¿Qué es Baidu Big Data?
Big data, o big data, se refiere a la cantidad de datos involucrados que son tan grandes que las herramientas de software convencionales actuales no pueden capturarlos, administrarlos, procesarlos y procesarlos en un tiempo razonable. en un propósito más positivo para ayudar a las empresas a tomar decisiones comerciales. (En "La era de los grandes datos", escrito por Victor Meier-Schoenberg y Kenneth Cukier, los grandes datos se refieren a métodos que no utilizan atajos como el análisis aleatorio (encuestas de muestreo), sino que utilizan todos los datos [2]) Características 4V de los grandes datos: volumen, velocidad, variedad y valor.
Cuando hablamos de big data, tenemos que hablar de inteligencia empresarial:
Business Intelligence (BI), también conocida como inteligencia de negocios o inteligencia empresarial, hace referencia al uso de datos modernos La tecnología de almacenes, la tecnología de procesamiento y análisis en línea, la minería de datos y la tecnología de presentación de datos realizan análisis de datos para lograr valor comercial.
Como herramienta, la inteligencia empresarial se utiliza para procesar datos existentes en una empresa y convertirlos en conocimiento, análisis y conclusiones para ayudar a las empresas o a los responsables de la toma de decisiones a tomar decisiones correctas e informadas. Es una tecnología que ayuda a las empresas a utilizar mejor los datos para mejorar la calidad de la toma de decisiones, incluso desde los almacenes de datos hasta los sistemas analíticos.
El surgimiento y desarrollo de la inteligencia empresarial
El concepto de inteligencia empresarial ha sido ampliamente comprendido gracias a la popularización de Howard Dresner (1989). En ese momento, la inteligencia de negocios se definía como un tipo de tecnología y su aplicación consistente en data warehouse (o data mart), informes de consultas, análisis de datos, minería de datos, respaldo y recuperación de datos, etc., con el propósito de ayudar a la toma de decisiones empresariales. -haciendo.
La inteligencia empresarial es un término que apareció por primera vez en los círculos empresariales extranjeros a finales de la década de 1990. Representa una serie de métodos, tecnologías y software utilizados para mejorar el rendimiento operativo empresarial. Aplica tecnología de la información avanzada a toda la empresa, no solo brindándole la capacidad de obtener información, sino también convirtiéndola en una ventaja competitiva para la empresa a través del desarrollo de información. Algunas personas lo llaman inteligencia en un mundo caótico. Por lo tanto, cada vez más empresas plantean sus necesidades de BI y lo utilizan como un medio eficaz para ayudar a las empresas a alcanzar sus objetivos comerciales.
Actualmente, la inteligencia empresarial se entiende generalmente como una herramienta que convierte los datos existentes en una empresa en conocimiento para ayudar a las empresas a tomar decisiones comerciales informadas. Los datos discutidos aquí incluyen pedidos, inventario, cuentas de transacciones, información de clientes y proveedores del sistema comercial de la empresa, datos de la industria y competidores de la empresa, así como diversos datos de otros entornos externos en los que opera la empresa. Las decisiones de operación empresarial a las que la inteligencia empresarial puede ayudar se pueden tomar tanto a nivel operativo como a nivel de gestión y estratégico.
Para transformar los datos en conocimiento es necesario utilizar tecnologías como data warehouses, herramientas de procesamiento analítico en línea (OLAP) y minería de datos. Por lo tanto, desde una perspectiva técnica, la inteligencia empresarial no es una tecnología nueva, es solo la aplicación integral de ETL, almacén de datos, OLAP, minería de datos, presentación de datos y otras tecnologías.
Sería más apropiado pensar en la inteligencia de negocios como una solución. La clave de la inteligencia empresarial es extraer datos útiles de muchos datos de diferentes sistemas operativos empresariales y limpiarlos para garantizar la exactitud de los datos, y luego pasar por la extracción, transformación y carga, es decir, el proceso ETL se fusiona en una empresa. Almacén de datos a nivel para obtener una visión global de los datos empresariales. Sobre esta base, se utilizan herramientas apropiadas de consulta y análisis, herramientas de minería de datos, herramientas OLAP, etc. para analizarlos y procesarlos (en este momento, la información se convierte en conocimiento que ayuda a tomar decisiones). toma de decisiones), y finalmente el conocimiento se presenta a los gerentes para brindar apoyo a los procesos de toma de decisiones de los gerentes.
