bi数据运营

1. BI在企业成功运营中需要具备哪些条件

据调查显示，BI已超越网络安全，首次成为企业最重要的IT投资项目。BI之所以如此受欢迎，是因为它能够对数据进行智能地分析和挖掘，在分析的同时形成一定的决策依据，从而达到提升企业的管理水平、降低成本、提高效益的效果。 BI可以为企业带来的好处包括四个： 首先，BI具备数据挖掘功能，可以将被动的数据警报，提升为主动的数据预警，帮助CEO提前部署企业的战略决策，因此它能为CEO提供决策依据。 其次，可以让业务人员通过BI工具区挖取商机。企业的业务部门通过对多维度动态报表的分析，可以更加清晰地看到市场上哪些产品在哪个区域比较受欢迎，这样可以让企业对市场的费用投入更加有针对性。 再次，提高整个企业的工作效率。企业引进BI技术后与ERP进行整合应用，对企业一些不必要、不合理的环节及业务流程进行优化，使企业的业务流程更适合整个企业的发展，从而提高企业工作效率。 最后，利用智能分析工具，可以使企业对每位员工的考核落实到KPI上，有效地对员工进行激励，利用BI也可以用来帮助确定对员工的期望，帮助他们并跟踪管理其表现。 此外，BI还能加强顾客忠诚度，通过让客户和合作伙伴使用BI系统。给客户和合作伙伴一些访问BI平台的权限，使他们可以自己从BI 平台上实时获取相关的报表和信息，节省大量时间，这样企业信息对于顾客来说是透明的，使参与其中并掌握充分信息的顾客更有可能购买企业的产品和服务。 然而，不是所有的企业都能实施BI的，它需要一些必要条件，那么BI在企业成功运营需要哪些土壤呢? 部署BI时企业需要很好的信息化基础，CIO应该在企业ERP系统和自开发的MIS系统应用相对成熟完善、能够及时、准确地收集数据后，再考虑应用BI。这是因为BI本身是企业在信息化具备一定基础的条件上出现的一种管理办法。如果企业的数据库等基础工作没有到位，BI方面的投资再大，其结果也只能是徒劳无功。 只有做好了一些信息的基础工作，才能使BI有基本的运行平台，也为BI导入后的正常运作奠定了基础。 除了有很好的信息化基础这个先决条件外，企业还需要以下几大要素才能保证BI在企业成功运营。 1、高层领导重视。与ERP等其他应用系统一样，BI也是一项“一把手工程”，只有高层领导重视才能使BI实施成功，这是因为，实施BI必然会对企业的各个方面产生触动，暴露一项企业管理或者业务方面的不足，从而影响到某些领导和部门的权威和利益，因此需要一把手有力支持才行。 2、对人才要求高。BI是通过分析软件，为复杂的IT决策提供智能化管理报告。因此它不但需要数据挖掘技术人员，还需要行业专业技术人员，并要结合客户自身的需求，如果其中任何一个环节出现问题，都无法真正发挥BI的威力。 3、数据质量高。如果BI系统是由并正确的数据所产生的话，那么这个系统将一文不值。经常性的对数据进行清理并且将其集中到一起、重新设计应用程序的界面以减少错误，能确保BI系统所产生的结论是可信的。 因此，不是任何企业都合适部署BI，如果企业还没达到一定的要求，贸然过早地部署BI项目，将可能面临诸多由不良数据带来的问题，使系统的应用效果降低。 目前我国企业对BI的应用皆处于初级阶段，即信息规范化阶段。需要从基础做起，从上至下，理清各个岗位，各个部门需要了解的数据和这些数据在实际工作中的应用，逐步形成相对固定格式的报表，同时在企业内部统一各个指标的含义和算法规则，并将这些指标应用到日常的决策和考核上。

2. 大数据BI是和传统BI有什么区别

大数据BI是能够处理和分析体量大的数据，相比较于传统BI软件，大数据BI可以完成对TB级别数据的实时分析。随着数据挖掘、数据分析等围绕大数据的技术的迅猛发展，BI在大数据量处理方向的发展是必然趋势。这一方面，你可以参考FineBI的相关新闻讯息。

