商业智能和数据分析

本文介绍了商业智能在各个行业的广泛应用,旨在将数据转化为有价值的信息,提高企业运营效率和决策能力。商业智能通过数据读取、分析、报警和报表展示等功能,借助数据仓库进行实施。数据分析领域包括基于SQL的传统BI和NoSQL的大数据分析,涉及SQL开发、ETL、SSIS、SSAS和SSRS等工具和技术,为企业提供决策支持和信息展示。

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1.商业智能

(1)从小型的超市系统,到国家银行、航空、水利、电力、铁路运输等大型项目,商业智能的应用无处不在。

如果一定要给商业智能下一个定义,那就是:帮助我们把一些数据转化成有商业价值的,而且可以获取的,信息的知识。同时在最恰当的时候,通过某种方式,把信息传递给需要的人。简单来说,要达到一个目的:把数据转化成信息,把信息再转化为利润。

(2)很多企业经过企业资源计划(ERP)系统的运行,已经坐拥了大量的经营数据,如何将这些宝贵的数据转化成一种财富,这就是商业智能需要研究和完成的工作。

(3)如果把商业智能比作一个采矿加工厂,那么企业的经营和销售数据就是未经开采的矿石,而商业智能就是负责采集大量的矿石,进一步加工分离,最后将这些“矿石”提炼转化成对企业非常有用的“高纯度精矿”。

(4)商业智能可以提高企业的运营效率,增加企业的竞争力和领导者的决策力,从而获得更大的市场,提高企业利润。

(5)商业智能为管理层提供一种全新的思维方式,通过对数据财产的分析,发现内部潜在的规律,制定出相对正确的决策,同时优化企业内部的组织管理,增强企业资源的合理配置。

(6)商业智能的功能:数据读取功能、分析功能、红色报警功能、报表展示功能。

(7)商业智能的实施:定义需求、仓库模型建设、ETL、建立报表。其中,数据仓库是商业智能的基础平台,是商业智能的核心。

(8)商业智能的关键:雄厚的资金、精湛的技术团队、沟通及时的合作团队。


2.数据分析

(1)在数据分析领域,目前最常见的应用方向为以下两种

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