Tableau商业智能BI平台采购技术要求
Tableau商业智能BI平台采购技术要求产品规格要求
技术指标：
应用环境：
（1）服务器端：Windows Server 2008或更高版本.
（2）客户端：Windows 7及以上
(3) 移动端：提供iOS、安卓等专用App
业务集成与二次开发：
提供和业务系统进行集成，并开发指定特种设备业务数据源的Demo实例10个，提供不少于3天的专业技术培训。
商业智能+大数据分析报告
2016年出版
正文目录 1、BI行业增长强劲，下游需求突出，竞争壁垒有抬升趋势 (4) 1.1、商业智能（BI）认可度持续提高，市场规模不断扩大 (4) 1.2、BI 产业链结构分析 (6) 1.2.1、BI 上游 (6) 1.2.2、BI 下游 (6) （1）、电信行业：大数据潜在金矿、亟待规模开发 (8) （2）、金融行业：效率与安全双轮驱动大数据应用深化 (8) （3）、电子政务：政务信息化政策利好大数据整体解决方案商用 (9) （4）、电力行业：生产信息决策与节能减排双重利好于大数据 (10) 1.3、BI 与大数据的联系与区别 (10) 2、大数据：逐步走向成熟，市场进入爆发成长期 (11) 2、从BI 到大数据4.0的演变历程 (12) 2.1、大数据核心技术不断演进，年增50% (12) 2.1.1、大数据的史前时代 (16) 2.1.2、大数据1.0 效率为先(2012-2015)：非结构化数据处理加速 (17) 2.1.3、大数据2.0 变现为王(2015-2020)：用户画像与标签 (18) 2.1.4、大数据3.0 与4.0 决策为本(2020-2030)：机器学习与洞察 (19) 2.2、大数据产业步入快速增长、国内相关企业产业布局呈哑铃型 (20) 2.2.1、从概念热炒到实际应用，大数据步入快速成长期 (20) 2.2.2、大数据产业链分工明晰，发展侧重数据采集及应用、呈现哑铃型 (21) 2.3、大数据助力产业升级创新 (22) 3、大数据主要应用分析 (23) 3.1、电信行业大数据应用 (23) 3.1.1、电信大数据爆发式增长，但运营商进入存量经营时代 (23) 3.1.2、电信运营商大数据变现具备基础 (24) 3.1.3、利用大数据，聚焦服务、创新、运行支撑 (25) 3.1.4、海外成功先例，值得借鉴 (26) （1）、全球电信运营商大数据实践 (26) （2）、法国电信：利用大数据开拓新服务领域 (28) （3）、西班牙电信大数据应用 (29) 3.2、金融行业大数据应用 (29) 3.2.1、强调大数据环境下的客户、市场、运营洞察 (29) 3.2.2、工商银行：利用大数据洞察客户心声 (31) 3.3、互联网大数据应用分析 (32) 3.3.1、大数据先行者，促进营销、信息与业务多重变革 (32) 3.3.2、BAT：领军大数据变革时代 (33) 3.3.3、亚马逊：用户行为数据分析助推个性化营销 (36) 3.4、工业大数据应用 (37) 3.4.1、借力大数据，实现设备、系统、决策智能化 (37) 3.4.2、工业大数据：中国制造2025 核心技术 (37) 3.4.3、汽车行业：“变形金刚”改变行业战斗方式 (38) 3.5、航空业大数据应用分析 (39)
商业智能论文
商业智能 (-- --计算机学科前沿讲座论文) 昆明理工大学信息院 计算机应用技术 专业：计算机应用技术 2010/11
信息技术的高速发展带来了企业利用信息技术提高本身竞争力的巨大空间：信息技术不但使企业获取需要的信息，而且，促进企业对信息的再利用，以此营造企业的竞争优势。企业一直在寻找对商业智能的理解和实现的方式，以增强企业的竞争力。早在80年代，当时“商业智能”的标准是能容易地获得想要的数据和信息。90年代是商业智能真正起步的阶段。到目前为止，关于BI还没有统一的定义，不同的人只是从不同的方面表达了对“商业智能”的理解。早在90年代初，Garter Group的Howard Dresner把EUQR（终端查询和报表）、DSS、OLAP称为商业智能。企业使用这些工具使企业获得的优势也被称为商业智能。后来，出现了数据仓库、数据集市技术，以及与之相关的ETL（抽取，转换，上载）、数据清洗、数据挖掘、商业建模等，人们也将这些技术统归为商业智能的领域。 一、商业智能简介 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。 