大数据与商业智能题库，商业智能数据

1，商业智能数据

a.数据集成 b.数据分析 c.数据报告 d.数据挖掘全部啊

商业智能数据

2，大数据时代商业模式下的问题

还有数据整合，数据清洗，如何跟企业现有商业智能融合等问题。FineBI商业智能提供大数据时代的解决方案，可以到官网看看

大数据时代商业模式下的问题

3，什么是商业智能与云计算大数据什么关系

您好，商业智能：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。与云计算，大数据都是利用互联网智能来分析，相互依存。

什么是商业智能与云计算大数据什么关系

4，商业智能可用于企业大数据分析的哪些方面

商业智能作为一种数据解决方案，在企业应用上可以说是各方面。　　可以应用于财务分析、应用于销售分析、应用于生产过程分析、应用于客户研究分析、应用于人力资源分析等等。这些，去找找一些案例就懂了，FineBI应用挺多的，这方面案例也比较多。

数据集成可以说是商业智能的前期数据处理阶段，只有先得到一个统一完整的数据视图，商业智能才可以开始即时分析。具体可以参考下这篇文章《论商业智能数据集成对企业发展的重要性》http://www.finebi.com/bi/?p=254

5，大数据

　　大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。　　现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。　　通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。　　大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。　　以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是在数周内。　　为什么使用大数据？　　数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显著的例子来自于我们的客户，他们大多使用谷歌分析。当他们分析一个长时间段数据或者使用高级细分时，谷歌分析的数据开始进行抽样，这会使得数据的真正价值被隐藏。　　现在我们的工具可以收集点击级的巨量的数据，因此你可以追踪用户在他们访问路径（或者访问流）中的每一个点击行为。另外，如果你加入一些其他的数据源，它就真正的变成了大数据。　　更完整的解析　　大数据并不仅仅是大量的数据。它的真正意义在于根据相关的数据背景，来完成一个更加完整的报告。举个例子，如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中，你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。她们是女性，住在西海岸，年龄30至45，花费了大量的时间在购物网站和互联社区。　　现在你已经被这些知识武装起来了，那就是如何有效的设定和获取更多高价值的用户。　　类似Tableau和谷歌这样的公司给用户带来了更加强大的数据分析工具（比如：大数据分析）。Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案，每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允许你在数分钟内分析你的数据，并且可以满足任何的预算要求。　　大数据是什么？　　由于大数据往往是一个混合结构、半结构化和非结构化的数据，因此大数据变得难以关联、处理和管理，特别是和传统的关系型数据库。当谈到大数据的时候，高德纳公司（Gartner Group，成立于1979年，它是第一家信息技术研究和分析的公司）的分析师把它分成个3个V加以区分：　　量级（Volume）：大量的数据　　速率（Velocity）：高速的数据产出　　多样性（Variety）：多种类型和来源的数据。　　正如我们所说，大部分的企业每一天在不同的领域都在产出大量的数据。这里给出一组样本数据的来源及类型，他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式：　　网站分析　　移动分析　　设备/传感器数据　　用户数据（CRM）　　统一的企业数据（ERP）　　社交数据　　会计系统　　销售点系统　　销售体系　　消费者数据（例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据）　　公司内部电子表格　　公司内部数据库　　位置数据（空间位置、GPS定位的位置）　　天气数据　　但是针对无限的数据来源，不要去做太多事情。把焦点放在相关的数据上，并且从小的数据开始。通常以2-3种数据源开始是一个好的建议，比如网站数据、消费者数据和CRM，这些会让你得到一些有价值的见解。在你最初进入大数据分析之后，你可以开始添加数据源来促进你的分析，并且公布更多的分析结果。　　大数据的好处　　大数据提供了一种识别和利用高价值机会的前瞻性方法。如果你想，那么大数据可以提供如下好处：　　根据数据背景获得更完整的情况　　利用数据驱动做出更好的商业决策　　降低商业风险　　市场上最好的解决方案　　开发出更好的定制化产品或服务　　更好的预测客户的需求和想法　　迅速适应市场　　在实时数据的趋势和预测上更加主动　　建立精确的生命价值周期（LTV）、地图和用户类型　　阅读更长和更复杂的属性窗口（用于网站点击流数据）　　对通过细分的更复杂的导航进行可视化，并且改善你的转化漏斗（用于网站点击流数据）　　（摘自：中国客户关系网）