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。
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(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,它是一套完整的解决方案,用来处理企业中现有数据,并将其转换成知识、分析和结论,辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术,包含了从数据仓库到分析型系统等。其核心作用是对获取数据的多维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、cube等。通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取,而后是商业智能的前端分析和展示。
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
导读:大数据可以来自方方面面,从生活中的购物交易,到工业上的生产制造;从社交网络媒体信息,到企业化管理决策大数据作为目前IT行业最重要的前进方向之一,已经吸引了众多IT企业的目光。面对海量的数据、不断
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。
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。
笔记本电脑、智能手机、传感器,都为物联网带来了大量数据。这是获得竞争优势(或者保持竞争力)的重大机遇,前提是企业足够灵活,可以管理好数据并把数据变成有用的商业智能。
大数据挑战和机遇并存,大数据在未来几年的发展将从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段,大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期。未来的大数据发展依然存在诸多挑战,但前景依然非常乐观。 大数据发展的挑战 目前大数据的发展依然存在诸多挑战,包括七大方面的挑战:业务部门没有清晰的大数据需求导致数据资产逐渐流失;企业内部数据孤岛严重,导致数据价值不能充分挖掘;数据可用性低,数据质量差,导致数据无法利用;数据相关管理技术和架构落后,导致不具备大数据处理能力;数据安全能力和防范意
本文介绍了2018年大数据、商业智能、云计算、物联网、人工智能、机器学习等领域的趋势和展望。作者认为,随着大数据的快速发展,企业需要从主要关注成本转向主要关注价值,通过利用人工智能和机器学习来提高运营效率,并利用这些技术来对抗网络安全威胁。
在这个世界上你最亲密的伙伴是谁?爱人、家人通通都不是,最亲密的伙伴其实是你们的手机。在你每次触控手机时都会产生数据,这些大量的数据都被存储在电信运营商的系统中。这时运营商在想,如何将这些数据“变废为宝”进行变现?这也就有了运用数据产生跨界效应的想法。 电信大数据变现带来的跨界效应 从左至右:Teradata天睿公司大中华区通信及公共行业总经理吴传宇;Teradata天睿公司国际集团通信、媒体及娱乐业卓越中心主管Daniel Rodríguez Sierra;沃达丰荷兰公司商业智能经理Bart Cl
在这个世界上你最亲密的伙伴是谁?爱人、家人通通都不是,最亲密的伙伴其实是你们的手机。在你每次触控手机时都会产生数据,这些大量的数据都被存储在电信运营商的系统中。这时运营商在想,如何将这些数据“变废为宝
走进一家便利店,随即响起提示音:“您好,会员,欢迎光临,今天XXX商品有打折哦。”
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。
物联网(IoT)的扩张已经把数不胜数的大数据新来源添加进了数据管理的版图,它将成为2018年及若干年之后主要的大数据趋势之一。笔记本电脑、智能手机、传感器,都为物联网带来了大量数据。 这是获得竞争优势(或者保持竞争力)的重大机遇,前提是企业足够灵活,可以管理好数据并把数据变成有用的商业智能。随着大数据的增长,企业试图跟上它的脚步,努力把数据变成可用的洞见。商业智能是保持竞争力的关键,而数据分析提供了所需的最新信息。 在2017年,一些企业大力发展他们的大数据可视化服务和软件。这使研究人员可以更有效地收集和协
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
2015年, 大数据 市场的发展迅猛,放眼国际,总体市场规模持续增加,随着人工 智能 、 物联网 的发展,几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术,Hadoop供应商Hortonworks与数据 分析 公司New Relic甚至已经上市。而国内,国家也将大数据纳入国策。 我们在年底盘点了2015年大数据行业九大关键词,管窥这一年行业内的发展。 1 BI——挑战 2015年对于商业智能(BI)分析市
很少有企业机构质疑大数据和分析能够为其带来的巨大价值,但最重要的问题在于,如何在可持续发展的基础上迅速释放大数据的价值,而无需巨额的前期投资。 企业已无法应对非结构化数据和传感器数据在数量与种类上的迅速增长。因而,他们迫切需要增进大数据分析的专业知识和能力,以保持竞争力。在当今这个以客户为先的时代,工业化规模的分析能力和数据驱动型洞察能力是企业生存的关键,数据必须进行实时处理。这也是大多数企业面临的挑战。Forrester Research的调查显示,商业智能(BI)是2013年企业项目计划
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
领先的大数据智能分析科技公司Kyligence今日宣布正式发布其企业级大数据智能分析平台KAP,同时,Kyligence宣布与Hadoop数据管理软件与服务提供商Cloudera达成深度战略合作,双方
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。
基于维度建模的KimBall架构,将数据仓库划分为4个不同的部分。分别是操作型源系统、ETL系统、数据展现和商业智能应用,如下图。
云计算是什么?大数据是什么?他们有什么区别?关联又是什么?估计很多人都不是很清楚这两者到底代表什么。如果要了解云计算和大数据的意思和关系,那我们就要先对这两个词进行了解,分别了解两者是什么意思。
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
在这个网络智能的时代,假设生活和智能挂不上边那就太落后啦!尤其IT行业更是如此,前不久还在用微软的office做报表,这几天就吵吵着换成BI,那么BI是什么?有什么用?怎么用?等等带着这一系列的问题来进入下一步研究吧!
