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  • 商业智能

    2017-06-02 11:25:24
    商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团提出,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。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和...

    最近才了解和关注这个词汇

            商业智能(简称BI),又称商业智慧或服务智能,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。

            商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团提出,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。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,将这些数据转化为有用的信息,然后分发到企业各处。

           例如:最近我在百度上搜索的一些商品信息,数分钟以后,再今日头条上就会有对应的推荐,这就是所谓的商业智能的一种应用——精准推荐。

           当然,深层次的商业智能会分析用户的个人信息,包括姓名、年龄、性别、身份、工作单位、居住地等信息,然后根据这些以及其他依据来判断你最近需要什么,就会向你推荐。例如某视频网站,如果你在这个网站上经常搜索视频,就会分析你喜欢看的视频类型,并把类似视频放在比较显眼的位置等等。直接目的是为了更好的服务,最终目的是为了更好的赚钱。

          除此以外,公司高层在对这些数据分析以后,得到的结论会辅助他们做出新的决策,使他们能更好的把握用户的需求,做出更好的服务,制定出最佳的盈利模式,拥有更好的竞争优势。这样想想,商业智能对于集团或者公司是多么多么的重要,所以,年轻人,还不赶紧恶补下相关知识,说不定你以后对公司提出的解决方案就会因为你加入了这些元素使得你更好更快的晋升,思维也比常人先进好多,不是吗?

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    2019/07/26

    最近在看一本《数据挖掘概念技术与技术》,发现有此记录,特此摘录。

    商务智能

            对于商务而言,较好地理解它的诸如顾客、市场、供应和资源以及竞争对手等商务背景是至关重要的。商务智能(BI)技术提供商务运作的历史、现状和预测视图,例子包括报告、联机分析处理、商务业绩管理、竞争情报、标杆管理和预测分析。

            “商务智能有多么重要?” 没有数据挖掘,许多工商企业都不能进行有效的市场分析,比较类似产品的顾客反馈,发现其竞争对手的优势和缺点,留住具有高价值的客户,作出聪明的商务决策。

           显然,数据挖掘是商务智能的核心。商务智能的联机分析处理工具依赖于数据仓库和多维数据挖掘。分类和预测技术是商务智能预测分析的核心,在分析市场、供应和销售方面存在很多应用。此外,在客户关系管理方面,聚类起主要作用,它根据顾客的相似性把顾客分组。使用特征挖掘技术,可以更好地理解每组顾客的特征,并开发定制的顾客奖励计划。

    展开全文
  • 商业智能简介 商业智能产生的背景;商业智能的发展历史
  • * 客户关系管理 第7章 CRM系统中的商业智能技术 数据仓库技术 数据挖掘 理解 三种技术的 的应用 商业智能技术的概念与应用 联机分析处理 商业智能 DM的应用 客户智能 基本概念 基本概念 数据挖掘 DW的应用 OLAP的...
  • BOE商业智能平台BOE商业智能平台BOE商业智能平台
  • 商业智能BI智能分析平台建设方案
  • 商业智能简述

    2018-09-25 16:16:23
    商业智能(Business Intelligence),简称BI,又称商业智慧或商务智能,主要指利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。 商业智能技术提供 使企业迅速分析...

    一、概念
    商业智能(Business Intelligence),简称BI,又称商业智慧或商务智能,主要指利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。
    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,将这些数据转化为有用的信息,然后分发到企业各处。
    商业智能是对商业信息的收集、管理和分析的过程,目的:使企业的各级决策者获得知识或洞察力,促使他们作出对企业更有利的决策。
    商业智能一般由数据仓库、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成
    商业智能的实现涉及到:软件、硬件、咨询服务、应用,基本体系结构包括:数据仓库、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘三个部分。

    综上,把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。其关键是:

    1. 从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清洗,以保证数据的正确性
    2. 然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)、装载(Load),即ETL过程,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图
    3. 在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持

    二、相关定义

    1. OLAP工具:提供多维数据管理环境,其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析,OLAP也被称为多维分析

    2. 数据挖掘(Data Mining)软件:使用如 神经网络、关联分析等技术来发现数据之间的关系,做出基于数据的推断

    3. 数据仓库(Data Warehouse)和数据集市(Data Mart)产品:包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件,通常还包括一些业务模型,如财务分析模型

