用数据发现技术完善大数据时代下的商业智能

文章的开始，先根据实际场景抛出几个问题，看看现在的BI商业智能是否可以应对。

1、A公司本月的销售数据报告显示，本月某地区分公司的销售量出现大幅增长。销售总监想要弄明白增长的原因是什么，是否应用到其他地区促进销售？想要找到原因，不仅需要报告上的数据，还需要囊括线下媒体宣传活动和线上营销，社交媒体反馈产生的转换数据。

传统商业智能能否实现？

2、数据来源多了，数据查找起来就困难了，尤其是对于业务人员来说。因此业务人员希望在进行数据查找时可以像网页搜索那样，能够根据关键词搜索到所有类型的数据。

怎样才能既拓展功能，又不不增加业务人员的学习成本负担呢？

3、传统的商业智能分析往往是周而复始地遵循一套分析流程，流程走完，分析结束。这样往往很容易错过新的线索，而且由于传统商业智能分析不涉及定性信息，也就很难揭示出人们隐藏的想法和事件的因果关联。

如何才能完善传统的商业智能。

解决以上三个问题，甲骨文的商务智能总经理钟赞辉给出了答案。那就是将数据发现技术应用于商业智能，对现有存在短缺的商业智能进行改良。

大家都知道，现在是大数据时代，大数据为企业信息化带来的挑战不仅仅是数据量级上，更是数据的种类和结构上。商业智能分析技术是一种敏捷灵活的分析方法，而企业数据发现技术则简化了对多样化信息的访问，无论什么类型的数据，都可以通过“企业数据发现”简便即时地访问，从而打破了企业目前陷入的僵局，为商务分析创造了良好的条件，更加敏捷灵活地进行数据的分析，提供更加准确的管理决策支持。

通过数据发现技术结合商业智能技术，就可以很轻松地解决文章开头提到的那三个问题。因为结合了数据发现技术，则企业就可以很容易访问到包括非结构数据在内的多种数据，并且对这些不同种类的数据进行汇总整合，支持整合搜索。分析思路也不再局限于一系列既定的步骤，而是可以灵活根据需要去进行分析，因为各类信息已经具有其对应的索引，所以分析人员很容易找到数据与数据之间的关联。不仅如此，企业数据发现技术还能够通过充实文本信息，发现非结构化内容中隐藏的深度信息，助力业务部门用户最充分地利用原始文本信息，做出有真正依据的决策。

将企业数据发现技术与商业智能技术相结合是企业信息化建设的一种完善全面的解决方案，帮助企业快速获取多样化数据并且进行敏捷灵活的分析，在市场竞争中快速致胜。

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