準(zhǔn)確的說(shuō)，商業(yè)智能BI不僅包括可視化分析和報(bào)表展現(xiàn)的前端能力，還包括數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)的底層構(gòu)建過(guò)程。Gartner在90年代就已經(jīng)提到了BusinessIntelligence，它認(rèn)為BI是一種數(shù)據(jù)技術(shù)解決方案，從不同的企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽取出許多數(shù)據(jù)并進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和加載。即提取、轉(zhuǎn)換、加載的ETL過(guò)程被提取出來(lái)，最后合并成一個(gè)數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)。按照一定的建模方法，如Inmon的3NF建模、Kimball的維度建?；騼烧叩幕旌霞軜?gòu)模型，最后利用合適的分析和展現(xiàn)工具形成各種可視化的分析報(bào)告，為企業(yè)進(jìn)行管理決策。

8典型例子案例了解零售巨頭的“Big 數(shù)據(jù)”戰(zhàn)略_ 數(shù)據(jù)未來(lái)的零售分析要求零售商借助集成的業(yè)務(wù)流程和信息系統(tǒng)來(lái)支持客戶洞察，并將客戶洞察發(fā)展為一種企業(yè)級(jí)的戰(zhàn)略能力。在這種情況下，零售商的所有業(yè)務(wù)職能部門都會(huì)將基于場(chǎng)景的客戶洞察作為決策的重要依據(jù)。分析公司EKN認(rèn)為，為了真正以客戶為中心，零售商需要具備許多關(guān)鍵能力，所有這些能力都是由業(yè)務(wù)分析驅(qū)動(dòng)的。

如果沒(méi)有相關(guān)的客戶洞察來(lái)支持與客戶的互動(dòng)，零售商將無(wú)法實(shí)現(xiàn)無(wú)縫的跨渠道客戶體驗(yàn)。零售商與客戶的接觸點(diǎn)可以為零售商提供豐富的客戶數(shù)據(jù)。因此，所有的接觸點(diǎn)都成了零售商最好的競(jìng)爭(zhēng)武器。個(gè)性化互動(dòng)。與在線零售商相比，實(shí)體零售商有兩個(gè)優(yōu)勢(shì):與客戶的個(gè)人接觸，更豐富的歷史記錄和更多樣化的客戶。如今，“個(gè)性化”購(gòu)物體驗(yàn)已經(jīng)成為一個(gè)熱門話題，而如何將上述兩個(gè)優(yōu)勢(shì)巧妙結(jié)合，即在行動(dòng)中及時(shí)傳遞顧客洞察，將成為零售商打造“個(gè)性化”購(gòu)物體驗(yàn)的基礎(chǔ)。

趕超發(fā)達(dá)國(guó)家的重要機(jī)遇半個(gè)世紀(jì)以來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)全面融入社會(huì)生活，信息爆炸已經(jīng)積累到了開始引發(fā)變革的程度，不僅讓世界充滿了比以前更多的信息，還加速了它的增長(zhǎng)。天文學(xué)、遺傳學(xué)等信息爆炸學(xué)科創(chuàng)造了“Da 數(shù)據(jù)”這一概念，如今這一概念已被應(yīng)用于人類智力和發(fā)展的幾乎所有領(lǐng)域。21世紀(jì)是信息發(fā)展的時(shí)代。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)和電子商務(wù)極大地拓展了互聯(lián)網(wǎng)的邊界和應(yīng)用范圍，各種數(shù)據(jù)正在迅速擴(kuò)大和變大。

隨著發(fā)展，軌道交通作為城市發(fā)展的重要組成部分，將在緩解城市擁堵、改善城市環(huán)境、緩解資源壓力、促進(jìn)低碳經(jīng)濟(jì)等方面發(fā)揮重要作用，有助于實(shí)現(xiàn)以中心城市為支撐、周邊城市為居住或工業(yè)設(shè)施的城市發(fā)展關(guān)系，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，對(duì)軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)營(yíng)維護(hù)提出更高要求。無(wú)論是列車故障監(jiān)測(cè)、系統(tǒng)安全運(yùn)行、節(jié)能降耗、綜合績(jī)效管理，都是軌道交通行業(yè)需要面對(duì)的問(wèn)題。

