其本質(zhì)是按照數(shù)據(jù)、從數(shù)據(jù)收藏、數(shù)據(jù)分析到最終視覺應(yīng)用的循環(huán)思路進行設(shè)計。國內(nèi)外有哪些比較實用的分析系統(tǒng)-0 數(shù)據(jù)國外BI 數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是tableau，這是一個幾乎每個分析師都會提到的工具數(shù)據(jù)，有常用的分析圖表和一些。

數(shù)據(jù)是企業(yè)的生產(chǎn)資料，BI幫助企業(yè)梳理生產(chǎn)關(guān)系，而AI則是更先進的生產(chǎn)力，可以幫助將商業(yè)專家、數(shù)據(jù)分析師等人積累的商業(yè)經(jīng)驗和知識固化為一個系統(tǒng)，進而使之演變?yōu)橐粋€長期的企業(yè)-。冠元數(shù)據(jù)AI BI的商業(yè)智能解決方案就是基于這一理念的產(chǎn)品。冠元數(shù)據(jù)首創(chuàng)了從BI(基礎(chǔ)分析)到AI(智能決策)的一整套“5A”落地路徑方法論?；谄湓诨A(chǔ)分析數(shù)據(jù)方面的優(yōu)秀實力，引入AI預(yù)測引擎，填補傳統(tǒng)人工操作的前瞻性和實用性，幫助企業(yè)打造最強決策大腦。

Da 數(shù)據(jù)和BI是交叉關(guān)聯(lián)的。Da 數(shù)據(jù)涵蓋了手機、處理、分析、挖掘、顯示甚至平臺架構(gòu)等諸多技術(shù)。BI主要是數(shù)據(jù)的一個前端顯示工具，可以對數(shù)據(jù)進行提取、清洗、變換，然后顯示在前面。所以BI不大數(shù)據(jù)。BI是商業(yè)智能，基于數(shù)據(jù)。通過對數(shù)據(jù)的分析，得出數(shù)據(jù)的報告，為企業(yè)的決策和運營提供依據(jù)，或者說是企業(yè)的商業(yè)智能解決方案。

BI對數(shù)據(jù)的分析處理有哪些內(nèi)容？近年來，中國市場上出現(xiàn)了一股“云”潮。在人們還不知道什么是“云”，有一點知識的時候，“云”瞬間遍布市場，云數(shù)據(jù)，云殺毒，云輸入法。如今，“云”也被推到了企業(yè)管理潮流的最前沿，成為近年來企業(yè)管理創(chuàng)新最熱門的話題之一。為了滿足企業(yè)管理的需要，國內(nèi)外各大管理軟件廠商也開始對云開戰(zhàn)，各種云管理軟件爭相陸續(xù)推出。例如，元年軟件在2012年8月推出了國內(nèi)首個云報銷平臺。

云如何繁榮？如何管理一個龐大而雜亂的云？企業(yè)如何從云中獲得價值？什么是云？所謂“云”，就是搭建一個“云計算”數(shù)據(jù)處理基地，也就是數(shù)據(jù)集合的共享平臺，也就是數(shù)據(jù)存儲、處理、信息傳輸和數(shù)據(jù)庫維護的空間。一般有廣義和狹義之分。廣義的云是基于數(shù)據(jù)和全社會的信息進行維護和管理的虛擬計算資源。狹義的云是基于特定行業(yè)或領(lǐng)域，按照一定的規(guī)則和標準維護和管理大量數(shù)據(jù)的虛擬計算資源。

一般來說會支持市面上主流的數(shù)據(jù)來源。以FineBI為例，它可以支持Oracle、DB2、SQL Server、MySQL、SQL Server、Informix等。數(shù)據(jù)來源。支持ODBC 數(shù)據(jù) source，JNDI 數(shù)據(jù) source，支持共享應(yīng)用服務(wù)器數(shù)據(jù) source。程序接口支持javaApi、Hibernate 數(shù)據(jù) source、WebService、SOA等標準數(shù)據(jù) text 數(shù)據(jù)，以及Excel、

bi Report指的是畢做的數(shù)據(jù) visual report。目前商業(yè)智能(簡稱BI)是由數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)分析等組成的一套數(shù)據(jù)類技術(shù)解決方案。其主要功能是打通企業(yè)中不同的業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)，如ERP、CRM、OA等。數(shù)據(jù)，并將其有效整合(開放業(yè)務(wù)系統(tǒng))，再利用合適的查詢工具和分析工具，快速準確地提供可視化分析(查詢和報表可視化分析)，為企業(yè)提供決策支持。

在這一階段商業(yè)智能BI的定義確立之前，商業(yè)智能已經(jīng)經(jīng)歷了三個發(fā)展階段:1958年，IBM研究員HansPeterLuhn將商業(yè)智能BI定義為“一種理解事物之間關(guān)系并依靠這種能力來指導(dǎo)決策以達到預(yù)期目標的能力?！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。1989年，HowardDresner將BI描述為“通過使用基于事實的決策支持系統(tǒng)來改進商業(yè)決策的一套理論和方法。

BI是一套完整的企業(yè)數(shù)據(jù)管理的解決方案，通常以某種示意圖的形式來表示分析后的數(shù)據(jù)信息。是挖掘數(shù)據(jù)價值的手段，可以是大型數(shù)據(jù)技術(shù)組合的解決方案，也可以是數(shù)據(jù)的分析工具。其本質(zhì)是按照數(shù)據(jù)、從數(shù)據(jù)收藏、數(shù)據(jù)分析到最終視覺應(yīng)用的循環(huán)思路進行設(shè)計。使用BI可以清晰有效地傳達企業(yè)經(jīng)營過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中的所有重要信息，反映企業(yè)的經(jīng)營狀況，并利用它對企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行有效整合。

商業(yè)智能可分為三種類型:描述型、規(guī)范型和預(yù)測型。最簡單的類型是描述性分析，描述已經(jīng)發(fā)生的事情，并提出其根源。規(guī)范分析可以使事情上一層樓，不僅幫助企業(yè)了解原因，還可以幫助企業(yè)從發(fā)生的事情中吸取教訓(xùn)，制定能夠提高當(dāng)前業(yè)績和盈利能力的戰(zhàn)略和策略。預(yù)測分析是最有用的類型，它可以幫助用戶識別暗示未來情況和行為的模式。

國外BI 數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)有tableau，這是幾乎數(shù)據(jù)分析師都會提到的工具。內(nèi)置了常用的分析圖表和部分數(shù)據(jù)分析模型，可以快速探索-1，因為是商業(yè)智能，解決的問題更傾向于商業(yè)分析。有了Tableau，可以快速制作動態(tài)交互圖，還可以進行圖表和配色，國內(nèi)BI 數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)FineBI，自助BI工具，也是比較成熟的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。