bi（商業智慧型）
bi與清單上其他兩個智慧型的區別在於呈現的想法。bi主要是關於如何利用從分析中獲得的見解來採取行動。bi工具包括以下專案：
1、圖形和圖表
2、書面報告
3、試算表
4、儀表板
5、演示文稿
6、會議分享見解
bi是最終產品
在事物的流動中商業智慧型與資料倉儲和分析系統進行了大量互動。資訊可以從倉庫輸入到分析包中，然後它從分析軟體**來，並被路由回儲存和bi。建立bi產品後，資訊可能會再次反饋到資料儲存和倉庫中，值得注意的是bi不一定是傳統意義上的最終產品。就拿smartbi做個例子，例如服裝零售商在smartbi的儀錶盤可能包含來自社交**，海外買家，庫存，商店銷售，焦點小組訪談和時裝秀的最新趨勢定位資料。半小時後回到儀表板，您可能會看到顯示了不同的資訊，因為趨勢在該時間範圍內發生了變化。
什麼叫做資料倉儲
有時將它們與儲存分組在一起，但是許多組織將兩者區分開。區別主要在於儲存了很長時間的資料，倉儲和儲存以供立即使用的資料。但是，某些組織沒有區分這種區別，倉儲可以在過程的任何步驟進行。資料在獲取後立即進行儲存，因此可以重新掃瞄原始資料以進行分析。這是極好的保護措施，可防止資料被流程破壞，從而使原始資訊可能無法恢復，資料也將儲存在專案中間。例如，可以在進行了多次分析之後將其儲存起來。這樣可以確保將分析程式的結果儲存起來，以防萬一它們需要再次被引用。它還避免了商務智慧型程式包中的損壞問題。
最後通常在將資料儲存到用作bi的承諾之後，通常會將資料儲存起來。報告、圖表、儀錶盤和電子**的日常狀態都可以進入倉庫，以進行永久記錄，法律，歷史和審計目的。
資料分析
對於許多人來說，分析是這項業務中最**的部分。在這裡將統計方法和計算機程式設計技術相結合來研究資料並得出可能的見解。該工具集大部分來自統計領域，其通用方法應用於資料，包括：
1、線性回歸
2、貝葉斯分析
3、頻率研究
4、網路分析
5、假設檢驗
6、聚類
7、相關性
進行分析通常涉及很多準備工作。資料可能必須正確格式化以便機器讀取。還可能必須對它進行過濾，以檢查是否存在重複項，錯誤和其他麻煩的缺陷。必須做所有這一切，以盡可能保留資料的完整性。
分析完成之後在將所有內容放入倉庫和bi軟體包之前，還有更多的工作要做
應進行進一步分析以驗證資料。資料科學家經常保留一部分資料集以進行比較，如果分析與實際資料之間存在根本性的偏離，則可以將其作為線索返回到實驗室，並找出分析工作出了什麼問題。也可以考慮在進入bi階段之前是否值得探索不同形式的分析。
在現代世界中處理資料遠非乙個動作或什至一組動作
現在企業將過程分解為多個部分，因為在此過程中承擔著許多責任。勝任的資料倉儲方法可以確保資訊不會丟失。熟練的分析將嘗試避免出現諸如社會和統計偏見，過大和過低的擬合度，可複製性失敗以及自我參照之類的問題。良好的商業智慧型用法可以確保資訊進入決策者的手，並為資料驅動的文化提供動力。smartbi就恰恰做到了這點，才會有那麼多企業選擇了它。
關於smartbi
smartbi強大的資料分析能力，人人可用的自助式bi。簡便的操作，專業化的要求不高，可以大範圍的應用，這兩年在bi行業口碑很好，個人版全功能模組永久免費使用的！感興趣的朋友可以上smartbi官網試用，還可聯絡客服獲得更多的方案、案例和模板。
資料倉儲和資料倉儲分層
資料倉儲 data warehouse 可簡寫為dw或dwh。資料倉儲，是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有型別資料支援的戰略集合。它是單個資料儲存，出於分析性報告和決策支援目的而建立。為需要業務智慧型的企業，提供指導業務流程改進 監視時間 成本 質量以及控制。1 問題簡單化，將乙個複雜的問題分...
資料探勘和資料倉儲
概念 基於ai 機器學習 統計學等技術，高度自動化的分析原有資料，進行歸納推理，從資料倉儲中提取可信的 新穎的 有效的 人們感興趣的 別人能理解的知識的高階處理過程。模式分類 性模式或描述性模式 實際應用中可細分為 關聯模式 分類模式 聚類模式 序列模式 目的提高市場的決策能力，檢測異常模式，在過去...
如何使用資料倉儲優化資料分析？
在我們日常資料分析工作中，資料處理的時間佔據了一大半，相信這是大家做夢也沒想到的事情吧？如果我們要想提高資料分析的效率，我們就得熟悉地運用一些工具，比如說資料倉儲。在這篇文章中我們就給大家介紹一下資料倉儲的工作方法，希望這篇文章能夠更好地幫助大家處理各類資料分析工作。說到資料倉儲，大家可能不太清楚，...