商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析的过程，目的是使企业的各级决策者获得知识和洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能系统从企业运作的日常数据中开发出结论性、基于事实和具有可实施性的信息，使企业管理者和决策者能以一种更清晰的角度看待业务数据，提高企业运作效率，增加利润并建立良好的客户关系，从而使企业能更快更容易地做出更好的商业决策，以最短的时间发现商业机会并捕捉商业机遇。 为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。 二、引入商业智能的目的 1.促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。 2.降低整体营运成本(Power the Bottom Line)：BIS改善企业的资讯取得能力，大幅降低IT人员撰写程式、Poweruser制作报表的时间与人力成本，而弹性的模组设计介面，完全不需撰写程式的特色也让日后的维护成本大幅降低。
商业智能分析论文
数据仓库与数据挖掘论文题目BI技术应用现状及相应软件工具介绍评语： 学院计算机工程学院班级计算1314 姓名 __苏帅豪___ 学号 201321121109 成绩指导老师曾勇进 2016年 6 月 12 日
BI技术应用现状及相应软件工具介绍 [摘要] 商业智能是从大量的数据和信息中发掘有用的知识，并用于决策以增加商业利润，是一个从数据到信息到知识的处理过程。本文从当前商业智能实际出发，清晰阐述了商业智能的概念，总结和分析了商业智能发展的现状,并对商业智能今后的发展做出了展望。与此同时,客观分析了目前我国商业智能发展的状况,介绍了BI工具的情况。使我们能够认清形势,更好地发展。 [关键词] 商业智能、cognos、数据仓库、查询与报表 [正文] 1.商业智能概念： 提到“商业智能”这个词，网上普遍认为是Gartner机构在1996年第一次提出来的，但事实上IBM的研究员Hans Peter Luhn早在1958年就用到了这一概念。他将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。” 在1989年，Howard Dresner将商业智能描述为“使用基于事实的决策支持系统，来改善业务决策的一套理论与方法。”商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。 可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取、转换和装载，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、联机分析处理工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
数据挖掘及商务智能总结
第一章绪论 什么是数据挖掘，什么是商业智能 从大型数据库中提取有趣的（非平凡的、蕴涵的、先前未知的且是潜在有用的）信息或模式。 商业智能是要在必须的时间段内，把正确有用的信息传递给适当的决策者，以便为有效决策提供信息支持。 分类算法的评价标准 召回率recall =系统检索到的相关文件数/相关文件总数 准确率precision（查准率）= 系统检索到的相关文件数/系统返回的文件总数第二章数据仓库 什么是数据仓库 是运用新信息科技所提供的大量数据存储、分析能力，将以往无法深入整理分析的客户数据建立成为一个强大的顾客关系管理系统，以协助企业制定精准的运营决策。 数据仓库的基本特征 1面向主题2整合性 3长期性 4稳定性 第三章数据挖掘简介 数据挖掘的一般功能 1分类2估计3 预测4关联分类5聚类 数据挖掘的完整步骤 1理解数据与数据所代表的含义 2获取相关知识与技术 3整合与检查数据 4取出错误或不一致的数据 5建模与假设 6数据挖掘运行 7测试与验证所挖掘的数据 8解释与使用数据 数据挖掘建模的标准 CRISP-CM 跨行业数据挖掘的标准化过程 第四章数据挖掘中的主要方法 基于SQL Server 2005 SSAS的十种数据挖掘算法是什么 1.决策树 2.聚类 3.Bayes分类 4.有序规则 5. 关联规则 6.神经网络 7.线性回归 8. Logistic回归 9. 时间序列10. 文本挖掘 第五章数据挖掘与相关领域的关系 数据挖掘与机器学习、统计分析之间的区别与联系（再看看书整理下） 32页 处理大量实际数据更具优势，并且使用数据挖掘工具无需具备专业的统计学背景。 数据分析的需求和趋势已经被许多大型数据库所实现，并且可以进行企业级别的数据挖掘应用。 相对于重视理论和方法的统计学而言，数据挖掘更强调应用，毕竟数据挖掘目的
