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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
时间:2018-10-11来源:工业互联网浏览数:965次
BI不是商业智能,起码传统BI和智能没什么关系。
首先来思考这样一个问题--BI如何体现智能?
相对于传统报表,BI打通数据孤岛,使数据以统一的口径在更为宏观的层面上以更丰富的形式展现其内部价值。虽然上述目标的真正落地并不容易,但在数据分析体系建设理念上BI确实较传统报表更为先进。
因此BI被翻译成商业智能(Business=商业,Intelligence=智能),就是顺理成章的了。
那么,BI具备哪些优势?
理论上来讲,BI不仅可以解决数据孤岛问题,还可以实现数据采集与处理流程的自动化。另外还能提升报表的开发效率,实现更为先进的多维数据分析理念以及信息多样化呈现。
然而以上几点的说服力并不充足,真正的智能是使机器能够在一定程度上模拟人类的心智,而不是一些更加规模化或自动化的数据处理流程。显然传统BI并不具备模拟人类心智这一特征。
再来探究一下BI的本质。对于任何IT系统而言,都可以在更高层面将其划分为提供某些功能的系统本身与系统使用者两部分。相较于传统报表,真正的BI必须提供的核心能力之一便是“多维数据分析”能力。
多维数据分析是一种数据分析理念,维度实际上就是数据模型中的业务角度(如:产品、地区、时间、客户、渠道等)。维度视角使业务人员能够从更高层面审视数据并深入探索,直至发现能够支持业务决策的价值信息(这是建设BI的真正目的,其他任何技术手段都要以服务此目标为宗旨)。
多维数据分析作为一种数据分析理念并非万能,不过却非常适合进行商业大数据分析,所以BI最初常被用于进行商业分析。
俗话说商场如战场,BI所提供的价值信息无疑是商业战场中的重要情报,实际上,BI中的I(Intelligence)除了表示“智能”含义外,也有“情报、信息“的意思。BI中的I被理解为“情报、信息“显然比”智能“更为贴切。
所以,BI(Business Intelligence)其实更应该被称为商业情报系统,而非商业智能。
虽然传统BI与智能无多大关系,但大数据处理技术手段的多样化与AI(人工智能)技术的长足进步,使得建立一个真正能够模拟人类心智的数据分析体系成为可能。不过必须注意到,很多诸如自动化流程、高密度计算、条件触发逻辑等传统非AI方式均能完成的功能都被冠以AI之名,这只不过是打着AI幌子的噱头而已。真正的AI,一定是能够模拟人类的心智,使其某种程度看上去像一个真正的人(Like humans)。
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