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商业智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团(Gartner Group)提出,加特纳集团将商业智能定义为:商业智能描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、管理和分析数据,将这些数据转化为有用的信息,然后分发到企业各处。
商业数据分析Master of Business Analytics旨在将大数据转化为可操作的情报。为此,商业数据分析师使用各种统计和定量方法,计算工具和预测模型,以及他们对金融企业界和经济的了解,来制定数据驱动的决策。
与通常的商业智能(BI)学位不同,商业分析(BA)课程倾向于更多地关注规范性和预测性技术(例如“我们应该做什么?”和“接下来会发生什么?”)。 与数据科学专业中的MS不同,商业分析学位课程通常专注于挖掘数据,以实现特定的业务目标(例如更多的利润)。
商业智能(BI)和商业分析(BA)之间的区别既不明确也确定。 (以至于该领域的一些人忽视了这个问题:“商业分析和商业智能有什么区别?”这两个研究领域相互关联,项目将两者结合起来,提供”商业智能和分析“的学位。
尽管如此,了解一下这些差异是有帮助的。BI商业智能看过去,将业务战略建立在从历史数据中收集的见解的基础之上。 BI回答诸如“发生了什么”,“多少”和“多久”等问题。
相比之下,BA使用建模技术来预测未来事件,解决诸如“为什么会发生这种情况”,“如果这些趋势继续下去会怎样”,“接下来会发生什么”以及“可能发生的最佳情况”等问题。
Lisa DellaPorta用这种方式总结:“如果商业智能是对过去进行分析的方式,那么BA可以被称为处理现在和预测未来的方式。”
BI主要课程:
1) 数据挖掘
2) 数据仓库设计与实现
3) 决策支持系统
4) 数据库工具
5) 平衡记分卡和绩效仪表板
6) 预测分析
7) 数据预处理和探索
商务智能课程要求申请人拥有科学,数学,计算机科学,工程或相关领域的学士学位。
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