开云 开云体育官网什么是商务智能(BI)？
在新技术层出不穷的当下，世界各地的组织正在以闪电般的速度变化和进化，以便在新技术可用时加以利用。其中目前最具活力的一个领域是商业智能(BI)。想一想，你可能已经习惯以每周或每月IT或数据科学家交付给你的度量标准的形式使用BI数据。然而，现代的BI和分析让你不仅仅只是一个数据消费者。
如果在不需要数据科技家学位的情况下，你可以自己钻研你的数据又会如何呢？自助 BI 背后的技术是面向没有数据科学或数据库方面特殊知识的业务用户的。一个现代的自助BI分析工具应该允许业务用户：
l 找到隐藏在数据中的洞见，这样他们就可以迅速采取行动——纠正或增强业务策略
而自助 BI 和分析则将权力交到数据消费者手中，并且理所当然地应该维护适当的安全性和治理。
用讲故事的方式从数据中创建动态的故事。这种趋势正在迅速流行起来，因为讲故事使你能够在一个交互式智能文件中分享你的数据发现。告别粘贴在演示幻灯片上的静态图表——新标准是可共享的数据故事。一些工具可以让你上传一个标志以及选择反映你公司品牌的配色方案。
盯着电子表格和演示文稿，试图预测你可以采取什么行动来移动指针，这看起来有点像看着水晶球。当你的度量标准在做你不太了解的事情时，你可能很难知道如何创建可操作的步骤来进行纠正，同样也很难采取主动的行动来利用趋势。开云体育 kaiyun.com 官网入口
这就是为什么一个主要的BI趋势是提供你需要的数据，以便更快地对你的业务做出明智的选择，而不是仅仅从静态报告中收集数据。我们已经讨论了用数据讲故事，但是讲故事之外应该是一个充满可执行的见解的世界。你应该能够一眼看到你的数据告诉你做什么(或不做什么)。
现代的BI和分析工具应该使用增强智能以新的方式呈现数据，建议使用新的方式连接数据，以发现你需要的可操作格式的见解。此外，工具应该提供新的数据可视化，以阐明你最紧迫的业务关注点——以及对你忽略的数据的洞察。
自然语言处理（NLP）和自然语言生成（NLG）一同协作，允许用户以简明的语言对数据做出问答。这种能力打破了业务用户进入BI的藩篱，允许几乎任何人访问并对重要数据洞察采取行动。
这种方式看似简单：你只需要提出问题，而不需要键入搜索字符串。比如，你可以问“为什么东北地区的销量下降了？”，就会得到一个可视化和文本解释的易理解的答案。这样你就可以利用这些信息做点什么，而不需要了解任何数据科学了。
而NLP和NLG背后的动能则是AI。AI提供了一种智能，可以使用简单的语言并将其转换为查询，然后获取他们发现的结果，并以一种可理解的方式呈现出来。
你能想象如果你的团队每周甚至每天都收到描述他们所面临的挑战和可能的解决方案的指示板，那么他们的主动性和生产力会有多大吗？大规模采用高级分析不仅可以提高数据的所有权，还可以提高对数据采取行动的能力。
当团队能够深入到他们自己的数据仪表板时，你就赋予了他们影响实际更改的能力。员工不再是信息消费者，而是能够理解自己的数据驱动程序并迅速对其采取行动的信息引擎。
l 为用户提供他们需要的工具，让他们立即采取行动，而不需要费力地阅读大量的电子表格
总之，现代自助BI工具，如Smartbi，提供了一条通过简单易用来采用的清晰路径。他们创造了一个工作环境，在这个环境中，不仅每个人都有责任，他们还能够做出近乎实时的调整，以实现目标。Smartbi是国内领先的BI厂商，产品定位于一站式大数据服务平台，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台，进行加工处理、分析挖掘与可视化展现；满足各种数据分析应用需求，如大数据分析、自助探索分析、地图可视化、 移动管理驾驶舱 、指挥大屏幕、企业报表平台、数据挖掘等。Smartbi产品功能设计全面，企业单位只需要安装部署一次，就可以实现中国式复杂报表、自助BI、以及数据挖掘产品的使用，产品性能、易用性和安全性都不错，广泛应用于、政府、电信、企事业单位等领域。
我猜你大概率看到这四个字还是不懂什么意思。没关系，这不怪你。事实上，除了相关的研究学者，绝大部分的人都很难给出一个确定的答案。
其实早在1958年，IBM的研究员Hans Peter Luhn就将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。” 一直到1996年，加特纳（Gartner）集团才一锤定音，正式将商业智能定义为：通过描述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。
