京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
今天小编要给大家介绍的是BI商业智能,相信大家都有接触过,那就直接来看干货吧。
一、什么是BI商业智能
1.商业智能简介
商业智能也叫作BI或者商务智能,全称为:Business Intelligence。
商业智能最早是在1996年提出的,当时的定义为:由数据仓库(或者叫做数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术和应用。现阶段,商业智能其实就是一种把企业现有的数据转化为信息,并帮助企业做出正确决策的工具。所以,从技术上讲,商业智能只是对数据仓库、OLAP以及数据挖掘等一些技术的综合运用。
2.商业智能架构
商业智能系统一般包括:带有源数据的数据仓库、业务分析(用于操作挖掘、分析数据仓库中数据的工具集)、用来监测和分析绩效的企业绩效管理(Business Performance Management,BPM)以及用户界面(例如,仪表板)这4个主要部分。
3.常用商业智能分析工具
(1)Tableau
Tableau 可以帮助帮助我们快速进行数据的分析、可视化以及分享。 而且操作简单,直接拖放,不需要深厚的编程基础。
(2)PowerBI
微软提供的一款强大的数据统计分析以及数据可视化的商业智能分析工具。 简单便捷,支持从 Excel 电子表格或本地数据库创建快速见解。
(3)FinBI
FinBI能够支持多种数据源,我们可以选择任意维度分析,而且图表风格清爽美观。
(4)QlikView
人人都可以自助分析的商业智能分析工具,可以支持多种数据源的介入,仅仅拖放就能创建出可视化图表,而且通过 QlikView 的关联数据索引引擎,我们能够轻松实现不同的数据库的组合,并以此生成多样的可视化图表,表现见解。
(5)Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server包含有很多功能,例如分析服务,集成服务,主数据服务,报表服务等。并且我们可以把分析服务和报告服务在独立服务器上进行部署。
二、什么是数据分析
数据分析是一种过程,是从数据中提取、转换、加载、建模、绘制结论,最终为决策提供支持的过程。根据不同工作流程所处的阶段以及分析需求角度的不同,可以划分成四个类型:描述性分析(Descriptive analysis)、诊断性分析(Diagnostic analysis)、预测性分析(Predictive analysis)以及处方式分析(Prescriptive analysis)。这四种类型的关系是不断递进的,分析方法越是复杂,分析结果的价值也会更大。
三、商业智能与数据分析
1.商业智能聚焦于实现商业价值,而数据分析只是一种一种系统化分析问题的方式也可以说是一种工具。
2.商业智能,主要目标是实现数据的交互(有时候是实时的),实现对数据的操作,是管理人员和分析人员能够进行合理的分析。数据分析的最终目的是实现业务增长,无论用怎样的方法,用数据证明的假设这一过程都能被称为数据分析。
3.现在大数据时代的企业,能够数据分析减少试错,减少错误决策带来的成本,弄清楚业务增长的原因。而商业智能就是将前面所说的,尽可能的实现自动化 和简化 。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11