商业智能（简称BI）像雨后的蘑菇一样蓬勃发展。商业智能始于决策支持系统，随着早期计算机的普及，已经有了长足的发展。后来，IBM提出了“数据仓库”的概念。同时，硬件的扩展，软件的更新以及数据库在企业中的广泛应用使商业智能真正兴起。
现在，越来越多的企业认识到了数据的重要性，开始寻求商业智能软件来解决海量复杂的数据处理分析难题。但不少企业在实施商业智能的过程中存在一些误区，忽视了很多重要因素。在此，笔者提出了企业在实施商业智能时，需要注意的几个方面，欢迎讨论指正。
封面由 ARKie 智能生成，小编御用 AI 设计师。 商业智能 BI ，Business Intelligence 此概念最早于 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： 商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。 是一类由数据仓库、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
商业智能（Business Intelligence，BI）是一种数据分析过程，旨在帮助企业和组织做出更加明智的商业决策。它通过利用一系列工具和技术，将原始数据转换为有用的商业洞察，以支持策略制定和决策过程。
商业智能也可以称为BI，其目的是通过各种数据收集，集成和挖掘来帮助企业更好地进行数据分析，并找出有利于企业发展的信息，可以体现为营业额的增长和利润的增长等。商业智能一词起源于国外，目前中国有许多公司也在开发BI软件。例如像亿信华辰这样的BI供应商，已经在BI行业中深耕了十多年。
互联网时代信息技术的飞速发展使得企业的信息化程度不断提高，企业数据呈现出爆发式增长的态势。商业环境千变万化，企业需要在缩短决策时间的同时提高决策效率，才能抓住机遇。在这种时代背景下，商业智能BI脱颖而出。
在企业的信息系统中，数据随着时间逐步积累，包括订单、库存、交易账户、客户和供应商等等，还包括来自企业所在行业和竞争对手的数据。
商业智能（BI）是Gartner与1996年提出的，他描述了一些了的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。无数历史经验表明，充分利用现有的新知识、新技术，需要耗费几十年甚至一代人的时间。所以直到现在，大多数企业仍然缺乏数据化管理与决策所必须的信息化设施、配套制度和文化。但所幸的是，当前人们的观念认识、相关技术已经十分成熟，企业可以很容易的取得BI应用方面的进展，利用BI增加竞争优势并促进创新。
能否有效利用各种业务系统、数据集市或数据仓库中的信息，直接关系到企业的市场营销能力。伴随着时代的发展，企业精细化、科学化的管理要求越来越高，传统的报表工具已不能满足日益增长的业务需求，BI商业智能工具的时代已经到来。
随着数字化时代的迅速发展，各企业所产生的数据量也急剧增长，传统的数据分析方法显然已跟不上时代的发展，如何处理分析大量的数据是很多企业所面临的难题。许多企业将目光投向了商业智能BI软件，以期帮助他们解决数据处理分析难题，提升企业竞争力。那么，商业智能BI软件到底能为企业带来哪些好处呢？
这里会分成三个部分： 1、什么是当下靠谱的商业智能 2、这种商业智能和我们有什么关系 3、我们如何获得这种能力
现在市场上有非常多的商业智能BI产品，几乎都在着重宣传其数据可视化功能的强大，给人造成一种商业智能BI就是数据可视化的印象。事实上商业智能BI并不等于数据可视化。要探究商业智能BI和数据可视化的区别，我们先要分别弄清楚这两个概念。
BI(Business Intelligence)，即商业智能，是一个完整的解决方案，用于有效整合企业现有数据，快速准确地提供分析报告，并提出决策依据，帮助企业做出明智的经营管理决策。
商业智能（BI）是在实现数据集成和统一管理的基础上，利用数据存储和处理、分析与展示等技术，满足企业不同人群对数据查询、分析和探索的需求，以此将数据转化为具有商业价值的信息和知识，从而为企业管理和业务运行提供数据依据和决策支撑。
嵌入式分析是使任何应用程序或用户更容易获得数据分析和商业智能的技术。 商业智能是通过分析业务数据辅助决策获取数据背后的 0信息。 商业智能软件和技术包含了报表查询，OLAP，数据挖掘及高级数据分析，最终用户自助分析及仪表板监控舱等功能。 嵌入式商业智能是一种技术能力，囊括了商业智能的功能和特征，并且成为了业务系统的一个重要的构成。
商业智能（Business Intelligence，BI）是企业管理中不可或缺的一环，它通过收集、分析和可视化数据，帮助企业做出更明智的决策。随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，NLP正逐渐成为提升商业智能的强大工具。本文将深入探讨NLP在商业智能中的应用，从智能数据查询到情感分析，为企业提供更全面、智能的决策支持。
关于数据的价值，居士认为可以参考BI（商业智能）的定义。这里不简单地指做几张报表的工作，而是数据辅助决策。下面引用一下百度百科关于商业智能的定义。
