bi數據運營

1. BI在企業成功運營中需要具備哪些條件

據調查顯示，BI已超越網路安全，首次成為企業最重要的IT投資項目。BI之所以如此受歡迎，是因為它能夠對數據進行智能地分析和挖掘，在分析的同時形成一定的決策依據，從而達到提升企業的管理水平、降低成本、提高效益的效果。 BI可以為企業帶來的好處包括四個： 首先，BI具備數據挖掘功能，可以將被動的數據警報，提升為主動的數據預警，幫助CEO提前部署企業的戰略決策，因此它能為CEO提供決策依據。 其次，可以讓業務人員通過BI工具區挖取商機。企業的業務部門通過對多維度動態報表的分析，可以更加清晰地看到市場上哪些產品在哪個區域比較受歡迎，這樣可以讓企業對市場的費用投入更加有針對性。 再次，提高整個企業的工作效率。企業引進BI技術後與ERP進行整合應用，對企業一些不必要、不合理的環節及業務流程進行優化，使企業的業務流程更適合整個企業的發展，從而提高企業工作效率。 最後，利用智能分析工具，可以使企業對每位員工的考核落實到KPI上，有效地對員工進行激勵，利用BI也可以用來幫助確定對員工的期望，幫助他們並跟蹤管理其表現。 此外，BI還能加強顧客忠誠度，通過讓客戶和合作夥伴使用BI系統。給客戶和合作夥伴一些訪問BI平台的許可權，使他們可以自己從BI 平台上實時獲取相關的報表和信息，節省大量時間，這樣企業信息對於顧客來說是透明的，使參與其中並掌握充分信息的顧客更有可能購買企業的產品和服務。 然而，不是所有的企業都能實施BI的，它需要一些必要條件，那麼BI在企業成功運營需要哪些土壤呢? 部署BI時企業需要很好的信息化基礎，CIO應該在企業ERP系統和自開發的MIS系統應用相對成熟完善、能夠及時、准確地收集數據後，再考慮應用BI。這是因為BI本身是企業在信息化具備一定基礎的條件上出現的一種管理辦法。如果企業的資料庫等基礎工作沒有到位，BI方面的投資再大，其結果也只能是徒勞無功。 只有做好了一些信息的基礎工作，才能使BI有基本的運行平台，也為BI導入後的正常運作奠定了基礎。 除了有很好的信息化基礎這個先決條件外，企業還需要以下幾大要素才能保證BI在企業成功運營。 1、高層領導重視。與ERP等其他應用系統一樣，BI也是一項「一把手工程」，只有高層領導重視才能使BI實施成功，這是因為，實施BI必然會對企業的各個方面產生觸動，暴露一項企業管理或者業務方面的不足，從而影響到某些領導和部門的權威和利益，因此需要一把手有力支持才行。 2、對人才要求高。BI是通過分析軟體，為復雜的IT決策提供智能化管理報告。因此它不但需要數據挖掘技術人員，還需要行業專業技術人員，並要結合客戶自身的需求，如果其中任何一個環節出現問題，都無法真正發揮BI的威力。 3、數據質量高。如果BI系統是由並正確的數據所產生的話，那麼這個系統將一文不值。經常性的對數據進行清理並且將其集中到一起、重新設計應用程序的界面以減少錯誤，能確保BI系統所產生的結論是可信的。 因此，不是任何企業都合適部署BI，如果企業還沒達到一定的要求，貿然過早地部署BI項目，將可能面臨諸多由不良數據帶來的問題，使系統的應用效果降低。 目前我國企業對BI的應用皆處於初級階段，即信息規范化階段。需要從基礎做起，從上至下，理清各個崗位，各個部門需要了解的數據和這些數據在實際工作中的應用，逐步形成相對固定格式的報表，同時在企業內部統一各個指標的含義和演算法規則，並將這些指標應用到日常的決策和考核上。