第7章 商业智能系统
第七章商业智能系统 学习要点： （1）理解商业智能的内涵； （2）BI的构成与层次； （3）理解BI的实施过程； （4）BI与ERP的区别； （5）BI的核心技术及研究内容。 一、商业智能定义： 商业智能又称商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。BI概念最早于1996年由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、帮助企业进行决策为目的技术及其应用。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。 在Gartner Group命名之前，起初被称之为经理信息系统（主管信息系统EIS，Executive Information System），后来，再羽化成商业智能之前的决策支持系统（DSS，Dec ision Support System）。 目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。 可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。 二、商业智能内涵： BI系统的主要内涵包括： （1）销售分析 以分析各种销售指标，如毛利、毛利率、盈利能力等，而分析又可从管理架构、类别品牌、日期和时段等角度观察，从而获得相当透彻的分析思路，并由大量的数据产生预测信息、报警信息等分析数据，也可根据销售指标产生新的透视表等。 （2）产品分析 主要数据来自销售数据和产品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。通过BI系统对这些指标分析来引导企业产品结构的调整，加强所生产产品的竞争能力和合理配置。 （3）人员分析 对企业的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标和采购人员指标的分析，以达到考核员工绩效，提高员工积极性，并为人力资源的合理利用提供科学依据。 三、BI的构成和层次： 1. BI构成： （1）终端用户查询和报告工具——支持初级用户的原始数据的访问； （2）OLAP工具——提供多维数据管理环境，用于商业问题的建模和商业数据分析； （3）数据挖掘——用来发现数据间关系，做出基于数据的推断； （4）数据仓库和数据集市产品——包括数据转换、管理和存取等。
商业智能BI应用软件服务行业分析报告2011
商业智能BI应用软件服务行业分析报告 2011年1月
目录 一、行业管理体制和有关政策 (5) 1、行业管理体制 (5) 2、行业主要法律法规及政策 (5) 二、商业智能行业概述 (8) 1、商业智能的定义 (8) 2、商业智能的产生与发展 (9) （1）商业智能的产生背景 (9) ①企业的“数据孤岛”现象 (9) ②“数据资产”新企业观念的建立 (9) ③企业运营模式的变化 (10) ④数据库和人工智能技术的发展 (10) （2）商业智能沿革 (10) 3、商业智能的核心技术体系 (13) （1）数据仓库（DW）技术 (13) （2）联机分析处理（OLAP）技术 (13) （3）前端分析展示技术 (14) （4）数据挖掘（DM）技术 (14) 4、商业智能在国内电信行业的发展 (14) 三、商业智能行业发展概况 (16) 1、软件产业发展概况 (16) 2、商业智能行业的细分领域 (17) 3、国际商业智能市场发展概况及趋势 (18) 4、我国商业智能市场发展概况及趋势 (19) 5、商业智能在各行业中的应用概况及趋势 (19) （1）商业智能在各行业应用的分布情况 (19) （2）商业智能在电信行业应用情况及趋势 (20)
（3）商业智能在非电信行业的应用前景 (22) 6、中国商业智能行业发展趋势 (25) （1）优势行业地位不减，中小企业商业智能应用逐渐普及 (25) （2）以产品为依托,增值服务成主角 (26) （3）商业智能解决方案将成为主流 (26) （4）商业智能行业前景良好，国内商业智能应用软件占比正逐年增加 (26) 7、行业上下游产业关系 (28) （1）商业智能行业与上游行业的关系 (28) （2）商业智能行业与下游行业的关系 (28) 8、行业的周期性、区域性或季节性特征 (29) 四、影响行业发展的主要因素 (30) 1、有利因素 (30) （1）国家产业政策的大力支持 (30) （2）随着电信运营商使用数据挖掘来支撑精细化管理和精细化营销理念的深入，商业智能需求将大幅增加 (30) （3）信息技术的不断升级推动了行业的持续发展 (31) 2、不利因素 (31) （1）高端人才的缺乏 (31) （2）客户对国内商业智能应用软件供应商的认同度有待提高 (32) （3）资金的缺乏 (35) （4）下游主要客户议价能力相对较强，一定程度上制约行业企业的发展 (35) 五、进入本行业的主要壁垒 (36) 1、行业准入制度 (36) 2、专业化壁垒 (37) 3、产品研发障碍 (37) 4、技术障碍 (38) 六、行业竞争状况 (39)