Ventajas de las empresas que introducen BI
1. Consulta aleatoria de informes dinámicos
2. Gestión maestra de indicadores
3. Procesamiento de tiempo
4. Panel empresarial visual
5. Ayudar en la planificación de pronósticos
El propósito de introducir BI
1. Proceso de toma de decisiones empresarial (facilitar el proceso de toma de decisiones comerciales): BIS mejora las capacidades de integración y análisis de información de la empresa, agrega datos internos y externos dentro de la empresa y los integra en información efectiva para la toma de decisiones, lo que permite a los gerentes comerciales aumentar la eficiencia en la toma de decisiones y mejorar la calidad de la toma de decisiones.
2. Reducir los costos operativos generales (Power the Bottom Line): BIS mejora las capacidades de adquisición de información de la empresa, reduciendo significativamente el tiempo y los costos laborales del personal de TI para escribir programas y Poweruser para producir informes, y la flexibilidad. diseño del módulo La interfaz y el hecho de que no se requiere programación también reducen en gran medida los costos de mantenimiento futuros.
3. Lograr una organización totalmente coordinada: BIS fortalece las capacidades de difusión de información de la empresa, elimina la brecha cognitiva entre los demandantes de información y el personal de TI y permite que más personas obtengan información más significativa. Mejorar integralmente la constitución de la empresa para que todos en la organización tengan el mismo objetivo y trabajen juntos.
Aplicaciones técnicas en el campo de la inteligencia de negocios
Los sistemas técnicos de inteligencia de negocios incluyen principalmente el almacenamiento de datos (Data Warehouse, DW), el procesamiento analítico en línea (OLAP) y la minería de datos (Data Warehouse). Minería, DM ) consta de tres partes.
El data warehouse es la base de la inteligencia empresarial, y a partir de él se pueden generar muchos informes básicos, pero su mayor uso es como fuente de datos para análisis posteriores. El llamado almacén de datos (DW) es una recopilación de datos orientada a temas, integrada, estable y en diferentes tiempos para apoyar el proceso de toma de decisiones en la gestión empresarial. El análisis multidimensional y la minería de datos son los ejemplos más escuchados, y los almacenes de datos pueden proporcionar los datos ordenados y consistentes que necesitan.
La tecnología de procesamiento analítico en línea (OLAP) ayuda a los analistas y gerentes a transformar datos sin procesar desde múltiples ángulos en información que los usuarios puedan entender verdaderamente y reflejar verdaderamente las características de la dimensión de datos. Un tipo de tecnología de software que proporciona. Acceso rápido, consistente e interactivo para obtener una comprensión más profunda de los datos.
La minería de datos (DM) es un proceso de soporte de decisiones que se basa principalmente en inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadísticas y otras tecnologías. Analiza los datos originales de la empresa de forma altamente automatizada y realiza inferencias. Descubra patrones potenciales, prediga el comportamiento de los clientes y ayude a los responsables de la toma de decisiones corporativas a ajustar las estrategias de mercado, reducir los riesgos y tomar decisiones correctas.
Ámbito de aplicación de la inteligencia empresarial
1. Gestión de adquisiciones
2. Gestión financiera
3.
4. Atención al cliente
5. Gestión de la distribución
6. Gestión de la producción
7. Gestión
Pasos de implementación de Business Intelligence
Proceso de procesamiento del sistema de Business Intelligence [1]
Business Intelligence (BI) como concepto, su descripción está estrechamente integrada con el negocio. Y lleve a cabo el proceso de visualización de funciones relevantes y procesamiento de datos según sea necesario.
