從三個層次來分析：商業(yè)智能的價值在哪里

隨著數(shù)字智能時代的到來和數(shù)據(jù)分析技術(shù)的不斷迭代和更新，人們逐漸從只關(guān)心數(shù)據(jù)的多少和大小轉(zhuǎn)變?yōu)槿绾问箶?shù)據(jù)產(chǎn)生更多的價值。企業(yè)紛紛開始意識到，數(shù)據(jù)分析對企業(yè)經(jīng)營的重要性。在這樣的市場環(huán)境下，商業(yè)智能應(yīng)運(yùn)而生。如今，越來越多的企業(yè)應(yīng)用商業(yè)智能，但你知道商業(yè)智能在企業(yè)運(yùn)營中的價值嗎？

商業(yè)智能，即BI也稱為商務(wù)智能，指利用數(shù)據(jù)挖掘、現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫等技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。一般認(rèn)為，商業(yè)智能是指將企業(yè)已有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成知識。商業(yè)智能能夠通過科學(xué)的數(shù)據(jù)分析，協(xié)助企業(yè)做出更加明智業(yè)務(wù)規(guī)劃、業(yè)務(wù)決策的工具。

以下將從商業(yè)智能的三個層面分析商業(yè)智能的價值，現(xiàn)在讓我們來逐一了解~

一、數(shù)據(jù)報表

與商業(yè)智能相比，傳統(tǒng)報表系統(tǒng)的缺點(diǎn)暴露無遺。雖然傳統(tǒng)報表系統(tǒng)在技術(shù)上相當(dāng)成熟，但還是跟不上數(shù)據(jù)的增長速度和企業(yè)的需球，傳統(tǒng)報表系統(tǒng)面臨著越來越多的挑戰(zhàn)。如今，傳統(tǒng)的報表系統(tǒng)主要存在數(shù)據(jù)太多、信息太少、交互分析困難、定制報表太死板等問題。而商業(yè)智能可以很好地解決這些問題，實現(xiàn)高效的分析。

二、數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)

數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)分為四個部分：源系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫、多維數(shù)據(jù)庫和客戶端。

①源系統(tǒng)：包含已有的所有OLTP系統(tǒng)，構(gòu)建BI系統(tǒng)不需要改變已有系統(tǒng)。

②數(shù)據(jù)倉庫：數(shù)據(jù)集中，通過數(shù)據(jù)提取，不斷從源系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，這個過程是自動的。

③多維數(shù)據(jù)庫：數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)通過多維建模形成立方體結(jié)構(gòu)，每個立方體描述一個業(yè)務(wù)主題。

④客戶端：客戶端軟件可以向用戶展示多維立方體中的信息。

三、數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘通常針對特定的數(shù)據(jù)和特定的問題選擇一種或多種挖掘算法，以找到數(shù)據(jù)下隱藏的規(guī)則。這些規(guī)則通常用于預(yù)測和支持決策。如Smartbi內(nèi)置了多種實用的算法，每種算法類型包含多種不同的算法，如分類算法、邏輯回歸、簡單貝葉斯、決策樹等。用戶可以在消除技術(shù)水平的情況下快速創(chuàng)建自己的工作流或模型，并將這些工作流和模型應(yīng)用到實際工作中。

從以上的分析可見，傳統(tǒng)報表系統(tǒng)已經(jīng)很難再滿足再企業(yè)的眾多的業(yè)務(wù)需求，商業(yè)智能可以提高數(shù)據(jù)分析效率，支持多種交互方式，讓業(yè)務(wù)進(jìn)行各種分析，降低業(yè)務(wù)和分析的溝通成本。

審核編輯：符乾江