商業(yè)智能分析(Business Intelligence)是用數(shù)據(jù)來支持企業(yè)決策的重要手段之一。這種方法早已有之。最早在1865年，Richard Millar Devens在他所著的商業(yè)趣聞百科全書(Cyclopedia of Commercial and Business Anecdote)中就描述了銀行家Sir Henry Furnese如何收集并分析他的競爭者所不知道的商業(yè)信息，從而獲得盈利。這被認(rèn)為是最早的商業(yè)智能分析案例。商業(yè)智能分析的關(guān)鍵在于把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的，有意義的信息，并基于這些信息來進(jìn)行企業(yè)決策。

    商業(yè)智能分析的成功取決于兩個(gè)關(guān)鍵，一是原始數(shù)據(jù)，二是分析方法。在商業(yè)銀行早期，客戶的信息被記錄在賬冊中(ledger)，由于缺乏高效的數(shù)據(jù)管理工具和分析手段，數(shù)據(jù)只是被用作客戶記錄來支持銀行日常業(yè)務(wù)。隨著計(jì)算機(jī)的使用，人們開始建立起有效的數(shù)據(jù)管理工具。這時(shí)業(yè)務(wù)的處理時(shí)間被縮短了。人們有更多的時(shí)間來思考商業(yè)方向和決策。80年代起，人們開始重視數(shù)據(jù)分析和決策。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，采用大數(shù)據(jù)的商業(yè)智能分析有了新發(fā)展。

    1)自助式BI(Self-Service BI)

    傳統(tǒng)的商業(yè)智能分析的最終產(chǎn)品通常是一個(gè)由文字和圖表組成的PDF文件或者PPT文件。這種分析模式有兩個(gè)缺陷：1)分析員的主觀偏差，在這類靜態(tài)報(bào)告中，通常只有部分?jǐn)?shù)據(jù)被分析。因此分析員可以選取他想表達(dá)的故事(tell the story he/she want to tell)。2)無限循環(huán)的補(bǔ)充分析，通常決策層看到報(bào)告后會有新的問題，于是分析員很容易陷入無限循環(huán)的補(bǔ)充分析(supplemental analysis)中。自助式BI的分析結(jié)果可以克服這兩個(gè)缺陷。分析員將處理好的原始數(shù)據(jù)放入分析工具中并編寫好分析模板，決策層可以自己調(diào)整變量和圖表來得出相應(yīng)結(jié)論。

    2)基于數(shù)據(jù)的BI(Big Data Analytics BI)

    傳統(tǒng)的商業(yè)智能分析中，分析員需要先編寫SQL程序從關(guān)系數(shù)據(jù)庫中取出數(shù)據(jù)。然后再把數(shù)據(jù)導(dǎo)入SAS，R，Excel等分析工具中進(jìn)行商業(yè)智能分析。隨著技術(shù)發(fā)展，這類分析工具開始提供數(shù)據(jù)接口(API)，但是接口的功能并不完善。舉個(gè)例子，SAS的Hadoop接口(proc hadoop)自動定義字符類變量為32767位。在變量很多的情況下，分析員沒法對每個(gè)字符分別定義，如果由SAS自動定義為32767位，則導(dǎo)入文件變得無比巨大。這種情況下，對于一些簡單分析，分析員希望能直接在Hadoop上進(jìn)行快速分析。這類分析工具的代表是Platfora，分析員可以使用Platfora建立數(shù)據(jù)Lens，從而直接在Hadoop上進(jìn)行商業(yè)只能分析。另一個(gè)常用工具是Datameer。

    3)知識自動生成(Insight as a service)

    通常的決策過程有三個(gè)步驟，1)分析理解BI圖表和數(shù)據(jù)，2)通過了解圖表數(shù)據(jù)總結(jié)知識，3)運(yùn)用總結(jié)的知識來進(jìn)行決策。傳統(tǒng)分析中，分析員負(fù)責(zé)1，而決策層負(fù)責(zé)2和3。這種情況下哪怕圖表數(shù)據(jù)再有效正確，如果決策層總結(jié)的知識(insight)出現(xiàn)了偏差，也會影響最后決策。這類知識自動生成的工具(insight as a service)重點(diǎn)在于幫助決策層自動生成一些可用的知識(insights)，使得決策層的決策給予正確的知識。

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本文標(biāo)題：基于數(shù)據(jù)和分析方法的BI商業(yè)智能

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