Oracle取字符串長度以及判斷是否含有中文？用length可查到具體看有多少個字符。selectlength(abcdefgh)fromsuper-假如是從一個表中取一個字段，查這個字段的數據長度：

Oracle取字符串長度以及判斷是否含有中文？

用length可查到具體看有多少個字符。selectlength(abcdefgh)fromsuper-假如是從一個表中取一個字段，查這個字段的數據長度：selectlength()returningtablea！

什么是BI？

互聯網時代信息技術的飛速發(fā)展讓企業(yè)的信息化程度努力提高，企業(yè)數據顯現出出爆發(fā)式增長的態(tài)勢?；騽t地，企業(yè)數據量越大，數據問題就不暴漏得越明顯，數據驅動決策的需求也越加強烈。在這樣的時代背景下，商業(yè)智能（BusinessIntelligence，簡稱BI）下一界了信息化熱詞，我們經常能聽了企業(yè)說“上BI”、“建設BI系統”、“最終形成BI決策平臺”等內容。

這樣BI到底是什么呢？相信除了相關的研究學者，絕大部分的人會很難能提供一個考慮的答案。不過早在1958年，IBM的研究員HansPeterLuhn就將“智能”定義為“對事物相互關系的一種理解能力，并利用這種能力去指導決策，以達到預期的目標?！?/p>

在1996年，加特納（Gartner）集團一錘定音，宣布將商業(yè)智能定義方法為：商業(yè)智能具體描述了一系列的概念和方法，是從應用形式基于事實的支持系統來輔助商業(yè)決策的制定。

而我們只是因為根本無法具體清楚的商業(yè)智能定義，要注意有兩個方面的原因。無非，不斷信息技術的發(fā)展，20十七年來商業(yè)智能的內容也再一次發(fā)生了一些變化，但是商業(yè)智能的定義仍舊停留在上個世紀；另外一方面，與歐美發(fā)達國家兩者相比，我國的信息化水平較為落后挨打，還有互聯網和各行業(yè)龍頭企業(yè)，國內完全興起B(yǎng)I熱潮也是在近幾年。而，業(yè)內對BI沒有材的定義認知也在情理之中。

那就對于今天的商業(yè)智能，大眾有著怎樣的理解和認知呢？圍繞這一疑問，帆軟數據應用研究院對770多家企業(yè)的1400多名從業(yè)人員接受了調研。按照對調研數據的整理、可以清洗和分析，我們發(fā)現自己了一些有價值的結論，下面將對分析過程和結論通過詳細點的介紹。

分析過程首先我們借用python對調研能夠得到的數據進行了收拾好和擦洗，能去掉掉臟數據后，終于得到了890條數據。

隨后，我們參照被調研人員職位的不同，將被調研人員可分IT部門從業(yè)人員和業(yè)務部門從業(yè)人員兩類，并打上數據標簽。

到最后，我們的分詞庫jieba和詞云庫wordloud生成了三幅被調研者對BI定義觀念的詞云圖，即是一個整體認知、IT部門從業(yè)人員認知和業(yè)務部門從業(yè)人員認知。

整體認知被調研人員對BI定義的整個結構認知是可以明白為“數據”、“分析”、“數據分析”、“報表”、“業(yè)務”、“企業(yè)”、“決策”、“智能”、“工具”、“影像展示”、“可視化”等關鍵詞。

簡單，關鍵詞“企業(yè)”、“決策”和“工具”那就證明大眾對此BI的作用和目的有著都很確切的解釋，那就是血法企業(yè)決策的工具。

其次，“數據”、“分析什么”、“數據分析”等關鍵詞則體現出來了大眾對BI認知觀念的側重點只是相對而言數據分析這一功能上，甚至于將BI天壤于數據分析工具。其實BI還中有了數據倉庫、數據ETL等功能，包裹了數據處理到展示更多的整個流程。但底層的數據倉庫建設也非常重要，能為現的數據分析可以提供最強有力的支持，能讓數據分析結果無比準確。

同時，關鍵詞“影像展示”和“可視化”也引申出了BI的另一項最重要功能，即數據可視化。實際數據可視化將數據分析而以更非常直觀明白的進行展示，能為決策者能提供更清楚地更潛近的見解。