2. 大數據BI是和傳統BI有什麼區別

大數據BI是能夠處理和分析體量大的數據，相比較於傳統BI軟體，大數據BI可以完成對TB級別數據的實時分析。隨著數據挖掘、數據分析等圍繞大數據的技術的迅猛發展，BI在大數據量處理方向的發展是必然趨勢。這一方面，你可以參考FineBI的相關新聞訊息。

3. 解釋一下，公司的BI指的是什麼

公司的BI指的是行為識別系統（behavior identity）。

BI直接反映企業理念的個性和特殊性，是企業實踐經營理念與創造企業文化的准則，對企業運作方式所作的統一規劃而形成的動態識別系統。

BI對內的活動包括：幹部教育、員工教育（這里又包括服務態度、服務技巧、禮貌用語和工作態度等）、工作環境等項目。對外活動包括：市場調查、產品銷售、公共關系、廣告宣傳、促銷活動等。

各企業積極參與社會事件和公益文化活動，也屬於活動識別的范疇，其目的主要在於贏得參與活動的社會公眾的認同。一切BIS活動，應該是從人出發，再回到人本位，使活動充滿人情味，有關心人的親和感。這對包括公關、促銷等活動，是非常重要的。

同時，應當讓企業的宗旨、企業精神及形象設計滲入到生活領域中去，因為生活領域比銷售領域更寬廣，更有潛在影響力。

(3)bi數據運營擴展閱讀：

BI數據源包括三大類：第一方數據，第二方數據，第三方數據。

第一方數據，主要是廣告主、媒體回傳的用戶行為數據。數據一般包括用戶注冊、登錄、關卡等事件信息，可以通過對此類數據的分析，為應用運營提供統計指標，指導運營工作，如果與廣告投放數據聯合，可以進行廣告及用戶後續效果的持續追蹤以及評估;

第二方數據，主要是廣告平台展示、點擊、激活等數據，這類數據可用於分析廣告平台各個項目在各類媒體上的表現使用，對流量進行評估，如果流量比較穩定，亦可用於創建用戶畫像使用;

第三方數據主要是其他平台合作數據，該類數據包括用戶標簽合作接入，基本流量數據。

4. 大數據和BI商業智能有何區別有何相關

大數據 ≠BI商業智能，大數據也不是傳統商業智能的簡單升級。
1、大數據和BI兩者的區別
BI(BusinessIntelligence)即商業智能，它是企業數據化管理的一整套的方案，用來將企業中現有的數據進行有效的整合，快速准確的提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策，解決的是管理運營戰略的問題。
大數據(Big

Data)是指在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據側重於解決某一類問題的方法，比如全網用戶畫像，對網路、感測器等非結構化海量數據的分析。
不管定義如何不同，大數據與傳統BI是社會發展到不同階段的產物，大數據對於傳統BI，既有繼承，也有發展，從"道"的角度講，BI與大數據區別在於前者更傾向於決策，對事實描述更多是基於群體共性，幫助決策者掌握宏觀統計趨勢，適合經營運營指標支撐類問題，大數據則內涵更廣，傾向於刻畫個體，更多的在於個性化的決策。
當然純粹從思想的角度講，兩者在概念上是可以實現統一的，都遵循數據-信息-知識-智慧這個脈絡，甚至在更高的層次，兩者也是可以統一的。
大數據不是空口說說，它的第一要務就是解決業務問題，大數據一定程度上就是用全新的數據技術手段來拓展和優化業務，傳統企業需要聚集一撥人來研究這個問題，需要有人專門研究和探索。如果對外，想清楚新的商業模式，如果對內，想清楚在哪個場景，可以用大數據的手段提升效率。
當前大數據可以產生價值的地方，從行業的角度看，金融、銀行、互聯網、醫療、科研都有廣闊的前景。從領域的角度看，廣告、營銷、風控、供應鏈都是大數據發揮價值的地方，對於特定企業，比如電信運營商，大數據也可以在網路優化等方面提供新方法。
並不是每個企業都需要打造自己的大數據平台，需要考慮到企業的信息化水平和各項成本，量力而行吧，可以自行研發 ，比如BAT;也可以選型采購，比如傳統大企業；中小型企業也可以租用，比如用阿里雲和AWS。
就事實來講，BI的應用是遠遠大於大數據應用的，有其通用的道理。大數據相對於傳統BI，也不僅僅是簡單的PLUS的關系，它涉及了思想、工具和人員深層次的變革，BI人員既不要一提大數據，就嗤之以鼻，認為它是新包裝的馬甲，其實就那麼回事;也不需妄自菲薄，以為搞大數據就那麼高大上，它的確是BI大多數思想的傳承。

