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目前，BusinessIntelligence BI(简称BI)是一套由数据 warehouse、数据 analysis等组成的数据 class技术解决方案。商业智能BI的主要功能是集成不同的商业信息系统，如ERP、CRM、OA等。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。

数据Visual Paike数据商业智能BI在现阶段商业智能BI的定义确立之前，商业智能BI经历了三个发展阶段:1958年初，IBM研究员HansPeterLuhn将商业智能BI定义为:“理解事物之间关系并依靠这种能力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。

企业使用bi系统的目的是数据分析更透彻，提高数据分析效率，更好地整合数据为企业提供报表，作为企业决策的依据。智能软件的优点Smart bi: 1。适合大型企业:分布式云计算，线性扩展，性能有保证，与BI平台无缝集成，一键发布挖掘模型，模型库提高知识重用，减少重复投资，支持跨数据库查询，统一控制数据访问权限，培训自动化，模型自学习。

3、专业算法能力:内置五种成熟的机器学习算法，支持文本分析处理，支持使用Python扩展挖掘算法，支持使用SQL扩展数据处理能力。bi举报系统不靠谱。我们试试Smart bi，智能软件Smart bi。经过多年的自主研发，凝聚了大量商业智能的最佳实践经验，整合了各行业分析和决策支持的功能需求。

Da数据(big data)指的是数据set在一定时间范围内无法被常规软件工具捕获、管理和处理的，是海量的、强大的集合，需要新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察力和流程优化能力。特点:1。量:数据决定了数据考虑的价值和潜在信息。2.品种:数据种类多样。3.速度:指获得数据的速度。

Da 数据:在采集、存储、管理和分析方面远远超出传统数据 library软件工具能力的大型数据馆藏。Da 数据的价值体现在以下几个方面:1)为大量消费者提供产品或服务的企业可以利用Da 数据进行精准营销；2)模式小而美的中长尾企业，可以使用large 数据进行服务转型；3)在互联网压力下必须转型的传统企业，需要与时俱进，充分利用Da 数据的价值。

企业必须提前做好大数据营销战略规划，抢占市场先机。结合云计算的深度，云处理为Da 数据提供了一个弹性的、可扩展的基础设施，是Da 数据的平台之一。科学理论的突破，以及数据挖掘、机器学习、人工智能等相关技术，可能改变数据世界上很多算法和基础理论，实现科技突破。数据科学会成为一门专门的学科，被越来越多的人认可。

数据 质量和商业智能数据质量用于增强的角色数据资产准确性和价值，它将是。在开始任何MDM项目之前，您需要了解源代码的内容和结构。在数据Source数据Administrator和数据Warehouse Administrator进行的探索可以在进入MDM系统之前快速找到并分析跨所有数据

因为数据 cleaning增强了数据的准确性，带来了数据的完整性，从源头上增强了数据的可信度，所以数据 cleaning改进了MDM系统。一旦源数据进入MDM系统，将由数据 质量进行处理，包括验证、更正和标准化。MDM系统存储了数据清理前后的全部历史，这样开发者就不用在数据 warehouse中跟踪数据 lineage了。最后，数据质量Metrics使数据仓库管理员能够更好地监控reference 数据并保证长期持续使用high/。

数据质量Including数据质量管理和数据治理。数据 质量管理是各种业务活动为了满足企业的需要而产生的数据的一种标准化存储，然后通过ETL的方法对不同的来源-2进行处理，一.-2质量管理-2质量管理不可能在短时间内完成数据处理、改进-2它不是一个软件系统，而是一个长期持续的管理活动系统，是一个数据类技术解决方案包。