⑴ 智慧商業，如何通過大數據分析實現商業價值

通過全面來的顧客大數據分析，可定製化源的商業BI，能夠充分挖掘商場顧客大數據的商業價值。系統通過Wi-Fi設備採集用戶信息，通過私有雲或者公有雲展現顧客線下各種行為，並結合顧客上網行為，能夠做出更加個性化的針對性營銷策略。例如，銳捷做的北京大柵欄商業街，憑借更精確的店鋪關聯分析，可以有效地幫助商場管理員管理店鋪；通過客流軌跡的分析，能夠在沿路擺放合適的廣告牌等。

⑵ 有哪位知道大數據和商業智能的區別是什麼，幫忙給我說一下。

大數據具有4V特徵，大量，多變，非結構化，而商業智能一般是處理企業內部的業務回問題，是關系型數據答庫。
不過說到商業智能的話，國內有幾家廠商做的不錯，帆軟finebi是我們現在用的。你可以試用一下，體會或許更深

⑶ 大數據 商業智能兩者有什麼關系

大數據包括兩部分：數據的存儲，數據的利用。數據的存儲，相比以前的「關系型資料庫」，只是數據量大了，數據格式豐富了，存儲方式不同了。數據的利用，相比「商業智能", 同樣是對數據的分析利用，只是由於數據豐富了，所以應用前景更大了。從本質上講，沒有太大區別。

