以互联网、云计算、大数据为代表的这场技术革命正引领人类社会加速进入农业时代、工业时代之后的一个新的发展阶段——数据时代。

当前业界“最先进的”的精确营销系统，非互联网公司的“在线广告系统”莫属，但到底它先进在哪里？

善战者，求之于势，不责于人。————《孙子兵法。势篇》

在许多行业的数据分析中，商业智能分析方法是最直接有效，也是最好解释的，能切实解决实际问题。

基于数据集创建预警规则，可轻松实现行级别的差异化预警设置。层层追责，级级落地，让问题诊断和应对决策快人一步。

本文筛选了近几年在大数据领域具有独特建树的10家企业，涵盖云计算、数据可视化、数据分析应用、商业智能等不同范畴。

智能商务是什么智能商务的发展历史又是怎样的这篇文章告诉你。 “在后工业时代，也就是信息时代，人类社会的中心问题将从如何提高生产率转变为如何更好地利用信息来辅助决策。”卡内基梅隆大学计算机科学教授赫伯特·西蒙(HerbertSimon)曾经这样预言。 他提出的“信息辅助决策”的观点被认为是“商务智能”的理论雏形。今天的商务智能拥有了一个更响亮的名字，但它要回答…

在现实中，一个BI项目可能涉及到几个不同的工具：一个真正的“BI”工具，简单的仪表板工具（这可能不是一回事），查询数据工具，以及如Tableau的“快速点击”工具。

数据分析是一个大话题，借这篇小笔记整理一下自己的思路：数据分析是什么？涉及到哪些技术？有哪些数据公司玩家？如何定位数据分析的价值？

聚类作为一种数据挖掘工具，在生物学，商务智能以及Web搜索等方面有着广泛的应用。

摘要：毋庸置疑，大数据市场是一座待挖掘的金矿。随着数据使用量的增长，将有更多的人通过数据来寻求专业问题的答案。可视化数据分析工具的出现让人们可以通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见，用数据分享故事。甚至于不懂挖掘算法的人员，也能够为用户进行画像。 BI(BusinessIntelligence)即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对…

自1996年Gartner提出商业智能的概念到现在虽然近20年的时间了，但是商业智能技术以前在企业中的推广一直比较缓慢。随着ERP、WMS、SCM等这些业务系统的普及，企业管理者逐渐把目光转移到了商业智能系统这类决策支持系统上来。因此，近几年商业智能技术的应用也出现了“井喷”式的需求。 对于制造类、流通类企业来说，库存管理是必不可少的部分；所以，在本文中我就…

BI，Business intelligence，中文大都称为“商业智能”，我所理解的BI，是服务于产品或企业管理者，以决策支持为目的，对现有数据进行有效整合，并形成可视化报表作为决策依据的完整解决方案。 解读如下： 受众及目标 面向的是管理者，管理者的最主要工作是决策，决策有两个方面，一是对明确目标的做与不做，二是借助一定工具（BI就是这么一个工具）和方法…

经过几年的积累，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。这些系统的统一特点都是:通过业务人员或者用户的操作，最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。上述系统可统一称为OLTP(Online Transaction Process，在线事务处理)，指的就是系统运行了一段时间以后，必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。但…

BI数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。 FineBI的BI数据仓库的构建主要包括确定需求，确…

分享记录： 数据仓库在业界的定义，是数据仓库之前BILL最早提出的。数据仓库的建设需要一个过程，是一个方法论。数据仓库建设是把企业中所有的数据整合，加工，分析的过程。用于解决数据经营，管理问题。他不像一个产品或者数据库一样，可直接购买。 OLTP就是我们通常说的所谓业务系统。它和数据仓库是有明显差异，业务系统重在当前数据，重在是插入，比如我们一个电商交易数据…

分享记录： 下面是具体的模型设计，一般在数据仓库行业，业务模型有两类，一类是企业自有的数据模型，一类是行业模型，比如金融业：天睿，银行业、保险业、制造业、医疗生命科学行业，这些一般是实施顾问团队总结的。但这些行业模型在中国市场运行的不太好，除了金融和电信稍好点，其他行业因发展较快、业务变化较快，迭代较国外快很多。我不建议以自上而下的方式、预先用一个模型将自己…

这次分享的 《深入浅出数据产品三部曲》系列文章是正在写的《深入浅出数据产品》Building big Data Products 书的节选。

虽然线上零售对线下零售造成了很大的冲击，但在零售总额实际比例中，线下零售占比依然高达90％。展望未来，线下零售依然会占领零售行业的重要地位。

对于大数据，未来的应用趋势不可抵挡，很多企业也正存在大数据分析处理展现的需求，以下我们列举市面上主流的三款BI系统，就“大数据”特性展开探讨，主要是与Hadoop、Spark、多维分析数据库的对接和性能。