① 大數據產品有哪些
問題一：目前大數據產品有哪些？ 大數據產品的分類在狹義的范疇里，從使用用戶來看，可以是企業內部用戶，外部企業客戶，外部個人客戶等。從產品發展形態來看，從最初的報表型（如靜態報表、DashBoard、即席查詢），到多維分析型（OLAP等工具型數據產品），到定製服務型數據產品，再到智能型數據產品等。
普通報表型數據產品過於蒼白、可視化能力有限，而多維分析型數據產品更適合於專業的數據分析師而不是業務或運營人員，使用局限性也越來越大，所為未來的趨勢可能是定製服務式和智能式的數據產品。舉個例子，像企業級的大數據產品商業智能正是此趨勢下的衍生品，發展數年，像國外的SAP，IBM，Oracle廠商，國內的FineBI等都是代表。
問題二：國內真正的大數據分析產品有哪些 大數據產品是有很多的，例如微信的大數據平台，DD打車的平台。
基於數據挖掘技術的輿情監測系統為另外一個十分重要的產品。
很多 *** ，企業會採用。它的作用，簡單來說，就是發現負面信息，收集情報，有價值信息。
實施後好處: 1. 可實時監測微博，論壇，博客，新聞，搜索引擎中相關信息2. 可對重點QQ群的聊天內容進行監測3. 可對重點首頁進行定時截屏監測及特別頁面證據保存4. 對於新聞頁面可以找出其所有轉載頁面5. 系統可自動對信息進行分類6. 系統可追蹤某個專題或某個作者的所有相關信息 7. 監測人員可對信息進行挑選，再分類8. 監測人員可以基於自己的工作結果輕松導出製作含有圖表的輿情日報周報
問題三：國內真正的大數據分析產品有哪些 國內的大數據公司還是做前端可視化展現的偏多，BAT算是真正做了大數據的，行業有硬性需求，別的行業跟不上也沒辦法，需求決定市場。
說說更通用的數據分析吧。
大數據分析也屬於數據分析的一塊，在實際應用中可以把數據分析工具分成兩個維度：
第一維度：數據存儲層――數據報表層――數據分析層――數據展現層
第二維度：用戶級――部門級――企業級――BI級
1、數據存儲層
數據存儲設計到資料庫的概念和資料庫語言，這方面不一定要深鑽研，但至少要理解數據的存儲方式，數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言必不可少，精通最好。可從常用的selece查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結構和讀取入手。
Access2003、Access07等，這是最基本的個人資料庫，經常用於個人或部分基本的數據存儲；MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
SQL Server2005或更高版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台。
BI級別，實際上這個不是資料庫，而是建立在前面資料庫基礎上的，企業級應用的數據倉庫。Data Warehouse，建立在DW機上的數據存儲基本上都是商業智能平台，整合了各種數據分析，報表、分析和展現！BI級別的數據倉庫結合BI產品也是近幾年的大趨勢。
2、報表層
企業存儲了數據需要讀取，需要展現，報表工具是最普遍應用的工具，尤其是在國內。傳統報表解決的是展現問題，目前國內的帆軟報表FineReport已經算在業內做到頂尖，是帶著數據分析思想的報表，因其優異的介面開放功能、填報、表單功能，能夠做到打通數據的進出，涵蓋了早期商業智能的功能。
Tableau、FineBI之類，可分在報表層也可分為數據展現層。FineBI和Tableau同屬於近年來非常棒的軟體，可作為可視化數據分析軟體，我常用FineBI從資料庫中取數進行報表和可視化分析。相對而言，可視化Tableau更優，但FineBI又有另一種身份――商業智能，所以在大數據處理方面的能力更勝一籌。
3、數據分析層
這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具；
Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的；當然對excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作！但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體；
SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體；
SAS軟體：SAS相對SPSS其實功能更強大，SAS是平台化的，EM挖掘模塊平台整合，相對來講，SAS比較難學些，但如果掌握了SAS會更有價值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實驗設計等還是SAS比較好用，另外，SAS的學習材料比較多，也公開，會有收獲的！
JMP分析：SAS的一個分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完......>>
問題四：國內真正的大數據分析產品有哪些 目前，大數據分析工具在金融服務、零售、醫療衛生/生命科學、執法、電信、能源與公共事業、數字媒體/精準營銷、交通運輸等行業都有著廣泛的應用。
