关于BI商业智能的“8大问”｜一文读懂大数据BI_Leo.yuan的博客-CSDN博客
关于BI商业智能的“8大问”｜一文读懂大数据BI
Leo.yuan
于 2017-05-02 11:28:17 发布
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关于BI，就从过往的了解，搜索以及知乎的一些问答，大家困惑的点主要集中于大数据与BI的关系，BI的一些技术问题，以及BI行业和个人职业前景的发展。这里归纳成8个问题点，每个问题都做了精心的解答，希望能给大家带来帮助。
问题1：商业智能BI和大数据是什么关系，如何选择？
BI(BusinessIntelligence)即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。
大数据(Big Data)是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
两者是不一样的概念，BI相对于大数据更倾向于决策，适合支持经营指标支撑类的问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。
现今，大型互联网企业采用hadoop一类的大数据架构——数据仓库——自己研发的报表、OLAP分析等，或者前端选用成熟的商业智能报表和BI分析软件，像FineBI之类的大数据BI都能对接大数据平台。传统企业，小型的公司没有那么多的业务分析的需求，大多寻求excel、业务系统的简单报表功能或者专业的报表工具来解决问题；一般中大型企业数据量大时会构建数据仓库，用BI在前端分析展现。当然很多传统企业针对特定业务（比如用户画像、风控分析）采用大数据技术。
整体来讲，选择大数据还是BI依据需求来定，大数据组件大多开源，需要大量的人力开发。BI大多商用，需要一定资金和一定时间的项目实施。
问题2：什么是大数据BI？什么是自助式BI？和传统BI有何区别？
大数据BI
大数据BI有这样几类特性：能对接hadoop一类的大数据平台，做数据分析；能处理大数据量（亿级以上），响应速度快，比较考验的是BI的数据处理计算性能和数据库性能。
传统BI &自助式BI
传统BI重在于数据平台搭建，提供报表服务，以IT为主导；自助式BI重在于数据分析，以业务分析为主导。两者的数据处理流程相通。
传统BI：通常指企业内部大而全的统一报表或分析平台，代表性的老牌BI工具厂商如 IBM的cognos，Oracle的OBIEE，SAP的BO等均包含丰富的功能模块，比较适合于打造一体化的大而全的统一平台。传统BI一般面向IT研发人员，他们多集中在企业的技术部门，传统BI的打造方式基本如下：
自助BI：面向的是不具备IT背景的业务分析人员，与传统BI相比更灵活且易于使用，而且一定程度上摆脱对IT部门的大幅度依赖。不同于以往“IT主导的报表模式”，转而向“业务主导的自助分析模式”发展。自助BI通常的应用场景：
问题3：BI的多维数据模型和OLAP是什么，实用价值在哪？
试想一下分析业务数据时场景，经常会从不同的角度来审视业务的衡量指标。例如分析销售数据，可能会综合时间周期、产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类等多种因素来考量。这些分析角度虽然可以通过报表来反映，但每一个分析的角度生成一张报表，各个分析角度的不同组合又生成不同的报表，每尝试分析一次，就得抽一次数，这会使得IT人员的工作量相当大。
而OLAP的作用就是尽可能将所有的维度条件及聚合值都准备好，供使用者在分析时可以按照任意维度来分析。
以BI的实际应用来讲，拿到数据，可能需要下钻到比较粗的粒度观察数据，比如从日期时间维度、从地域品类维度来分析数据，对应到BI的操作上，就是拖拽维度、过滤排序、维度切换，钻取等操作，cube或者数据仓库就要响应这种操作，这就使用到了下钻、切边、切块、转轴等功能。
问题4：商业智能BI在数据分析工作中的作用，是必要的吗？
在数据分析过程中，BI也算是一个工具，能自助取数，用于快速分析，制作分析报表。很多互联网、零售、金融企业会有自己的数据分析团队会专业的分析人员，使用的工具可能从SPSS、SAS、R、Python不等，这些工具能对准备好的数据做数理统计分析，取数的工作大多还是要交给IT人员去做。像目前的自助式BI因为上手很简单，对于多维度的数据可以从各方面来展示，而且能及时生成数据报告，可在平台上管理报表和分析表单。所以是否有必要，因需求而异。
问题5：BI如何选型，需要考虑哪些点？
BI工具可分为传统型BI以及自助型BI。传统型BI，国外以SAP BO、cognos、Oracle BIEE等为主；自助型BI，比如国外的Tableau、Qlikview，国内的FineBI、永洪bi等等。
站在产品的企业的角度，可以从领先能力、产品能力、服务能力以及价格能力去着手衡量。可通过海比研究给出的一套《BI选型指标体系》来判断。
1、领先能力=行业地位+领先性
比如公司在行业中的低位、市场占有率、公司在该领域的专注性以及技术的领先性。商业智能目前的市场格局不算大，可扩展到报表领域去衡量。
2、产品能力=公司产品线+核心产品功能+解决方案
一般来讲，公司的产品线越完整，相关产品的整合能力越强，越好。但是，最重要的还是产品的功能是否实能解决企业最关注的的问题，是否能覆盖更多行业，BI解决的是行业通用性的问题，解决能力越强，产品越优秀。
3、服务能力=服务专业能力+维护能力
