商業智慧 - 概念

商業智慧是一個將不同領域思想融合在一起的概念。是否在商業智慧中使用某種特定思想取決於具體的需要和可用的資源。

商業智慧中一些常用的概念包括：

資料倉庫

資料倉庫是一種資料儲存庫，將來自各種來源的資料彙集、組織和版本化。這種組織方式使其更易於用於報告和分析。

資料集市

資料集市可以是資料倉庫中的一個構建塊，也可以是從資料倉庫中提取的一個較小的部分。例如，資料倉庫儲存公司所有資料，而資料集市可能專注於特定領域，例如銷售或財務。這種設定允許不同的部門快速訪問他們需要的資訊，從而使資料分析更容易、更高效。

資料湖

資料湖是一個大型儲存系統，旨在儲存各種型別的資料，通常以其原始形式儲存。它允許授權使用者訪問和分析這些資料以用於不同目的。與傳統資料庫不同，資料湖可以儲存結構化資料（如表格）和非結構化資料（如文字或影像），使其成為管理不同資訊的實用工具。由於這種靈活性，組織可以收集和使用來自多個來源的資料，而無需首先對其進行處理。

資料金庫

資料金庫是一種設計和管理資料倉庫的方式，使從不同來源儲存和訪問資料變得容易。它有助於建立靈活且可擴充套件的系統，以便您可以隨著時間的推移處理更改和更新。

ODS

ODS代表運營資料儲存。ODS 指的是運營資料儲存，一個用於運營報告和管理日常業務活動的系統。與資料倉庫一樣，它儲存整合的主題資料，但與資料倉庫不同，ODS 只儲存當前資料，而不保留歷史記錄。這使其非常適合即時報告，提供對最新資訊的快速訪問。例如，公司可以使用 ODS 來跟蹤每日銷售資料或監控當前庫存水平。

ETL

ETL代表提取、轉換和載入。ETL 是從檔案、資料庫或網站等來源提取資料、根據業務和技術規則轉換資料，然後將其載入到目標資料儲存的過程。雖然通常與資料倉庫和商業智慧相關聯，但 ETL 也常用於資料遷移和整合。此過程確保資料經過充分準備和組織，以便在各種系統或應用程式中使用。

資料整合

事務系統儲存每個應用程式特定資料，例如針對店內購買、線上銷售和員工資訊的單獨資料庫。為了回答需要來自多個來源的資料的複雜問題，需要將這些資料整合到資料倉庫中。整合涉及組合和對齊資料，解決不一致性並使其相容，以便進行準確的分析並統一檢視業務。

機器學習

機器學習是人工智慧的一個子集，它使系統能夠從資料中學習、識別模式並自行做出預測。這些模型使用現有資料構建，隨著新資料的引入，可以調整和改進其預測。

許多商業智慧 (BI) 工具現在使用機器學習來幫助使用者更輕鬆地發現見解和分析資料。您無需成為資料科學家即可使用這些功能，因為它們通常帶有簡單的拖放或點選選項。BI 中的機器學習有助於自動化洞察生成，並使高階資料分析更容易獲得。

資料探勘

資料探勘意味著在沒有特定問題的情況下瀏覽大量資料。其目的是找到有趣的模式、趨勢和關聯。然後，分析師向業務領導者展示他們發現的內容，業務領導者會弄清楚如何利用這些見解。這很有用，因為它可以揭示出在直接提問時可能不會出現的重要細節。

有時，此過程不會揭示新的見解，但如果確實如此，它可以幫助改進營銷策略以減少客戶流失。如果結果成本過高或回報不足，則可能會將該想法擱置以供進一步分析。資料探勘以及報告和分析有助於企業更好地理解並做出明智的決策。