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随着数字智能时代的到来和数据分析技术的不断迭代和更新，人们逐渐从只关心数据的多少和大小转变为如何使数据产生更多的价值。许多企业开始意识到数据分析对企业经营的重要性。在这样的市场环境下，商业智能应运而生。如今，越来越多的企业应用商业智能，但你知道商业智能在企业运营中的价值吗？
现在从商业智能的概念开始分析，商业智能(Businessintelligence，简称BI)也称为商务智能，是指利用现代数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘和数据显示技术进行数据分析，完成业务价值。一般认为，商业智能是指将企业已有的数据转换成知识。商业智能是帮助企业做出明智业务决策的工具。
以下将从商业智能的三个层面分析商业智能的价值。商业智能的三个层次是数据报表、数据分析系统和数据挖掘，现在让我们来逐一了解~
一、数据报表
与商业智能bi相比，传统报表系统的缺点暴露无遗。虽然传统报表系统在技术上相当成熟，但随着数据量的快速增加和企业对数据分析需求的增加，传统报表系统面临着越来越多的挑战。如今，传统的报表系统主要存在数据太多、信息太少、交互分析困难、定制报表太死板等问题。而商业智能可以很好地解决这些问题，实现高效的分析。
二、数据分析系统。
数据分析系统的总体结构分为四个部分：源系统、数据仓库、多维数据库和客户端。
①源系统：包含已有的所有OLTP系统，构建BI系统不需要改变已有系统。
②数据仓库：数据集中，通过数据提取，不断从源系统中提取数据，这个过程是自动的。
③多维数据库：数据仓库的数据通过多维建模形成立方体结构，每个立方体描述一个业务主题。
④客户端：客户端软件可以向用户展示多维立方体中的信息。
三、数据挖掘。
数据挖掘是从特定形式的数据中提取知识的过程。数据挖掘通常针对特定的数据和特定的问题选择一种或多种挖掘算法，以找到数据下隐藏的规则。这些规则通常用于预测和支持决策。以思迈特软件Smartbi为例，Smartbi内置了多种实用经典的机器学习算法。每种算法类型包含多种不同的算法，如分类算法、逻辑回归、简单贝叶斯、决策树等。Smartbi还覆盖了主流数据挖掘产品的各种功能。用户可以在消除技术水平的情况下快速创建自己的工作流或模型，并将这些工作流和模型应用到实际工作中。
从商业智能的三个层次就可以发现，传统的报表系统已无法满足不断增长的业务需求，商业智能将成为企业未来业务发展的趋势之一。商业智能还可以将大量的数据处理过程流程化，提高数据分析效率，支持多种交互方式，让业务进行各种分析，降低业务和分析的沟通成本。
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