商业智能平台 商业智能平台排名

大数据和商业智能的关系是什么？

如今，数据化转型已经成为了企业进行精细化管理的重头戏，十年前我们有OA、ERP，但是随着企业管理质量和要求的不断提高，单一的ERP系统可能已经满足不了一些大型企业的管理需求，难以支持现代化的企业数据运营。

大数据和商业智能的关系从应用上来讲，商业智能是一套完整解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。大数据的侧重点在于海量数据处理，主要是对非结构化的数据进行处理。大数据是传统数据库、数据仓库、BI概念外延的扩展，手段的扩充，不存在取代的关系，也并不是互斥的关系。

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3种获取信息的方式

大数据和商业智能（BI）的关系是相辅相成的。大数据提供了庞大的数据资源，而商业智能则是一种技术和过程，通过提取、整理和分析这些数据，将复杂的信息转化为具有战略价值的洞察力，帮助企业做出明智的商业决策。

商业智能能够从大数据中提取有价值的信息，并将其转化为可执行的洞察力，从而实T——Time-bound 时间限制现数据驱动的决策。大数据和商业智能的结合，可以使企业更好地了解业务状况，发现市场趋势，识别潜在风险，优化运营流程，提高效率等。

在线报表设计器-如何选择适合自己的Web报表工具

在自己选择的主赛道上做到

现在流行的免费报表工具有哪些

亿信ABI是国内较早的BI软件，功能覆盖从补录、数据处理到数据分析，发展历史较久，稳定性和全面性都不错。

国内外报表工具层出不穷。有收费的,有免费的,对于普通用户来说,免费的比收费的更高;而收费的对于企业来说则更能适应复杂的任务。

我了解一下思迈特软件Smartbi报表工具。它针对企业客户、系统集成商SI、软件开发商ISV推出的产品。该产品以“真Excel”为特色,了企业软件必须登陆WEB浏览器的传统习惯,允许用户在Excel插件的帮助下,即可完成数据分析应用的设计,并发布到WEB应用中。

设计统计图时能够做到真正的所见即所得,不需要预览就能够看到统计图的展现结果,更适合做统计图的布局等。不过因为用了Excel,报表设计器通常只能在windows上运行,另外对资源要求也较高,的JVM至少要16G内存。

报表工具思迈特软件Smartbi的功能也非常完善,报表、填报、BI一应俱全。这也是国内产品的标配能力。与众不同的是,报表工具思迈特软件Smartbi的报表设计采用真“Excel”架构,也就是Excel插件方式开发报表,比类Excel设计器学习成本更低,常用作方式、函数使用等完全是Excel中的用法。

思迈特软件Smartbi这两年在BI行业很好。在国产BI中排名前3的厂商。它的企业版是要按项目收费的,个人版却是免费的!感兴趣的朋友试用一下,就知好不好了。

报表工具靠不靠谱,来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发,凝聚大量商业智能实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

思迈特软件Smar报表工具思迈特软件Smartbi部署采用ja的web应用方式,服务端对环境没有限制。功能比较齐全,像复杂报表、数据录入、统计图展示都支持,而且现在带了Word和PPT插件,开发出来的报告格式效果比较好。tbi个人用户全功能模块长期免费试用

Smartbi一站式大数据分析平台

免费报表软件有哪些？

免费报表软件有很多,例如思迈特软件Smartbi。具有Dashboard仪表盘、Query灵活查询、企业Web报表、Analysis分析、Mobile移动应用、Off分析报告插件、xQuery自助分析、dataIn数据采集、DataMining数据挖掘等丰富的功能,用户可以更直观便捷地获取信息,并开创性地把各种技术整合到一个集成环境中。

Smartbi从报表开发的数据准备、样式设计、数据计算、数据可视化、互动逻辑、共享发布六大步骤上都有特色的功能,充分利用了Excel的现有能力,堪称企业报表平台的解决方案专家。尤其集成了Excel和ECharts后,使得Smartbi具有丰富的展现力、强大的互动性(基于单元格和对象的数据模型)、超级灵活的布局能力,而且这些都可以在Excel界面上全部完成。

