能市场成效不明显 市场研究公司Gartner指出，去年的大数据宣传未能促进全球商务智能和分析市场出现快速增长。 大数据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，而传统的商务智能只是报告和分析结构化数据存储。 “他们的核心解决方案一直是IT主导的企业商务智能平台，并通过语义层将信息与报告、查询与在线分析处理等功能连接在一起。尽管价值昂贵，但是大多数机构部署的均为这种类型的商务智能解决方案。”
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 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。 BI工具可访问和分析数据集，并在报告、摘要、仪表板、图表和地图中提供分析结果，为用户提供关于业务状态的详细情报。换句话说，BI商业智能是企业提出问题，并从他们的信息系统获得有用的回应。 大数据和商业智能BI的关系从应用上来讲，BI商业智能是一套完整解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 考虑实用性的话，传统商业智能指基于传统数据仓库进行分析以辅助决，可以说BI工具会更适合一般企业，这是未来趋势。
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传统商业智能环境提供的分析和报告往往基于交易完成后的数据得出企业绩效和分析报告。所以，传统系统并不能从工业化规模的新形式和大量数据中获得洞察。 如果这种方式是灵活开放的，就能将企业当前商业智能投资的优势与最新的分析创新整合，从而提供真正的商业价值。这种灵活的消费模式让企业能够迅速抓住传统和新形式数据带来的潜在商机。 仅需12~18周时间，一个可靠的、数据驱动型商业智能环境即可投入运营，这大大降低了总体拥有成本，提升了服务水平协议。 随着数据量的不断增长，企业发展的当务之急就是提高数据处理能力。通过追求商业智能现代化，并特别强化“即服务”模式，企业能够保护自己免受老旧基础设施的影响，且无须大量的前期投资。 通过工业规模的分析和数据驱动型洞察来释放数据的威力，企业将能够优化运营的方方面面，这对下一波业务创新至关重要。 见人民邮电报：商业智能释放大数据的价值
之所以要区分大数据应用与BI(商业智能)，是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。 BI（BusinessIntelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 Hadoop平台出现之后，提供了一种开放的、廉价的、基于普通商业硬件的平台，其核心是分布式大规模并行处理，从而为非结构化数据处理创造条件。 公 安行业的视频影像处理是一个特定应用领域，传统BI、ETL工具拿这些数据没有办法，采用分布式Hadoop进行处理能够带来很好的效益，因为 Hadoop可以处理数据量足够大。 借助大数据应用，运营商可以原始大数据进行分析，例如分析传感器数据是否有异常，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，帮助运营商提高服务水平以及用户的满意度。
创造数据的人很多，但利用数据的人却很少。 原文翻译： 如今，各路企业和组织都不再使用上一代架构来存储大数据。既然如此，为什么还要使用上一代商业智能（BI）工具来进行大数据分析呢？ 第八诫：要利用智能工具 在提供基于数据的可视图方面，BI工具已经证明了自己的能力。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 如今的大数据系统因为预测分析能力而著称。相关性、预测和其他功能使企业用户比以往任何时候都能更便捷地进行高级分析。 BI讲究的是打造数据可视化应用，为日常决策提供支持。企业里的每个人都希望做出数据驱动的决策。把大数据能够解答的所有问题局限于需要数据科学家来处理的问题，这是奇耻大辱。 END 版权声明： 转载文章均来自公开网络，仅供学习使用，不会用于任何商业用途，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。
04 智能商业双螺旋之一：数据智能 无数据，不智能；无智能，不商业。人工智能是一场技术革命，它必然会将越来越多的商业智能化。未来数据智能将成为商业的基础，而智能商业也将成为数据时代的全新的商业范式。 在我看来，要想把数据智能融入具体商业，要做好三件事：数据化、算法化和产品化 数据化：商业创新的基础 对于当下的商业而言，智能化指的是商业决策会越来越多地依赖机器学习，依赖人工智能。 完成了商业场景的数据化之后，算法就是提炼数据价值的思路，而DT时代的数据价值就是商业价值 产品化：数据智能和商业场景的最终载体 产品和数据、算法的互补作用可以形象地比喻成“端+云” 作为“端”的产品，具备以下三大关键作用 如果数据仅仅被用来支持人的决策，那便无法形成真正的闭环，不具备大规模复制推广的价值 举个例子，如今很多企业不太理解数据工程师跟商业智能（BI）分析师的区别。 ，你的商业有了数据智能这一核心引擎，你就能跑在竞争对手之前 我总结了企业智能化的两大步骤 核心业务在线化 “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，其实就是数据和用户的入口。
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。 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。