因此，国内业界对BI没有统一的定义认知也在情理之中。不过@帆软数据应用研究院 曾经对对770多家企业的1400多名从业人员进行了调研，想了解在今天这个相对高度的智能时代，大众对「商业智能」的看法有没有更新的认识和理解。
首先，他们利用python对调研得到的数据进行了整理和清洗，去除掉脏数据后，最终得到了890条数据；
其次，又根据被调研人员职位的不同，将被调研人员分为IT部门从业人员和业务部门从业人员两类，并打上数据标签；
最后，再通过python的分词库jieba和词云库wordloud，生成了三幅被调研者对BI定义认知的词云图，即整体认知、IT部门从业人员认知和业务部门从业人员认知（分别如图1、开云体育 kaiyun.com 官网入口图2和图3所示）
我们先来看整体被调研人员在对「BI」的理解上，有什么特点。从上图中可以看到，被调研人员对BI定义的整体认知可以理解为：
首先，关键词“企业”“决策”和“工具”说明大众对于BI的作用和目的有着比较准确的理解，就是辅助企业决策的工具。
其次，“数据”“分析”“数据分析”等关键词则体现了大众对BI认知的侧重点在于数据分析这一功能上，甚至将BI等同于数据分析工具。其实BI还包含了数据仓库、数据ETL等功能，覆盖了数据处理到展示的整个流程。而且底层的数据仓库建设也非常重要，能为后续的数据分析提供强有力的支持，能让数据分析结果更为准确。
另外，关键词“展示”和“可视化”也揭示了BI的另一项重要功能，即数据可视化。通过数据可视化将数据分析结果以更直观明了的方式进行展示，能为决策者提供更清晰更深入的见解。
最后，一个比较独特的关键词“报表”也从某种程度上反映了我国的BI建设现状。按照BI的定义，报表工具也是BI的一部分，不过并不能完全代表BI。但是我国企业信息化水平整体偏低，很多企业的决策支撑仍然以报表为主，所以报表也是BI在我国企业内的一个主要表现形式。
再来看下IT部门和业务部门从业人员对BI定义认知，这两个群体提供的关键词与整体认知类似，核心都是“数据”、“决策”和“数据分析”，这里我们主要来看这二者之间的差异。
第一，从词云图中关键词的大小来看，IT部门从业人员对BI的认知更为统一，业务部门从业人员则较为分散。这一结果也和业务部门的多样性有关，不同业务部门的人员有着不同的理解。
第二，IT部门重技术，业务部门重价值。IT部门从业人员认知词云图中，出现了“技术”、“挖掘”、“应用”等词，并且“智能”一词并没有和“商业智能”捆绑在一起，而是作为单独的关键词出现的。在业务部门从业人员认知词云图中，“价值”、“可视化”、“整合”等关键词是IT部门从业人员认知图中出现较少的。所以说IT部门更倾向于将BI定义为技术，而业务部门则更注重商业价值。
第三，IT部门从业人员认知词云图中出现了关键词“暂无”，这说明有一小部分的IT从业人员对BI的定义没有明确的理解和认知，或者企业并没有进入BI系统建设阶段，因此IT人员没有深入接触过BI。
第四，IT部门和业务部门从业人员认知词云图中都提到了“数据挖掘”，不过出现的次数都非常少。数据挖掘作为更深入的数据分析方法，在面对大量数据时，能提供更具洞察力的见解，也是BI的一项重要功能。然而就当前国内情况来看，数据挖掘仍处于泡沫和技术炒作阶段，并没有得到实质的应用。但是不可否认，数据挖掘是未来的一个主要趋势。
根据大众认知调研结果和分析结论，结合现有的BI定义，我们可以来重新定义商业智能：商业智能（BI）是利用技术手段或方法，将数据转化为知识，用以支撑企业决策、发掘商业价值的一套解决方案。以数据为中心，BI的核心功能主要有数据仓库、数据ETL、数据分析、数据挖掘和数据可视化。
调研表明，大众对BI的理解集中在数据分析和数据可视化层面，因此，报表制作与展示和业务人员自助分析是BI在国内企业中的两大主要应用场景。而数据挖掘只能说是未来的一个趋势，目前对国内企业来说仍是泡沫。那么中国企业需要做的，便是重视底层数据仓库的建设，逐步提升数据分析和可视化的水平，向更深层次过渡，从而构建完整的BI体系，让数据成为生产力，产出更大的价值。
商业智能，BI，Business Intelligence，它是一整套的方案，是充分利用企业在日常经营过程中生产的大量数据，并将它们转化为信息和知识，让企业的每一个决定、管理、战略规划都有数据可参照，避免企业领导拍脑袋决策的无知情况。
商业智能在数据架构中处于前端分析的位置，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。