BI-商务智能功能模块详解
BI Business Intelligence 商业智能 AI Artificial Intelligence 人工智能 NN Network Node 网络结点 OLAP On-Line Analytical Processing 联机分析技术 OLTP 联机事务处理 产品案例① BI.Office是由菲奈特软件公司自行研发的商业智能平台产品，其核心技术是商业智能（Business Intelligence）相关技术，包括数据仓库/ 联机分析处理/ 数据挖掘等技术，以及报表处理、数理统计、AI、NN、经济学、管理学等，在目前国内市场的商业智能技术和产品中，处于领先水平。 BI.Office采用业内先进的Web Service技术架构，实现基于Web的分布式组件应用，保证了平台独立和较强的伸缩能力，同时最大程度地独立于软件厂商，保证了客户投资和系统升级能力。BI.Office实现了多种数据源的无缝集成，支持IBM、Microsoft、Oracle等不同类型的OLAP Server，同时支持对OLAP、OLTP和数据仓库的集成访问。【技术层次】 BI. Office 在研发过程中成功应用了XP、RUP和MSF等软件工程理论，把国外成熟的过程控制理论综合应用到了软件产品的生命周期中。【编程规范有利于软件的升级维护】 BI.OFFICE——基于Web Service架构先进的产品技术框架设计，技术架构基本上分为四层：客户端用户图形界面、Web Service Runtime层、业务逻辑层（远程组件）和数据库访问层【产
品架构】 产品功能特点 1.查询 清晰的查询结果格式预览，分离查询的格式和数据信息； 业界最流行的两种OLAP钻取方式，分别是层叠式和覆盖式； 先进的多维查询操作方式，提供三个轴的灵活定制，包括旋转、分页、切片等； 表格和图形的信息互动，多表多图可同时实现查询钻取功能； 提供自定义指标和自定义维成员等OLAP扩展功能，弥补实施过程的遗漏，同时能支持复杂的工业函数和用户扩展的分析要求；
艾瑞报告：中国商业智能行业研究报告2017(附PDF下载)
艾瑞报告：中国商业智能行业研究报告2017（附PDF下载） 区别于能够实现海量数据的管理、简单分析与可视化的传统商业智能，艾瑞的此份商业智能报告将聚焦于人工智能技术如何用于商业智能决策，实现商业经营的智能化与自动化。本报告将通过剖析商业智能行业发展背景、技术动态、多场景应用状况等方面，对人工智能在商业落地的真实现状进行说明，凸显AI技术（不包含语音、视觉等感知智能）在现阶段真实应用的价值。 报告核心观点 1、中国企业精细化运营的需求正在爆发 2、商业智能，帮助企业实现数据驱动认知到数据驱动决策的转变 3、商业智能主要应用于金融、电商、物流、出行等领域 4、中国AI论文成果达到国际一线水平 5、技术方面，商业智能的未来将从强调单一技术，到各学科、分支、算法等融会贯通 6、技术以外，企业、技术供应商对场景的理解是产业升级的关键 7、商业智能的落地是一项系统工程，企业的工程实践能力有待增强 目录 报告摘要1 商业智能概述1.1 商业智能行业概念界定1.2 商业智能与大数据1.3 商业智能发展宏观环境分析1.4 商业智能产业图谱1.5 投融资状况分析2 商业智能核心技术剖析
2.1 机器学习2.2 知识图谱2.3 运筹学3 商业智能典型应用 3.1 广告营销3.2 电商3.3 交通出行3.4 供应链3.5 金融风控3.6 投研分析 3.7 智能投顾3.8 智能客服4 典型公司案例 4.1明略数据 4.2第四范式4.3 杉数科技4.4 百分点4.4 文因互联4.5 ZRobot5 商业智能的未来与挑战 商业智能行业概念界定商业智能的下一步，智能化与自动化商业智能（BI，Business Intelligence）概念的提出可追溯至1958年，通常将其视为把企业中现有数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。过去的商业智能不能给出决策方案，也不能自动处理企业运行过程中遇到的问题。