集群:提高系统性能和可靠性

高一致性:所有通过Smartbi产品进行的配置和文件都可以随时同步到集群的各个。

高可用性:支持所有单机功能。单一宕机后,系统仍可正常访问。

强扩展性:基于良好的架构设计,随着的增加,系统所支持的并发几乎呈线性增长,且每个的负载更加均衡。

广州思迈特软件有限公司(Smartbi)成立于2011年,致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案,以提升和挖掘企业客户的数据价值为使命,专注于商业智能(BI)与大数据分析软件产品与服务。

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报表软件靠不靠谱,来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发,凝聚大量商业智能实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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如何选择适合自己的Web报表工具

目前各类报表都有很多选择,用户如何选择适合自己企业的WEB报表工具?本文从用户角度分析如何选择WEB报表。选择WEB报表主要从如何角度分析:1、报表运行在什么作系统上。如果要跨作系统,选择纯JAVA报表。2、是否支持从多数据库中报表数据。如果您要整合企业内分散的数据源,这一点就很重要。3、是否非常方便快速生成报表。有些报表工具,在制作复杂格式报表时,可显示其优势,但在做一些基本常用的报表时却跟复杂报表一样费时费力。所以好的报表工具应在制作简单、复杂报表时都很方便。4、是否可以制作各类复杂报表、图表等,是否支持多级交叉报表。5、是否支持自定义。用户是否可以方便自定义报表。在业内,其它报表工具、组件,一般是为了解决在项目中处理一些复杂式报表为目的,它们接受用户程序传过来的参数(如报表条件),然后通过引擎将报表数据展现出来。这些报表工具比较适合集成在项目中,实现一些复杂的报表。这里,我给大家介绍比较有代表性的一个产品:蓝葵JAVA报表。相对于市场上大部分的报表工具、组件,蓝葵JAVA报表还是有比较明显的优势的。1、完整的运行平台蓝葵JAVA报表本身是蓝葵商业智能平台中的一个模块,它具有了平台的优势,包括用户管理、授权管理等,用户可以直接使用,无需二次开发。而其它报表工具,一般是以组件或控件的方式提供给开发商来二次开发的,用户无法直接使用。2、支持在线自定义参数现在很多报表工具,虽然了支持自定义,但走的技术路线是:C/S模式的报表设定器->生成XML报表模板->发布到WEB中->通过程序(JSP)向报表引擎中传入参数(报表条件等)->报表引擎处理、展现数据。这种报表也支持自定义,即通过他们的报表设计器来自定义报表模板,但是需要发布、需要手工编写JSP页面来调用报表引擎,需要在JSP中编辑条件输入框,然后处理条件值,传给报表引擎。这些作,对于最终用户来说都很难办到。相比,蓝葵JAVA报表的Web报表设计器,可以在线自定义WEB报表,全智能化生成报表条件,并支持在线发布报表、分配报表权限。整个过程用户不用写一行代码,也不用重新发布WEB应用。3、智能化的报表生成向导和报表在线设计报表制作过程完全基于WEB作,用户可以在多个客户端同时开发报表。另外,通过在线报表设计器,可以在线定制各类复杂的WEB报表,包括分组报表、图表报表、交叉报表等,并可方便进行报表发布、预览等。4、支持多个数据库间表的关联查询,支持多个数据库中数据展现在同一报表蓝葵JAVA报表支持多个数据库(并且支持跨数据源取数,例如Microsoftsqlserver和Oracle)间表的关联查询,支持内连接及左外联接。并且关联查询的子数据源可以是非SQL获取(如存储过程获得)。如电信行业,其计费系统与业务系统的数据库一般分为两个数据库,且数据库类型也有可能不同,但经常需要对这两个数据库中的数据表进行关联查询获取所需数据。

阿里巴巴 商业智能部 怎么样？

1. 需求分析：需求分析是商业智能软件实施的步，在开展其他活动之前，必须明确企业对商业智能软件的期望和需求，包括要分析的主题以及每个主题可能查看的角度（维度）；需要发现企业内哪些潜在的规律。一定要明确企业的需求。2. 数据仓库建模：对企业的需求进行分析后，要建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，规划系统的应用架构，并根据分析主题对企业各类数据进行了组织和分类。3. 数据提取：在建立企业数据仓库后，必须将数据从业务系统提取到数据仓库中，在抽取过程中，必须对数据进行转换和清洗，以满足分析的需要。4. 建立商业智能分析报表：商业智能分析报表需要专业人员按照用户制定的格式进行开发，用户也可以自行开发（开发方法简单快捷）。5. 用户培训和数据模拟测试：对于开发使用分离式商业智能软件，用户的使用相当简单，只需点击作即可分析具体业务问题。6. 系统改进和完善：每个系统的实施都是需要不断完善的，商业智能软件也是，用户在使用一段时间后，可能会提出越来越多的具体要求，此时，需要按照上述步骤对系统进行重构或改进。

