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[资讯] 知乎上关于BI商业智能的几点探讨

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发表于 2014-11-19 10:06:11 | 显示全部楼层 |阅读模式

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1BI与数据仓库(DW)之间的关系是怎么样的?
回答这个问题有一个很恰当的比喻,房子和地基——数据仓库是BI的地基:数据仓库将数据抽取过来,清洗完,整合到主题域和多维模型里,然后BI就可以基于主题域和多维模型做各种分析了。如果这个地基(数据仓库)没做好,整个房子(BI项目)就很容易倒塌。
2BI系统主要是为了帮助企业解决什么样的问题?如何解决?
1)以前发生了什么——可以用固定报表、各种图标、仪表盘、计分卡等实现;
2)为什么发生——可以用例外分析、即席查询、OLAP分析和数据挖掘实现;
3)现在发生了什么——可以用EII技术、预警和自动激发短信等工具来实现;
4)将来会发生什么——可以用预测分析、数据挖掘等来实现;
5)控制未来发展的方向,将活动控制到正确的道路上来——可以用过程分析、过程监控、统计过程控制(SPC)等实现。
从另一方面来看,可以这样看:
支持战略决策,通过数据反映宏观和公司的运营状况,帮助领导做出正确的战略决策,起到参谋的作用。
优化业务,通过数据与业务的结合,发现可优化的环节和总结出优化方法,提高运营效率和公司输出。
业务管控,业务模式成熟后,通过BI系统与其它系统对接,打通,形成循环,通过数据化管理,保证业务运营行在正确的轨道上。
3、大数据、云计算和商业智能这三者的关系到底如何,以后的发展前景有什么看法?
云计算:着重于存储(物理内存,存储)
大数据:着重于数据,在云计算的基础上将数据整合与存储
商业智能:在大数据的基础上,进行数据建模,数据挖掘,然后在Dashboard上展示出规律
4BI中的多维数据模型和OLAP的实用价值在哪?
1)让分析人员可以快速地从不同的角度感知数据的情况。 在数据量大且维度指标众多的情况下,人的记忆力往往有限,只能记住某些方面,无法客观地了解全局多个角度,OLAP可以提供帮助
2)在决策时,可以方便让参与决策的人员(不一定是专业分析人员)汇聚讨论的焦点。通过维度组合及条件过滤,很容易抽丝剥茧,验证各自的想法。而对静态的固定报表,由于无法深入下去,所以讨论往往没有达到关键点就作罢
原文出自FineBI商业智能解决方案官网 www.finebi.com


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