借助于人工智能与其他相关学科的技术进步，现代商业智能已能在特定场景中实现商业经营的智能化与自动化。因此，本报告聚焦于将人工智能技术用于商业智能决策，试图对人工智能在商业落地的真实现状进行说明，凸显AI技术（不包括智能语音、计算机视觉等感知智能）在现阶段应用的价值。商业智能与大数据大数据为商业智能的发展提供土壤互联网、移动互联网高速发展，海量、高维度且可实时接入更新的数据随之而来，为机器学习等前沿技术在各领域中的探索及落地提供可能，进一步拓展了被服务人群且显著提升服务质量。另一面，产业缺乏通用标准约束，数据在采集及流转过程中污染程度不一，数据加密不规范引致的数据泄露时有发生，数据孤岛亦成为企业业务发展的掣肘（如金融
BI商业智能系统
BI商业智能系统
随着企业各种信息系统的建设和完善，企业所拥有的数据越来越多。决策者面对的问题已经不再是缺少信息，而是如何得到正确的信息以帮助制定决策。典型的公司拥有数十乃至上百个应用，但是却难于从中提取、综合、使用这些系统的数据，继而从数据中提取有用的信息，发掘并提升数据的价值。 商业智能(Business Intelligence，简称BI)提供了提取数据、处理加工、信息访问的技术手段。经过多年发展，其运用范围逐渐由支撑特定业务过程的战术性决策发展到在企业范围内系统化地创造价值。因此，越来越多的企业已将其视为战略性的企业应用。 商业智能通过将分散在企业各系统中的数据进行整合，使得繁琐的信息获取过程变得简便易行。任何用户都能够容易的运用这些技术进行决策，业务执行、业务管理、企业管理各个层次上的用户都能够使用不同的工具和技术做出明智的决策，全方位
的提高企业的竞争力。 信息技术在企业中的地位正在由业务支撑工具逐步走向中心性地位，在很大程度上影响着企业如何开展业务和创造新的价值。企业要求IT系统不仅要能够支撑特定业务的执行，而且还要能够创造出新的价值。 由于IT在业务中逐步走向中心地位，对这些信息的访问也需要扩展到原来创建系统所服务的对象之外。系统之间越来越需要广泛的互相连接，以及扩展连接到客户和合作伙伴的系统。 与此同时，由于系统是业务的载体，所以必须要能够跟随业务变化而变化，成为快速革新的助推器而不是障碍。作为企业的关键资产，IT不仅被期望是一个运行良好的成本中心，而且是企业成长和扩张的贡献力量。 业务对IT要求的多种重要能力： 广泛互联的能力：连接客户、合作伙伴，赋予员工新的能力。通过将内部员工、合作伙伴和客户的数据进行整合，并进行加工和提炼后再提供出来供内部员工、合作伙伴和客户使用，商业智能系统提升了三者业务上互相联接的能力 适应变化的能力：随着业务的发展而变化，促进而非阻碍业务发展。 创造价值的能力：在业务的各个不同层面上创造价值。商业智能系统为企业各个不同层面的人提供合适的工具和信息，使得获取准确信息和做出明智决策的能力不仅仅局限于决策层，而是
大数据的核心技术(一)
我们在之前的文章中提到过，大数据的核心技术就是机器学习、数据挖掘、人工智能以及其 它大数据处理基础技术。在这篇文章中我们给大家详细地介绍一下这些内容，希望这篇文章 能能够给大家带来帮助。 首先说一下机器学习，一般数据分析师都知道，机器学习是大数据处理承上启下的关键技术，机器学习往上是深度学习、人工智能，机器学习往下是数据挖掘和统计学习。机器学习属于 计算机和统计学交叉学科，核心目标是通过函数映射、数据训练、最优化求解、模型评估等 一系列算法实现让计算机拥有对数据进行自动分类和预测的功能。这就需要我们对机器学习 有一个足够的了解。机器学习领域包括很多种类的智能处理算法，分类、聚类、回归、相关 分析等每类下面都有很多算法进行支撑，随着深度学习核心技术的突破性发展，机器学习算 法得以高速扩张。总之大数据处理要智能化，机器学习是核心的核心，深度学习、数据挖掘、商业智能、人工智能，大数据等概念的核心技术就是机器学习，机器学习用于图像处理和识 别就是机器视觉，机器学习用于模拟人类语言就是自然语言处理，机器视觉和自然语言处理 也是支撑人工智能的核心技术，机器学习用于通用的数据分析就是数据挖掘。由于在大数据 条件下图像，语音识别等领域的学习效果显著，有望成为人工智能取得突破的关键性技术， 正因为如此，我们需要重视机器学习。
然后我们说收数据挖掘，数据挖掘是一个较为宽泛的概念，大数据就是从海量数据里面挖掘 有价值有规律的信息同理。数据挖掘核心技术来自于机器学习领域，如深度学习是机器学习 中一类比较火的算法，当然也可以用于数据挖掘。还有传统的商业智能领域也包括数据挖掘，关键是技术能否真正挖掘出有用的信息，然后这些信息可以指导决策。数据挖掘的提法比机 器学习要早，应用范围要广，数据挖掘和机器学习是大数据分析的核心技术，互为支撑，为 大数据处理提供相关模型和算法，而模型和算法是大数据处理的关键，探索式交互式分析、 可视化分析、数据的采集存储和管理等都较少用到学习模型。由此可见，数据挖掘在数据分 析中都是十分重要的事情，更不用说大数据了。 由于篇幅原因我们就给大家介绍了大数据的核心技术的两个，分别是数据挖掘以及机器学习，我们在下一篇文章中给大家介绍更多有用的内容，最后感谢大家的阅读。
