百度大數(shù)據(jù)平臺(tái)(百度大數(shù)據(jù))
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1、大數(shù)據(jù)(big data),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具,在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。
2、(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法(抽樣調(diào)查)這樣的捷徑,而采用所有數(shù)據(jù)的方法[2])大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價(jià)值)。
3、說起大數(shù)據(jù),就要說到商業(yè)智能:商業(yè)智能(Business Intelligence,簡稱:BI),又稱商業(yè)智慧或商務(wù)智能,指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、線上分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。
4、 商業(yè)智能作為一個(gè)工具,是用來處理企業(yè)中現(xiàn)有數(shù)據(jù),并將其轉(zhuǎn)換成知識(shí)、分析和結(jié)論,輔助業(yè)務(wù)或者決策者做出正確且明智的決定。
5、是幫助企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)提高決策質(zhì)量的技術(shù),包含了從數(shù)據(jù)倉庫到分析型系統(tǒng)等。
6、 商務(wù)智能的產(chǎn)生發(fā)展 商業(yè)智能的概念經(jīng)由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。
7、當(dāng)時(shí)將商業(yè)智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫(或數(shù)據(jù)集市)、查詢報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的技術(shù)及其應(yīng)用。
8、 商務(wù)智能是20世紀(jì)90年代末首先在國外企業(yè)界出現(xiàn)的一個(gè)術(shù)語,其代表為提高企業(yè)運(yùn)營性能而采用的一系列方法、技術(shù)和軟件。
9、它把先進(jìn)的信息技術(shù)應(yīng)用到整個(gè)企業(yè),不僅為企業(yè)提供信息獲取能力,而且通過對(duì)信息的開發(fā),將其轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)的競爭優(yōu)勢,也有人稱之為混沌世界中的智能。
10、因此,越來越多的企業(yè)提出他們對(duì)BI的需求,把BI作為一種幫助企業(yè)達(dá)到經(jīng)營目標(biāo)的一種有效手段。
11、 目前,商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí),幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策的工具。
12、這里所談的數(shù)據(jù)包括來自企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應(yīng)商資料及來自企業(yè)所處行業(yè)和競爭對(duì)手的數(shù)據(jù),以及來自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)。
13、而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策既可以是作業(yè)層的,也可以是管理層和策略層的決策。
14、 為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí),需要利用數(shù)據(jù)倉庫、線上分析處理(OLAP)工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。
15、因此,從技術(shù)層面上講,商業(yè)智能不是什么新技術(shù),它只是ETL、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)展現(xiàn)等技術(shù)的綜合運(yùn)用。
16、 把商業(yè)智能看成是一種解決方案應(yīng)該比較恰當(dāng)。
17、商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來自不同的企業(yè)運(yùn)作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行清理,以保證數(shù)據(jù)的正確性,然后經(jīng)過抽?。‥xtraction)、轉(zhuǎn)換(Transformation)和裝載(Load),即ETL過程,合并到一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉庫里,從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個(gè)全局視圖,在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP工具等對(duì)其進(jìn)行分析和處理(這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識(shí)),最后將知識(shí)呈現(xiàn)給管理者,為管理者的決策過程提供支持。
18、 企業(yè)導(dǎo)入BI的優(yōu)點(diǎn)1.隨機(jī)查詢動(dòng)態(tài)報(bào)表 2.掌握指標(biāo)管理 3.隨時(shí)線上分析處理 4.視覺化之企業(yè)儀表版 5.協(xié)助預(yù)測規(guī)劃 導(dǎo)入BI的目的1.促進(jìn)企業(yè)決策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process):BIS增進(jìn)企業(yè)的資訊整合與資訊分析的能力,匯總公司內(nèi)、外部的資料,整合成有效的決策資訊,讓企業(yè)經(jīng)理人大幅增進(jìn)決策效率與改善決策品質(zhì)。
19、 2.降低整體營運(yùn)成本(Power the Bottom Line):BIS改善企業(yè)的資訊取得能力,大幅降低IT人員撰寫程式、Poweruser制作報(bào)表的時(shí)間與人力成本,而彈性的模組設(shè)計(jì)介面,完全不需撰寫程式的特色也讓日后的維護(hù)成本大幅降低。
20、 3.協(xié)同組織目標(biāo)與行動(dòng)(Achieve a Fully Coordinated Organization):BIS加強(qiáng)企業(yè)的資訊傳播能力,消除資訊需求者與IT人員之間的認(rèn)知差距,并可讓更多人獲得更有意義的資訊。
21、全面改善企業(yè)之體質(zhì),使組織內(nèi)的每個(gè)人目標(biāo)一致、齊心協(xié)力。
22、 商業(yè)智能領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用 商業(yè)智能的技術(shù)體系主要有數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse,DW)、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)以及數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining,DM)三部分組成。
