由大量数据引发的问题有:是否可以预测是一个问题;加载数据是一个问题;整理数据是一个问题;索引数据是一个问题;有效地访问数据是一个问题;发现和管理休眠数据是一个问题;数据仓库所需的预算是一个问题;管理不断增长的数据量所需的技术是一个问题。
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由大量数据引发的问题有:是否可以预测是一个问题;加载数据是一个问题;整理数据是一个问题;索引数据是一个问题;有效地访问数据是一个问题;发现和管理休眠数据是一个问题;数据仓库所需的预算是一个问题;管理不断增长的数据量所需的技术是一个问题。
人们对数据的处理需求可以分为两种类型,操作型处理(OLTP)和分析型处理(OLAP),传统的数据库主要是面向OLTP,注重数据的计算、记录的插入、删除、与修改,以及简单的查询和统计。它的主要任务是进行事务处理,所关注的是事务处理的及时性、完整性和正确性,而在数据的分析处理方面存在着严重的不足,主要表现在以下一些方面。
我们最新的商业智能(BI)购买者指南重点介绍了SAP、IBM、微软、Oracle、SAS、InformationBuilders和MicroStrategy。我们粗略地称它为一种企业指南,尽管这之中的许多产品在中端市场也表现的很好。
商业智能(后面简称BI)的各类角色用户必须借助和使用工具实现其需求。BI角色分为业务、业务融合技术、技术这三类,对于其相应的应用需求(含演绎型和归纳型)和管控开发需求。
数据库知识发现(KDD)是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的,以及最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘是其中的一个步骤......
如果您正在考虑使用一个BI系统,那么首先要了解它业务层面上的功能,先不要过多考虑解决方案是如何交付这些功能的。不管它使用的是数据仓库、内存内分析或者是其他技术,只要它能够提供满足您业务需求的功能,那么您就可以使用它。
商业智能(后面简称BI)的各类角色用户必须借助和使用工具实现其需求。BI角色分为业务、业务融合技术、技术这三类,对于其相应的应用需求(含演绎型和归纳型)和管控开发需求,需要借演绎型需求支撑工具和归纳型需求支撑工具,及管控开发型工具来予以实现。本篇先讲述演绎型需求支撑的7种工具,其可分为描述统计工具、经营技术与方法、经济预测方法与模型、OLAP分析、知识发现工……
很多潮人都喜欢混搭,SoLoMo是3G时代混搭的产物,也是IT潮人们的宠儿,“SoLoMo”,把当前最热的三个关键词整合到了一起,即Social(社交化)、Local(位置化)和Mobile(移动化)。So肯定是毫无疑问的趋势,从Facebook到Twitter,再到近期的Google+,都在一遍遍的证实。但现在,互联网发展了一大圈之后,又绕回需要本地化这个……
传统的商业智能软件依存于ERP和CRM等高端软件,而元年E7-FPM财务绩效管理套件却可以在具备了全面预算管理思想的报销管理系统的基础上实现。我们不难发现,报销管理系统甚至只是OA系统的一个子集。这样,元年E7-FPM财务绩效管理套件的适用范围比传统的商业智能更广,入门门槛也更低。
商业智能架构(businessintelligencearchitecture,BIarchitecture)是一个结构,它组织用来为报告和数据分析建立商业智能(BI)系统的数据、信息管理和技术部件。
众所周知,商业智能BI是指从系统数据中提取有效的信息,从浩瀚的信息中及时地发现有价值的知识,为企业决策层的思维决策和战略发展提供有力服务,尽量减少管理决策中“凭经验、拍脑袋”的风险和隐患,从而充分提高企业市场快速反应力与竞争力的软件解决方案。而今伴随着企业信息化发展的浪潮汹涌,组织流程的固化、改进,知识的积累、应用,技术的创新、提升,作为商业智能管理的系统软……
社交网商业智能是几种潮流的一种会聚:它是商业智能加上知识管理,加社交网络和协作,再加上社交网媒体的监督与分析,这一切结合在商业智能(BI)环境里一种新的界面上。