大數(shù)據(jù)宣傳在商務(wù)智能市場(chǎng)中效果不明顯，市場(chǎng)研究公司Gartner指出，去年的大數(shù)據(jù)宣傳未能推動(dòng)迅速增長(zhǎng)的商務(wù)智能和分析市場(chǎng)

   商業(yè)智能(BusinessIntelligent)，人們習(xí)慣地稱(chēng)其為“BI”，圍繞 BI工具 構(gòu)建的平臺(tái)通常被稱(chēng)為“某某BI系統(tǒng)&rdquo

       很多企業(yè)已經(jīng)意識(shí)到數(shù)據(jù)的重要性，并開(kāi)始尋求商業(yè)智能軟件來(lái)解決海量、復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析問(wèn)題

下面就讓小編來(lái)給大家介紹一下關(guān)于大數(shù)據(jù)和 BI商業(yè)智能 的區(qū)別與聯(lián)系，希望能給大家?guī)?lái)幫助哦

商業(yè)智能系統(tǒng)涉及到以下四種核心技術(shù)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)獲取、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)、數(shù)據(jù)挖掘

   大家都知道，企業(yè)要做數(shù)據(jù)分析，商業(yè)智能BI和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)二者缺一不可

衡石近期發(fā)布了 4.2 新版本，此次發(fā)版更加明確提出了 BI PaaS 的定位，這也是業(yè)內(nèi)極具差異化創(chuàng)新的產(chǎn)品形態(tài)。

要利用商業(yè)智能（BI）來(lái)優(yōu)化酒店和旅游業(yè)務(wù)，可以采取以下步驟： 1. 確定業(yè)務(wù)需求：首先，需要明確酒店和旅游業(yè)務(wù)中存在的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，例如客房入住率低、客戶(hù)流失率高、銷(xiāo)售額下降等

近幾年，作為數(shù)據(jù)應(yīng)用的有力工具，BI商業(yè)智能分析平臺(tái)同樣進(jìn)入了轉(zhuǎn)折期，其發(fā)展趨勢(shì)明顯呈現(xiàn)出從IT走向業(yè)務(wù)、從報(bào)表工具走向分析決策的特征，開(kāi)始逐漸步入業(yè)務(wù)用戶(hù)商業(yè)分析的時(shí)代。

商業(yè)智能(BusinessIntelligence)軟件的英文簡(jiǎn)稱(chēng)BI軟件

  充分利用公司收集的數(shù)據(jù)往往能帶來(lái)持續(xù)的成功，當(dāng)談到當(dāng)今商界的數(shù)據(jù)時(shí)，有很多術(shù)語(yǔ)經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)

在家居和家裝業(yè)務(wù)中，利用商業(yè)智能（BI）可以幫助企業(yè)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、提高決策效率和降低成本

  在當(dāng)下， BI商業(yè)智能 越來(lái)越變成企業(yè)的必須選項(xiàng)

   隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，信息每天都在以爆炸式的速度增長(zhǎng)，其復(fù)雜性也越來(lái)越高；與此同時(shí)，更加直觀的解讀數(shù)據(jù)，探查數(shù)據(jù)背后隱藏的深層原因的需求，也被更多企業(yè)所需要

       2012年，北京永洪商智科技有限公司在北京正式成立

商業(yè)智能（Business Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)BI）是指通過(guò)采集、整理、分析和可視化數(shù)據(jù)等方式，幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中獲取關(guān)鍵信息并做出準(zhǔn)確決策的技術(shù)和工具

作為 商業(yè)智能（BI） 系統(tǒng)的前端，數(shù)據(jù)可視化負(fù)責(zé)與決策者互動(dòng)，是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和分析操作功能的可視化互動(dòng)工具

   商業(yè)智能(BI)和數(shù)據(jù)可視化在大數(shù)據(jù)時(shí)代的呼喚更加強(qiáng)烈，大屏更加流行！資料可視化是大數(shù)據(jù)的最后一公里，BI喚醒沉睡資料?

2， 國(guó)內(nèi)商業(yè)智能BI市場(chǎng)的起源和發(fā)展。 3， 資本市場(chǎng)下商業(yè)智能BI的快與慢。 4， BI從標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品到非標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)的“長(zhǎng)期主義”。

在采購(gòu)供應(yīng)商管理方面，目前大多數(shù)化工企業(yè)仍然采用傳統(tǒng)的人工采購(gòu)流程，供應(yīng)商信息維護(hù)和管理較為繁瑣，對(duì)供應(yīng)商的風(fēng)險(xiǎn)管控和評(píng)價(jià)體系較為單一，采購(gòu)成本難以有效控制。

       俗話說(shuō)得好，“一圖勝千言”

新老產(chǎn)品都可以Review一下商業(yè)化工作是否已經(jīng)完整？

然而，隨著環(huán)境問(wèn)題的日益突出，塑料行業(yè)也面臨著一系列挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

天心天思AM Cloud BI數(shù)據(jù)可視化，天心天思助力企業(yè)信息化、數(shù)字化、智慧化

HENGSHI?SENSE 4.2 在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域再添新景，原生 MongoDB 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)科學(xué)使用 Python 進(jìn)行復(fù)雜計(jì)算、數(shù)據(jù)集跨應(yīng)用靈活使用、可視化儀表盤(pán)支持多種布局、系統(tǒng)交互批量操作提升效率

要利用商業(yè)智能（BI）優(yōu)化汽車(chē)和交通運(yùn)輸業(yè)務(wù)，可以采用以下步驟： 1. 數(shù)據(jù)收集和整合：首先需要收集和整合與汽車(chē)和交通運(yùn)輸業(yè)務(wù)相關(guān)的各種數(shù)據(jù)，包括車(chē)輛運(yùn)行數(shù)據(jù)、交通流量數(shù)據(jù)、駕駛員行為數(shù)據(jù)等

金融機(jī)構(gòu)采取了較為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)應(yīng)用路徑：以業(yè)務(wù)在線化來(lái)應(yīng)對(duì)和服務(wù)客戶(hù)在線化，進(jìn)而構(gòu)建以數(shù)據(jù)為支撐的線上線下一體化的營(yíng)銷(xiāo)、管理體系，重點(diǎn)建設(shè)關(guān)鍵性項(xiàng)目，如銷(xiāo)售管理、風(fēng)險(xiǎn)防控、成本管控等，業(yè)務(wù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化業(yè)務(wù)

如何使數(shù)字化進(jìn)一步驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的發(fā)展，利用數(shù)據(jù)分析提升整個(gè)業(yè)務(wù)組的管理能力，讓數(shù)據(jù)成為業(yè)務(wù)人員的“武器”，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，成為了該大型制造企業(yè)下一步思考的問(wèn)題。

從行業(yè)角度來(lái)看，是國(guó)內(nèi)人均可支配收入的逐年上升，促使消費(fèi)者為變美消費(fèi)的意愿越來(lái)越強(qiáng)，中國(guó)美容美發(fā)化妝品的需求量已處于亞洲第一，全球僅次于美國(guó)和法國(guó)。其中，化妝品電子商務(wù)已成為廠商競(jìng)相爭(zhēng)奪的蛋糕。

   隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，企業(yè)數(shù)據(jù)需求由“IT主導(dǎo)的報(bào)告模式”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;以業(yè)務(wù)為主導(dǎo)的自助分析模式”，可視化的BI工具應(yīng)運(yùn)而生