数据挖掘商业智能（数据挖掘的商业定义）

大数据从数据挖掘、商业智能发展而来

1、我们在看回大数据本身，中国工程院院士倪光南这样认为“大数据从数据挖掘、商业智能（BI）发展而来。”我们从数据量、数据特性、数据来源、应用领域四个方面给商业智能和大数据做个比较，两者还是有着明显区别。

2、商业智能的概念经由Howard Dresner（1989年）的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（Data Warehouse）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

3、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。 商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。

4、商业智能（Business Intelligence，简称BI）是一种通过数据分析和数据挖掘来优化商业决策的过程。拓展知识：商业智能的概念源于现代科技和数据处理能力的发展，尤其是大数据技术的进步，使人们能够更深入地理解数据，并将其转化为有用的商业信息。商业智能主要包含三个主要部分：数据源、数据整合、以及数据分析。

5、从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。扩展信息：大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。

6、随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。数据科学和数据联盟的成立 未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。

数据挖掘与商业智能的捆绑

不用捆绑使用，他们的特点及区别如下 BI目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集+预测的能力，更多的是主动角色。虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。

商务智能指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的各种经营活动提供决策信息。

表格、 多维和数据挖掘是SQL Server Analysis Services 提供用于创建商业智能语义模型的两种方法，还有一种方法是 Power Pivot for SharePoint。可以使用多种方法来实现针对不同业务和用户需求量身定制的建模体验。 “多维”是建立在开放标准基础之上的成熟技术，已由 BI 软件的众多供应商采用，但难以驾驭。

人工智能与数据分析和数据挖掘的联系，更多的是机器学习与深度和数据分析与数据挖掘的关联。0.人工智能人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

商务智能是一整套解决方案，是从各种商业数据中提取有效信息，来辅助商业决策，数据挖掘只是其中一种分析技术手段。

数据挖掘和商业智能有什么区别吗?

1、商务智能依靠针对不断产生、积累的数据的挖掘来得出论据。数据挖掘是商业智能的一个很重要的部分，密不可分，不通过数据挖掘就无所谓商业智能。

2、商务智能是一整套解决方案，是从各种商业数据中提取有效信息，来辅助商业决策，数据挖掘只是其中一种分析技术手段。

3、表格、 多维和数据挖掘是SQL Server Analysis Services 提供用于创建商业智能语义模型的两种方法，还有一种方法是 Power Pivot for SharePoint。可以使用多种方法来实现针对不同业务和用户需求量身定制的建模体验。 “多维”是建立在开放标准基础之上的成熟技术，已由 BI 软件的众多供应商采用，但难以驾驭。

4、数据仓库是商业智能的基础，许多基本报表可以由此生成，但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、 不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子，数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。

5、”数据挖掘是个技术概念，商务智能是商业领域综合利用数据的很宽泛的应用概念。狭义的说商务智能是数据挖掘技术在商业领域的应用。

6、数据分析：一般指对数据进行研究的方法和过程。商业智能：是指将数据分析商业化、信息化，实现商业价值的企业信息化建设过程。所以数据分析包含的内容可以很宽泛，而商业智能则更聚焦于实现商业价值。

BI和数据挖掘的区别是什么?

数据挖掘：数据挖掘看穿你的需求，广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI。但从技术术语上说，数据挖掘（Data Mining）特指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。

数据挖掘：在数据基础上继续挖掘和分析，挖掘更多的是做分析和预测。BI：一般是指商业智能工具，可进行数据分析与展示，BI工具可做一定的挖掘工作。

OLAP侧重于交互性、快速的响应速度及提供数据的多维视图，而DM则注重自动发现隐藏在数据中的模式和有用信息。OLAP的分析结果可以给DM提供分析信息，作为挖掘的依据；DM可以拓展OLAP分析的深度，可以发现OLAP所不能发现的更为复杂、细致的信息。

数据挖掘是从大量的数据中寻找数据相互之间的特性。

商业智能名词解释

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。

智能技术 智能技术（intellectual technology）是利用计算机科学、脑科学、认知科学等方面 的知识对物流信息进行分析处理的技术，物流中主要是人工智能、商业智能、专家系统和智能交通系统等。

移动供应链系统使业务摆脱时间和场所局限，随时随地与公司进行业务平台沟通，有效提高管理效率，推动企业效益增长。数码星辰的移动供应链系统就是一个集3G移动技术、智能移动终端、VPN、 身份认证、地理信息系统（GIS）、Webservice、商业智能等技术于一体的移动供应链产品。

外显的求助关系名词解释如下：根据知识能否清晰地表述和有效的转移，可以把知识分为显性知识（Explicit Knowledge）和隐性知识（Tacit Knowledge）。隐性知识与显性知识的转化关系分析。

商业智能（Business，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。

商务智能也叫商业智能。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。