大数据商业智能

从多个角度分析

随着全球数据规模的爆炸式增长，以及互联网，物联网等技术的不断发展，大数据正在成为商业运营中不可或缺的一部分。因此，如何将海量数据转化为商业价值，变得至关重要。这就是商业智能的核心目的。本文从多个角度分析大数据商业智能。

一、什么是商业智能？

商业智能（BI）通常指通过数据收集、分析和报表，在企业内部对业务流程、数据、绩效等进行管理和分析，以获得知识、预测和商业决策的过程。商业智能系统使用的技术包括数据仓库、数据挖掘、在线分析处理（OLAP）、报表等。商业智能提供的是数据的可视化和意义的分析。

二、大数据商业智能的意义

1、提高企业运营效率。大数据分析可以帮助公司在生产过程中去除瓶颈和不必要的成本，从而更加高效地完成任务和提高运营效率。

2、增强企业竞争力。通过从大数据中收集关键信息、分析竞争对手动态，企业可以在竞争激烈的市场中更好地发挥优势，获得竞争优势。

3、提高营销效率。商业智能可以通过精确的客户分析，从而让企业更好地维系客户关系和增加销售。

三、大数据商业智能的应用

1、运营管理。运营管理是一个关键领域，其是实现更高生产率和更低成本的关键。大数据商业智能可以帮助企业识别生产瓶颈、预测维修需求、减少生产停机时间和减少库存等。

2、营销和销售。商业智能可以通过深入的分析，准确地为产品定位，并识别潜在客户，以提高销售和满足市场需求。

3、人力资源。大数据商业智能不仅可以帮助猎头公司通过候选人分析组装最佳团队，还可以帮助企业预测员工流失风险，进行内部培训和发展计划；可以利用预测模型匹配“正确”候选人到合适的工作环境中。

四、大数据商业智能的技术

在应用商业智能时，几个关键技术是需要了解的：

1、数据仓库。数据仓库是一种特殊的数据库，用于存储各种数据，是商业智能系统的基础。

2、OLAP。OLAP用于对大型，多维数据集进行查询和分析。它将数据提供给分析师，以及将查询结果返回给商务用户。

3、数据挖掘。数据挖掘使用复杂的算法来查找隐藏在数据中的关系和模式。数据挖掘可以识别趋势、预测未来并执行复杂的诊断等。