商业智能供应商很久以来就一直对潜在商业用户说，自助BI是一种万能药，它使IT能够自己分析数据——而且还很简单。而且，我卖给你的是一座桥梁…… 但是，业务用户的问题实际上并不在于IT——而在于它用于思考分析并将想法应用到数据的时间。由于之前的技术条件限制，通常需要大量的IT工作才能创建和运行分析查询。但是，现在事情已经有了改观，现在的技术不仅能够让最终用户受益，也能帮助IT更好地处理现在不断产生的大规模数据及业务线经理不断增加的数据分析需求。这种变化带来的两个重要重叠部分是BI及分析工具的功能不断增多和云计算
大数据时代，几乎每个企业都在追求数字化转型、数据化管理，上到公司管理层战略目标制定，下到一线业务同学的项目复盘汇报、甚至产品经理和开发的需求沟通，都需要数据的支撑，从过去的拍脑袋的定性决策，转向一切用数据说话的定量决策。从而，带来数据获取和分析需求爆发式的增长。
许多组织都存在数据问题。当许多员工远程工作（或在混合环境中）并在多个位置使用多个设备访问公司数据时，他们正在处理信息过载问题。这只会加剧数据孤岛的问题。
数据分析能力越来越成为消费者和企业的必备品应用程序，复杂程度各不相同，从简单地一个网页或门户上托管一个可视化或仪表板，到在一个云服务上实现数据探索、建模、报告和可视化创建的应用程序。BI的实现方式越来越多，无论规模大小，在任何以数据为中心的企业中，BI软件都已成为中流砥柱。
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。
BI，即商业智能（Business Intelligence），是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做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、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。
BI即商业智能，或商务智能，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策，是一套完整的解决方案。
过去一年内，我们看到了大数据的井喷式发展，数据处理分析成为热门，大数据行业呈现出信息激进之势。这导致数据科学家、数据应用程序员和商业分析师等大数据方面的人才成为当下职场最炙手可热的岗位。 但是，我们也能发现，有能力处理日益增长的大规模数据计算的专家和人才，还远远达不到市场需求的数量。 有人预测，随着商业数据不断增多，2017年将成为新数字信息时代的开始。但是如果没有足够多的专家对这些数据进行分析利用，那么这些资源将在很大程度上得不到充分的利用。 很不幸，事实情况是大数据的发展要远远快于我们学习利用数据的速度
调研发现，很多人对BI的理解侧重于数据的分析和展示，BI更多地被等同于数据分析与数据可视化。因此在大多数企业中，BI更多地是指分析和前端展示工具，而不是一个完整的体系。
如果说数据透视表是Excel历史上的第一个伟大发明，PowerBI就是第二个。在上一讲中，我们谈到PowerBI这个强大的工具可以帮我们解决很多问题，然而市面上的数据分析软件有很多，为什么笔者偏偏这么看好这款工具呢？
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。
本文翻译自 Architecture and Design Considerations for Platform Engineering Teams 。
百度百科上BI的定义是：商业智能（Business Intelligence，简称：BI），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。BI产品则是将上述过程流程化的平台化产品，在降低数据获取、分析成本方面，契合中台的思想，因此也是作为数据中台解决方案的重要模块。
随着大数据的迅速发展，时下许多企业面临着最重要的现实问题是如何对大数据进行分析。只有通过大数据分析才能获取到更智能的，深入的，有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括其数量、速度、多样性等等，都呈现出大数据日益复杂的特点。因此，选择一款功能强大的大数据分析BI工具尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
只有站在数据分析与商业智能的金字塔顶端往下望，才能更好地纵览整个BI世界的结构。本章中的“五层模型”提纲挈领式的描绘了整个数据分析的过程，并以此为基础讲述了企业级BI和自助式BI的发展轨迹与未来世界对于业务人员数据分析能力的要求。
私有云门户允许用户利用云计算的自助服务优势。企业按照以下10种方式和步骤来保证用户的满意度，并确保其运行顺利。 云计算以其自助服务模式而闻名，它允许用户配置和管理资源，而不需要直接的IT干预。大多数自
近些年，随着企业信息化的不断深入发展，商业智能BI工具越来越受到人们的关注。一款好用的BI工具不仅能有效整合企业各业务系统中的数据，提升工作效率，做出各种清晰直观的可视化数据分析报告，还能辅助企业及各业务部门做出更明智的经营决策。市场对BI工具需求的急剧增大，促进了BI行业的快速发展，目前市面上出现了大量的BI工具，功能也是五花八门。在此，笔者盘点了现在比较流行的6款BI工具，看看下面这些BI工具你用过哪个呢？
如今的商业智能BI不同于传统，已经逐渐向自助型的、以业务为主导的模式过渡。而站在IT角度，IT也应该采用一种能够让业务部门在所有层面参与整个计划的协作方式，但这也许需要更高层领导的支持和鼓动。