23、 數(shù)據(jù)倉庫是商業(yè)智能的基礎(chǔ),許多基本報(bào)表可以由此生成,但它更大的用處是作為進(jìn)一步分析的數(shù)據(jù)源。
24、所謂數(shù)據(jù)倉庫(DW)就是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的數(shù)據(jù)集合,用以支持經(jīng)營管理中的決策制定過程。
25、多維分析和數(shù)據(jù)挖掘是最常聽到的例子,數(shù)據(jù)倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數(shù)據(jù)。
26、 在線分析處理(OLAP)技術(shù)則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來、能夠真正為用戶所理解的、并真實(shí)反映數(shù)據(jù)維特性的信息,進(jìn)行快速、一致、交互地訪問,從而獲得對(duì)數(shù)據(jù)的更深入了解的一類軟件技術(shù)。
27、 數(shù)據(jù)挖掘(DM)是一種決策支持過程,它主要基于AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等技術(shù),高度自動(dòng)化地分析企業(yè)原有的數(shù)據(jù),做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,預(yù)測客戶的行為,幫助企業(yè)的決策者調(diào)整市場策略,減少風(fēng)險(xiǎn),做出正確的決策。
28、 商業(yè)智能的應(yīng)用范圍 1.采購管理 2.財(cái)務(wù)管理 3.人力資源管理 4.客戶服務(wù) 5.配銷管理 6.生產(chǎn)管理 7.銷售管理 8.行銷管理 商業(yè)智能實(shí)施步驟 商業(yè)智能系統(tǒng)處理流程[1] 商業(yè)智能(BI)作為一個(gè)概念,描述與業(yè)務(wù)緊密結(jié)合,并且根據(jù)需要進(jìn)行相關(guān)特性展示和數(shù)據(jù)處理的過程。
29、 為了讓數(shù)據(jù)“活”起來,往往需要利用數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、報(bào)表設(shè)計(jì)與展示、聯(lián)機(jī)在線分析(OLAP)等技術(shù)。
30、數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)源包含的種類繁多,例如存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的,在外圍數(shù)據(jù)文件中的,在業(yè)務(wù)流中實(shí)時(shí)產(chǎn)生存儲(chǔ)在內(nèi)存中的等等。
31、而商業(yè)智能最終能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策,既可以是操作層的,也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策。
32、 這些分析有財(cái)務(wù)管理、點(diǎn)擊流分析(Clickstream)、供應(yīng)鏈管理、關(guān)鍵績效指標(biāo)(Key Performance Indicators, KPI)、客戶分析等。
33、商業(yè)智能關(guān)注的是,從各種渠道(軟件,系統(tǒng),人,等等)發(fā)掘可執(zhí)行的戰(zhàn)略信息。
34、商業(yè)智能用的工具有抽?。‥xtraction)、轉(zhuǎn)換(Transformation)和加載(Load)軟件(搜集數(shù)據(jù),建立標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),然后把這些數(shù)據(jù)存在另外的數(shù)據(jù)庫中)、數(shù)據(jù)挖掘和在線分析(Online Analytical Processing,允許用戶容易地從多個(gè)角度選取和察看數(shù)據(jù))等 。
35、 商業(yè)智能系統(tǒng)的功能 商業(yè)智能系統(tǒng)應(yīng)具有的主要功能: 數(shù)據(jù)倉庫:高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問方式。
36、提供結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),容量大,運(yùn)行穩(wěn)定,維護(hù)成本低,支持元數(shù)據(jù)管理,支持多種結(jié)構(gòu),例如中心式數(shù)據(jù)倉庫,分布式數(shù)據(jù)倉庫等。
37、存儲(chǔ)介質(zhì)能夠支持近線式和二級(jí)存儲(chǔ)器。
38、能夠很好的支持現(xiàn)階段容災(zāi)和備份方案。
39、 數(shù)據(jù)ETL:數(shù)據(jù)ETL支持多平臺(tái)、多數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式(多數(shù)據(jù)源,多格式數(shù)據(jù)文件,多維數(shù)據(jù)庫等)的數(shù)據(jù)組織,要求能自動(dòng)化根據(jù)描述或者規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)查找和理解。
40、減少海量、復(fù)雜數(shù)據(jù)與全局決策數(shù)據(jù)之間的差距。
41、幫助形成支撐決策要求的參考內(nèi)容。
42、 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)輸出(報(bào)表):報(bào)表能快速的完成數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的設(shè)計(jì)和展示,其中包括了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表樣式和統(tǒng)計(jì)圖展示,可以很好的輸出給其他應(yīng)用程序或者Html形式表現(xiàn)和保存。
43、對(duì)于自定義設(shè)計(jì)部分要提供簡單易用的設(shè)計(jì)方案,支持靈活的數(shù)據(jù)填報(bào)和針對(duì)非技術(shù)人員設(shè)計(jì)的解決方案。
44、能自動(dòng)化完成輸出內(nèi)容的發(fā)布。
45、 分析功能:可以通過業(yè)務(wù)規(guī)則形成分析內(nèi)容,并且展示樣式豐富,具有一定的交互要求,例如預(yù)警或者趨勢分析等。
46、要支持多維度的聯(lián)機(jī)在線分析(OLAP分析),實(shí)現(xiàn)維度變化、旋轉(zhuǎn)、數(shù)據(jù)切片和數(shù)據(jù)鉆取等。
47、幫助決策做出正確的判斷。
48、 典型的商業(yè)智能系統(tǒng) 典型的商業(yè)智能系統(tǒng)有: 客戶分析系統(tǒng)、菜籃分析系統(tǒng)、反洗錢系統(tǒng)、反詐騙系統(tǒng)、客戶聯(lián)絡(luò)分析系統(tǒng)、市場細(xì)分系統(tǒng)、信用計(jì)分系統(tǒng)、產(chǎn)品收益系統(tǒng)、庫存運(yùn)作系統(tǒng)以及與商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的應(yīng)用系統(tǒng)等。
49、 [編輯]商業(yè)智能解決方案廠商 提供商業(yè)智能解決方案的著名IT廠商包括微軟、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等。
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