BI评论

中小型企业部署BI系统时有三个基础需求：首先，系统必须为业务问题提供可靠的答案，至少需要满足所谓的“智能”标准；其次，查询性能要足够快，用户可以对更大的数据集进行交互读取；再次，要便于部署，如果规划、设计与部署周期过长是无法接受的。

如果按照广义的BI定义，也就是从BI泛指用计算机辅助人进行信息处理的角度讲，它就不一定是只处理结构化的数据。

云计算为SaaS管理软件的更好应用打下了坚实基础。云计算在企业软件市场上具有相当大的潜力，对于SaaS供应商来说也是一大机遇，他们可以选择云计算平台，使用云计算的基础架构，使用及其低廉的价格为海量的用户群提供更为稳定、快速、安全的应用和服务。

TCIM的CIOScottvonKleeck说：“我们不仅要管理内部业务，还要为客户提供管理和信息，以便客户能了解我们是如何为他们的计划提供支持和服务的。每个客户都跟踪一套不同的关键统计和绩效度量指标，他们想看看这些信息在以什么频率发生变化。”

电子商务表面看似一个小小的平台，实则蕴含着巨大的数据在里面，是一个完整的网络管理架构，可谓"小前台，大后台"。那么，我们一起来看看电子商务究竟蕴含着哪些数据玄机？

对信息化虽有继续投入的热情但缺乏更深入的目标，如何深入挖掘海量的数据找出对于企业发展最有用的信息，为决策提供科学的支持，成了许多企业的最重要任务。许多的科研机构和企业在此方面做出了许多成功的实验，这就是数据挖掘(DataMining)，通过数据挖掘可以有效掘金企业数据。

电子商务正处在蓬勃发展的大好时期，它所产生的丰富的信息资源，为数据挖掘的应用开辟了广阔的应用舞台。本文通过优化企业资源、管理客户数据、评估商业信用、确定异常事件四个方面来阐述数据挖掘在电子商务中的应用，揭示了数据挖掘在电子商务中的广阔的应用前景。

本文主要分析了我国目前电子商务中诚信缺失的现状，提出了在电子商务中利用数据仓库与数据挖掘技术构建诚信机制的方法，为交易双方提供信誉度查询平台，以增强电子商务用户交易的信任感，促进电子商务的良性发展。

使用商业智能（BI）的企业应该期望IT能使用数据虚拟化在云中或企业之外交付更为灵活的商业智能（BI），而且应该要求IT考虑在某个用例中非SQL型的数据副本的灵活性的好处，但不应期待云数据地点的消失。

应用背景和现状现代社会信息飞速增长,企业在决策方面变得更加困惑和复杂。商业智能(BusinessIntelligence,BI)由HowardDresner提出,是对商业中信息进行搜集、分析、处理,进而得到支持企业进行决策的知识的一种科学方法,以使...

通常情况下在一个BI项目中，会先后经过形成期、不稳定期、规范期和表现期等几个阶段。一般认为不稳定期是一个BI项目的低潮期。在不稳定期这个阶段，由于立场、观念、、方法等方面的冲突，不仅仅在人际管理方面会陷入僵局……

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方法。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，也使BI导入后的正常运作奠定了基础。

3G、互联网的发展，让企业越来越需要随时随地办公，随时随地的做决策、从而提高企业的快速响应能力。移动互联网的出现，让企业的每一个决策都变得更加迅速。在商业智能(BI)领域，我们看到商业智能(BI)已经不在仅仅在现有的基础上发展，更多的时候需要体现它的移动性、灵活性。那么，在企业中如何看待移动商业智能(BI的)?

在2010年6月，没有一个Dresner的最初移动BI受访者会认为，向客户提供移动BI是一个基本目标。而在6个月后，后续的移动BI调查表明，约15%的受访者认同这一观点。

移动BI的商业利益是与目前MicroStrategy、InformationBuilders、Birst和Tableau公司提供的一大堆新产品相匹配的。