bi是什么意思(bi系统是什么意思啊)
互联网时代信息技术的飞速发展使得企业的信息化程度不断提高,企业数据呈现出爆发式增长的态势。相应地,企业数据量越大,数据问题就暴露得越明显,数据驱动决策的需求也愈发强烈。
在这样的时代背景下,商业智能(Business Intelligence,简称BI)成为了信息化热词,我们经常能听到企业说“上BI”、“建设BI系统”、“构建BI决策平台”等内容。那么BI到底是什么呢?
相信除了相关的研究学者,绝大部分的人很难给出一个确定的答案。其实早在1958年,IBM的研究员Hans Peter Luhn就将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力,并依靠这种能力去指导决策,以达到预期的目标。”
在1996年,加特纳(Gartner)集团一锤定音,正式将商业智能定义为: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。而我们之所以无法给出准确的商业智能定义,主要有两个方面的原因:
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一方面,随着信息技术的发展,20多年来商业智能的内容也发生了一些变化,但是商业智能的定义仍然停留在上个世纪;
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另一方面,与欧美发达国家相比,我国的信息化水平较为落后,除去互联网和各行业龙头企业,国内真正兴起BI热潮也是在近几年。
因此,业内对BI没有统一的定义认知也在情理之中。那么对于今天的商业智能,大众有着怎样的理解和认知呢。围绕这一疑问,帆软数据应用研究院对770多家企业的1400多名从业人员进行了调研。通过对调研数据的整理、清洗和分析,我们发现了一些有价值的结论,下面将对分析过程和结论进行详细的介绍。
首先我们利用python对调研得到的数据进行了整理和清洗,去除掉脏数据后,最终得到了890条数据。接着,我们根据被调研人员职位的不同,将被调研人员分为IT部门从业人员和业务部门从业人员两类,并打上数据标签。
最后,我们通过python的分词库jieba和词云库wordloud生成了三幅被调研者对BI定义认知的词云图,即整体认知、IT部门从业人员认知和业务部门从业人员认知,分别如图1、图2和图3所示。
(1)整体认知
在图1中可以看到,被调研人员对BI定义的整体认知可以理解为“数据”、“分析”、“数据分析”、“报表”、“业务”、“企业”、“决策”、“智能”、“工具”、“展示”、“可视化”等关键词。
首先,关键词“企业”、“决策”和“工具”说明大众对于BI的作用和目的有着比较准确的理解,就是辅助企业决策的工具。
其次,“数据”、“分析”、“数据分析”等关键词则体现了大众对BI认知的侧重点在于数据分析这一功能上,甚至将BI等同于数据分析工具。其实BI还包含了数据仓库、数据ETL等功能,覆盖了数据处理到展示的整个流程。而且底层的数据仓库建设也非常重要,能为后续的数据分析提供强有力的支持,能让数据分析结果更为准确。
另外,关键词“展示”和“可视化”也揭示了BI的另一项重要功能,即数据可视化。通过数据可视化将数据分析结果以更直观明了的方式进行展示,能为决策者提供更清晰更深入的见解。
最后,一个比较独特的关键词“报表”也从某种程度上反映了我国的BI建设现状。按照BI的定义,报表工具也是BI的一部分,不过并不能完全代表BI。但是我国企业信息化水平整体偏低,很多企业的决策支撑仍然以报表为主,所以报表也是BI在我国企业内的一个主要表现形式。
(2)IT部门&业务部门从业人员认知
被调研人员中,IT部门和业务部门从业人员对BI定义认知的关键词与整体认知类似,核心都是“数据”、“决策”和“数据分析”,这里我们主要来看这二者之间的差异。
第一,从词云图中关键词的大小来看,IT部门从业人员对BI的认知更为统一,业务部门从业人员则较为分散。这一结果也和业务部门的多样性有关,不同业务部门的人员有着不同的理解。
第二,IT部门重技术,业务部门重价值。IT部门从业人员认知词云图中,出现了“技术”、“挖掘”、“应用”等词,并且“智能”一词并没有和“商业智能”捆绑在一起,而是作为单独的关键词出现的。在业务部门从业人员认知词云图中,“价值”、“可视化”、“整合”等关键词是IT部门从业人员认知图中出现较少的。所以说IT部门更倾向于将BI定义为技术,而业务部门则更注重商业价值。
第三,IT部门从业人员认知词云图中出现了关键词“暂无”,这说明有一小部分的IT从业人员对BI的定义没有明确的理解和认知,或者企业并没有进入BI系统建设阶段,因此IT人员没有深入接触过BI。
第四,IT部门和业务部门从业人员认知词云图中都提到了“数据挖掘”,不过出现的次数都非常少。数据挖掘作为更深入的数据分析方法,在面对大量数据时,能提供更具洞察力的见解,也是BI的一项重要功能。然而就当前国内情况来看,数据挖掘仍处于泡沫和技术炒作阶段,并没有得到实质的应用。但是不可否认,数据挖掘是未来的一个主要趋势。