商业智能技术及其发展
经济管理学院 学年论文 题目管理信息系统用户界面设计专业班级0909251 学生姓名沈丹辉 指导教师程延炜 职称讲师 2011 年 6 月30 日
商业智能技术及其应用的研究和发展 摘要 文章简述了商业智能的关键技术，研究热点，存在的不足和未来的发展趋势，并且结合了银行风险管理探讨了商业智能的具体应用，最后对我国企业实施商业智能存在的关键问题提出了几点建议。 关键词：商业智能：信用风险管理：发展趋势：建议 本文研究了商业智能的研究和发展状况，介绍了其在银行信用风险管理的应用示例 一．商业智能技术的概述 1．商业智能的定义及其意义：商业智能，又称商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库，OLAP 和数据挖掘等技术的综合运用。它的意义在于将知识呈现在用户面前，为管理提供参考，可见，BI不是基础技术或者产品技术，而是一种解决方案。 2.商业智能的核心技术。商业智能的核心技术主要包括三个关键部分：数据仓库和数据集市，数据挖掘以及联机对外分析处理，器重数据仓库和数据集市是商业智能的基础，而是数据挖掘和OLAP是对数据仓库的数据分析和处理的重要工具。 二．商业智能的主要研究内容 在实践中，可以以多种形式来应用，我们知道，商业智能可以帮助我们找到所需要的信息，并且对其进行共享和分析，商业智能的主要应用表现在： (1)整合企业内部和外部的信息 这些信息可以是存储在数据库、数据集市、数据仓库中的数据，也可以是在SCM、CRM、ERP、BPR、SFA等企业应用系统中产生的非结构化的任意文件(HTML、文本、电子表格、DOC等)。 (2)简单的报告和查询
商业智能及在制造业应用
商业智能及其在制造业的应用 1商务智能的定义 商业智能（Business Intelligence，简称BI）的概念最早是Gartner Group的Howard Dresner于1996年提出。当时人们将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用。2007年在芝加哥举行的Gartner商业智能峰会，对BI重新定义为：商业智能是一个伞状概念，它包含分析应用、基础构架和良好的实践。目前国内外主要BI厂商对BI的定义为，将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。目前，商业智能(BI)领域大致可划分为数据仓库、OLAP和报表展示、数据集成、数据挖掘和针对行业的解决方案等。 2商务智能的关键技术 商业智能，首先是基于信息的大规模生产和数据库技术的运用。从商业智能系统建立的技术角度来看，构建一个完整的商业智能系统涉及到以下几种关键技术： ●数据仓库（data warehousing） ●联机分析处理（on-line analytical processing，简称OLAP） ●数据挖掘（data mining）
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，他不用于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效的集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不修改。 联机分析技术，对数据库中的数据进行多维分析和展现，是使分析人员，管理人员或执行人员能够从多种角度对原始数据中转化出来的，能够真正为用户理解的，并真实反映企业维持性的信息进行快速、一致、交互的存取，从而获得对数据更深入了解的一项软件技术。 OLAP的一个重要特点是主要通过多维的交互式方式对数据进行分析，这与数据仓库的多维数据组织形成相互结合、相互补充的关系。这些基本多维分析操作包括切片、钻取、旋转等，便于用户从不同维度查询和分析有关数据。 数据挖掘，是在大量相关数据基础之上进行数据探索和建立相关模型的先进方法。数据挖掘主要功能有：数据总结、分类、聚类、关联分析、预测、偏差的检测。数据挖掘的主要方法有：传统统计方法，可视化技术，决策树，神经网络，遗传算法，管理规则挖掘算法等。 3商务智能的技术架构 商业智能所涉及的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅
