商业智能“BI”是什么意思？
商业智能BI是指是从系统数据中提取有效的信息，从浩瀚的信息中及时地发现有价值的知识，为企业决策层的思维决策和战略发展提供有力服务，尽量减少管理决策中凭经验、拍脑袋的风险和隐患，从而充分提高企业市场快速反应力与竞争力的软件解决方案。 而今伴随着企业信息化发展的浪潮汹涌，组织流程的固化、改进，知识的积累、应用，技术的创新、提升，作为商业智能管理的系统软件BI也在不断求新求变，在推进企业信息化建设中继续建功立业。 BI新走向之一：融合加强，演变成门户化 CIO必须清楚认识，未来的商业智能BI趋势将是基于全面信息集成的服务，将是一种企业级跨部门运作的基础信息系统，可以联结企业各个岗位上的各个工作人员，可以联结企业各类信息系统和信息资源，真正实现跨平台，最后演变成门户化，而不是以前单一、隔离、枯燥的系统。 在基于企业战略和流程的大前提下，BI应可通过类似门户的技术对各个业务系统进行整合，使得BI与OA、CRM、ERP、SCM以及其它系统之间能实现融合集成，系统之间的结构化数据能通过门户管理平台互相调用、展现，全面提供决策支持、知识挖掘、商业智能等一体化服务，实现企业数字化、知识化、虚拟化。这时BI或已远远超出传统BI的范畴，演变成为企业综合性强大管理支撑平台，换为企业知识门户EKP、管理支撑平台MSS等名称或更能体现其价值。CIO应努力推动企业BI向综合平台、门户化方向发展。 BI新走向之二：日趋傻瓜，体现人性化 未来BI的门户将更加强调人性化，功能日趋傻瓜，强调易用性、稳定性、开放性，强化人与人沟通、协做的便捷性，重视对于众多信息来源的整合，并进一步完善可以拓展的管理支撑平台框架，从而改变以往人去找系统的现状，实现系统找人的全新理念与功能。这对今后未实施应用BI的企业CIO进行选型应有指导意义，并作为一个方向推广应用BI建设。 今后的BI系统能让合适的角色在合适的场景、合适的时间里获取合适的知识、数据，充分发掘和释放人的潜能，并真正让企业的数据、信息转变为一种能够指导人行为的意念、能力。其实人性化也即一种自动化，充分体现管理系统的最大价值与作用。 BI新走向之三：移动BI将成为新战场 目前中国已正式步入了3G时代，同时，3G全新时代的到来，对于无线商务、移动信息化而言，则昭示了一种更美好的希望与前景，这对BI亦是一样的。因此CIO也必须认识、重视3G时代的BI，把握其走向。 2010年，全球移动用户数量已经突破50亿，而中国移动用户也达到7亿之巨，可以预见，今后一两年，利用新技术，移动协同应用将成为BI未来增长点。 目前信息终端应用正在全面推进融合，3G无线移动技术在中国的应用已在全面建设推广，它使融合了计算机技术、通信技术、互联网技术的移动设备将成为个人办公必备信息终端，在此载体上的移动BI协同应用将是管理的巨大亮点。用户可以通过智能手机提交数据，并获取分析报告，实现无处不在、无时不在的实时动态管理，这将给传统BI带来重大的飞跃。因此企业CIO应积极利用现代手机移动技术，充分发挥3G技术在BI的功用，让BI移动办公、无线掌控将可信手拈来，随时随处可行。 BI新走向之四：在云中部署BI，成为主流方向 云计算对CIO们已不再陌生了，甚至耳熟能详了。目前云计算概念方兴未艾，云计算功能极其强大，未来两三年将是云端运算服务年，也将是最热门软件的名词和发展潮流，以云为基础的商业智能在线服务将成为全新的商业智能部署的主流方向。CIO应全面知了云计算未来走势。 目前云计算的重要性已经能够影响到未来各个BI厂商未来的生存线。从某种意义而言，只有产品是面向云规模架构设计并符合云运营模式的BI软件才能获得用户企业的青睐，在今后持续取得成功。对一些数据储存巨大、运维服务繁重但又实力不强、技术不全面的企业来说，云计算模式将是包括BI在内等管理系统的应用方向，CIO应积极推动未来的BI朝云计算方向发展。 尽管BI向云迁移的过程中仍然面临许多的挑战，但随着越来越多的企业将其业务应用置于云端，在云中部署BI已不是一个可望不可及的理想目标。