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域名年龄: 14年17天HTTP/1.1 301 永久重定向 服务器:nginx 访问时间:2013年08月05日 21:18:38 类型:text/html; charset=UTF-8 文件大小:0 连接:keep-alive Keep-Alive: timeout=20 语言环境:PHP/5.2.9 X-Pingback: http://www.itisbi.org/xmlrpc.php 目标网址:http://www.itisbi.org/ HTTP/1.1 200 OK 服务器:nginx 访问时间:2013年08月05日 21:18:38 类型:text/html; charset=UTF-8 Transfer-Encoding: chunked 连接:keep-alive Keep-Alive: timeout=20 动作:Accept-Encoding 语言环境:PHP/5.2.9 X-Pingback: http://www.itisbi.org/xmlrpc.php Content-Encoding: gzip 网站编码:UTF-8
商业分析,商业智能…思想决定视野;梦想决定志向;另,胸怀决定格局,在路上!首页胡思乱想商业智能金融&证券互联网&电子商务About itisBIRSS 订阅前一个下一个商业智能(BI)需要掌握什么知识,以及发展前景(转载) 商业智能(BI)需要掌握什么知识,以及发展前景 一、 什么是商业智能? 商业智能=商业+智能 商业和智能的关系,如图1:智能技术根据商业知识,出报表和建立分析模型,并且运用商业知识检验和解释报表和模型准确与否,而根据出来的报表和分析/挖掘模型结果,又能对商业运作提供数据与决策参考。 图1 商业智能=商业+智能 首先是商业检验智能技术。商业目标以及商务流程,限定了你能选用的分析方法,比如客户分类问题,就不能用聚 类算法解决;商务流程上无法给样本本身打上标签,就很难用分类算法训练模型。忘掉啤酒和尿布吧,那只是个号称刊登在《哈佛商业评论》上的传说,这种业务上 很难解释的事件被传得神乎其神,如果是真的,早被广泛应用了。所以模型一定要在商业上解释得通,通常一两个小概率小范围事件对整体是不会有很大影响的。好 比看起来不错的创新点子,不可能将其实现就产生赚钱的产业链,而是要考虑方方面面的因素以及有效的执行。 其次是智能技术指导商业行为。比如埃森哲 利用数据挖掘对市场/客户进行细分,针对不同行为特征的客户,推荐/制定产品,以期更贴近客户的需求,利用技术指导商业。这是一个考验执行力的过程。目前 许多案例往往是不成功的,其中一个原因在于市场部处于一线经营,主导地位,其话语权通常大于技术部。假设你是一线经营人员,有自己的立场、观点、人脉、营 销模式,甚至讳莫如深的自身利益。让业务人员从工作习惯上去改变,尚且不易,更不用说触碰到他们的利益线了。所以国内很多大型国有企业做出来的BI系统, 很多是做表面文章,耗资百万的系统做好了却闲置。 抛开立场、自身利益因素不谈,国内BI就做得很好了么?答案当然是否定的,这是因为, 业务人员不懂技术,技术人员不懂业务。笔者曾经见过一个在移动内部,做了七八年的技术人员,因为有较长的从业经验,跟业务人员沟通比较多,只要业务人员提 需求,他就能在极短时间内给出数据,甚至能引导迷糊的业务员理清思路。但他的经验,很难复制,毕竟出了学校,培养一名商业智能从业者应该只有少于1年的时 间。 那么让我们从商业和智能的角度,来看看知识分解吧,可以供初学者参考,也可以供高手拍砖,如图2 二、 数据和数据仓库 数据是数据分析的基础,数据库是数据的承载,数据仓库是有主题的数据库。 效率高的数据仓库不那么容易设计出来的,多大数据量使用范式设计,多大使用反范式设计,为什么使用反范式设计(空间换时间),哪些表在业务上使用频繁需要分割,哪些字段需要合并成一张常用表等等。 涉 及到数据分析的一个问题是数据质量。数据质量又可以分成两大块,“脏”数据的处理和数据来源口径的追溯。前面举的啤酒尿布例子,得到不符合常理的结果后, 应该首先检查数据质量是否有问题。