bi商业数据分析 大数据和商业智能的关系是什么？
大数据和商业智能的关系是什么？
大数据与商业智能的关系从应用角度看，商业智能是商业智能，是一套完整的解决方案，用于有效整合企业现有数据，快速准确地提供报表和决策依据，帮助企业做出明智的商业决策。
Bi在数据架构中处于前端分析的地位，其核心作用是对数据采集、数据切片、数据上下钻取、立方体等进行多维分析。通过ETL对数据进行提取和转换，形成一个完整的数据仓库，然后从数据仓库中提取数据，然后进行前端的商业智能分析和显示。
Bi处理的数据量是巨大的。例如，finebi business intelligence拥有自己的ETL，可以在短时间内响应数据处理请求并输出分析结果。
Bi对稳定性和易用性有一定的要求，这是其他数据分析工具无法比拟的。
大数据应用的数据源包括结构化数据，如各种数据库、各种结构化文件、消息队列和应用系统数据，其次是非结构化数据。
BI商业智能工具有哪些推荐？
几个老品牌：Cognos、SAP Bo、Oracle BIEE
今天流行的自助Bi工具：tableau、qlikview、power Bi、finebi
在当今工业互联网发展的背景下，如何找到自己的商业智能解决方案是大多数传统行业管理者都在思考的问题。
一些抓住消费互联网机遇实现快速发展的管理者正在思考如何抓住工业互联网的发展机遇实现进一步发展。一些没有把握消费互联网的管理者正在思考如何在工业互联网的发展上取得突破，进而给企业带来新的发展机遇。
如果你想找到一个合适的商业智能解决方案，你必须在工业互联网上找到答案。那么什么是工业互联网？工业互联网有三个重要内容：一是以物联网、大数据为代表的技术水平，二是工业互联网的思维方式，三是市场导向趋势。
首先，工业互联网要从大势上有一个清晰的判断。目前，它正处于工业互联网发展的初级阶段。随着5G标准的实施，工业互联网的发展基础进一步巩固。因此，工业互联网的市场化趋势更加明显。
工业互联网的思维方式决定了我们能否找到适合自己的智能方案。工业互联网的思维模式也集中在三个方面，即产业链思维、产业发展思维和资源整合思维。工业互联网使传统产业能够覆盖方方面面，而不仅仅是一个领域，因此必须要有产业整体发展的思路，进而为产业链提供服务。这个过程也是资源整合和利用的过程。
工业互联网的实施层面涉及物联网、大数据（云计算）等技术。商业智能的基础是大数据的支撑，大数据的基础是物联网。因此，物联网建设是传统产业向工业互联网迈进的关键一步。物联网的建设也是一个系统的方案，要根据企业的实际情况分步实施。
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