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国内BI工具的起步相对较晚，早期也是一些报表工具厂商通过打着BI的旗号在和国外厂商争夺市场份额。虽然国内整体起步晚，但国内厂商也着实给力，在近几年奋力追赶，成都BI数据汇总建设，在目前来看已经是不相伯仲的，甚至说后来者居上也不过分，国内厂商替换国外厂商工具也见过不少（比如说我们）。值得一说的就是，目前国内的厂商都着力于敏捷BI，成都BI数据汇总建设，毕竟你在看到国外自助式BI和传统BI后，如果还发展传统BI那是在给自己挖坑，成都BI数据汇总建设，当然之前提过的报表工 具厂商，面对市场的冲击，要么在市场上已经消失不见了，要么就是转型开始走敏捷BI路线了。BI系统在大多数企业都是部署在展现层和应用层。成都BI数据汇总建设

如今，信息化的浪潮在世界各地，各行各业掀起，信息化的层次也在不断演进，从MRPII、ERP到CRM，从数据仓库（DataWarehouse）、到数据挖掘（DataMining），每一次变革都较大地推动着企业信息化的升级和企业管理水平的提高。随着信息技术的与时俱进，企业信息化的热点也随之转变，时下，一个管理信息化的热点商业智能（BI,businessintelligence）正在兴起。 BI是20世纪90年代美国分析师所创造出来的新名词，不过，它并不是一个凭空冒出的东西。事实上，已经兴起的企业信息系统（EIS）、决策支持系统（DecisionSupportSystem）、ERP、CRM等即是为满足同样的目的而兴起的IT潮流。BI是在ERP等信息化管理工具的基础上提出的，是基于信息技术构建的智能化管理工具，它实时地对ERP、CRM、SCM等管理工具生成的企业数据进行各种分析，并给出报告，帮助管理者认识企业和市场的现状，做出正确的决策。成都BI数据汇总建设BI平台相对来说全部都是内部的业务数据。

主流BI产品在选择的时候要考虑到从数据到展现、从公司内到公司外、各种场景，还需要考虑以下几点：1：以后的数据处理能力，是否能够在大批量，上亿条数据的情况下给出解决方案；2：BI的侧**是不是和公司的需求匹配，如报表智能预警还是预测分析或者是数据挖掘；3：厂商的**能力和迭代速度，因为BI发展太过迅速，没人想买一个产品刚刚部署用了好长时间没有更新的；4：移动办公支持能力；5：较重要的，厂商的服务水平，作为B端产品，更新迭代这么快，又这么复杂，肯定面临着学习成本高，同时还容易出现bug，这种情况下厂商的服务能够解决一切问题。

BI分析功能： 关联/限定关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的**在于**发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是，事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。D系统把这种关联的分析设计成按钮的形式，通过选择有/无关联，同时/相反的关联。对于结构化的数据，以客户的购买习惯数据为例，利用D系统的关联分析，可以发现客户的关联购买需要。例如，一个开设储蓄账户的客户很可能同时进行交易。利用这种知识可以采取积极的营销策略，扩展客户购买的产品范围，吸引更多的客户。BI的真正价值体现在：丰富的行业业务应用经验的价值+BI产品的价值=行业应用BI解决方案平台的价值。

传统BI厂商虽然占据主流，但是其存在先天不足。传统BI解决方案基本是两种思路一种是大数据一体机、另外一种是分布式数据仓库。但是，大数据一体机的总体拥有成本高，大多数企业都无福消受，而分布式数据仓库按流量收费，使用成本不菲，1TB的数据可能就需要几十万。这样的大数据产品，大幅提升了BI应用的整体拥有成本(TCO)。 现今的BI市场，正在出现一些新的发展方向，而且势头更劲，例如自助式BI。相比较其他类型的产品，BI投入成本更低、更加平民化、更加易于操作，让更多的企业客户能以较低的投入享受到较**的大数据服务。BI产品及解决方案大致可分为数据仓库产品、数据抽取产品、OLAP产品、展示产品等。成都BI数据汇总建设

目前应用BI的很少，有“行业经验”又懂得应用BI的就更少。成都BI数据汇总建设

商业智能（BI，BusinessIntelligence）。BI（BusinessIntelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，**准确地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。商业智能的概念较早在很多年前提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。成都BI数据汇总建设