据悉， BI专业厂商Informatica已经进行了向用户交付云服务的尝试。此前该公司发布的Informatica BI数据集成平台已经能同时部署在预装系统或云网络之中，为用户企业提供云端集成服务。 BI新走向之五：SaaSBI日渐雄起，受中小企业青睐 IDC机构预测，SaaS BI将成为今后一两年BI市场的一大热点，也是各大BI厂商角逐的焦点。因为传统的BI工具过于昂贵，且建设过程较为复杂，从中小企业的自身状况和当前经济形势分析，低费用高效的SaaS租用模式无疑已成为中小企业CIO推行BI的重要选择，将给企业带来了良好的发展平台。 因此Gartner机构预计到2012年，25-30%的企业将使用软件即服务SaaS这种业务模式，15-20%的中小企业组织将通过SaaS获得具行业特色的分析应用软件，SaaS BI将成为BI投资组合应用的标配。 然而基于现阶段的SaaS的发展状况看，该商业模式的应用仍尚不成熟，还需大力培育、推广，只有到相对比较成熟、完善的情形之下，BI才能借助该模式的力量达到星火燎原的目标。这点需要CIO注意。因此时下，BI应用还是会以传统模式为主。 BI新走向之六：可视化技术呈亮点，交互式分析助推BI 目前，有越来越多的企业CIO不再满足于传统较为单一、呆板的图像展现和交互式的图像展现，因为更多的分析需求需要借助图像OLAP这种多维分析模式来完成，比如噪音数据、数据集趋势等。这点对CIO应用BI为企业管理决策很重要。据称，Oracle已经率先开展了数据可视化分析的先河，为用户提供可视化数据探索服务。这种类型的分析手段也将是未来BI领域的又一亮点、一大趋势。 同时，BI传统的过滤、上钻、下钻、比较等功能也难于满足一些特殊企业用户及CIO的管理分析要求。因此新一轮的BI高级分析需求已经在不同行业悄然升温。在未来的BI平台中，预测、分摊、假设模拟、数据挖掘等交互式技术将成为新一轮的BI系统升级改造方向。据称，集成整合Essbase服务技术的Oracle商务智能平台已能为用户提供面向策略级、未知信息的分析预测能力和个性化自助式定制等。 BI新走向之七：外部信息将整合到内部BI中，内外网信息并联互动 从时下BI领域的演变情况来看，企业CIO所应用、依赖的信息、数据均是来源于企业 内部信息系统中的数据材料，并籍此进行分析加工、做出决策。然而从长期而言，单凭对内部数据的挖掘并加以运用仍显不够的，CIO有时尚需对更多的外部信息、数据加以收集、归纳和分析，逐步形成外部支撑平台，将外部信息整合到内部BI中，并使内网和外网能互联互通丰富、动态的信息而不是静态的报告或者计算数据，以此得到更全面科学的决策依据。 未来的BI将融合了协同、知能、门户、无线等精髓，并日趋经济简捷高效，将不断绽放新花，焕发出迷人的光彩。不管是BI厂商的CIO还是用户企业的CIO，只有抓住这些发展趋势、技术潮流，加以研发推广，才能更好地为国内企业决策管理服务，抢得竞争先机。
现在,智能家居产品有哪些？
现在市面上智能家居产品种类繁多，主要包括以下几类：
1.智能家居控制系统：如苹果HomeKit、Google Home、Amazon Alexa等，通过手机等设备连接智能家居设备，实现对家居设备的远程控制。
2.智能家电：如智能空调、智能热水器、智能冰箱、智能洗衣机等，通过手机等设备控制家电的开关、温度、湿度等参数。
3.智能家居安防系统：如智能门锁、智能摄像头、智能门铃等，通过手机等设备实时监控家庭安全状况。
4.智能照明系统：如智能灯泡、智能灯带等，通过手机等设备控制灯光的开关、颜色、亮度等参数。
5.智能家居音响系统：如智能音箱、智能音响等，通过手机等设备控制音乐播放、调节音量等参数。
6.智能家居健康系统：如智能体重秤、智能健身器材等，通过手机等设备实现健康数据的监测和管理。
以上是智能家居产品的一些主要种类，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，未来智能家居产品的类型也将越来越多样化和丰富。
商业智能是什么样?