    4. 联机分析处理(OLAP):此概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出,他同时提出了关于OLAP的12条准则,OLAP的提出引起了很大的反响,OLAP作为一类产品同 联机事务处理(OLTP) 明显区分开来

    5. 现今的数据处理大致可以分为两大类:
      联机事务处理OLTP(On-Line Transaction Processing)
      联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)

      OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,如银行交易

      OLAP主要是数据仓库系统的应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果

      OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互的存取,从而获得 对数据的更深入了解的一类软件技术。

      OLAP的目标是:满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是“”这个概念

      通过把一个实体的多项重要的属性(如:性别、年龄、籍贯等)定义为多个(dimension),使用户能更方便的对不同维上的数据进行比较,因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合

      OLAP的基本多维分析操作有:钻取(roll up和drill down)、切片(slice)、切块(dice)、旋转(pivot)、drill across、drill through等

      1、钻取是改变维的层次,变换分析的粒度。包括向上钻取( roll up)和向下钻取(drill down),roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据,或者减少维数;而drill down则相反,他从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维
      
      2、切片和切块是在一部分维上选定值后,关心度量数据在剩余维上的分布,如果剩余的维只有两个,则是切片,如果有三个或以上,则是切块
      
      3、旋转是变换维的方向,即在表格中重新安排维的放置(例如行列互换)
      

      OLAP有多种实现方法,根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP

      1、ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现(Relational OLAP):以**关系数据库**为核心,以关系型结构进行多维数据的表示和存储。
      ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表:(1)事实表,用来存储数据和维关键字;(2)维表,对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息
      维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起,形成了“星型模式”。对于层次复杂的维,为避免冗余数据占用过大的存储空间,可以使用多个表来描述,这种星型模式的扩展称为“雪花模式”
      
      2、MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现(Multidimentional OLAP):以**多维数据组织方式**为核心,也就是说MOLAP使用多维数组存储数据。多维数据在存储中将形成“立方块(Cube)”的结构,在	MOLAP中对“立方块”的“旋转”、“切块”、“切片”是产生多维数据报表的主要方式
      
      3、HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现(Hybrid OLAP),如底层是关系型的,高层是多维矩阵型的,这种方式具有更好的灵活性
      
      4、还有其他的一些对OLAP的实现方式,如提供一个专用的SQL Server,对某些存储模式(如星型模式、雪花模式)提供对SQL查询的特殊支持
      

      OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析,他通过多维的方式对数据进行查询、分析和报表。维是人们观察数据的特定角度

      例如:
      一个企业在考虑产品的销售情况时,通常从时间、地区和产品的不同角度来观察产品的销售情况,这里的时间、地区和产品就是维,而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是OLAP分析的基础,可形式化表示为(维1,维2,........,维n,度量指标),如(地区、时间、产品、销售额)。多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片(slice)、切块(dice)、钻取(roll up 和drill down)、旋转(pivot)等各种分析动作,以求剖析数据,使用户能从多个角度、多侧面的观察数据库中的数据,从而深入理解包含在数据中的信息
      

    总结
    商业智能作为一个工具,用来处理企业现有数据,并将其转换成知识、分析和结论,辅助业务或决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好的利用数据提高决策质量的技术

    三、数据质量

    (一)、数据质量角色
    1、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、监测)和MDM(主数据管理)流程结合显得十分关键
    2、在启动任何MDM项目之前都需要了解源数据的内容、质量、结构

    (二)、数据质量水平与商业智能的关系
    1、企业的商业智能只会与企业的数据质量水平相当

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  • 中国商业智能研究报告2017版,包括大数据,商业智能等方面的调研情况
  • 商业智能有用么?随着越来越多的公司将商业智能BI系统引入到日常运营和商业决策中,BI的热点逐渐起来了。商业智能系统兴起,那BI对企业有什么好处呢?了解商业智能BI对企业会带来哪些好处,可以帮助我们更好地理解...

