工具介紹1。前端呈現(xiàn)呈現(xiàn)分析的前端開(kāi)源工具有JasperSoft、Pentaho、Spagobi、Openi、Birt等等。用于演示分析的商業(yè)分析工具包括StyleIntelligence、RapidMinerRadoop、Cognos、BO、Microso和Tableau。國(guó)內(nèi)有BDP，郭云數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)鏡像)，Smart，F(xiàn)ineBI等等。

EMCGreenPlum、HPVertica等。3.數(shù)據(jù)集市包括QlikView、Tableau、StyleIntelligence等等。擴(kuò)展數(shù)據(jù)的六個(gè)基本方面大數(shù)據(jù)分析1。數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析專家和普通用戶對(duì)數(shù)據(jù)分析工具的最基本要求。可視化可以直觀地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓受眾聽(tīng)到結(jié)果。

大數(shù)據(jù)BI是一款能夠處理和分析大數(shù)據(jù)的BI軟件。與傳統(tǒng)BI軟件不同，大數(shù)據(jù)BI可以完成TB級(jí)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析。大數(shù)據(jù)可以概括為四個(gè)V，數(shù)據(jù)量大，速度快，種類多，價(jià)值密度低。大數(shù)據(jù)作為目前IT行業(yè)最火的詞匯，緊隨其后的是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等，逐漸成為行業(yè)人士爭(zhēng)相追逐的利潤(rùn)焦點(diǎn)。

編輯開(kāi)源大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的主要功能1。HadoopHDFS、HadoopMapReduce、HBase、Hive逐漸誕生，早期的Hadoop生態(tài)系統(tǒng)逐漸形成。2.Hypertable是一個(gè)替代方案。它存在于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)之外，但曾經(jīng)有過(guò)一些用戶。一體化數(shù)據(jù)庫(kù)/數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)IBM Puredata (Netezza)、Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù)器、

親愛(ài)的，Smartbi是國(guó)內(nèi)老牌bi廠商，也是企業(yè)級(jí)商業(yè)智能應(yīng)用平臺(tái)。經(jīng)過(guò)多年的不斷發(fā)展，凝聚了商業(yè)智能領(lǐng)域多年的最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，整合了各行業(yè)數(shù)據(jù)分析和決策支持的功能需求。產(chǎn)品和技術(shù)實(shí)力毋庸置疑。但是smartbi需要安裝很多插件，操作復(fù)雜，學(xué)習(xí)成本比較高。如果是找敏捷的bi平臺(tái)，其他的也不錯(cuò)，比如finebi，BDP，永紅bi，DataFocus等。，而且它們的性價(jià)比也不錯(cuò)。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，大數(shù)據(jù)分析應(yīng)運(yùn)而生。據(jù)我所知，九五數(shù)碼已經(jīng)有了大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。這套系統(tǒng)包括:智能大數(shù)據(jù)分析、智能投資結(jié)果統(tǒng)計(jì)、獨(dú)立賬戶管理。更具體的說(shuō)，智能大數(shù)據(jù)分析是根據(jù)二維碼微沙盤(pán)的掃描結(jié)果，在后臺(tái)生成大數(shù)據(jù)追蹤系統(tǒng)，形成不同時(shí)期的大數(shù)據(jù)分析，分析傳播效果；智能招商結(jié)果統(tǒng)計(jì)基于不同客戶的拜訪，分析意向客戶的存在，篩選優(yōu)質(zhì)客戶，確認(rèn)意向后進(jìn)行拜訪溝通，節(jié)省人力輸出，減少時(shí)間浪費(fèi)；

隨著信息經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，企業(yè)的信息化程度已經(jīng)成為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的主要因素，無(wú)論企業(yè)的規(guī)模和領(lǐng)域，都在一定程度上引入了ERP、CRM、OA等系統(tǒng)。然而，需要考慮這些系統(tǒng)在業(yè)務(wù)管理分析和決策中的作用。為了滿足業(yè)務(wù)人員的需求，企業(yè)的數(shù)據(jù)分析部門(mén)每天都要做大量的報(bào)表。久而久之，一個(gè)系統(tǒng)上的報(bào)告不計(jì)其數(shù)。很多時(shí)候，為了找到一組數(shù)據(jù)，IT人員需要登錄幾個(gè)系統(tǒng)，反復(fù)輸入n次自己的用戶名和密碼，然后在紛繁的報(bào)表中尋找需要的數(shù)據(jù)。

即使IT人員按時(shí)上交了報(bào)表，積累的數(shù)據(jù)和海量的數(shù)字既無(wú)法直觀分析，也無(wú)法相互聯(lián)系。這樣的說(shuō)法對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策影響不大。沒(méi)有BI的數(shù)據(jù)圖(如下圖)，于是BI產(chǎn)品應(yīng)運(yùn)而生。BI，即BusinessIntelligence，是能夠從大量數(shù)據(jù)中挖掘信息和知識(shí)，利用數(shù)據(jù)的價(jià)值幫助企業(yè)提高決策質(zhì)量的技術(shù)集合。

BusinessIntelligence又叫商業(yè)智能，英文縮寫(xiě)為BI。2013年，Gartner Group對(duì)BI的概念進(jìn)行了更新和擴(kuò)展，在“BusinessIntelligence”一詞中增加了“Analytics”，并將其合并為“Analytics and Business Intelligence”(ABI)，包括了應(yīng)用、基礎(chǔ)設(shè)施、工具和實(shí)踐等許多內(nèi)容。商業(yè)智能通常被理解為將現(xiàn)有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)。

商業(yè)智能可以輔助的商業(yè)決策可以在運(yùn)營(yíng)層面、戰(zhàn)術(shù)層面和戰(zhàn)略層面做出。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，我們需要使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、在線分析處理(OLAP)工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，因此，從技術(shù)層面來(lái)說(shuō)，商業(yè)智能并不是一項(xiàng)新技術(shù)，而是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的綜合應(yīng)用。