¿Qué pueden hacer los macrodatos?

1. Cuando se trata de big data, primero hablemos de inteligencia empresarial BI. BI utiliza tecnología moderna de almacenamiento de datos, tecnología de análisis y procesamiento en línea, minería de datos y tecnología de presentación de datos para realizar análisis de datos para lograr negocios. valor. Como herramienta, BI se utiliza para procesar datos existentes en una empresa y convertirlos en conocimiento, análisis y conclusiones para ayudar a las empresas o a los responsables de la toma de decisiones a tomar decisiones correctas e informadas. Es una tecnología que ayuda a las empresas a utilizar mejor los datos para mejorar la calidad de la toma de decisiones, desde los almacenes de datos hasta los sistemas analíticos. Para transformar los datos en conocimiento, es necesario utilizar tecnologías como los almacenes de datos, las herramientas de procesamiento analítico en línea (OLAP) y la minería de datos. Por lo tanto, desde una perspectiva técnica, la inteligencia empresarial no es una tecnología nueva, es solo la aplicación integral de ETL, almacén de datos, OLAP, minería de datos, presentación de datos y otras tecnologías.

2. Debería ser más apropiado considerar el BI como una solución. La clave de la inteligencia empresarial es extraer datos útiles de muchos datos de diferentes sistemas operativos empresariales y limpiarlos para garantizar la exactitud de los datos, y luego pasar por la extracción, transformación y carga, es decir, el proceso ETL se fusiona en una empresa. Almacén de datos a nivel para obtener una visión global de los datos empresariales. Sobre esta base, se utilizan herramientas apropiadas de consulta y análisis, herramientas de minería de datos, herramientas OLAP, etc. para analizarlos y procesarlos (en este momento, la información se convierte en conocimiento para ayudar a tomar decisiones). toma de decisiones), y finalmente el conocimiento se presenta a los gerentes para brindar apoyo a los procesos de toma de decisiones de los gerentes.

3. Ventajas de que las empresas introduzcan BI

1) Consulta aleatoria de informes dinámicos

2) Gestión de indicadores maestros en cualquier momento y en cualquier lugar

3. ) Análisis y procesamiento en línea en cualquier momento

4) En última instancia, utilizar datos para ayudar a la planificación operativa

4 El propósito de las empresas que introducen BI

1) Promover el Proceso de toma de decisiones empresariales: mejorar la empresa La capacidad de integración y análisis de información puede agregar datos internos y externos dentro de la empresa e integrarlos en información efectiva para la toma de decisiones, lo que permite a los gerentes corporativos aumentar significativamente la eficiencia de la toma de decisiones y mejorar la toma de decisiones. haciendo calidad.

2) Reduzca los costos operativos generales: mejore las capacidades de adquisición de información de la empresa, reduciendo significativamente el tiempo y los costos laborales para que el personal de TI escriba programas y Poweruser cree informes. La interfaz de diseño de módulo flexible elimina la necesidad de escribir. programas en absoluto. Sus características también reducen significativamente los costos de mantenimiento futuros.

3) Colaborar en los objetivos y acciones de la organización: fortalecer las capacidades de difusión de información de la empresa, eliminar la brecha cognitiva entre los demandantes de información y el personal de TI y permitir que más personas obtengan información más significativa. Mejorar integralmente la constitución de la empresa para que todos en la organización tengan el mismo objetivo y trabajen juntos.

5. Las principales funciones de la inteligencia empresarial

Los sistemas técnicos de inteligencia empresarial incluyen principalmente el almacén de datos (Data Warehouse, DW), el procesamiento analítico en línea (OLAP) y la minería de datos (Data). Minería, DM) consta de tres partes.

Las principales funciones que debe tener un sistema de BI:

1) Data warehouse: método eficiente de almacenamiento y acceso a los datos. Proporciona almacenamiento de datos estructurados y no estructurados, con gran capacidad, operación estable, bajo costo de mantenimiento, admite la gestión de metadatos y admite múltiples estructuras, como almacén de datos centralizado, almacén de datos distribuido, etc. Los medios de almacenamiento pueden admitir almacenamiento secundario y cercano a la línea. Puede ser compatible con las soluciones actuales de copia de seguridad y recuperación ante desastres.

2) ETL de datos: ETL de datos admite la organización de datos en múltiples plataformas y múltiples formatos de almacenamiento de datos (múltiples fuentes de datos, archivos de datos multiformato, bases de datos multidimensionales, etc.) y requiere la capacidad de realizar automáticamente la búsqueda de datos basada en descripciones o reglas y comprensión. Reduzca la brecha entre datos masivos y complejos y datos de toma de decisiones globales. Ayude a formar contenido de referencia para respaldar los requisitos de toma de decisiones.

3) Salida de estadísticas de datos (informe): el informe puede completar rápidamente el diseño y la visualización de estadísticas de datos, incluido el estilo de tabla de datos estadísticos y la visualización de gráficos estadísticos, que se pueden enviar bien a otras aplicaciones o visualización y guardar en formato HTML. Para la parte de diseño personalizado, es necesario proporcionar soluciones de diseño simples y fáciles de usar, admitir el llenado de datos flexible y soluciones diseñadas para personal no técnico. Puede completar automáticamente la publicación del contenido de salida.

4) Función de análisis: el contenido del análisis se puede formar mediante reglas comerciales, y el estilo de visualización es rico y tiene ciertos requisitos interactivos, como alerta temprana o análisis de tendencias, etc.

Es necesario admitir el análisis en línea multidimensional (análisis OLAP) y realizar cambios de dimensión, rotaciones, división y perforación de datos. Ayudar a la toma de decisiones y emitir juicios correctos.

6. Los sistemas típicos de inteligencia empresarial incluyen:

Sistema de análisis de clientes, sistema de análisis de cesta de la compra, sistema contra el blanqueo de dinero, sistema antifraude, sistema de análisis de contactos con clientes, sistema de segmentación de mercado. , Sistema de calificación crediticia, sistema de ingresos de productos, sistema de operación de inventario y sistemas de aplicación relacionados con riesgos comerciales, etc.

7. Fabricantes de soluciones de inteligencia empresarial

Los fabricantes de TI extranjeros famosos incluyen Microsoft, IBM, Oracle, Microstrategy, Business Objects, Cognos, SAS, etc., y los fabricantes de BI nacionales famosos incluyen BDP. Plataforma de datos empresariales, Yonghong BI, etc.