隨著數(shù)字智能時(shí)代的到來(lái)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(jià)值。企業(yè)紛紛開(kāi)始意識(shí)到，數(shù)據(jù)分析對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的重要性。在這樣的市場(chǎng)環(huán)境下，商業(yè)智能應(yīng)運(yùn)而生。如今，越來(lái)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(yíng)中的價(jià)值嗎？

商業(yè)智能，即BI也稱(chēng)為商務(wù)智能，指利用數(shù)據(jù)挖掘、現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(shí)。商業(yè)智能能夠通過(guò)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(gè)層面分析商業(yè)智能的價(jià)值，現(xiàn)在讓我們來(lái)逐一了解~

一、數(shù)據(jù)報(bào)表

與商業(yè)智能相比，傳統(tǒng)報(bào)表系統(tǒng)的缺點(diǎn)暴露無(wú)遺。雖然傳統(tǒng)報(bào)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(zhǎng)速度和企業(yè)的需球，傳統(tǒng)報(bào)表系統(tǒng)面臨著越來(lái)越多的挑戰(zhàn)。如今，傳統(tǒng)的報(bào)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(bào)表太死板等問(wèn)題。而商業(yè)智能可以很好地解決這些問(wèn)題，實(shí)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(gè)部分：源系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、多維數(shù)據(jù)庫(kù)和客戶(hù)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(cāng)庫(kù)：數(shù)據(jù)集中，通過(guò)數(shù)據(jù)提取，不斷從源系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，這個(gè)過(guò)程是自動(dòng)的。

③多維數(shù)據(jù)庫(kù)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)通過(guò)多維建模形成立方體結(jié)構(gòu)，每個(gè)立方體描述一個(gè)業(yè)務(wù)主題。

④客戶(hù)端：客戶(hù)端軟件可以向用戶(hù)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(duì)特定的數(shù)據(jù)和特定的問(wèn)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(cè)和支持決策。如Smartbi內(nèi)置了多種實(shí)用的算法，每種算法類(lèi)型包含多種不同的算法，如分類(lèi)算法、邏輯回歸、簡(jiǎn)單貝葉斯、決策樹(shù)等。用戶(hù)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(shí)際工作中。

從以上的分析可見(jiàn)，傳統(tǒng)報(bào)表系統(tǒng)已經(jīng)很難再滿(mǎn)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。