3. 解释一下，公司的BI指的是什么

公司的BI指的是行为识别系统（behavior identity）。

BI直接反映企业理念的个性和特殊性，是企业实践经营理念与创造企业文化的准则，对企业运作方式所作的统一规划而形成的动态识别系统。

BI对内的活动包括：干部教育、员工教育（这里又包括服务态度、服务技巧、礼貌用语和工作态度等）、工作环境等项目。对外活动包括：市场调查、产品销售、公共关系、广告宣传、促销活动等。

各企业积极参与社会事件和公益文化活动，也属于活动识别的范畴，其目的主要在于赢得参与活动的社会公众的认同。一切BIS活动，应该是从人出发，再回到人本位，使活动充满人情味，有关心人的亲和感。这对包括公关、促销等活动，是非常重要的。

同时，应当让企业的宗旨、企业精神及形象设计渗入到生活领域中去，因为生活领域比销售领域更宽广，更有潜在影响力。

(3)bi数据运营扩展阅读：

BI数据源包括三大类：第一方数据，第二方数据，第三方数据。

第一方数据，主要是广告主、媒体回传的用户行为数据。数据一般包括用户注册、登录、关卡等事件信息，可以通过对此类数据的分析，为应用运营提供统计指标，指导运营工作，如果与广告投放数据联合，可以进行广告及用户后续效果的持续追踪以及评估;

第二方数据，主要是广告平台展示、点击、激活等数据，这类数据可用于分析广告平台各个项目在各类媒体上的表现使用，对流量进行评估，如果流量比较稳定，亦可用于创建用户画像使用;

第三方数据主要是其他平台合作数据，该类数据包括用户标签合作接入，基本流量数据。

4. 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。

5. 为什么要使用bi数据分析系统

抄首先大部分中小企业都已袭建立了比较完善的OA、ERP，有信息化建设基础。
其次，随着企业的发展，积累的数据越来越多，一些传统报表，密密麻麻的表格堆砌了大量数据，还难以跟上业务需求，数据处理难度大。
企业数据分析和数据挖掘的需求越来越明显。而商业智能bi数据分析系统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。比如在FineBI系统里，使用者可以实现横向联动和纵深挖掘（钻取），来对数据进行多层次多深度的分析。
其应用方面较广，可以是财务主题、销售主题、人力资源主题等 。像在财务主题里，FineBI可以对对营业收入、营业成本、利润总额、偿债能力、总资产报酬率等都有详细的分析，而且可以一直延伸下去，分别从收入、成本、资产结构来分析公司的运营状况。

6. 什么是BI平台

BI平台是帮助企业做出来明智的业务经营决源策的工具。BI市场是利用BI平台进行相关交易的场所。BI通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识。

商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。例如商贸型企业，其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等，以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM、进销存等业务系统。

拓展资料

BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，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。

实施商业智能系统是一项复杂的系统工程,整个项目涉及企业管理,运作管理,信息系统, 数据仓库, 数据挖掘, 统计分析等众多门类的知识。因此用户除了要选择合适的商业智能软件工具外，还必须按照正确的实施方法才能保证项目得以成功。

资料来源 网络 BI

7. 大数据与BI都有哪些区别

第一、从数据来源角度

大数据应用的数据来源，不仅仅包括非结构化的数据，还有各种系统数据，数据库数据。其中非结构化数据主要是集中在互联网以及一些社交网站上的数据以及一些机器设备的数据，这些都构成了大数据应用的数据来源。对于大数据的分析工具来说，现阶段也是对于非结构化的数据分析的比较多。

BI系统则是在数据集成方面的技术越来越成熟，对于数据的提取，一个各种数据挖掘的要求来说，数据集成平台会帮助企业实现数据的流通和交互使用，在企业内部实施BI应用就是为了可以更好的对数据进行分享和使用。