問題五：目前大數據在哪些行業有案例或者說應用？ 1、體育行業預測
世界盃期間,谷歌、網路、微軟和高盛等公司都推出了比賽結果預測平台。其中,網路在小組賽階段的表現最為亮眼,而進入淘汰賽階段,網路與微軟則以16場比賽15場准確預測的成
績讓人們見識到大數據在預測領域的魅力。從互聯網公司的經驗來看,只要有體育賽事相關的歷史數據,並且與指數公司進行多方合作,就可以在賽事預測領域取得不錯的成績。
2、經濟、金融行業預測
2013年,英國華威商學院和美國波士頓大學物理系的研究發現,用戶通過谷歌搜索的金融關鍵詞或許可以把脈金融市場的走向,相應的投資戰略收益高達326%。而此前,也有專家嘗試
通過Twitter博文情緒來預測股市波動。從預測的原理上來看,穩定發展的美國股市是比較適合大數據預測發揮其作用的。
對國內而言,網路推出的中小企業景氣指數預測,應用網路海量的搜索數據來刻畫我國中小企業運行發展的景氣狀態,以期能夠及時、有效地反映中小企業運行狀況,提高經濟監測的
全面性和及時性。目前該功能已經上線投入應用。
3、市場物價預測
CPI表徵已經發生的物價浮動情況,但統計局數據並不權威。但大數據則可能幫助人們了解未來物價走向,提前預知通貨膨脹或經濟危機。單個商品的價格預測更加容易,尤其是機票
這樣的標准化產品,去哪兒提供的「機票日歷」就是價格預測,可以告知你幾個月後機票的大概價位。商品的生產、渠道成本和大概毛利在充分競爭的市場中是相對穩定的,與價格相
關的變數相對固定,商品的供需關系在電子商務平台可實時監控,因此價格可以預測,基於預測結果可提供購買時間建議,或者指導商家進行動態價格調整和營銷活動以利益最大化。
後面還有用戶行為預測、個人健康預測、交通行為預測等領域都有涉及，你可以自己好好看看，希望對你有幫助。ruanyun/news/ryyc/n152.aspx
問題六：國內大數據公司有哪些？ 大數據包涵很廣泛，涉及到很多方方面面，技術難度也很大，國內能做的公司不太多，我知道的有網路、華為、聯想、浪潮、電科華雲、騰訊、阿里巴巴、中科曙光等。
問題七：國內比較好的大數據 公司有哪些 你好，說的是什麼領域？數據挖掘、數據研發、數據應用方面都有佼佼者。像商業智能領域的話，國內我比較了解的帆軟，一開始做報表軟體，做得很好，有比較深的行業基礎，後來出的FineBI商業智能軟體也延續了FineReport的精華，在行業內比較有代表性，具體的，有官網，可以去了解一下。
問題八：大數據產品主要是用來做什麼的 大數據產品有很多，寬泛來講，大數據產品的作用是對已有數據源中的數據進行收集和存儲，在這基礎上，進行分析和應用，形成我們的產品和服務，而產品和服務也會產生新的數據，這些新數據會循環進入我們的流程中。當這整個循環體系成為一個智能化的體系，通過機器實現自動化就是一種新的模式，不管是商業的，或者是其他。
而大數據能夠實現的應用，可以概括為兩個方向，一是精準化定製，二是預測。
精準化定製可以是一些個性化的產品，精準營銷，比如互聯網推廣。
預測主要是圍繞目標對象，基於它過去、未來的一些相關因素和數據分析，從而提前做出預警，或者是實時動態的優化。可分為決策支持類的，比如典型的商業智能產品FineBI；風險預警類的,主要用於證券、銀行、投資；實時優化類的，比如實時定價。
問題九：國內真正的大數據採集產品有哪些 大數據的應用分為兩類
第一類：基於自身平台的數據採集，現在的三大互聯網巨頭等擁有大量用戶數據，通過自身數據挖掘可以完成。
第二類：基於爬蟲或者類爬蟲技術，幫助企業， *** 採集網路 *** 息，也就是網路信息採集系統，樂趣的「樂」，思維的「思」
其主要應用在於：輿情監測，品牌監測，價格監測，門戶網站新聞採集，行業資訊採集，競爭情報獲取，商業數據整合，市場研究，資料庫營銷等領域。
問題十：大數據分析領域有哪些分析模型 IT監控類或者IT運維流程類的產品工具上線運行一段時間之後，一年會產生十幾萬、甚至幾十萬的海量數據，包括告警數據、工單數據等IT運維大數據，需要從這些海量數據中獲取更有效、更直接、更有價值的分析數據，更快速、有效的提取有意義的決策依據同樣需要工具系統來滿足運維大數據的IT數據挖掘、IT數據鑽取需求。 RIIL Insight目前是國內首款定位於IT管理領域的大數據決策分析系統產品，通過建立多維數據分析模型進行信息提取、統計分析並提出決策依據，是IT運維管理領域的BI。系統通過IT運營管理、IT部門績效管理、可視化項目管理、資產管理、業務關系管理、供應商軟體管理等自定義維度的運行數據進行分析，可快速獲取運維管理各方面的直觀准確數據，診斷分析問題根源，預判數據走勢，洞察全局運維動態。
② 大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型
很多朋友還沒有接觸過大數據分析方案，認為其僅僅算是個願景而非現實——畢竟能夠證明其可行性與實際效果的案例確實相對有限。但可以肯定的是，實時數據流中包含著大量重要價值，足以幫助企業及人員在未來的工作中達成更為理想的結果。那麼，那些領域需要實時的數據分析呢？
1、醫療衛生與生命科學
2、保險業
3、電信運營商
4、能源行業
5、電子商務
6、運輸行業
7、投機市場
8、執法領域
9、技術領域
