商業智能和區塊鏈
❶ 商業智能和商業應用系統的持續融合
商業智能和商業應用系統的持續融合
在過去的20年間，商業應用系統和商業智能（BI）發展為相對分開的和獨特的市場。原因有很多。首先，商業應用系統一直未能交付如它們所承諾的那種優質管理信息，所以用戶不得不轉向其他系統和供應商。第二，IT企業將商業項目劃分成碎片的最佳實踐導致在技術上職責之間的邏輯分離。因此，商業應用系統的結果，在很大程度上，成為一種業務處理的系統，只有一小部分利用一些嵌入的分析做為決策的支持。商業智能（BI）基本上成為一種無限制的分析工具箱，相對獨立於商業流程。這使得用戶在已經發生的事情上建立報表，但在某種程度上那是商業流程的一種分離。
這導致了兩個結果：商業智能（BI）在企業經理人員當中的使用滲透率不高，而商業應用系統的分析能力卻帶給這些人越來越多的挫折。高管們不得不依靠數據提取和電子表格的混合來獲取大量信息，他們原以為IT說過可以從商業智能（BI）和商業應用系統中獲取這些信息。隨著分析系統日漸增長的採用，這一狀況正在改變，尤其是績效管理的應用軟體，消除了這些鴻溝，並為商業用戶的需要提供了正確的解決方案。然而，許多IT企業還未意識到這一點，並且繼續延續著商業智能（BI）與商業應用系統之間的分離。
什麼是績效管理，IT是如何互補商業智能（BI）和商業應用系統的？
績效管理的成功不僅僅是提供技術和應用。成功的績效管理體現在它的使用、接納、適用性以及傳遞於企業的各個層面。績效管理的主要目標之一是將經營活動與商業策略連接起來。指標是關鍵，因為，如果指標是精心挑選的，他們就能對戰略目標的成功與否做出合理的權衡。
應用系統，工具和基礎設施是專門用於支持績效管理的技術。盡管有可能會嘗試在沒有技術支持之下實施績效管理 （通過專注於績效管理的方法），但要真正成功地實施績效管理，它必須有一組分析軟體的支持，而這些分析軟體的組合就構成了部分的商業智能（BI）和績效管理策略。大多數的大中型企業是如此的復雜，試著用手動處理的平衡計分卡和電子表格等這樣的方法來管理他們，總是不能有效地將績效管理的理念與直接提升商業流程和嵌入在員工的日常活動中的策略連接起來。
最後，績效管理項目必須觀察企業之外的合作夥伴、供應商、客戶、采購供應商，甚至是市場競爭者。
商業智能（BI）與商業應用系統是如何融合的？
分析應用軟體套裝商業智能（BI）的性能專為某一特定領域或商業問題。分析應用軟體包含預定義的數據和過程中的工作流，和一套預制模型、分析和交付的性能。分析應用軟體可以作為一種可配置的解決方案從不同的供應商那裡購買，也可以由內部的團隊建立（或由咨詢公司第三方建立）。績效管理應用系統是特種的分析應用系統，應該在管理和治理方式上與其他重要的商業流程套餐和事務處理系統（例如，企業資源規劃（ ERP）或客戶關系管理（CRM））相似。這些應用系統有工作流管理的性能可以對管理流進行管理。
所有這些分析應用系統在許多層面為商業用戶增添了價值。他們消除了商業智能（BI）與商業應用系統兩個系統之間的隔閡，因為他們為商業智能（BI）補充了商業的內容，而在商業應用系統中提供了必需的分析能力。績效管理應用系統具有高度的分析屬性，但會以套件的形式出售，並且支持商業流程。所以，從管理和治理的角度來看，他們喜歡「傳統」的商業應用系統更甚於商業智能（BI）。這意味著企業現在必須將兩個「世界」放在一起考慮，而不是把他們當作商業的兩個方面來分別對待。
商業應用系統供應商正在更多地關注「嵌入式分析」，這種分析性能作為他們整體商業應用軟體解決方案的一部分提供給用戶。但是，在商業應用軟體的嵌入上也有不同的程度， 而且高德納公司已發現三種風格鮮明的嵌入：
在查詢點上的嵌入（附帶的流程）：這是一種通用的分析並不只針對任何特定商業流程。他們需要用戶初始化一個分析活動和決定需要採取什麼行動。嵌入很簡單，例如，當它通過門戶網站呈現。比如說： 一個銷售人員在一個單一的查詢角度里，從一個客戶關系管理（CRM）系統上觀察客戶的主數據和從一個財務系統上觀察支付歷史記錄。
在決策點上的嵌入（流程中的人為干預）： 這些分析是針對於一種商業流程而且內容是源自於流程中一個特定的決策點。仍然需要人為的干預來闡明合理的行動。比如說：用戶正在處理一個銷售訂單，分析提供了事務處理過程之內的內容並顯示客戶的付款歷史和其他數據，然後用戶可以決定是暫停訂單還是履行訂單。