阿里巴巴商业智能部还是很不错的。

总体概要-整个商业分析的主要内容，包公整体的框架和逻辑

2、拆分问题阿里巴巴

阿里巴巴控股有限公司（简称：阿里巴巴）是马云带领下的18位创始人于1999年在浙江省杭州市创立的公司。

阿里巴巴经营多项业务，另外也从关联公司的业务和服务中取得经营商业生态系统上的支援。业务和关联公司的业务包括：淘宝网、天猫、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴交易市场、1688、阿里妈妈、阿里云、蚂蚁金服、菜鸟网络等。

阿里巴巴致力于让天下没有难做的生意，开拓数字经济时代的商业基础设施，助力消费市场繁荣，推动各行各业走向数字化、智能化。

大数据时代，又如何向身边的人解释什么是商业智能 BI

MECE分析法即把一个工作项目分解为若干个更细的工作任务的方法

目前，商业智能BI（即Business Ince简称BI）是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。商业智能BI的主要作用是将企业中不同业务信息系统例如 ERP、CRM、OA 等数据打通并进行有效的整合（打通业务系统），再利用合适的查询工具和分析工具快速准确的提供报表等可视化分析（查询与报表可视化分析），为企业提供决策支持。目前国内外主流的商业智能BI有tableau，powerbi，派可数据等。

市场分析-竞争者分析-用户分析

早期在1958年，IBM 研究员Hans Peter Luhn将商业智能BI比如小米通过销售改进、加大市场推广、增强产品研发能力这三种方式使出货量要达到去年的150%。定义为：“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。”这期间出现的信息系统（EIS）和决策支持系统（DSS）等技术应用正是商业智能BI的前身。

在，Howard Dresner将商业智能BI描述为：“使用基于事实的决策支持系统，来改善业务决策的一套理论与方法。”

商业智能解决方案有哪些？

劣势：

比如用于销售模块可以分析销售数据，挖掘市场需求；用于客户分析可以分析用户行为，精准营销；用于财务分析可以分析财务数据，预估风险之类的。

案头研究-用户调研-实地考察

具体的比如通过商业智能系统FineBI平台，可以进行销售、回款、应收1996 年，咨询机构 Gartner 提出 商业智能BI 的定义：“一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、 数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用。“商业智能BI 为企业提供迅速分析数据的技术和方法，包括收集、 管理和分析数据，将数据转化为有价值的信息，并分发到企业各处。让企业的决策有数可依，减少决策的盲目性， 理性地驱动企业管理和运营。款、可售库存、推盘、动态成本、杜邦分析、资金等各类细分主题的分析，以地图、环比图、漏斗图等特征图表配以钻取联动显示，较好地从数据中观测销售过程出现的问题。

财务方面也可以通过FineBI建立绩效指标库和行业或指标库作为财务分析的数据源，在绩效考核模型、投资评估模型、财务风险模型、经营分析模型的基础上分别建立资产主题、盈利主题、资金主题、收入主题、成本费用主题、存货主题等。通过这些分析主题对企业进行进度和经营预警，从而达到对企业战略的控制。

房地产行业bi是什么意思

使用简单:可在平台中通过简单的作快速配置集群环境,其中的增删支持热部署。此外,还可在平台中各个的运行情况和日志。

房地产行业bi就是针对房地产行业优化过的商业智能BI，商业智能BI（即Business Ince简称BI）是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。商业智能BI的主要作用是将企业中不同业务信息系统例如 ERP、CRM、OA 等数据打通并进行有效问题六：国内大数据公司有哪些？ 大数据包涵很广泛，涉及到很多方方面面，技术难度也很大，国内能做的公司不太多，我知道的有百度、华为、联想、浪潮、电科华云、腾讯、阿里巴巴、中科曙光等。的整合（打通业务系统），再利用合适的查询工具和分析工具快速准确的提供报表等可视化分析（查询与报表可视化分析），为企业提供决策支持。目前国内外主流的商业智能BI有tableau，powerbi，派可数据等。