大家都知道，企业要做数据分析，商业智能BI和数据仓库二者缺一不可。许多人在疑惑，我的数据仓库还没有建立起来，怎么做商业智能BI呢？真得在做商业智能BI之前先建数据仓库吗？
1865 年，Richard Millar Devens 在“商业和商业轶事百科全书”中提出了“商业智能”(BI) 一词。” 他用它来描述银行家亨利弗内斯爵士如何通过在竞争前收集信息并根据信息采取行动而从中获利。最近，在 1958 年，一位名叫汉斯·彼得·卢恩 (Hans Peter Luhn) 的 IBM 计算机科学家撰写了一篇文章，描述了通过使用技术收集商业智能 (BI) 的潜力。
我们在谈BI商业智能工具和业务中台之前，首先得说说数据。数据是企业在日常管理、经营活动、行业信息和外部市场动态中产生的综合信息。在分析这些信息之后，获得的数据决定了企业对产品、服务、员工和战略做出正确决策的关键。那么如何总结分析企业内外的信息呢？这就是通过BI商业智能工具和业务中台实现的。
随着竞争的不断加剧，商业智能的应用已经在在企业的竞争中起到决定性的作用，通过商业智能，可以让企业的老板快速的对于市场信息做出敏捷的判断，及时掌握企业内部信息，以便更快，更好的应对市场的变化。与传统的企业对于商业智能的需求相比，教育的行业机构对商业智能有相似的需求。典型的学校系统或高校需求同样也需要商业智能以及报表生成功能合并入其运营系统。
要想弄清楚商业智能BI与数据分析的区别和联系，我们首先来看下什么是商业智能BI，什么是数据分析。
商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，它是一套完整的解决方案，用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。其核心作用是对获取数据的多维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、cube等。通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取，而后是商业智能的前端分析和展示。
还记得2016年10月在杭州举办的云栖大会上，马云提出“新零售”概念，提倡打通零售业的线上、线下，实现数据化、无人化。
BI商业智能软件一般都会提供若干数据整合、数据查询、分析与评价、数据可视化及数据分享的手段，但是在BI项目的构建与实施过程中，如果不按照一定的应用组织思路、数据分析模式及分析流程使用这些工具或手段，呈现给最终用户的将是独立的工具集和离散的分析内容，BI系统的整体应用效果将大打折扣。同时，最终用户也了解数据分析模式及数据分析流程方面的一些常用理论和方法，以便形成自己的分析内容组织思路，从而有效开展数据决策分析工作。这方面目前已有多种卓有成效的理论及实践体系，本文基于既往经历的典型BI/DW项目实施经验及
BI（Business Intelligence）即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。
商业智能BI工具的好处，简单的说，就是可以帮助企业管理者直观清晰的看到自己想要关注的数据，帮助他轻松的掌握企业运营的数据和情况。大量的业务数据无法直接呈现给管理者，管理者也无法从这些海量的数据中获取到有价值的信息，而商业智能BI工具可以解决这个问题。
导读：大数据可以来自方方面面，从生活中的购物交易，到工业上的生产制造；从社交网络媒体信息,到企业化管理决策大数据作为目前IT行业最重要的前进方向之一,已经吸引了众多IT企业的目光。面对海量的数据、不断
现在市面上的商业智能BI软件数不胜数，与此同时，数据可视化工具也多如牛毛，许多厂商在介绍商业智能BI软件时也在对可视化功能进行大肆宣扬。因此有些人会认为，商业智能BI软件就是对数据做可视化展现的工具，忽略了商业智能BI软件的真正意义。
现在，越来越多的人都听说过商业智能BI，很多人认为，BI就是做报表的。其实，报表只是BI的一部分，虽然BI应用的结果通常需要通过报表来展示，但是，BI绝对不等于报表。
1.商业智能系统的目标 商业智能系统是以业务流程管理系统采集的数据为基础，对原始的数据进行加工，给出有利于决策形成的结果，帮助人们正确地进行经营决策。 商业智能系统应能够多时段、多角度、多方法
互联网赋能的核心意义，在于对各业态、各职责形成更为体系与高效的实用价值，上期分享，我们以“BI（即商务智能）”为主题，旨在分解其功能，最终评估是否适应各企业发展。
在当今竞争日益激烈的市场环境中，只有那些利用先进的信息技术成功地收集、分析、理解信息并依据信息进行决策的企业才能获得竞争优势，才是市场的赢家。利用数据来获取的市场洞察并不仅仅是简单的统计报告和财务汇总报表，信息应根据需求在合适的时间被利用，并且帮助企业领导者采取有利于企业和业绩优化的行动。数据已经变成了一个关系到企业业绩和成功的关键战略因素。
商业智能BI软件，是基于信息技术构建的智能化管理工具，能实时地对企业内各个系统，如ERP、CRM、SCM等产生的数据进行整合分析，并给出分析报告，帮助管理者认识企业和市场的现状，做出正确的经营决策。
