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
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、清洗和监测）和MDM流程相集成显得十分关键。在启动任何MDM项目之前，您都需要了解源数据的内容、质量和结构。在数据源进行的数据探查使数据管理员和数据仓库管理员能够在数据进入MDM系统之前，快速发现和分析跨所有数据源的所有数据异常。此流程可极大加快从MDM实施中获取价值。 由于数据清洗增强了数据的准确度，带来了数据完整性，并从源头增进了数据的可信度，因此数据清洗改善了MDM系统中的数据一致性。一旦源数据进入MDM系统，它将接受数据
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。
1.商业智能系统的目标 商业智能系统是以业务流程管理系统采集的数据为基础，对原始的数据进行加工，给出有利于决策形成的结果，帮助人们正确地进行经营决策。 商业智能系统应能够多时段、多角度、多方法
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
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。
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
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。
BI软件是商业智能(Business Intelligence)软件的英文缩写。目前，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。商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。例如商贸型企业，其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等，以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM、进销存等业务系统。
现在，越来越多的人都听说过商业智能BI，很多人认为，BI就是做报表的。其实，报表只是BI的一部分，虽然BI应用的结果通常需要通过报表来展示，但是，BI绝对不等于报表。
数字化高速发展的的今天，企业产生的数据也在与日俱增，很多企业面临着各式各样的数据处理与分析难题，不知道该如何正确处理分析数据。在这种情况下，商业智能（BI）对企业的决策发展的重要性愈发突出了。想知道BI对企业的价值，我们首先需要弄清楚什么是BI。
互联网赋能的核心意义，在于对各业态、各职责形成更为体系与高效的实用价值，上期分享，我们以“BI（即商务智能）”为主题，旨在分解其功能，最终评估是否适应各企业发展。
在当今竞争日益激烈的市场环境中，只有那些利用先进的信息技术成功地收集、分析、理解信息并依据信息进行决策的企业才能获得竞争优势，才是市场的赢家。利用数据来获取的市场洞察并不仅仅是简单的统计报告和财务汇总报表，信息应根据需求在合适的时间被利用，并且帮助企业领导者采取有利于企业和业绩优化的行动。数据已经变成了一个关系到企业业绩和成功的关键战略因素。
大数据标志着业务分析的新时代到来，各商业组织现在有机会就数据在容量、速度和多样性的传统处理能力不足问题上作出更加明智的决策。IBM 具有得天独厚的优势, 可以提供全面的技术和服务, 从大数据中吸取可操作的洞察力，通过与如IBM InfoSphere BigInsights 为代表的Hadoop技术互链, IBM Cognos 商业智能现在可以轻松访问非结构化源数据, 从而使业务分析人员能够接触到大量非结构化数据中发现的关键洞察。
大数据时代，传统的实体经济模型已经过时。以大数据塑造未来经济，以此形成的数据经济才是真正的实体经济。随着大数据落地的不断深入，越来越多的企业意识到数据的价值。然而众人统一的认知，或者是大部分商业智能从业者的认知，都局限在结构化数据的逻辑。也就是说所有的数据最终都是可以存储到数据库的，或者说都是经过采集，清洗，整合后的高质量数据。
之前可能听说过Power BI、Tableau等用于商业分析的工具，但是你可能会认为它们就是用来制作图、仪表盘和报告的。
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。
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。
当地时间12日，美国传奇漫画家斯坦·李(Stan Lee)在好莱坞一家医疗中心去世，享年95岁。
1 谨慎放在云端的应用 云计算市场现在存在着很多争议，其中争议最大的可能就是数据安全、应用灵活性、云端可扩展性等几方面的问题，本文我们暂且抛开云计算服务的这些争议，单纯的来看看对于我们这些用户来说，有哪些应用是需要我们重点关注的，甚至是不能够放在云端的。 对于云计算来说，数据安全的风险管理和风险控制是必不可少的，当你在云上配置工作负载时，就相当于把自己暴露在整个世界的眼中，而这个世界的每个社会成员并不都是友善的。会有一些不法之徒窃取你的信息，利用这些信息勒索你或者出卖给需要这些信息的所有人。 数
