商业智能和区块链
❶ 商业智能和商业应用系统的持续融合
商业智能和商业应用系统的持续融合
在过去的20年间，商业应用系统和商业智能（BI）发展为相对分开的和独特的市场。原因有很多。首先，商业应用系统一直未能交付如它们所承诺的那种优质管理信息，所以用户不得不转向其他系统和供应商。第二，IT企业将商业项目划分成碎片的最佳实践导致在技术上职责之间的逻辑分离。因此，商业应用系统的结果，在很大程度上，成为一种业务处理的系统，只有一小部分利用一些嵌入的分析做为决策的支持。商业智能（BI）基本上成为一种无限制的分析工具箱，相对独立于商业流程。这使得用户在已经发生的事情上建立报表，但在某种程度上那是商业流程的一种分离。
这导致了两个结果：商业智能（BI）在企业经理人员当中的使用渗透率不高，而商业应用系统的分析能力却带给这些人越来越多的挫折。高管们不得不依靠数据提取和电子表格的混合来获取大量信息，他们原以为IT说过可以从商业智能（BI）和商业应用系统中获取这些信息。随着分析系统日渐增长的采用，这一状况正在改变，尤其是绩效管理的应用软件，消除了这些鸿沟，并为商业用户的需要提供了正确的解决方案。然而，许多IT企业还未意识到这一点，并且继续延续着商业智能（BI）与商业应用系统之间的分离。
什么是绩效管理，IT是如何互补商业智能（BI）和商业应用系统的？
绩效管理的成功不仅仅是提供技术和应用。成功的绩效管理体现在它的使用、接纳、适用性以及传递于企业的各个层面。绩效管理的主要目标之一是将经营活动与商业策略连接起来。指标是关键，因为，如果指标是精心挑选的，他们就能对战略目标的成功与否做出合理的权衡。
应用系统，工具和基础设施是专门用于支持绩效管理的技术。尽管有可能会尝试在没有技术支持之下实施绩效管理 （通过专注于绩效管理的方法），但要真正成功地实施绩效管理，它必须有一组分析软件的支持，而这些分析软件的组合就构成了部分的商业智能（BI）和绩效管理策略。大多数的大中型企业是如此的复杂，试着用手动处理的平衡计分卡和电子表格等这样的方法来管理他们，总是不能有效地将绩效管理的理念与直接提升商业流程和嵌入在员工的日常活动中的策略连接起来。
最后，绩效管理项目必须观察企业之外的合作伙伴、供应商、客户、采购供应商，甚至是市场竞争者。
商业智能（BI）与商业应用系统是如何融合的？
分析应用软件套装商业智能（BI）的性能专为某一特定领域或商业问题。分析应用软件包含预定义的数据和过程中的工作流，和一套预制模型、分析和交付的性能。分析应用软件可以作为一种可配置的解决方案从不同的供应商那里购买，也可以由内部的团队建立（或由咨询公司第三方建立）。绩效管理应用系统是特种的分析应用系统，应该在管理和治理方式上与其他重要的商业流程套餐和事务处理系统（例如，企业资源规划（ ERP）或客户关系管理（CRM））相似。这些应用系统有工作流管理的性能可以对管理流进行管理。
所有这些分析应用系统在许多层面为商业用户增添了价值。他们消除了商业智能（BI）与商业应用系统两个系统之间的隔阂，因为他们为商业智能（BI）补充了商业的内容，而在商业应用系统中提供了必需的分析能力。绩效管理应用系统具有高度的分析属性，但会以套件的形式出售，并且支持商业流程。所以，从管理和治理的角度来看，他们喜欢“传统”的商业应用系统更甚于商业智能（BI）。这意味着企业现在必须将两个“世界”放在一起考虑，而不是把他们当作商业的两个方面来分别对待。
商业应用系统供应商正在更多地关注“嵌入式分析”，这种分析性能作为他们整体商业应用软件解决方案的一部分提供给用户。但是，在商业应用软件的嵌入上也有不同的程度， 而且高德纳公司已发现三种风格鲜明的嵌入：
在查询点上的嵌入（附带的流程）：这是一种通用的分析并不只针对任何特定商业流程。他们需要用户初始化一个分析活动和决定需要采取什么行动。嵌入很简单，例如，当它通过门户网站呈现。比如说： 一个销售人员在一个单一的查询角度里，从一个客户关系管理（CRM）系统上观察客户的主数据和从一个财务系统上观察支付历史记录。
在决策点上的嵌入（流程中的人为干预）： 这些分析是针对于一种商业流程而且内容是源自于流程中一个特定的决策点。仍然需要人为的干预来阐明合理的行动。比如说：用户正在处理一个销售订单，分析提供了事务处理过程之内的内容并显示客户的付款历史和其他数据，然后用户可以决定是暂停订单还是履行订单。
在流程中的嵌入（自动化处理）：这些是针对 流程中具体的决策点。分析是嵌入在流程执行应用软件中，而且系统会自动推荐下一个最佳的行动。理想的情况下，系统会基于企业的目标自动优化决策。
❷ 商务智能BI什么，和商业智能有什么区别
商业智能和商务智能严格意义上是一个名字，简称BI，主要指将数据通BI工具，在数据建模的基础上，进行各种可视化交互式分析，挖掘数据价值的一整套解决方案，包括ETL、数据仓库、数据建模、数据科室、自助式分析、报表统计等，例如Wyn BI就指的是一种商业智能软件和解决方案。
❸ 什么是AI和BI,商业智能有什么区别
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。
商业智能（Business Intelligence），英文缩写为BI。
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。
当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、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。
❹ 区块链和人工智能，哪个行业的开发工程师或架构师会在
Business Intelligence？是指这个吗？ 商业智能BI架构师就是做BI系统架构的~~~~~~~只能这么解释了~ 至于薪资拿多少，这个就不一定了~~~20-100万不等吧！如果说广义的商业智能的话，做企业级应用的架构师基本都可以算BI架构师吧。。。。。精确定义的BI，这个就比较少了。IBM这样的大型IT外企有专门的BI架构分析师
❺ 什么是AI,叫人工智能,和BI,商业智能有什么区别
现在都已经是DI数据智能时代了，传统商业和智能商业的本质区别可以用一个字来概括：“活的闭环”。数据是“活”的，用户的每一次行为都转化为新的数据汇入数据的大海，而每一个新数据的汇入都实时引发各个数据集的连锁反应；算法是“活”的，用户对产品、服务的每一次体验，都成为算法迭代成长的养分，使算法越来越聪明地反映商业本质；反馈闭环是“活”的，在其中， 产品在迭代，数据在流动，算法在成长；最终，我们所熟悉的工业时代的机械逻辑——预先设定一切——将被彻底颠覆，取而代之的将会是一个全新的商业生态系统和商业形态。
❻ 什么是AI，叫人工智能，和BI，商业智能有什么区别
人工智能(Artificial Intelligence) ，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。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。有个电影就叫人工智能
❼ 传统商业智能和未来商业智能的区别
传统商业智能以报表为主（例如：皕杰报表），注重表格样式、数据对照等，未来商业智能更注重数据可视化、数据洞察
❽ AI（人工智能）和BI（商业智能）各有哪些优缺点
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。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调算法，BI的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。
未来,AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。
对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像，分析人群行为数据，得到千人千面，实现精准营销的结果。还有金融领域的风险监测，AI+BI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系，预测更为准确。
对于非结构化的数据，BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。
业务场景除了在 IT 信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。