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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。
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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。
文|亿信华辰大数据知识库2022-07-05
在过去的十年中,商业智能已经发生了革命性的变化:数据爆炸并变大,我们所有人都可以访问云。Excel表格在更加智能的数据可视化以及交互式业务数据大屏冲击下方面开始呈现倒退趋势,自助服务分析的兴起使数据产品链开始能被大多数人操作和学习。
一、商业智能简介
商业智能也叫作BI或者商务智能。商业智能最早是在1996年提出的,当时的定义为:由数据仓库(或者叫做数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术和应用。现阶段,商业智能其实就是一种把企业现有的数据转化为信息,并帮助企业做出正确决策的工具。所以,从技术上讲,商业智能只是对数据仓库、OLAP以及数据挖掘等一些技术的综合运用。
二、数据分析简介
数据分析指用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析并不是一个新兴的概念,只是伴随着时代的发展,或者更准确的讲是互联网的浪潮的发展,推动它逐渐演化成了一个行业,行业的从业人员称为“数据分析师”,从业者的主要职责就是不断从杂乱无章的的数据挖掘出存在价值的有效信息,再通过所研究它们并找出内在规律,这些信息的最终的目的是辅助人们做出决策,管理科学上有一个专业名词就是“不断寻找最优解”的过程。
三、商业智能与数据分析的区别
1、商业智能BI主要目标是实现数据的交互(有时候是实时的),实现对数据的操作,使管理人员和分析人员能够进行合理的分析。数据分析的最终目的是实现业务增长,无论用怎样的方法,用数据证明的假设这一过程都能被称为数据分析。