2014-10-23
BI，Business intelligence，中文大都称为“商业智能”，我所理解的BI，是服务于产品或企业管理者，以决策支持为目的，对现有数据进行有效整合，并形成可视化报表作为决策依据的完整解决方案。
解读如下：
面向的是管理者，管理者的最主要工作是决策，决策有两个方面，一是对明确目标的做与不做，二是借助一定工具（BI就是这么一个工具）和方法分析现有信息，决定采用何种方法和步骤来实现目标。由此可以看到，管理者需要做某些方向的决策，BI就提供出与这些决策相关的数据提供参考。
受众和目标决定了BI作为完整解决方案的边界和架构，即是依据业务决策项不同而变化的数据支持服务，决策不被BI驱动或替代，通俗说，有什么决策就要什么样的数据，而不是有什么数据去做什么样的决策。
产品或服务产生的数据繁杂多样，万变不离其宗，能支持决策的一定是终端用户产生的与业务目标相关的数据，可以近似看成用户的消费（不限于实际的购买行为，也包括虚拟物品如音乐、游戏等消费，甚至包括某个工具属性功能的使用也可以视为消费）数据、行为数据和消费品数据。
通常这些数据被储存在CRM、CMS及日志中，包括不限于以下：
还有一些信息在管理者所处系统的外部，如竞品信息和行业信息，需要额外收集和分析
有效整合数据如同淘金，可分为三个阶段：
能收集到的数据很多，需要去除杂质，否则数据过大会影响到分析效率，甚至导致出现方向性错误。一般可经过这样几步来完成这个过程。
过滤出有效数据后，还需要对不同的有效数据进行量化归一，举例说明，确定用户对某个电影的喜爱程度，用户将这个电影分享给很多好友的行为比仅仅观看该电影这个行为要高得多，量化（标准可以灵活，但是要明确且唯一）来标记这些行为，为后续的机器计算铺路。
把数据结构化，实际上是为了给BI创建决策模型做准备，这些数据可以准确描述参与到产品和服务中的各关键角色，如用户和消费品
数据分析的方法和工具非常多，包括不限于以下：
从决策过程来看，无论是组织决策还是个人决策，都有以下过程（BI输出的数据需要与决策匹配，因此输出项就产生在决策过程中）：
报表是BI的最常见输出物，现代BI不局限于此，利用了大量数据可视化的成果，帮助理解数据，同时加入了异常监控、重要事件节点记录、方案资源管理等等功能，形成了完善的系统。