在大數(shù)據(jù)時代，你會聽到很多術語被拋出。其中最常用的三個是 "商業(yè)智能"、"數(shù)據(jù)倉庫 "和 "數(shù)據(jù)分析"。不過，你可能會好奇，這三個概念之間有什么區(qū)別，所以我們來看看。

商業(yè)智能(BI)

商業(yè)智能與榜單上其他兩個的不同之處在于展示的理念。商業(yè)智能主要是關于如何將你從使用分析中形成的洞察力產(chǎn)生行動。BI工具包括以下項目：

• 圖形和圖表
• 書面報告
• 電子表格
• 儀表盤
• 演示文稿
• 會議上分享的見解

簡單地說，商業(yè)智能就是最終產(chǎn)品。

在事情的流程中，商業(yè)智能與數(shù)據(jù)倉庫和分析系統(tǒng)有很大的互動。信息可以從倉庫輸入到分析軟件包中。然后，它從分析軟件中出來，又被路由到存儲中，同時也進入BI中。一旦BI產(chǎn)品被創(chuàng)建，信息又可以再次反饋到數(shù)據(jù)存儲和倉儲中。

值得注意的是，商業(yè)智能不一定是傳統(tǒng)意義上的成品。例如，一家服裝零售商的BI儀表盤可能包括來自社交媒體、海外買家、庫存、店鋪銷售、焦點小組訪談和時裝秀的最新趨勢分析數(shù)據(jù)。半小時后再來看儀表盤，你可能會看到不同的信息顯示，因為趨勢在這個時間段內(nèi)發(fā)生了變化。然后常見的BI工具有： 

數(shù)據(jù)倉庫

這有時與存儲歸為一類，但許多組織將兩者區(qū)分開來。區(qū)別主要是關于存儲時間非常長的數(shù)據(jù)，倉儲和存儲為立即使用的數(shù)據(jù)。不過有些組織并沒有做出這種區(qū)分。倉儲可以發(fā)生在流程的任何一步。數(shù)據(jù)在獲得后立即入庫，以便為分析目的重新掃描原始資料。這是一個很好的保護措施，防止數(shù)據(jù)被流程篡改，導致原始信息可能無法恢復。

數(shù)據(jù)也會在項目中間進行倉儲。例如，可能會在進行了幾次分析程序運行后進行倉儲。這樣可以確保分析程序的結果被收納起來，以備再次需要參考。同時也避免了商業(yè)智能包中可能出現(xiàn)的亂碼問題。

最后，數(shù)據(jù)在進入被用作商業(yè)智能的承諾之地后，往往會被儲存起來。報告、圖表、儀表盤和電子表格的日常狀態(tài)都可能進入倉庫，用于永久記錄保存、法律、歷史和審計目的。

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數(shù)據(jù)分析

對許多人來說，分析是這個行業(yè)的性感部分。這就是將統(tǒng)計方法和計算機編程技術結合起來研究數(shù)據(jù)并得出可能的見解。大部分工具集來自統(tǒng)計界，應用于數(shù)據(jù)的常用方法包括：

• 線性回歸
• 貝葉斯分析
• 頻率研究
• 網(wǎng)絡分析
• 假設檢驗
• 聚類
• 相關性

進行分析往往涉及大量的準備工作。可能必須對數(shù)據(jù)進行適當?shù)母袷交员阌跈C器閱讀。還必須對數(shù)據(jù)進行過濾，以消除重復、錯誤和其他麻煩的缺陷。所有這些工作都必須進行，以盡可能地保持數(shù)據(jù)的完整性。

在分析完成后，在將所有東西送入倉庫和BI包之前，還有更多的工作需要處理。應該進行進一步的分析來驗證數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)科學家通常會保留一部分數(shù)據(jù)集用于比較。如果分析結果與真實世界的數(shù)據(jù)之間存在根本性的偏差，可以將其作為回到實驗室的線索，找出分析工作中的問題所在。在進入BI階段之前，還可以考慮是否值得探索不同形式的分析。

結論

在現(xiàn)代世界中，與數(shù)據(jù)打交道遠不是一個動作，甚至不是一組動作。組織現(xiàn)在將這個過程分解成許多部分，因為在這個過程中會有許多責任。勝任的數(shù)據(jù)倉庫方法可以確保信息不會丟失。嫻熟的分析會盡量避免社會和統(tǒng)計偏差、過度擬合和欠擬合、重復性故障和自我參考等問題。良好的商業(yè)智能使用可以確保信息進入決策者手中，并為數(shù)據(jù)驅動的文化提供動力。

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