那么數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)“線”在哪里呢？它能給我們帶來(lái)什么？為什么“不會(huì)”:為什么它的應(yīng)用達(dá)不到預(yù)期效果？如何將數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)從“否”模式更改為“是”模式？本文試對(duì)此進(jìn)行探討，認(rèn)為數(shù)據(jù)的集中統(tǒng)一是數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用的基礎(chǔ)；建立合理的數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用的核心；高效的應(yīng)用系統(tǒng)是數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用的驅(qū)動(dòng)力；良好的外部環(huán)境是數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)成功應(yīng)用的外部保證。

Features 案例分析:1。浪潮GS助力廣安集團(tuán)加強(qiáng)食品安全。廣安集團(tuán)作為輻射全國(guó)的農(nóng)牧企業(yè)集團(tuán)，多年來(lái)一直面臨著企業(yè)信息化進(jìn)程與企業(yè)發(fā)展需求不匹配的問(wèn)題。2013年，廣安集團(tuán)引入浪潮GS，采用單件管理系統(tǒng)，通過(guò)一頭豬一個(gè)ID，對(duì)其生長(zhǎng)周期進(jìn)行全過(guò)程監(jiān)控，促進(jìn)了食品安全追溯，實(shí)現(xiàn)了飼養(yǎng)過(guò)程的精細(xì)化、集約化管理，每年節(jié)約飼料20%左右，為廣安智慧企業(yè)的培育奠定了基礎(chǔ)。

你一高興，他就買你。如果你焦慮，他扔掉的是華爾街德溫特資本市場(chǎng)公司首席執(zhí)行官保羅·霍汀的日常工作之一，就是用計(jì)算機(jī)程序分析全球3.4億微博賬戶中的消息，然后判斷人們的情緒，然后從“1”到“50”打分。根據(jù)評(píng)分結(jié)果，霍丁再?zèng)Q定如何處置手中的數(shù)百萬(wàn)美元股票。霍汀的判斷原則很簡(jiǎn)單:如果每個(gè)人看起來(lái)都很開心，那就買；如果大家的焦慮上升，那就賣出。

案例二國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司(IBM)估計(jì)這些“數(shù)據(jù)”的可貴之處主要在于時(shí)效性。對(duì)于一瞬間就能輸贏的華爾街來(lái)說(shuō)，這個(gè)限制非常重要。曾經(jīng)，2%的華爾街企業(yè)從微博數(shù)據(jù)等平臺(tái)收集“非正式”信息；如今，已有近一半的企業(yè)采用了這種方法。●“社會(huì)流動(dòng)”創(chuàng)業(yè)公司在“大數(shù)據(jù)”行業(yè)充滿活力，與微博Twitter是合作伙伴。它分析數(shù)據(jù)并告訴廣告主什么是合適的時(shí)間，誰(shuí)是合適的用戶，什么是合適的發(fā)布內(nèi)容，深受廣告主的喜愛。

你最好問(wèn)問(wèn)你的老師或者去相應(yīng)的網(wǎng)站查一下。如果離畢業(yè)還遠(yuǎn)，可以考數(shù)據(jù)圖書館系統(tǒng)工程師，相應(yīng)的教材和資料是可以買到的，是國(guó)家認(rèn)可的。但這只是一個(gè)證書，關(guān)鍵是以后要實(shí)踐，通過(guò)備考，可以夯實(shí)基礎(chǔ)，為未來(lái)做準(zhǔn)備。另外，數(shù)據(jù)圖書館其實(shí)挺無(wú)聊的，如果有決心還是不錯(cuò)的工作，關(guān)鍵是先在學(xué)校打好基礎(chǔ)。