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BI商业智能产品的新特性

2017-05-18
标签: BI    商业智能   

  传统的DW/OLAP模式(数据抽取ETL->数据仓库DW->维度建模->在线分析处理OLAP->前端展示)或DB/Report(数据库->SQL或宜用的SQL设计器->报表)模式的所谓的商业智能,在处理业务决策支撑的过程中,已经分别显得过于理想化:对决策的过程的支撑不仅仅限于技术的手段、传统的技术手段单调且死板,带给最终用户的价值只是在限定的查询之上的结果展示。经过十几年的发展之后,商业智能的定义逐渐泛化,越来越多的理念及技术被引入:

BI商业智能产品的新特性

  1、强调业务分析,预置分析应用包

  业务分析被商业智能领域关注大概是从SAS公开提出的从商业智能转变到业务分析的理念(开始。但事实上这并不是什么新概念,商业智能不就是对业务进行分析么?自从有了业务,就有了对业务的分析需求,因此业务分析实际从哪里开始是无从考究的。业务分析产品目前只停留在预置一些面向业务的分析包的层面,分析包的内容包括预置的典型财务及业务指标/KPI、典型分析图表以及组织和使用指标/KPI/图表的典型模式。业务分析产品仍然面临很多问题,比如:对业务问题的认识、对业务分析手段的发现及掌握、不同行业及企业之间的差异等。

  2、结合搜索引擎技术搜索模式的商业智能

  商业智能与搜索引擎的结合从2004年左右开始受到广泛的关注,在提高商业智能系统的易用性、降低查询及搜索响应时间、结果编排及组织方面都取得了较大的突破。

  商业智能与搜索引擎结合的驱动因素有以下几点:

  a) 商业智能技术逐渐被应用到企业的各个环节,用户已经包括非技术/分析专业的业务/管理人员,商业智能产品提供的查询、定制、分析模式对非技术/分析专业的人员来说仍然显得过于复杂,无法支撑他们快速、低成本的获取想要的结果。搜索引擎获取结果的方式极为简单,值得借鉴。

  b) 传统商业智能解决方案是预先假设问题,并对此建模、构造数据及应用体系,针对有限问题域,采用特定的分析方法,返回特定的结果。而采用搜索引擎技术则可以通过“数据+语义+分析方法+结果编排+呈现”的方式,具有数据范围广、分析结果动态的特点,号称是“后置式商业智能”,区别于以往事先假设待解决问题的商业智能。

  c) 对非结构化数据的处理。支撑一个决策的信息不仅仅限于来自数据库、数据仓库的结构化信息,往往还包含大量的非结构化信息,比如文档、邮件、媒体文件等。

  3.大数据和传统互联网、和BI有哪些区别与联系呢?

  目前传统的商业智能技术并没有发挥到极致,商务智能BI的价值,是在企业内部流转企业所需要的数据,即以报表或其他方式的一些分析,给企业提供价值和应用。但在大数据1.0时代,其数据来源只是企业内部,所以大数据所能创造的价值范围产生了滞后现象。因此已经不断有一些企业开始有新的意识,引入外部数据源,支撑企业内部决策。


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