从呼叫中心部署基于AI的聊天机器人到使用深度学习在数秒内分析无数数据点并检测欺诈的银行，当今的企业在很多方面都利用了AI的力量。
新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。
如何构建用户交易画像？ 基于交易行为，我们可以依据 3 个关键指标进行用户分群。 1. 流失风险。看每个用户上一次交易距今的时间，上次交易距今时间越远流失风险越高，反之流失风险越低。 2. 忠诚度。看
当今社会，数据已成为某些企业的“根”。近年来越来越多的公司意识到数据分析可以带来的价值，并搭上了大数据这趟“旅行车”。现实生活中现在所有事情都受到监视及测试，从而创建了许多数据流，其数据量通常比公司处理的速度还快。因此问题就来了，按照定义，在大数据很大的情况下，数据收集中的细微差异或错误会导致重大问题。
新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。 这些新的技术、新兴应用和对应的IT发展趋势，使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的IT基础设施的新一轮部署与运维，都将带来更多的IT职位和相关技能技术的要求。 毫无疑问，这些新趋势的到来，会诞生一批新的工作岗位，比如数据挖掘专家、移动应用开发和测试、算法工程师，商业智能分析师等，同时，也会强化原有岗位的新生命力
数据是推动当今数字经济的燃料。 大型组织、小型企业和个人越来越依赖数据来执行日常任务。 被称为大数据的海量数据集由人工智能系统分析以提供洞察力。 这些见解可以是趋势、模式或预测。 结合起来，大数据和人工智能将成为一股强大的力量。 它们是我们今天目睹的创新背后的力量。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。那么人工智能，现在的那些技术是很前沿的呢？ 📷 人工智能 1，自然语言生成：利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。 2，语音识别：将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。 3，虚拟代理：弗雷斯特公司声称，“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相
新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。 这些新的技术、新兴应用和对应的IT发展趋势，使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的IT基础设施的新一轮部署与运维，都将带来更多的IT职位和相关技能技术的要求。 毫无疑问，这些新趋势的到来，会诞生一批新的工作岗位，比如数据挖掘专家、移动应用开发和测试、算法工程师，商业智能分析师等，同时，也会强化原有岗位的新生
日前，AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）在其官方推特上宣布，12名会员当选为资深会员（AAAI Senior Member），以表彰他们在人工智能的多个领域做出了杰出的贡献！他们来自学术界与工业界，来自广阔的中国、印度、以色列、英国与美国。
1、机器学习平台：提供算法、API、开发和培训工具包、数据以及计算能力，来设计、训练模型并将其部署到应用程序或其他机器中。目前广泛用于企业级应用，主要涉及预测或分类。
当地时间12日，美国传奇漫画家斯坦·李（Stan Lee）在好莱坞一家医疗中心去世，享年95岁。
过去几个月，机器人程序一直是在互联网上热议的话题。 微软、Facebook等科技业大公司都在向开发者开放了自己的人工智能平台。这些开放的工具和平台意味着，业界向人工智能应用大众化迈出了重要的一步，也是令人兴奋的一步。 不过，对于这些企业而言，过去几年企业高层管理者一直面对的各种行业挑战，在这股机器人程序热潮又进一步加剧了。不少有进取心的企业都自知，如果企业需要执行一项人工智能战略，就要让这项技术贯穿业务始终，然而，他们所面临的挑战其实才刚刚开始。 革命性技术 这些企业明白，人工智能是一场重大的业务整合，
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。
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？
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。
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。
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。
近年来，我们在信息技术领域取得了巨大进步，在技术生态领域中取得的一系列革命性成果也确实值得称赞。在过去的十年到二十年里，数据和分析一直是非常热门的词汇。因此我们需要明确它们是如何相互关联的，市场中扮演什么角色，以及将如何重塑商业业务。
