1、大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。

2、(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法[2]）大數(shù)據(jù)的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

3、說起大數(shù)據(jù)，就要說到商業(yè)智能：商業(yè)智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業(yè)智慧或商務智能，指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術、線上分析處理技術、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術進行數(shù)據(jù)分析以實現(xiàn)商業(yè)價值。

(資料圖片)

4、 　　商業(yè)智能作為一個工具，是用來處理企業(yè)中現(xiàn)有數(shù)據(jù)，并將其轉換成知識、分析和結論，輔助業(yè)務或者決策者做出正確且明智的決定。

5、是幫助企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)提高決策質量的技術，包含了從數(shù)據(jù)倉庫到分析型系統(tǒng)等。

6、 　　 商務智能的產(chǎn)生發(fā)展　　商業(yè)智能的概念經(jīng)由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。

7、當時將商業(yè)智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的技術及其應用。

8、 　　商務智能是20世紀90年代末首先在國外企業(yè)界出現(xiàn)的一個術語，其代表為提高企業(yè)運營性能而采用的一系列方法、技術和軟件。

9、它把先進的信息技術應用到整個企業(yè)，不僅為企業(yè)提供信息獲取能力，而且通過對信息的開發(fā)，將其轉變?yōu)槠髽I(yè)的競爭優(yōu)勢，也有人稱之為混沌世界中的智能。

10、因此，越來越多的企業(yè)提出他們對BI的需求，把BI作為一種幫助企業(yè)達到經(jīng)營目標的一種有效手段。

11、 　　目前，商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉化為知識，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務經(jīng)營決策的工具。

12、這里所談的數(shù)據(jù)包括來自企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業(yè)所處行業(yè)和競爭對手的數(shù)據(jù)，以及來自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)。

13、而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務經(jīng)營決策既可以是作業(yè)層的，也可以是管理層和策略層的決策。

14、 　　為了將數(shù)據(jù)轉化為知識，需要利用數(shù)據(jù)倉庫、線上分析處理（OLAP）工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術。

15、因此，從技術層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術，它只是ETL、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)展現(xiàn)等技術的綜合運用。

16、 　　把商業(yè)智能看成是一種解決方案應該比較恰當。

17、商業(yè)智能的關鍵是從許多來自不同的企業(yè)運作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合并到一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變?yōu)檩o助決策的知識），最后將知識呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過程提供支持。

18、 企業(yè)導入BI的優(yōu)點1.隨機查詢動態(tài)報表 　　2.掌握指標管理 　　3.隨時線上分析處理 　　4.視覺化之企業(yè)儀表版 　　5.協(xié)助預測規(guī)劃 導入BI的目的1.促進企業(yè)決策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增進企業(yè)的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業(yè)經(jīng)理人大幅增進決策效率與改善決策品質。

19、 2.降低整體營運成本(Power the Bottom Line)：BIS改善企業(yè)的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫程式、Poweruser制作報表的時間與人力成本，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫程式的特色也讓日后的維護成本大幅降低。

20、 3.協(xié)同組織目標與行動(Achieve a Fully Coordinated Organization)：BIS加強企業(yè)的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認知差距，并可讓更多人獲得更有意義的資訊。

21、全面改善企業(yè)之體質，使組織內的每個人目標一致、齊心協(xié)力。

22、 商業(yè)智能領域的技術應用 　　商業(yè)智能的技術體系主要有數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse，DW）、聯(lián)機分析處理（OLAP）以及數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，DM）三部分組成。

23、 　　數(shù)據(jù)倉庫是商業(yè)智能的基礎,許多基本報表可以由此生成,但它更大的用處是作為進一步分析的數(shù)據(jù)源。

24、所謂數(shù)據(jù)倉庫（DW）就是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營管理中的決策制定過程。

25、多維分析和數(shù)據(jù)挖掘是最常聽到的例子,數(shù)據(jù)倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數(shù)據(jù)。

26、 　　在線分析處理（OLAP）技術則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數(shù)據(jù)中轉化出來、能夠真正為用戶所理解的、并真實反映數(shù)據(jù)維特性的信息，進行快速、一致、交互地訪問，從而獲得對數(shù)據(jù)的更深入了解的一類軟件技術。

27、 　　數(shù)據(jù)挖掘（DM）是一種決策支持過程，它主要基于AI、機器學習、統(tǒng)計學等技術，高度自動化地分析企業(yè)原有的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業(yè)的決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。

