商务智能
商务智能（BI）描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。是一种以提供决策分析性的运营数据为目的而建立的信息系统。它利用数据仓库、在线分析处理、数据挖掘等技术与客户关系管理等应用系统结合起来，将分散于企业内、外部各种数据进行收集、管理、分析、整合并转换成有用的信息，然后分发到企业各处，帮助企业进行决策分析和运算；用户则通过报表、图表、多维度分析的方式，寻找解决业务问题所需要的方案；这些结果将呈报给决策者，以支持策略性的决策和定义组织绩效，或者融入智能知识库自动向客户推送。
数据仓库
数据仓库(Data Warehouse)，是为企业所有级别的决策提供所有类型数据支持的战略集合。它是出于分析性报告和决策支持目的而创建的一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合存储系统，它将来自不同来源的结构化数据聚合起来，用于业务智能领域的比较和分析，为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据湖
数据湖（Data Lake）是一个以原始格式存储数据的存储库或系统，通常是对象blob或文件。无需事先对数据进行结构化处理，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖可以包括结构化数据（关系数据库的表），半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON），非结构化数据（电子邮件，文档，PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。数据湖通常是企业所有数据的单一存储，包括源系统数据的原始副本，以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。
数据中台
数据中台是指在政企数字化转型过程中，各业务单元业务与数据的沉淀。通过对企业内外部多源异构的数据采集、治理、建模、分析、应用，对内构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系，实现数据赋能，提高业务数据对内优化管理；对外可以数据合作价值释放，成为企业数据资产管理中枢。数据中台建立后，会形成数据API，为企业和客户提供高效各种数据服务。
数据仓库与数据湖差异
1、数据仓库主要处理统一标准规范的、历史的、结构化的数据。数据湖能处理所有类型的数据，数据的类型依赖于数据源系统的原始数据格式。
2、数据仓库将结构化数据转化为多维数据，或者转换为报表，以满足后续的高级报表及数据分析需求。数据湖拥有足够强的计算能力用于处理和分析所有类型的数据，分析后的数据会被存储起来供用户使用。
3、数据仓库通常用于存储和维护长期数据，因此数据可以按需访问。数据湖通常包含更多的相关的信息，这些信息有很高概率会被访问，并且能够为企业挖掘新的运营需求。
数据仓库与数据中台的差异
1、数据中台的数据来源包括业务数据库，日志数据，埋点数据，爬虫数据，外部数据等结构化数据或者非结构化的数据。而数仓的数据来源主要是业务数据库，数据格式也是以结构化数据为主。
2、数据中台的目标是为了打通企业内外数据之间的隔阂，消除数据标准和口径不一致的问题。需要对数据进行清洗，按照主题域概念建立多个以事物为主的主题。数仓主要用来做BI的报表，目的性很单一。
3、在数据应用方面，数据中台上的数据应用更多面向营销，用户画像，AI决策分析，风险评估等。数据仓库主要是面向报表，数据应用的建设就是传统烟囱式建设。
4、数据中台建立在分布式计算平台和存储平台，理论上可以无限扩充平台的计算和存储能力。数仓则建立的单机的基础上，数据量变大时，会受单机容量的限制。
数据仓库与 BI的关联
对于数据仓库而言，商业智能BI是一个包含了数据仓库和可视化分析等多个部分的更大的概念。商业智能是一个基于数据仓库，经过数据挖掘后，得到商业价值的过程。数据仓库是 BI基础，搭建好 DW 之后，才能进行分析使用，最后产生价值。
BI更好的支撑数据预测分析、多元化结构化数据分析、主动分析、实时分析、跨领域分析，可以加速从数据到价值的过程，打造相应业务能力,是我们企业数据服务和共享奠定重要的基础。
亿信华辰作为中国致力于为政企用户服务，帮助政企实现数据驱动、数据智能的领先商业智能BI和数据治理软件提供商。目前已积累了8000多家客户成功经验，提供数据分析平台、数据治理系统搭建等专业的产品咨询、实施和技术支持服务。