伴随着新基建的热潮，国家密集出台了一系列的支持政策，明确指向传统经济要借助人工智能、大数据、云计算等科技的赋能，实现转型，并引导社会资本和资源持续对这些领域加注。
无智能，不商业。在智能商业时代，BI正逐渐成为企业的标配。 然后，曾几何时，BI还只是数据达人和IT高手的专属工具。传统BI系统给人的印象，往往是沉重、缓慢、不接地气，并导致很多BI项目最终沦为面子工程，无法为企业创造真正的价值。 那么，在今天这样一个崇尚敏捷和平等的“移动+云”时代，能否让BI在专业和强大的同时，更加轻盈、时尚、易用，让你、我、他，都能随时随地从数据中发现趋势和见解，感受数据的力量，共享顿悟的喜悦？对企业来说，如何让新一代BI系统更快、更好地落地，真正为企业的战略规划和业务创新提供驱动力呢？
数字化高速发展的的今天，企业产生的数据也在与日俱增，很多企业面临着各式各样的数据处理与分析难题，不知道该如何正确处理分析数据。在这种情况下，商业智能（BI）对企业的决策发展的重要性愈发突出了。想知道BI对企业的价值，我们首先需要弄清楚什么是BI。
什么是BI？BI 商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。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
今年5月13日，国家发展改革委发布了“数字化转型伙伴行动”倡议。倡议提出，政府和社会各界联合起来，共同构建“政府引导—平台赋能—龙头引领—机构支撑—多元服务”的联合推进机制，以带动中小微企业数字化转型为重点，在更大范围、更深程度推行普惠性“上运用数赋智”服务，提升转型服务供给能力，加快打造数字化企业，构建数字化产业链，培育数字化生态，形成“数字引领、抗击疫情、携手创新、普惠共赢”的数字化生态共同体，支撑经济高质量发展。
近年来，随着信息技术的迅速发展和金融行业竞争的日益激烈，商业银行对数据建设和智能决策竞争能力的需求越来越迫切。通过运用大数据和人工智能等前沿技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为银行业务决策提供更准确、更合理的依据，这是商业银行普遍面临的问题。上 “BI” 成为了每个商业银行的必选项。
引言 我们曾在之前的快讯里提到，Dataversity 最近上线了一个 What is 系列，介绍了数据科学相关的多个概念，之前我们曾介绍了大数据与数据科学（可直接点击阅读），今天介绍的是机器学习和商务智能。 本文是 TDU 执行校长杨老师在 TalkingData 内部资讯平台 Furion 上分享的两个专题总结，分别介绍了国内外知名学者、媒体对 Machine Learning 和 Business Intelligence 的定义，杨老师也谈了自己的理解。 什么是机器学习？ Cynthia 导读：
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随着信息化的发展，越来越多的企业开始选择商业智能BI软件。市场对于商业智能BI需求的增大，使得BI厂商之间的竞争也逐渐增大，现在商业智能BI进入到了一个快速发展的阶段，市面上出现了非常多的商业智能BI软件。作为一个即将要进行商业智能BI软件选型的企业，应该如何挑选适合自己企业的商业智能BI软件呢？
什么是BI？这应该是很多刚刚接触BI的读者最想了解的问题。BI即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。商业智能的概念最早在1996年提出。当时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技术及其应用。
在大数据概念“泛滥”的今天，BI对于企业的价值越来越明显，然而大部分的企业还在这条路上探索。
现在越来越多的企业开始使用商业智能BI软件，用来整合企业中现有的各种数据，对这些数据按照不同的需求进行处理分析，并快速准确地形成分析报告，为企业决策提供数据支持，帮助企业做出明智的业务经营决策。
自“十四五”规划将“加快数字化发展，建设数字中国”单独成篇，从国家战略层面明确了数字化转型的重要性，国家层面有关支持数字经济发展的顶层设计与配套政策此后相继出台。2023年3月1日，中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》，明确了数字中国建设按照“2522”的整体框架进行布局，即夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。商业智能（BI）作为将数据转化为信息和知识解决方案的工具，在建设数字中国的“五位一体”融合上，能够以行业需求为导向形成数据应用，在以下多个方面发挥作用：
大家好，我是来自永洪科技的数据分析师刘宇翔。我今天分享的主题是，释放数据价值，人人都是数据分析师。
近日，葡萄城正式发布Wyn Enterprise 商业智能分析软件，这是一款前所未有的商业智能软件，将 BI 和报表融为一体。
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