在现阶段商业智能BI定义确立前，商业智能BI还经历了三个发展阶段：

早期在1958年，IBM 研究员Hans Peter Luhn将商业智能BI定义为：“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。”这期间出现的信息系统（EIS）和决策支持系统（DSS）等技术应用正是商业智能BI的前身。

在，Howard Dresner将商业智能BI描述为：“使用基于事实的决策支持系统，来改善业务决策的一套理论与方法。”

公司的BI指的是行为识别系统（behior identity）。 BI直接反映企业理念的个性和特殊性，是企业实践经营理念与创造企业文化的准则，对企业运作方式所作的统一规划而形成的动态识别系统。

大数据平台的软件有哪些？

数据可视化-派可数据商业智能BI

这个要分好几块来讲，首先我要说明的是大数据项目也是要有很多依赖的模块的。每个模块的软件不一样，下面分别聊一下。

一、大数据处理

当然像是flume，sqoop也都很常用。

这些软件主要是为了解决海量数据处理的问题。软件很多，我只列几个经典的，具体可以自行百度。

二、机2) 功能较多，钻取，图表、动态效果都支持；数据源很丰富；器学习相关

大部分大数据项目都和机器学习相关。因此会考虑到机器学习的一些软件，比如说sklearn，spark的ml，当然还有自己实现的代码。

三、web相关技术

大部分项目也都跑不了一个web的展示，因此web就很重要的，ja的ssh，pyt拆分问题需要用到逻辑树模型hon的django都可以，这个看具体的项目组习惯了。

四、其它

还有一些很常用的东西，个人感觉不完全算是大数据特定使用范围。反正我在做大数据项目的时候也都用到了。

比如说数据存储：redis，mysql。

数据可视化：echart，d3js。

图数据库：neo4j。

再来说说大数据平台的软件或者工具：

1、数据库，大数据平台类，星环，做Hadoop生态系列的大数据平台公司。Hadoop是开源的，星环主要做的是把Hadoop不稳定的部分优化，功能细化，为企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。

2、大数据存储硬件类，浪潮，很老牌的IT公司，控股，研究大数据方面的存储，在国内比较领先。

3、云计算，云端大数据类，阿里巴巴，明星产品-阿里云，与亚马逊AWS抗衡，做公有云、私有云、混合云。实力不，符合阿里巴巴的气质，很有野心。

4、数据应用方面这个有很多，比如帆软旗下的FineReport报表系统和FineBI大数据分析平台等。

帆软是商业智能和数据分析平台提供商，从报表工具到商业智能，有十多年的数据应用的底子，在这个领域很成熟，目前处于快速成长期，但是很低调，是一家有技术有实力而且对客户很真诚的公司。

大数据产品有哪些

R——Relevant 相关联的，行动与问题存在相关性

问题一：目前大数据产品有哪些？ 大数据产品的分类在狭义的范畴里，从使用用户来看，可以是企业内部用户，外部企业客户，外部个人客户等。从产品发展形态来看，从最初的报表型（如静态报表、DashBoard、即席查询），到分析型（OLAP等工具型数据产品），到定制服务型数据产品，再到智能型数据产品等。

普通报表型数据产品过于苍白、可视化能力有限，而分析型数据产品更适合于专业的数据分析师而不是业务或员，使用局限性也越来越大，所为未来的趋势可能是定制服务式和智能式的数据产品。举个例子，像企业级的大数据产品商业智能正是此趋势下的衍生品，发展数年，像国外的SAP，IBM，Oracle厂商，国内的FineBI等都是代表。

