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数据质量数据质量与商业智能

数据质量在商业智能中扮演着至关重要的角色。通过与数据探查、清洗和监测活动以及MDM流程集成，确保数据资产的准确度和价值得到提升。数据探查帮助数据管理员和仓库管理员在数据进入MDM系统前，迅速识别并分析数据异常，加速MDM实施的价值获取。

数据质量与商业智能 数据质量角色 对于增强数据资产准确度和价值而言，将数据质量规则与活动（探查、清洗和监测）和MDM流程相集成显得十分关键。在启动任何MDM项目之前，您都需要了解源数据的内容、质量和结构。

主要体现在以下几方面 可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。数据挖掘算法 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。

商业智能，犹如洞悉商业世界的锐利双眼，通过深入挖掘数据和智能分析，助力企业实现精确决策。 智能商业将智能分析融入企业业务流程的各个环节，推动全面智能化运营。 尽管商业智能与智能商业看似相近，但它们在作用和应用上存在明显差异。

数据科学和商业智能工具的用武之地

公司需要分析他们收集的所有数据 - 这就是数据科学和商业智能工具的用武之地。随着企业处理越来越多有关其运营和客户的信息，实时分析变得越来越重要。仅举一个例子，Gartner 预测，在三年内，普通人每天将与机器人进行更多的互动，而不是与他们的浪漫伴侣进行互动。但收集所有这些信息还不够。

数据科学和人工智能：博士学位在处理和分析大规模数据以及开发人工智能技术方面具备专业知识。您可以在数据科学、机器学习、深度学习、自然语言处理等领域从事研究、开发和应用工作。 金融与咨询：博士学位持有者在金融和咨询行业中也有用武之地。

硕士生必须通过博士生考试。根据《中国博士生入学考试管理规定》，博士生入学考试分为笔试初试、面试，部分高校和科研院所还接受部分考生的入学审核方式。在任何情况下，你都必须参加考试，但考试的形式和内容各不相同。博士是最高级别的学术资格，具有重大的发展优势。

商业智能就是利用数据挖掘技术开发积累的数据信息，使之变成可以利用的知识。例如利用库存数据分析市场变化规律，发现市场异常现象，研究仓库作业的优化方案等等。信息是作用在于应用，在于支持决策。在低水平的应用中，往往是系统采集数据，人工进行决策。

总结下来，在德勤的分析看来，真正会制约或者成为大数据发展和应用瓶颈的有三个环节：第数据收集和提取的合法性，数据隐私的保护和数据隐私应用之间的权衡。任何企业或机构从人群中提取私人数据，用户都有知情权，将用户的隐私数据用于商业行为时，都需要得到用户的认可。

数据孤岛困境不复,自助式BI(商业智能)来破局

1、在数字化时代，数据孤岛的问题如同一座无形的壁垒，困扰着组织在远程工作和多设备环境中的信息流通和决策效率。面对数据碎片化、各部门之间的信息壁垒，自助式BI（商业智能）正逐渐成为打破这个困境的创新解决方案/。

2、虽然自助式BI工具在某些场景下颇具吸引力，但企业级项目需要专业的数据仓库和IT支持。派可数据的商业智能平台，正是为了解决这些问题，它提供了一站式的解决方案，帮助客户成功实施项目，避免了项目失败的风险。在BI的演进历程中，我们见证了从早期的报表生成工具到智能分析的飞跃。

3、bi系统可以提高企业的数据处理、数据分析效率，能将企业现有的数据进行有效的整合，为管理者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。