"大数据时代下的商业智能-zhengli.pptx" 在大数据时代,商业智能(BI)已经成为IT领域的核心焦点。 BI是指通过收集、整合、分析大量数据,为企业决策提供洞察力和策略指导的技术和应用。2010年,中国大陆的BI市场达到了46亿元人民币,同比增长27%,这表明BI行业的巨大潜力和快速发展。 BI人才相对稀缺,为那些有意从事该领域的人提供了广阔的发展空间。BI从业人员的关注点主要集中在设计、开发架构、咨询服务、数据仓库模型设计、ETL(提取、转换、加载)设计与开发、报表设计与开发,以及对业务的深入理解。同时,他们需要面对数据架构的设计挑战,尤其是在大数据环境中。 商业智能的核心是数据仓库,它从不同系统中抽取数据,经过清洗和转换,加载到单一的企业级数据仓库,提供全局视角。然后,通过查询工具、分析工具、数据挖掘工具和在线分析处理(OLAP)工具对数据进行深度分析,最终将这些知识以可视化方式展示给决策者,辅助他们的决策。 BI的历史可以追溯到赫伯特·西蒙对决策支持系统的研究。1970年代,关系型数据库的发明(由埃德加·科德提出)奠定了基础。Teradata公司在1979年成立,专注于决策支持系统,而IBM的研究员Barry Devlin和Paul Murphy在1988年提出了“数据仓库”这一概念。此后,比尔·恩门和拉尔夫·金博尔分别通过著作推动了数据仓库理论的发展,使得BI逐渐走向成熟。 随着技术的进步,BI市场经历了整合,形成了两类主要厂商:综合性BI供应商,如IBM、Oracle、SAP和Microsoft,提供全面的解决方案;以及专业化BI供应商,如Teradata,专注于特定的BI功能。这些厂商的竞争与合作推动了BI技术的不断创新,使其在大数据时代发挥更大的价值。 大数据与商业智能的结合为企业提供了前所未有的洞察力,帮助企业更好地理解和预测市场趋势,优化运营,提高效率,并最终提升利润。随着技术的不断进步,BI将继续扮演着连接海量数据与商业决策的关键角色。
剩余34页未读,继续阅读