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？...第一诫：不要转移大数据 转移大数据代价高昂：毕竟，大数据很“大”，如果打包转移，负担太重。...所有那些模型都允许你插入权限、将用户信息一路传播到应用层、实施可视化的授权和提供与该授权相关的数据志。记住了，安全即服务。...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。...转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
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...“三位一体”的 数据、算法、产品在反馈闭环中“三位一体”，唯有如此，智能商业才能完成对传统商业的降维打击，DT时代的商业跃升才有发力点 活数据：让反馈成为闭环 想要让数据与现实生活无缝衔接，就需要数据在线...“活数据”的三大重要特征 全本记录，而非样本抽查 虽然按照统计学的方法，一个随机样本也可以在相当程度上推导出全局的特征，但商业的环境是动态的，始终处于不断变化的过程之中，一个间隔很长时间才收集到的样本
大模型重新定义了人工智能的边界和可能性，但更需要的是，在具体的商业环境中找到了新的生存空间和增长点。 在众多垂直领域中，大模型在智能商业BI领域落地尤为引人注目。...个性化与智能化：通过智能大模型，对话式BI能够理解复杂的查询，并根据个人的需求和背景提供定制化的解答。 集成与扩展能力：对话式BI可以更容易地与其他系统集成，为企业提供更广泛的应用场景和扩展可能性。...对话式BI的崛起并不是偶然的现象，而是商业智能发展的必然趋势。它体现了现代企业对数据分析的迫切需求，以及对便捷、智能和高效工具的追求。...这两者的结合将为实现更智能、更人性化的交互和服务打开新的大门。 从长远看，通用与垂直大模型的协同可能将推动人工智能技术的下一个里程碑。 是否可以在维持通用性的同时，达到针对特定需求的最优解？...这不仅是一个技术问题，也涉及到产业战略、商业模式和伦理考量。 随着更多企业和研究机构的共同努力，寻找通用和垂直大模型的平衡点将成为推动商业智能持续创新和高质量发展的关键。
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。 ...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。 ...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。 ...大数据巨头在2013年的营利与增长速度之间出现了脱节。SAP、甲骨文、IBM和赛仕研究所等四大商务智能公司的增长率严重低于市场平均增长率。这些厂商面临的核心挑战是他们的成熟程度。...“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。”
但是随着智能科技的成熟，硬件设备有可能作为人工智能的数据源泉和执行载体，智能地帮助企业提升运营效率，提供优质的客户服务体验。 ?...这些日趋成熟的协议可以帮助设备轻松地与服务器进行数据通讯。 数据分析技术突飞猛进。从设备获得的海量数据必须经过进一步的分析才能够获得洞见，从而能够对设备的运行状况做出诊断和预测，帮助企业提升运营效率。...这些都得益于大数据技术的进步。 这些技术使得硬件本身可以支撑计算能力更强的软件，并且可以将数据通过轻量协议传入服务器，并让服务器端的AI高效完成数据的分析处理。...智能自动化。当可以对从设备中获取的数据进行智能分析，得出有价值的决策，并进一步自动管控遍布全球的设备时，企业的运营效率将得到巨大的提升。 应用创新硬件。...软硬件系统集成 将硬件与软件集成并接入互联网，是物联网解决方案建设的第一步。被接入互联网的设备可以实时地向云端的服务器上传数据，使得云端可以了解所有设备的最新状态，为进一步分析这些信息提供可能。 ?