常見數據分析模型有哪些呢？
1、行為事件分析：行為事件分析法具有強大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應用。
2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。
3、留存分析模型留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始化行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。這是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法。
4、分布分析模型分布分析是用戶在特定指標下的頻次、總額等的歸類展現。
5、點擊分析模型即應用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁面或頁面組區域中不同元素點點擊密度的圖標。
6、用戶行為路徑分析模型用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網站中的訪問行為路徑。為了衡量網站優化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉換數據進行分析。
7、用戶分群分析模型用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特徵、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，並進行後續分析。
8、屬性分析模型根據用戶自身屬性對用戶進行分類與統計分析，比如查看用戶數量在注冊時間上的變化趨勢、省份等分布情況。
模型再多，選擇一種適合自己的就行，如何利益最大化才是我們追求的目標
③ 大數據技術有哪些
隨著大數據分析市場迅速擴展，哪些技術是最有需求和最有增長潛力的呢？在Forrester Research的一份最新研究報告中，評估了22種技術在整個數據生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術都對大數據的實時、預測和綜合洞察有著巨大的貢獻。
1. 預測分析技術
這也是大數據的主要功能之一。預測分析允許公司通過分析大數據源來發現、評估、優化和部署預測模型，從而提高業務性能或降低風險。同時，大數據的預測分析也與我們的生活息息相關。淘寶會預測你每次購物可能還想買什麼，愛奇藝正在預測你可能想看什麼，百合網和其他約會網站甚至試圖預測你會愛上誰……
2. NoSQL資料庫
NoSQL，Not Only SQL，意思是「不僅僅是SQL」，泛指非關系型資料庫。NoSQL資料庫提供了比關系資料庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統資料庫市場一統江山的格局。並且，NoSQL資料庫能夠更好地處理大數據應用的需求。常見的NoSQL資料庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知識發現
支持來自於多種數據源(如文件系統、資料庫、流、api和其他平台和應用程序)中的大型非結構化和結構化數據存儲庫中自助提取信息的工具和技術。如，數據挖掘技術和各種大數據平台。
4. 大數據流計算引擎
能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數據源的數據的高吞吐量的框架，可以採用任何數據格式。現今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 內存數據結構
通過在分布式計算機系統中動態隨機訪問內存(DRAM)、快閃記憶體或SSD上分布數據，提供低延遲的訪問和處理大量數據。
6. 分布式文件存儲
為了保證文件的可靠性和存取性能，數據通常以副本的方式存儲在多個節點上的計算機網路。常見的分布式文件系統有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 數據虛擬化
數據虛擬化是一種數據管理方法，它允許應用程序檢索和操作數據，而不需要關心有關數據的技術細節，比如數據在源文件中是何種格式，或者數據存儲的物理位置，並且可以提供單個客戶用戶視圖。
8. 數據集成
用於跨解決方案進行數據編排的工具，如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 數據准備
減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數據集的負擔的軟體，以加速數據對分析的有用性。
10. 數據質量
使用分布式數據存儲和資料庫上的並行操作，對大型高速數據集進行數據清理和充實的產品。
④ 「大數據」主要涉及哪些領域相關股票分別有哪些
