數(shù)據(jù) 質(zhì)量數(shù)據(jù)質(zhì)量包含數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和-。最后，數(shù)據(jù) 質(zhì)量Metrics使數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理員能夠更好地監(jiān)控參考數(shù)據(jù)/并確保高質(zhì)量能夠長(zhǎng)期持續(xù)使用，數(shù)據(jù) 質(zhì)量數(shù)據(jù)質(zhì)量和商業(yè)智能數(shù)據(jù)質(zhì)量用于增強(qiáng)的角色。

目前，BusinessIntelligence BI(簡(jiǎn)稱BI)是一套由數(shù)據(jù) warehouse、數(shù)據(jù) analysis等組成的數(shù)據(jù) class技術(shù)解決方案。商業(yè)智能BI的主要功能是集成不同的商業(yè)信息系統(tǒng)，如ERP、CRM、OA等。數(shù)據(jù)，然后通過(guò)使用合適的查詢工具和分析工具，快速準(zhǔn)確地提供可視化分析(查詢和報(bào)表可視化分析)，為企業(yè)提供決策支持。

數(shù)據(jù)Visual Paike數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI在現(xiàn)階段商業(yè)智能BI的定義確立之前，商業(yè)智能BI經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段:1958年初，IBM研究員HansPeterLuhn將商業(yè)智能BI定義為:“理解事物之間關(guān)系并依靠這種能力指導(dǎo)決策以達(dá)到預(yù)期目標(biāo)的能力?！痹诖似陂g，領(lǐng)導(dǎo)信息系統(tǒng)(EIS)和決策支持系統(tǒng)(DSS)等技術(shù)應(yīng)用是商業(yè)智能BI的前身。

企業(yè)使用bi系統(tǒng)的目的是數(shù)據(jù)分析更透徹，提高數(shù)據(jù)分析效率，更好地整合數(shù)據(jù)為企業(yè)提供報(bào)表，作為企業(yè)決策的依據(jù)。智能軟件的優(yōu)點(diǎn)Smart bi: 1。適合大型企業(yè):分布式云計(jì)算，線性擴(kuò)展，性能有保證，與BI平臺(tái)無(wú)縫集成，一鍵發(fā)布挖掘模型，模型庫(kù)提高知識(shí)重用，減少重復(fù)投資，支持跨數(shù)據(jù)庫(kù)查詢，統(tǒng)一控制數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限，培訓(xùn)自動(dòng)化，模型自學(xué)習(xí)。

3、專業(yè)算法能力:內(nèi)置五種成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，支持文本分析處理，支持使用Python擴(kuò)展挖掘算法，支持使用SQL擴(kuò)展數(shù)據(jù)處理能力。bi舉報(bào)系統(tǒng)不靠譜。我們?cè)囋嘢mart bi，智能軟件Smart bi。經(jīng)過(guò)多年的自主研發(fā)，凝聚了大量商業(yè)智能的最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，整合了各行業(yè)分析和決策支持的功能需求。

Da數(shù)據(jù)(big data)指的是數(shù)據(jù)set在一定時(shí)間范圍內(nèi)無(wú)法被常規(guī)軟件工具捕獲、管理和處理的，是海量的、強(qiáng)大的集合，需要新的處理模式來(lái)?yè)碛懈鼜?qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力。特點(diǎn):1。量:數(shù)據(jù)決定了數(shù)據(jù)考慮的價(jià)值和潛在信息。2.品種:數(shù)據(jù)種類多樣。3.速度:指獲得數(shù)據(jù)的速度。

Da 數(shù)據(jù):在采集、存儲(chǔ)、管理和分析方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù) library軟件工具能力的大型數(shù)據(jù)館藏。Da 數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:1)為大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用Da 數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷；2)模式小而美的中長(zhǎng)尾企業(yè)，可以使用large 數(shù)據(jù)進(jìn)行服務(wù)轉(zhuǎn)型；3)在互聯(lián)網(wǎng)壓力下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)，需要與時(shí)俱進(jìn)，充分利用Da 數(shù)據(jù)的價(jià)值。

企業(yè)必須提前做好大數(shù)據(jù)營(yíng)銷戰(zhàn)略規(guī)劃，搶占市場(chǎng)先機(jī)。結(jié)合云計(jì)算的深度，云處理為Da 數(shù)據(jù)提供了一個(gè)彈性的、可擴(kuò)展的基礎(chǔ)設(shè)施，是Da 數(shù)據(jù)的平臺(tái)之一。科學(xué)理論的突破，以及數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等相關(guān)技術(shù)，可能改變數(shù)據(jù)世界上很多算法和基礎(chǔ)理論，實(shí)現(xiàn)科技突破。數(shù)據(jù)科學(xué)會(huì)成為一門專門的學(xué)科，被越來(lái)越多的人認(rèn)可。

數(shù)據(jù) 質(zhì)量和商業(yè)智能數(shù)據(jù)質(zhì)量用于增強(qiáng)的角色數(shù)據(jù)資產(chǎn)準(zhǔn)確性和價(jià)值，它將是。在開(kāi)始任何MDM項(xiàng)目之前，您需要了解源代碼的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)。在數(shù)據(jù)Source數(shù)據(jù)Administrator和數(shù)據(jù)Warehouse Administrator進(jìn)行的探索可以在進(jìn)入MDM系統(tǒng)之前快速找到并分析跨所有數(shù)據(jù)

因?yàn)閿?shù)據(jù) cleaning增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，帶來(lái)了數(shù)據(jù)的完整性，從源頭上增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的可信度，所以數(shù)據(jù) cleaning改進(jìn)了MDM系統(tǒng)。一旦源數(shù)據(jù)進(jìn)入MDM系統(tǒng)，將由數(shù)據(jù) 質(zhì)量進(jìn)行處理，包括驗(yàn)證、更正和標(biāo)準(zhǔn)化。MDM系統(tǒng)存儲(chǔ)了數(shù)據(jù)清理前后的全部歷史，這樣開(kāi)發(fā)者就不用在數(shù)據(jù) warehouse中跟蹤數(shù)據(jù) lineage了。最后，數(shù)據(jù)質(zhì)量Metrics使數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理員能夠更好地監(jiān)控reference 數(shù)據(jù)并保證長(zhǎng)期持續(xù)使用high/。

數(shù)據(jù)質(zhì)量Including數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和數(shù)據(jù)治理。數(shù)據(jù) 質(zhì)量管理是各種業(yè)務(wù)活動(dòng)為了滿足企業(yè)的需要而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的一種標(biāo)準(zhǔn)化存儲(chǔ)，然后通過(guò)ETL的方法對(duì)不同的來(lái)源-2進(jìn)行處理，一.-2質(zhì)量管理-2質(zhì)量管理不可能在短時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)處理、改進(jìn)-2它不是一個(gè)軟件系統(tǒng)，而是一個(gè)長(zhǎng)期持續(xù)的管理活動(dòng)系統(tǒng)，是一個(gè)數(shù)據(jù)類技術(shù)解決方案包。