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隨著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)在金融、電信、醫(yī)療、政府、電商與互聯(lián)網(wǎng)、能源和公共事業(yè)、媒體與營(yíng)銷、零售、交通、物流等行業(yè)的應(yīng)用程度也在不斷加深。同時(shí)，隨著云計(jì)算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)也步入技術(shù)大融合時(shí)代，助力行業(yè)的智能升級(jí)與企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。“大數(shù)據(jù)、大應(yīng)用、大融合”的數(shù)據(jù)時(shí)代將全面覆蓋。

大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
1.對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷；
2.做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型；
3.面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值；
大數(shù)據(jù)的主要分析技術(shù)：
要想從急劇增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)資源中挖掘分析出有價(jià)值的信息，需要先進(jìn)的分析技術(shù)作支撐。從宏觀上看，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)展所面臨的問題均包含三個(gè)主要特征：
1.數(shù)據(jù)量龐大并以驚人的速度增長(zhǎng)；
2.數(shù)據(jù)種類與結(jié)構(gòu)多樣化，并以半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)為主；
3.需要具備及時(shí)快速的分析速度，即實(shí)時(shí)分析。這些特征使得傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)無法滿足要求，更加先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)才是大數(shù)據(jù)時(shí)代更好的選擇。
BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)協(xié)助企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，挖掘數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值，實(shí)時(shí)洞察經(jīng)營(yíng)狀況，提升決策管理水平。
源中瑞B(yǎng)I大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)：
1.數(shù)據(jù)及時(shí)性
時(shí)效性有保障，常用信息基本固化。且模型及報(bào)表一旦定義，數(shù)據(jù)將源源不斷自動(dòng)處理，可直接查看最新經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，無論在哪里均可享用。
2.減少人工處理量
將大量的業(yè)務(wù)管理人員從繁重的EXCEL報(bào)表制作中解脫出來,專注于業(yè)務(wù)工作內(nèi)容增進(jìn)數(shù)據(jù)、報(bào)表、指標(biāo)一致性：改變了手工填報(bào)出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的情況;并將企業(yè)報(bào)表體系化，解決了各部門業(yè)務(wù)報(bào)表的不統(tǒng)一、甚至相互矛盾根據(jù)角色定位或者職能進(jìn)行指標(biāo)分流衍生。
3.預(yù)測(cè)視角更廣
能夠進(jìn)行大量的經(jīng)營(yíng)模擬分析和預(yù)測(cè)，通過建模不斷試驗(yàn)直至得出更好的結(jié)果分析。
4.數(shù)據(jù)引導(dǎo)、降低風(fēng)險(xiǎn)
數(shù)據(jù)科學(xué)管理，降低了“拍腦袋”、“經(jīng)驗(yàn)式”決策的風(fēng)險(xiǎn)，做到有理可依，有數(shù)可說。
Bi大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)并不是難懂深?yuàn)W的難題，更多是立體、接地氣地服務(wù)于社會(huì)、企業(yè)等，通過數(shù)據(jù)分析，得出原因，為企業(yè)、行業(yè)提供有效的決策，及時(shí)分配資源調(diào)整，從而讓企業(yè)繼續(xù)發(fā)展壯大，并讓BI發(fā)揮應(yīng)有的運(yùn)用價(jià)值。