提到BI，你是不是清楚了解呢？

商業(yè)智能（Business Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)：BI），又稱(chēng)商業(yè)智慧或商務(wù)智能，指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、線上分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。

商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策的工具。這里所談的數(shù)據(jù)包括來(lái)自企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的訂單、庫(kù)存、交易賬目、客戶和供應(yīng)商等來(lái)自企業(yè)所處行業(yè)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)據(jù)以及來(lái)自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)。而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策，既可以是操作層的，也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，需要利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。因此，從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術(shù)，它只是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的綜合運(yùn)用。

可以認(rèn)為，商業(yè)智能是對(duì)商業(yè)信息的搜集、管理和分析過(guò)程，目的是使企業(yè)的各級(jí)決策者獲得知識(shí)或洞察力（insight），促使他們做出對(duì)企業(yè)更有利的決策。商業(yè)智能一般由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成。商業(yè)智能的實(shí)現(xiàn)涉及到軟件、硬件、咨詢(xún)服務(wù)及應(yīng)用，其基本體系結(jié)構(gòu)包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘三個(gè)部分。

因此，把商業(yè)智能看成是一種解決方案應(yīng)該比較恰當(dāng)。商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來(lái)自不同的企業(yè)運(yùn)作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過(guò)抽取（Extraction）、轉(zhuǎn)換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過(guò)程，合并到一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個(gè)全局視圖，在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢(xún)和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP工具等對(duì)其進(jìn)行分析和處理（這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識(shí)），最后將知識(shí)呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過(guò)程提供支持。

很多廠商活躍在商業(yè)智能（下面稱(chēng)BI）領(lǐng)域。事實(shí)上，能夠滿足用戶需要的BI產(chǎn)品和方案必須建立在穩(wěn)定、整合的平臺(tái)之上，該平臺(tái)需要提供用戶管理、安全性控制、連接數(shù)據(jù)源以及訪問(wèn)、分析和共享信息的功能。BI平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)化也非常重要，因?yàn)檫@關(guān)系到與企業(yè)多種應(yīng)用系統(tǒng)的兼容問(wèn)題，解決不了兼容問(wèn)題，BI系統(tǒng)就不能發(fā)揮出應(yīng)有效果。

這里給大家介紹一款軟件：Smartbi，更聰明的大數(shù)據(jù)分析軟件，快速挖掘企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值！

廣州思邁特軟件有限公司致力于為企業(yè)客戶提供一站式商業(yè)智能解決方案。通過(guò)Smartbi產(chǎn)品為客戶提供報(bào)表、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘等成熟功能；通過(guò)Smartbi應(yīng)用商店為客戶提供場(chǎng)景化、行業(yè)化數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。經(jīng)過(guò)十余年的發(fā)展，已在金融、電信、政府、制造等行業(yè)獲得2000多家領(lǐng)先客戶認(rèn)可，口碑良好。

上面提到很多專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)，關(guān)于這些BI“黑話”你又知多少呢？

OLAP：也被稱(chēng)為多維分析，提供多維數(shù)據(jù)管理環(huán)境，其典型的應(yīng)用是對(duì)商業(yè)問(wèn)題的建模與商業(yè)數(shù)據(jù)分析。OLAP是使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員能夠從多角度對(duì)信息進(jìn)行快速、一致、交互地存取，從而獲得對(duì)數(shù)據(jù)的更深入了解的一類(lèi)軟件技術(shù)。OLAP的目標(biāo)是滿足決策支持或者滿足在多維環(huán)境下特定的查詢(xún)和報(bào)表需求，它的技術(shù)核心是"維"這個(gè)概念

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）：又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。它是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)（英語(yǔ)：Knowledge-Discovery in Databases，簡(jiǎn)稱(chēng)：KDD)中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)（依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)法則）和模式識(shí)別等諸多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data Warehouse）和數(shù)據(jù)集市（Data Mart）：包括數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、管理和存取等方面的預(yù)配置軟件，通常還包括一些業(yè)務(wù)模型，如財(cái)務(wù)分析模型。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，是為企業(yè)所有級(jí)別的決策制定過(guò)程，提供所有類(lèi)型數(shù)據(jù)支持的戰(zhàn)略集合。它是單個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，出于分析性報(bào)告和決策支持目的而創(chuàng)建。 為需要業(yè)務(wù)智能的企業(yè)，提供指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程改進(jìn)、監(jiān)視時(shí)間、成本、質(zhì)量以及控制。

數(shù)據(jù)集市，也叫數(shù)據(jù)市場(chǎng)，數(shù)據(jù)集市就是滿足特定的部門(mén)或者用戶的需求，按照多維的方式進(jìn)行存儲(chǔ)，包括定義維度、需要計(jì)算的指標(biāo)、維度的層次等，生成面向決策分析需求的數(shù)據(jù)立方體。從范圍上來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)是從企業(yè)范圍的數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，或者是更加專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中抽取出來(lái)的。數(shù)據(jù)中心的重點(diǎn)就在于它迎合了專(zhuān)業(yè)用戶群體的特殊需求，在分析、內(nèi)容、表現(xiàn)，以及易用方面。數(shù)據(jù)中心的用戶希望數(shù)據(jù)是由他們熟悉的術(shù)語(yǔ)表現(xiàn)的。

ETL，是英文Extract-Transform-Load的縮寫(xiě)，用來(lái)描述將數(shù)據(jù)從來(lái)源端經(jīng)過(guò)萃取（extract）、轉(zhuǎn)置（transform）、加載（load）至目的端的過(guò)程。ETL一詞較常用在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，但其對(duì)象并不限于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

NLP (Nature Language Processing) 是人工智能（AI）的一個(gè)子領(lǐng)域。自然語(yǔ)言是人類(lèi)智慧的結(jié)晶，自然語(yǔ)言處理是人工智能中最為困難的問(wèn)題之一，而對(duì)自然語(yǔ)言處理的研究也是充滿魅力和挑戰(zhàn)的。

批量處理（Batch processing）。批量數(shù)據(jù)處理是處理一段時(shí)間內(nèi)收集的大量數(shù)據(jù)的有效方式。

分布式文件系統(tǒng)。由于大數(shù)據(jù)太大而無(wú)法在單個(gè)系統(tǒng)上進(jìn)行存儲(chǔ)，分布式文件系統(tǒng)提供 種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，方便跨多個(gè)存儲(chǔ)設(shè)備進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的存放，并有助于降低大量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的成本和復(fù)雜度。批量處理（Batch processing）。批量數(shù)據(jù)處理是處理一段時(shí)間內(nèi)收集的大量數(shù)據(jù)的有效方式。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的bi系统是做什么的?的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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