近期，大數據概念正在風靡全球，從華爾街到國內資本市場，大數據概念股持續走強。5月17日，可視化數據分析軟體供應商Tableau 及大數據營銷公司Marketo一登陸美股市場，便引來瘋狂的買盤。截至當日收盤，Marketo的股價飆升77.69%，Tableau的股價也暴漲63.71%。美股對「大數據」概念的瘋狂熱炒很快傳播到了A股市場。今年以來至今，大數據概念股逆市上揚，累計漲幅達47.8%。根據細分行業分類，「大數據」主要涉及七大領域，包括數據處理和分析環節以及綜合處理、語音識別、視頻識別、商業智能軟體、數據中心建設與維護、IT咨詢和方案實施、信息安全等。
相關股票
「大數據」涉及的七大領域之一數據處理、分析環節和綜合處理，與其相關的國內A股上市公司拓爾思和美亞柏科，近期表現搶眼。
語音識別作為「大數據」涉及的七大領域之一，近期，其相關的科大訊飛、大華股份(002236)、華平股份(300074)、中威電子(300270)和國騰電子(300101)等5隻個股受到市場關注。
目前，國內A股市場中涉及視頻識別行業的上市公司主要有5家，具體為：海康威視(002415)、大華股份、華平股份、中威電子、國騰電子。這5隻個股今年以來至今均有不錯表現，大華股份（74.34%）、華平股份（60.34%）、國騰電子（25.49%）、海康威視（22.47%）、中威電子（15.60%）。
目前，A股市場中涉及商業智能軟體生產的上市公司主要有：久其軟體(002279)、用友軟體(600588)、東方國信(300166)。
對於國內企業而言，在大型設備與基礎軟體方面尚無法與全球IT巨頭匹敵。不過，在應用軟體、IT服務的多個細分領域，國內企業已積累了客戶基礎與行業、項目經驗，有望借大數據的興起而獲得增長助力。
值得一提的是，漢得信息是我國本土領先的IT咨詢企業，多年來致力於為企業提供高端ERP實施服務。
三分技術，七分數據，得數據者得天下。隨著未來數據的規模劇增，數據中心的建設與維護是必不可少的。目前A股中涉及數據中心建設與維護的公司包括天璣科技(300245)、銀信科技(300231)和榮之聯(002642)。
目前A股涉及信息安全領域的個股包括：衛士通(002268)、同有科技(300302)、美亞柏科等等。
⑤ 有誰知道大數據指的是什麼
大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據的方法[2]）大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
說起大數據，就要說到商業智能：
商業智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。
商業智能作為一個工具，是用來處理企業中現有數據，並將其轉換成知識、分析和結論，輔助業務或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術，包含了從數據倉庫到分析型系統等。
商務智能的產生發展
商業智能的概念經由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。
商務智能是20世紀90年代末首先在國外企業界出現的一個術語，其代表為提高企業運營性能而採用的一系列方法、技術和軟體。它把先進的信息技術應用到整個企業，不僅為企業提供信息獲取能力，而且通過對信息的開發，將其轉變為企業的競爭優勢，也有人稱之為混沌世界中的智能。因此，越來越多的企業提出他們對BI的需求，把BI作為一種幫助企業達到經營目標的一種有效手段。
目前，商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業所處行業和競爭對手的數據，以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策既可以是作業層的，也可以是管理層和策略層的決策。
為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、線上分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什麼新技術，它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術的綜合運用。
把商業智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理，以保證數據的正確性，然後經過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合並到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變為輔助決策的知識），最後將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。
企業導入BI的優點
1.隨機查詢動態報表
2.掌握指標管理
3.隨時線上分析處理
4.視覺化之企業儀表版
5.協助預測規劃
導入BI的目的
1.促進企業決策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增進企業的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業經理人大幅增進決策效率與改善決策品質。