简析大数据及其处理分析流程知识讲解
昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚
简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。
银行商务智能解决方案
银行商务智能解决方案 北京恒远至达科技发展有限公司 2020年12月13日
目录 1项目背景 (3) 2解决方案概述 (4) 2.1 经营分析 (5) 2.2 战略决策支持 (5) 2.3 绩效分析与管理 (5) 3方案优势和业务收益 (8) 3.1 企业报表服务场景 (8) 3.2 专业数据分析服务场景 (8) 3.3 企业绩效管理与决策支持服务场景 (9) 4总体架构和主要功能模块特色 (10) 4.1 商务智能后端业务数据建模与存储 (10) 4.2 商务智能前端业务桌面 (12) 5案例列表和重点客户案例分析 (15) 5.1 世界银行“实时”经济指标数据库—快速分析，提高贷款效率 (15) 5.2国内某移动通信业务经营分析系统—提升市场反应能力 (15)
1 项目背景 银行伴随着业务的发展，虽然企业的规模在不断的扩张，但是金融市场的竞争也更加激烈。如何提高银行对市场分析的能力，减少对市场变化的响应时间，已经成了银行的当务之急。伴随银行信息化的深入,银行积累的数据和信息海量的增长,银行发现做出正确和快速的市场和商业决策不是拍脑门就能解决问题的。数据仓库和商业智能技术的成熟,给银行的提供了一种快捷、方便、准确解决方案平台，其中智能报表和智能分析在金融领域的应用尤为突出。 对于银行来说数据是做出决策的依据,而报表就是银行看到数据以及业务状况的窗口。之前，银行实施过类似的报表系统，由于当时的数据分散、各种业务比较独立等因素，所以由报表系统产生出的报表会比较固定，而实际上，随着业务的发展，银行对报表的需求是多方向的、综合的、易用的、可变的,不仅仅需要有灵活的制定方法,还要优异的性能及良好的可扩展性。因为银行的报表需要面向各个业务层面、领导层面以及一些相关部门，这些部门和人员对数据观看的角度不同，使用的场景不同，或者是一种动态的报表需求，现有的报表系统已经无法满足这些特点。 如何在银行现有报表系统基础上建设更加灵活的报表系统，如何能够利用商业智能成熟的技术，同时又不需要耗费大量的人力、物力和财力，而能够满足银行对综合报表管理的实际需要，成为银行信息化建设很重要的环节。 微软的SQL Server软件包是迎合银行需求的最合适的工具，在微软的SQL Server中包含了商业智能和数据仓库的所有组件。微软公司提供的工具一向是以易用性见长，其中的Reporting Services可以提供简单的生产型报表或是复杂的OLAP（在线分析）报表；其输出形式也相当灵活，可以基于文件的输出，也可以通过Web Service传递数据，满足银行多种复杂需求。随着现在分散、灵活的组织方式的流行，越来越多的公司在自己的不同系统中采用了不同的数据库或数据仓库产品。Reporting Services的一个关键特性在于，它可以连接到不同的数据源上，不论是简单的无格式的文本文件和Microsoft Excel数据表---- 它可以在支持OLE DB、ODBC、https://www.360docs.net/doc/5c16741311.html,的同时，支持复杂的关系数据库和多维数据集,例如 DB2、Orcale,或者XML数据格式等。更为方便的是，你还可以在一份报表中访问多种不同的数据源，通过与不同的数据集成和连接多数据源的功能，我们可以从分散在银行中的各种数据源获取我们所需要的重要信息。以下内容将针对SQL Server 对银行综合报表的实现展开阐述。
商务智能的四大关键技术
商务智能的四大关键技术 商务智能是一套完整的解决方案，它是将数据仓库、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘等结合起来应用到商业活动中，从不同的数据源收集数据，经过抽取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)，送入到数据仓库或数据集市，然后使用合适的查询与分析工具、数据挖掘工具和联机分析处理工具对信息进行处理，将信息转变成为辅助决策的知识，最后将知识呈现于用户面前，以实现技术服务与决策的目的。 商务智能的支撑技术主要包括ETL(数据的提取、转换与加载)技术和数据仓库与数据集市技术、OLAP技术、数据挖掘技术与数据的发布与表示技术。 