问题二：国内真正的大数据分析产品有哪些 大数据产品是有很多的，例如微信的大数据平台，DD打车的平台。

基于数据挖掘技术的舆情监测系统为另外一个十分重要的产品。

很多 ，企业会采用。它的作用，简单来说，就是发现，收集情报，有价值信息。

实施后好处: 1. 可实时监测微博，，博客，，搜索引擎中相关信息2. 可对重点QQ群的聊天内容进行监测3. 可对重点首页进行定时截屏监测及特别页面证据保存4. 对于页面可以找出其所有转载页面5. 系统可自动对信息进行分类6. 系统可某个专题或某个作者的所有相关信息 7. 监测人员可对信息进行挑选，再分类8. 监测人员可以基于自己的工作结果轻松导出制作含有图表的舆情日报周报

问题三：国内真正的大数据分析产品有哪些 国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。

说说更通用的数据分析吧。

大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：

维度：数据存储层――数据报表层――数据分析层――数据展现层

第二维度：用户级――部门级――企业级――BI级

1、数据存储层

数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。

Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。

SQL 2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL 数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。

BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

2、报表层

企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。

3、数据分析层

这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具；

Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；

SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；

SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！

JMP分析：SAS的一个分析分支

XLstat：Excel的插件，可以完......>>

问题四：国内真正的大数据分析产品有哪些 目前，大数据分析工具在金融服务、零售、医疗卫生/生命科学、执法、电信、能源与公共事业、数字媒体/精准营销、交通运输等行业都有着广泛的应用。

问题五：目前大数据在哪些行业有案例或者说应用？ 1、体育行业预测

世界杯期间,谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。其中,百度在小组赛阶段的表现最为亮眼,而进入淘汰赛阶段,百度与微软则以16场比赛15场准确预测的成

绩让人们见识到大数据在预测领域的魅力。从互联网公司的经验来看,只要有体育赛事相关的历史数据,并且与指数公司进行多方合作,就可以在赛事预测领域取得不错的成绩。

2、经济、金融行业预测

2013年,英国华威商学院和美国波士顿大学物理系的研究发现,用户通过谷歌搜索的金融或许可以把脉金融市场的走向,相应的投资战略收益高达326%。而此前,也有专家尝试

通过Twitter博文情绪来预测股市波动。从预测的原理上来看,稳定发展的美国股市是比较适合大数据预测发挥其作用的。

对国内而言,百度推出的中小企业景气指数预测,应用百度海量的搜索数据来刻画我国中小企业运行发展的景气状态,以期能够及时、有效地反映中小企业运行状况,提高经济监测的

全面性和及时性。目前该功能已经上线投入应用。

3、市场物价预测

CPI表征已经发生的物价浮动情况,但数据并不权威。但大数据则可能帮助人们了解未来物价走向,提前预知通货膨胀或经济危机。单个商品的价格预测更加容易,尤其是机票

关的变量相对固定,商品的供需关系在电子商务平台可实时,因此价格可以预测,基于预测结果可提供购买时间建议,或者指导商家进行动态价格调整和营销活动以利益化。

后面还有用户行为预测、个人健康预测、交通行为预测等IBMCognos，OracleBIEE，SAPBO这些产品之前还是不错的，现在来说，产品几乎都没有什么太多的更新和维护了。这边就着重介绍下上面提到的几个不错的产品吧。领域都有涉及，你可以自己好好看看，希望对你有帮助。ruanyun/news/ryyc/n152.aspx

问题七：国内比较好的大数据 公司有哪些 你好，说的是什么领域？数据挖掘、数据研发、数据应用方面都有佼佼者。像商业智能领域的话，国内我比较了解的帆软，一开始做报表软件，做得很好，有比较深的行业基础，后来出的FineBI商业智能软件也延续了FineReport的精华，在行业内比较有代表性，具体的，有官网，可以去了解一下。

问题八：大数据产品主要是用来做什么的 大数据产品有很多，宽泛来讲，大数据产品的作用是对已有数据源中的数据进行收集和存储，在这基础上，进行分析和应用，形成我们的产品和服务，而产品和服务也会产生新的数据，这些新数据会循环进入我们的流程中。当这整个循环体系成为一个智能化的体系，通过机器实现自动化就是一种新的模式，不管是商业的，或者是其他。

而大数据能够实现的应用，可以概括为两个方向，一是精准化定制，二是预测。

精准化定制可以是一些个性化的产品，精准营销，比如互联网推广。

预测主要是围绕目标对象，基于它过去、未来的一些相关因素和数据分析，从而提前做出预警，或者是实时动态的优化。可分为决策支持类的，比如典型的商业智能产品FineBI；风险预警类的,主要用于证券、银行、投资；实时优化类的，比如实时定价。

