商业智能bi有必要学吗，该不该学
现如今大数据时代盛行，BI（商业智能）也流行起来，所以我们在做大数据技术的时候要弄清楚大数据应用和BI（商业智能）两者的区别，好对它们有一个清楚的认知。下面就有小编为您带来商业智能bi有必要学吗的相关介绍。
一、什么是BI商业智能?
BI（商业智能）是一套完整的解决方案，是将企业中拥有的数据进行数据统计整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。
二、商业智能bi有必要学吗？
随着商务智能的发展，ETL和数据集成平台应运而生。ETL、提取转换加载、数据提取、转换和加载。数据集成平台的主要功能是提取各种业务数据以及对这些数据的转化，达到BI以及数据仓库对数据格式和内容的严格要求。
那些数据集成平台的基础性工作和ETL有很多的联系，它的主要功能就是实现不同系统中不同格式的数据可以根据目标要求提取并转换成相应的格式。
数据集成起初是点对点的，慢慢发现这种模式很难控制不同所有权系统之间的企业数据和数据标准的流动。所以产生了对企业数据平台统一的需求，去实现企业间的不同数据交互。
数据集成平台可以连接所有应用系统，例如网络集线器，以实现系统之间的数据互操作性的存在或不存在。 数据整合平台源于对BI、数据仓库的需求，现在已经超越了最初的需求，进入了更高的阶段。
商业智能bi
现在，大数据应用程序关注非结构化数据，大量谈论互联网、Twitter、Facebook、博客等非结构化数据。 以这种方式理解大数据应用显然有点偏离轨道。 结构化的数据也归属于大数据一类，数据的特征和特点是相同的，就比如数据的数量大、增长更快以及它对数据处理的要求很高等等。
结构化数据是理论互联网大数据中认可度或是使用价值相对密度最大的部分统计数据，和结构化数据对比，非结构化数据拥有使用价值相对密度低并且含金量高等优点。在Hadoop服务平台出现以前，没人讨论互联网大数据。统计数据运用关键是结构化数据，多选用IBM、HP等知名厂商的小型机或服务器设备。
我们认为用传统的方法处理这些价值密度低的非结构化数据，是因为生产有限而没有价值的。 Hadoop平台问世后，提供了一个开放、廉价、基于一般商务硬件的平台，其核心是分布式、大规模的并行处理，因而帮助非结构化数据处理创造了有利条件。
大数据应用中的数据来源包括结构化数据，其中包括各种各样数据库查询、各种各样结构型文档、消息队列和软件系统统计数据等，其次才是非结构化数据。可再细分为社交媒体和机器设备以及传感器产生的大量数据两部分。其中社交媒体就是指在Facebook、博客、论坛上产生的数据。
三、商业智能bi学习困境
商业智能bi有必要学吗？在大数据时代，商业智能bi已经成为了公司获得发展的一种方式，但是仅靠大数据发展带来的也会带来一些瓶颈。
业务发展的瓶颈：
1、数据分析需求得不到及时响应，公司发展仿佛在一片漆黑中前行。缺乏对业务现状的准确把握，报表固定且老化，数据利用率低；市场占有率、用户画像、服务质量、营销ROI等难以量化。
2、缺乏对业务背后逻辑的洞察。数据关联性差，难以多维度观察；季节性波动、竞争格局演变、结构性调整、用户流失等难以捉摸。
3、缺乏对业务未来的可见与预测。缺乏全量数据分析和利用，难以全局判断周期性规划，战略目标制定、业务增长点预测、消费结构升级等难以预测。
IT中心的瓶颈：
1、IT集权下的疲于应对。公司项目需求多，响应慢，IT人员需要经常熬夜加班，身心疲惫；
2、放权下的数据管理混乱。IT中心对外权限开放，会导致数据准确性降低，安全性差；同时会导致内部数据壁垒多。
大数据应用瓶颈 ：
不利用时心慌，利用时迷茫，如何走好“最后一公里”？为应对大数据的快速增长时，硬件不断升级，架构不断扩展，但没有最后一公里的充分应用就无法产生价值。
以上瓶颈是一串连锁反应，问题的根源是缺乏有效的工具支撑。实现数据驱动业务增长的理想蓝图，企业需要强有力的BI工具的支撑。
商业智能bi有必要学吗？成功实施BI平台能有效地帮助企业解决用户投诉瓶颈，帮助企业实现业务瘦身，获取大数据分析信息。在未来，数据产业将逐渐成为许多行业企业实现自身价值的最佳途径。 以上就是小编为您介绍的商业智能bi有必要学吗的相关介绍，希望对您有所帮助。
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