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数据分析和商业智能的区别？
2014-09-03
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数据分析和商业智能的区别？     

从公司的分工的角度来讲，通常商业智能部（BI）会涵盖大数据产品，数据分析，数据挖掘共3个功能。大数据仓库作为商业智能部的技术支撑，可算在内，也可不在内，看公司的架构了。


   1.数据产品指的是数据的可视化，也就是数据报表，把业务部门常看的数据固化成业务报表是BI的主要任务之一；
   2.数据分析指就某一些专项的分析项目，通过数据分析，得出业务建议或业务总结；举例来讲像营销活动效果分析等等
   3.数据挖掘需要用一些工具或语言,SAS,R,Python,C,Matlab等建一些模型做用户分类，预测等

      当然，公司大的话，每个业务部门都会有自己的数据分析人员，这样会很大提升分析效率，毕竟数据多了，不可能全依赖于BI部门

      数据分析仅仅是BI中的一个领域，商业只能还包括数据处理、数据挖掘等领域。

      数据分析是运用各种统计方法将数据进行剖析，最大化地发现数据价值，以发挥数据的作用。说白了就是基于数据事实找出规律的方法。数据分析的工具有Excel、SPSS等

      商业智能常常被理解为企业内部现有数据转化为指导商业决策的系统或工具，是数据仓库、OLAP（联机数据分析）、数据挖掘、数据展现的总称。它是类似ERP、CRM等系统一样的企业级信息化应用。常见的系统有：Business Object、Cognos、Hyperon等等。

      应用逻辑：数据分析通常针对某个问题，运用一定的方法进行分析、归纳、演绎并得出结论；商业智能更多侧重于流程化、规范化、智能化的应用。

      应用工具：数据分析的工具包括R、SAS等挖掘工具，也包括webtrekk、GA等统计分析工具，更包含excel等初级工具，只要能实现分析都可以使用。BI通常包括SAP、Oracle、甲骨文等大型公司提供的工具，一般小工具都不能应用。

      应用场景：数据分析应用于各个部门、通常更多是零散的应用和局部的应用；BI通常是公司级的应用，更宏观。  数据分析师培训
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