5. 為什麼要使用bi數據分析系統

抄首先大部分中小企業都已襲建立了比較完善的OA、ERP，有信息化建設基礎。
其次，隨著企業的發展，積累的數據越來越多，一些傳統報表，密密麻麻的表格堆砌了大量數據，還難以跟上業務需求，數據處理難度大。
企業數據分析和數據挖掘的需求越來越明顯。而商業智能bi數據分析系統能夠輔助的業務經營決策既可以是操作層的，也可以是戰術層和戰略層的決策。比如在FineBI系統里，使用者可以實現橫向聯動和縱深挖掘（鑽取），來對數據進行多層次多深度的分析。
其應用方面較廣，可以是財務主題、銷售主題、人力資源主題等 。像在財務主題里，FineBI可以對對營業收入、營業成本、利潤總額、償債能力、總資產報酬率等都有詳細的分析，而且可以一直延伸下去，分別從收入、成本、資產結構來分析公司的運營狀況。

6. 什麼是BI平台

BI平台是幫助企業做出來明智的業務經營決源策的工具。BI市場是利用BI平台進行相關交易的場所。BI通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識。

商務智能系統中的數據來自企業其他業務系統。例如商貿型企業，其商務智能系統數據包括業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商信息等，以及企業所處行業和競爭對手的數據、其他外部環境數據。而這些數據可能來自企業的CRM、SCM、進銷存等業務系統。

拓展資料

BI（Business Intelligence）即商務智能，它是一套完整的解決方案，用來將企業中現有的數據進行有效的整合，快速准確的提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。

實施商業智能系統是一項復雜的系統工程,整個項目涉及企業管理,運作管理,信息系統, 數據倉庫, 數據挖掘, 統計分析等眾多門類的知識。因此用戶除了要選擇合適的商業智能軟體工具外，還必須按照正確的實施方法才能保證項目得以成功。

資料來源 網路 BI

7. 大數據與BI都有哪些區別

第一、從數據來源角度

大數據應用的數據來源，不僅僅包括非結構化的數據，還有各種系統數據，資料庫數據。其中非結構化數據主要是集中在互聯網以及一些社交網站上的數據以及一些機器設備的數據，這些都構成了大數據應用的數據來源。對於大數據的分析工具來說，現階段也是對於非結構化的數據分析的比較多。

BI系統則是在數據集成方面的技術越來越成熟，對於數據的提取，一個各種數據挖掘的要求來說，數據集成平台會幫助企業實現數據的流通和交互使用，在企業內部實施BI應用就是為了可以更好的對數據進行分享和使用。

第二、從思維方式角度

大數據對於傳統BI，既有繼承，也有發展，從”道”的角度講，BI與大數據區別在於前者更傾向於決策，對事實描述更多是基於群體共性，幫助決策者掌握宏觀統計趨勢，適合經營運營指標支撐類問題，大數據則內涵更廣，傾向於刻畫個體，更多的在於個性化的決策。

第三、從發展方向角度

BI的發展要從傳統的商務智能模式開始轉換，對於企業來說，BI不僅僅是一個IT項目，更是一種管理和思維的方式，從技術的部署到業務的流程規劃，BI迎來新的發展。對於大數據來說，現階段更多的大數據關注在非結構化數據，不同的數據分析工具的出現和行內的應用范圍不斷的加大，對於大數據應用來說，怎麼與應用的行業進行一個深層次的結合才是最重要的。

