商业智能主动帮助企业理解无数的数据点、将众多数据库字段转化为用于推动业务的可行信息。但是，并不是每个BI战略都能如想象中那么成功往往因为没有从高质量的数据入手。 不一致的数据可以有许多形式。你可能有一些数据阶层，就像在威斯敏斯特学院里我们一

在社交网络、移动应用等日趋火热的同时，我们可以看到网络信息的数据量在日益增多，与此同时，网络负载也随之加大，这给予网络运营商及企业信息发展带来一定数据压力。据IDC最新报告预测，到2015年大数据技术与服务市场将达169亿美元，2010年为32亿美元。

副标题#e# 汽车行业的高速成长，也带动了相关业务信息化系统的大规模建设，伴之的则是商业智能及其相关应用的不断发展和壮大。商业智能在汽车行业已存在多年，但一直在主流应用的边缘徘徊，究其原因，有发展阶段的限制，有行业认识的问题，也有企业投入力度

BI（商业智能）在国内已经不是什么新鲜名词，而且和让人云雾缭绕的云计算这一技术不同，大多数企业对于BI的概念解读是基本一致的，即通过数据挖掘与分析，协助商业的决策过程。 然而，虽然BI在国外的应用已经十分广泛，在国内也已经推广了十数年，但目前在

为了集中化管理各系统中分散的信息，加快处理速度，并形成一种能让销售人员做出有效反应的格式，就需要借助BI平台将数据整合到同一位置，方便用户对数据的提取和使用，从而以更具成本效益的方式去创造销售业绩。 完整的客户视图 随着企业的成长，IT系统也

商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。例如商贸型企业，其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等，以及企业所处行业

副标题#e# 众所周知，商业智能BI是指是从系统数据中提取有效的信息，从浩瀚的信息中及时地发现有价值的知识，为企业决策层的思维决策和战略发展提供有力服务，尽量减少管理决策中凭经验、拍脑袋的风险和隐患，从而充分提高企业市场快速反应力与竞争力的软件

副标题#e# 通常情况下在一个BI项目中，会先后经过形成期、不稳定期、规范期和表现期等几个阶段。一般认为不稳定期是一个BI项目的低潮期。在不稳定期这个阶段，由于立

传统数据仓库的性能已无法应付庞大的信息，但是大数据（BIg Data）技术使我们能够访问和使用这些宝贵的、大规模数据集以应对越来越复杂的数据分析和更好的商业决策制定。 大数据明确将被持续下去。Gartner公司的分析师声称信息量每年正以最少59%速度在递增