BI、數據倉庫和數據分析之間的區別

BI（商業智能）

BI與清單上其餘兩個智能的區別在於呈現的想法。BI主要是關於如何利用從分析中得到的看法來採起行動。BI工具包括如下項目：

一、圖形和圖表

二、書面報告

三、試算表

四、儀表板

五、簡報

六、會議分享看法

BI是最終產品

在事物的流動中商業智能與數據倉庫和分析系統進行了大量交互。信息能夠從倉庫輸入到分析包中，而後它從分析軟件中出來，並被路由回存儲和BI。建立BI產品後，信息可能會再次反饋到數據存儲和倉庫中，值得注意的是BI不必定是傳統意義上的最終產品。就拿Smartbi作個例子，例如服裝零售商在Smartbi的儀表盤可能包含來自社交媒體，海外買家，庫存，商店銷售，焦點小組訪談和時裝秀的最新趨勢定位數據。半小時後回到儀表板，您可能會看到顯示了不一樣的信息，由於趨勢在該時間範圍內發生了變化。

什麼叫作數據倉庫

有時將它們與存儲分組在一塊兒，可是許多組織將二者區分開。區別主要在於存儲了很長時間的數據，倉儲和存儲以供當即使用的數據。可是，某些組織沒有區分這種區別，倉儲能夠在過程的任何步驟進行。數據在獲取後當即進行存儲，所以能夠從新掃描原始數據以進行分析。這是極好的保護措施，可防止數據被流程破壞，從而使原始信息可能沒法恢復，數據也將存儲在項目中間。例如，能夠在進行了屢次分析以後將其存儲起來。這樣能夠確保將分析程序的結果存儲起來，以防萬一它們須要再次被引用。它還避免了商務智能程序包中的損壞問題。

最後一般在將數據存儲到用做BI的承諾以後，一般會將數據存儲起來。報告、圖表、儀表盤和電子表格的平常狀態均可以進入倉庫，以進行永久記錄，法律，歷史和審計目的。

數據分析

對於許多人來講，分析是這項業務中最性感的部分。在這裏將統計方法和計算機編程技術相結合來研究數據並得出可能的看法。該工具集大部分來自統計領域，其通用方法應用於數據，包括：

一、線性迴歸

二、貝葉斯分析

三、頻率研究

四、網絡分析

五、假設檢驗

六、聚類

七、相關性

進行分析一般涉及不少準備工做。數據可能必須正確格式化以便機器讀取。還可能必須對它進行過濾，以檢查是否存在重複項，錯誤和其餘麻煩的缺陷。必須作全部這一切，以儘量保留數據的完整性。

分析完成以後在將全部內容放入倉庫和BI軟件包以前，還有更多的工做要作

應進行進一步分析以驗證數據。數據科學家常常保留一部分數據集以進行比較，若是分析與實際數據之間存在根本性的偏離，則能夠將其做爲線索返回到實驗室，並找出分析工做出了什麼問題。也能夠考慮在進入BI階段以前是否值得探索不一樣形式的分析。

在現代世界中處理數據遠非一個動做或什至一組動做

如今企業將過程分解爲多個部分，由於在此過程當中承擔着許多責任。勝任的數據倉庫方法能夠確保信息不會丟失。熟練的分析將嘗試避免出現諸如社會和統計偏見，過大和太低的擬合度，可複製性失敗以及自我參照之類的問題。良好的商業智能用法能夠確保信息進入決策者的手，併爲數據驅動的文化提供動力。Smartbi就偏偏作到了這點，纔會有那麼多企業選擇了它。

關於Smartbi

Smartbi強大的數據分析能力，人人可用的自助式BI。簡便的操做，專業化的要求不高，能夠大範圍的應用，這兩年在BI行業口碑很好，我的版全功能模塊永久無償使用的！感興趣的朋友能夠上Smartbi官網試用，還可聯繫客服得到更多的方案、案例和模板。