Tableau是一个提供商业智能集成的可视化分析平台，已经Maria认证。这个可视化的数据管理技术将帮助企业利用该解决方案，进行可靠、快速的数据驱动之决策能力。 “世界上数以百万计的用户依靠MariaDB和Tableau运行和分析着关键业务应用环境”，MariaDB的产品营销高级总监Shane Johnson说，“我们之间的整合，将使开源数据库和商业智能更加可靠 在大多数行业中，企业都在寻找高可操作的视图来观察他们的数据，让更多的用户与数据更加公开且更具价值。 使用Tableau与MariaDB，业务曲线与高性能分析均为简单而强大的可视化报告。 而MariaDB作为通用的数据库系统，已经从而部署到支持等范围给用户提供强大的动力，而数据的健康分析，性能诊断、成本监控等能力将随着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商的广泛使用，证明它的易用与灵活性越来越显现。相信MariaDB很快会成为现代企业的开源数据库标准。 21CTO社区编译自网络
数据分析是当今企业的必备需求和应当拥有的核心能力，如何让企业能快速掌握和拥有这项能力是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端业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、低门槛的适配企业各种场景的使用，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，拥有几套模板就能解决的问题，更多需要考虑B端企业的真实需求与现状如 ： （1）企业现有业务数据如何接入的问题，现状是数据可能分散在不同的业务系统中，数据源分散，数据接入口径不一致等问题 1.png （2）如何快速呈现、解读数据背后的价值 是否拥有丰富的数据展示组件，是否拥有简单易用的操作体验 ，多维度，多视角全面了解数据背后的价值 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）是否有丰富的数据交互功能，追溯数据发生的过程和结果 NBI可视化的集成大致分为两种，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
大数据思维不是抽象的，而是有一整套方法让人们通过数据寻找相关性。 警察没有足够的证据不可以进屋搜查，大数据时代，他们根据每家每户的用电模式和一般居家用电模式对比，就能圈定一些犯罪嫌疑人。 商店根据每个阶段顾客购买的东西判断他可能怀孕了，然后给她推荐相关的产品，收集用户行为相关的数据，了解用户的需求。 ，随时捆绑商品，随时调整价格进行促销，而大多数实体店都是闭店之后才做。 普拉达（Prada）是意大利著名奢侈品品牌，主要销售来自实体店，很难通过降价来提升业绩，而且，即使大牌设计师努力设计好每一款产品，也不能知道市场反映情况。
使用功能强大的商业智能 (BusinessIntelligence 简称BI) 工具和技术来帮助客户解决上述难题。 商业智能是一种预测、跟踪、分析，并展示与业务绩效相关的量化指标的方法，通过对数据的收集、管理、分析以及转化，使数据成为可用的信息，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，以帮助企业决策者在正确的时间 商业智能系统的软件平台能支持业务部门制作复杂的合并报表，在减少业务人员工作量、提高工作效率的同时，帮助业务部门更加灵活和准确做好数据分析和信息共享。 商业智能解决方案的目标是，帮助企业充分利用其业务支撑系统产生的大量宝贵的数据资源，实现对信息的智能化加工和处理，为市场经营工作提供及时、准确、科学的决策依据，使企业适应日趋激烈的市场竞争环境，提升运营商的核心竞争力 商业智能软件强大的报表制作和展示功能能够制作/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。同时还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强决策分析功能。
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？ 为了满足决策分析的需要，数据仓库被建立起来，其面向主题的设计，会随着数据特性的变化而增加或减少，例如数据之间的兼容性和互斥性，它的数据容量将比业务数据库大五倍以上。 商业智能BI的逻辑 商业智能(Business Intelligence)是一种对商业信息进行收集、管理和分析的过程，它通常包括数据库技术、数据仓库(或数据场)、联机分析处理(OLAP)等几个方面，其实现涉及可视化 商业智能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能力和工具软件的开放性。面对海量数据，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，是商业智能BI发展的驱动力。 不推荐将数据仓库单独作为一个项目，因为在业务分析需求不确定的情况下建立数据仓库，将会带来巨大的风险。
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。 什么是数据可视化？ 随着2012年世界进入大数据时代。数据可视化作为大量数据的呈现方式，成为当前重要的课题。 数据可视化的目的，是要对数据进行可视化处理，以使得可以明白地、有效地传递信息。 什么是商业智能BI？ 根据以上概念我们知道，商业智能BI是一套完整的解决方案，数据可视化只是商业智能BI最终呈现的展示结果。一款优秀的商业智能BI工具不仅仅具有优秀的数据可视化效果。 以亿信ABI为例，其融合了ETL数据处理、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，作为商业智能BI工具，数据可视化只是其中很小的一个部分。