⑷ 物聯網，大數據與智慧城市三者有何關系

大數據是信息化社會無形的生產資料，其概念被社會各界不斷演繹出多種版本，但關於大數據、物聯網、智慧城市三者之間的關系，很多人不甚明了。對此，同方物聯網產業應用本部技術總監趙英，對此做出了詳細的解讀。大數據、物聯網、智慧城市三者之間的關系簡單來說就是：大數據的發展源於物聯網技術的應用，並用於支撐智慧城市的發展。物聯網技術作為互聯網應用的拓展，正處於大發展階段。物聯網是智慧城市的基礎，但智慧城市的范疇相比物聯網而言更為廣泛;智慧城市的衡量指標由大數據來體現，大數據促進智慧城市的發展;物聯網是大數據產生的催化劑，大數據源於於物聯網應用。
中國已步入大數據時代
有人說大數據來了，但只是在美國而不是中國。專做政府數據管理的同方對此的看法是：中國對大數據的理解普遍還不那麼深入或者與美國的理解有所不同，但不能否認的是，中國已經步入大數據時代。現在中國的很多部委都已經在研究大數據、運用大數據。美國將大數據提升為國家戰略，中國還沒有明確提出，但已經把大數據上升為與國防一樣的高度，多部委還聯合發布了鼓勵措施。我國政府對大數據的敏感度快速提高，並正在採取措施。所以說，中國已經步入大數據時代，這種重視是由政府層面自上而下進行普及的，可能還未普及到普通百姓層面，但各級政府已經有了高度重視。鄔賀銓院士也曾表示：「我國將產生全球最大量的數據，要重視大數據的開發利用和管理。」
大數據的關鍵在於分享。我國智慧城市發展的一個瓶頸在於信息孤島效應，各政府部門間不願公開、分項數據，這就造成數據之間的割裂，無法產生數據的深度價值。關於這一問題，一些政府部門也有清醒的認識，開始尋求解決方案，這是受自身的需求驅動的。比如，一些政府部門原來不願分享自己的數據，但現在開始尋求數據交換夥伴，因為他們逐漸意識到單一的數據是沒法發揮最大效能的，部門之間相互交換數據已經成為一種發展趨勢。同時，隨著各方面的發展及政策的推進，很多以前不公開的數據也逐漸公開了，這對大數據的發展都是有力的支持。
物聯網技術推進大數據發展物聯網對大數據的意義方面，趙英舉了個例子來說明物聯網技術對大數據的推進。去年北京7.21暴雨之後，政府採取了很多解決措施，很重要的一個體現是，北京市科委很快就立了專項基金去給受災的房山和門頭溝這兩個區進行應急管理能力的提升以及信息化的建設。同方參與了門頭溝的項目，幫助門頭溝提升預警能力。同方對門頭溝原來的應急平台進行了改造和提升。比如對水位的監測，在有些重點立交橋下安裝水位計，水位到一定程度會發生預警，相關部門就可以據此採取一些措施，這就是物聯網技術的應用。
物聯網技術跟大數據什麼關系?當水位計的點增多後，就會收集到更多的數據，這樣更便於發現一些規律並發出預警，這是採用大數據的技術手段自然而然就能做的事情。在點位數少的情況下，數據量不夠大，只能解決一部分問題。所以說，正因為有了物聯網，大數據布的點越來越多，自然而然就要會去分析實時數據。數據的挖掘，原本是對於歷史數據的挖掘，現在對於實時數據的挖掘也是一種趨勢，說明物聯網的技術在推進著大數據相關技術的發展。
大數據支撐智慧城市的發展城市運行體征是通過數據進行量化表現出來的，但這些數據散亂在政府的各個部門中，同方的職責是收集各部門有關城市運行體征的數據，幫助城市管理者進行數據匯總、分析，最終對城市體征的量化形態即各類數據進行管理，供政府管理者使用。
政府部門做的每一個決策都需要長期的調研，調研的資料來源於政府部門運行、城市運行的長期積累。政府信息化的高速發展已使政府產生了幾百TB的數據。但數據本身沒有任何意義，只有經過一定的系統分析之後，才能發揮數據的價值。智慧城市的每一個細節都會產生龐大的數據，同
時，智慧城市的運行基礎也來源於對大數據的深度分析。
大數據的表面是一系列靜態的數據堆砌，但其實質是對數據進行復雜的分析之後得出一系列規律的動態過程。政府部門本身沒有去做這樣的事，這就需要企業對其進行支撐，同方看到了大數據對城市運行的重要意義，選擇政府作為突破口，是形勢發展的要求，也是同方大數據的獨特之處。值得說明的是，同方大數據不參與政府決策，只是為政府決策提供數據支持。用數據的直觀形式展現業務之間的關系，用數據表現城市發展變化和趨勢，分析總結出城市存在的問題，為政府部門的決策提供輔助。
城市運行體征的管理也需要大數據的推動。大數據在反映城市運行體征的時候，並不需要了解城市部門的主要業務及運作流程，單純從數據的角度出發，通過計算機軟體分析之後，數據就能得出一些規律，不關乎業務，不關乎結果，但能完全反映出數據之間的關聯性。從大數據的角度出發，驅動城市運行體征發展，是一個可以在決策前段刨出人力的純計算機運作模式，這樣的好處是運作的量化和規范化。
對於大數據、物聯網與智慧城市的發展，中國信息技術權威專家――國務院物聯網領導小組組長、中國工程院鄔賀銓院士曾有一個很深奧的表述：從物聯網到大數據再到智慧城市，是「格物致知」的過程，通過分析決策達到「知行合一」。
智慧城市惠及每個人大數據驅動下的智慧城市，關乎每個人的生活。最普遍的例子就是天氣預報，以前的天氣預報只會預測一下天氣，但現今的天氣預報會告訴公眾更多的信息，如氣象指數、空氣污染指數、穿衣指數、驅車安全指數等，甚至是否有利於運動，對發型及妝容的影響都有說明。這是能讓普通百姓切身體會的智慧生活，未來，教育、交通等關乎人們衣食住行的方方面面都會變得智慧起來。教育方面，我們可以看看美國的做法，美國每個大學都會將升學率、就業率、畢業生的年薪水平等如實展示，這對學生選擇學校專業等是很有利的數據支持。交通方面，怎樣暢通城市交通，怎樣尋找停車位，選擇哪種交通方式更便利安全等，都是智慧城市的未來狀態。
當提到智慧城市的未來發展時，趙英表示：智慧城市來源於智慧決策，智慧決策來源於人的智慧。當每個人都很智慧的時候，一個城市也會變得智慧起來。

⑸ 智慧商場，如何通過大數據分析實現商業價值

大數據分抄析的前提是要有數據來源，俊竹客流統計對商場進出客流進行實時統計，通過對採集的數據分析實現的商業價值有

  1. 根據客流統計數據分析，對商鋪的定位及招商方面提供了參考價值

  2. 根據不同時段和不同區域客流數據信息對比分析，從而提高了管理人員的工作效率。

  3. 從各個區域的吸引率及繁忙度效果，來對鋪位進行合理分布，從而提高銷售量

  4. 評估商場服務質量等。

⑹ 矩陣魔方如何利用大數據對促進智慧商業的發展有用嗎

矩陣魔方大數據技術是矩陣魔方智慧商業整體解決方案的重要板塊。隨著大數據與商業經營的快速深度融合發展，現代商業日益變得智慧、高效和便捷。
矩陣魔方大數據技術的實質是以融合支付業務為支撐，在商業交易過程中沉澱包含商品數據、消費數據、用戶數據在內的交易大數據，並對其進行挖掘分析，找到真正能支持改善商業經營的要素。藉助這些要素，矩陣魔方將革新商業模式及管理手段，提高社會整體效能。
智慧時代來臨，旅遊的管理、營銷和服務也將進入智慧化階段，而這需要在整個環節掌握最准確和最完整的的信息，這些都要大數據來支撐。沒有信息化就沒有現代化，沒有大數據也就沒有智慧旅遊。

