这是什么？BI开发的基本步骤是什么？报表开发等于BI开发吗？BI工程师是做什么的？什么是bi工具bi工具就是狭义的BusinessIntelligence BI。商业智能BI(简称BI)是由数据仓库、查询报表和数据分析组成的一套数据技术解决方案，BI开发算不算大数据？号。
不算。我们先来看看大数据和BI的区别。1.从思维方式上看，大数据对传统BI既有继承又有发展。在陶看来，BI与大数据的区别在于，前者更倾向于决策，对事实的描述更多基于群体共性，帮助决策者把握宏观统计趋势，适用于运营指标的支撑问题。大数据内涵更广，倾向于刻画个体，更多在于个性化决策。2.从工具上看，传统BI使用ETL、数据仓库、OLAP和可视化报表技术，属于应用和显示层技术，目前处于淘汰边缘，因为无法解决海量数据(包括结构化和非结构化)的问题。
business intelligence(BI)是一个存在多年的概念，近几年才成为大公司IT专家团队潜心研究的热门领域。商业智能(Business intelligence):是指通过各种技术进行分析和展示，以获取数据中的商业价值的技术，包括现代数据仓库技术、在线分析技术、数据挖掘和数据展示技术。传统的商业产品通常由业务部门提出，IT或技术部门负责总体设计，然后根据需求进行开发，最后交付给业务部门进行培训和使用。
随着自助式商业智能工具(也称为自助式BI或敏捷BI工具)的出现，这一缺点得到了极大的改善。自助式商业智能的目的是让业务用户直接设计商业智能报告或仪表板，而不需要公司的IT信息部门创建报告或协助公司的业务分析师实现分析结果。这些业务用户不需要有数据仓库、数据挖掘甚至统计分析的背景。
BI，商业智能涵盖的范围很广。从底部到前面。底层:数据库、数据仓库、数据仓库架构中间层:数据清洗、处理、加载前端:报表展现、数据挖掘都开发好了。以及所有层的维护。BI涵盖的范围很广。BI工程师主要从事商业智能分析，Sap的企业管理数据分析，企业决策、预算、战略分析的工具。商业智能作为一种工具，用于处理企业中现有的数据，并将其转化为知识、分析和结论，从而帮助企业或决策者做出正确而明智的决策。
扩展材料:能够满足用户需求的BI产品和解决方案必须建立在一个稳定的、集成的平台上，这个平台需要提供用户管理、安全控制、连接数据源以及访问、分析和共享信息的功能。BI平台的标准化也很重要，因为这关系到与企业中各种应用系统的兼容性。如果不能解决兼容性问题，BI系统就无法发挥应有的作用。这里我们通过对一个实验室BI系统模型(我们称之为D系统)的功能解剖来介绍BI系统。
我们技术部每年都在面试大量的BI开发人员，有的刚毕业，有的工作了三四年，有的工作了七八年。大部分面试官在介绍自己的时候都会提到自己对BI项目非常有经验，做过很多项目，对BI产品和ETL工具非常熟悉。但实际沟通交流后发现，至少90%的面试官其实并不是开发BI，而是开发报告。具体表现就是SQL语句写得非常流畅，报表也能出来，但是缺乏建模思维。
简单来说，报表就是用户去系统中检索自己需要的任何报表的数据，然后通过SQL查询数据集构建一个又大又宽的表，来支持整个可视化报表的呈现。如果稍微好一点，它将简单地分层在数据源和报表之间，然后用户将编写SQL语句为他们需要的任何报表拼写数据集。整个过程面向报表开发。真正的BI开发不仅仅是SQL要写得流畅，还要ETL好，能出报表。更重要的是，它会非常注重业务建模。前期建模不会考虑用户想要什么报表，而是考虑什么分析模型可以支持不同的业务分析场景。
它专门用于支持主要用户访问原始数据，不包括专业人员的成品报告生成工具。2.OLAP工具。提供多维数据管理环境，其典型应用是业务问题的建模和业务数据的分析。OLAP也被称为多维分析。3.数据挖掘软件。使用神经网络和规则归纳等技术来发现数据之间的关系，并根据数据进行推断。4.数据集市和数据仓库产品。
5.ExecutiveInformationSystem (EIS)的定义应该是学术性的，大部分客户并不了解。其实BI就是收集分析相关信息，帮你做决策。大多数成功的商业智能系统都使用数据仓库技术。那么，我们来看看什么是数据仓库:数据仓库是企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合数据仓库。它的英文名是Data Warehouse，可以缩写为DW。
bi工具是狭义的BusinessIntelligence bi，商业智能BI(简称BI)是由数据仓库、查询报表、数据分析组成的一套数据技术解决方案。商业智能BI的主要功能是集成不同商业信息系统的数据，如ERP、CRM、OA等。，然后通过使用合适的查询工具和分析工具，快速准确地提供可视化分析(查询和报表可视化分析)，为企业提供决策支持。
数据可视化衍生数据商业智能BI在现阶段商业智能BI的定义确立之前，商业智能BI已经经历了三个发展阶段:1958年初，IBM研究员HansPeterLuhn将商业智能BI定义为“一种理解事物之间关系并依靠这种能力来指导决策以达到预期目标的能力。”在此期间，领导信息系统(EIS)和决策支持系统(DSS)等技术应用是商业智能BI的前身。