    ​商业智能有用么?随着越来越多的公司将商业智能BI系统引入到日常运营和商业决策中,BI的热点逐渐起来了。商业智能系统兴起,那BI对企业有什么好处呢?了解商业智能BI对企业会带来哪些好处,可以帮助我们更好地理解商业智能。

    1、互联信息,中心决策

    21世纪是信息化时代,建立企业中心决策机制,需要互联联通的数据桥梁,更加全面和宏观的去看待问题,提高中心决策质量。

    2、加强决策,深入分析

    商业智能BI系统可以将数据转化为知识,然后帮助决策者可以更快速准确地做出决策,提高企业本身的决策能力。决策者可以从商业智能来捕获数据的来源,发现数据本身隐藏的商业机会。通过快速的BI分析,从而能让决策者更快,及时的察觉市场变化,提高自身竞争优势。

    3、挖掘数据,智能预测

    商业智能BI系统进行挖掘数据,通过智能算法预测为企业提供可预见的业务趋势。提高企业自身的前瞻性,才能在市场立足。在大数据的环境之下,企业要想走的更远,就需要对未来预测的更准。挖掘潜在数据,智能预测未来是势在必行的。

    4、节约成本,提高收益

    IDC(互联网数据中心)针对2000多家大中型企业研究显示,如果企业能够采用一套成熟的商业智能BI系统,提高自身的决策能力,那么这家企业在未来四年中会提高60%的数据红利。

    5、发展业务,抓取商机

    商业智能BI系统不单单是给企业中高层的提供决策能力,更关键是使企业每个员工成为决策者,实现个人能力的最大化。在掌握的信息数据的前提,员工通过BI软件做出数据驱动的、知情的决策,大大提高自身的业务效率和水平,在市场竞争的大环境下,抓取到宝贵的商机。

    商业智能有用么?

    在这个大数据的信息时代,信息越来越透明化,谁拥有了信息,谁就能赢的时代已经过去了。对现在来说分析数据,预测未来,变的尤为的重要。商业智能BI将是企业提高自身核心竞争力的重要途径之一。

    商业智能有用么?使用商业智能BI系统工具好处有哪些.Smartbi表示在当今大数据概念“泛滥”的时代,商业智能BI系统对于企业的价值越来越明显。可以预测“看不见”的未来,现在慢慢的商业智能BI系统已经成为了企业决策的左膀右臂,特别是为企业在信息化时代立足提供核心竞争力。

    在这里插入图片描述

    关于Smartbi

    Smartbi为企业打造专业的一站式企业级商业智能 BI 平台,通过标准的数据仓库建模和前端自助可视化分析平台为企业构建高度稳健、可扩展的 BI 分析平台。

    Smartbi 的功能也非常完善,报表、填报、BI 一应俱全。这也是国内产品的标配能力。与众不同的是,Smartbi 的报表设计采用真“Excel”架构,也就是 Excel 插件方式开发报表,比类 Excel 设计器学习成本更低,常用操作方式、函数使用等完全是 Excel 中的用法。设计统计图时能够做到真正的所见即所得,不需要预览就能够看到统计图的展现结果,更适合做统计图的布局等。

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  • BI行业的发展前景 BI的历史、现在和未来 主要BI厂商 传统商业智能和未来商业智能的区别 大数据与商业智能的结合
  • 商业智能的介绍

    2020-09-19 19:59:55
    商业智能的介绍 前言 本来是写商业智能数据分析。但是写着写着,商业智能的部分占了很大一部分就干脆作为单独的一篇。 商业智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库...

    商业智能的介绍

    前言

    本来是写商业智能数据分析。但是写着写着,商业智能的部分占了很大一部分就干脆作为单独的一篇。

    商业智能(Business Intelligence,简称:BI),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。

    商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具

    简而言之,帮企业做决策的工具。是传统行业报告的进阶。这个商业智能更加科学和全面,可以分析出许多信息,帮助决策者分析。并且还具有实时性。

    使用到的技术

    说得天花乱坠,那么商业智能是啥?

    从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

    • 数据仓库(Data Warehouse)和数据集市(Data Mart)产品。包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件,通常还包括一些业务模型,如财务分析模型。
    • 当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(On-Line Transaction Processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。
    • OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。
    • OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。
    • 数据挖掘(Data Mining)软件。使用诸如神经网络、规则归纳等技术,用来发现数据之间的关系,做出基于数据的推断。
    • 数据仓库就是将报表存入数据库中,用的技术栈是SQL、spark;
    • 在线分析处理就是把数据呈现处理,用的技术栈是后端技术栈、前端技术栈;
    • 数据挖掘就是找数据间的关系,用的技术栈是Python(人工智能的库)。

    实施商业智能系统是一项复杂的系统工程。大致实施步骤为:

    需求分析:收集企业需求,想通过什么数据得出什么结论;

    数据仓库建模:对企业需求分析,建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型;

    数据抽取:将数据从业务系统抽取到数据仓库。在抽取过程必须对数据进行转换、清洗,以适应分析的需要;