基本介绍 作为数据仓库和商业智能（DW/BI）行业中有影响力的领军人物，RalphKimball、MargyRoss得到了世界范围内的认可和尊重，他们在《数据仓库与商业智能宝典（第1版）》中确立了行业标准...现在，在《数据仓库与商业智能宝典（第2版）成功设计、部署和维护DW/BI系统》中已经更新了65篇DesignTip和白皮书，从而汇集了DW/BI技术创新前沿的著作。 ...从项目规划和需求收集，到维度建模、ETL和BI应用，《数据仓库与商业智能宝典（第2版）：成功设计、部署和维护DW/BI系统》涵盖了你在数据仓库和商业智能中将会遇到的所有内容。...启动DW/BI项目和收集需求的注意事项 集成式企业数据仓库的必备要素，其中包括总线架构和矩阵 事实表的粒度性和三种基本类型 渐变维度技术 星型模式、外支架和桥接表 维度建模高级模式... 提取、转换和加载（ETL）子系统与数据质量 BI应用实践 大数据注意事项 无论你正以何种身份参与数据仓库或商业智能项目，这本可轻易参考和最近更新的宝典可谓无价之宝。
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。...什么是商业智能BI 商业智能BI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，快速准确地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。...数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 通过上述定义，我们知道商业智能BI和数据分析并不是完全等同的关系，而是有交叉关系的两个领域。...数据分析是商业智能BI的一个重要组成部分，BI是数据分析的一个典型应用。 商业智能BI聚焦于实现商业价值，而数据分析只是一种系统化分析问题的方式，也可以说是一种工具。...商业智能BI主要目标是实现数据的交互(有时候是实时的)，实现对数据的操作，使管理人员和分析人员能够进行合理的分析。
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。
就像在商业智能BI领域，早期阶段，市场被SAP、Oracle、IBM等国外巨头霸占，其中难得见到国产厂商的身影。...亿信ABI（ALL in one BI）是亿信华辰深耕商业智能领域十多年，在丰富的数据分析挖掘、报表应用等经验基础上，自主研发的一款融合了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而打造的全能型数据分析平台...Smartbi定位于一站式大数据服务平台，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台，进行加工处理、分析挖掘与可视化展现；满足各种数据分析应用需求，如企业报表平台、自助探索分析、地图可视化、移动管理驾驶舱...Power-BI：是更适合中小企业的企业级BI商业智能工具，支持私有化部署，自助式敏捷BI分析，数据可视化呈现，轻松满足大屏可视化与移动应用。...Speed-BI：通过Speed-BI云平台的可视化与数据分析，充分挖掘数据价值，让决策者随时随地掌握企业经营数据，轻松决策。
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...唯有如此，它才会有更大的概率遇到某个愿意为这个信息付出高额溢价的人 数据就像是一个黑洞，它总想越变越大，触达的人越来越多 以上四大优质DNA的重叠附加与彼此赋能，让有着“黑洞效应”的企业占据了指数级增长的竞争优势...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 ?...我的企业能否让自己收集的数据与更多不同类型的数据产生交换？ 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。
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。...此外，数字化革命等主要动态正在颠覆整个行业，所以，数据驱动型的洞察对企业生存将变得至关重要。因此，商业智能分析在当下和未来都将是企业投资与业务战略的重点领域之一。” ...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。...成功的商业智能现代化战略需具备三个核心要素。一是环境发现将解决“如何将数据分享给更多的员工”这一难题，以便他们能够作出数据驱动型和敏捷的决策。...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。
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。...以亿信华辰旗下的ABI为例，ABI融合了数据填报、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据可视化、移动应用等核心功能。支持复杂报表、Dashboard、3D可视化、大屏分析、GIS地图、预测挖掘等。...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。
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。...广告的投入和产出变成了一个可变成本，并且可以精准计算投入产出 新商业时代，精准是商业的核心要求，是产品和服务能否有机会与用户连接的先决条件，更是企业能否存活并做大做强的关键所在 精确：通过网络协同，实现降维打击...于是有一批人当起了网店模特；随后有一部分没有货源的卖家提供运营服务，于是就出现了名为“代运营商‘的新物种；渐渐大家发现对快递服务的要求越来越高，于是就出现了几家来自桐庐小镇的快递公司……像这样的例子，还有很多很多 准确：数据智能的背后...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
