BI (商业智能)是什么?起到什么作用?它的未来市场怎么样?
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1. 商业智能是什么?目前,BI 领域大致可划分为数据仓库(DW)、OLAP和报表展示、数据集成、数据挖掘和针对行业的解决方案等。
2. 通常被理解为将企业中现有的数据进行分析,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。从国内来看,商业智能(BI)已经被电信、金融、零售、保险、制造等行业越来越广泛的应用,操作型BI逐步在大企业普及,也就是说商业智能(BI)不仅限于高层管理者的决策之用,也日益成为普通员工日常操作的工具。
3. 根据《调查:2009-2010年中国商业智能(BI)市场分析》,2009年中国大陆地区的商业智能市场份额约为26亿元人民币,比2008年增长18%,约占企业管理软件的市场份额的8%。由于金融危机的影响,2009年部分企业的商业智能投资受到抑制,随着2010年全球经济的逐步复苏,在未来几年内商业智能市场需求旺盛,市场规模增长迅速。
4、目前进入国内市场的BI厂商实际数量并不多,下表列出了截止到2009年中国大陆地区的主要BI厂商。
厂商、产品名称 简介
IBMDB2以及Cognos、SPSS、DataStag 覆盖BI全部领域
OracleOracle、Hyperion 覆盖BI全部领域,数据挖掘领域有待加强
MicrosoftSQL Server 覆盖BI全部领域,适合中小型企业,性价比高
奥威智动Power-BI 主要是OLAP和报表领域,适合中小型企业,性价比高。
InformaticaInformatica 主要是数据集成领域
TeradataTeradata 主要是数据仓库领域
SybaseSybase IQ 主要是数据仓库领域
SAPBusiness Objects、Crystal Reports 主要是OLAP和报表领域
SASSAS 数据挖掘领域领先
尚南BlueQuery 主要是OLAP和报表领域(已被用友华表收购)
润乾润乾报表 主要是OLAP和报表领域
探智Trinity 主要是数据集成领域
2. 通常被理解为将企业中现有的数据进行分析,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。从国内来看,商业智能(BI)已经被电信、金融、零售、保险、制造等行业越来越广泛的应用,操作型BI逐步在大企业普及,也就是说商业智能(BI)不仅限于高层管理者的决策之用,也日益成为普通员工日常操作的工具。
3. 根据《调查:2009-2010年中国商业智能(BI)市场分析》,2009年中国大陆地区的商业智能市场份额约为26亿元人民币,比2008年增长18%,约占企业管理软件的市场份额的8%。由于金融危机的影响,2009年部分企业的商业智能投资受到抑制,随着2010年全球经济的逐步复苏,在未来几年内商业智能市场需求旺盛,市场规模增长迅速。
4、目前进入国内市场的BI厂商实际数量并不多,下表列出了截止到2009年中国大陆地区的主要BI厂商。
厂商、产品名称 简介
IBMDB2以及Cognos、SPSS、DataStag 覆盖BI全部领域
OracleOracle、Hyperion 覆盖BI全部领域,数据挖掘领域有待加强
MicrosoftSQL Server 覆盖BI全部领域,适合中小型企业,性价比高
奥威智动Power-BI 主要是OLAP和报表领域,适合中小型企业,性价比高。
InformaticaInformatica 主要是数据集成领域
TeradataTeradata 主要是数据仓库领域
SybaseSybase IQ 主要是数据仓库领域
SAPBusiness Objects、Crystal Reports 主要是OLAP和报表领域
SASSAS 数据挖掘领域领先
尚南BlueQuery 主要是OLAP和报表领域(已被用友华表收购)
润乾润乾报表 主要是OLAP和报表领域
探智Trinity 主要是数据集成领域
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BI是一个新课题,06年才提出来的。商业智能主要由系统来体现。商业智能系统主要包含功能有:读取数据、分析功能、数据输出、定型处理等。使用技术有DW、ETL、OLAP等。市场前景非常好。如果有兴趣可联系交流一下。smjmlove@163.com
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2010-12-23
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商业智能的是一个信息化的概念,包含很多技术,一句话说不清楚。建议上中国商业智能网去看看,里面有很多相关的知识。
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强烈推荐楼主下载FineBI!从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
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