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

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一、什么是BI商業智能?

   BI（商業智能）是一套完整的解決方案，是將企業中擁有的數據進行數據統計整合，快速準確的提供報表并提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。

二、商業智能bi有必要學嗎？

   隨著商務智能的發展，ETL和數據集成平臺應運而生。ETL、提取轉換加載、數據提取、轉換和加載。數據集成平臺的主要功能是提取各種業務數據以及對這些數據的轉化，達到BI以及數據倉庫對數據格式和內容的嚴格要求。

   那些數據集成平臺的基礎性工作和ETL有很多的聯系，它的主要功能就是實現不同系統中不同格式的數據可以根據目標要求提取并轉換成相應的格式。

   數據集成起初是點對點的，慢慢發現這種模式很難控制不同所有權系統之間的企業數據和數據標準的流動。所以產生了對企業數據平臺統一的需求，去實現企業間的不同數據交互。

   數據集成平臺可以連接所有應用系統，例如網絡集線器，以實現系統之間的數據互操作性的存在或不存在。 數據整合平臺源于對BI、數據倉庫的需求，現在已經超越了最初的需求，進入了更高的階段。

商業智能bi

   現在，大數據應用程序關注非結構化數據，大量談論互聯網、Twitter、Facebook、博客等非結構化數據。 以這種方式理解大數據應用顯然有點偏離軌道。 結構化的數據也歸屬于大數據一類，數據的特征和特點是相同的，就比如數據的數量大、增長更快以及它對數據處理的要求很高等等。

   結構化數據是理論互聯網大數據中認可度或是使用價值相對密度最大的部分統計數據，和結構化數據對比，非結構化數據擁有使用價值相對密度低并且含金量高等優點。在Hadoop服務平臺出現以前，沒人討論互聯網大數據。統計數據運用關鍵是結構化數據，多選用IBM、HP等知名廠商的小型機或服務器設備。

   我們認為用傳統的方法處理這些價值密度低的非結構化數據，是因為生產有限而沒有價值的。 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、大規模的并行處理，因而幫助非結構化數據處理創造了有利條件。

   大數據應用中的數據來源包括結構化數據，其中包括各種各樣數據庫查詢、各種各樣結構型文檔、消息隊列和軟件系統統計數據等，其次才是非結構化數據。可再細分為社交媒體和機器設備以及傳感器產生的大量數據兩部分。其中社交媒體就是指在Facebook、博客、論壇上產生的數據。

三、商業智能bi學習困境

  商業智能bi有必要學嗎？在大數據時代，商業智能bi已經成為了公司獲得發展的一種方式，但是僅靠大數據發展帶來的也會帶來一些瓶頸。

業務發展的瓶頸：

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

2、缺乏對業務背后邏輯的洞察。數據關聯性差，難以多維度觀察；季節性波動、競爭格局演變、結構性調整、用戶流失等難以捉摸。

3、缺乏對業務未來的可見與預測。缺乏全量數據分析和利用，難以全局判斷周期性規劃，戰略目標制定、業務增長點預測、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人員需要經常熬夜加班，身心疲憊；

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

大數據應用瓶頸 ：

不利用時心慌，利用時迷茫，如何走好“最后一公里”？為應對大數據的快速增長時，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。實現數據驅動業務增長的理想藍圖，企業需要強有力的BI工具的支撐。

商業智能bi有必要學嗎？成功實施BI平臺能有效地幫助企業解決用戶投訴瓶頸，幫助企業實現業務瘦身，獲取大數據分析信息。在未來，數據產業將逐漸成為許多行業企業實現自身價值的最佳途徑。 以上就是小編為您介紹的商業智能bi有必要學嗎的相關介紹，希望對您有所幫助。