由 Sisense 委托并由哈里斯民意调查在产品决策者中进行的一项名为 “商业智能格局”的新研究强调，向客户提供数据和分析的公司具有竞争优势，并从增加收入和忠诚度中获益。几乎所有决策者 (94%) 都.

我们的感官感知到的一切都是数据，尽管它存储在我们颅内潮湿的东西中还有一些不足之处。把它写下来更可靠一点，尤其是当我们在电脑上写下来的时候。当这些笔记组织良好时，我们称它们为数据。 人类的记忆是一个漏桶.

数据分析，尽管您可能将其称为数据挖掘或描述性统计或探索性数据分析 (EDA) 或商业智能 (BI) 或知识发现 (KD)，具体取决于会话上下文和您在其中闲逛的人群你印象深刻的岁月。这到底是怎么回事？分.

数据分析师查找事实并为您提供灵感，同时试图在此过程中尽可能少地浪费自己的时间（以及您的时间！）。为了获得最佳的灵感回报，他们必须掌握许多不同形式的速度，包括： 获取有希望且相关的数据的速度。（领域知识.

本文灵感来自于谷歌首席决策科学家：Cassie Kozyrkov（决策智能的先驱）. 1. 什么是决策智能？谷歌的首席决策科学家Cassie Kozyrkov将决策智能描述为一门涉及在选项之间进行选择.

商业智能 (BI) 是一个流行词，只要公司试图使用数据来获得竞争优势，它就一直存在。Forrester 表示，这是一个超过 200 亿美元的市场，同比增长近 10%。 根据 Gartner的说法，BI.

业务应用程序、数据集成、数据管理、数据仓库和机器学习都有一个通用且必不可少的组件：数据模型。几乎每个关键业务解决方案都基于数据模型。可能是在线交易和销售点、金融、产品和客户管理、商业智能或物联网领域，.

随着商业智能市场的激烈竞争，为您的项目选择最佳选项可能具有挑战性。有很多选择，尽管一些工具在关键领域表现出色，但没有明确的赢家通吃。要找到最合适的方案，您必须明确您的需求并确定项目目标。你可能会问自己.

每个行业都非常清楚数字化转型时代最热门的术语之一，即商业智能。由于效率和生产力的提高，拥有 BI 的企业正在增加收入。这都是因为BI 对自动化的价值。商业智能的五个好处： 更快地提供信息：集成 BI .

AI 和 BI 的世界在分析连续体中占据不同的位置，最常通过描述性分析、预测性分析和规范性分析等概念来理解：用户可以利用描述性分析和 BI 工具来探索过去发生的事情；而预测分析则利用在现实世界数据上训.

公司组织使用各种BI工具来分析结构化数据。这些工具用于临时分析，以及对于决策至关重要的仪表板和报告。随着BI和数据管理工具的发展，分析师已经能够在其工具箱中添加高级分析（甚至是机器学习）。在本文中，我.

Druid是数据分析公司Metamarket自己使用的大数据分析工具，现在被分享到开源社区，他们相信它的潜力远远超过他们自己公司，也就是如同自己孩子长大后需要放手放飞一样。Druid每核每秒扫描速度是.