商業智能的好處是什么？

  商業智能管理功能：從多個數據源獲取數據、處理多種格式的數據、存儲海量數據的能力。為輔助這一功能，一些BI系統具備元數據管理模塊，即對描述數據的數據也進行管理。隨著業務量級的提升、數據口徑的日益復雜，不遠的將來我們也會有提升數據管理能力的需要，而元數據管理就是最好的解決方案。

   數據分析功能：傳統BI系統具備即席查詢、報表生成、數據可視化等數據分析功能。而大數據時代來臨的意義在于，數據的鴻溝正在逐步消除，不僅企業決策人員能更加方便靈活地操作數據，普通用戶也有獲取數據的需求，企業滿足用戶這方面的需求，讓用戶分析自己、管理自己，對雙方都會帶來巨大的價值。

   新浪微博的數據分析插件、淘寶的數據魔方等都是正面的成功范例。不幸的是，仍有一些古董級的企業逆勢而為，力圖加高數據壁壘，讓用戶對自己的消費情況查不清、問不明，這只會加速用戶流失。筆者建議這些企業盡早轉變陳腐的觀念，營造透明開放的數據環境，只有擁抱變革，才不會遭受變革。

   知識發現功能：將數據中隱含的、潛在有用的而人們又感興趣的部分固化下來形成知識的功能。提取的知識通常表現為概念、規則、規律、模式等。筆者認為，知識發現主要解決who、where、what的問題，即客戶是誰、客戶在哪里、客戶想要什么。

   在大數據環境下，人們甚至可以發現一些難以想象的銷售模式，如沃爾瑪“啤酒與尿布”的經典案例。對我們公司來說，這塊能力急需加強。公司領導層多次提到“對圖書和用戶都不了解”，是一個明確的缺乏知識發現能力的信號。

聯機分析處理（On-LineAnalytical Processing，OLAP）用于處理聯機數據訪問和分析需求。BI系統需要向決策人員提供高效、直觀的數據查詢和展現，更方便地輔助決策人員，于是OLAP概念產生了，它將原始的、難以使用的數據轉化為能夠被理解的、多維的信息，并對多維信息提供鉆取、切片、切塊等操作，從而滿足用戶在各種維度上的數據查詢需求。

   數據挖掘（DataMining，DM）指從海量數據中通過某種算法找出隱藏信息的技術。通常包含關聯分析、聚類分析、異常分析等功能。數據挖掘的價值在于，它可利用企業數據進行歸納推理，挖掘出潛在的模式，幫助決策人員制定決策和調整戰略。數據挖掘的存在也是BI系統區別于傳統報表系統的最主要區別。

   在傳統的技術手段下，BI系統的三大組成部分都可利用關系型數據庫（RDBMS）實現，許多關系型數據庫的生產商，如Oracle、IBM、微軟，同時也是商業智能解決方案的提供商，可見兩者結合之緊密。

   近年來，隨著大數據時代的來臨，非關系型數據庫（NoSQL）的優勢開始凸顯。許多IT企業，尤其是互聯網行業，已經邁入了SQL和NoSQL并存的時代，非關系型數據庫如HBase用于海量數據的清洗和處理，關系型數據庫如Oracle用于面向用戶的多維查詢和展現。

使用多種數據類型綜合決策。以零售業為例，傳統的線下銷售模式中，企業的信息化系統中保存的數據通常只有訂單數據，企業也只關心訂單的狀況和由此生成的財務報表。

   顧客的人身特征、詢價過程、物流配送等等信息都被丟棄了。而線上銷售模式中，訂單只是數據的一小部分，對企業更有價值的反而是用戶瀏覽過程、搜索、對比、收藏、詢價、物流、評價這些被傳統行業遺棄的數據，甚至很多電商網站費盡心機爬取用戶的其他網頁訪問、位置、通訊錄等數據。

   姑且不論收集這些數據是否合法，至少線上銷售能給客戶帶來更精準的推薦和更個性化的體驗，可以說電商已經靠著數據革了線下銷售的命。

不再探尋因果，而探尋關聯。傳統行業喜歡使用因果論來指導經營，如“買了籃球——推薦籃球鞋”、“因為淡季——所以促銷”等。類似的方案需要對行業本身具備了解，但頻繁使用又會使經營模式趨于雷同。

   在大數據環境下，我們需要探究的是關聯而非因果。如沃爾瑪的“啤酒和尿布”故事，便是沃爾瑪的數據分析人員找到了兩者的強關聯而提出的銷售方案。數據分析人員無需探究深層次的原因是妻子讓丈夫帶尿布，還是丈夫讓妻子帶啤酒，這根本無關緊要。

   從異常數據和臟數據中淘金。傳統的數據倉庫構造過程中，異常數據、臟數據需要在ETL過程中予以剔除，否則將會造成數據入庫失敗等各種問題。然而在大數據環境下，異常數據卻可能有其價值。

    筆者在之前的工作中，發現每天8點和20點均有大量客戶端訪問錯單，這些記錄均被ETL清洗了。進一步研究發現這些錯單均為調用同一個接口導致的，再進一步核查業務代碼，發現安卓客戶端在設計時為跟蹤沉默客戶端用戶，每天8點和20點兩個時段客戶端會向服務器發送握手消息，當客戶端保有量增大時，握手消息使服務器不堪重負，最終產生錯單。

   之后的客戶端設計調整了代碼，將握手機制分散至全天執行，減少了服務器負荷，避免根據錯誤的壓力“峰值”對服務器擴容。又比如，美國一家信用機構發現，有10%的“已死亡”客戶仍在正常償還貸款，保留這些異常數據而非做銷戶處理，會給企業帶來額外的利潤。

  當然，商業智能的好處遠不止以上幾點，它帶來的既是機遇，也是挑戰。如何將商業智能與傳統的數據分析相結合，以產生新的功能，是我們迫切需要思考的問題。以上就是小編為大家帶來的商業智能的好處是什么的介紹，希望對您有幫助。