在流程中的嵌入（自動化處理）：這些是針對 流程中具體的決策點。分析是嵌入在流程執行應用軟體中，而且系統會自動推薦下一個最佳的行動。理想的情況下，系統會基於企業的目標自動優化決策。
❷ 商務智能BI什麼，和商業智能有什麼區別
商業智能和商務智能嚴格意義上是一個名字，簡稱BI，主要指將數據通BI工具，在數據建模的基礎上，進行各種可視化互動式分析，挖掘數據價值的一整套解決方案，包括ETL、數據倉庫、數據建模、數據科室、自助式分析、報表統計等，例如Wyn BI就指的是一種商業智能軟體和解決方案。
❸ 什麼是AI和BI,商業智能有什麼區別
人工智慧(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。
商業智能（Business Intelligence），英文縮寫為BI。
它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
當時將商業智能定義為一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。
❹ 區塊鏈和人工智慧，哪個行業的開發工程師或架構師會在
Business Intelligence？是指這個嗎？ 商業智能BI架構師就是做BI系統架構的~~~~~~~只能這么解釋了~ 至於薪資拿多少，這個就不一定了~~~20-100萬不等吧！如果說廣義的商業智能的話，做企業級應用的架構師基本都可以算BI架構師吧。。。。。精確定義的BI，這個就比較少了。IBM這樣的大型IT外企有專門的BI架構分析師
❺ 什麼是AI,叫人工智慧,和BI,商業智能有什麼區別
現在都已經是DI數據智能時代了，傳統商業和智能商業的本質區別可以用一個字來概括：「活的閉環」。數據是「活」的，用戶的每一次行為都轉化為新的數據匯入數據的大海，而每一個新數據的匯入都實時引發各個數據集的連鎖反應；演算法是「活」的，用戶對產品、服務的每一次體驗，都成為演算法迭代成長的養分，使演算法越來越聰明地反映商業本質；反饋閉環是「活」的，在其中， 產品在迭代，數據在流動，演算法在成長；最終，我們所熟悉的工業時代的機械邏輯——預先設定一切——將被徹底顛覆，取而代之的將會是一個全新的商業生態系統和商業形態。
❻ 什麼是AI，叫人工智慧，和BI，商業智能有什麼區別
人工智慧(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。有個電影就叫人工智慧
❼ 傳統商業智能和未來商業智能的區別
傳統商業智能以報表為主（例如：皕傑報表），注重表格樣式、數據對照等，未來商業智能更注重數據可視化、數據洞察
❽ AI（人工智慧）和BI（商業智能）各有哪些優缺點
BI目前實現的是收集數據，提供反饋，輔助決策的能力，以數據為基礎的，面向數據管理和分析，屬被動角色。而AI則輔以大數據，演算法等得到更有價值的信息，實現收集+預測的能力，更多的是主動角色。
雖然AI的應用范圍非常廣，但結合BI現仍是處理結構化的數據。而此處二者的交集在於機器學習和數據挖掘，但又略有不同。AI的機器學習強調演算法，BI的數據挖掘還包括對數據的管理，演算法選擇上也較為簡單，沒有神經網路和深度學習等復雜AI演算法。
未來,AI與BI的區別在於BI負責梳理生產關系，AI是先進生產力。那麼AI+BI模式通過將AI嵌入BI，構建基於AI的BI平台，利用AI的智能讓BI系統能夠解決更復雜的業務場景，產出更精準的分析結果，從而使決策更為科學和准確。
對於結構化的數據，BI系統可應用機器學習演算法，得到更精確的分析結果。例如上文提到的總結用戶畫像，分析人群行為數據，得到千人千面，實現精準營銷的結果。還有金融領域的風險監測，AI+BI的模式可以分析出金融風險和其他指標、行為之間的內在聯系，預測更為准確。
對於非結構化的數據，BI可以應用圖像處理、語音工程和文本分析等AI技術，智能化地處理復雜業務場景。如語音轉文字，錄入數據及產出想要的報表等。
業務場景除了在 IT 信息化基礎比較扎實的行業，也會在深度場景化的細分領域，且這些領域不具備通用性。也可理解為解決方案不具備復用性。這個時候通過AI完成一些演算法匹配，根據匹配的結果來驅動業務執行。