商业智能大数据商业智能（大数据商业智能发展的特点）

大数据和BI商业智能有何区别?有何相关_bi商业智能是做什么的

1、之所以要区分大数据应用与BI（商业智能），是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。BI（）即商务智能，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。

2、大数据和BI两者的区别 BI（BusinessIntelligence）即商业智能，它是企业数据化管理的一整套的方案，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，解决的是管理运营战略的问题。

3、数据来源 大数据与BI的数据来源侧重点是不同的，BI的数据来源一般为企业内部信息化系统中的数据，大数据的数据来源不仅包含企业内部的信息化系统的数据，还包括各种外部系统、机器设备、数据库的数据。大数据的数据来源更广泛，而且数据多来自于云端，可无限扩展。

4、BI直译就是商务智能，也是以数据作为基础，通过数据的分析得出数据报表，之后对企业的经营决策提供参考。

5、对于非结构化的数据，BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。业务场景除了在IT信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。

商业智能主要包括以下哪几种技术

商业智能在技术上可以分为数据处理、业务模型、操作界面、用户管理、业务仪表板等多个模块。涉及到的技术集中在大数据、OLAP、多维数据模型、图形页面交互（GUI）等。

商业智能并非全新的技术，而是现有技术如数据仓库、OLAP和数据挖掘的综合应用，它的实现涉及到软件、硬件、咨询服务以及定制的应用架构，主要包括数据仓库、OLAP和数据挖掘三大模块。这些解决方案由业界领先的IT公司如微软、IBM、Oracle、SAP、Informatica、Microstrategy、SAS和Royalsoft等提供。

商业智能的技术体系主要有数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（Data Mining，DM）三部分组成。数据仓库是商业智能的基础，许多基本报表可以由此生成，但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。

数据挖掘，数据挖掘即数据库中的知识发现，是一个在数据中提取出有效的、新颖的、有潜在实用价值和易于理解知识模式的高级过程。数据挖掘技术以企业拥有的大量数据为对象，通过抽取、转换、装载等数据处理方法，发现数据的关联与趋势，探寻出其中的业务规律和模式，在关系数据库中存储多维数据集数据。

商业智能：指通过多种技术进行分析和展现，用以获取数据中的商业价值的技术，包括现代数据仓库技术、在线分析技术、数据挖掘和数据展现等技术。传统的商业只能产品通常是由业务部门提出需求，IT或技术部门负责整体设计，然后按照需求进行开发，最终交付给业务部门进行培训和使用。

商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（GartnerGroup）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。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。

什么是AI,叫人工智能,和BI,商业智能有什么区别?

1、人工智能AI（Artificial Intelligence），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。用通俗的话来说就是研究如何让计算机拥有一定的人类的智能，去做人能够做的事。

2、未来，AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。

3、人工智能（AI）是一门探索如何让机器模拟、扩展人类智能的科学技术，涵盖理论、方法、技术和应用系统的研究。简单来说，AI旨在让计算机具备类似人类的认知能力，执行诸如学习、推理、感知等任务。随着技术的进步，AI已经能够吸收大量信息，并在一定程度上模拟学习过程，在某些领域甚至超过了人类的能力。

数据科学在应用上将逐渐取代已知的商务智能与什么

1、大数据和商业智能的共同之处 大数据包括两部分：数据的存储，数据的利用。数据的存储，相比以前的“关系型数据库”，只是数据量大了，数据格式丰富了，存储方式不同了。数据的利用，相比于“商业智能， 同样是对数据的分析利用，大数据只是处理的数据丰富了，所以应用前景更大了。

2、首先，它从商务智能的概论出发，介绍了核心技术，如统计学、机器学习、数据库和人工智能等多学科交叉的知识。接着，章节转向商务智能与知识管理的关系，以及其在实际应用中的策略。数据挖掘的基础、目的任务和技术方法是本书的核心内容，包括web挖掘技术在电子商务中的应用实例，展示了其在实践中的重要性。

3、数据开发工程师：负责数据接入、数据清洗、底层重构，业务主题建模等工作；大数据整体的计算平台开发与应用；大数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。