Wyn Enterprise是葡萄城自主研发的嵌入式商业智能软件，具有强大的OEM和API集成能力，可以与OA、ERP、钉钉、企业微信等各类应用软件深度集成。通过深度的嵌入式分析能力全面满足企业数据整合、报表设计、数据可视化、自助式BI分析、数据填报等数据分析需求，让数据分析无处不在。
Excel 和 PPT 早已成为了职场标配，想在偌大的城市和心仪的行业有一席之地，必须对与你拥有类似职场技能的人才们设定与众不同的定位。并将自己有限的时间精力用在可以持续升值的技能上。
什么是BI？这应该是很多刚刚接触BI的读者最想了解的问题。BI即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、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。
无智能，不商业。在智能商业时代，BI正逐渐成为企业的标配。 然后，曾几何时，BI还只是数据达人和IT高手的专属工具。传统BI系统给人的印象，往往是沉重、缓慢、不接地气，并导致很多BI项目最终沦为面子工程，无法为企业创造真正的价值。 那么，在今天这样一个崇尚敏捷和平等的“移动+云”时代，能否让BI在专业和强大的同时，更加轻盈、时尚、易用，让你、我、他，都能随时随地从数据中发现趋势和见解，感受数据的力量，共享顿悟的喜悦？对企业来说，如何让新一代BI系统更快、更好地落地，真正为企业的战略规划和业务创新提供驱动力呢？
近日，DAX 引擎之父 Jeffrey Wang 受采访，被问及很多关于 DAX 引擎细节的地方。形成了九十分钟的采访视频
现在，商业智能BI进入快速发展阶段，市面上出现了各种各样的BI软件，很多打着商业智能BI的旗号，但实际上却只是简单的数据工具。也有一些全能型商业智能BI软件，具备打通数据生命周期各环节，全方位满足所有分析场景，一个平台搞定所有人的需求等全部功能。下面我们就以亿信ABI为例，来详细了解下一款全能型商业智能BI软件能做什么。
谈到商业智能行业，变革是不可避免的。为了跟上步伐，各种各样的BI 解决方案正在快速迭代更新，以满足企业的数字化需求，那么市场上BI 工具种类繁杂，到底如何选择适合功能全面、满足自己企业运转情况的、合适的BI 工具呢？ 我们为您总结A-Z 26个单词描述 BI 的功能，帮您在选型中全覆盖最新的商业智能要点。创建了一个 BI 术语表，从 A 到 Z。并为这些术语添加了注释，我们来一探究竟： A - Ad hoc - Ad hoc 报告 是一种 BI 流程，非技术最终用户无需 IT 即可生成 BI大屏。即使用报表设计器的最终用户能够提出自己的问题并创建自己的可视化仪表板或报表。
📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 从零学习 自助商业智能分析 千万不要错过咯 📷 下期预告：选择合适的自助商业智能分析工具
每个组织都处理数据，但并非每个组织都将其数据用作业务资产。但是，随着数据继续呈指数级增长，将数据视为业务资产正在成为竞争优势。 埃森哲的一项研究发现，只有 33% 的公司“足够信任他们的数据，能够有效地使用它并从中获得价值”。但是，如果您不信任数据的质量，那么就很难根据这些数据做出决策（并且用户不太可能使用它来为他们的决策提供信息）。 这就是为什么数据治理应该成为任何商业智能平台和数据分析策略的一部分——以基于角色的权限为基础。 什么是数据治理？ 数据治理是根据组织的内部政策以及外部合规性和法规要求来管理数据使用的过程，对公司员工进行数据治理方面的培训和教育非常重要——不仅要让他们熟悉规则，还要促进他们的认同。 TechTarget表示：“有效的数据治理可确保数据一致且值得信赖，并且不会被滥用。随着组织面临新的数据隐私法规并越来越依赖数据分析来帮助优化运营和推动业务决策，这一点变得越来越重要。” 数据治理具有广泛的组织优势，从打破数据孤岛到确保合规性，它也可以通过提高数据质量提供更准确的分析。
Rundeck是一个基于Java和Grails的开源的运维自动化工具，提供了Web管理界面进行操作，同时提供命令行工具和WebAPI的访问控制方式。像Ansible之类的工具一样，Rundeck能够帮助开发和运维人员更好地管理各个节点。
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。
近日，葡萄城正式发布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。
近日，葡萄城正式发布了Wyn Enterprise 商业智能软件。Wyn Enterprise 专注于商业智能和数据分析的需要，一个产品同时提供多源数据整合、自助式 BI 分析、数据可视化、可在线设计的自定义报表，以及数据填报等多项功能，企业用户可独立部署使用，软件公司也可进行深度集成和 OEM 合作。
在大数据概念“泛滥”的今天，BI对于企业的价值越来越明显，然而大部分的企业还在这条路上探索。
在数据和分析领域中，数据网格（Data Mesh）范式是取代数据湖、成为主要架构模式的强势候选者。重要的是，数据网格引入了新的组织视角，并且它与特定技术无关。其关键思想是将领域驱动设计（DDD）和产品思维，应用到数据和分析领域的难题中。与引入DevOps文化相比，建立数据网格文化包含人与人的连接，同理心，以及联合责任结构的建立。通过这种方式，从数据中产生业务价值能够实现可持续的规模化。随着各个公司在关键业务领域进行数字化，他们收集了越来越多的有关其自身流程和客户的数据。因此，他们希望使用这些数据来推动基于事实的决策，以便更好地满足客户的需求。在某些行业中，数据驱动的水平，即公司能够基于数据而不是凭直觉做出决策的速度，已经成为决定性的竞争优势。
