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商业智能在各行业的十大应用

1、商业智能（BI）可以为业务流程增加价值，创建全面的视图，并使企业的团队能够分析自己的数据，以提高效率并做出更好的日常决策。如今，数字化转型被视为企业的一项关键的战略举措，商业智能工具也在不断发展，以帮助企业充分利用其数据投资。

2、Sybase：虽然被IBM收购，但Sybase曾以其数据库和移动技术在企业级应用领域有着显著影响。 SAS：以统计分析软件和数据管理解决方案著名，SAS在数据分析和商业智能领域拥有深厚积累。

3、向智能管理迈出第一步 到记者采访时为止， ERP和POS系统已经在同仁堂健康药业顺利运行两个半月。俞睿璇认为，ERP的成功上线，标志着同仁堂健康药业向智能化管理体系战略目标迈出了第一步，是传统中医药行业进行信息化建设的一次有益探索。

4、影响会计人员的十大信息技术包括：财务云、会计大数据分析与处理技术、流程自动化（RPA和IPA）、中台技术、电子会计档案、电子发票、在线审计与远程审计、新一代ERP、在线与远程办公、商业智能（BI）。当前我国已经全面开启数字化转型之路，数字时代对会计数字化转型提出了必然要求。

5、手持和移动计算机（HPC、PPC、PDA）；具有特定功能的行业应用终端，包括金融、公安、税务、教育、交通、民政等行业的应用中，集信息采集（包括条形码、RFID、视频等）、认证支付和无线连接等功能的便携式智能终端等；基于电信网络或/和计算机网络的智能终端等。

6、目前，国内人工智能专业的毕业生还不多，学生毕业后一般都是进入大型互联网公司任职，比如BAT、华为、网易、facebook、亚马逊、微软、谷歌等；具体岗位包括数据挖掘工程师、下位机算法工程师、售前技术支持（商业智能方向）、行业研究员（股市）、科技公司的电气工程师等。

人工智能未来的发展前景怎么样?

人工智能的发展现状处于成长期，未来前景是比较好的，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展，所以人工智能专业就业前景还是一片光明的。

综上所述，人工智能的发展前景非常广阔且充满挑战。随着技术的不断迭代和创新以及应用领域的不断拓展和深化，AI将在未来发挥更加重要的作用，成为推动社会进步和经济发展的重要力量。

人工智能领域的发展前景广阔，吸引着越来越多的人才投身其中，与科技进步的步伐紧密相连。 自人工智能诞生以来，它已经经历了多个发展阶段，目前正处于一个高潮期，得益于大数据、互联网和云计算等技术的飞速进步。

人工智能（AI）的专业前景光明，提供了众多就业机会。随着5G技术的推进，AI技术在社会各领域的应用日益广泛，推动了相关行业的快速发展。AI专业的毕业生在研发、数据挖掘、算法等领域具有广泛的应用前景，需求旺盛，薪资待遇优厚。 智能化是未来显著的发展趋势之一。

因此，现在是进入人工智能领域的大好时机。人工智能的发展前景还是很不错的，原因有几点，智能化是未来的重要趋势之产业互联网的发展必然带动人工智能的发展、人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。目前，人工智能在计算机领域得到了广泛的重视，我相信在未来的应用前景也会更加广泛。

未来十大暴利行业有哪些?

采矿行业：作为工业的基石，采矿业与国家的经济发展紧密相关。随着资源的不断开发，其消费市场巨大，利润空间广阔。 能源行业：能源是推动国民经济前进的关键。随着社会生产力的增强，对于各种能源资源的需求日益增长，能源行业市场潜力巨大。

游戏行业：中国的游戏市场规模庞大，游戏开发商和游戏平台能够通过游戏销售、广告收入等方式获得巨额利润。矿产资源开发行业：中国拥有丰富的矿产资源，矿业公司通过开发和销售矿产资源来获取暴利。市场投机行业：市场投机行业包括股票、期货、外汇等金融市场。

