封面由 ARKie 智能生成，小编御用 AI 设计师。 商业智能 BI ，Business Intelligence 此概念最早于 1996 年由加特纳集团（ Gartner Group ）提出，加特纳集团将商业智能定义为： 商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。 是一类由数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。 商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据
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？
服务编程 Akka Toolkit：JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间； Apache Avro：数据序列化系统； Apache Curator：Apache ZooKeeper的Java库； Apache Karaf：在任何OSGi框架之上运行的OSGi运行时间； Apache Thrift：构建二进制协议的框架； Apache Zookeeper：流程管理集中式服务； Google Chubby：一种松耦合分布式系统锁服务； Linkedin Norbert：集
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的非常棒的学习资源，希望能给大家一些帮助。 服务编程Akka Toolkit：JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间； Apache Avro：数据序列化
商业智能BI中有许多定义，诸如数据仓库、数据挖掘、OLAP等，还有一个不得不提的定义，那就是ETL。在BI工程师或相关的职位招聘中，ETL也是必不可少的一项技能。那么，ETL到底是什么呢？
我们在本文中介绍了市面上12款顶尖的开源数据分析解决方案，其中一些为大数据分析提供了全面的端到端平台，另一些要与其他技术结合起来。它们都适合大企业使用，都是市面上领先的数据分析工具。 1.
对于许多大企业来说，开源大数据分析已经成为日常业务中一个必不可少的组成部分。据New Vantage Partners公司对《财富》1000强公司的高层主管开展的调查显示，如今62.5%的企业在生产环
2015年， 大数据 市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工 智能 、 物联网 的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop供应商Hortonworks与数据 分析 公司New Relic甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。 我们在年底盘点了2015年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。 1 BI——挑战 2015年对于商业智能(BI)分析市
商业智能BI发展至今，从市场增速来看，我国已进入 BI 及 DA（数据分析）领域的第一方阵，并成为发展最快的国家之一。
数据可视化是数据领域一个非常重要的应用。而结合了数据可视化和数据探索功能的BI（商业智能）工具，更是被各大公司青睐。但是，由于数据可视化工具的开发成本过高，长期以来一直是商业化的BI工具处于垄断地位。 那么，有没有优秀的开源数据可视化与数据探索平台呢？ 今天为大家推荐的开源项目，就是极为优秀的数据可视化项目，Github标星高达55K。让我们一起来看看吧~
领先的大数据智能分析科技公司Kyligence今日宣布正式发布其企业级大数据智能分析平台KAP，同时，Kyligence宣布与Hadoop数据管理软件与服务提供商Cloudera达成深度战略合作，双方
Best Open Source Reporting Tools一文列出目前比较好的几种开源报表工具
11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购 2.5折起 老客回购/新客复购 2.8折起 ←扫码立即参与活动 购后抽奖 100%中奖率 iPad Air 、Switch 游戏机 妲己机器人、虎年公仔、代金券 快速了解产品 1.移动推送：安全快速稳定的移动消息推送服务，支持 App 推送、应用内消息等多种消息类型，有效提升用户活跃度。 2.商业智能分
紧张精彩的2015年已经结束了，现在是时候回过头来看一看数据分析软件市场的潮流。 已经有几个趋势继续变得壮大（比如开源，云托管，基于Hadoop的SQL解决方案），同时AWS上的Redshift开始成为数据仓库中的一支重要力量。 SQL解决方案继续在Hadoop的生态系统里大行其道 除了Spark，大部分Hadoop的生态系统里的新闻都来自Presto， Impala and Drill。 关于MapReduce继任者的斗争还在持续，而在列表中的所有候选者的一个主要的共同点就是他们都提供SQL界面。这个趋势
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。
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。
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
常规报表工具一般都会提供报告分析功能。 Excel和BI @ Report都可以执行报告分析，但是Excel中分析的强度和维度可能相对简单，而BI @ Report的报告则更深入地分析了维度和复杂性。那么，我们目前常见的报表分析工具有哪些？小编来总结一下！
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。
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。
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？
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。
