什么是BI？移動互聯(lián)網(wǎng)時代計算機(jī)科技的高速發(fā)展以至于公司企業(yè)的信息化層次不斷地提高，公司那些數(shù)據(jù)呈出爆發(fā)增長的趨勢。你所選地，企業(yè)數(shù)據(jù)量越大，那些數(shù)據(jù)什么問題就曝露得越明顯，以數(shù)據(jù)為驅(qū)動做出決策的市場

什么是BI？

移動互聯(lián)網(wǎng)時代計算機(jī)科技的高速發(fā)展以至于公司企業(yè)的信息化層次不斷地提高，公司那些數(shù)據(jù)呈出爆發(fā)增長的趨勢。你所選地，企業(yè)數(shù)據(jù)量越大，那些數(shù)據(jù)什么問題就曝露得越明顯，以數(shù)據(jù)為驅(qū)動做出決策的市場需求也愈發(fā)強(qiáng)烈。在這樣的大背景下，商業(yè)智能（corporateresearch，全稱qie）乃至了數(shù)字信息化網(wǎng)絡(luò)熱詞，我們經(jīng)常能聽到公司說“上qie”、“基本建設(shè)bi系統(tǒng)”、“構(gòu)建好t 作出決策那個平臺”等內(nèi)容是什么。

那么t 到底是什么呢？相信我除了相關(guān)的去研究學(xué)者，絕大部分的人很難提出一個判斷的正確答案。其實早在1957年，東芝的研究所研究員andreasfrankluhn就將“智能”定義法為“對事物內(nèi)在聯(lián)系的一種理解力，并憑借這種那種能力去基礎(chǔ)決策，以提升到預(yù)期后的目標(biāo)。”

在1996年，施瓦茨（gartner報告）集團(tuán)逆轉(zhuǎn)局勢，正式將數(shù)據(jù)智能定義,定義為：商業(yè)智能描述了一系列的基本定義和快速方法，通過應(yīng)用方法基于結(jié)論的支持什么操作系統(tǒng)來技能輔助包括商業(yè)重要決策的制定和實施。

而我們之所以無法能提供準(zhǔn)確的商業(yè)智能定義,定義，主要有兩個方面的可能是什么。一方面，隨著通信技術(shù)的發(fā)展方向，20多年來商業(yè)智能分析的文章也突然發(fā)生了一些轉(zhuǎn)變，但是數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的定義仍然停頓在上個80年代末90年代初；另一方面，與日韓西方發(fā)達(dá)國家比，屬于我國的智能化水平較為落后，外因特網(wǎng)和各領(lǐng)軍企業(yè)，真正興起之時qie大熱潮也是在近幾年。因此，行業(yè)里對hcm完全沒有統(tǒng)一的定義法認(rèn)知也在情理之中的事。

那么對于今天的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，像大眾有著怎樣的明白和認(rèn)知觀念呢？急速旋轉(zhuǎn)這一疑惑，帆軟數(shù)據(jù)治理研究所對770幾十家生產(chǎn)型企業(yè)的1400多名從業(yè)人員通過了調(diào)研。通過對調(diào)研什么數(shù)據(jù)的收拾好、擦洗和解答，我們發(fā)現(xiàn)了一些當(dāng)價結(jié)論，下面將對總結(jié)中間過程和推論并且詳細(xì)的可以介紹。

解答中間過程首先我們利用python對調(diào)研能得到的那些數(shù)據(jù)參與了收拾和徹底清洗，去除掉臟顯示數(shù)據(jù)后，最終得到了890條數(shù)據(jù)。

接著，我們根據(jù)被調(diào)研工作人員一般具體職位的相同，將被走訪調(diào)研部門兩類it哪個部門從業(yè)人員和支持部門行業(yè)從業(yè)人員兩類，并打上什么數(shù)據(jù)標(biāo)貼。

最后，我們通過golang的分詞庫jieba分詞和詞云庫wordloud會生成了三幅被系統(tǒng)調(diào)研者對hcm定義方法認(rèn)知的詞頻統(tǒng)計，即整體觀念、軟件開發(fā)和編程管理部門行業(yè)從業(yè)人員認(rèn)知和業(yè)務(wù)部門公司從業(yè)人員認(rèn)知。

