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随着计算机技术的进步，越来越多的数据可以以较低的成本获得和存储。任何在线信息站点或设备都可以收集新的数据，括电子商务网站、RFID标签、网站、电子邮件、博客等。本文从结构化、非结构化和数据类型、数据库、数据挖掘和云数据等方面介绍了商业智能的应用。
结构化、非结构化和数据类型：从广义上讲，数据可以分为结构化数据和非结构化数据。随着现代企业内外部数据的快速积累，结构化和非结构化数据对于商业智能的无缝分析极为重要。特别是当最有价值的业务信息编码在非结构化文本文档(包括Internet web页面)中时，需要专门的文本0LAP分析工具来提供一种解决方案以类似于结构化关系数据的方式对文本文档进行多维分析。文本挖掘和信息检索是处理文本数据的主要技术。企业应该建立包含结构化和非结构化数据的商业智能平台。将信息检索、文本挖掘和信息提取技术与0LAP技术相结合将成为一个有效的商业智能平台。
数据库建设：商业智能提供的数据主要来自数据库。数据采集现在既便宜又方便，数据采集量往往很大，通常达到10到100tb的数据。实时数据库的优点是使用半结构化多维建模，其中数据库需要收集和存储由最终用户提取和分析的大量数据，以及数据仓库的灵活性如何影响其使用。
数据挖掘：数据挖掘技术对历史数据和实时数据进行广泛而复杂的分析，为建立商业智能预测模型提供了基础。数据挖掘的各个方面包括模型、属性、接口、设置、过程以及远程和分布式数据。数据挖掘目前面临的两个主要挑战包括设置清理、转换和为数据挖掘准备数据的标准。
云数据：云虚拟化允许在云中托管虚拟服务器，最终提供低成本的硬件和软件以及更好的资源利用率。随着它转向基于云的产品，它将为商业智能行业提供更大的可伸缩性和更低的成本灵活性。
Smartbi是国内顶尖的BI厂商，企业级商业智能应用平台，经过多年的持续发展，凝聚了多年的商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求，如企业报表平台、自助探索分析、地图可视化、移动管理驾驶舱、指挥大屏幕、数据挖掘等，帮助客户从数据角度描述业务现状、分析业务原因、预测业务趋势、驱动业务变革，广泛应用于金融、政府、高校、制造、房地产、通信等领域。
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