我们在本文中介绍了市面上12款顶尖的开源数据分析解决方案,其中一些为大数据分析提供了全面的端到端平台,另一些要与其他技术结合起来。它们都适合大企业使用,都是市面上领先的数据分析工具。 1.
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。
任务调度是一个通用的计算机概念,可以简单地理解为计算机基于一定时间频率,自动执行一项进程任务。任务调度是操作系统的重要组成部分,Windows系统中的定时任务和Linux的Crontab都是常用的系统级调度器,被广泛应用于各种定时执行程序的场景。在传统商业智能BI领域,系统的调度器也经常被作为ETL作业的调度器。作业任务会通过T+1或者更高的时间频率进行调度执行。
对于许多大企业来说,开源大数据分析已经成为日常业务中一个必不可少的组成部分。据New Vantage Partners公司对《财富》1000强公司的高层主管开展的调查显示,如今62.5%的企业在生产环
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。
大数据大发现 Gartner最近发布的商业智能与分析平台魔力象限中,Qlik和Tableau这两家力压老牌巨头如SAS、SAP、IBM等,几乎独占魔力象限领导者的宝座。 很荣幸,在上月31号举办的首届中国(杭州)工业大数据产业发展高峰论坛上,钱塘数据有幸和Qlik面对面,Qlik首席顾问王波也在场为500多位与会业内伙伴们作了《大数据大发现》演讲。PPT下拉 在专家看来,Qlik和Tableau后来居上的一个重要原因是这两家把BI从数据科学家手里回归到每一个普通人手中——人人都是数据分析师。而在互联网、大
随着数字化时代的迅速发展,各企业所产生的数据量也急剧增长,传统的数据分析方法显然已跟不上时代的发展,如何处理分析大量的数据是很多企业所面临的难题。许多企业将目光投向了商业智能BI软件,以期帮助他们解决数据处理分析难题,提升企业竞争力。那么,商业智能BI软件到底能为企业带来哪些好处呢?
回顾2017年,我国大数据产业保持高速发展态势,各级政府和企业大力推进,技术创新取得明显突破,大数据应用推进势头良好,产业体系初具雏形,支撑能力日益增强。展望2018年,大数据产业发展将迎来“黄金时代”,产业集聚将进一步特色化发展,创新驱动仍将是产业发展主基调,大数据融合应用进程加速,为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。 2018年的商业智能 企业决策正在经历的转变将延续到2018年。在2017年,处理大数据的目标使效率越来越高,成本不断减少,从而造就了基于大数据的商业智能,对中小企业
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 大数据文摘·德文翻译组出品 作者:沃尔夫冈.科贝克(专家) 摘自:http://www.computerwoche.de 翻译校对: 泽淼 感兴趣加入大数据文摘翻译团队的朋友,请回复“翻译”和“志愿者”了解更多 转载需保留以上信息 沃尔夫冈.科贝克是QLIK商业智能公司负责德国,奥地利和瑞士三国业务的总经理。他还是公司南欧区的副总裁。对于大数据领域关于商业智能和内存技术方面的研究他称得上是的专家。他的专长是用户参与设计的商业智能软件和用户对操作系统直观体验的分析流程。
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。
“大数据”这一话题对从事IT行业的人们来说并不陌生。大数据被称为继云计算之后,最受瞩目的技术,也同云计算一样铺天盖地而来,“落地”得有些慌乱。在实践中我们的CIO、CTO和IT经理们是怎样针对大数据进
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。
如今数据给业务增长和利润创造了前所未有的机会。近十年来,随着先进的数据技术和出众的分析工具的出现,使得企业经营者可以从他们的数据资产获得众多利润,但他们中大部分才刚刚涉及到数据潜力的皮毛。数据科学正使得企业能够前所未有的利用其潜力。 McKinsey report 在2013年发布的一份报告中预测,全球商界会在未来十年中面临数据科学专业人员的 严重短缺,尤其是擅长从大量的静态和动态的(实时)数据中获取竞争情报的 “150万名分析师”。 随着这个的预测的成真,企业对数据管理的日益重视以及高等教育机构是使整个
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。
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。
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。
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。
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
从上期全球大数据领域投融资分析(2016年上半年全球大数据领域投融资市场分析)中可以看出,美国比较侧重发展大数据的技术应用,而数据分析是大数据技术应用领域投融资最多的技术方向。2016年上半年,中国在
作者|Paramita Ghosh 选文&校对|寒小阳 翻译|姜范波 今天,数据正在以前所未有的方式创造和促进着企业成长和商业利润。在过去的十年间,先进的数据科技和高级分析工具的出现,已经使商界精英们从他们的数据中收获无数的利益,然而,对大多数人而言,他们只是触及了数据潜能的最表面。数据科学正在开天辟地的让企业成功地撬动这个巨大的潜能。 麦肯锡2013年出版了一份特别的报告,预言全球商业界将会感觉到下一个十年数据科学专业人士的紧缺,尤其是善于从大量静态和动态(实时)数据中发现有价值的情报的数据分析师,缺
说到大数据,有一个网上流传已久的段子: Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how t
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