服装行业 化妆品行业 民宿行业 旅游行业 餐饮行业 大数据和人工智能行业 教育行业 婴幼儿用品行业 金融与投资行业 智能家居行业 2024哪些行业暴利吃香 人工智能行业 人工智能是当今最热门的领域之一，预计未来几年将有大量资金投入其中。

医疗行业 医疗行业人员在未来是永远不会失业的，我们的社会中少不了医护人员，像是医生、护士等都是非常吃香的职业，在未来发展中前景也是非常不错的。而且，我国也很重视医疗保障，所以，从事医疗行业人员不必担心自己会随着科技的发展而失业，反而在医疗建设的愈加完善后，医疗行业人员待遇会更好。

纳米技术行业 纳米技术是一种通过控制和调整物质的尺度、形态和组成来实现特定功能的技术。未来，纳米技术将成为各个行业的重要工具，例如能源、信息技术等领域。绝对是未来最吃香的十大行业之一。人体工程学行业 人体工程学是一门研究人类行为、工作环境、人机交互等的学科。

数据分析和商业智能的区别

所以数据分析包含的内容可以很宽泛，而商业智能则更聚焦于实现商业价值。数据分析的概念：通俗意义上来讲，“数据分析”并没有特定的应用场景，人们更喜欢将数据分析作为一种行为过程去讨论，或在其后加上诸如方法论这类的具体名词来定义。

数据分析只是一种利用数学方法处理数据的工具，讲究的是对数据的统计分析、探索假设以及验证的过程。数据分析只是商业智能运用里的一部分。在使用方面，FineBI一类的商务智能系统应用性和使用感都要更强。

传统报表与BI商业智能的区别：传统报表往往是基于某一套系统而展示出来的报表；而BI商业智能可以通过不同的来源进行数据整合，而生成所需要的报表。

传统报表：向上级报告情况的表格。简单的说：报表就是用表格、图表等格式来动态显示数据。商业智能：BI（Business Intelligence）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，快速准确地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（BI）系统是直接连接到业务系统的，可以对MIS的数据进行抽取、转换和加载（ETL），生成多维数据模型，然后用户可以直接对这个多维数据模型进行包括钻取、切块等分析操作。以我们正在用的Wyn Enterprise为例，整个过程全是图形界面的，拖拖拽拽即可完成这些数据处理。

商业智能主要包含三个主要部分：数据源、数据整合、以及数据分析。数据源是所有关于企业运营和业务活动的数据来源，包括各种数据库、交易数据、社交媒体数据等。数据整合的职责是将这些来源各异的数据整合在一起，进行清洗和转换，使其成为可用的数据。

商业智能的来源

1、商业智能主要包含三个主要部分：数据源、数据整合、以及数据分析。数据源是所有关于企业运营和业务活动的数据来源，包括各种数据库、交易数据、社交媒体数据等。数据整合的职责是将这些来源各异的数据整合在一起，进行清洗和转换，使其成为可用的数据。

2、商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。

3、商业智能（BusinessIntelligence，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。

4、商业智能的概念最早是由GartnerGroup提出来的。确切地讲，商业智能并不是一项新技术，它是将数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等技术与资源管理系统（ERP）结合起来应用于商业活动实际过程当中，实现了技术服务于决策的目的。

在商业智能BI开发过程中,什么问题的挑战性最大?

1、大家说的都很有道理，那我来谈谈我个人觉得商业智能BI项目开发过程中什么问题挑战最大，我认为是数据质量的问题。6年前我还在从事商业智能BI开发的时候碰到过一个项目，业务并不复杂，就是统计一些时间段的时间差额，最后算出每个用户在上面消耗的时间，做商业智能BI统计分析。

2、主要是一方面，中国的管理信息化应用层次还不高，对商业智能系统缺乏足够认知和经验；另一方面商业智能系统对信息化基础要求较高，有很高的准入门槛，否则失败的几率很大。企业应用商业智能系统需要在现行管理信息系统较为成熟的基础上应用，这样才能起到事半功倍的效果。

3、商业智能的意思。商业智能（BusinessIntelligence，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。

4、大型企业集团并购时常面临诸多挑战，最重大的挑战之一是如何整合企业内部不同信息系统，使之充分融合协同，互为促进。