BI工具不僅擁有讓數據更容易被理解的魔力，更具有化腐朽為神奇，讓數據分析更井然有序、一望而知的神奇作用。BI提供各種用例和用途。因此，隨著時間的推移已經開發的工具類型也變得專門化以較好地滿足這些不同用例的需要。還有各種各樣的分析和統計方法，這些方法已根據用戶的需求納入解決方案。以下是許多現代BI套件中使用的一些主要工具類型：企業報告，儀表板，自助BI，在線分析處理，實時分析，云BI，嵌入式BI，開源BI，預測分析等。你想要讓自己的企業擁有更好的發展，那么應該選擇BI平臺。臺州BI數據決策

商業智能（BI）工具是利用一組方法和技術來準備，呈現和幫助分析數據的工具。通過此過程，數據將轉化為可操作的業務信息，幫助決策者和較終用戶做出更有效的數據驅動決策。 商業智能使用的一套方法和技術根據解決方案的目的而普遍多樣化。有些工具專注于數據準備方面，可能包括ETL（提取，轉換，加載）層，以更好地組織和利用數據。有些工具專注于更普遍的企業使用，可能專注于數據混搭，以幫助企業根據來自不同部門系統的信息做出組織決策。有些工具更側重于自助服務功能和較終用戶體驗。有些工具專注于支持其他應用程序的分析，這些工具專注于所謂的“嵌入式BI”或“嵌入式分析”，并包含各種附加功能，使其更易于集成到現有系統中。臺州BI數據決策在軟件工程實施中，BI是必不可少的，應用實施中能實實在在的減少開發和維護成本。

嵌入分析內容： 分析內容的無縫嵌入，主要考慮幾個方面。一是做到單點登錄，也就是讓用戶不必登陸業務系統后，再登錄一遍BI系統，讓系統自動完成多平臺認證。二是權限集成，BI平臺要提供接集成方案，允許用戶在業務軟件界面查看權限內的BI分析內容。三是UI集成，作為嵌入到業務系統中的部分組件，BI平臺自身應具備方便修改UI的能力，使嵌入的BI界面融合進業務系統。第1點來說，大部分國產軟件均已能實現。第二點比較突出，這點建議BI技術選型時重點關注。至于第三點，目前國外BI軟件普遍不太重視UI集成，大多較為封閉，自成體系。

IT部門從業人員認知詞云圖中出現了關鍵詞“暫無”，這說明有一小部分的IT從業人員對BI的定義沒有明確的理解和認知，或者企業并沒有進入BI系統建設階段，因此IT人員沒有深入接觸過BI。IT部門和業務部門從業人員認知詞云圖中都提到了“數據挖掘”，不過出現的次數都非常少。數據挖掘作為更深入的數據分析方法，在面對大量數據時，能提供更具洞察力的見解，也是BI的一項重要功能。然而就當前國內情況來看，數據挖掘仍處于泡沫和技術階段，并沒有得到實質的應用。但是不可否認，數據挖掘是未來的一個主要趨勢。傳統BI解決方案基本是兩種思路一種是大數據一體機、另外一種是分布式數據倉庫。

被調研人員中，IT部門和業務部門從業人員對BI定義認知的關鍵詞與整體認知類似，關鍵都是“數據”、“決策”和“數據分析”，這里我們主要來看這二者之間的差異。IT部門從業人員對BI的認知更為統一，業務部門從業人員則較為分散。這一結果也和業務部門的多樣性有關，不同業務部門的人員有著不同的理解。IT部門從業人員認知詞云圖中，出現了“技術”、“挖掘”、“應用”等詞，并且“智能”一詞并沒有和“商業智能”捆綁在一起，而是作為單獨的關鍵詞出現的。在業務部門從業人員認知詞中，“價值”、“可視化”、“整合”等關鍵詞是IT部門從業人員認知圖中出現較少的。所以說IT部門更傾向于將BI定義為技術，而業務部門則更注重商業價值。BI分析數據建模：在這個過程中大部分都會進行建模。臺州BI數據決策

主流BI產品在選擇的時候要考慮到從數據到展現、從公司內到公司外、各種場景。臺州BI數據決策

BI產品可以做什么？BI系統在大多數企業都是部署在展現層和應用層，提供從底層數據到前端展示，期間經歷數據整合、數據清洗（ETL）到數據緩存以及之后的數據展現和前端分析，以及移動端、大屏的解決方案。通俗來說，BI以數據整合、數據分析、數據挖掘、預警提醒等一系列手段，通過固定報表、數據圖表、儀表盤等方式呈現，較終實現打破信息孤島，整合分析問題；深入分析問題，從而提高決策質量；可以實現數據挖掘預測，長遠分析問題等目標。臺州BI數據決策