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商业智能(Business Intelligence)

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。

商业数据分析Master of Business Analytics旨在将大数据转化为可操作的情报。为此，商业数据分析师使用各种统计和定量方法，计算工具和预测模型，以及他们对金融企业界和经济的了解，来制定数据驱动的决策。

与通常的商业智能（BI）学位不同，商业分析（BA）课程倾向于更多地关注规范性和预测性技术（例如“我们应该做什么？”和“接下来会发生什么？”）。 与数据科学专业中的MS不同，商业分析学位课程通常专注于挖掘数据，以实现特定的业务目标（例如更多的利润）。

商业智能（BI）和商业分析（BA）之间的区别既不明确也确定。 （以至于该领域的一些人忽视了这个问题：“商业分析和商业智能有什么区别？”这两个研究领域相互关联，许多项目将两者结合起来，提供”商业智能和分析“的学位。

尽管如此，了解一下这些差异是有帮助的。BI商业智能看过去，将业务战略建立在从历史数据中收集的见解的基础之上。 BI回答诸如“发生了什么”，“多少”和“多久”等问题。

相比之下，BA使用建模技术来预测未来事件，解决诸如“为什么会发生这种情况”，“如果这些趋势继续下去会怎样”，“接下来会发生什么”以及“可能发生的最佳情况”等问题。

Lisa DellaPorta用这种方式总结：“如果商业智能是对过去进行分析的方式，那么BA可以被称为处理现在和预测未来的方式。”

BI主要课程：

1) 数据挖掘

2) 数据仓库设计与实现

3) 决策支持系统

4) 数据库工具

5) 平衡记分卡和绩效仪表板

6) 预测分析

7) 数据预处理和探索

许多商务智能课程要求申请人拥有科学，数学，计算机科学，工程或相关领域的学士学位。