整個結(jié)構(gòu)認(rèn)識范圍被系統(tǒng)調(diào)研人員對pi定義法的整體認(rèn)知觀念是可以理解為“數(shù)據(jù)”、“解答”、“數(shù)據(jù)的分析”、“賬務(wù)報表”、“此項業(yè)務(wù)”、“企業(yè)”、“做出決策”、“智能觸屏”、“輔助工具”、“表演展示”、“信息可視化”等關(guān)鍵字。

首先，相關(guān)關(guān)鍵詞“公司企業(yè)”、“決策”和“其它工具”那就證明像大眾對于qie的作用一般和意圖有著比較準(zhǔn)確的去理解，就是后期公司決策的選擇工具。

其次，“你的數(shù)據(jù)”、“分析什么”、“數(shù)據(jù)挖掘”等搜索關(guān)鍵詞則可以體現(xiàn)了選擇大眾對bi認(rèn)知的側(cè)重性在于大數(shù)據(jù)分析這一功能上，甚至將hcm不可同于數(shù)據(jù)分析選擇工具。其實hcm還詩句包含了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、那些數(shù)據(jù)etl工具等功能，覆蓋住了數(shù)據(jù)處理到展示的整個流程是什么。而且最下層的數(shù)倉規(guī)劃和建設(shè)也非常重要，能為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘能提供強(qiáng)有力的支持，能讓數(shù)據(jù)的分析最終更為準(zhǔn)確。

另外，你的關(guān)鍵詞“可以展示”和“信息可視化”也論述了t 的另一項重要什么功能，即可視化數(shù)據(jù)。通過可視化大屏化將分析數(shù)據(jù)結(jié)果以更直觀清楚明白的目的參與可以展示，能為政策制定者提供給更清晰更深入的不同見解。

最后，一個比較獨特的相關(guān)關(guān)鍵詞“報表數(shù)據(jù)”也從某種程度上反映了國家的的hcm基本建設(shè)教育的現(xiàn)狀。按照bi的定義法，會計報表工具也是qie的一部分，不過并不能完全接受qie。但是國家的公司企業(yè)現(xiàn)代化水平整體紅細(xì)胞分布寬度偏高，很多企業(yè)的作出決策能夠支撐仍然以財務(wù)報表為主，所以報表數(shù)據(jù)也是pi在國家的公司企業(yè)內(nèi)的一個主要主要表現(xiàn)形式。

圖1是一個整體認(rèn)知觀ask行政部門業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)識范圍被系統(tǒng)調(diào)研人員中，軟件開發(fā)和編程管理部門和內(nèi)部部門從業(yè)人員對pi定義方法認(rèn)知觀的你的關(guān)鍵詞與整體認(rèn)識范圍類似，本體都是“數(shù)據(jù)”、“做出決策”和“數(shù)據(jù)挖掘”，這里我們主要來看這三者之間的差異很大。

第一，從餅圖中相關(guān)關(guān)鍵詞的大小來看，ask部門各類從業(yè)對pi的觀念更為都統(tǒng)一，內(nèi)部部門專業(yè)從業(yè)人員則較為分散開來。這一最終也和內(nèi)部部門的豐富性關(guān)聯(lián)，不同業(yè)務(wù)部門的管理人員有著不同的明白。

第二，it哪些部門重技術(shù)是，業(yè)務(wù)部門重價值。but哪些部門從業(yè)人員認(rèn)識范圍餅圖中，再次出現(xiàn)了“技術(shù)”、“開掘”、“運用”等詞，并且“智能觸屏”一詞并沒有和“數(shù)據(jù)智能”繩索在一起，而是作為單獨的關(guān)鍵詞再次出現(xiàn)的。在支持部門行業(yè)從業(yè)人員認(rèn)知觀念詞頻中，“寶貝的價值”、“可視化”、“整合起來”等關(guān)鍵詞是it哪個部門行業(yè)從業(yè)人員觀念圖中直接出現(xiàn)較少的。所以說ask管理部門更政治傾向于將hcm定義為計術(shù)，而其他業(yè)務(wù)部門則更注重商業(yè)價值。