第四、從工具的角度

傳統BI使用的是ETL、數據倉庫、OLAP、可視化報表技術，屬於應用和展示層技術，目前都處於淘汰的邊緣，因為它解決不了海量數據(包括結構化與非結構化)的處理問題。而大數據應用的是一個完整的技術體系，包括用Hadoop、流處理等技術解決海量的結構化、非結構化數據的ETL問題，用Hadoop、MPP等技術計算海量數據的計算問題，用redis、HBASE等方式解決高效讀的問題，用Impala等技術實現在線分析等問題。因此是個全新的行業。

關於大數據與BI都有哪些區別，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

8. 4g時代下,bi(or 大數據)如何助力運營商發展

電信行業的數據量一直很大，隨著4G的到來，大數據的處理需求更加迫專切。
目前大數據分屬析工具以Hadoop等開源工具為主，也有商業大數據產品，國內也有永洪科技等大數據實時分析工具。
4G的大數據可能有更多用戶信息，價值更大，需要更深入的分析與挖掘。選擇好的分析平台，並配合好的業務模型，4G時代的大數據應該會帶來更多價值。
永洪科技曾經幫助電信運營商利用互聯網用戶的上網行為數據，根據性別，年齡，收入和行業等人群特徵，建立了人群畫像，針對性的進行廣告推送，更准確的幫助商家推送商品到合適的消費群體，並利用永洪科技的BI工具，根據用戶上網行為，快速發布各種分析報告，為電信行業，挖掘自身大數據價值，拓展了增值空間。

9. 大數據工程師告訴你大數據和BI的區別

【導讀】在進行大數據分析的時候，分析師需要從海量的收集數據中，通過不同的演算法直接分析不同渠道、格式的數據，從中找到相關數據，然後再做進一步分析，得出較為准確的結論。近年來大數據行業頗受歡迎，報考人數也是越來越多，所以我們更需要全面了解，今天我們就來了解一下大數據和BI的區別。

1、從思維方式角度

大數據對於傳統BI，既有繼承，也有發展，從」道」的角度講，BI與大數據區別在於前者更傾向於決策，對事實描述更多是基於群體共性，幫助決策者掌握宏觀統計趨勢，適合經營運營指標支撐類問題，大數據則內涵更廣，傾向於刻畫個體，更多的在於個性化的決策。

2、從工具的角度

傳統BI使用的是ETL、數據倉庫、OLAP、可視化報表技術，屬於應用和展示層技術，目前都處於淘汰的邊緣，因為它解決不了海量數據(包括結構化與非結構化)的處理問題。而大數據應用的是一個完整的技術體系，包括用Hadoop、流處理等技術解決海量的結構化、非結構化數據的ETL問題，用Hadoop、MPP等技術計算海量數據的計算問題，用redis、HBASE等方式解決高效讀的問題，用Impala等技術實現在線分析等問題。因此是個全新的行業。

3、從數據來源角度

大數據應用的數據來源，不僅僅包括非結構化的數據，還有各種系統數據，資料庫數據。其中非結構化數據主要是集中在互聯網以及一些社交網站上的數據以及一些機器設備的數據，這些都構成了大數據應用的數據來源。對於大數據的分析工具來說，現階段也是對於非結構化的數據分析的比較多。

BI系統則是在數據集成方面的技術越來越成熟，對於數據的提取，一個各種數據挖掘的要求來說，數據集成平台會幫助企業實現數據的流通和交互使用，在企業內部實施BI應用就是為了可以更好的對數據進行分享和使用。

4、從發展方向角度

BI的發展要從傳統的商務智能模式開始轉換，對於企業來說，BI不僅僅是一個IT項目，更是一種管理和思維的方式，從技術的部署到業務的流程規劃，BI迎來新的發展。對於大數據來說，現階段更多的大數據關注在非結構化數據，不同的數據分析工具的出現和行內的應用范圍不斷的加大，對於大數據應用來說，怎麼與應用的行業進行一個深層次的結合才是最重要的。

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