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中小企业需要数据挖掘吗?

事实上，正是因为中小企业规模小，生存的压力才更大，更需要时刻关注企业的经营数据，所以，中小企业比大企业更需要数据挖掘。最近这几年，商业智能市场很热闹，不过主要还是基于信息化程度比较好的大型行业，如金融、电信等。

在大数据环境下，中小企业实施财务信息化可以从以下几个方面着手： 理顺企业管理思路：中小企业应调整管理模式，发挥管理者的创新和实践精神，以开放的心态探索新技术工具，提高管理效能。 完善财务数据收集机制：建立自动化的数据收集体系，利用技术手段如数据挖掘和清洗，确保数据的准确性和易用性。

而且，他们还需要具备数据分析和统计技能，能够运用各种经济模型和工具进行数据挖掘和分析，为企业提供准确的经济决策支持。

在大数据环境下，企业可以根据财务数据，进行风险预测和防控。对于中小企业而言，风控既是必须的，也是极为重要的一项工作，它影响到企业的生死存亡。中小企业可以通过对财务和经营数据进行计算和分析，预测企业未来的利润、现金流、财务风险等。减少企业的风险，也是中小企业大数据化、智能化的必由之路。

最后，中小企业要时常数据挖掘、数据梳理。企业做微博，不能单纯的发些高质量的内容，转发些用户群所需要的微博，简简单单的举行写微博活动，更重要的是要学会数据挖掘，数据梳理，特别是某个营销活动上线，或者重要节日前后的特殊时期，可以通过促销、互动活动积攒人气。

BI项目需要做哪些准备工作?

1、BI项目的主要功能就是数据的分析与挖掘。巧妇难为无米之炊。如果没有充足的数据，那么即使再好的BI系统也无用武之地。为此企业在做BI系统之前，比较关键的一个步骤就是电子文档数据的整理，特别是如果企业有多种格式的电子文档数据，如有Excel表格、又有数据库系统的，此时需要进行一一梳理。

2、巧妇难为无米之炊。如果没有充足的数据，那么即使再好的BI系统也无用武之地。为此企业在做BI系统之前，比较关键的一个步骤就是电子文档数据的整理，特别是如果企业有多种格式的电子文档数据，如有Excel表格、又有数据库系统的，此时需要进行一一梳理。

3、实施方案通常包含三个核心部分：项目计划、蓝图设计和项目管理方法。项目计划需理解环境、拆分任务、制定详细计划并识别风险；蓝图方案强调需求明确、技术与业务全面覆盖，包括业务模型、技术架构和数据方案；项目管理方法则涉及目标设定、资源调度和风险监控等。

4、BI项目框架分为基础、实现与辅助三个部分。基础部分包括管理层的觉醒与授权，数据管理与业务理解。了解公司业务是关键，包括KPI、核心业务、报告流程与业务流程等。系统与数据整合是难点，需关注数据来源、流向、角色与数据定义。整合信息后，与IT团队交流，讨论数据存储、建模与BI工具实施。

5、在BI项目实施过程中，可能遇到的问题包括数据质量、数据集成挑战、技术选型、资源分配、用户培训等。例如，数据质量直接影响分析结果的准确性，需确保数据的完整、一致性和及时性。数据集成可能遇到数据源多样性、格式不数据不兼容等问题。技术选型需考虑系统的兼容性、性能、成本和团队能力。

6、从一开始就采取统一的综合性的措施来建立数据仓库。数据是BI的基础和灵魂，数据的抽取和清洗是建立数据仓库时的基础性工作。通常数据仓库会有多个数据源，真正进行数据的抽取和转化之前需要认真规划。 专注于一些重点业务目标，而不要太分散，这样可以集中力量达成目标。

大数据和BI商业智能有何区别?有何相关

1、既有继承，也有发展，从道的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。

2、之所以要区分大数据应用与BI（商业智能），是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。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。