⑺ 大數據和人工智慧正在改變商業世界八大方式

大數據和人工智慧正在改變商業世界八大方式
如果你像許多其他人一樣，想知道大數據和人工智慧對商業的好處到底是什麼，那麼你就是在正確的地方。
01.改進商業智能
由於商業智能，分析業務變得更容易，更有效。使商業智能成為可能的數據工具集是大數據。在引入大數據之前，商業智能有限。但是，現在，商業智能被認為是合法的職業。
事實上，許多公司和企業通過聘請商業情報專家來利用這一新的信息湧入。這是為了幫助他們的公司更上一層樓。
2.了解，定位和服務客戶
在大數據應用方面，這是最知名的領域之一。主要關注點是使用大數據來了解客戶，以及他們的偏好和行為。
通過實施大數據（以及僱用大數據專家），公司現在可以通過文本分析，瀏覽器日誌和社交媒體數據擴展其傳統數據集，從而更全面地了解其客戶。
這里的主要目標是創建預測模型。
3.改變社交媒體的使用方式
AI影響商業世界的主要方式之一是通過社交媒體。在未來幾個月和幾年中，毫無疑問，實時定位的個性化內容將會增加。所有這些都是增加銷售機會的最終目標。
這是可能的，因為AI可以使用有效的行為定位方法。AI的能力就是一個例子。由於啟用了營銷堆棧，AI可以有效且准確地確定任何平台上的某人何時開始搜索新的客戶關系管理（CRM）軟體。有了這些信息，企業可以自動響應，提供更好的購買體驗。
4.客戶響應產品的介紹
大數據不僅可以通過積極主動地改善客戶服務，而且還允許公司製作客戶響應產品。現在，產品設計專注於以前所未有的方式滿足客戶的需求。
而不是依靠客戶告訴企業他們想要從產品中得到什麼，數據分析可以用來預測產品的需求。
由於大數據，公司可以通過購買習慣，調查甚至客戶的案例場景來收集信息，從而確定未來產品應該做什麼和看起來像什麼。
5.提高欺詐預防能力
那些已成為專業「欺詐者」的人已經在現代數字世界中提升了他們的游戲。雖然這是事實，但由AI提供支持的欺詐檢測工具的功能可以幫助企業抵禦這些復雜的欺詐計劃。
這要歸功於利用視頻識別，自然語言處理，語音識別，機器學習引擎和自動化的企業。
6.效率的提高
工業工程師是可以使流程更高效的專業人員。他們明白，沒有大數據，效率的提高幾乎是不可能的。
如今，大數據提供了有關每個流程和產品的豐富信息。那些知道如何使用它的人理解豐富的數據正在講述一個故事，而智能企業正在傾聽。
工程師們還使用大數據來尋找使流程更有效運行的方法。對大數據的分析也適用於約束理論。對於大數據，現在更容易識別約束。一旦被識別，就可以快速確定約束是否具有約束力以及如何約束。
通過發現和刪除約束，業務可以看到吞吐量和性能的大幅提升。大數據有助於找到所有這些答案。
7.啟用持續客戶支持
現在，聊天機器人很常見且能夠提供全天候客戶支持，企業可以利用其CRM系統中收集的數據。這使他們能夠獲得更有價值的客戶見解。
當充分發揮其潛力時，數據可以幫助優化多個接觸點，包括聊天機器人交互性，以及創建充滿客戶數據的反饋循環。
這意味著AI可幫助企業創造最終的客戶體驗。這一切都歸功於收集，分析和使用的必不可少的客戶數據。
8.降低成本
利用大數據，企業可以使用可用信息來降低成本。怎麼樣？通過發現趨勢和預測行業內的未來事件。
了解何時可能發生某些事情有助於改進規劃和預測。負責規劃的人現在知道何時生產和生產多少。他們可以預測在給定時間需要多少庫存，確保客戶滿意度而不會產生過多的成本。
畢竟，維護庫存非常昂貴。企業不僅要承擔運輸成本，還要將資金用於不必要的庫存。
通過大數據分析，可以預測銷售何時發生以及何時需要生產。
更深入的分析甚至可以顯示企業何時購買庫存的理想時間以及需要保留多少庫存。
大數據和人工智慧：商業的未來
如果您想幫助您的企業實現更多目標，那麼擁抱大數據和AI是必須的。
事實上，不久之後，那些未能接受這項新技術的企業將被拋在後面。

