臺(tái)州BI數(shù)據(jù)決策

BI工具不僅擁有讓數(shù)據(jù)更容易被理解的魔力，更具有化腐朽為神奇，讓數(shù)據(jù)分析更井然有序、一望而知的神奇作用。BI提供各種用例和用途。因此，隨著時(shí)間的推移已經(jīng)開發(fā)的工具類型也變得專門化以較好地滿足這些不同用例的需要。還有各種各樣的分析和統(tǒng)計(jì)方法，這些方法已根據(jù)用戶的需求納入解決方案。以下是許多現(xiàn)代BI套件中使用的一些主要工具類型：企業(yè)報(bào)告，儀表板，自助BI，在線分析處理，實(shí)時(shí)分析，云BI，嵌入式BI，開源BI，預(yù)測(cè)分析等。你想要讓自己的企業(yè)擁有更好的發(fā)展，那么應(yīng)該選擇BI平臺(tái)。臺(tái)州BI數(shù)據(jù)決策

商業(yè)智能（BI）工具是利用一組方法和技術(shù)來準(zhǔn)備，呈現(xiàn)和幫助分析數(shù)據(jù)的工具。通過此過程，數(shù)據(jù)將轉(zhuǎn)化為可操作的業(yè)務(wù)信息，幫助決策者和較終用戶做出更有效的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。 商業(yè)智能使用的一套方法和技術(shù)根據(jù)解決方案的目的而普遍多樣化。有些工具專注于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方面，可能包括ETL（提取，轉(zhuǎn)換，加載）層，以更好地組織和利用數(shù)據(jù)。有些工具專注于更普遍的企業(yè)使用，可能專注于數(shù)據(jù)混搭，以幫助企業(yè)根據(jù)來自不同部門系統(tǒng)的信息做出組織決策。有些工具更側(cè)重于自助服務(wù)功能和較終用戶體驗(yàn)。有些工具專注于支持其他應(yīng)用程序的分析，這些工具專注于所謂的“嵌入式BI”或“嵌入式分析”，并包含各種附加功能，使其更易于集成到現(xiàn)有系統(tǒng)中。臺(tái)州BI數(shù)據(jù)決策在軟件工程實(shí)施中，BI是必不可少的，應(yīng)用實(shí)施中能實(shí)實(shí)在在的減少開發(fā)和維護(hù)成本。

嵌入分析內(nèi)容： 分析內(nèi)容的無縫嵌入，主要考慮幾個(gè)方面。一是做到單點(diǎn)登錄，也就是讓用戶不必登陸業(yè)務(wù)系統(tǒng)后，再登錄一遍BI系統(tǒng)，讓系統(tǒng)自動(dòng)完成多平臺(tái)認(rèn)證。二是權(quán)限集成，BI平臺(tái)要提供接集成方案，允許用戶在業(yè)務(wù)軟件界面查看權(quán)限內(nèi)的BI分析內(nèi)容。三是UI集成，作為嵌入到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的部分組件，BI平臺(tái)自身應(yīng)具備方便修改UI的能力，使嵌入的BI界面融合進(jìn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)。第1點(diǎn)來說，大部分國(guó)產(chǎn)軟件均已能實(shí)現(xiàn)。第二點(diǎn)比較突出，這點(diǎn)建議BI技術(shù)選型時(shí)重點(diǎn)關(guān)注。至于第三點(diǎn)，目前國(guó)外BI軟件普遍不太重視UI集成，大多較為封閉，自成體系。

IT部門從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中出現(xiàn)了關(guān)鍵詞“暫無”，這說明有一小部分的IT從業(yè)人員對(duì)BI的定義沒有明確的理解和認(rèn)知，或者企業(yè)并沒有進(jìn)入BI系統(tǒng)建設(shè)階段，因此IT人員沒有深入接觸過BI。IT部門和業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中都提到了“數(shù)據(jù)挖掘”，不過出現(xiàn)的次數(shù)都非常少。數(shù)據(jù)挖掘作為更深入的數(shù)據(jù)分析方法，在面對(duì)大量數(shù)據(jù)時(shí)，能提供更具洞察力的見解，也是BI的一項(xiàng)重要功能。然而就當(dāng)前國(guó)內(nèi)情況來看，數(shù)據(jù)挖掘仍處于泡沫和技術(shù)階段，并沒有得到實(shí)質(zhì)的應(yīng)用。但是不可否認(rèn)，數(shù)據(jù)挖掘是未來的一個(gè)主要趨勢(shì)。傳統(tǒng)BI解決方案基本是兩種思路一種是大數(shù)據(jù)一體機(jī)、另外一種是分布式數(shù)據(jù)倉庫。

被調(diào)研人員中，IT部門和業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員對(duì)BI定義認(rèn)知的關(guān)鍵詞與整體認(rèn)知類似，關(guān)鍵都是“數(shù)據(jù)”、“決策”和“數(shù)據(jù)分析”，這里我們主要來看這二者之間的差異。IT部門從業(yè)人員對(duì)BI的認(rèn)知更為統(tǒng)一，業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員則較為分散。這一結(jié)果也和業(yè)務(wù)部門的多樣性有關(guān)，不同業(yè)務(wù)部門的人員有著不同的理解。IT部門從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中，出現(xiàn)了“技術(shù)”、“挖掘”、“應(yīng)用”等詞，并且“智能”一詞并沒有和“商業(yè)智能”捆綁在一起，而是作為單獨(dú)的關(guān)鍵詞出現(xiàn)的。在業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知詞中，“價(jià)值”、“可視化”、“整合”等關(guān)鍵詞是IT部門從業(yè)人員認(rèn)知圖中出現(xiàn)較少的。所以說IT部門更傾向于將BI定義為技術(shù)，而業(yè)務(wù)部門則更注重商業(yè)價(jià)值。BI分析數(shù)據(jù)建模：在這個(gè)過程中大部分都會(huì)進(jìn)行建模。臺(tái)州BI數(shù)據(jù)決策

主流BI產(chǎn)品在選擇的時(shí)候要考慮到從數(shù)據(jù)到展現(xiàn)、從公司內(nèi)到公司外、各種場(chǎng)景。臺(tái)州BI數(shù)據(jù)決策

BI產(chǎn)品可以做什么？BI系統(tǒng)在大多數(shù)企業(yè)都是部署在展現(xiàn)層和應(yīng)用層，提供從底層數(shù)據(jù)到前端展示，期間經(jīng)歷數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)清洗（ETL）到數(shù)據(jù)緩存以及之后的數(shù)據(jù)展現(xiàn)和前端分析，以及移動(dòng)端、大屏的解決方案。通俗來說，BI以數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)警提醒等一系列手段，通過固定報(bào)表、數(shù)據(jù)圖表、儀表盤等方式呈現(xiàn)，較終實(shí)現(xiàn)打破信息孤島，整合分析問題；深入分析問題，從而提高決策質(zhì)量；可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)，長(zhǎng)遠(yuǎn)分析問題等目標(biāo)。臺(tái)州BI數(shù)據(jù)決策