迈外迪CEO张程:在商业中,可供参考的数据大约只有总数的30%
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
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。
主讲嘉宾:谢国忠 主持人:中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承 办:中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍: 谢国忠先生,目前为IBM大中华区全球企业咨询部副合伙人、业务分析与优化服务中国区总经理。他具有20年以上工作经验,17年专注于数据管理、商业智能应用、业务分析、客户关系管理及大数据等解决方案。他曾服务于NCR/Teradata公司13年,是Teradata中国最早的员工之一,历任专业服务总监、中国区副总经理。国内众多大型金融机构企业级数据仓库及其分析系统,都是他当年领导的团队帮助建设的。目前,谢先生负
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
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
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。
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。
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。
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。
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。
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
在过去一年中,云计算行业已经达到了拐点。云计算提供商曾经专注于提供最先进的IT服务。然而,企业对他们的技术的需求呈指数增长,这迫使云计算提供商专注于为他们的客户改善商业智能。 元数据转换商业智能 调查机构Gartner公司在2016年关键能力的报告显示,企业对商业智能解决方案的需求在过去一年激增。Hedvig公司首席执行官和Apache Cassandra公司创始人Avinash Lakshman说,云计算提供商开始利用元数据来提高商业智能的质量。 Lakshman告诉信息管理部门:“许多分布式系统的性质,
1865 年,Richard Millar Devens 在“商业和商业轶事百科全书”中提出了“商业智能”(BI) 一词。” 他用它来描述银行家亨利弗内斯爵士如何通过在竞争前收集信息并根据信息采取行动而从中获利。最近,在 1958 年,一位名叫汉斯·彼得·卢恩 (Hans Peter Luhn) 的 IBM 计算机科学家撰写了一篇文章,描述了通过使用技术收集商业智能 (BI) 的潜力。
能否有效利用各种业务系统、数据集市或数据仓库中的信息,直接关系到企业的市场营销能力。伴随着时代的发展,企业精细化、科学化的管理要求越来越高,传统的报表工具已不能满足日益增长的业务需求,BI商业智能工具的时代已经到来。
什么是商业智能BI? 什么是Tableau? 如何安装Tableau? 如何使用Tableau? 实操案例
作为数据仓库和商业智能(DW/BI)行业中有影响力的领军人物,RalphKimball、MargyRoss得到了世界范围内的认可和尊重,他们在《数据仓库与商业智能宝典(第1版)》中确立了行业标准。现在,在《数据仓库与商业智能宝典(第2版)成功设计、部署和维护DW/BI系统》中已经更新了65篇DesignTip和白皮书,从而汇集了DW/BI技术创新前沿的著作。 从项目规划和需求收集,到维度建模、ETL和BI应用,《数据仓库与商业智能宝典(第2版):成功设计、部署和维护DW/BI系统》涵盖了你在数据仓库和商业智能中将会遇到的所有内容。这些无与伦比的文章提供了成功地设计、部署和维护DW/BI系统的重要建议。 启动DW/BI项目和收集需求的注意事项 集成式企业数据仓库的必备要素,其中包括总线架构和矩阵 事实表的粒度性和三种基本类型 渐变维度技术 星型模式、外支架和桥接表 维度建模高级模式 提取、转换和加载(ETL)子系统与数据质量 BI应用实践 大数据注意事项 无论你正以何种身份参与数据仓库或商业智能项目,这本可轻易参考和最近更新的宝典可谓无价之宝。
