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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
本文由永红科技CEO何春涛授权CDA数据分析师发布 导读 早在2015年初，Gartner就在《商业智能与分析平台魔力象限》年度报告中说到：“传统BI的市场份额领导者被新型BI厂商打乱。这些新型厂商让更多的人成为了数据分析用户，并创造了更高的商业价值。”经过2015一年的发展，传统BI的颓势愈发明显。Gartner在2016年2月发布的《商业智能与分析平台魔力象限》年度报告显示：传统BI厂商全部被驱除出了领导象限。一年的时间里，全球商业智能与分析市场到底发生了哪些剧变？这里，笔者将给出自己的解读，同时奉上
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。
BI是Business Intelligence的英文缩写，译作商业智能，又称商业智慧或商务智能，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。
1865 年，Richard Millar Devens 在“商业和商业轶事百科全书”中提出了“商业智能”(BI) 一词。” 他用它来描述银行家亨利弗内斯爵士如何通过在竞争前收集信息并根据信息采取行动而从中获利。最近，在 1958 年，一位名叫汉斯·彼得·卢恩 (Hans Peter Luhn) 的 IBM 计算机科学家撰写了一篇文章，描述了通过使用技术收集商业智能 (BI) 的潜力。
随着数字化时代的迅速发展，各企业所产生的数据量也急剧增长，传统的数据分析方法显然已跟不上时代的发展，如何处理分析大量的数据是很多企业所面临的难题。许多企业将目光投向了商业智能BI软件，以期帮助他们解决数据处理分析难题，提升企业竞争力。那么，商业智能BI软件到底能为企业带来哪些好处呢？
传统上，企业将数据战略集中在power BI商业智能（BI）上，但预测和规范分析平台的兴起，部分归功于机器学习和人工智能，正在改变这个方程式。即使是商业智能本身也在不断发展，这也是以前业务分析平台独有的功能。不过，随着互联网科技的发展，各个企业的各个业务层级都在不断扩大升级优化，理解商业智能和数据分析之间的区别与联系，明确数据分析为企业带来的价值，对于正确实施数据战略至关重要。
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。
对于增强数据资产准确度和价值而言，将数据质量规则与活动（探查、清洗和监测）和MDM流程相集成显得十分关键。在启动任何MDM项目之前，您都需要了解源数据的内容、质量和结构。在数据源进行的数据探查使数据管理员和数据仓库管理员能够在数据进入MDM系统之前，快速发现和分析跨所有数据源的所有数据异常。此流程可极大加快从MDM实施中获取价值。 由于数据清洗增强了数据的准确度，带来了数据完整性，并从源头增进了数据的可信度，因此数据清洗改善了MDM系统中的数据一致性。一旦源数据进入MDM系统，它将接受数据
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。
大数据标志着业务分析的新时代到来，各商业组织现在有机会就数据在容量、速度和多样性的传统处理能力不足问题上作出更加明智的决策。IBM 具有得天独厚的优势, 可以提供全面的技术和服务, 从大数据中吸取可操作的洞察力，通过与如IBM InfoSphere BigInsights 为代表的Hadoop技术互链, IBM Cognos 商业智能现在可以轻松访问非结构化源数据, 从而使业务分析人员能够接触到大量非结构化数据中发现的关键洞察。
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
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
很少有企业机构质疑大数据和分析能够为其带来的巨大价值，但最重要的问题在于，如何在可持续发展的基础上迅速释放大数据的价值，而无需巨额的前期投资。 企业已无法应对非结构化数据和传感器数据在数量与种类上的迅速增长。因而，他们迫切需要增进大数据分析的专业知识和能力，以保持竞争力。在当今这个以客户为先的时代，工业化规模的分析能力和数据驱动型洞察能力是企业生存的关键，数据必须进行实时处理。这也是大多数企业面临的挑战。Forrester Research的调查显示，商业智能（BI）是2013年企业项目计划
