大数据在辅助商业的决策 解释一下，公司的BI指的是什么？

大数据在政府中的应用举例？ 对于大数据很感兴趣，但是一直都是听说商业上的大数据应用，所以我很想知道政府是如何应用大数据的。利用大数据进行决策，是否有效可行？ 近日来，大数据异常火热，虽然这是一个旧话重提的概念，但是 netflix 的《纸牌屋》持续走高，似乎也侧面…管理学中有数据颗粒度这一概念吗？其具体的含义是什么？ 数据颗粒度主要针对指标数据的计算范围，如人口这个数据项在填表科室是以上街区为范围还是一个社区为范围统计的，若没有请标注结构不规范、数据颗粒度更大以及含有大量的混合。国内哪些做大数据决策分析平台或公司比较有优势？ 大数据类的公司1、大数据决策平台，帆软。帆软是商业智能和数据分析平台提供商，从报表工具到商业智能BI，有十多年的数据应用的底子，在这个领域很成熟，但是很低调。像帆软的FineBI，可以部署自带的FineIndex（类cube，数据仓库），有数据缓存机制，可实现定量更新，定时更新，减少了数据仓库的建设维护。还有FineDirect(直连)可直接连接数据仓库或数据库，主要针对Hadoop一类的大数据平台和实时数据分析的需求。2、数据库，大数据平台类，星环，做Hadoop生态系列的大数据底层平台公司。Hadoop是开源的，星环主要做的是把Hadoop不稳定的部分优化，功能细化，为企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。3、云计算，云端大数据类，阿里巴巴，明星产品-阿里云，与亚马逊AWS抗衡，做公有云、私有云、混合云。实力不差，符合阿里巴巴的气质，很有野心。4、大数据存储硬件类，浪潮，很老牌的IT公司，国资委控股，研究大数据方面的存储，在国内比较领先。BI+Hadoop的案例Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案，是Apache的一个开源项目名称，核心部分包括HDFS及MapReduce。其中，HDFS是分布式文件系统，MapReduce是分布式计算引擎。时至今日，Hadoop在技术上已经得到验证、认可甚至。解释一下，公司的BI指的是什么？ BI即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。商业智能的概念最早在1996年提出。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。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。扩展资料：在技术领域，虽然传统BI的一些技术ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表似乎都将处于落后边缘，因为它难以解决日后海量数据的处理问题，但是，也不能全盘否定或替代成大数据。一些企业采用SAP HANA，FineBI的直连大数据引擎都是基于这个问题优化的方案。BI的那套也将长期存在，毕竟企业对BI方案还是很青睐，大数据的普及和应用也是个漫长的过程。BI的应用是远远大于大数据应用的，有其通用的道理。大数据。学大数据的都需要考哪些证书？ 大数据开发可以进行大数据工程师认证，数据分析类则可以进行数据分析师认证。这些证书知的认证都是在你已经掌握课程的基础上进行。如果零基道础可以先进行大数据相关课程学习，自学或者进行大数据培训都行，最好是先去提供认证的机构进行咨询，看看版需要掌握哪些技能。完成相关的培训学习课程，可在加米谷大数据申请大数据工程师、数据分析师认权证，证书由中国管理科学研究院学术委员会签发，全国通用。大数据在科研上的应用有哪些？ 大数据可以对科研有以下帮助：大型强子对撞机实验代表约 1.5 亿个传感器每秒提供 4000 万次数据。每秒有近 6 亿次碰撞。经过筛选并避免记录超过 99.99995%的这些数据流后，每秒有 100 个目标的冲突。因此，仅使用小于 0.001％的传感器数据流，来自所有四个 LHC 实验的数据流在复制之前的年度速率为 25 PB（截至 2012 年）。复制后这将变成近 200 PB。如果所有传感器数据都记录在 LHC 中，那么数据流将非常难以处理。在复制之前，数据流量每年将超过 1.5 亿 PB，或者将近 500 EBabytestes。以数字来看，这相当于每天500 个字节（5×1020）字节，几乎是世界上所有其他来源的 200 倍。Square Kilometer Array 是由数千个天线构成的射电望远镜。预计到2024年将投入使用。总的来说，这些天线预计将收集 14 EB 字节，并且每天存储 1 PB 字节，这被认为是有史以来最雄心勃勃的科学计划之一。当斯隆数字巡天（SDSS）在 2000 年开始收集天文数据时，它在头几周收集的数据比以前天文学历史上收集的数据要多。SDSS 以每晚 200GB 的速度继续运行，累积了超过 140TB 的信息。当 SDSS 的继任者，大型综合测量望远镜在 2020 年上线时，其设计人员预计它将每五天获取一次该数据量。解码人类。大数据的价值可以体现在哪些方面？ 大数据的价值体现在以下几个方面：一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场大数据能够帮助企业分析大量…

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