⑻ 大數據和BI商業智能有何區別有何相關

大數據 ≠BI商業智能，大數據也不是傳統商業智能的簡單升級。
1、大數據和BI兩者的區別
BI(BusinessIntelligence)即商業智能，它是企業數據化管理的一整套的方案，用來將企業中現有的數據進行有效的整合，快速准確的提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策，解決的是管理運營戰略的問題。
大數據(Big

Data)是指在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據側重於解決某一類問題的方法，比如全網用戶畫像，對網路、感測器等非結構化海量數據的分析。
不管定義如何不同，大數據與傳統BI是社會發展到不同階段的產物，大數據對於傳統BI，既有繼承，也有發展，從"道"的角度講，BI與大數據區別在於前者更傾向於決策，對事實描述更多是基於群體共性，幫助決策者掌握宏觀統計趨勢，適合經營運營指標支撐類問題，大數據則內涵更廣，傾向於刻畫個體，更多的在於個性化的決策。
當然純粹從思想的角度講，兩者在概念上是可以實現統一的，都遵循數據-信息-知識-智慧這個脈絡，甚至在更高的層次，兩者也是可以統一的。
大數據不是空口說說，它的第一要務就是解決業務問題，大數據一定程度上就是用全新的數據技術手段來拓展和優化業務，傳統企業需要聚集一撥人來研究這個問題，需要有人專門研究和探索。如果對外，想清楚新的商業模式，如果對內，想清楚在哪個場景，可以用大數據的手段提升效率。
當前大數據可以產生價值的地方，從行業的角度看，金融、銀行、互聯網、醫療、科研都有廣闊的前景。從領域的角度看，廣告、營銷、風控、供應鏈都是大數據發揮價值的地方，對於特定企業，比如電信運營商，大數據也可以在網路優化等方面提供新方法。
並不是每個企業都需要打造自己的大數據平台，需要考慮到企業的信息化水平和各項成本，量力而行吧，可以自行研發 ，比如BAT;也可以選型采購，比如傳統大企業；中小型企業也可以租用，比如用阿里雲和AWS。
就事實來講，BI的應用是遠遠大於大數據應用的，有其通用的道理。大數據相對於傳統BI，也不僅僅是簡單的PLUS的關系，它涉及了思想、工具和人員深層次的變革，BI人員既不要一提大數據，就嗤之以鼻，認為它是新包裝的馬甲，其實就那麼回事;也不需妄自菲薄，以為搞大數據就那麼高大上，它的確是BI大多數思想的傳承。

⑼ 商業智能與大數據之間的差異可以從哪幾個方面體現

商業智能的概念於年最早由加特納集團（Gartner Group）提出，加特納集團將商業智能定義為：商業智能描述了一系列的概念和方法，通過應用基於事實的支持系統來輔助商業決策的制定。商業智能技術提供使企業迅速分析數據的技術和方法，包括收集、管理和分析數據，將這些數據轉化為有用的信息，然後分發到企業各處。
商業智能又名商務智能，英文為Business Intelligence，簡寫為BI。
商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商等來自企業所處行業和競爭對手的數據以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策，既可以是操作層的，也可以是戰術層和戰略層的決策。為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、聯機分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什麼新技術，它只是數據倉庫、OLAP和數據挖掘等技術的綜合運用。
可以認為，商業智能是對商業信息的搜集、管理和分析過程，目的是使企業的各級決策者獲得知識或洞察力（insight），促使他們做出對企業更有利的決策。商業智能一般由數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成。商業智能的實現涉及到軟體、硬體、咨詢服務及應用，其基本體系結構包括數據倉庫、聯機分析處理和數據挖掘三個部分。
因此，把商業智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理，以保證數據的正確性，然後經過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合並到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變為輔助決策的知識），最後將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。
提供商業智能解決方案的著名IT廠商包括微軟、IBM、Oracle、SAP、Informatica、Microstrategy、SAS、Royalsoft等。