2022年1月14日，IDC发布的《2021上半年中国商业智能软件市场数据跟踪报告》显示：2021年上半年中国商业智能软件市场规模为3.2亿美元（20.4亿人民币），同比增长30.4%，远超前两年的增长。 在2021年上半年的市场预测中，IDC调高了对商业智能软件市场的未来预期。根据最新数据，2021年中国商业智能软件市场将呈现高速增长态势，市场规模预计达到7.6亿美元，同比增长26.5%；到2025年，中国商业智能软件市场规模将达到16.0亿美元，未来5年整体市场年复合增长率（CAGR）为21.6%。
数据分析能力越来越成为消费者和企业的必备品应用程序，复杂程度各不相同，从简单地一个网页或门户上托管一个可视化或仪表板，到在一个云服务上实现数据探索、建模、报告和可视化创建的应用程序。BI的实现方式越来越多，无论规模大小，在任何以数据为中心的企业中，BI软件都已成为中流砥柱。
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：
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。
现在，越来越多的人都听说过商业智能BI，很多人认为，BI就是做报表的。其实，报表只是BI的一部分，虽然BI应用的结果通常需要通过报表来展示，但是，BI绝对不等于报表。
商业智能BI工具的好处，简单的说，就是可以帮助企业管理者直观清晰的看到自己想要关注的数据，帮助他轻松的掌握企业运营的数据和情况。大量的业务数据无法直接呈现给管理者，管理者也无法从这些海量的数据中获取到有价值的信息，而商业智能BI工具可以解决这个问题。
商业智能（BI）是Gartner与1996年提出的，他描述了一些了的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。无数历史经验表明，充分利用现有的新知识、新技术，需要耗费几十年甚至一代人的时间。所以直到现在，大多数企业仍然缺乏数据化管理与决策所必须的信息化设施、配套制度和文化。但所幸的是，当前人们的观念认识、相关技术已经十分成熟，企业可以很容易的取得BI应用方面的进展，利用BI增加竞争优势并促进创新。
当一位年轻的商业分析师向我们讲述他最近回家的事件时，充满分析师的房间爆发出一阵响亮的笑声。 一位遥远的阿姨询问了他的新职业。 他的回答 - 我正在进行建模。 她兴高采烈地问道 - 它只是在坡道上还是我会在电视上看到你？ 开玩笑，这让我想知道建模或模型这个词的根源。 什么是模型？
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，
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。
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。
之前可能听说过Power BI、Tableau等用于商业分析的工具，但是你可能会认为它们就是用来制作图、仪表盘和报告的。
在去年奥斯卡提名电影《隐藏人物》中，有一个很棒的场景，美国宇航局的“电脑”凯瑟琳·约翰逊请求准许查看机密的每日简报，规划将宇航员约翰·格伦在几周内送入轨道。
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？
Best Open Source Reporting Tools一文列出目前比较好的几种开源报表工具
编者注： 随着行业对营销和推广效果的重视，数据的作用越来越大。而营销渠道的多样化，也导致数据来源的数量和数据本身的体量都越来越大。如何挖掘，分析和展现各种数据就成为所有公司的一个关注点。众多商业智能解
自2015年7月正式发布以来，Power BI的愿景就是让身处各个职位、部门和行业的用户能在几秒钟内享受到Power BI带来的便利，并在几分钟内从数据中获取洞察，进而实现商业价值。 微软一直致力于助
近些年，随着企业信息化的不断深入发展，商业智能BI工具越来越受到人们的关注。一款好用的BI工具不仅能有效整合企业各业务系统中的数据，提升工作效率，做出各种清晰直观的可视化数据分析报告，还能辅助企业及各业务部门做出更明智的经营决策。市场对BI工具需求的急剧增大，促进了BI行业的快速发展，目前市面上出现了大量的BI工具，功能也是五花八门。在此，笔者盘点了现在比较流行的6款BI工具，看看下面这些BI工具你用过哪个呢？
