現(xiàn)如今大數(shù)據(jù)時代盛行，BI（商業(yè)智能）也流行起來，所以我們在做大數(shù)據(jù)技術的時候要弄清楚大數(shù)據(jù)應用和BI（商業(yè)智能）兩者的區(qū)別，好對它們有一個清楚的認知。下面就有小編為您帶來商業(yè)智能bi有必要學嗎的相關介紹。

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一、什么是BI商業(yè)智能?

   BI（商業(yè)智能）是一套完整的解決方案，是將企業(yè)中擁有的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計整合，快速準確的提供報表并提出決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務經(jīng)營決策。

二、商業(yè)智能bi有必要學嗎？

   隨著商務智能的發(fā)展，ETL和數(shù)據(jù)集成平臺應運而生。ETL、提取轉換加載、數(shù)據(jù)提取、轉換和加載。數(shù)據(jù)集成平臺的主要功能是提取各種業(yè)務數(shù)據(jù)以及對這些數(shù)據(jù)的轉化，達到BI以及數(shù)據(jù)倉庫對數(shù)據(jù)格式和內容的嚴格要求。

   那些數(shù)據(jù)集成平臺的基礎性工作和ETL有很多的聯(lián)系，它的主要功能就是實現(xiàn)不同系統(tǒng)中不同格式的數(shù)據(jù)可以根據(jù)目標要求提取并轉換成相應的格式。

   數(shù)據(jù)集成起初是點對點的，慢慢發(fā)現(xiàn)這種模式很難控制不同所有權系統(tǒng)之間的企業(yè)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)標準的流動。所以產(chǎn)生了對企業(yè)數(shù)據(jù)平臺統(tǒng)一的需求，去實現(xiàn)企業(yè)間的不同數(shù)據(jù)交互。

   數(shù)據(jù)集成平臺可以連接所有應用系統(tǒng)，例如網(wǎng)絡集線器，以實現(xiàn)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)互操作性的存在或不存在。 數(shù)據(jù)整合平臺源于對BI、數(shù)據(jù)倉庫的需求，現(xiàn)在已經(jīng)超越了最初的需求，進入了更高的階段。

商業(yè)智能bi

   現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)應用程序關注非結構化數(shù)據(jù)，大量談論互聯(lián)網(wǎng)、Twitter、Facebook、博客等非結構化數(shù)據(jù)。 以這種方式理解大數(shù)據(jù)應用顯然有點偏離軌道。 結構化的數(shù)據(jù)也歸屬于大數(shù)據(jù)一類，數(shù)據(jù)的特征和特點是相同的，就比如數(shù)據(jù)的數(shù)量大、增長更快以及它對數(shù)據(jù)處理的要求很高等等。

   結構化數(shù)據(jù)是理論互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中認可度或是使用價值相對密度最大的部分統(tǒng)計數(shù)據(jù)，和結構化數(shù)據(jù)對比，非結構化數(shù)據(jù)擁有使用價值相對密度低并且含金量高等優(yōu)點。在Hadoop服務平臺出現(xiàn)以前，沒人討論互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)。統(tǒng)計數(shù)據(jù)運用關鍵是結構化數(shù)據(jù)，多選用IBM、HP等知名廠商的小型機或服務器設備。

   我們認為用傳統(tǒng)的方法處理這些價值密度低的非結構化數(shù)據(jù)，是因為生產(chǎn)有限而沒有價值的。 Hadoop平臺問世后，提供了一個開放、廉價、基于一般商務硬件的平臺，其核心是分布式、大規(guī)模的并行處理，因而幫助非結構化數(shù)據(jù)處理創(chuàng)造了有利條件。

   大數(shù)據(jù)應用中的數(shù)據(jù)來源包括結構化數(shù)據(jù)，其中包括各種各樣數(shù)據(jù)庫查詢、各種各樣結構型文檔、消息隊列和軟件系統(tǒng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)等，其次才是非結構化數(shù)據(jù)。可再細分為社交媒體和機器設備以及傳感器產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)兩部分。其中社交媒體就是指在Facebook、博客、論壇上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

三、商業(yè)智能bi學習困境

  商業(yè)智能bi有必要學嗎？在大數(shù)據(jù)時代，商業(yè)智能bi已經(jīng)成為了公司獲得發(fā)展的一種方式，但是僅靠大數(shù)據(jù)發(fā)展帶來的也會帶來一些瓶頸。

業(yè)務發(fā)展的瓶頸：

1、數(shù)據(jù)分析需求得不到及時響應，公司發(fā)展仿佛在一片漆黑中前行。缺乏對業(yè)務現(xiàn)狀的準確把握，報表固定且老化，數(shù)據(jù)利用率低；市場占有率、用戶畫像、服務質量、營銷ROI等難以量化。

2、缺乏對業(yè)務背后邏輯的洞察。數(shù)據(jù)關聯(lián)性差，難以多維度觀察；季節(jié)性波動、競爭格局演變、結構性調整、用戶流失等難以捉摸。

3、缺乏對業(yè)務未來的可見與預測。缺乏全量數(shù)據(jù)分析和利用，難以全局判斷周期性規(guī)劃，戰(zhàn)略目標制定、業(yè)務增長點預測、消費結構升級等難以預測。

IT中心的瓶頸：

1、IT集權下的疲于應對。公司項目需求多，響應慢，IT人員需要經(jīng)常熬夜加班，身心疲憊；

2、放權下的數(shù)據(jù)管理混亂。IT中心對外權限開放，會導致數(shù)據(jù)準確性降低，安全性差；同時會導致內部數(shù)據(jù)壁壘多。

大數(shù)據(jù)應用瓶頸 ：

不利用時心慌，利用時迷茫，如何走好“最后一公里”？為應對大數(shù)據(jù)的快速增長時，硬件不斷升級，架構不斷擴展，但沒有最后一公里的充分應用就無法產(chǎn)生價值。

以上瓶頸是一串連鎖反應，問題的根源是缺乏有效的工具支撐。實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動業(yè)務增長的理想藍圖，企業(yè)需要強有力的BI工具的支撐。

商業(yè)智能bi有必要學嗎？成功實施BI平臺能有效地幫助企業(yè)解決用戶投訴瓶頸，幫助企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務瘦身，獲取大數(shù)據(jù)分析信息。在未來，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)將逐漸成為許多行業(yè)企業(yè)實現(xiàn)自身價值的最佳途徑。 以上就是小編為您介紹的商業(yè)智能bi有必要學嗎的相關介紹，希望對您有所幫助。