京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
BI为什么不能快速踏入大数据时代
一个刚入行的BI咨询师的困惑,或具有一定的代表性,表达了BI当前的状态。
“今天跟客户演示系统,演示完毕,客户问我一个问题:商业智能到底智能在哪里?BI和报表工具做出来的东西有何不同?对于这个问题,我相信做BI的人都曾经问过自己,也给过自己很多答案,但未必真的是100分的答案。就像今天,我虽然跟客户举了一些例子解释和说明上述问题,但是自己还是觉得不够透彻和有说服力。造成这个问题,我想重要的原因是BI本身范围太广,加之现在市场上的各种报表工具都自称BI解决方案,各种项目都往BI上靠,使得BI的概念很模糊了。第二个原因,大部分BI项目其实本质需求就是满足数据的一个查询和报表报告,到底是BI,还是其他什么概念都不重要。”

BI的概念过于泛泛,以至于在几年前,很多企业认为BI可有可无。近年来,大数据给BI带来了极大的冲击,加速了其发展的步伐,甚至有人大胆预测,未来十年,商务智能分析将引领管理信息化的发展。
BI与大数据的区别在于,大数据能够基于BI工具进行大容量数据和非机构化数据进行处理,与传统基于事务的数据仓库系统相比较,大数据分析不仅关注结构化的历史数据,它们更倾向去对Web、社交网络、RFID传感器等非结构化海量数据进行分析,大数据无疑是对BI的一个完美补充。
为什么大部分BI厂商对于大数据表现出“冷处理”态度?
原因一,处理并分析非结构化数据是难点:不论是大交互数据还是大交易数据,处理并分析非结构化数据,是BI业内,甚至是大数据处理,一直面临的难点。很多推BI产品的厂商,其技术能力达不到大数据所要求的高度。
原因二,企业意愿不强:现在很多的企业做的BI,并没有完全体现智能,最多只是将已有的数据使用报表进行呈现,开发的报表也很简单,大部分用户还没有希望从开发的BI系统中,发掘更多价值的意识。
原因三,BI的价值度无法衡量:大数据的确会有价值,但这个价值有多大,没办法准确衡量。从某些大数据中会挖掘出新的价值,但这个价值只是附加价值,是一个想象的空间。就比如沙漠里可能有金子,但并不是说沙漠中一定就能挖出金子。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27