在大數據時代，你會聽到很多術語被拋出。其中最常用的三個是 "商業智能"、"數據倉庫 "和 "數據分析"。不過，你可能會好奇，這三個概念之間有什么區別，所以我們來看看。

商業智能(BI)

商業智能與榜單上其他兩個的不同之處在于展示的理念。商業智能主要是關于如何將你從使用分析中形成的洞察力產生行動。BI工具包括以下項目：

• 圖形和圖表
• 書面報告
• 電子表格
• 儀表盤
• 演示文稿
• 會議上分享的見解

簡單地說，商業智能就是最終產品。

在事情的流程中，商業智能與數據倉庫和分析系統有很大的互動。信息可以從倉庫輸入到分析軟件包中。然后，它從分析軟件中出來，又被路由到存儲中，同時也進入BI中。一旦BI產品被創建，信息又可以再次反饋到數據存儲和倉儲中。

值得注意的是，商業智能不一定是傳統意義上的成品。例如，一家服裝零售商的BI儀表盤可能包括來自社交媒體、海外買家、庫存、店鋪銷售、焦點小組訪談和時裝秀的最新趨勢分析數據。半小時后再來看儀表盤，你可能會看到不同的信息顯示，因為趨勢在這個時間段內發生了變化。然后常見的BI工具有： 

數據倉庫

這有時與存儲歸為一類，但許多組織將兩者區分開來。區別主要是關于存儲時間非常長的數據，倉儲和存儲為立即使用的數據。不過有些組織并沒有做出這種區分。倉儲可以發生在流程的任何一步。數據在獲得后立即入庫，以便為分析目的重新掃描原始資料。這是一個很好的保護措施，防止數據被流程篡改，導致原始信息可能無法恢復。

數據也會在項目中間進行倉儲。例如，可能會在進行了幾次分析程序運行后進行倉儲。這樣可以確保分析程序的結果被收納起來，以備再次需要參考。同時也避免了商業智能包中可能出現的亂碼問題。

最后，數據在進入被用作商業智能的承諾之地后，往往會被儲存起來。報告、圖表、儀表盤和電子表格的日常狀態都可能進入倉庫，用于永久記錄保存、法律、歷史和審計目的。

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數據分析

對許多人來說，分析是這個行業的性感部分。這就是將統計方法和計算機編程技術結合起來研究數據并得出可能的見解。大部分工具集來自統計界，應用于數據的常用方法包括：

• 線性回歸
• 貝葉斯分析
• 頻率研究
• 網絡分析
• 假設檢驗
• 聚類
• 相關性

進行分析往往涉及大量的準備工作。可能必須對數據進行適當的格式化，以便于機器閱讀。還必須對數據進行過濾，以消除重復、錯誤和其他麻煩的缺陷。所有這些工作都必須進行，以盡可能地保持數據的完整性。

在分析完成后，在將所有東西送入倉庫和BI包之前，還有更多的工作需要處理。應該進行進一步的分析來驗證數據。數據科學家通常會保留一部分數據集用于比較。如果分析結果與真實世界的數據之間存在根本性的偏差，可以將其作為回到實驗室的線索，找出分析工作中的問題所在。在進入BI階段之前，還可以考慮是否值得探索不同形式的分析。

結論

在現代世界中，與數據打交道遠不是一個動作，甚至不是一組動作。組織現在將這個過程分解成許多部分，因為在這個過程中會有許多責任。勝任的數據倉庫方法可以確保信息不會丟失。嫻熟的分析會盡量避免社會和統計偏差、過度擬合和欠擬合、重復性故障和自我參考等問題。良好的商業智能使用可以確保信息進入決策者手中，并為數據驅動的文化提供動力。

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