⑴ 智慧商业，如何通过大数据分析实现商业价值

通过全面来的顾客大数据分析，可定制化源的商业BI，能够充分挖掘商场顾客大数据的商业价值。系统通过Wi-Fi设备采集用户信息，通过私有云或者公有云展现顾客线下各种行为，并结合顾客上网行为，能够做出更加个性化的针对性营销策略。例如，锐捷做的北京大栅栏商业街，凭借更精确的店铺关联分析，可以有效地帮助商场管理员管理店铺；通过客流轨迹的分析，能够在沿路摆放合适的广告牌等。

⑵ 有哪位知道大数据和商业智能的区别是什么，帮忙给我说一下。

大数据具有4V特征，大量，多变，非结构化，而商业智能一般是处理企业内部的业务回问题，是关系型数据答库。
不过说到商业智能的话，国内有几家厂商做的不错，帆软finebi是我们现在用的。你可以试用一下，体会或许更深

⑶ 大数据 商业智能两者有什么关系

大数据包括两部分：数据的存储，数据的利用。数据的存储，相比以前的“关系型数据库”，只是数据量大了，数据格式丰富了，存储方式不同了。数据的利用，相比“商业智能", 同样是对数据的分析利用，只是由于数据丰富了，所以应用前景更大了。从本质上讲，没有太大区别。

