数据仓库市场在性能、存储和分析能力上持续不断地提供改进的技术。随着功能的加强和价格的逐渐走低,当企业购买新的数据仓库系统的时候,往往以少的代价获得更多—或他们可以通过升级到更稳健的技术而获得附加值。
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数据仓库市场在性能、存储和分析能力上持续不断地提供改进的技术。随着功能的加强和价格的逐渐走低,当企业购买新的数据仓库系统的时候,往往以少的代价获得更多—或他们可以通过升级到更稳健的技术而获得附加值。
在保险业,利用预测分析指导其他方面的业务的能力,例如索赔的过程。数据的获取提供了丰富的机会,例如识别医疗欺诈,假的事故,损害累积,不同的修理费用,拖车,租车费用,和存放。当正确地设置时,对这些信息的使用让公司和消费者双方的受益都是不可估量的。
在企业信息化的过程中,商业智能似乎是很高深的一个东西,因为注重商业智能的企业首先在观念上比其他的企业要理智、全面一些,这些企业应该具有一定的信息化积累。
一份由IBM全球信息科技服务部于近期发布的全球CIO调研报告显示,BI与分析将成为CIO首要的远见性规划,移动解决方案和虚拟化则分列二、三位。
进行海量数据挖掘的企业在进行分析的时候,传统数据仓库和商业智能工具应对已经力不从心,大数据分析技术和方法被证明对提升业务洞察力非常有帮助。
企业大多采用BI应用来强化决策的严谨性、降低营运成本以及评估新的商机。BI的应用远超过传统企业报表的范畴,也超越对企业系统化分析的应用。各大企业的CIO多数采用BI来找出企业中缺乏效率的流程,并将其.....
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。
对于那些不想在IT人员协助下就可以完成数据分析的终端用户来说,微软的PowerPivotforSQLServer2008R2是一个很好的工具。业务人员可以自己动手将上百万行数据进行切割。
尽管传统基于事实的BI分析模型也能够为企业带来价值,但是大数据分析为企业从多种数据源中挖掘分析铺平了道路,找出对未来企业战略具有影响的位置因素,能够大大提升效率并降低成本。