BI（商业智能）

BI与列表中其他两种智能的不同之处在于呈现的理念。BI 主要是关于如何使用从分析中获得的洞察力来采取行动。BI 工具包括以下项目：

1、图形和图表

2、书面报告

3、电子表格

4、仪表板

5、简报

6、分享见解的会议

BI是最终产品

商业智能在事物流中与数据仓库和分析系统有很多交互。信息可以从仓库输入到分析包中，从分析软件中出来，然后返回到存储和 BI。一旦创建了BI产品，信息可能会再次反馈到数据存储和仓库中，值得注意的是，BI不一定是传统意义上的最终产品。以 观远BI 为例，例如服装零售商的仪表板在 观远BI 可能包含来自社交媒体、海外买家、库存、商店销售、焦点小组和时装秀的最新趋势定位数据。半小时后返回仪表板，您可能会看到显示的不同信息，因为趋势在该时间范围内发生了变化。

什么是数据仓库

它们有时与存储组合在一起，但许多组织将两者区分开来。区别主要在于长期存储的数据、入库和存储即用的数据。但是，一些组织没有区分这种区别，并且仓储可以在流程的任何步骤进行。数据在采集后立即存储，因此可以重新扫描原始数据进行分析。这是防止数据被过程破坏的极好保护，因此原始信息可能无法恢复，并且数据也将存储在项目中间。例如，它可以在执行多次分析后存储。这样可以确保存储解析器的结果，以防需要再次引用它们。它还避免了 BI 包中的损坏问题。

最后，数据通常是在承诺用作 BI 之后存储的。报告、图表、仪表板和电子表格的每日状态都可以带入仓库，用于永久记录、法律、历史和审计目的。

数据分析

对于许多人来说，分析是业务中最性感的部分。在这里，统计方法和计算机编程技术相结合，以研究数据并得出可能的见解。该工具集大部分来自统计领域，适用于数据的通用方法包括：

1、线性回归

2、贝叶斯分析

3、频率研究

4、网络分析

5、假设检验

6、聚类

7、相关性

运行分析通常涉及大量准备工作。数据可能必须正确格式化才能让机器读取。可能还必须对其进行过滤以检查重复、错误和其他麻烦的缺陷。所有这些都必须尽可能地保持数据完整性。

分析完成后，在所有的东西都入库和BI包之前还有很多工作要做

应进行进一步分析以验证数据。数据科学家通常会保留一部分数据集进行比较，如果分析结果与实际数据之间存在根本性偏差，则可以将其作为回到实验室并找出分析问题所在的线索。还要考虑在进入 BI 阶段之前是否值得探索不同形式的分析。

在现代世界中处理数据远非一个动作甚至是一组动作

企业现在将流程分解为多个部分，因为在此过程中有许多责任。一个称职的数据仓库方法可确保信息不会丢失。熟练的分析将尽量避免诸如社会和统计偏差、过度拟合和欠拟合、再现性失败和自我参照等问题。良好的商业智能使用可确保信息到达决策者手中，并为数据驱动的文化提供动力。观远BI就这样吧，这么多公司都选择了。

关于 观远BI

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