第二、从思维方式角度

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。

第三、从发展方向角度

BI的发展要从传统的商务智能模式开始转换，对于企业来说，BI不仅仅是一个IT项目，更是一种管理和思维的方式，从技术的部署到业务的流程规划，BI迎来新的发展。对于大数据来说，现阶段更多的大数据关注在非结构化数据，不同的数据分析工具的出现和行内的应用范围不断的加大，对于大数据应用来说，怎么与应用的行业进行一个深层次的结合才是最重要的。

第四、从工具的角度

传统BI使用的是ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表技术，属于应用和展示层技术，目前都处于淘汰的边缘，因为它解决不了海量数据(包括结构化与非结构化)的处理问题。而大数据应用的是一个完整的技术体系，包括用Hadoop、流处理等技术解决海量的结构化、非结构化数据的ETL问题，用Hadoop、MPP等技术计算海量数据的计算问题，用redis、HBASE等方式解决高效读的问题，用Impala等技术实现在线分析等问题。因此是个全新的行业。

关于大数据与BI都有哪些区别，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

8. 4g时代下,bi(or 大数据)如何助力运营商发展

电信行业的数据量一直很大，随着4G的到来，大数据的处理需求更加迫专切。
目前大数据分属析工具以Hadoop等开源工具为主，也有商业大数据产品，国内也有永洪科技等大数据实时分析工具。
4G的大数据可能有更多用户信息，价值更大，需要更深入的分析与挖掘。选择好的分析平台，并配合好的业务模型，4G时代的大数据应该会带来更多价值。
永洪科技曾经帮助电信运营商利用互联网用户的上网行为数据，根据性别，年龄，收入和行业等人群特征，建立了人群画像，针对性的进行广告推送，更准确的帮助商家推送商品到合适的消费群体，并利用永洪科技的BI工具，根据用户上网行为，快速发布各种分析报告，为电信行业，挖掘自身大数据价值，拓展了增值空间。

9. 大数据工程师告诉你大数据和BI的区别

【导读】在进行大数据分析的时候，分析师需要从海量的收集数据中，通过不同的算法直接分析不同渠道、格式的数据，从中找到相关数据，然后再做进一步分析，得出较为准确的结论。近年来大数据行业颇受欢迎，报考人数也是越来越多，所以我们更需要全面了解，今天我们就来了解一下大数据和BI的区别。

1、从思维方式角度

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。

2、从工具的角度

传统BI使用的是ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表技术，属于应用和展示层技术，目前都处于淘汰的边缘，因为它解决不了海量数据(包括结构化与非结构化)的处理问题。而大数据应用的是一个完整的技术体系，包括用Hadoop、流处理等技术解决海量的结构化、非结构化数据的ETL问题，用Hadoop、MPP等技术计算海量数据的计算问题，用redis、HBASE等方式解决高效读的问题，用Impala等技术实现在线分析等问题。因此是个全新的行业。

3、从数据来源角度

大数据应用的数据来源，不仅仅包括非结构化的数据，还有各种系统数据，数据库数据。其中非结构化数据主要是集中在互联网以及一些社交网站上的数据以及一些机器设备的数据，这些都构成了大数据应用的数据来源。对于大数据的分析工具来说，现阶段也是对于非结构化的数据分析的比较多。

BI系统则是在数据集成方面的技术越来越成熟，对于数据的提取，一个各种数据挖掘的要求来说，数据集成平台会帮助企业实现数据的流通和交互使用，在企业内部实施BI应用就是为了可以更好的对数据进行分享和使用。

4、从发展方向角度

BI的发展要从传统的商务智能模式开始转换，对于企业来说，BI不仅仅是一个IT项目，更是一种管理和思维的方式，从技术的部署到业务的流程规划，BI迎来新的发展。对于大数据来说，现阶段更多的大数据关注在非结构化数据，不同的数据分析工具的出现和行内的应用范围不断的加大，对于大数据应用来说，怎么与应用的行业进行一个深层次的结合才是最重要的。

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