    建立商业智能分析报表:就是数据可视化

    用户培训和数据模拟测试:给用户使用;

    系统改进和完善:迭代升级

    这个就是软件工程中的可行性研究、需求分析、设计、编码、测试、集成和维护。感觉好有意思。大学里教的东西真的就像内功,万金油,哪都能用。

    商业智能的发展现状

    经过几年的积累,大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。

    这些系统的统一特点都是:通过业务人员或者用户的操作,最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。上述系统可统一称为OLTP(Online Transaction Process,在线事务处理),指的就是系统运行了一段时间以后,必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。

    但是,在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说,只是一些无法看懂的天书。业务人员所需要的是信息,是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息。此时,如何把数据转化为信息,使得业务人员(包括管理者)能够充分掌握、利用这些信息,并且辅助决策,就是商业智能主要解决的问题。

    如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息?大部分的答案是报表系统

    报表系统已经可以称作是BI了,它是BI的低端实现。

    国外的企业,大部分已经进入了中端BI,叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端BI,叫做数据挖掘。而中国的企业,大部分还停留在报表阶段。

    根据微观经济学的理论。经济学研究的对象包含资源稀缺性和选择这两个主要方面。资源稀缺性就不赘言了。每个经济个体进行经济活动的时候就需要做出选择。

    在古代的时候,商人通常是根据账单和市场信息来进行选择;到了现代也同样如此。

    • 在计算机时代,商人通过电子表如Excel统计账单和行业报告,然后处理账单和分析行业报告,最后让决策者决策;
    • 到互联网时代,商人通过网上的OA平台进行表单的收集和处理,最后让决策者决策(外部的靠人脉和行业报告)。
    • 大数据时代,商人通过数据挖掘(用人工智能分析数据,找数据的相关性)的信息结合报表统计信息和行业报告来做出决策。

    说到底就是一个处理报表的系统平台。

    这上面那段文字所说的初级BI、中级BI、高级BI。在我看来就是在线事务网站、在线分析网站、数据挖掘网站;

    用到的技术栈分别是

    • 初级BI(在线事务网站):后端、数据库。将线下报表的事移植到线上。LAMP的架构可以满足。
    • 中级BI(在线分析网站):增加前端。将数据进行可视化展示。需要用几个可视化库,如echarts、mapbox;
    • 高级BI(数据挖掘):用Python使用人工智能库实现(如Numpy、paddlepaddle)。可以分析各个数据之间的相关性,挖掘表层分析不到的内容。

    明白这些定位后,也好知道自己怎么准备技术栈。

    结语

    顺了一遍商业智能中自己不清楚,概念模糊的部分。

    之前一直迷迷糊糊。感觉好像是,又好像不是。什么数据模型、数据挖掘、人工智能、用户画像、用户行为分析。五花八门。找不到一个参照物。现在捋了一下,好多了。

    • 如果我做数据可视化,那么就属于数据分析的范畴。
    • 如果我用人工智能去分析各个数据之间的相关性,那么就是数据挖掘范畴。

    数据挖掘属于数据分析,但是高于数据分析。

    其实在我看来只有用到人工智能的才算商业智能。没用人工智能的顶多算是大数据分析(商业分析)。

    商业分析其实自古以来都是一模一样的。

    • 古代用纸记账,然后通过账房先生算账,老板根据哪些商品,人买的多就多进一些货。
    • 现代在Excel上记账,然后用Excel做成表格,老板看这些表格,决定决策。
    • 再后来就是实现线上记账,后端处理这些数据,前端程序这些数据,老板看这些数据做决策。

    直到人工智能的成熟,让两个完全不相关的东西都能联系起来,提供除统计外的信息,能帮助老板做更多的分析。

    看到这里,我发觉自己大概就停留在商业分析这了。我现在大部分技术栈都是弄商业分析的。人工智能那块没涉及。以后学到商业分析的天花板的时候再涉足数据挖掘。

    不过商业分析也不简单。商业分析来的数据占了绝大多数的信息。也是行业报告的主要信息。我以后做好商业分析就不错了。

    我目前已经舍弃了两个方向的深入,一个是后端,一个是数据挖掘。目前暂保留的两个方向,一个是数据库,一个是前端可视化。(我感觉慢慢全栈了,但全栈要学得东西太多了,很容易学得七上八下,干啥啥不行)

    更新地址:GitHub

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空空如也

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