问题九：国内真正的大数据采集产品有哪些 大数据的应用分为两类

类：基于自身平台的数据采集，现在的三大互联网巨头等拥有大量用户数据，通过自身数据挖掘可以完成。

第二类：基于爬虫或者使用逻辑树模型的优点：类爬虫技术，帮助企业， 采集网络 息，也就是网络信息采集系统，乐趣的“乐”，思维的“思”

其主要应用在于：舆情监测，品牌监测，价格监测，门户网站采集，行业资讯采集，竞争情报获取，商业数据整合，市场研究，数据库营销等领域。

问题十：大数据分析领域有哪些分析模型 IT类或者IT运维流程类的产品工具上线运行一段时间之后，一年会产生十几万、甚至几十万的海量数据，包括告警数据、工单数据等IT运维大数据，需要从这些海量数据中获取更有效、更直接、更有价值的分析数据，更快速、有效的提取有意义的决策依据同样需要工具系统来满足运维大数据的IT数据挖掘、IT数据钻取需求。 RIIL Insight目前是国内定位于IT管理领域的大数据决策分析系统产品，通过建立数据分析模型进行信息提取、统计分析并提出决策依据，是IT运维管理领域的BI。系统通过IT运营管理、IT部门绩效管理、可视化项目管理、资产管理、业务关系管理、供应商软件管理等自定义维度的运行数据进行分析，可快速获取运维管理各方面的直观准确数据，诊断分析问题根源，预判数据走势，洞察全局运维动态。

大数据和商业智能的关系是什么？

上企业级BI的目的，就是为了让每一个决策，都能靠谱的实施，都有据可依，这样企业才能稳步的健康发展。

大数据和商业智能的关系从应用上来讲，商业智能是一套完整解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。大数据的侧重点在于海量数据处理，主要是对非结构化的数据进行处理。大数据是传统数据库、数据仓库、BI概念外延的扩展，手段的扩充，不存在取代的关系，也并不是互斥的关系。

总体来说，通过企业级BI系统，企业可以不断收集和分析内外部数据，结合大数据分析系统或数据仓库平台的支持，实现初步的数据挖掘能力，通过可视化和多角度的交互分析能力提供数据决策，实现业务赋能和企业增长。

大数据和商业智能（BI）的关系是相辅相成的。大数据提供了庞大的数据资源，而商业智能则是一种技术和过程，通过提取、整理和分析这些数据，将复杂的信息转化为具有战略价值的洞察力，帮助企业做出明智的商业决策。

明确问题-拆解问题-安排工作任务-推进工作任务-输出分析报告

商业智能能够从大数据中提取有价值的信息，并将其转化为可执行的洞察力，从而实现数据驱动的决策。大数据和商业智能的结合，可以使企业更好地了解业务状况，发现市场趋势，识别潜在风险，优化运营流程，提高效率等。

帆软的竞争对手是谁

大数据和商业智能的关系可以概括为“数据是基础，分析是手段，决策是目标”。大数据提供了丰富的数据资源，商业智能提供了深入的数据分析和洞察，共同推动企业的进步和发展。

众所周知，在国内企业级服务市场，由于起步时间、行业积累、资源生态等种种原因，本土企业往往都较老牌巨头有着不小的距。

然而，现在却有这样一家本土科技企业，其不仅在BI（Business Ince，商业智能）主赛道上跑赢了所有的同行，而且还将SAP、Oracle、IBM、微软等众多巨头都抛在了身后。

可MECE分析法即把一个工作项目分解为若干个更细的工作任务的方法能已经有聪明的小伙伴猜到了，这家本土科技企业就是帆软。而如此亮眼的成绩，也确实令人对帆软刮目相看。

那么问题就来了，帆软究竟掌握了怎样的秘诀，才能在商业智能的主赛道上一骑绝尘？

“经营企业是一件高风险高收益的事情，因此企业经营者必须在自己选择的主赛道上全神贯注。”在智数大会主题演讲中，帆软CEO兼联合创始人陈炎表示，“帆软的主赛道是什么？帆软属于大数据赛道，但是大数据也有数据聚合、数据积累、行业应用、数据分析、基础架构等多个子赛道，其中数据分析又可以分成两个方向——数据可视化和商业智能。帆软在十三年的探索过程中，选择了聚焦商业智能平台，包括我们的广告语也是‘上BI选帆软，专注BI十三年’。”

