说起BI，你了解清楚吗？

商业智能（BI），又称商业智能或商业智能，是指利用现代数据仓库技术、在线分析处理技术、数据挖掘和数据展示技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能通常被理解为一种将企业现有数据转化为知识以帮助企业做出明智业务决策的工具。这里讨论的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账户、客户和供应商等数据，来自企业行业和竞争对手的数据，以及来自企业运营所在的其他外部环境的各种数据。商业智能可以协助的业务运营决策可以是可操作的，也可以是战术和战略的。为了将数据转化为知识，使用了数据仓库、在线分析处理 (OLAP) 工具和数据挖掘等技术。所以从技术的角度来看，商业智能并不是一种新技术，

可以认为，商业智能是对商业信息进行收集、管理和分析的过程，其目的是使企业的各级决策者能够获得知识或洞察力，从而使决策对企业更有利。商业智能一般由数据仓库、在线分析处理、数据挖掘、数据备份与恢复等部分组成。商业智能的实施涉及软件、硬件、咨询服务和应用程序。其基本架构包括三个部分：数据仓库、在线分析处理和数据挖掘。

因此，将商业智能视为一种解决方案更为合适。商业智能的关键是从不同企业操作系统的众多数据中提取有用的数据，对其进行清洗以保证数据的正确性，然后经过Extraction、Transformation和Load，即将ETL流程合并到一个企业中中间数据仓库，以获取企业数据的全局视图。在此基础上，使用合适的查询分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析处理（此时信息成为辅助决策的知识），最后呈现给管理者支持经理的决策过程。

许多供应商都活跃在商业智能（以下简称 BI）领域。事实上，满足用户需求的 BI 产品和解决方案必须建立在一个稳定的集成平台上，该平台提供用户管理、安全控制、与数据源的连接以及访问、分析和共享信息的能力。BI平台的标准化也很重要，因为它关系到与企业各种应用系统的兼容性。如果无法解决兼容性问题，BI 系统将无法正常运行。

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上面提到了很多技术术语。这些BI“俚语”你知道多少？

OLAP：又称多维分析，提供多维数据管理环境。它的典型应用是业务问题的建模和业务数据分析。OLAP 是一种软件技术，它使分析师、经理或高管能够从多个角度快速、一致和交互地访问信息，从而更深入地了解数据。OLAP的目标是在多维环境中满足决策支持或满足特定的查询和报告要求，其技术核心是“维”的概念

数据挖掘：也译作数据挖掘、数据挖掘。它是数据库中知识发现（简称 KDD）的一个步骤。数据挖掘一般是指通过算法发现隐藏在大量数据中的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学相关，通过多种方法实现这些目标，包括统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别。

数据仓库和数据集市：预配置的软件，包括数据转换、管理和访问，通常还有一些业务模型，例如财务分析模型。

数据仓库是一个战略集合，它支持企业各级决策过程的所有类型的数据。它是为分析报告和决策支持目的而创建的单一数据存储。为需要商业智能的企业提供有关业务流程改进、监控时间、成本、质量和控制的指导。

数据集市，又称数据市场，旨在满足特定部门或用户的需求，以多维度的方式存储，包括定义的维度、待计算的指标、维度级别等，以生成数据决策用户分析需求。立方体。在范围方面，数据是从企业范围的数据库、数据仓库或更专业的数据仓库中提取的。数据中心的重点是满足专业用户群体在分析、内容、性能和易用性方面的特定需求。数据中心的用户希望数据以他们熟悉的术语来表示。

ETL，英文Extract-Transform-Load的缩写，用于描述数据从源端提取、转置、加载到目的端的过程。ETL 一词在数据仓库中更常用，但它的对象并不限于数据仓库。

NLP（自然语言处理）是人工智能（AI）的一个子领域。自然语言是人类智能的结晶，自然语言处理是人工智能中最难解决的问题之一。自然语言处理的研究也充满魅力和挑战。

批量处理。批处理数据处理是处理一段时间内收集的大量数据的有效方法。

分布式文件系统。由于大数据太大而无法存储在单个系统上，分布式文件系统提供了一种数据存储系统，有助于跨多个存储设备存储大量数据，并有助于降低存储大量数据的成本和复杂性。批量处理。批处理数据处理是处理一段时间内收集的大量数据的有效方法。