28、 商業(yè)智能的應用范圍　　1.采購管理 　　2.財務管理 　　3.人力資源管理 　　4.客戶服務 　　5.配銷管理 　　6.生產(chǎn)管理 　　7.銷售管理 　　8.行銷管理 商業(yè)智能實施步驟　　 商業(yè)智能系統(tǒng)處理流程[1]　　商業(yè)智能（BI）作為一個概念，描述與業(yè)務緊密結合，并且根據(jù)需要進行相關特性展示和數(shù)據(jù)處理的過程。

29、 　　為了讓數(shù)據(jù)“活”起來，往往需要利用數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、報表設計與展示、聯(lián)機在線分析（OLAP）等技術。

30、數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)源包含的種類繁多，例如存儲在關系型數(shù)據(jù)庫中的，在外圍數(shù)據(jù)文件中的，在業(yè)務流中實時產(chǎn)生存儲在內存中的等等。

31、而商業(yè)智能最終能夠輔助的業(yè)務經(jīng)營決策，既可以是操作層的，也可以是戰(zhàn)術層和戰(zhàn)略層的決策。

32、 　　這些分析有財務管理、點擊流分析（Clickstream）、供應鏈管理、關鍵績效指標（Key Performance Indicators, KPI）、客戶分析等。

33、商業(yè)智能關注的是，從各種渠道（軟件，系統(tǒng)，人，等等）發(fā)掘可執(zhí)行的戰(zhàn)略信息。

34、商業(yè)智能用的工具有抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和加載（Load）軟件（搜集數(shù)據(jù)，建立標準的數(shù)據(jù)結構，然后把這些數(shù)據(jù)存在另外的數(shù)據(jù)庫中）、數(shù)據(jù)挖掘和在線分析（Online Analytical Processing，允許用戶容易地從多個角度選取和察看數(shù)據(jù)）等 。

35、 　　 商業(yè)智能系統(tǒng)的功能 　　商業(yè)智能系統(tǒng)應具有的主要功能： 　　數(shù)據(jù)倉庫：高效的數(shù)據(jù)存儲和訪問方式。

36、提供結構化和非結構化的數(shù)據(jù)存儲，容量大，運行穩(wěn)定，維護成本低，支持元數(shù)據(jù)管理，支持多種結構，例如中心式數(shù)據(jù)倉庫，分布式數(shù)據(jù)倉庫等。

37、存儲介質能夠支持近線式和二級存儲器。

38、能夠很好的支持現(xiàn)階段容災和備份方案。

39、 　　數(shù)據(jù)ETL：數(shù)據(jù)ETL支持多平臺、多數(shù)據(jù)存儲格式（多數(shù)據(jù)源，多格式數(shù)據(jù)文件，多維數(shù)據(jù)庫等）的數(shù)據(jù)組織，要求能自動化根據(jù)描述或者規(guī)則進行數(shù)據(jù)查找和理解。

40、減少海量、復雜數(shù)據(jù)與全局決策數(shù)據(jù)之間的差距。

41、幫助形成支撐決策要求的參考內容。

42、 　　數(shù)據(jù)統(tǒng)計輸出（報表）：報表能快速的完成數(shù)據(jù)統(tǒng)計的設計和展示，其中包括了統(tǒng)計數(shù)據(jù)表樣式和統(tǒng)計圖展示，可以很好的輸出給其他應用程序或者Html形式表現(xiàn)和保存。

43、對于自定義設計部分要提供簡單易用的設計方案，支持靈活的數(shù)據(jù)填報和針對非技術人員設計的解決方案。

44、能自動化完成輸出內容的發(fā)布。

45、 　　分析功能：可以通過業(yè)務規(guī)則形成分析內容，并且展示樣式豐富，具有一定的交互要求，例如預警或者趨勢分析等。

46、要支持多維度的聯(lián)機在線分析（OLAP分析），實現(xiàn)維度變化、旋轉、數(shù)據(jù)切片和數(shù)據(jù)鉆取等。

47、幫助決策做出正確的判斷。

48、 典型的商業(yè)智能系統(tǒng) 　　典型的商業(yè)智能系統(tǒng)有： 　　客戶分析系統(tǒng)、菜籃分析系統(tǒng)、反洗錢系統(tǒng)、反詐騙系統(tǒng)、客戶聯(lián)絡分析系統(tǒng)、市場細分系統(tǒng)、信用計分系統(tǒng)、產(chǎn)品收益系統(tǒng)、庫存運作系統(tǒng)以及與商業(yè)風險相關的應用系統(tǒng)等。

49、 [編輯]商業(yè)智能解決方案廠商 　　提供商業(yè)智能解決方案的著名IT廠商包括微軟、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等說的簡單的，就是你的所有資料都在網(wǎng)上能查到。

本文到此分享完畢，希望對大家有所幫助。

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