2.降低整體營運成本(Power the Bottom Line)：BIS改善企業的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫程式、Poweruser製作報表的時間與人力成本，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫程式的特色也讓日後的維護成本大幅降低。
3.協同組織目標與行動(Achieve a Fully Coordinated Organization)：BIS加強企業的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認知差距，並可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業之體質，使組織內的每個人目標一致、齊心協力。
商業智能領域的技術應用
商業智能的技術體系主要有數據倉庫（Data Warehouse，DW）、聯機分析處理（OLAP）以及數據挖掘（Data Mining，DM）三部分組成。
數據倉庫是商業智能的基礎,許多基本報表可以由此生成,但它更大的用處是作為進一步分析的數據源。所謂數據倉庫（DW）就是面向主題的、集成的、穩定的、不同時間的數據集合，用以支持經營管理中的決策制定過程。多維分析和數據挖掘是最常聽到的例子,數據倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數據。
在線分析處理（OLAP）技術則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數據中轉化出來、能夠真正為用戶所理解的、並真實反映數據維特性的信息，進行快速、一致、交互地訪問，從而獲得對數據的更深入了解的一類軟體技術。
數據挖掘（DM）是一種決策支持過程，它主要基於AI、機器學習、統計學等技術，高度自動化地分析企業原有的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業的決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。
商業智能的應用范圍
1.采購管理
2.財務管理
3.人力資源管理
4.客戶服務
5.配銷管理
6.生產管理
7.銷售管理
8.行銷管理
商業智能實施步驟
商業智能系統處理流程[1]
商業智能（BI）作為一個概念，描述與業務緊密結合，並且根據需要進行相關特性展示和數據處理的過程。
為了讓數據「活」起來，往往需要利用數據倉庫、數據挖掘、報表設計與展示、聯機在線分析（OLAP）等技術。數據或者數據源包含的種類繁多，例如存儲在關系型資料庫中的，在外圍數據文件中的，在業務流中實時產生存儲在內存中的等等。而商業智能最終能夠輔助的業務經營決策，既可以是操作層的，也可以是戰術層和戰略層的決策。
這些分析有財務管理、點擊流分析（Clickstream）、供應鏈管理、關鍵績效指標（Key Performance Indicators, KPI）、客戶分析等。商業智能關注的是，從各種渠道（軟體，系統，人，等等）發掘可執行的戰略信息。商業智能用的工具有抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和載入（Load）軟體（搜集數據，建立標準的數據結構，然後把這些數據存在另外的資料庫中）、數據挖掘和在線分析（Online Analytical Processing，允許用戶容易地從多個角度選取和察看數據）等 。
商業智能系統的功能
商業智能系統應具有的主要功能：
數據倉庫：高效的數據存儲和訪問方式。提供結構化和非結構化的數據存儲，容量大，運行穩定，維護成本低，支持元數據管理，支持多種結構，例如中心式數據倉庫，分布式數據倉庫等。存儲介質能夠支持近線式和二級存儲器。能夠很好的支持現階段容災和備份方案。
數據ETL：數據ETL支持多平台、多數據存儲格式（多數據源，多格式數據文件，多維資料庫等）的數據組織，要求能自動化根據描述或者規則進行數據查找和理解。減少海量、復雜數據與全局決策數據之間的差距。幫助形成支撐決策要求的參考內容。
數據統計輸出（報表）：報表能快速的完成數據統計的設計和展示，其中包括了統計數據表樣式和統計圖展示，可以很好的輸出給其他應用程序或者Html形式表現和保存。對於自定義設計部分要提供簡單易用的設計方案，支持靈活的數據填報和針對非技術人員設計的解決方案。能自動化完成輸出內容的發布。
分析功能：可以通過業務規則形成分析內容，並且展示樣式豐富，具有一定的交互要求，例如預警或者趨勢分析等。要支持多維度的聯機在線分析（OLAP分析），實現維度變化、旋轉、數據切片和數據鑽取等。幫助決策做出正確的判斷。
典型的商業智能系統
典型的商業智能系統有：
客戶分析系統、菜籃分析系統、反洗錢系統、反詐騙系統、客戶聯絡分析系統、市場細分系統、信用計分系統、產品收益系統、庫存運作系統以及與商業風險相關的應用系統等。
[編輯]商業智能解決方案廠商
提供商業智能解決方案的著名IT廠商包括微軟、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等
最後，希望你關注一下FineBI，帆軟軟體的大數據解決方案，我看了，還是很不錯的