⑷ 物联网，大数据与智慧城市三者有何关系

大数据是信息化社会无形的生产资料，其概念被社会各界不断演绎出多种版本，但关于大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系，很多人不甚明了。对此，同方物联网产业应用本部技术总监赵英，对此做出了详细的解读。大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系简单来说就是：大数据的发展源于物联网技术的应用，并用于支撑智慧城市的发展。物联网技术作为互联网应用的拓展，正处于大发展阶段。物联网是智慧城市的基础，但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛;智慧城市的衡量指标由大数据来体现，大数据促进智慧城市的发展;物联网是大数据产生的催化剂，大数据源于于物联网应用。
中国已步入大数据时代
有人说大数据来了，但只是在美国而不是中国。专做政府数据管理的同方对此的看法是：中国对大数据的理解普遍还不那么深入或者与美国的理解有所不同，但不能否认的是，中国已经步入大数据时代。现在中国的很多部委都已经在研究大数据、运用大数据。美国将大数据提升为国家战略，中国还没有明确提出，但已经把大数据上升为与国防一样的高度，多部委还联合发布了鼓励措施。我国政府对大数据的敏感度快速提高，并正在采取措施。所以说，中国已经步入大数据时代，这种重视是由政府层面自上而下进行普及的，可能还未普及到普通百姓层面，但各级政府已经有了高度重视。邬贺铨院士也曾表示：“我国将产生全球最大量的数据，要重视大数据的开发利用和管理。”
大数据的关键在于分享。我国智慧城市发展的一个瓶颈在于信息孤岛效应，各政府部门间不愿公开、分项数据，这就造成数据之间的割裂，无法产生数据的深度价值。关于这一问题，一些政府部门也有清醒的认识，开始寻求解决方案，这是受自身的需求驱动的。比如，一些政府部门原来不愿分享自己的数据，但现在开始寻求数据交换伙伴，因为他们逐渐意识到单一的数据是没法发挥最大效能的，部门之间相互交换数据已经成为一种发展趋势。同时，随着各方面的发展及政策的推进，很多以前不公开的数据也逐渐公开了，这对大数据的发展都是有力的支持。
物联网技术推进大数据发展物联网对大数据的意义方面，赵英举了个例子来说明物联网技术对大数据的推进。去年北京7.21暴雨之后，政府采取了很多解决措施，很重要的一个体现是，北京市科委很快就立了专项基金去给受灾的房山和门头沟这两个区进行应急管理能力的提升以及信息化的建设。同方参与了门头沟的项目，帮助门头沟提升预警能力。同方对门头沟原来的应急平台进行了改造和提升。比如对水位的监测，在有些重点立交桥下安装水位计，水位到一定程度会发生预警，相关部门就可以据此采取一些措施，这就是物联网技术的应用。
物联网技术跟大数据什么关系?当水位计的点增多后，就会收集到更多的数据，这样更便于发现一些规律并发出预警，这是采用大数据的技术手段自然而然就能做的事情。在点位数少的情况下，数据量不够大，只能解决一部分问题。所以说，正因为有了物联网，大数据布的点越来越多，自然而然就要会去分析实时数据。数据的挖掘，原本是对于历史数据的挖掘，现在对于实时数据的挖掘也是一种趋势，说明物联网的技术在推进着大数据相关技术的发展。
大数据支撑智慧城市的发展城市运行体征是通过数据进行量化表现出来的，但这些数据散乱在政府的各个部门中，同方的职责是收集各部门有关城市运行体征的数据，帮助城市管理者进行数据汇总、分析，最终对城市体征的量化形态即各类数据进行管理，供政府管理者使用。
政府部门做的每一个决策都需要长期的调研，调研的资料来源于政府部门运行、城市运行的长期积累。政府信息化的高速发展已使政府产生了几百TB的数据。但数据本身没有任何意义，只有经过一定的系统分析之后，才能发挥数据的价值。智慧城市的每一个细节都会产生庞大的数据，同
时，智慧城市的运行基础也来源于对大数据的深度分析。
大数据的表面是一系列静态的数据堆砌，但其实质是对数据进行复杂的分析之后得出一系列规律的动态过程。政府部门本身没有去做这样的事，这就需要企业对其进行支撑，同方看到了大数据对城市运行的重要意义，选择政府作为突破口，是形势发展的要求，也是同方大数据的独特之处。值得说明的是，同方大数据不参与政府决策，只是为政府决策提供数据支持。用数据的直观形式展现业务之间的关系，用数据表现城市发展变化和趋势，分析总结出城市存在的问题，为政府部门的决策提供辅助。
城市运行体征的管理也需要大数据的推动。大数据在反映城市运行体征的时候，并不需要了解城市部门的主要业务及运作流程，单纯从数据的角度出发，通过计算机软件分析之后，数据就能得出一些规律，不关乎业务，不关乎结果，但能完全反映出数据之间的关联性。从大数据的角度出发，驱动城市运行体征发展，是一个可以在决策前段刨出人力的纯计算机运作模式，这样的好处是运作的量化和规范化。
对于大数据、物联网与智慧城市的发展，中国信息技术权威专家――国务院物联网领导小组组长、中国工程院邬贺铨院士曾有一个很深奥的表述：从物联网到大数据再到智慧城市，是“格物致知”的过程，通过分析决策达到“知行合一”。
智慧城市惠及每个人大数据驱动下的智慧城市，关乎每个人的生活。最普遍的例子就是天气预报，以前的天气预报只会预测一下天气，但现今的天气预报会告诉公众更多的信息，如气象指数、空气污染指数、穿衣指数、驱车安全指数等，甚至是否有利于运动，对发型及妆容的影响都有说明。这是能让普通百姓切身体会的智慧生活，未来，教育、交通等关乎人们衣食住行的方方面面都会变得智慧起来。教育方面，我们可以看看美国的做法，美国每个大学都会将升学率、就业率、毕业生的年薪水平等如实展示，这对学生选择学校专业等是很有利的数据支持。交通方面，怎样畅通城市交通，怎样寻找停车位，选择哪种交通方式更便利安全等，都是智慧城市的未来状态。
当提到智慧城市的未来发展时，赵英表示：智慧城市来源于智慧决策，智慧决策来源于人的智慧。当每个人都很智慧的时候，一个城市也会变得智慧起来。

