内含福利|数据仓库，商务智能，深度商务分析傻傻分不清？盘它！

Posted 2021-04-02 大数据技术与数仓

写在前面

在移动计算、物联网、云计算、大数据等一系列新兴技术的支撑下，网络生活、社交媒体、协同创造、虚拟服务等新型应用模式持续拓展着人类创造和利用信息的范围与形式。这些新技术的涌现，使得全球的数据量呈现前所未有的爆发式增长趋势。数据量增长的同时，数据的复杂性也随之增加了，其多样性、价值密度低、实时性的特征日益显著。

在大数据时代，数据已经渗透到了每一个行业和领域，成为了各行各业管理和技术应用的基础。因此，越来越多的企业开始让数据说话，从依靠经验主义的传统管理和决策向基于数据分析的管理和决策过渡，一个数字化管理水平较高的企业，一定是具备数字化生存、数据运营和深度商务分析的核心能力。

围绕数据的应用，催生了许多职业岗位，比如数据仓库开发、BI商务智能、商业数据分析等等。这些名字听起来似乎都很高大上，那么究竟什么是数据仓库，商务智能，深度商务分析呢？本文将盘一盘它们的真实面目。

数据仓库决定了企业数字化管理水平的下限，商务智能与深度商务分析决定了企业数字化管理水平的上限

何谓数据仓库？

在80年代末期有了数据仓库技术与数据挖掘的兴起，建立在数据仓库之上的OLAP工具提供了多维数据分析和决策的能力。近年来，数据仓库与数据挖掘技术在许多行业，尤其是电信、银行、证券、保险、零售和交通，甚至在传统的制造业等领域得到了越来越多的关注。

可以说数据仓库是计算机和数据应用发展到一定阶段的必然产物。如今，信息处理部门的工作重点已不在于简单的数据收集，企业希望能够快速、交互、方便和有效地从海量数据中获取有意义的信息和知识，为企业决策提供科学支持。也就是说，数据仓库的目的是建立一个体系化的数据存储环境，将分析决策所需要的大量数据从传统的操作环境中分离出来，使分散、不一致的操作数据转换成集成、统一的信息。企业内各个部门、各个层次的人员都可以在这个环境下查询和使用其中的数据和信息，进而为决策提供支持，从而获取更大的经济效益。

事务处理及OLTP系统主要解决业务自动化和信息查询的基本需求，是基于业务数据库而实现的。然而在数据资源开发与利用的分析处理层次上，人们要求信息系统具有对多方面数据进行综合性分析的能力，这就要求建立一个面向分析的、集成保存大量历史数据的新型数据管理机制，这一机制就是数据仓库(DW，Data Warehouse)。数据仓库为分析处理提供了数据基础，而分析处理利用多种运算手段，对数据仓库所提供的数据进行面向管理决策的统计、展示和预测。

商务智能VS深度商务分析

商务智能(BI,Business Intelligence)是新的理论、方法、技术发展的产物，是信息科学、管理学、决策科学等学科的交叉领域。商务智能是通过数据挖掘技术从海量数据中发现潜在、新颖和有用的知识，旨在支持组织的管理和决策。商务智能的应用既可以建立在组织中的全面信息化实施框架基础之上，也可以仅针对具体业务问题在局部业务单元和环节上展开。

商务智能无法使我们未卜先知，预测和判断世界上是对大量历史数据和现状信息进行深入分析的基础之上得出来的。商务智能的实现是一个循序渐进的过程，总的来说，需要一次解决有什么、为什么和会怎样三个层面问题，这也分表对应着数据描述、数据分析和决策支持三个过程。

深度商务分析(BA,Business Analytics)是近年来在业界和学界常用的一个概念，也可以称之为深度业务分析。一般来说，深度商务分析是大数据背景下商务智能的概念，所以这两个概念是可以互用的。

商务智能或者深度商务分析过程是一个多步骤的处理过程，一般会分为如下 六个步骤：

• 问题定义：了解相关领域的有关情况、熟悉背景知识，理清用户需求
• 选择数据：根据要求从数据仓库或者数据库中选择并提取相关的数据
• 数据清洗：即数据预处理，主要针对数据进行加工处理，比如数据完整性、一致性等问题、对数据进行降噪处理，对丢失的数据进行填补
• 数据转化：针对所需的研究问题和将要采用的数据挖掘方法，对预处理的数据进行相应的转化
• 数据挖掘：运用机器学习的相关算法，从数据中提取用户所需要的知识
• 知识解释与评估：将发现的知识以用户能了解的方式呈现和解释，根据需求对数据挖掘过程中的某些处理阶段进行评估和优化，直到满足要求

商务智能/深度商务分析的组成人员

通常商务智能/深度商务分析的组织由复合型人才组成，因为商务分析作为一个综合性的工作，需要的专业背景知识非常多，如统计、数据库、计算机软件、机器学习等一些技术知识，同时还需要具备市场营销、金融等领域知识。一般来讲，商务智能/深度商务分析的组成成员应具有的技能应至少覆盖一下九个方面：

• 数据库与数据仓库技能
• 数据处理与编程技能
• 统计学
• 机器学习相关算法
• 行业背景知识
• 数据可视化技能
• 调研和需求分析技能
• 数据调查、整理和收集技能
• 报告、写作和沟通技能

如何学

前面分析了数据仓库、商务智能与深度商务分析之间的关系。可以说数据仓库是实现商务智能/深度商务分析的基础，商务智能/深度商务分析是实现数据仓库价值的基本保障。那么，该如何上手学习商务智能/深度商务分析呢？商业数据分析入门简单，精通却很难，基础知识、数据分析工具、各种软技能缺一不可。正所谓是选择比努力更重要，有的放矢地学习会让结果事半功倍。

下面是福利时间，万门大学开设了《商业数据分析特训班》，20节数据分析 、7节PowerBI、39节Excel报表 、79节Python等。重点是免费！免费！免费！，重要事情讲三遍，赶紧扫码关注领取资料。以下是课程海报：

免费、干货、速来围观，名额有限、先到先得

记得扫码报名哦！

如遇网络问题扫不进去，可以添加老师微信：wanmen2707， 即可免费领取人工智能特训班课程哦~