BI的实施很考察人员的专业性，过去由于国外IT巨头的称霸，很多产品的项目都承包给第三方实施，造成服务脱节。现在很多涌现的国内软件公司一般都会有专业的实施团队，本地化服务很占优势，所以这一点不妨考虑本土产品。
4、价值能力=成功案例+性价比
选型前可看看同行业的企业伙伴们用的是什么类的BI工具，使用情况如何。包括从功能费用、项目实施费用综合考虑来看的性价比。
问题6：如何实施BI？
实施BI的前提，最重要的是基础数据的统一。比如货品信息，客户信息，公司内部信息。缺少的数据虽然可以临时补，但是随着公司业务的扩展，这种数据化运营的方式需要不断精细，数据管理的规范任务要落实到业务员的考察，如果得到领导的支持会更容易推动。有了这些齐全的数据，BI的实施才有保障。
然后是业务的统一。比如销售模式，采购模式，结算方法，质量管理的统一。比如销售模式不统一，有的分公司先结算后配送，有的公司先配送后结算，业务形式不统一，口径不统一，就会造成数据的时间差。
其次是业务部署。每个公司的业务部署不同，有的是集中部署有的是分销部署，如果BI是放在总部实施，需要将各地分散的数据统一起来，建立数据仓库，保持基础数据的统一，但其中，如何提高速度，如何优化配合方式，这点需要研究。
BI人才储备是否足够，需要业务人员和信息人员的积极配合，这个效果才能够比较良好的推动，而且还能够持续的发展。为了让技术和业务人员更好地贴合，要将技术和业务有效结合，最大效率的把报表和BI系统的功能发挥出来。
对于上BI，还有其他考虑，比如价格预算，比如是否用开源，比如后续开发和维护，这里做个统一的解释。
明确业务需求：强烈的业务需求，明晰的业务目标，能否抓住核心是一个项目成败的关键。
“产品+定制+服务”的建设思路：是否要选择开源的产品？如果你有很强的开发能力，可以考虑。但建议专业的事情还是交给专业的工具来做，传统企业不比互联网企业，互联网企业是以数据来驱动的，与传统企业的模式不一样，再说，后续维护也是成本啊。业务项目建设如果不借助比较成熟的产品工具，从技术代码进行创新式的开发，不经过迭代以及检验很难规避风险，很难形成一个成熟的产品。如果觉得国外BI产品“庞大”，完全可以选择FineBI这一类轻量化的工具。
最后，就是认清技术力量的现状，不妨建议敏捷开发、迭代开发和重构，注重技术和管理的配合。
问题7：做BI人的前景在哪里？
刚入门BI这一领域的人，未来的职业发展可以走技术、走管理、走开发。
1、走技术方向：（按照技术路线进行划分）
ETL，这块是BI永恒的重点之一，需求也是一直持续，只是相对来说，ETL会比较枯燥。在这一块，掌握一两款顺应潮流的大工具，拥有相应年限的工作经历，行业性要求不太高，可以找到一个不错的岗位。DS、INFA、SSIS这些都是蛮有需求的。
数据仓库，主要指的数据仓库设计，架构设计等，一般来说LEVEL会比较高，薪水待遇也还行，属于偏高端人才了，一般都会要有5年、7年或更多年限的经验，对行业性经验要求比较高。
前端应用，SAP BO、COGNOS、BIEE等工具的熟练应用，可以做甲方内部顾问也可以做乙方项目顾问。从前端切入去接触到更多业务和需求，对提高自己的业务水平有好处。
数据挖掘数据分析方面，这块个人认为是最有前景的，数据分析师的需求一直在增加，但和BI的背景不是非常贴合，要学数据统计学知识，R、Python语言等，学的东西很多。
2、走管理路线
管团队管某块业务，做项目总监，而后上升到CIO之类的，偏向管理属性，对人的沟通交流尤其是与高层交流的水平较高，比较IT在企业大多属于业务支撑部门，很多事情很难推动，同时还要思考如何提升IT在企业的地位，这个你只要观察自己的部门领导怎么做的，慢慢摸索了。
3、走开发
第三方软件开发公司了，比如SAP之类的公司（有点难度），或者国内帆软、永洪等其他BI公司的软件开发了，难度是要有一定的程序开发基础，但是对业务的理解也能带来一些帮助。再或者是去一些创业公司带团队做BI产品，现在做前端可视化分析的公司有很多，虽然不完全类同于BI，但有很多共通之处。
问题8：如何系统的学习BI知识？
这里给出一个学习框架
1、学习数据库知识， 掌握基础技能SQL
2、技术选择：数据仓库 / ETL / 前端开发等等
3、 选择技术工具：
数据仓库-Oracle、SAP HANA、Hadoop都是主流；
ETL- informatica 、kettle；
自助式BI工具-Taleau、帆软FineBI、Power BI
4、学习业务知识
5、实操数据分析工作
Leo.yuan
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关于BI商业智能的“8大问”｜一文读懂大数据BI
这里不再阐述商业智能的概念了，关于BI，就从过往的了解，搜索以及知乎的一些问答，大家困惑的点主要集中于大数据与BI的关系，BI的一些技术问题，以及BI行业和个人职业前景的发展。这里归纳成8个问题点，每个问题都做了精心的解答，希望能给大家带来帮助。问题1：商业智能BI和大数据是什么关系，如何选择？BI(BusinessIntelligence)即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数
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诠释了企业级大数据数据仓库的BI架构方案和模型设计的心得
一篇文章让你秒懂什么是BI商业智能！
渣渣张的自我成长记录
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前言
