大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于科技发展的bi的问题，于是小编就整理了4个相关介绍科技发展的bi的解答，让我们一起看看吧。
BI包括哪些内容？
商业智能 BI 实际上是一套由数据仓库、ETL、查询报表、可视化分析等组成的一个技术类解决方案。
主要目的是将企业内各种不同的业务系统，例如ERP、OA、CRM、手工填报系统等打通，对数据进行有效的整合。 最终通过合适的查询和分析工具，形成可视化的分析报表为企业提供管理决策支持。
在大部分的企业中，有很多不同的部门、不同的业务系统，数据也相应的分散在各个部门、各个业务系统、各个业务模块中，这个时候看数据的视角更多的是从个人或者部门来看的。
现在我们就需要通过BI把这些数据打通，消灭数据孤岛，从企业整体的视角，从管理的视角来了解一个企业完整的经营运转情况。
BI是一种综合了各种学科的边缘学科，主要包括三方面的内容：
1、数据仓库建立科学的数据模型，收集集各种来源、各种业务条线的数据。
2、数据分析在数据仓库基础上，从大批量的数据里发掘未知信息，辅助决策。
3、展现平台
数据可视化的趋势，是什么？
在这个信息爆炸的时代，借助图形化的手段，高效和清晰的交流信息是数据可视化的目的所在。
大数据可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行各种交互处理的理论、方法和技术。大数据可视化是大数据产业链中的基础支撑产业，在大数据行业中，数据可视化起到的作用是更好的分享和传达数据信息，更多的服务于态势监控和综合决策，是技术和艺术充分结合的领域。大数据可视化是大数据生态链的最后一公里，也是用户最直接感知数据的环节。
数据可视化的七大趋势：https://www.toutiao.com/i6619141142829072900/
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大数据可视化市场增长迅猛，2017年市场规模达12.7亿元
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数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。数据可视化利用图形、图像处理、计算机视觉、以及用户界面，通过表达、建模以及对表面、立体、属性和动画的显示。其具备显示行业数据高维、多态、多场景、动态性的特点，实现海量数据的呈现及数据分析。
数据可视化与针对已知特定数据进行信息可视化设计绘制相比，用户使用起来更像是通过对数据进行可视化的应用学习和数据挖掘。
通过数据可视化可以帮助其高效理解大量数据，为企业或者机构挖掘潜在数据价值，给应急决策提供准确的数据支持。下面是 图扑软件（Hightopo）的数据可视化案例分享图。
智慧楼宇数据可视化 _ 图扑软件
案例预览地址：https://www.hightopo.com/index.html
对于发展趋势的话，随着工业4.0变革的推进，逐步开始走向了利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。伴随着时代的走向，工业互联网 和 5G 网络 逐渐揭开了帷幕，数据不再是单纯的数据信息源，数据可以结合一些可视化界面作为载体，实时地展示反馈出这个世界的变化。
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。
这种数据的视觉表现形式被定义为：一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界也在不断地扩大。
主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
具体方法有：数据可视化方法：尺寸可视化、颜色可视化、图形可视化、空间和概念的可视化等。
自助式探索式数据可视化分析是大的发展方向
DataViz数据可视化分析工具是在线数据分析软件(BI)，无需数据分析师和IT人员的帮助，业务人员只需通过拖拽式操作即可完成数据可视化分析工作。支持拖拽数据集中维度和度量即可自动实现可视化展现以及数据透视功能，支持数十种图表自由切换。支持连接各种业务数据库如Oracle、 MySQL、 SQL Server等、文本数据源如Excel、 Csv等。可以访问东软平台云(https://cloud.neusoft.com)直接注册访问。
如何定义大数据与BI商业智能？
大数据和商业智能BI的关系从应用上来讲，BI（BusinessIntelligence）即商业智能，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，快速准确的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。
大数据 ≠BI商业智能，大数据也不是传统商业智能的简单升级。
- 大数据是一种规模大数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征，通过一定维度的数据加工处理，为预测、决策、人工智能、个性化推荐、搜索等业务模块提供支撑。
- BI商业智能是利用ESB等工具将企业中现有的数据进行有效的整合，然后经过抽取、转换和装载将这些数据转化为有用的信息，合并到一个企业级的数据仓库里，通过数据分析产品使数仓中的企业数据以图形或图表的形式展现，让企业决策有数据依据，减少决策盲目性，理性地驱动企业决策和运营。
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商业智能需要高质量的大数据，没有适当的数据或高质量数据太少，任何商业智能最终都会难以成功实施，无论管理赞助或商业驱动动机如何好，在没有高质量的数据下，都无济于事。在实施之前，进行数据分析是很好的，通过分析可以确定数据的内容，一致性和结构，而分析应该在整个流程中尽早完成，如果分析显示数据不足，那么就暂时搁置项目，而企业IT部门则应该考虑如何正确收集数据。
在规划业务数据和商业智能要求时，始终要考虑适用于特定组织的特定情景，然后选择最适合该情景的商业智能功能。
情景通常围绕不同的业务流程进行，每个业务流程都建立在一个或多个数据源上。这些数据源用于将数据作为信息呈现给知识工作者的功能，知识工作者随后根据这些信息采取行动。所采用的每个业务流程的组织业务需求都与商业智能的基本步骤相对应。这些商业智能的基本步骤包括但不限于：
1，浏览商业数据源以收集所需的数据
2，将业务数据转换为信息并适当呈现
3，查询和分析数据
4，对收集的数据进行应用
不管是人类还是知识，在长期的进化过程中，总会慢慢的生成和发展出复杂系统。这个复杂系统中，会既有个体发育又有系统发育。
我们知道，每个个体会繁殖出无数的小个体，当小个体达到一定数量就需要一个系统把他们连接起来。个体最终会成为系统发育长链中的一环，它们会嫁接在系统上得以绵延不绝。
这是社会发展规律也是自然界生物长期演化过程中产生的适应性。
我们再来看大数据与BI商业智能的发展轨迹是否遵循这一规律。
商业智能是1996提出来的，当时将商业智能定义为一类由数据仓库也称数据集市。有查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。是以帮助每一个企业决策为目的技术及其应用。
当无数个小企业利用BI商业智能做出自己的决策时，想必要参考整个大行业的数据以便做出最优市场决策，我们的大数据就是在这种市场需求下诞生了。
我们再来看那些高智商的人是如何定义大数据的。
大数据是指在可以承受的时间范围内，用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力、发现力和流程优化能力来适应海量高增长和多样化信息资源。
大数据侧重于解决某一类问题的方法，它更注重宏观整体的采集信息。
一时半会还真找不出恰当的词语和句子来定义它们的关系，那我们就先挪借经济学里的宏观和微观来定义大数据与BI商业智能吧。
BI(商业智能)国内哪些厂家做的比较好？
这块领域还比较新，国内比较成熟的BI厂家还是比较少。我有个老乡他们公司就在做这个，我去体验过一次，我把我们部门上季度的销售数据输入进去结果通过BI得出的结果和实际只差1%！有兴趣你可以去了解下，叫云呼科技
说到商业智能，东软SaCa DataViz、永洪BI都很好。我们最终选的SaCa DataViz，后期效果不错。他们网站有介绍：https://platform.neusoft.com/
到此，以上就是小编对于科技发展的bi的问题就介绍到这了，希望介绍关于科技发展的bi的4点解答对大家有用。