Para que los datos estén "vivos", a menudo es necesario utilizar tecnologías como el almacén de datos, la minería de datos, el diseño y visualización de informes y el análisis en línea (OLAP). Existen muchos tipos de datos o fuentes de datos, como los almacenados en bases de datos relacionales, en archivos de datos periféricos, en tiempo real generados en flujos de negocio y almacenados en memoria, etc. Las decisiones de operación empresarial a las que la inteligencia empresarial puede ayudar en última instancia se pueden tomar a nivel operativo, así como a nivel táctico y estratégico.
Estos análisis incluyen gestión financiera, análisis de clickstream (Clickstream), gestión de la cadena de suministro, indicadores clave de rendimiento (Key Performance Indicators, KPI), análisis de clientes, etc. La inteligencia empresarial se centra en descubrir información estratégica procesable de varios canales (software, sistemas, personas, etc.). Las herramientas utilizadas para la inteligencia empresarial incluyen software de extracción, transformación y carga (recopilación de datos, establecimiento de estructuras de datos estándar y luego almacenamiento de datos en otras bases de datos), extracción de datos y análisis en línea (procesamiento analítico en línea, que permite a los usuarios seleccionar y ver fácilmente datos de múltiples ángulos), etc.
Función del sistema de inteligencia de negocios
Las principales funciones que debe tener un sistema de inteligencia de negocios:
Almacén de datos: método eficiente de almacenamiento y acceso a los datos. Proporciona almacenamiento de datos estructurados y no estructurados, con gran capacidad, operación estable, bajo costo de mantenimiento, admite la gestión de metadatos y admite múltiples estructuras, como almacenes de datos centralizados, almacenes de datos distribuidos, etc. Los medios de almacenamiento pueden admitir almacenamiento secundario y cercano a la línea. Puede ser compatible con las soluciones actuales de copia de seguridad y recuperación ante desastres.
ETL de datos: Data ETL admite la organización de datos en múltiples plataformas y múltiples formatos de almacenamiento de datos (múltiples fuentes de datos, archivos de datos multiformato, bases de datos multidimensionales, etc.) y requiere la capacidad de buscar automáticamente. y comprender datos basados en descripciones o reglas. Reduzca la brecha entre datos masivos y complejos y datos de toma de decisiones globales. Ayude a formar contenido de referencia para respaldar los requisitos de toma de decisiones.
Salida de estadísticas de datos (informe): el informe puede completar rápidamente el diseño y la visualización de estadísticas de datos, incluido el estilo de tabla de datos estadísticos y la visualización de gráficos estadísticos, que se pueden enviar bien a otras aplicaciones o formato HTML Rendimiento y preservación. Para la parte de diseño personalizado, es necesario proporcionar soluciones de diseño simples y fáciles de usar, admitir el llenado de datos flexible y soluciones diseñadas para personal no técnico. Puede completar automáticamente la publicación del contenido de salida.
Función de análisis: el contenido del análisis se puede formar mediante reglas comerciales, y el estilo de visualización es rico y tiene ciertos requisitos interactivos, como alerta temprana o análisis de tendencias, etc. Es necesario admitir análisis en línea multidimensional (análisis OLAP) y realizar cambios de dimensión, rotaciones, división y perforación de datos, etc. Ayudar a la toma de decisiones y emitir juicios correctos.
Sistemas típicos de inteligencia empresarial
Los sistemas típicos de inteligencia empresarial incluyen:
Sistema de análisis de clientes, sistema de análisis de la cesta de alimentos, sistema contra el blanqueo de dinero y sistema antifraude. , Sistema de análisis de contacto con el cliente, sistema de segmentación de mercado, sistema de calificación crediticia, sistema de ingresos de productos, sistema de operación de inventario y sistemas de aplicación relacionados con riesgos comerciales, etc.
[editar] Proveedores de soluciones de inteligencia empresarial
Los proveedores de TI famosos que brindan soluciones de inteligencia empresarial incluyen Microsoft, IBM, Oracle, Microstrategy, Business Objects, Cognos, SAS, etc.