商業智能bi應用程序的環境支持

隨着計算機技術的進步，愈來愈多的數據能夠以較低的成本得到和存儲。任何在線信息站點或設備均可以收集新的數據，括電子商務網站、RFID標籤、網站、電子郵件、博客等。本文從結構化、非結構化和數據類型、數據庫、數據挖掘和雲數據等方面介紹了商業智能的應用。

結構化、非結構化和數據類型：從廣義上講，數據能夠分爲結構化數據和非結構化數據。隨着現代企業內外部數據的快速積累，結構化和非結構化數據對於商業智能的無縫分析極爲重要。特別是當最有價值的業務信息編碼在非結構化文本文檔(包括Internet web頁面)中時，須要專門的文本0LAP分析工具來提供一種解決方案以相似於結構化關係數據的方式對文本文檔進行多維分析。文本挖掘和信息檢索是處理文本數據的主要技術。企業應該創建包含結構化和非結構化數據的商業智能平臺。將信息檢索、文本挖掘和信息提取技術與0LAP技術相結合將成爲一個有效的商業智能平臺。

數據庫建設：商業智能提供的數據主要來自數據庫。數據採集如今既便宜又方便，數據採集量每每很大，一般達到10到100tb的數據。實時數據庫的優勢是使用半結構化多維建模，其中數據庫須要收集和存儲由最終用戶提取和分析的大量數據，以及數據倉庫的靈活性如何影響其使用。

數據挖掘：數據挖掘技術對歷史數據和實時數據進行普遍而複雜的分析，爲創建商業智能預測模型提供了基礎。數據挖掘的各個方面包括模型、屬性、接口、設置、過程以及遠程和分佈式數據。數據挖掘目前面臨的兩個主要挑戰包括設置清理、轉換和爲數據挖掘準備數據的標準。

雲數據：雲虛擬化容許在雲中託管虛擬服務器，最終提供低成本的硬件和軟件以及更好的資源利用率。隨着它轉向基於雲的產品，它將爲商業智能行業提供更大的可伸縮性和更低的成本靈活性。

Smartbi是國內頂尖的BI廠商，企業級商業智能應用平臺，通過多年的持續發展，凝聚了多年的商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求，如企業報表平臺、自助探索分析、地圖可視化、移動管理駕駛艙、指揮大屏幕、數據挖掘等，幫助客戶從數據角度描述業務現狀、分析業務緣由、預測業務趨勢、驅動業務變革，普遍應用於金融、政府、高校、製造、房地產、通訊等領域。