大數(shù)據(jù)和商業(yè)智能的關系是什么？大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能的關系從應用角度看，商業(yè)智能是商業(yè)智能，是一套完整的解決方案，用于有效整合企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)，快速準確地提供報表和決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的商業(yè)決策。Bi在數(shù)

大數(shù)據(jù)和商業(yè)智能的關系是什么？

大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能的關系從應用角度看，商業(yè)智能是商業(yè)智能，是一套完整的解決方案，用于有效整合企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)，快速準確地提供報表和決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的商業(yè)決策。

Bi在數(shù)據(jù)架構中處于前端分析的地位，其核心作用是對數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)切片、數(shù)據(jù)上下鉆取、立方體等進行多維分析。通過ETL對數(shù)據(jù)進行提取和轉(zhuǎn)換，形成一個完整的數(shù)據(jù)倉庫，然后從數(shù)據(jù)倉庫中提取數(shù)據(jù)，然后進行前端的商業(yè)智能分析和顯示。

Bi處理的數(shù)據(jù)量是巨大的。例如，finebi business intelligence擁有自己的ETL，可以在短時間內(nèi)響應數(shù)據(jù)處理請求并輸出分析結果。

Bi對穩(wěn)定性和易用性有一定的要求，這是其他數(shù)據(jù)分析工具無法比擬的。

大數(shù)據(jù)應用的數(shù)據(jù)源包括結構化數(shù)據(jù)，如各種數(shù)據(jù)庫、各種結構化文件、消息隊列和應用系統(tǒng)數(shù)據(jù)，其次是非結構化數(shù)據(jù)。

商業(yè)智能里的半結構化數(shù)據(jù)是什么？

謝謝。

要首先了解半結構化或非結構化數(shù)據(jù)，我們需要了解什么是結構化數(shù)據(jù)。

在原有的信息化建設中，大部分以數(shù)據(jù)庫圖表的方式存儲的數(shù)據(jù)都是結構化的數(shù)據(jù)，也就是說，整體的數(shù)據(jù)結構非常好，每個數(shù)據(jù)都有一個唯一的標簽，整體的檢索是通過數(shù)據(jù)庫索引的，所有的字段都可以通過SQL語句輕松找到。這些是結構化數(shù)據(jù)。例如，excel類似于一個小型數(shù)據(jù)庫，如果其中有大量的數(shù)據(jù)，就很方便我們查找。相對而言，word中的圖表數(shù)據(jù)比excel更難查找。如果ppt包含圖片、視頻和其他數(shù)據(jù)，那就更難了。那么Excel可以與結構化進行比較，word和PPT可以與半結構化和非結構化進行比較。如今，非結構化和半結構化數(shù)據(jù)的數(shù)量迅速增加，與富媒體時代息息相關。大多數(shù)人在閱讀文字和數(shù)字之前?，F(xiàn)在，人們玩直播、點播，視頻數(shù)據(jù)增多，語音交互更加頻繁，各種物聯(lián)網(wǎng)不規(guī)范的數(shù)據(jù)被生成，大量的非結構化數(shù)據(jù)和半結構化數(shù)據(jù)被生成。數(shù)據(jù)。

希望對您有所幫助。歡迎交流，謝謝。

-Marko

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