很多刚刚接触BI读者最开始想了解的问题，经常会看到数据可视化、数据分析、数据仓库和大数据等词汇时会有的摸不着头脑，本次就以什么是BI商业智能中心，浅显易懂的让刚接触BI的读者能最快的了解什么是BI。以及目前最常用的几款BI软件。
1、BI的作用
BI是一个辅助决策的智能系统，它的核心就是帮助企业利用好数据，让决策管理者随时随地获取关键信息，让决策者基于数字决策，最终提高决策水平。
2、Excel报表 VS BI
Excel报表
我们先来看看大家是如何通过Excel来满足决策者的分析需求的：
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商业智能BI全解，一文让你明白才是商业智能（BI）
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永洪BI到底有多好用？知乎大V用3000字力荐
qq_31760543的博客
07-09
2110
最近发现了一款很好用+功能强大+永久免费的国产可视化软件，永洪Desktop BI。
可以理解它就是国内的Tableau，因为功能很类似，但最重要的是它是完全免费的，再也不用费半天劲，跑闲鱼上买Tableau使用了。
经哥做数据分析师6年多，自己使用过很多BI工具，既有"非常贵”的Tableau, 也有完全开源的superset，以及公司内部基于其他开源数据工具开放定制的大数据平台，对于高效的数据分析工具，来提升数据数据挖掘的效率，有着很强烈的认同感。
永洪Desktop，竟然完全免费给所有人使用，经哥很好
8款国内外主流商业智能BI工具分析，助你轻松选型！
明月说数据
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商业智能BI工具的应用在国外已广为普及，并且开始不断探索大数据和云技术。而国内，商业智能BI工具在这几年才开始慢慢被接受，企业开始有意识地建立一体化数据分析平台，为经营决策提供分析。
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ElasticSearch学习（三）对网络摄像头的系统健康检查--需求分析
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对于这个数据的传输，HTTP是首选，logstash中是支持HTTP的数据输入的。
那么整个的流程应该是这样的：
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首先拿到数据，使用HTTP向logstash发送实时数据，先在虚拟机中进行测试。
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大数据与商业智能
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大数据，即信息爆炸时代产生的海量数据，而商业智能则是近年来才出现的词，2012年开始...
你的BI应用处于什么阶段？解读Gartner BI成熟度模型
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文 | 帆软数据应用研究院 水手哥本文出自：知乎专栏《帆软数据应用研究院》——数据干货&资讯集中地 无论国内还是国外，多数企业的BI和分析平台建设之路并不平坦：一是对自身的环境和需求认识不足，未能打蛇打七寸，导致成效产出不高；二是眼光只放在当前，未能考虑以后的变数，导致BI建设不能有序延展响应需求；三是经验和水平不足，难以驾驭BI建设路线图，导致走了不少弯路甚至回头路。对此Gartner推出了BI
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今天小编整理的主要内容是：商业智能（BI）
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商业智能（Business Intelligence, BI）通常被理解为将组织中现有的数据转化为知识，帮组组织做出明智的业务经营决策。
从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
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商业智能由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。
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本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系
解答
商业智能( Business Intelligence，BI)是一个统称，指的是用于支持制定业务决策的技能、流程、技术、应用和实践。
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目前，社会数字化程度还在不断加深，数据量也伴随着一同高速增长，许多人预测未来将是数据处理时代，而作为数据类解决方案的商业智能BI也会持续扩张市场，朝着不同行业BI商业智能的方向发展。
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fuyipingwml1976124的博客
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