3、大数据与BI的数据来源侧重点是不同的，BI的数据来源一般为企业内部信息化系统中的数据，大数据的数据来源不仅包含企业内部的信息化系统的数据，还包括各种外部系统、机器设备、数据库的数据。大数据的数据来源更广泛，而且数据多来自于云端，可无限扩展。

4、大数据的侧重点在于数据海量处理，主要是对非结构化的数据进行处理。大数据是传统数据库、数据仓库、BI概念外延的扩展，手段的扩充，不存在取代的关系，也并不是互斥的关系。考虑实用性的话，传统商业智能指基于传统数据仓库进行分析以辅助决，可以说BI工具会更适合一般企业，这是未来趋势。

5、与大数据相比，BI更侧重于深入分析和策略制定，它为企业提供了有针对性的经营决策支持。BI的应用范围广泛，包括但不限于可视化报表的呈现、业务流程的优化和数据分析的强化，从而显著提升企业的运营效率。

人工智能就业方向及前景怎么样

人工智能专业毕业后的就业方向有：机器视觉、微电子技术、集成电路、通讯、机械设备制造、人脸识别和视网膜识别软件开发、掌纹识别、智能搜索、自动程序设计、机器语言、语言和图像理解、遗传编程。

人工智能专业其在未来的就业前景上还是非常不错的；毕竟当前作为大数据时代，人工智能的相关技术已经得到了很多人的关注，因此市场对于人工智能等方面的产品已经成为非常热切的对象。

人工智能就业方向及前景非常广阔且充满潜力。在就业方向上，人工智能专业人才可以投身于多个领域。例如，他们可以成为机器学习工程师，负责构建和优化机器学习模型，从而帮助企业实现数据驱动的决策。此外，深度学习专家也是热门职位之一，他们专注于设计复杂的神经网络，以处理图像识别、语音识别等高级任务。

图像识别、视频识别等方面的市场规模是最大的，未来联系还会变得更紧密，不过人工智能的基层技术积累薄弱，专业的人才缺口大，企业对这类人才给出的薪资待遇也比较诱人，考生毕业后很吃香，发展前景好、高薪机会多，不用太担心就业的问题。

人工智能专业可以考虑人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；相关组件的运维工具系统的开发与建设；提供大数据与AI云产品客户支持。人工智能专业就业前景如何 人工智能专业、移动终端专业、云计算专业、大数据专业等相关专业应届生备受企业关注，同学们都是被几家企业同时抢着要。

BI系统是什么意思呢?

1、BI系统是企业智能信息系统的简称。BI系统是一种基于先进的信息技术和数据分析方法的企业管理系统。以下是关于BI系统的详细解释： BI系统的定义BI系统是企业智能信息系统的简称，它通过收集、整合和分析企业内外的数据，将这些信息转化为知识，帮助企业做出更明智的决策。

2、BI系统，即商业智能系统。BI系统是一个由多种技术和工具组成的企业级解决方案，旨在帮助企业通过收集、整合和分析数据，提高决策效率和业务运营水平。以下是关于BI系统的 BI系统的定义 商业智能系统是企业进行数据分析与决策支持的重要工具。

3、BI系统是（行为识别behavior identity）行为识别系统，直接反映企业理念的个性和特殊性，是企业实践经营理念与创造企业文化的准则，对企业运作方式所作的统一规划而形成的动态识别系统。包括对内的组织管理和教育，对外的公共关系、促销活动、资助社会性的文化活动等。

4、BI系统是Business Intelligence的缩写，意为“商业智能”，主要任务是帮助公司管理者进行数据分析及预测，以便更好的决策管理。

5、BI系统，全称行为识别系统，是一个企业用来体现其理念、塑造独特文化和实践经营理念的动态识别体系。它是一个对内统一企业运作方式的规划工具。BI系统根据开源项目的特点，主要分为三种类型：开源框架、独立的BI工具和统一架构的BI Suit。