05 智能商业的特征：向精准升维 “精+准”是未来商业的核心要求 为什么谷歌、阿里巴巴、优步能够成功，能够有如此大的影响力？就是因为它们能够做到精准。 ……像这样的例子，还有很多很多 准确：数据智能的背后，是商业逻辑的根本改变 20世纪90年代，美国就已经出现物质极大丰富的现象，绝大部分的商品都处于过剩状态。 如果你能够用足够低的成本、在足够短的时间内，掌握足够大的数据量，你的胜出概率将大为提升。 在互联网时代，谁能够找到有创意的数据化方法，谁就具有重要的竞争优势 ，也就能真正融入未来的智能商业中去 只有上线，才能迭代优化 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，有数量庞大的特斯拉电动车在路上飞驰，特斯拉公司自然能够收集到大量的数据进行优化，这是智能商业非常重要的一个方向 用机器学习的逻辑贯穿整个业务过程 针对一个足够大的问题，你能否找到新的算法来挖掘数据背后的洞察
中兴智能视觉大数据报道：经常会看到更多人工智能在垂直领域的行业创新。比如医疗，金融，工业制造。今天的人工智能，更多的是面向消费者的人工智能。未来几年，我们会看到企业人工智能的兴起与发展。 人工智能的成功需要商业成功，而人工智能的商业成功需要人工智能在行业应用的成功。 2.jpg 谈到人工智能，我们往往会谈到数据，算法与计算。实际上，人工智能用于行业创新，应用场景的选择非常关键。 比如，当中兴视觉大数据问一个马车夫，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业知识的结合。 我们会看到人工智能律师，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。 今天的人工智能，需要大数据训练模型，用于训练的数据需要标注，费时费力。 （此文由中兴智能视觉大数据转载，侵权必删）
维基百科是这样描述“大数据”的：“数据集的总和如此庞大复杂，以至于现有的数据库管理工具难以处理（…）”。 商业智能（Business Intelligence）: 分析数据、展示信息以帮助企业的执行者、管理层、其他人员进行更有根据的商业决策的应用、设施、工具、过程。 数据仓库（Data Warehouse）: 数据的中央存储库，采集、储存来自一个企业多个商业系统的数据。 数据质量（Data Quality）: 有关确保数据可靠性和实用价值的过程和技术。 Hadoop: 另一个当今大数据领域的热门。Apache Hadoop是一个在已有商业硬件组成的计算机集群上，分布式存储、处理庞大数据集的开源软件架构。它使得大规模数据储存和更快速数据处理成为可能。 机器学习（Machine Learning）: 一个学科，研究从数据中自动学习，以便计算机能根据它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、数据挖掘、统计方法关系密切。
06 黑洞效应：智能商业胜出的秘密 黑洞，是一个让人望而生畏的词语，它有着极强的引力，能够将所有接近它的事物吞噬殆尽，甚至连光都无法逃脱。 未来的智能商业有着像黑洞那样无限大的潜力与空间，可以包含一切的人、数据甚至时间 数据智能拥有网络张力 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数据 这些优势的乘法叠加，足以在各自的行业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智能商业独角兽 ? 在智能商业的时代，想要让自己的企业获得成功，首先要问自己4个问题 我的企业能否最大限度地实现网络化？ 我的企业能否尽可能地引入机器的学习效应？ 黑洞效应的必然方向是智能商业 在我看来，物质、能量和信息分别是世界的三大核心资源。
03 智能商业双螺旋之一：网络协同 在人类文明的长河中，农业文明的“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；工业文明的“线”状结构让人类建立城市，极大地提升了我们理解世界和改造世界的能力 类似微信这种依靠网络协同效应的企业，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大，用户的转移成本也依然很低 我们对比一下优步和淘宝，就能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商品交易。 当年，为了完成这个几乎不可能完成的任务，淘宝逐渐摸索出了在线支付、担保交易、信用评价、消费保障、商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，大部分人还没有把淘宝当作一个快速发展的互联网企业。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，最后形成万能的淘宝概念时，这个平台的横向扩张能力就彰显无遗。
商业智能分析（BI）整合永洪科技产品能力,提供一站式云端自助分析功能和全面的企业级云分析服务支持自服务数据准备、探索式分析和企业级管控，是新一代的敏捷型商业智能分析服务平台。只需几分钟，您就可以在云端轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等一系列数据可视化操作……
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