結果，一個也很奇異的關鍵詞“報表”也從某種程度上反映了我國的BI建設現狀。明確的BI的定義，報表工具又是BI的一部分，當然了并又不能已經代表上帝BI。只不過我國企業(yè)信息化水平整體偏底，很多企業(yè)的決策勉力支撐依然以報表偏于，因此報表又是BI在我國企業(yè)內的一個比較多表現形式。

圖1整體認知IT部門業(yè)務部門從業(yè)人員認知被調研人員中，IT部門和業(yè)務部門從業(yè)人員對BI定義法認知的關鍵詞與整體認知類似于，核心是“數據”、“決策”和“數據分析”，這里我們要注意來看這二者之間的差異。

第一，從詞云圖中關鍵詞的大小來看，IT部門從業(yè)人員對BI的認知頗為材，業(yè)務部門從業(yè)人員則較為收攏。這一結果也和業(yè)務部門的多樣性或是，不同業(yè)務部門的人員有著有所不同的理解。

第二，IT部門重技術，內部部門重價值。IT部門從業(yè)人員認知詞云圖中，出現了“技術”、“挖掘點”、“應用”等詞，因此“智能”一詞并沒有和“商業(yè)智能”捆住在一起，反而作為分開來的關鍵詞出現的。在業(yè)務部門從業(yè)人員認知詞云圖中，“價值”、“可視化”、“整合”等關鍵詞是IT部門從業(yè)人員認知圖中會出現相對較少的。所以說IT部門更傾向于將BI符號表示為技術，而業(yè)務部門則更不太注重商業(yè)價值。

第三，IT部門從業(yè)人員認知詞云圖中出現了關鍵詞“暫無”，這只能說明有一小部分的IT從業(yè)人員對BI的定義沒有內容明確的理解和認知，或則企業(yè)完全沒有直接進入BI系統建設階段，因此IT人員也沒深入外界過BI。

第四，IT部門和業(yè)務部門從業(yè)人員認知詞云圖中都提到了“數據挖掘”，但又出現的次數都更加少。數據挖掘作為更深入的數據分析方法，在面對大量數據時，能需要提供更富洞察力的見解，也BI的一項不重要功能。但這就當前國內情況來看，數據挖掘仍處在泡沫和技術炒作階段，完全沒有我得到無形的能量的應用。但無可否認，數據挖掘是未來的一個比較多趨勢。

最后，值得注意的是，業(yè)務部門從業(yè)人員認知詞云圖中，再次出現了“帆軟”一詞。作為國內專業(yè)的大數據BI和分析平臺提供商，帆軟專注商業(yè)智能和數據分析領域，致力于為全球企業(yè)需要提供提供一站式商業(yè)智能解決方案。帆軟會推出的商業(yè)智能產品FineBI的一個核心優(yōu)勢就是業(yè)務人員自助分析，因此業(yè)務人員相互的較多，提起過BI也就很恐怕地看到帆軟了。

圖2IT部門從業(yè)人員認知圖3業(yè)務部門從業(yè)人員認知以上分析結論可以不總結歸納為兩點：

整體上來說，國內企業(yè)人員對BI的認知進入微觀的目標層面，對BI功能的認知聚集在數據分析和數據可視化上；部門工作內容和工作性質的差異令IT部門和業(yè)務部門的從業(yè)人員對BI的認知修真者的存在當然區(qū)別。根據大眾認知調研結果和分析結論，特點可以做到的BI定義，我們可以不來重新定義,定義商業(yè)智能：

商業(yè)智能（BI）是依靠技術手段或方法，將數據轉化成為知識，用以支撐企業(yè)決策、挖掘出商業(yè)價值的一套解決方案。以數據為中心，BI的核心功能通常有數據倉庫、數據ETL、數據分析、數據挖掘和數據可視化。

調研因為大眾對BI的理解聚集在數據分析和數據可視化層面，并且，報表制作與展示和業(yè)務人員自助分析是BI在國內企業(yè)中的兩大主要應用場景。而數據挖掘只能說是未來的一個趨勢，目前對國內企業(yè)來說仍是泡沫。

那就企業(yè)是需要做的，老祖看重底層數據倉庫的建設，逐步提升數據分析和可視化的水平，向更深層次過渡，使最終形成求全部的BI體系，讓數據下一界生產力，產出非常大的價值。