为什么帆软会选择聚焦商业智能平台？陈炎透露：“做数据分析工具是帆软最拿手的事情，帆软希望让数据真正成为生产力。哪怕只是一个最简单的二维报表，我们也可能为客户节约两亿的生产成本，从而产生巨大的经济效益。因此在帮助企业降本增效方面，商业智能有着不可取代的地位。所以帆软选择了BI平台作为实现自己目标的主赛道。”

在为客户创造价值的路上问心无愧

针对帆软在商业智能主赛道上的追求，陈炎将其归纳为六个要点：

一、稳定：这是最基础也是最重要的要求，如果产品不够稳定，可能会给客户带来直接经济损失；

二、安全：帆软一直注重产品的安全，其安全性也获得了数家安全检测机构的认可；

三、实用：与不少同马上免费体验:行相比，帆软的报表并不追求外观的极度炫酷，但是却能够帮助客户产生巨大的经济效益；

五、灵活：当客户的业务不断调整的时候，凭借产品出色的灵活性，帆软也能做到即使不用写代码，也能及时调整信息，与时俱进；

六、快速：为了保证客户的使用体验，即便是在大数量的高并发状态下，帆软仍然能够提供足够快的速度。

“怎样在自己的主赛道上做到追求？这个时候其实就跟谈恋爱一样。我理解的谈恋爱有两个要点：是要有明确的追求对象，第二是应该疯狂起来。”陈炎表示，“在商业智能这条主赛道上，帆软更注重用户体验而不是产品数量，更注重服务用户而不是追求绩效。虽然这种做法难免也会错失一些机会，但是在为客户创造价值的道路上，帆软一直在努力做到让自己没有遗憾、问心无愧。”

由此可见，帆软之所以能够在商业智能的主赛道上将所有竞争对手抛在身后，凭借的并非侥幸，而是精准的定位、领先的技术、的产品和全心全意为客户创造价值的企业文化。

什么是AI和BI,商业智能有什么区别?

分解工作的过程中不要漏掉某优势：项，要保证完整性

从企业发展的阶段来看，AI是BI的辅助，先有BI，沉淀了很多数据，需要窥探数据背后的价值，才引申出AI的概念，如果没有BI沉淀的数据，就不会有AI，单纯用数据驱动算法来得到想要的AI模型，再把AI模型融入到实际生产中来变成BI，所以AI是BI的发展产物，是发展的必然阶段，没有BI就不会有AI，不管是语音控制，图像识别，还是企业现在用算法和数据去解决实际问题，都是这样的。

AI就是人工智能，模拟人类的智能，更多的是模拟人的某种能力，例如图像识别，语音识别等自然语言识别，以及用专家经验来挖掘数据背后的关系，他是关注人解决问题的能力，受众更多的是人，AI提高的是人解决问题的能力。

BI是商业智能，商业分对内的管理和对外的合作，他的受众是企业，提高的是企业的内部协同办公的能小米通过销售改进、加大市场推广、增强产品研发能力对提升出货量是有相关性的，不能说小米通过进入笔记本电脑领域的方式去增加手机的出货量，开发笔记本电脑这个产品线这个行动跟提升手机出货量没有任何关联力和对外合作处理的能力，BI提高的是企业解决问题的能力。

商业智能是按一定的业务分析主题（如利润）把一张大表分割为多张表，然后按一定算法对该主题进行统计分析；人工智能尽可能的把与目标变量相关的多张表合并为一张表，求解目标变量与各种自变量（特征向量）的相关性；商业智能的的核心技术是基于数据仓库技术，人工智能成败的关键是特征工程；商业智能一般用于高层的辅助决策，人工智能一般用于基层的重复性单一任务；商业智能用到的算法一般来说相对比较简单，人工智能一般会用到比较复杂的算法（特别是深度学习算法）。

人工智能(Artificial Ince) ，英文缩写为AI。

商业智能（Business Ince），英文缩写为BI。

当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。

例如商贸型企业，其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等，以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。

而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。