在财务审计应用中,基于数据仓库的OLAP应用可以使审计人员站在一定高度把握总体,从观察趋势、选择重点,到运用钻取、掌握明细,直至发现线索、引导延伸,实施一系列审计办法。
受到新技术优势的吸引,许多商业智能(BI)主管都开始考虑部署最新工具,希望实现分散数据的高效整合和管理。
W.H.Inmon是这样对数据仓库定义的“数据仓库是面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合,用于管理决策指定过程”。
对BI应用研究的重点在于对各个应用领域所面临的决策问题的分析。根据对各类问题的解决方式和解决方案来决定商业智能系统应该提供的功能以及具体实现方法。
商业智能就是将智能计算技术应用于传统商业领域,将企业现有的数据转化为知识,从而提高数据分析能力,优化业务过程,提高企业在市场中的竞争力。
到目前为止,关于商业智能还没有一个准确的定义。一般认为,商业智能是一类由数据仓库(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。
当前,尽管商业智能已经在许多企业得到广泛应用,但是商业智能应用依然存在一个比较突出问题,那就是大量的数据仓库中的非结构数据含有地理信息......
在数据分析与商业智能分析中应用云计算技术,能提高数据分析的效率,让企业更加能适应快速变化的市场,为快速推出新的产品提供数据依据,但是云计算也存在一些难点和风险。
商业智能是一个包含信息管理基础架构的平台,通过分析应用为企业的商业策略和绩效管理提供支持,并可以对人员和流程进行一定的管控。
企业信息化进展到一定程度,数据量激增,面对海量数据,人们感慨数据丰富,信息贫乏。许多国内外企业纷纷决定采用商业智能技术解决出现的问题,从而提高企业的信息化水平。