云计算机器学习平台，有时也被称为机器学习即服务(MLaaS)解决方案，可以让企业更加轻松地采用人工智能(AI)。但专家表示，中小企业在考虑采用这些服务之前应该考虑其面临的潜在挑战。 云计算机器学习平台
企业搭建和使用BI平台的方式，主要结合业务的发展阶段。系统建设必须做到全盘考虑、统筹规划，满足今后扩展多方面功能的需要，为今后建立完善的商业智能系统打下良好基础。另一方面，BI系统的建设是一个不断演化发展的过程，包括完善数据模型、扩充数据主题、增加数据源、丰富业务应用等。必须采取分步实施的方法，初期阶段主要任务是系统基础设施建设，解决迫切的业务问题。然后持续分阶段地对业务问题进行改善，以每一个小阶段的改善成果来促进对实施团队及用户的正向激励，减少项目实施过程中的阻力。 BI系统的实施需要遵循以下原则： 1) 分步实施，循序渐进原则。 建立系统不是一蹴而就的，一次一步的方式有效地降低了风险。 2) 迭代演化的原则。 在使用系统的过程中，不可避免地会出现新需求的增加，尤其需求变化快速，和当前有很大的差异，系统的实施实际上是建立一个良性循环的迭代过程，成功的标志在于建立一个良性的迭代过程，并且持续地使用。 3) 用户参与的原则。 系统成功的关键因素在于设计者和业务分析人员之间的反馈循环，系统载入数据后需要用户积极地使用和观察，然后反馈意见给设计人员进行系统的修正完善。业务用户人员发现问题或新的需求应及时反馈给设计人员，形成良性的循环。 4) 多种分析手段共存原则。 应能根据需要进行主题内部要素的扩充及主题的新增。 5) 开放性、可扩展性和标准化的原则。 系统的软硬件产品接口遵循业界的开放性标准，满足相应的技术规范要求，系统各模块之间接口实现标准化。 6) 安全性和可靠性的原则。 系统中保存了大量企业的商业秘密，系统必须提供强有力的手段保证数据的安全性，防止非法使用数据，同时也必须提供一套恢复机制，保证数据的完整可靠。 搭建BI系统的方法论 明确以上的原则之后，可以开始着手搭建BI建设方法，需要涉及以下方面的内容： 1)需求调研： BI的设计者需要对企业的结构和企业内部发生的需求和管理有清楚的了解，包括企业的组织架构、业务流程、业务痛点、BI应用场景等； 2)方法设计： 梳理出企业应该如何正确地管理这些业务活动和管理活动的方法； 3)规划落地： 把这些管理方法转化为BI的分析主题，并进一步细化落地，确定分析的数据来源、展现形式，与哪些系统做集成等； 4)优化应用： 从传统的以BI系统自助分析的方法转向用更多的扩展图形或主题来丰富BI分析的页面，使得使用更简单、UI更美观等；
https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/microsoft-named-a-leader-in-2021-gartner-magic-quadrant-for-analytics-and-bi-platforms/
德国人工智能研究中心科技总监Hans Uszkoreit博士认为：语言技术是人工智能的核心部分，但当前的深度学习方法还不足以解决NLP领域的核心问题。 在AI科技大本营微信公众号(rgznai100)会话回复“语言”，打包下载Hans Uszkoreit大神被引用的TOP10论文。 记者 | 胡永波 7 月22 - 23 日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）将在杭州国际会议中心盛大开幕。 会前，我们
文 | 胡永波 7 月 22 - 23 日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）将在杭州国际会议中心盛大开幕。 会前，我们采访到了大会 Keynote 嘉宾、德国人工智能研究中心科技总监 Hans Uszkoreit 博士。 Uszkoreit 博士是中德两国人工智能合作的核心人物，负责德国人工智能研究中心在中国的所有合作项目，今年 3 月，他刚被任命为在北京新成立的人工智能技术中心（AITC）总监兼首席科学
作者：沃纳•威格尔（Werner Vogels），亚马逊全球副总裁兼CTO 翻译：腾讯科技 2014年，我们见证了云计算如何推动消费产品和企业级产品领域的伟大创新，而成为不同规模组织的新常态。如今，
导读：全球有 900 家公司致力于人工智能领域，大部分都专注在商业智能、金融和安全领域。从 2015 年 1 月 1 日 到 2015 年 12 月 1 日，我们看到了人工智能产业已经发生了 300 个交易，其中在退出市场已经看到 33 个并购交易和 1 个新股发行，其中欧洲公司 6 个，亚洲 1 个，其余都是美国公司。这给资本市场带来了强劲的回报。而交易的大部分是出于收购人才的考虑，在收购的时候，团队人数的中位数是 7 个人。 人工智能投资在 2015 年占到总投资的 5%，这相比 2013 年 2% 高
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。
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