bi-businessintelligence簡介(編輯修改稿)
2025-07-26 08:25 本頁面
【文章內容簡介】 的數(shù)據(jù)轉變?yōu)闃I(yè)務人員需要的信息?大部分的答案是報表系統(tǒng)。簡單說，報表系統(tǒng)已經可以稱作是BI了，它是BI的低端實現(xiàn)?，F(xiàn)在國外的企業(yè)，大部分已經進入了中端BI，叫做數(shù)據(jù)分析。有一些企業(yè)已經開始進入高端BI，叫做數(shù)據(jù)挖掘。而我國的企業(yè)，目前大部分還停留在報表階段。l 數(shù)據(jù)報表不可取代傳統(tǒng)的報表系統(tǒng)技術上已經相當成熟，大家熟悉的Excel、水晶報表、Reporting Service等都已經被廣泛使用。但是，隨著數(shù)據(jù)的增多，需求的提高，傳統(tǒng)報表系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)也越來越多。1. 數(shù)據(jù)太多，信息太少密密麻麻的表格堆砌了大量數(shù)據(jù)，到底有多少業(yè)務人員仔細看每一個數(shù)據(jù)?到底這些數(shù)據(jù)代表了什么信息、什么趨勢?級別越高的領導，越需要簡明的信息。如果我是董事長，我可能只需要一句話:目前我們的情況是好、中還是差?2. 難以交互分析、了解各種組合定制好的報表過于死板。例如，我們可以在一張表中列出不同地區(qū)、不同產品的銷量，另一張表中列出不同地區(qū)、不同年齡段顧客的銷量。但是，這兩張表無法回答諸如“華北地區(qū)中青年顧客購買數(shù)碼相機類型產品的情況”等問題。業(yè)務問題經常需要多個角度的交互分析。3. 難以挖掘出潛在的規(guī)則報表系統(tǒng)列出的往往是表面上的數(shù)據(jù)信息，但是海量數(shù)據(jù)深處潛在含有哪些規(guī)則呢?什么客戶對我們價值最大，產品之間相互關聯(lián)的程度如何?越是深層的規(guī)則，對于決策支持的價值越大，但是，也越難挖掘出來。4. 難以追溯歷史，數(shù)據(jù)形成孤島業(yè)務系統(tǒng)很多，數(shù)據(jù)存在于不同地方。太舊的數(shù)據(jù)(例如一年前的數(shù)據(jù))往往被業(yè)務系統(tǒng)備份出去，導致宏觀分析、長期歷史分析難度很大。因此，隨著時代的發(fā)展，傳統(tǒng)報表系統(tǒng)已經不能滿足日益增長的業(yè)務需求了，企業(yè)期待著新的技術。數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的時代正在來臨。值得注意的是，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的目的是帶給我們更多的決策支持價值，并不是取代數(shù)據(jù)報表。報表系統(tǒng)依然有其不可取代的優(yōu)勢，并且將會長期與數(shù)據(jù)分析、挖掘系統(tǒng)一起并存下去。l 數(shù)據(jù)挖掘看穿你的需求廣義上說，任何從數(shù)據(jù)庫中挖掘信息的過程都叫做數(shù)據(jù)挖掘。從這點看來，數(shù)據(jù)挖掘就是BI。但從技術術語上說，數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)特指的是:源數(shù)據(jù)經過清洗和轉換等成為適合于挖掘的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)挖掘在這種具有固定形式的數(shù)據(jù)集上完成知識的提煉，最后以合適的知識模式用于進一步分析決策工作。從這種狹義的觀點上，我們可以定義:數(shù)據(jù)挖掘是從特定形式的數(shù)據(jù)集中提煉知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘往往針對特定的數(shù)據(jù)、特定的問題，選擇一種或者多種挖掘算法，找到數(shù)據(jù)下面隱藏的規(guī)律，這些規(guī)律往往被用來預測、支持決策。關聯(lián)銷售案例:美國的超市有這樣的系統(tǒng):當你采購了一車商品結賬時，售貨員小姐掃描完了你的產品后，計算機上會顯示出一些信息，然后售貨員會友好地問你:我們有一種一次性紙杯正在促銷，位于F6貨架上，您要購買嗎?這句話決不是一般的促銷。因為計算機系統(tǒng)早就算好了，如果你的購物車中有餐巾紙、大瓶可樂和沙拉，則86%的可能性你要買一次性紙杯。結果是，你說，啊，謝謝你，我剛才一直沒找到紙杯。這不是什么神奇的科學算命，而是利用數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)規(guī)則算法實現(xiàn)的系統(tǒng)。每天，新
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