是極受歡迎的，也是極具競爭力的商業(yè)模式。雖然國內(nèi)軟件開發(fā)公司有所發(fā)展壯大，但是各地軟件開發(fā)公司的實(shí)力和資質(zhì)還是參差不齊。下面是國內(nèi)軟件開發(fā)公司近期排名匯總。1.華勝恒輝科技股份有限公司上市理由:華勝恒輝是一家專注于高端定制軟件開發(fā)服務(wù)和高端建設(shè)的服務(wù)機(jī)構(gòu)，致力于為企業(yè)提供全面的、系統(tǒng)開發(fā)生產(chǎn)解決方案。我們?cè)陂_發(fā)、建設(shè)、運(yùn)營和推廣領(lǐng)域擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)。通過分析目標(biāo)客戶和用戶的行為，我們整合高品質(zhì)的設(shè)計(jì)和極其新穎的技術(shù)，為您打造富有創(chuàng)意和價(jià)值的企業(yè)品牌。

BI商業(yè)智能基于ERP，一般基于EPR 數(shù)據(jù)，制作靜態(tài)和動(dòng)態(tài)報(bào)表、儀表盤等。，更具體的分析企業(yè)的資金和物流數(shù)據(jù)。要分析的話，可以從兩個(gè)方面來做。一、ERP是構(gòu)建BI的基礎(chǔ)，ERP 數(shù)據(jù)的真實(shí)、全面、及時(shí)是構(gòu)建商業(yè)智能的基本框架。第二，商業(yè)智能(BI)是erp的進(jìn)一步完善，減少了報(bào)表的上報(bào)時(shí)間，即時(shí)分析企業(yè)各項(xiàng)數(shù)據(jù)，并可發(fā)送到移動(dòng)終端，方便快捷。

ERP就是企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng)，記錄了企業(yè)的資金和物流數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)有時(shí)會(huì)包含垃圾數(shù)據(jù)，所以需要ETL技術(shù)來-3。并且ERP 系統(tǒng)-3/并不能反映公司和競爭對(duì)手的全部信息。這就需要將其他系統(tǒng) 數(shù)據(jù)(如SAP)或外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)倉庫中。在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。

Da 數(shù)據(jù)和BI是交叉關(guān)聯(lián)的。大數(shù)據(jù)涵蓋了很多技術(shù)，比如大數(shù)據(jù)手機(jī)、處理、分析、挖掘、展示甚至平臺(tái)架構(gòu)。BI主要是一個(gè)大數(shù)據(jù)的前端顯示工具，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、清洗、變換，然后在前端顯示。所以BI不大數(shù)據(jù)。BI是商業(yè)智能，基于數(shù)據(jù)。通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析，得出數(shù)據(jù)的報(bào)告，為企業(yè)的決策和運(yùn)營提供依據(jù)，或者說是企業(yè)的商業(yè)智能解決方案。

Da 數(shù)據(jù)肯定會(huì)繼續(xù)。Gartner分析師聲稱，信息量每年至少增加59%。IDC對(duì)DigitalUniverse的最新研究估計(jì)，到2020年，全球數(shù)據(jù)的總存儲(chǔ)量將達(dá)到35zb (1 zettabyte等于一萬億GB字節(jié))。Big 數(shù)據(jù)將改變商業(yè)智能(BI)的布局，為企業(yè)提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)來源。

找到合適的項(xiàng)目可以說最重要的一步就是在合適的項(xiàng)目上進(jìn)行大數(shù)據(jù)測(cè)試。需要解決的是商業(yè)問題，而不是技術(shù)問題。確保項(xiàng)目能夠提供直接利益或在現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施上無法實(shí)現(xiàn)的利益。那么你就能贏得主管的支持。得到主管數(shù)據(jù)(BigData)的支持是對(duì)你現(xiàn)有投資數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的補(bǔ)充。高管的支持將基于對(duì)循證策略價(jià)值的接受程度(例如，他們可能已經(jīng)在企業(yè)中廣泛使用數(shù)據(jù) Warehouse和數(shù)據(jù) Mining)。

Da 數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)有什么區(qū)別？【導(dǎo)讀】分析師在分析大數(shù)據(jù)時(shí)，需要通過不同的算法直接分析來自不同渠道和格式的數(shù)據(jù)，找到相關(guān)的數(shù)據(jù)，然后做進(jìn)一步的分析。近幾年大數(shù)據(jù)行業(yè)非常火爆，報(bào)名人數(shù)越來越多，需要全面了解。今天我們就來了解一下big 數(shù)據(jù)和BI的區(qū)別。1.從思維方式上看，Da 數(shù)據(jù)對(duì)于傳統(tǒng)BI來說，既有繼承也有發(fā)展。在陶看來，BI與Da 數(shù)據(jù)的區(qū)別在于前者更傾向于決策，對(duì)事實(shí)的描述更多基于群體共性，有助于決策者把握宏觀統(tǒng)計(jì)趨勢(shì)，適用于業(yè)務(wù)和經(jīng)營指標(biāo)的支撐問題。

BI目前能夠收集數(shù)據(jù)，提供反饋，輔助決策。基于數(shù)據(jù)，面向數(shù)據(jù)管理與分析，屬于被動(dòng)角色。而AI則輔以large 數(shù)據(jù)、算法等等來獲取更有價(jià)值的信息，實(shí)現(xiàn)收集和預(yù)測(cè)的能力，更多的是主動(dòng)的作用。雖然AI的應(yīng)用范圍很廣，但是AI和BI的結(jié)合還是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。這里兩者的交集在于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，但又略有不同。AI的機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)調(diào)的是算法，BI的數(shù)據(jù)的挖掘也包括數(shù)據(jù)的管理，算法的選擇也比較簡單，沒有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等復(fù)雜的AI算法。

AI和BI的區(qū)別在于BI負(fù)責(zé)整理生產(chǎn)關(guān)系，AI是先進(jìn)生產(chǎn)力。然后，通過將AI嵌入到BI中，AIBI模型構(gòu)建了一個(gè)基于AI的BI平臺(tái)，利用AI的智能使BI 系統(tǒng)能夠解決更復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景，產(chǎn)生更準(zhǔn)確的分析結(jié)果，從而使決策更科學(xué)、更準(zhǔn)確，對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和BI 系統(tǒng)，可以應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法得到更準(zhǔn)確的分析結(jié)果。比如上面提到的用戶畫像匯總，人群行為分析數(shù)據(jù)，獲得千人千面，達(dá)到精準(zhǔn)營銷的效果。