⑸ 智慧商场，如何通过大数据分析实现商业价值

大数据分抄析的前提是要有数据来源，俊竹客流统计对商场进出客流进行实时统计，通过对采集的数据分析实现的商业价值有

  1. 根据客流统计数据分析，对商铺的定位及招商方面提供了参考价值

  2. 根据不同时段和不同区域客流数据信息对比分析，从而提高了管理人员的工作效率。

  3. 从各个区域的吸引率及繁忙度效果，来对铺位进行合理分布，从而提高销售量

  4. 评估商场服务质量等。

⑹ 矩阵魔方如何利用大数据对促进智慧商业的发展有用吗

矩阵魔方大数据技术是矩阵魔方智慧商业整体解决方案的重要板块。随着大数据与商业经营的快速深度融合发展，现代商业日益变得智慧、高效和便捷。
矩阵魔方大数据技术的实质是以融合支付业务为支撑，在商业交易过程中沉淀包含商品数据、消费数据、用户数据在内的交易大数据，并对其进行挖掘分析，找到真正能支持改善商业经营的要素。借助这些要素，矩阵魔方将革新商业模式及管理手段，提高社会整体效能。
智慧时代来临，旅游的管理、营销和服务也将进入智慧化阶段，而这需要在整个环节掌握最准确和最完整的的信息，这些都要大数据来支撑。没有信息化就没有现代化，没有大数据也就没有智慧旅游。

⑺ 大数据和人工智能正在改变商业世界八大方式

大数据和人工智能正在改变商业世界八大方式
如果你像许多其他人一样，想知道大数据和人工智能对商业的好处到底是什么，那么你就是在正确的地方。
01.改进商业智能
由于商业智能，分析业务变得更容易，更有效。使商业智能成为可能的数据工具集是大数据。在引入大数据之前，商业智能有限。但是，现在，商业智能被认为是合法的职业。
事实上，许多公司和企业通过聘请商业情报专家来利用这一新的信息涌入。这是为了帮助他们的公司更上一层楼。
2.了解，定位和服务客户
在大数据应用方面，这是最知名的领域之一。主要关注点是使用大数据来了解客户，以及他们的偏好和行为。
通过实施大数据（以及雇用大数据专家），公司现在可以通过文本分析，浏览器日志和社交媒体数据扩展其传统数据集，从而更全面地了解其客户。
这里的主要目标是创建预测模型。
3.改变社交媒体的使用方式
AI影响商业世界的主要方式之一是通过社交媒体。在未来几个月和几年中，毫无疑问，实时定位的个性化内容将会增加。所有这些都是增加销售机会的最终目标。
这是可能的，因为AI可以使用有效的行为定位方法。AI的能力就是一个例子。由于启用了营销堆栈，AI可以有效且准确地确定任何平台上的某人何时开始搜索新的客户关系管理（CRM）软件。有了这些信息，企业可以自动响应，提供更好的购买体验。
4.客户响应产品的介绍
大数据不仅可以通过积极主动地改善客户服务，而且还允许公司制作客户响应产品。现在，产品设计专注于以前所未有的方式满足客户的需求。
而不是依靠客户告诉企业他们想要从产品中得到什么，数据分析可以用来预测产品的需求。
由于大数据，公司可以通过购买习惯，调查甚至客户的案例场景来收集信息，从而确定未来产品应该做什么和看起来像什么。
5.提高欺诈预防能力
那些已成为专业“欺诈者”的人已经在现代数字世界中提升了他们的游戏。虽然这是事实，但由AI提供支持的欺诈检测工具的功能可以帮助企业抵御这些复杂的欺诈计划。
这要归功于利用视频识别，自然语言处理，语音识别，机器学习引擎和自动化的企业。
6.效率的提高
工业工程师是可以使流程更高效的专业人员。他们明白，没有大数据，效率的提高几乎是不可能的。
如今，大数据提供了有关每个流程和产品的丰富信息。那些知道如何使用它的人理解丰富的数据正在讲述一个故事，而智能企业正在倾听。
工程师们还使用大数据来寻找使流程更有效运行的方法。对大数据的分析也适用于约束理论。对于大数据，现在更容易识别约束。一旦被识别，就可以快速确定约束是否具有约束力以及如何约束。
通过发现和删除约束，业务可以看到吞吐量和性能的大幅提升。大数据有助于找到所有这些答案。
7.启用持续客户支持
现在，聊天机器人很常见且能够提供全天候客户支持，企业可以利用其CRM系统中收集的数据。这使他们能够获得更有价值的客户见解。
当充分发挥其潜力时，数据可以帮助优化多个接触点，包括聊天机器人交互性，以及创建充满客户数据的反馈循环。
这意味着AI可帮助企业创造最终的客户体验。这一切都归功于收集，分析和使用的必不可少的客户数据。
8.降低成本
利用大数据，企业可以使用可用信息来降低成本。怎么样？通过发现趋势和预测行业内的未来事件。
了解何时可能发生某些事情有助于改进规划和预测。负责规划的人现在知道何时生产和生产多少。他们可以预测在给定时间需要多少库存，确保客户满意度而不会产生过多的成本。
毕竟，维护库存非常昂贵。企业不仅要承担运输成本，还要将资金用于不必要的库存。
通过大数据分析，可以预测销售何时发生以及何时需要生产。
更深入的分析甚至可以显示企业何时购买库存的理想时间以及需要保留多少库存。
大数据和人工智能：商业的未来
如果您想帮助您的企业实现更多目标，那么拥抱大数据和AI是必须的。
事实上，不久之后，那些未能接受这项新技术的企业将被抛在后面。