若数据质量有问题,那么后面的分析必然不准确,所谓garbage…九大商业智能分析平台你选哪个?随着大数据时代的来临,商业智能这个词在国外企业界出现,其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业,不仅为企业提供信息获取能力,而且通过对信息的开发,将其转变为企业的竞争优势,也有人称之为混沌世界中的智能。因此,越来越多的企业提出他们对BI的需求,把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。 目前,商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、线上分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。 商业智能(BI)厂商正在寻求从大量的资料来源,新的先进的数据可视化功能,以帮助企业应对日益庞大的数据集。商业智能(BI)厂商都在寻求新的先进的数据可视化功能,以帮助企业解决这个问题。下面我们来看一下目前在商业智能比较领先的系统平台: 一、蓝色巨人IBM最全面的BI产品 蓝色巨人IBM有一个最全面的商业智能(BI)产品,它结合了软件,硬件和服务。在今年早些时候,Cognos增加了基于桌面的高级数据可视化与的洞察力分析。 Cognos是在BI核心平台之上,以服务为导向进行架构,是唯一可以通过单一产品和在单一可靠架构上提供完整业务智能功能的解决方案,它可以提供无缝密合的报表、分析、记分卡、仪表盘等解决方案,通过提供所有的系统和资料资源,以简化公司各员工处理资讯的方法。作为一个全面、灵活的产品,Cognos业务智能解决方案可以容易地整合到现有的多系统和数据源架构中。 二、 数据分析市场后期之秀Information Builders Information Builders是世界上最出名的大规模部署BI的公司。通过它的WebFOCUS平台为企业用户提供先进的数据分析。WebFOCUS是一功能强大、高度集成、具有高性能和高延展性的企业商务智能套件,是目前业界中可用性(Usable)、散播性(Deployable)和延展性(Scalable)最佳的实时信息传递解决方案。从标准报表、自助式报表到即席查询、OLAP分析、动态排程或预警分发,WebFOCUS提供了所有的特征和功能,可满足企业内外用户各种各样的信息需求。 此外,WebFOCUS的强大功能可访问企业现有的所有数据源,从遗留数据到数据仓库,也是无以匹敌的。目前,每天都有数百万用户通过企业内、外部网络或互连网络使用WebFOCUS所开发的应用系统。 三、 微软 微软可以说是数据分析可视化市场上的后期之秀。 Microsoft BI 通过三个层面或工作负载交付:数据仓库、报表与分析以及绩效管理。所有这一切都旨在提供整合的、全面的数据源和工具,以帮助改进决策制订。在我们看来,Microsoft BI 的承诺就是:帮助组织内所有层面的决策者对其决策所支持的企业目标与计划充满信心。 四、 MicroStrategy MicroStrategy公司是专门从事运行在大型企业级上的BI部署数据仓库,提供直观地浏览数据的能力,并使用可视化数据分析工具生成的见解。 MicroStrategy能够协助各公司开发各种大型数据库以及个人用户的分析软件允许各公司通过电话、传真、电子邮件以及互联网向用户传送各种定制的、个性化的信息。用户也可以根据自己的情况决定何时或者以和种方式等来收看各公司的信息。 五、…解读数据?解读“人”!一提到“数据”,可能经常会想到“数字”、“图表”、“模型”、“方程”等容易让人怯步的词语。其实“数据”的真正意义,是躲在背后的那些“人”。 在营销学中,市场的根本在于需求,需求由人而生。因此,我们不应该就数字而数字,就算法而算法,应该自始自终关注“人”,市场研究则更是如此。 有人也许会说,“人”可不好说,有时说谎,有时偏私,真真假假。但,不是有种更简单的想法吗?我们自己本身就是“人”。作为市场研
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