- 是软件，硬件，还是应用系统之类？
- 鼎捷管理软件是专门为企业研制的商业智能软件~~~鼎捷软件有限公司（简称：DigiWin，原神州数码管理系统有限公司）是中国最具影响力的ERP企业管理软件与服务供应商. 鼎捷软件有限公司通过提供专业化、标准化和高水准的企业管理软件、解决方案及咨询服务，帮助中国广大企业快速、持续地提高管理水平、经营绩效和综合竞争力。矢志成为亚太地区最大、最具影响力的企业管理软件及服务的供应商。 让 ERP在中国普遍成功——我们共同的梦想 鼎捷软件有限公司，寓激情于理性，与中国企业信息化一路同行，把最优秀的软件产品和咨询服务带给用户，把最现代的变革理念和管理方法传播给企业，在二十一世纪昭示的思考、契机与挑战前，与广大企业真诚合作，通过对“让ERP在中国普遍成功”理想的追求，坚持不懈地努力，与中国企业一起飞跃，共同成功！这样可以么？
数据集成和商业智能的关系
- rt
- 可以从不同业务系统中取数，然后在一个平台里面去展示。。。现在系统一般都有很多，但是真正能把业务系统关键指标数据统一在一起的工具很少。。。这些正好就是商业智能的业务范畴。建议楼主可以关注FineBI。打字不易，如满意，望采纳。
求推荐数据库商业智能方面的书籍。
- 最近学data warehouse，和sql Integration Services，做什么SSIS，听不明白，求推荐一些书看看，最好是英文版的，给我书名，中文也行，谢谢。网上找了很多但是不知道哪些适合我这样的初学者。
- 我也想学，也想问你的这些问题啊。
地理商业智能信息是什么？
- 感觉有前发抚篡幌诂呵磋童单阔途，大学时候听过一个讲座，大概是讲一个跟这个有关的智能系统的作用的，是一个商业软件，感觉很厉害
商业智能bi，大数据，传统报表，数据分析有何区别
- 作者：胡海链接：www.zhihu.com/…311039来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。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。标签：ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表BI工具：Tableau、Qlikview、帆软大数据BI ——FineBI技术发展方向：自助式BI（工具简单易用）、移动BI、云BI（SAAS级）；数据挖掘技术、R语言等分析语言的结合，拓展专业数据分析的功能大数据(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。标签：Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce、流处理等。大数据工具：Hadoop、HPCC、Cloudera 、Storm、Apache Drill等等技术发展方向：内存技术、机器科学、预测分析、关系挖掘传统报表就是用于展示固定格式的报表，可以是业务报表也可以是分析报表。形式上可以用表格、图表等格式来动态显示数据。标签：表格、填报、Dashboard、行式报表、分组报表、交叉报表等。报表工具：帆软报表FineReport、Excel高级功能、水晶报表技术发展方向：近年来报表有向BI方向发展的趋势数据分析是运用各种统计方法将数据进行剖析，最大化地发现数据价值，以发挥数据的作用。说白了就是基于数据事实找出规律的方法。
2018年，商业智能的趋势是什么呢？