商业智能概念，如描述性，诊断性，预测性和规范性分析，听起来像医学术语，实际上可以用于挽救生命的医疗保健方式。 在以患者和以人为中心的医疗保健领域，我们对机器学习和商业智能如何改善患者护理以及节省宝贵时间和资源的理解才刚刚开始被发现。机器可以了解病人并帮助病人的想法正在变得越来越广泛地被医疗领域所接受。对许多人来说，这似乎是外国的，甚至危险的概念。 同样，在一个致力于帮助人们变得更好并保持良好状态的行业中谈论“商业智能”似乎也很奇怪，也就是说，直到我们意识到商业智能概念像描述性，诊断性，预测性和规范性分析这些
本文介绍了2018年大数据、商业智能、云计算、物联网、人工智能、机器学习等领域的趋势和展望。作者认为，随着大数据的快速发展，企业需要从主要关注成本转向主要关注价值，通过利用人工智能和机器学习来提高运营效率，并利用这些技术来对抗网络安全威胁。
物联网（IoT）的扩张已经把数不胜数的大数据新来源添加进了数据管理的版图，它将成为2018年及若干年之后主要的大数据趋势之一。笔记本电脑、智能手机、传感器，都为物联网带来了大量数据。 这是获得竞争优势（或者保持竞争力）的重大机遇，前提是企业足够灵活，可以管理好数据并把数据变成有用的商业智能。随着大数据的增长，企业试图跟上它的脚步，努力把数据变成可用的洞见。商业智能是保持竞争力的关键，而数据分析提供了所需的最新信息。 在2017年，一些企业大力发展他们的大数据可视化服务和软件。这使研究人员可以更有效地收集和协
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
感谢MariaDB公司的工程副总裁 David Thompson，最近在MariaDB整合加入了Tableau软件。 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Ma
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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。
为什么要由他人做出报告，以便老板可以喜欢别人的报告？只是一些好看的图表产生了作用吗？
商业智能（Business Intelligence，BI）是一种数据分析过程，旨在帮助企业和组织做出更加明智的商业决策。它通过利用一系列工具和技术，将原始数据转换为有用的商业洞察，以支持策略制定和决策过程。
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。
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。
随着竞争的不断加剧，商业智能的应用已经在在企业的竞争中起到决定性的作用，通过商业智能，可以让企业的老板快速的对于市场信息做出敏捷的判断，及时掌握企业内部信息，以便更快，更好的应对市场的变化。与传统的企业对于商业智能的需求相比，教育的行业机构对商业智能有相似的需求。典型的学校系统或高校需求同样也需要商业智能以及报表生成功能合并入其运营系统。
笔记本电脑、智能手机、传感器，都为物联网带来了大量数据。这是获得竞争优势（或者保持竞争力）的重大机遇，前提是企业足够灵活，可以管理好数据并把数据变成有用的商业智能。
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。
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。
多年以来我参与实施了多个数据仓库、企业报表、管理驾驶舱、数据治理等数据类型的项目，一直以来数据领域都是传统的套装软件，中心化的数据管理占据主导，但是从2014年的大数据规划项目至今，我发现世界不一样了。
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。
作者｜Bhavya Geethika| 翻译｜卢谊 转自｜数据客（微信ID: idacker） 导读：美国IT和数据中心权威期刊《CRN》杂志又推出了年中榜单，在大数据领域评出了十大最酷的创业公司，这些公司业务包括商业智能、商业和视觉分析、Hadoop技术和基于云的系统。 大数据仍是增长最快的领域之一的IT行业研究员Wikibon预测大数据技术市场今年将增长近22%,至333.1亿美元。 去年，创业公司在大数据领域似乎集中在帮助企业更容易和有效分析数据和获取价值。包括在Hadoop方面提供技术分析数据和
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。
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
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。
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。
BI商业智能软件一般都会提供若干数据整合、数据查询、分析与评价、数据可视化及数据分享的手段，但是在BI项目的构建与实施过程中，如果不按照一定的应用组织思路、数据分析模式及分析流程使用这些工具或手段，呈现给最终用户的将是独立的工具集和离散的分析内容，BI系统的整体应用效果将大打折扣。同时，最终用户也了解数据分析模式及数据分析流程方面的一些常用理论和方法，以便形成自己的分析内容组织思路，从而有效开展数据决策分析工作。这方面目前已有多种卓有成效的理论及实践体系，本文基于既往经历的典型BI/DW项目实施经验及
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。
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。
现在市面上的商业智能BI软件数不胜数，与此同时，数据可视化工具也多如牛毛，许多厂商在介绍商业智能BI软件时也在对可视化功能进行大肆宣扬。因此有些人会认为，商业智能BI软件就是对数据做可视化展现的工具，忽略了商业智能BI软件的真正意义。
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
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