1.数据仓库技术 实施BI首先要从企业内部和企业外部不同的数据源，如客户关系管理(CRM)、供应链管理(SCM)、企业资源规划(ERP)系统以及其他应用系统等搜集有用的数据，进行转换和合并，因此需要数据仓库和数据集市技术的支持。 数据仓库(Data Warehouse)是指从多个数据源收集的信息，以一种一致的存储方式保存所得到的数据集合。数据仓库创始人之一 W.H.Inmon的定义为：“数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合，它用于支持管理中的决策制定过程”。在构造数据仓库时，要经过数据的清洗、数据的抽取转换、数据集成和数据加载等过程。面向不同的需求，对数据进行清洗以保证数据的正确性，然后对数据进行抽取，转换成数据仓库所需形式，并实现加载到数据仓库。 数据仓库是一种语义上一致的数据存储，充当决策支持数据模型的物
理实现，并存放企业战略决策所需信息。数据仓库的数据模型有星型模式、雪花模式。星型模式最为常见，有一个包含大批数据并且不含冗余的中心表，每维一组小的附属表。雪花模式中某些维表是规范化的，因而把数据进一步分解到附加的表中，模式图形成了类似雪花的形状。对数据仓库的研究集中在数据集成中数据模式的设计、数据清洗和数据转换、导入和更新方法等。 数据仓库通常是企业级应用，因此涉及的范围和投入的成本非常巨大，使一些企业无力承担。因而，他们希望在最需要的关键部门建立一种适合自身应用的、自行定制的部门数据仓库子集。正是这种需求使数据集市应运而生。数据集市( Data Mart) 是聚焦在选定的主题上的，是部门范围的。根据数据的来源不同，数据集市分为独立的和依赖的两类。在独立的数据集市中，数据来自一个或多个操作的系统或外部信息提供者，或者来自在一个特定的部门或地域局部产生的数据。依赖的数据集市中的数据直接来自企业数据仓库。 2.联机分析处理技术(OLAP) 联机分析处理(Online Analytical Processing ，简称OLAP) 又称多维分析，由EF Codd 在1994 年提出，它对数据仓库中的数据进行多维分析和展现，是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据更深入了解的一类软件技术。它的技术核心是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。 进行OLAP分析的前提是已有建好的数据仓库，之后即可利用OLAP 复杂的查询能力、数据对比、数据抽取和报表来进行探测式数据分析了。称其为探测式数据分析，是因为用户在选择相关数据后，通过切片(按二维选择数据)、切块(按三维选择数据)、上钻(选择更高一级的数据
商业智能(BI)技术课程82
2 雪花型结构
如何解决星型结构存在的问题？ 规范化！ ?规范化数据，让数据结构符合范式，消除冗余 ?数据规范以后，原来的单个宽表就会变成多个具有关联关系的表 ?多维分析中，如何很好地描述表间关联，从而让业务人员能顺利使用，是我们接下来要探讨的内容 ?下面首先了解一下，规范化以后的数据形成的雪花型结构 规范化
知识点-雪花型结构 ?在雪花型结构中，将维度进行规范化，消除数据冗余，存在多层维表与事实表相连?由于其结构与雪花形似，故称为雪花型结构 ?雪花结构满足范式，可以解决星型结构存在的那些问题 事实表（如订单表） 维表的维表（如地区表）维表（如城市表）
知识点-维表和事实表 ?雪花型结构涉及多个表，其中保存测度值或事实的表称为事实表，如订单表 ?另一类仅包含维度（如产品）及其属性（如产品颜色）称为维表，维表为用户提供了分析数据的窗口 ?维度还包含层次（如日期维分年、月、季度、周等诸多层次），在多维分析中可以方便用户从不同粒度观察数据 事实表（订单表）维表（客户表）
数据规范化以后，会面临多表关联查询的问题，业界在基于雪花型结构时通常的做法有三种：1.使用逻辑宽表、2.页面自动关联、3.由用户指定关联 1. 逻辑宽表 采用物理宽表的思路，面对雪花结构时通过逻辑宽表事先完成表关联，再交给业务人员使用 缺点 逻辑宽表无法解决多层维表和循环关联（自关联）产生的多字段问题，太多字段对于业务人员仍然不可用 无法解决上千个字段的可用性问题
2. 页面自动关联 ?既然事先关联存在可用性问题，那能不能用的时候自动关联呢？ ?能想到的办法是在页面上，由用户选择的表，然后根据字段类型、长度、甚至值匹配程度等信息自动完成关联 缺点 在页面上自动关联表只适用简单的情况，当遇到同维字段（如同一个表有2个以上地区字段）时就无法匹配了；自关联的情况也没法处理