即，BI可以通过对企业现有数据进行整合，以固定报表、数据图表、仪表盘的方式呈现；通过即席查询、OLAP分析和数据挖掘技术，对各指标进行关联分析，挖掘联系关系；通过设立指标预警和自动提醒来告诫企业摸个业务某个指标出与什么状态；通过预测分析、数据挖掘技术来对一些数据指标做预测分析、模拟分析。
简单来说，BI可以刻画用户的形象，对事实情况进行描述，帮助决策者掌握宏观的统计趋势，从而进行决策。
从技术上来讲，BI的数据很多是来自数据库的结构化数据分析。大多数部署在企业的展现层和应用层，在企业内部实施BI应用就是为了可以更好的对数据进行分享和使用。
BI是将OLAP工具和ETL工具都可以集成到一整套的系统里去，流过的数据可世界ETL处理，直接在线多维度分析，前端可进行分析操作。商业智能系统建立分析的过程是基于业务理解，进行数据收集、数据处理、数据展现，本质是基于业务的可视化分析。
BI工具，开云体育 kaiyun.com 官网入口提供的是从底层数据到前端展示，期间经历数据整合、数据清洗（ETL）到数据缓存以及最后的数据展现和前端分析，以及移动端、大屏的解决方案。
BI的使用过程可以理解为数据分析过程。在做数据分析的时候，第一步是业务理解，它要求你去创建一个完全符合你业务形态的数据模型，这里任何公司任何业务都不是单一存在的，不是一个数据源能够描述全面的，你需要把所有涉及当前业务分析的相关数据都在一个项下，才能用数据描述你的业务，才能做有效的数据分析，不同数据源的数据搭建在一起，形成立方体，用视图模式，利用拖拽，可以非常方便的搭载。
随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入，企业不仅仅关注事务处理过程，而更加注重有效利用企业的数据为准确和快速的决策提供支持。由此带动的对商业智能的需求将是巨大的。BI的发展趋势可以归纳为以下几点：从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展，从传统功能向增强型功能转变，从传统型BI向敏捷型BI转变。
比如FineBI，国内敏捷BI的领先者，国内市场份额占据最高的BI工具，主要是为企业提供商业智能解决方案的。（ps，个人版免费~）
集数据链接、数据处理、可视化分析展现于一体，帮助业务部门实现自助分析，解放技术人员！同时还拥有完善的企业级数据管控功能，用起来更安心。
可视化操作非常简单，只需要把要分析的字段拖动拽到横纵坐标轴，就可以自动生成图表。内置丰富的图表类型和样式，且动态图表的交互性很好，可视化效果一流。
BI是Business Intelligence的英文缩写，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。
Gartner定义的商业智能是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。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，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。
换句话来说，BI是一套完整的解决方案，可以将来自企业的不同业务系统（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己开发的业务系统软件）的数据，提取出有用的数据进行整合清洗，在保证数据正确性的同时，进行数据分析和处理，并利用合适的查询和分析工具快速、准确地为企业提供报表展现与分析，为企业提供决策支持。
BI系统在大多数企业都是部署在展现层和应用层。比如BI工具FineBI提供从底层数据到前端展示，期间经历数据整合、数据清洗（ETL）到数据缓存以及最后的数据展现和前端分析，以及移动端、大屏的解决方案。
FineBI是一套企业数据化管理和可视化BI的方案，意思是在具备可视化BI功能的同时，又侧重于帮助企业打造数据化管理的一个应用。从其使用流程中可以看出:分别为管理员创建业务包(准备数据)，业务人员新建仪表板（可视化和探索性分析），业务人员新建螺旋分析（前端再处理数据），领导查看分析（对外分享报告）。
创建业务包就是准备数据，这个工作一般让信息部去做，把数据转化成业务分析人员可理解的数据（一般会准备大而全的明细数据）。然后，业务人员拿着业务包里的明细数据，根据需求做分析，比如做一个销售dashboard，分析每个产品、每个地区、每个销售员的销售情况综合判断。在没有分析目标的情况下，可以尝试探索性分析，甚至数据挖掘：聚合、预测等，都有现成的模型。
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