关于商业智能的思考

商业智能（BI）是一种技术驱动的过程，用于分析数据并提供有用的信息，以帮助公司主管，业务经理和其他最终用户做出更明智的业务决策。BI包含各种工具，应用程序和方法，使组织能够从内部系统和外部源收集数据，为分析做准备，针对数据开发和运行查询以及创建报告，仪表板和数据可视化。将分析结果提供给公司决策者和运营人员。

商业智能计划的潜在好处包括加速和改善决策，优化内部业务流程，提高运营效率，推动新收入并获得与商业竞争对手相比的竞争优势。 BI系统还可以帮助公司识别市场趋势并识别需要解决的业务问题。

BI数据可以包括历史信息以及从源系统生成时收集的新数据，从而使BI分析可以支持战略和战术决策过程。最初，BI工具主要由数据分析人员和其他IT专业人员使用，他们执行分析并为业务用户生成带有查询结果的报告。但是，部分原因是自助服务BI和数据发现工具的开发使业务主管和工作人员越来越多地自行使用BI软件。

商业智能结合了广泛的数据分析应用程序，包括临时查询和分析，业务报告，在线分析处理（OLAP），移动BI，实时BI，运营BI，云以及诸如BI之类的软件服务，开源BI，协作BI和位置智能。 BI技术还包括用于设计图表和其他信息图表的数据可视化软件，以及用于构建BI仪表板和绩效表的工具，这些工具以易于理解的方式显示有关业务指标和关键绩效指标的可视化数据。。 BI应用程序可以从不同的供应商处单独购买，也可以作为统一的BI平台的一部分从单个供应商处购买。

BI程序还可以合并各种形式的高级分析，例如数据挖掘，预测分析，文本挖掘，统计分析和大数据分析。但是，在许多情况下，高级分析项目是由数据科学家，统计学家，预测建模师和其他专家分析专家的独立团队领导和管理的，而BI团队则负责更直接的数据查询和分析。商业。

商业智能数据通常存储在数据仓库或较小的数据库中，该数据库包含有关公司的信息的子集。此外，Hadoop系统在BI体系结构中越来越多地用作BI和分析数据（特别是非结构化数据，日志文件，传感器数据和其他类型的大数据）的存储库或登陆平台。在BI应用程序中使用之前，必须使用数据质量和数据集成工具来集成，合并和清除来自不同源系统的原始数据，以确保用户正在分析准确且一致的信息。

除BI经理外，商业智能团队通常还包括BI架构师，BI开发人员，业务分析师和数据管理专业人员。通常还包括业务用户，以代表业务方并确保在BI开发过程中满足他们的需求。为了帮助您，越来越多的组织正在用Agile BI和仓库数据方法代替传统的瀑布式开发，这些方法使用Agile软件开发技术将BI项目分解为小块并为最终用户提供新功能。渐进地和迭代地。这样做可以使公司更快地启动和运行BI功能，并随着业务需求的变化或出现新的需求并优先于旧需求而改进或修改开发计划。

商业智能一词的零星使用至少可以追溯到1860年代，但顾问霍华德·德雷斯纳（Howard Dresner）于1989年提出了第一个建议，将其作为应用数据分析技术来支持业务流程的总称。商业决策。所谓的BI技术是从早期的分析系统（通常基于大型机，例如决策支持系统和执行信息系统）发展而来的。商业智能有时可与业务分析互换使用，在其他情况下，业务分析被更紧密地用于指代高级数据分析，或更广泛地被用于同时包含BI分析和高级分析。

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