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沒有大數(shù)據(jù)，商業(yè)智能能夠回答正確問題嗎
2017-11-09
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沒有大數(shù)據(jù)，商業(yè)智能能夠回答正確問題嗎

行業(yè)專家Nic Smith說，“商務(wù)智能是關(guān)于在正確的時間向正確的人提供正確的數(shù)據(jù)，以便他們能夠做出正確的決定”。

“大數(shù)據(jù)”和“商業(yè)智能”這兩個術(shù)語通?？苫Q使用。一方面，這兩個概念之間有著明確的關(guān)系，尤其是在概念上討論這兩個術(shù)語時。然而，從技術(shù)上來說，它們彼此相距甚遠(yuǎn)。事實(shí)上，“商業(yè)智能”和“大數(shù)據(jù)”指的是完全獨(dú)立的過程，它們各自實(shí)現(xiàn)各自的功能，盡管在同一個整體領(lǐng)域。
因此，作為商業(yè)智能是否能在沒有大數(shù)據(jù)的情況下可以存在答案的一部分，可以看看每個術(shù)語的定義，以及它們之間的相似性及其差異。因此，它們的功能彼此分離或他們需要共存提供問題的答案？
大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能：簡明定義
（1）商業(yè)智能
基本上，商業(yè)智能（BI）是一種技術(shù)驅(qū)動的過程，用于分析數(shù)據(jù)，并提供可操作的信息，以幫助終端用戶做出明智的業(yè)務(wù)決策。
它由不同的軟件應(yīng)用程序、方法和工具組成，允許公司從內(nèi)部和外部收集數(shù)據(jù)，為分析做好準(zhǔn)備，并將其上傳到數(shù)據(jù)倉庫模型中。然后，分析師根據(jù)數(shù)據(jù)編寫和運(yùn)行查詢。最后，創(chuàng)建包含圖表、圖表和其他視覺元素的報(bào)告，以便企業(yè)決策者可以查看已轉(zhuǎn)化為信息的數(shù)據(jù)。
（2）大數(shù)據(jù)
最重要的是，“大數(shù)據(jù)”一詞是“傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件不足以處理非常大量的或復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的術(shù)語”。政府部門，全球企業(yè)和其他組織收集大量日常數(shù)據(jù)，都會帶來捕獲，存儲，保護(hù)和翻譯這些數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。
此外，“大數(shù)據(jù)”指的是“預(yù)測分析、用戶行為分析、或某些其他先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析方法，這些方法從數(shù)據(jù)中提取價值，而很少用于特定大小的數(shù)據(jù)集?！?
商業(yè)智能與大數(shù)據(jù)
如果人們查看大數(shù)據(jù)和商業(yè)智能的定義，就可以看到，最簡單的大數(shù)據(jù)是大量數(shù)據(jù)的收集和存儲。另一方面，商業(yè)智能是提取-轉(zhuǎn)換負(fù)載（ETL）過程或?qū)⑻幚淼娜魏螖?shù)據(jù)（不一定是大數(shù)據(jù)），轉(zhuǎn)換成最終用戶可以在其決策中使用的有用的統(tǒng)計(jì)信息。
因此，在最簡單的形式下，人們必須得出結(jié)論，商業(yè)智能可以在沒有大數(shù)據(jù)的情況下生存下去。
大數(shù)據(jù)和商業(yè)智能：案例研究
然而，在2012年，Allen Bernard將大數(shù)據(jù)和商業(yè)智能的概念進(jìn)一步推向前進(jìn)。他指出，“大數(shù)據(jù)通過將預(yù)測的力量放在日常決策者的手中，這為商業(yè)智能帶來新的活力。”
這個聲明是什么意思？為了回答這個問題，人們需要看一下大數(shù)據(jù)的起源及其對商業(yè)智能的影響。此外，為了簡化潛在的具有挑戰(zhàn)性的課題，來看一個零售商收集大量數(shù)據(jù)及其對業(yè)務(wù)決策的影響的案例研究。
如上所述，大數(shù)據(jù)可以從內(nèi)部和外部來源收集。內(nèi)部來源是指存儲在零售商內(nèi)部數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，通常包括產(chǎn)品購買和銷售數(shù)據(jù)以及其他相關(guān)數(shù)據(jù)。
收集的大量外部數(shù)據(jù)的主要來源之一是社交媒體。零售商可以通過收集和分析可以從不同社交媒體平臺積累的數(shù)據(jù)，從而獲得對目標(biāo)受眾購物趨勢的驚人的洞察力。
為了強(qiáng)調(diào)零售商可以從社交媒體中提取的數(shù)據(jù)量，值得注意的是，F(xiàn)acebook目前是全球最大的社交媒體平臺，其統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，在2017年6月，每天有大約13.2億用戶在線。
下一步是根據(jù)公認(rèn)的ETL方法，將內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)提取，轉(zhuǎn)換和加載到數(shù)據(jù)倉庫中。
然后，業(yè)務(wù)分析師和數(shù)據(jù)倉庫專家將使用與數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用程序一起打包的建模工具來生成可視化報(bào)告，為決策者提供統(tǒng)計(jì)信息，使他們能夠預(yù)測營業(yè)額，毛利潤，投資回報(bào)率，以及預(yù)測銷售量，以確定最佳庫存水平。
結(jié)語

　　總之，從根本上講，商業(yè)智能不需要大數(shù)據(jù)向最終用戶提供統(tǒng)計(jì)信息。然而，另一方面，商業(yè)智能在不需要大數(shù)據(jù)的情況下，提供足夠的深入的答案。

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