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...直接互动使卖家和买家的积极性与创造力被极大激发，网络扩张带来的效益被成倍放大 支付宝的出现，本质上也是在促使直连互动更好地发生 淘宝与优步：网络协同效应的胜利 优步（Uber）是有史以来成长最快的公司之一...对优步来说，自动驾驶是一个巨大的挑战，除非优步在这个领域有足够大的进展，否则它的发展，包括市场对它的估值，暂时都不会有大的突破
量变引起了质变，我们使用数据的方式有了翻天覆地的变化，总结成一句话就是更新更好与以往不同。 当然我们对数据的利用有其极限，但数据收集的成本和数据处理的难度都发生了彻底的变化。...随着大数据在社会，政治和商业等各个领域显示出威力，没有任何一个个人和产业能够逃过即将发生的调整。我们发明了工具，工具也在影响着我们。 ?...事实上今天的隐私政策也没有起到很好的保护作用，再加入更多类似的条规根本就是在浪费时间，大数据业务亟需更新更好与以往不同的隐私保护法。...大数据会改变商业而商业会改变社会，我们当然希望它带来的利大于弊，但这多半也只是希望。大数据是一个很新的概念而我们的社会并未准备好处理收集的海量数据。...他也是是纽约时报畅销书《大数据时代—生活、工作与思维的大变革》的联席作者，与维克托迈尔舍恩伯格，共同出版于2013年，被翻译16种语言。
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...Tableau和MariaDB认证与MariaDB TX的可用性事务工作负载的性能将增加，一个开源的数据库解决方案提供现代数据分析与数据仓库，加上Tableau的数据视觉分析软件，增加了MariaDB和...“在Tableau，我们想让它简单并可视化数据化的能力与最流行的数据存储一起创造价值”，Tableau的技术合作总监Todd说，“MariaDB加入一个认证的的技术合作伙伴，使用开源的关系数据库来取代老化的闭源产品...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。
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。...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。...比如，实时决策系统（打分系统）可以通过多种商业规则或模型，在顾客与公司互动的瞬间，对顾客进行评分和排名。...社交网络分析（Social Network Analysis, SNA）: 描绘并测量人与人、组与组、机构与机构、电脑与电脑、URL与URL、以及其他种类相连的信息/知识实体之间的关系与流动。
从全球范围来看，采用商业地理数据进行商业选址及消费者地理细分在发达经济体已经非常普及。...接下来，深入到每一个街道分区内部，根据分区特征、商业信息点的分布与区域聚集度进行打分，结合该城市各分区内已建/在建/筹建楼宇列表选出网点的最优位置(见图1)。 ?...近年来，提供地理信息系统、数据和服务的公司呈现出跨越式增长。从地图测绘和遥感影像获取，到地图加工并构建地理信息数据库，再到数据的批发与零售，一个完整的地理信息产业链已经形成。...物流公司更是离不开商业地理分析的统筹规划，通过与全面系统的商业地理信息数据库相结合，传统的运筹学焕发出新的活力。...能够提供商业价值较高的街道及以下层次(如街道、邮编区域、居委会乃至小区)边界的地图供应商极为稀少，与之相配套的数据，如人口、收入、消费、住房房价和商业楼盘的租金，也不易获取。
与此同时，亚马逊通常会选择与信息和内容合作伙伴协作，来获得数据。对于随机用户来说，特别是现在许多AI 业务都是在云上完成，谷歌和亚马逊的搜索结果可能不会有本质的区别。但是，搜索引擎的数据集是海量的。...亚马逊的消费者洞见数据也是逐日增加，所以如果谈的是购物，亚马逊就是无懈可击的。） 此外，对于智能家庭管理和联网服务的能力，两个智能音箱都能执行。...例如，如果你现在要求与Nest 的家庭温度计互联的谷歌Home“将空调的温度调到72华氏度”，它可以顺利地完成这一任务。...但是根据新的数据，这一数字上升到了1.5到1.6台。 虽然数字没有那么精确，但是Echo的统治力是毋庸置疑的。...当然是更适合厨房使用的设备，所以增加屏幕是一个不错的选择，它能让用户看菜谱视频、与朋友家人视频聊天，或者在做饭的同时看好在客厅的孩子。
笔者之所以读这本书，是因为笔者所在阿里巴巴数据中台，需要更深刻的理解数据，而《智能商业》就提到了数据时代的变革，对笔者工作有所帮助。...商业是推动人类社会发展的源动力，甚至也是文化与战争的源头，智能商业正因为将商业讲的通透，才摆脱了普通商业书籍枯燥的理论体系，从社会实践中总结理论，最终能上升到富有哲理的思考。...通过对中国社会的分析，解释了为什么商业时代发展的这么快，而且为什么创业方向那么多，有些行业快速崛起，有些行业快速衰退，而想要抓住未来，就要把握住互联网机遇，利用网络协同与数据智能实现智能商业，然后为什么这样的智能商业模式可以胜出...简介提到的 网络协同与数据智能 就是指后两者，它们之间要形成一种反馈闭环就形成了智能商业的双螺旋： 网络协同 产生数据，通过 数据智能 进行学习，进一步优化 网络协同。...而网络化与智能化叠加，会产生黑洞效应，也就是数据越多越吸附数据，网络协同越多就越容易扩张出新的协同。
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