bi数据,大数据应用数据来源有哪些?

第一，从数据源来看，大数据应用的数据源不仅包括非结构化数据，还包括各种系统数据和数据库数据。国内外有哪些有用的bi数据分析工具？根据数据结构、灵活性、维护成本、起步价、数据可视化效果等多种因素，其中，非结构化数据主要集中在互联网、一些社交网站和一些机器设备上，构成了大数据应用的数据源。

大数据和BI是交叉关联的。大数据涵盖了大数据手机、处理、分析、挖掘、展示甚至平台架构等多项技术，是一个统称。商业智能BI主要是一个大数据的前端展示工具，可以对前端的数据进行提取、清洗、转换，然后展示。所以BI不是大数据。BI即商业智能，是以数据为基础，通过对数据的分析，得出数据报告，为企业的决策和运营提供依据，或者说是为企业提供的商业智能解决方案。

BI数据分析与处理的内容有哪些？近年来，中国市场风起云涌。当人们对云一无所知，一知半解的时候，云已经在一瞬间遍布市场。云数据、云杀毒、云输入法、云电视、云报销，早已是耳熟能详的名词。如今，“云”也被推到了企业管理潮流的最前沿，成为近年来企业管理创新最热门的话题之一。为了满足企业管理的需要，国内外各大管理软件厂商也开始对云开战，各种云管理软件争相陆续推出。例如，元年软件在2012年8月推出了国内首个云报销平台。

云如何繁荣？如何管理一个庞大而杂乱的云？企业如何从云中获得价值？什么是云？所谓“云”，就是构建一个“云计算”的数据处理基地和数据采集的共享平台，即数据存储和处理、信息传输和数据库维护的空间。一般有广义和狭义之分。广义的云是基于全社会的数据和信息，进行维护和管理的虚拟计算资源。狭义的云是基于特定行业或领域，按照一定的规则和标准维护和管理大量数据的虚拟计算资源。

首先，从数据源来看，大数据应用的数据源不仅包括非结构化数据，还包括各种系统数据和数据库数据。其中，非结构化数据主要集中在互联网、一些社交网站和一些机器设备上，构成了大数据应用的数据源。对于大数据的分析工具，现阶段有很多非结构化数据分析。BI系统在数据集成技术上越来越成熟。对于数据提取和各种数据挖掘需求，数据集成平台将帮助企业实现数据的流通和交互使用，而企业内部BI应用的实施就是为了更好地共享和使用数据。

BI report是指商业智能BI产生的数据可视化报告。目前，商业智能(BusinessIntelligence，简称BI)是由数据仓库、查询报表和数据分析组成的一套数据技术解决方案。其主要功能是集成不同业务信息系统如ERP、CRM、OA等的数据。，然后通过使用合适的查询工具和分析工具，快速准确地提供可视化分析(查询和报表可视化分析)，为企业提供决策支持。

在这一阶段商业智能BI的定义确立之前，商业智能已经经历了三个发展阶段:1958年，IBM研究员HansPeterLuhn将商业智能BI定义为“一种理解事物之间关系并依靠这种能力来指导决策以达到预期目标的能力。”在此期间，领导信息系统(EIS)和决策支持系统(DSS)等技术应用是商业智能BI的前身。1989年，HowardDresner将BI描述为“通过使用基于事实的决策支持系统来改进商业决策的一套理论和方法。

综合考虑数据结构、灵活性、维护成本、起步价、数据可视化效果等多种因素。国内外知名厂商有tableau，qlikview，FineBI。国产厂商FineBI很不错，性价比高。它是一个自助式BI工具，也是一个成熟的数据分析产品。内置丰富的图表，不需要代码调用就可以直接拖拽生成，包括一些数据挖掘模型。它可以用于快速分析业务数据，制作仪表板，并建立一个大型可视屏幕。

需要学习使用SQL和R语言。需要学习使用SQL和R语言。想学数据分析，还不赶紧学编程技巧，先学excel，真正学excel，熟练操作，做常用函数公式，透视表，筛选，排序，图表绘制，再学SQL，最后学R/python。俗话说“在你学会走路之前，你要学会跑步”。首先，Excel是我们最常用的数据分析和处理工具。学习Excel，先要学会走路。Excel的功能非常丰富，基本可以涵盖我们后期在其他软件中的使用(SQL，

可能有人会问，既然Excel这么强大，为什么还要学习其他工具呢？这是因为Excel是以菜单的形式操作，难以实现自动化和功能复用。当然，你也可以通过VBA来实现，这意味着编程，但由于VBA是一种只能在办公软件中使用的语言，学习的投入成本和产出收益不成比例，所以不建议学习。另外，在处理大型数据集时，Excel性能很差，经常死机。