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。
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
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?
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(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。
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。
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。
能否有效利用各种业务系统、数据集市或数据仓库中的信息,直接关系到企业的市场营销能力。伴随着时代的发展,企业精细化、科学化的管理要求越来越高,传统的报表工具已不能满足日益增长的业务需求,BI商业智能工具的时代已经到来。
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
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。
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。
无智能,不商业。在智能商业时代,BI正逐渐成为企业的标配。 然后,曾几何时,BI还只是数据达人和IT高手的专属工具。传统BI系统给人的印象,往往是沉重、缓慢、不接地气,并导致很多BI项目最终沦为面子工程,无法为企业创造真正的价值。 那么,在今天这样一个崇尚敏捷和平等的“移动+云”时代,能否让BI在专业和强大的同时,更加轻盈、时尚、易用,让你、我、他,都能随时随地从数据中发现趋势和见解,感受数据的力量,共享顿悟的喜悦?对企业来说,如何让新一代BI系统更快、更好地落地,真正为企业的战略规划和业务创新提供驱动力呢?
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
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。
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
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。
百度百科中的BI是指业务智能或智能业务(Business Intelligence的缩写),其用途是指使用现代数据仓库技术,在线分析处理技术,数据挖掘和数据展示技术进行数据分析以实现业务价值。老实说,解释很专业,但是什么是商业智能?我想很少有人能说清楚。如果要了解BI,则必须从其来源和目的开始。
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。
近日,葡萄城正式发布了Wyn Enterprise 商业智能软件。Wyn Enterprise 专注于商业智能和数据分析的需要,一个产品同时提供多源数据整合、自助式 BI 分析、数据可视化、可在线设计的自定义报表,以及数据填报等多项功能,企业用户可独立部署使用,软件公司也可进行深度集成和 OEM 合作。
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。
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
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。
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:
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。
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。
在这个世界上你最亲密的伙伴是谁?爱人、家人通通都不是,最亲密的伙伴其实是你们的手机。在你每次触控手机时都会产生数据,这些大量的数据都被存储在电信运营商的系统中。这时运营商在想,如何将这些数据“变废为宝”进行变现?这也就有了运用数据产生跨界效应的想法。 电信大数据变现带来的跨界效应 从左至右:Teradata天睿公司大中华区通信及公共行业总经理吴传宇;Teradata天睿公司国际集团通信、媒体及娱乐业卓越中心主管Daniel Rodríguez Sierra;沃达丰荷兰公司商业智能经理Bart Cl
在企业的信息系统中,数据随着时间逐步积累,包括订单、库存、交易账户、客户和供应商等等,还包括来自企业所在行业和竞争对手的数据。
什么是商业智能BI? 什么是Tableau? 如何安装Tableau? 如何使用Tableau? 实操案例
近日,葡萄城正式发布了Wyn Enterprise 商业智能分析软件,这是一款前所未有的商业智能软件,将 BI 和报表融为一体。
大数据时代,传统的实体经济模型已经过时。以大数据塑造未来经济,以此形成的数据经济才是真正的实体经济。随着大数据落地的不断深入,越来越多的企业意识到数据的价值。然而众人统一的认知,或者是大部分商业智能从业者的认知,都局限在结构化数据的逻辑。也就是说所有的数据最终都是可以存储到数据库的,或者说都是经过采集,清洗,整合后的高质量数据。
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,
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:
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。
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。
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我们常常谈论商业智能(BI)这个词,但实际上以这个词作为帽子盖住的内容是非常多的。在这里,我们非常清楚商业智能的广泛范畴,并将这里在数年前就锁定在讨论自助商业智能(Self-Service BI)领域。
在这个世界上你最亲密的伙伴是谁?爱人、家人通通都不是,最亲密的伙伴其实是你们的手机。在你每次触控手机时都会产生数据,这些大量的数据都被存储在电信运营商的系统中。这时运营商在想,如何将这些数据“变废为宝
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
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!
互联网赋能的核心意义,在于对各业态、各职责形成更为体系与高效的实用价值,上期分享,我们以“BI(即商务智能)”为主题,旨在分解其功能,最终评估是否适应各企业发展。
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。
大数据挑战和机遇并存,大数据在未来几年的发展将从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段,大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期。未来的大数据发展依然存在诸多挑战,但前景依然非常乐观。 大数据发展的挑战 目前大数据的发展依然存在诸多挑战,包括七大方面的挑战:业务部门没有清晰的大数据需求导致数据资产逐渐流失;企业内部数据孤岛严重,导致数据价值不能充分挖掘;数据可用性低,数据质量差,导致数据无法利用;数据相关管理技术和架构落后,导致不具备大数据处理能力;数据安全能力和防范意
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。
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。
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。
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。
随着企业信息化的快速发展,企业在日常的生产经营中累积了大量的业务数据,这些数据存放在企业内不同的业务系统中,相互隔离,而且数据口径也不尽相同,企业要对这些数据进行处理的话需要花费大量的时间。商业智能BI工具能够将企业内大量零散的数据转换成有价值的信息,以帮助企业管理者做出更明智的决策。
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。
数据和元数据的控制和所有权正在迅速成为一个有争议的问题。两者的价值都在迅速增加。处理数据可以使您获得商业智能以做出更明智的决策,而分析元数据则可以识别特定的行为模式。
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