如今，自助式BI越来越受到企业的青睐，它可以让业务人员或者管理层即使在没有专业IT知识的情况下，也可以轻松地访问和使用公司数据，显著地提升了数据分析的效率。
★每日一题（答案次日公布） 昨日Q2答案：A Q3: 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？( ) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 ________________________________________________________ 摘要: 大数据技术快速进化，各种迹象显示2015年仍将持续。MapR的联合创始人兼CEO John Schroeder预测，在2015年里，五大发展将会主导大数据技术。 在短短几年里
自助式BI是当前比较流行的一类BI软件，也就是自助分析平台。与传统的BI软件相比，自助式BI软件有许多优点，下面小编就来给大家介绍下，自助式BI软件相比于传统BI软件最显著的3个优点。
从各种规模和形式的数据中提取有用的价值以及存储和处理数据的公司日益增多。那些支持大量非结构化和结构化数据的系统将在短期内继续上升。市场要求平台使数据管理员在授权最终用户去检测数据时实施保护和管理大数据的措施变得更加容易。此外，这些系统将成熟到足以在企业规格的IT系统内良好运行。
我们常常谈论商业智能（BI）这个词，但实际上以这个词作为帽子盖住的内容是非常多的。在这里，我们非常清楚商业智能的广泛范畴，并将这里在数年前就锁定在讨论自助商业智能（Self-Service BI）领域。
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
回顾过去十年，数据科学飞速发展，数据科学领域的职业人似乎也是一路升职加薪，顺风顺水。《哈佛商业评论》杂志（Harvard Business Review）称数据科学家为本世纪“最性感”的工作，很多公司也在招兵买马，急于壮大他们的数字科学队伍。数字科学的黄金时代是否已经过去了呢？对于科班出身的数据科学家来说，目前最大的威胁是自助式分析工具和非专业出身的公民数据科学家（citizen data scientist）的出现。 美国高德纳咨询公司（Gartner）预测，2017年，公民数据科学家增长速度是专业出身数
晚高峰时段，导航软件总能找到路程最短、堵车最少的路线；运动过程中，穿戴式设备可以记录人的心率、速度等数据，进而判断最适合用户的锻炼方式…… 这些都离不开数据分析。
嵌入式分析 在传统业务应用程序（如HR系统，CRM或ERP）的范围内提供商业智能。这些分析在用户的正常工作流程中提供上下文敏感的决策支持。
你还记得的日子自动报告被称为商业智能,或者双性恋吗?不久之后,讨论工作流、流程和用户体验之间的技术和业务用户是一个真正的业务分析的定义,或BA。近期的发展数据分析,预测建模,在数据挖掘、机器学习+社会
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。
目前许多企业在决策时仍沿用以往的个人经验，没有用数据说话，这在实际决策运行时会出现很多问题。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。用数据说话，重视定量分析，也逐渐成为科学研究、企业经营、政府决策等过程着重考虑的问题，越来越多的人们意识到数据分析对经济发展的重要意义。 什么是数据分析呢？ 权威组织Gartner Group的定义：一类由数据仓库(或数据集市)、查询报告、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等组成的应用，以帮助企业决策。 但在现代，商业智能是指利用现代数据仓库技术、在线分析处理技术、数据挖掘和数据展示技术，进行数据分析。其实质是数据+业务理解， 总结一句话，就是通过各种BI软件的功能，实现商业价值。
本文不是标题党，虽然你可能是Excel的中毒（重度）拥趸（我也是），但微软确实这么说了。但我们不必纠结这个问题，打开视野来看看。近日，微软发布了《精明领导者指南之评估现代 BI 和分析平台》指南。
是什么驱使企业建立成功的数据驱动文化？未必是数据本身。这是次要的。技术本身排在第三位。数据驱动决策才是第一位的。 在向实施数据运维的数据驱动企业转变时，最重要也是最困难的是向数据心态的文化转变。这种转
成为一个数据驱动的组织是许多公司的战略目标之一，因为数据驱动的好处显而易见: 基于数据和个性化提供最好的客户体验; 通过数据驱动的优化降低运营成本和时间; 给予员工具有趋势分析和商业智能的力量。然而，尽管在构建数据平台方面付出了越来越多的努力和投资，仍然会发现结果并不理想。
在新一轮的信息革命和产业变革中，数据成为关键的生产要素和战略资源，驱动经济社会快速发展，成为政府、企业等各类组织提升核心竞争力、推动数字化转型的重要助推力。然而，当前数据散乱、数据孤岛、数据低质等问题仍然突出。在此背景下，首席数据官（Chief Data Officer，以下简称“CDO”）制度应运而生。
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