- 以下信息由业务数据可视化分析展示平台DataHunter为您提供：日前，世界知名研究机构Gartner发布了2018分析和商业智能平台魔力象限报告，同时Gartner还对分析和商业智能平台的技术路线和市场发展进行了预测和展望。其中，该机构特别强调了增强分析、自助数据处理、机器学习、自然语言处理、实时分析以及共享协作等能力将成为未来该领域的标配功能。商业智能未来两年的发展愿景到2020年，增强分析 – 包括自然语言查询和叙述、增强数据准备、自动化高级分析以及可视化数据分析能力乏酣催叫诎既挫习旦卢 – 将成为购买分析、数据科学、机器学习、 嵌入式分析等平台的主要推动力。到2020年，增强数据发现能力将带动商业智能和分析平台快速发展，用户数量将以两倍的速度增长，并提供两倍的业务价值。到2020年，自然语言生成和人工智能将成为绝大部分（90%）商业智能平台的标准功能。到2020年，50%的分析查询将会通过搜索、自然语言处理、语音生成，甚至是自动生成。到2020年，为用户提供访问内外部数据目录的企业将从分析投资中获得两倍的业务价值。到2020年，普通数据科学家的数量增长将是专业数据科学家的五倍。分析和商业智能平台的15个关键功能基础设施1. BI平台管理，安全和架构。支持平台安全管理，用户管理，账户访问管理，并确保高可用及灾难恢复的能力。2. Cloud BI。PaaS和AaaS（analytic-application-as-a-service）能力，支持基于本地或云端数据，在云中进行分析应用的构建、部署及管理。3. 数据源连接和提取。用户可以连接到内部及各种云存储平台（关系型和非关系型）中的结构化和非结构化数据。数据管理4. 元数据管理。使用户可以利用通用语义模型和元数据，并通过强大而集中的方式，使管理员可以搜索，捕获，存储，复用和发布元数据对象，如维度，结构，度量，性能指标关键性能指标（KPI），报表布局对象，参数等。同时，管理员能够将业务人员定义的数据混聚和元数据提升为SOR元数据。5. ETL和数据存储。支持访问、集成、转换和加载数据到自包含的引擎平台，并具有索引数据、管理数据、加载和刷新的能力。6. 自助数据准备。支持“拖放”不同来源的数据组合以及创建分析模型，例如用户定义的度量、集、组和结构。高级功能包括基于机器学习的语义自动发现，智能连接，智能分析，层次结构生成，数据沿袭和对各种数据源(包括多结构化数据)的数据混合。7. 可扩展性和复杂的数据模型。具备内存引擎或数据库内部体系结构处理海量数据、复杂数据模型、性能优化和海量用户部署的能力。分析和内容创作8. 针对普通数据科学家的高级分析。通过菜单选项或导入和集成外部模型，使用户可以轻松访问平台自身的高级分析功能。9. 分析仪表盘。具备通过可视化创建高度交互式仪表盘和内容的能力，并支持嵌入地理空间分析功能。10. 交互式数据可视化。通过一系列的可视化功能来分析探索数据，这些功能不仅是基本的饼状图、条形图、折线图等，还应包括热点图、数图、地图、散点图及其他用于特殊用途的图表。用户可以与之进行交互和分析数据。11. 增强数据发现。自动查找、可视化展现及叙述关键信息的能力，如用户数据的相关性、异常、集群、关联和预测等，使得用户无需自己创建数据模型或编写算法。用户可通过可视化、自然语言生成的文字、搜索和自然语言查询（NLQ）技术去探索数据。12. 移动端的支持。企业可以通过发布和或交互模式为移动设备开发和提供内容，并可以利用设备的本……余下全文
