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BI和ERP的区别

第一，ERP 和商业智能 BI 的服务对象不同。ERP 主要服务于一线业务部门，重点解决企业业务流程、业务过程管理的问题。而商业智能 BI 主要面向企业的管理决策层（ 管理决策层不一定是指企业的最高层领导，也可以是带有管理决策属性的人员 ）。

BI和ERP绝对不是同一事物或是同一事物体的两个方面，它们是互补的系统。 它们最大的共性就是，它们使企业运行得更有效率、响应更及时并易于整合。因此，已实施了ERP的企业需要BI是显而易见的。区别：ERP是偏重于业务的管理软件。是用系统管理企业的采购、生产、销售等业务环节吧。

BI是商务智能，ERP是企业资源计划，其实就是企业的信息系统，BI是ERP一种高级应用，ETL是BI的一个职位，或者说过程，叫做数据加载。BW叫业务数据仓库，是SAP的BI产品。SAP是ERP的行业翘楚。了解ERP产品和业务需求的人就是ERP顾问。企业上ERP需要实施，就需要ERP实施顾问。

BI：一般是指商业智能工具，可进行数据分析与展示，BI工具可做一定的挖掘工作。ERP：是指建立在信息技术基础上，通过先进管理思想和方法，对企业内部资源和外部资源进行整合，通过标准化的数据和业务操作流程，把企业的人、财、物等进行紧密集成，最后实现资源优化配置和业务流程优化目的的方法。

虽然存在类似之处，但BI和ERP绝对不是同一事物或是同一事物的两个方面，它们是互补的系统。ERP是面向操作的软件，而BI是面向决策的软件。BI可以建立在ERP系统已收集原始数据的基础上，弥补ERP在分析、决策功能上的不足。

大数据分析系统平台方案有哪些?

大数据分析系统平台方案有很多，其中就有广州思迈特软件Smartbi的大数据分析系统平台方案。

敏捷型数据集市 数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。数据集市，主要的优势在于对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。

一般来说，大数据的解决方案就有Apache Drill、Pentaho BI、Hadoop、RapidMiner、Storm、HPCC等等。下面就给大家逐个讲解一下这些解决方案的情况。第一要说的就是Apache Drill。这个方案的产生就是为了帮助企业用户寻找更有效、加快Hadoop数据查询的方法。

主流的大数据分析平台构架 1 Hadoop Hadoop 采用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。

大数据平台有多种，包括以下几种：阿里云大数据平台 阿里云提供了一系列大数据工具和服务，包括数据存储、处理和分析等。该平台提供了数据集成、数据科学、数据安全等方面的功能，适用于各种规模的企业和个人开发者。

支持的操作系统：Linux。③Lumify Lumify归Altamira科技公司（以国家安全技术而闻名）所有，这是一种开源大数据整合、分析和可视化平台。你只要在Try.Lumify.io试一下演示版，就能看看它的实际效果。支持的操作系统：Linux。④Pandas Pandas项目包括基于Python编程语言的数据结构和数据分析工具。

常用的大数据工具有哪些?

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

Hadop Hadoop诞生于2005年，是雅虎（Yahoo）为解决网络搜索问题而设计的一个项目。由于它的技术效率，后来被Apache软件基金会作为开源应用程序引入。Hadoop本身不是一个产品，而是一个软件产品的生态系统，这些软件产品结合在一起，实现了全面的功能和灵活的大数据分析。

Storm是免费的开源软件，是一种分布式的，容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠地处理大量数据流，并用于处理Hadoop批处理数据。Storm非常简单，支持多种编程语言，并且使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源，其他知名的应用程序公司包括Groupon，淘宝，支付宝，阿里巴巴，Le Element，Admaster等。

哪些企业需要大数据分析?

1、医疗保健 医疗保健系统内生成的数据水平并非无关紧要。传统上，由于标准化和整合数据的能力有限，医疗保健行业滞后于使用大数据分析。但是现在，大数据分析分析通过提供个性化的医学和处方分析而改善了医疗保健。

2、企业大数据：企业的相关信息数据，包括企业基本信息、投资人、主要人员、对外投资、变更记录、诉讼信息、行政处罚、招投标、注册商标、融资历史、投资事件等。

3、电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

4、从广义上来说，很多企业都在不断地运用智慧和创造力解决市场和业务问题。以下是一些典型例子：腾讯：腾讯通过大数据分析等技术手段，挖掘用户需求并快速推出相应的产品或服务。例如，根据用户反馈，腾讯视频努力提升画质、优化推荐算法，以更好地满足用户对高清影视内容的需求。

5、Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据，从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”，大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。

6、大数据真能改变企业的运作方式吗？答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。

大数据分析的价值和分析方式

大数据分析的价值和分析方式 对中国大数据市场趋势的调查数据进行解析，以诠释中国大数据市场和技术趋势。同时，会通过在线讲座和中国读者解读中国大数据市场趋势，以及大数据对IT技术、架构、管理以及格局的影响。中桥结合中国大数据市场的调研数据和分析，将分成四个系列对“中国大数据价值和趋势”进行解读。

大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式，提前24小时预测出身体感染的症状，从而及早干预，拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。

可视化呈现：揭示数据的秘密地图/借助图表和可视化工具，大数据分析就像一幅生动的画卷，清晰揭示数据的内在模式、趋势和关联。这种直观的方式不仅让复杂的数据变得易于理解，还能揭示隐藏在数据中的微妙洞察和规律。 数据挖掘算法：挖掘隐藏的知识金矿/大数据分析的科技支柱就是数据挖掘技术。

大数据分析方法有对比分析、漏斗分析、用户分析、指标分析、埋点分析。对比分析 对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。

33个热门数据分析软件,你都用过哪些?

需要注意的是，这些规律并不是绝对的，它们只是根据历史开奖数据进行总结和归纳得出的。因此，在购买双色球彩票时，不能完全依赖这些规律来预测开奖号码，还需要结合其他因素进行综合分析。此外，双色球开奖号码的产生是由一个随机数生成器进行的，每次开奖都是独立的随机事件，不受之前开奖结果的影响。

但生肖选择法的准确性较低，要权衡使用。对子号法：选择对子号如“1233”等进行选号预测，对子号被选中的几率较高。但要避免选择过多对子号，可以选择1-2个对子号搭配其他号码。选号分析方法：要对照近期20-30期开奖结果进行综合分析。

敏感性测试：为发现在有效输入类中可能引起某种不稳定性或不正常处理的某些数据的组合而进行的测试。（16）标准符合性测试：验证软件与相关国家标准或规范（如军用标准、国家标准、行业标准及国际标准）一致性的测试。

用TCP来连接应用程序与数据库是一件很费时的事情。访问数据库资源需要创建连接、打开连接和关闭连接几个操作，这些过程需要多次与数据库交换信息以通过身份验证，比较耗费服务器资源。微软的开发者可以通过用连接池（Con？鄄nection Pool）来反复的使用数据库的连接。