⑻ 大数据和BI商业智能有何区别有何相关

大数据 ≠BI商业智能，大数据也不是传统商业智能的简单升级。
1、大数据和BI两者的区别
BI(BusinessIntelligence)即商业智能，它是企业数据化管理的一整套的方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策，解决的是管理运营战略的问题。
大数据(Big

Data)是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据侧重于解决某一类问题的方法，比如全网用户画像，对网络、传感器等非结构化海量数据的分析。
不管定义如何不同，大数据与传统BI是社会发展到不同阶段的产物，大数据对于传统BI，既有继承，也有发展，从"道"的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。
当然纯粹从思想的角度讲，两者在概念上是可以实现统一的，都遵循数据-信息-知识-智慧这个脉络，甚至在更高的层次，两者也是可以统一的。
大数据不是空口说说，它的第一要务就是解决业务问题，大数据一定程度上就是用全新的数据技术手段来拓展和优化业务，传统企业需要聚集一拨人来研究这个问题，需要有人专门研究和探索。如果对外，想清楚新的商业模式，如果对内，想清楚在哪个场景，可以用大数据的手段提升效率。
当前大数据可以产生价值的地方，从行业的角度看，金融、银行、互联网、医疗、科研都有广阔的前景。从领域的角度看，广告、营销、风控、供应链都是大数据发挥价值的地方，对于特定企业，比如电信运营商，大数据也可以在网络优化等方面提供新方法。
并不是每个企业都需要打造自己的大数据平台，需要考虑到企业的信息化水平和各项成本，量力而行吧，可以自行研发 ，比如BAT;也可以选型采购，比如传统大企业；中小型企业也可以租用，比如用阿里云和AWS。
就事实来讲，BI的应用是远远大于大数据应用的，有其通用的道理。大数据相对于传统BI，也不仅仅是简单的PLUS的关系，它涉及了思想、工具和人员深层次的变革，BI人员既不要一提大数据，就嗤之以鼻，认为它是新包装的马甲，其实就那么回事;也不需妄自菲薄，以为搞大数据就那么高大上，它的确是BI大多数思想的传承。

⑼ 商业智能与大数据之间的差异可以从哪几个方面体现

商业智能的概念于年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能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。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。
商业智能又名商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。
商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。
因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、SAP、Informatica、Microstrategy、SAS、Royalsoft等。