2022年1月14日,IDC发布的《2021上半年中国商业智能软件市场数据跟踪报告》显示:2021年上半年中国商业智能软件市场规模为3.2亿美元(20.4亿人民币),同比增长30.4%,远超前两年的增长。 在2021年上半年的市场预测中,IDC调高了对商业智能软件市场的未来预期。根据最新数据,2021年中国商业智能软件市场将呈现高速增长态势,市场规模预计达到7.6亿美元,同比增长26.5%;到2025年,中国商业智能软件市场规模将达到16.0亿美元,未来5年整体市场年复合增长率(CAGR)为21.6%。
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。
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
数字化的今天,企业各个业务系统产生数据成倍地在增长,为了处理分析大量的数据问题,很多企业都寻求商业智能BI软件的帮助。一款合适的商业智能BI软件不仅能大大地提升公司的效率,还可以帮助企业做出正确的经验决策。因此选择一款好的商业智能BI软件至关重要。笔者整理了以下10款行业内比较知名的商业智能BI软件,以供大家参考。
商业智能(BI)是Gartner与1996年提出的,他描述了一些了的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。无数历史经验表明,充分利用现有的新知识、新技术,需要耗费几十年甚至一代人的时间。所以直到现在,大多数企业仍然缺乏数据化管理与决策所必须的信息化设施、配套制度和文化。但所幸的是,当前人们的观念认识、相关技术已经十分成熟,企业可以很容易的取得BI应用方面的进展,利用BI增加竞争优势并促进创新。
商业智能BI工具的好处,简单的说,就是可以帮助企业管理者直观清晰的看到自己想要关注的数据,帮助他轻松的掌握企业运营的数据和情况。大量的业务数据无法直接呈现给管理者,管理者也无法从这些海量的数据中获取到有价值的信息,而商业智能BI工具可以解决这个问题。
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本文由永红科技CEO何春涛授权CDA数据分析师发布 导读 早在2015年初,Gartner就在《商业智能与分析平台魔力象限》年度报告中说到:“传统BI的市场份额领导者被新型BI厂商打乱。这些新型厂商让更多的人成为了数据分析用户,并创造了更高的商业价值。”经过2015一年的发展,传统BI的颓势愈发明显。Gartner在2016年2月发布的《商业智能与分析平台魔力象限》年度报告显示:传统BI厂商全部被驱除出了领导象限。一年的时间里,全球商业智能与分析市场到底发生了哪些剧变?这里,笔者将给出自己的解读,同时奉上
在企业的信息系统中,数据随着时间逐步积累,包括订单、库存、交易账户、客户和供应商等等,还包括来自企业所在行业和竞争对手的数据。
BI(Business Intelligence),即商业智能,是一个完整的解决方案,用于有效整合企业现有数据,快速准确地提供分析报告,并提出决策依据,帮助企业做出明智的经营管理决策。
下文为电子表格大会主席李奇在论坛上的分享。 一般我都先讲Power BI,今天被前面老师讲了,我想了半天,该讲什么好呢,最后决定给大家先讲一个我自身的故事,跟大家分享一下我是如何接触到Power BI以及Excel商业智能的吧。 很多人都问我专业不对口能否做数据分析,其实我想跟大家说,我是学考古的,所以大家只要想干一切皆有可能。 2011年以前我都在日本,在日本待了11年,在日本做过程序员,也做过开发工程师,也给日本那边失业的人进行Excel培训。2011年回国之后,我到了IBM,做销售运营管理数据分析。做
近日,葡萄城正式发布了Wyn Enterprise 商业智能分析软件,这是一款前所未有的商业智能软件,将 BI 和报表融为一体。
关于数据的价值,居士认为可以参考BI(商业智能)的定义。这里不简单地指做几张报表的工作,而是数据辅助决策。下面引用一下百度百科关于商业智能的定义。
为了帮助你解决求职、工作中遇到的下面这些问题,我写了一本免费教程《7天学会商业智能BI 》:
Tableau拥有BI厂商全球代表的身份,已经在Garnter的商业智能和分析平台魔力象限的领导者象限里,“扎根”七年。
使用过Excel Power Pivot、Power BI或者SQL Server Analysis Services的小伙伴,一定惊叹于它强大的数据存储和运算能力。 而在这些工具中,你都可以使用DAX对数百万、上千万行甚至更多的数据展开灵活的分析。 DAX,是一门跨Excel、商业智能和企业级工具的分析语言。 就像它的全称Data Analysis eXpression所描述的那样,DAX是一门用于数据分析的函数式语言。 是的,DAX和我们所熟悉的Excel公式都是基于函数的表达式,为了便于用户快速上手,
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