商业智能BI软件，是基于信息技术构建的智能化管理工具，能实时地对企业内各个系统，如ERP、CRM、SCM等产生的数据进行整合分析，并给出分析报告，帮助管理者认识企业和市场的现状，做出正确的经营决策。
作者 CDA 数据分析师 BI 其实是 Business Intelligence 的缩写，意思是商业智能。“Excel”是大多数业务人员必需熟练掌握的办公工具，而“商业智能分析”则是帮助决策者透过
回顾过去近十年中国商业智能（Business Intelligence，以下简称BI）市场的经营与运作，若以一个业内人士的身份来描述这段历程，我想把它归纳为“光环褪去，返璞归真”，BI之于中国，已经渐渐从概念走向了成熟。
2019年，PowerBI 又被评为2019年度全球商业智能市场第一。 诶？为什么要加个“又”字呢~ 因为 2018年，PowerBI 被评为2018年度全球商业智能市场第一。
谈到商业智能行业，变革是不可避免的。为了跟上步伐，各种各样的BI 解决方案正在快速迭代更新，以满足企业的数字化需求，那么市场上BI 工具种类繁杂，到底如何选择适合功能全面、满足自己企业运转情况的、合适的BI 工具呢？ 我们为您总结A-Z 26个单词描述 BI 的功能，帮您在选型中全覆盖最新的商业智能要点。创建了一个 BI 术语表，从 A 到 Z。并为这些术语添加了注释，我们来一探究竟： A - Ad hoc - Ad hoc 报告 是一种 BI 流程，非技术最终用户无需 IT 即可生成 BI大屏。即使用报表设计器的最终用户能够提出自己的问题并创建自己的可视化仪表板或报表。
Excel 和 PPT 早已成为了职场标配，想在偌大的城市和心仪的行业有一席之地，必须对与你拥有类似职场技能的人才们设定与众不同的定位。并将自己有限的时间精力用在可以持续升值的技能上。
现在越来越多的企业开始使用商业智能BI软件，用来整合企业中现有的各种数据，对这些数据按照不同的需求进行处理分析，并快速准确地形成分析报告，为企业决策提供数据支持，帮助企业做出明智的业务经营决策。
在当今竞争日益激烈的市场环境中，只有那些利用先进的信息技术成功地收集、分析、理解信息并依据信息进行决策的企业才能获得竞争优势，才是市场的赢家。利用数据来获取的市场洞察并不仅仅是简单的统计报告和财务汇总报表，信息应根据需求在合适的时间被利用，并且帮助企业领导者采取有利于企业和业绩优化的行动。数据已经变成了一个关系到企业业绩和成功的关键战略因素。
近年来，随着信息技术的迅速发展和金融行业竞争的日益激烈，商业银行对数据建设和智能决策竞争能力的需求越来越迫切。通过运用大数据和人工智能等前沿技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为银行业务决策提供更准确、更合理的依据，这是商业银行普遍面临的问题。上 “BI” 成为了每个商业银行的必选项。
大家好，我是来自永洪科技的数据分析师刘宇翔。我今天分享的主题是，释放数据价值，人人都是数据分析师。
每个组织都处理数据，但并非每个组织都将其数据用作业务资产。但是，随着数据继续呈指数级增长，将数据视为业务资产正在成为竞争优势。 埃森哲的一项研究发现，只有 33% 的公司“足够信任他们的数据，能够有效地使用它并从中获得价值”。但是，如果您不信任数据的质量，那么就很难根据这些数据做出决策（并且用户不太可能使用它来为他们的决策提供信息）。 这就是为什么数据治理应该成为任何商业智能平台和数据分析策略的一部分——以基于角色的权限为基础。 什么是数据治理？ 数据治理是根据组织的内部政策以及外部合规性和法规要求来管理数据使用的过程，对公司员工进行数据治理方面的培训和教育非常重要——不仅要让他们熟悉规则，还要促进他们的认同。 TechTarget表示：“有效的数据治理可确保数据一致且值得信赖，并且不会被滥用。随着组织面临新的数据隐私法规并越来越依赖数据分析来帮助优化运营和推动业务决策，这一点变得越来越重要。” 数据治理具有广泛的组织优势，从打破数据孤岛到确保合规性，它也可以通过提高数据质量提供更准确的分析。
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