商业智能的BI时代bi开发是干什么?
商业智能（BI）是一款用于数据分析和记录的工具，从最原始的纸质记录和手工算术开始已经走了很长的路，距今大约150年了。从19世纪的银行家到今天的物联网。下面就有小编为您带来商业智能的BI时代bi开发是干什么?
一、商业智能史
商业智能史：初期
在商业智能初期，商业智能的前身决策支持系统（Decision Support Systems，DSS)和执行信息系统（Executive Information Systems，EIS）的受欢迎程度逐渐增长，而且计算机基础构架逐渐完善，这为帮助管理人员分析运营数据提供了前提条件。
1989年，分析师Howard Dresner（其后的Garter集团）进一步将商业智能定义为“通过使用面向事实的支持系统来改善业务决策的概念和方法”。
商业智能史：中期
国际市场的信息相对比较确定，在 20 世纪 80、90 年代初，已经有一批的商业智能工具厂商成立，由此可见一些 IT 人已经发现了商业智能的潜在价值，并开始从事商业智能领域的研究、摸索与实践。
经历过商业智能早期阶段的人基本上都了解，在很长一段时间里，商业智能作为一个新的、陌生的、不好被理解的概念的词。
那时候数据分析这一类岗位还寥寥无几，在业务和IT之间承接的角色也是极为稀缺。而且早期人们对商业智能的定义非常广泛，在介绍 PPT 中，总会有一页给人介绍商业智能，其中包括数据仓库、ETL、OLAP（多维分析）、数据挖掘。
那个年代，商业智能还包括了数据仓库这块的，而不像现在在很多场合仅代指前端展现部分。更为让现在的朋友会惊异的是，连数据挖掘都置于商业智能概念之下，不过这是事实。
因此，这个时期的商业智能（BI）前端工具，大致有两类功能方向：一类是支持多维分析（OLAP）这一功能的，简单说就是连 Cube，这一块也成为可视化及即席分析方面的核心功能。另外一类就是报表系，由于国内企业对于报表需求的刚需释放，以及对于格式的纠结和坚持，解决格式较为复杂固定报表功能也时常成为选型重点需求。
20世纪90年代：商业智能概念逐渐深入，商业智能供应商、工具、技术渐渐成型。批处理报告占领市场成为主流。互联网的商业化开始形成，几年后，移动数据开始变得突出。ERP集成应用程序以管理和自动化业务方面的管理软件开始起飞。
商业智能史：黄金期
从 2002 到 2006 年这段期间，国内商业智能（BI）市场竞争仍然可算是炙手可热，与国外工具也有竞争但并未激烈到争锋相对的地步。
在这一段时间，商业智能项目仍是以大项目为主还未参与到小型项目，如政府和大型企业，产品与交付打包。但是在与国际工具竞标时，从价格方面国产工具占据了优势，但是从功能上来说，国内外是一样的，因此这是国内商业智能的一个黄金时期。
然而风云变幻莫测，黄金时期也隐隐伴随着危机，一方面是前面所述大量工具厂商纷纷在此之前成立且初具规模。另外一方面，是因为在国际市场上在 2006～2007 年发生了一系列的重大并购案，使得商业智能（BI）市场的黄金时代大幕开启，这一系列的并购事件有：
1. 2007年4月，ORACLE 以 33 亿美元收购 Hyperion Solutions。
2. 2007年10月，SPA以 68 亿美元收购 Business Objects。
3. 2007年11月，IBM 宣布以 50 亿美元收购 Cognos。
随着 07 年拉起的这一大幕，商业智能（BI）市场顿时进入了一个的黄金时代，许多行业的企业都纷纷在商业智能系统建设开始投入。
这一切，让国内许多 BI 人心血沸腾，商业智能领域的岗位变成媒体报道中的热门高新职位，会用大厂工具来做交付的实施顾问薪资水涨船高，各路相关论坛社区也纷纷成立，学习气氛也如火如荼。
大厂携势而来，在此期间陆续在国内市场上斩获丰厚，而国内工具厂商们也有一番繁荣景象，诸多厂商在此期间营收都有较大的增长，
在这一段期间，国际商业智能（BI）工具市场，有了几个新的趋势：
1. 内存式BI
2. 自助式BI
3. 移动BI
这一期间是“新与旧的交替”，一方面是产品功能特性上，传统 BI 与自助式 BI 频频交锋，且云化趋势稍显，另外一方面，亦是指的是此期间，又涌现出一批新的玩家登场，与前面那些企业的前期摸索相比，这些公司，更受到资本的青睐。
商业智能史：现在到未来
2010年 - 今天：商业智能成为跨国企业到中小企业中所有人的标配工具，一些商业智能软件在市场的竞争下，慢慢冲出重围。
1. 解决方案化
2. 大数据分析
3. 功能优势
上手即会的BI设计器
强大的WEB2.0页面：Web应用，通过浏览器上简单的拖拽和拾取，即可随心定义任意”格式复杂，信息量大”的中国式复杂报表工具。
4. 后期服务更强大
从系统部署到后期交付全天候服务保障更好。
二、商业智能的BI时代bi开发是干什么?
BI工程师：主要是报表开发，需要有一定的数据库经验，掌握SQL查询优化方法，精通Oracle、SQL Server、MySQL等主流数据库的应用设计、性能调优及存储过程的开发。掌握BI相关工具，如ETL工具（如SSIS）、OLAP工具（如SSAS）和前端展示工具。熟悉ETL逻辑、OLAP设计和数据挖掘相关算法。
BI工程师与数据库管理员的工作内容不同，前者是负责开发工作，后者是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作。
数据库管理员（Database Administrator，简称DBA），是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作人员的统称，属于运维工程师的一个分支，主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。
DBA的核心目标是保证数据库管理系统的稳定性、安全性、完整性和高性能。
在国外，也有公司把DBA称作数据库工程师(Database Engineer)，两者的工作内容基本相同，都是保证数据库服务7*24小时的稳定高效运转，但是需要区分一下DBA和数据库开发工程师(Database Developer)：
1) 数据库开发工程师的主要职责是设计和开发数据库管理系统和数据库应用软件系统，侧重于软件研发；
2) DBA的主要职责是运维和管理数据库管理系统，侧重于运维管理。
最终，我们会更理性地认识到：BI的外观是可视化分析报告的呈现，但是它的本质还是业务问题、管理问题，因此更有道理。BI Resource BI的数据分析来自业务，通过数据呈现发现业务问题(无论好坏，经验内外)又回到业务优化业务操作的过程，这才是BIResourceBI中数据到信息的真正内涵，信息产生决策，决策产生价值。 以上就是小编为您介绍的商业智能的BI时代bi开发是干什么的，希望对您有所帮助。
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