写在前面

本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!

本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系

解答

商业智能( Business Intelligence,BI)是一个统称,指的是用于支持制定业务决策的技能、流程、技术、应用和实践。
商业智能对当前数据或历史数据进行分析,在理想情况下辅助决策者制定未来的业务决策。
商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力( insight),促使他们做出对企业更有利的决策。
从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP等技术的综合运用。

补充

商业智能和数据仓库的区别

大多数的数据仓库是为了挖掘某种商业价值而创建的,但是商业智能和数据仓库之间的区别在于商业智能是定位于生成可向业务用户交付的产品,而数据仓库的目标只是着眼于对数据进行结构化的存储和组织,所以对于数据仓库,还需要OLAP技术,才能完成数据仓库到商业智能的转换过程。对于数据仓库来说,可以只关注数据本身,不需要专门考虑业务,而商业智能则更主要的是基于数据仓库的数据从业务的角度进行分析。
商业智能主要使用到数据仓库技术和OLAP技术。商业智能系统通过对数据仓库的数据进行数据选择、抽取、加载后,使用数据挖掘方法提取知识,再用BI报表将知识呈现给决策者供其参考

优秀的商业智能系统应该满足以下4个特性

  1. 准确:准确性的意义是数据是可信的;
  2. 及时:及时性意味着数据可定期获取;
  3. 价值高:价值高表示对商业用户有用;
  4. 可操作:可操作性是指信息可以用于业务决策过程。

Q.E.D.


Apache Spark Contributor