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大數(shù)據(jù)與狂野的商業(yè)智能

什么是商業(yè)智能化?

創(chuàng)新互聯(lián)專注于右玉企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),響應(yīng)式網(wǎng)站,購(gòu)物商城網(wǎng)站建設(shè)。右玉網(wǎng)站建設(shè)公司,為右玉等地區(qū)提供建站服務(wù)。全流程定制網(wǎng)站,專業(yè)設(shè)計(jì),全程項(xiàng)目跟蹤,創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)和態(tài)度為您提供的服務(wù)

BI(business intelligence)是一個(gè)用來(lái)處理業(yè)務(wù)的數(shù)字大腦 ,它是企業(yè)的大腦,是一個(gè)收集工具。它傳達(dá)著這樣一種商業(yè)精神:實(shí)現(xiàn)過(guò)程和理想目標(biāo)的統(tǒng)一。像人類一樣,它需要學(xué)習(xí),在所有的技術(shù)和數(shù)字海洋和推理迷途中獲取信息和不斷實(shí)驗(yàn)。商業(yè)智能到底是什么呢?實(shí)際上,商業(yè)智能就是能夠快速、輕松、準(zhǔn)確的管理數(shù)據(jù)、表格、歷史記錄,訪問(wèn)企業(yè)數(shù)據(jù),進(jìn)行安全行控制,以及一些智能分析等等的一個(gè)綜合型工具。

其主要用于集中演示(銷售) - 圖形,圖片,可視化。但在幕后做了很多繁重的工作。并且,隨著時(shí)間的推移和信息量的飛速增長(zhǎng),這個(gè)工作量已經(jīng)已意想不到的速度在飆升,從簡(jiǎn)單到復(fù)雜。

現(xiàn)在的商業(yè)智能期望

  • 更及時(shí)
  • 更低的延遲
  • 豐富的數(shù)據(jù)模型
  • 更多的粒度
  • 自助服務(wù)
  • 更多的用戶互動(dòng)

商業(yè)智能的效果

企業(yè)擁有關(guān)于業(yè)務(wù)、客戶、合作伙伴以及商業(yè)運(yùn)作的智能信息越多,就能越快速地進(jìn)行決策,更快地對(duì)市場(chǎng)做出反應(yīng)。企業(yè)利用商業(yè)智能系統(tǒng)可以更好地理解客戶的購(gòu)買模式、尋找銷售和利潤(rùn)機(jī)會(huì)、預(yù)測(cè)消費(fèi)者消費(fèi)傾向,從而提高整體決策能力。商業(yè)決策者利用商業(yè)智能系統(tǒng)可以獲得以下幫助:

  • 在最短的時(shí)間內(nèi),獲取所有相關(guān)的商業(yè)信息;
  • 自動(dòng)地把這些商業(yè)信息轉(zhuǎn)換為個(gè)性化的智能信息;
  • 利用分析工具進(jìn)行數(shù)據(jù)比較,實(shí)現(xiàn)智能決策;
  • 盡快地采取行動(dòng),實(shí)施決策。

由于BI技術(shù)可以協(xié)助企業(yè)整合歷史信息數(shù)據(jù),從多個(gè)角度和層面對(duì)數(shù)據(jù)展開(kāi)深層次的分析、處理,為決策者提供相應(yīng)的決策依據(jù),讓企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的商業(yè)環(huán)境中,提高決策效率和水平,爭(zhēng)取***的業(yè)務(wù)表現(xiàn)。因此,BI技術(shù)目前在國(guó)外已經(jīng)得到很好的應(yīng)用。但反觀國(guó)內(nèi)市場(chǎng),許多專家認(rèn)為,是否能與行業(yè)應(yīng)用緊密結(jié)合,將會(huì)是影響商業(yè)智能市場(chǎng)的關(guān)鍵因素之一。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),是在數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)大量存在的情況下,為了進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)資源、為了決策需要而產(chǎn)生的,它并不是所謂的“大型數(shù)據(jù)庫(kù)”。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方案建設(shè)的目的,是為前端查詢和分析作為基礎(chǔ),由于有較大的冗余,所以需要的存儲(chǔ)也較大。為了更好地為前端應(yīng)用服務(wù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)往往有如下幾點(diǎn)特點(diǎn):

1.效率足夠高。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的分析數(shù)據(jù)一般分為日、周、月、季、年等,可以看出,日為周期的數(shù)據(jù)要求的效率***,要求24小時(shí)甚至12小時(shí)內(nèi),客戶能看到昨天的數(shù)據(jù)分析。由于有的企業(yè)每日的數(shù)據(jù)量很大,設(shè)計(jì)不好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)經(jīng)常會(huì)出問(wèn)題,延遲1-3日才能給出數(shù)據(jù),顯然不行的。

2.數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)所提供的各種信息,肯定要準(zhǔn)確的數(shù)據(jù),但由于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)流程通常分為多個(gè)步驟,包括數(shù)據(jù)清洗,裝載,查詢,展現(xiàn)等等,復(fù)雜的架構(gòu)會(huì)更多層次,那么由于數(shù)據(jù)源有臟數(shù)據(jù)或者代碼不嚴(yán)謹(jǐn),都可以導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真,客戶看到錯(cuò)誤的信息就可能導(dǎo)致分析出錯(cuò)誤的決策,造成損失,而不是效益。

3.擴(kuò)展性。之所以有的大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)復(fù)雜,是因?yàn)榭紤]到了未來(lái)3-5年的擴(kuò)展性,這樣的 話,未來(lái)不用太快花錢去重建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng),就能很穩(wěn)定運(yùn)行。主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)建模的合理性,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)方案中多出一些中間層,使海量數(shù)據(jù)流有足夠的緩沖,不至 于數(shù)據(jù)量大很多,就運(yùn)行不起來(lái)了。

商業(yè)智能對(duì)大數(shù)據(jù)的期望

  • 更及時(shí)  
  • 更低的延遲
  • 豐富的數(shù)據(jù)模型
  • 更多的粒度
  • 自助服務(wù)
  • 更多的用戶互動(dòng) 

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