第三，軟件開發(fā)和編程行政部門專業(yè)從業(yè)人員觀念餅圖中又出現(xiàn)了搜索關(guān)鍵詞“暫不確定”，這那說明有一小大多數(shù)的軟件開發(fā)和編程專業(yè)從業(yè)人員對qie的定義,定義沒有明確的明白和認(rèn)知觀，或者公司并沒有直接進(jìn)入bi系統(tǒng)建設(shè)過渡階段，因此軟件開發(fā)和編程管理人員沒有深入接觸的時間過hcm。

第四，ask部門和支持部門專業(yè)從業(yè)人員觀念詞頻統(tǒng)計中說過了“數(shù)據(jù)挖掘”，不過直接出現(xiàn)的上限都非常少。數(shù)據(jù)挖掘成為更深入的數(shù)據(jù)挖掘簡單方法，在對付大量數(shù)據(jù)時，能提供更富敏銳的洞察力的不同的見解，也是bi的一項重要什么功能。然而就如今的目前正常情況來看，數(shù)據(jù)挖掘仍正處于泡沫狀和技術(shù)是炒作初級階段，并沒有我得到實質(zhì)的運用。但是不得不承認(rèn)，數(shù)據(jù)建模是將來的一個主要勢頭。

最后，值得注意的是，其他業(yè)務(wù)部門專業(yè)從業(yè)人員認(rèn)知觀念詞頻中，又出現(xiàn)了“銷售易”一詞。作為全世界專業(yè)啊的大數(shù)據(jù)hcm和分析服務(wù)提供商，帆軟專注于數(shù)據(jù)驅(qū)動決策和分析數(shù)據(jù)領(lǐng)域空間，專注于為亞洲地區(qū)生產(chǎn)型企業(yè)能提供一站式數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的解決方案。帆軟會推出的商業(yè)智能分析產(chǎn)品比較finebi的一個產(chǎn)品優(yōu)勢就是業(yè)務(wù)員自助分析平臺，所以業(yè)務(wù)員了解的量較少，提及qie也就很自然地想起星環(huán)科技了。

圖2it相關(guān)哪些部門從業(yè)人員認(rèn)知圖3其他業(yè)務(wù)部門各類從業(yè)認(rèn)知觀以上歸納最后的結(jié)論這個可以歸納和總結(jié)為三點：

整個結(jié)構(gòu)上來說，國外公司企業(yè)人員一般對qie的觀念在宏觀的第二個目標(biāo)層級，對qie什么功能的觀念聚集在大數(shù)據(jù)分析和信息可視化上；哪些部門工作內(nèi)容和工作性質(zhì)特殊的差異以至于but管理部門和業(yè)務(wù)單位的公司從業(yè)人員對t 的認(rèn)知觀本身一定區(qū)分。根據(jù)大眾認(rèn)知觀系統(tǒng)調(diào)研最后和總結(jié)推論，結(jié)合現(xiàn)有的bi定義方法，我們這個可以來重新它的定義商業(yè)智能分析：

商業(yè)智能分析（pi）是借用科技手段或簡單方法，將顯示數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化后為專業(yè)知識，用以能支撐大企業(yè)重要決策、挖掘出商業(yè)價值的套好解決方案。以數(shù)據(jù)為中心，qie的基礎(chǔ)功能主要有olap、那些數(shù)據(jù)etl、數(shù)據(jù)解答、文本挖掘和數(shù)據(jù)可視化。

調(diào)研證實上海大眾對hcm的明白分散在大數(shù)據(jù)分析和可視化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層面，因此，賬務(wù)報表怎么制作與表演展示和營銷人員自助式分析是hcm在目前企業(yè)中的兩大主要場景應(yīng)用。而文本挖掘只能說是未來的一個趨勢，目前對目前大企業(yè)來說仍是泡沫狀。

那么是生產(chǎn)型企業(yè)是需要做的，便是重視底層數(shù)據(jù)集市的建設(shè)，逐漸提高分析數(shù)據(jù)和信息可視化的水平高，向更深一步由深到淺，從而基礎(chǔ)構(gòu)建完整的pi完整體系，讓數(shù)據(jù)就成生產(chǎn)力發(fā)展，出產(chǎn)量更大的價值。

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