edieai数据集成平台哪个好

❶ PMP和系统集成项目管理工程师到底哪个好有考过的吗

系统集成项目管理工程师属于软考的中级证书，软考的高级证书中有信息系统项目管理师，是系统集成项目管理工程师的更高级别，后者通常与PMP认证同时学习考取。
系统集成项目管理工程师是计算机信息系统领域的项目管理人员职业证书，其内容有行业管理知识、行业项目管理知识、计算机信息系统基本技术知识等内容。

PMP（Project Management Professional）是美国项目管理协会（PMI）颁发的项目管理专业人员（PMP）认证。PMP认证的内容是项目管理专业知识，可以在许多行业和领域使用。

软考是国家颁发的职业资格证书，PMP是一种国际专业资质认证。之所以被比较，是因为都有项目管理的知识，并且PMP认证相较于其他行业，在IT计算机行业项目中的应用更广泛。因此很多人会分不清这些证书。

❷ AI CS6和AI CC哪个好

Ai cc和 AI cs6的主要区别如下：

1、发行时间

Adobe Illustrator CS6 是2012年发布的；

Adobe Illustrator CC 是2013年发布的；

2、版本和新增功能

Adobe Illustrator CS6 发布时新增了不少功能和对原有的功能进行增强。全新的图像描摹，利用全新的描摹引擎将栅格图像转换为可编辑矢量。无需使用复杂控件即可获得清晰的线条、精确的拟合及可靠的结果。

Adobe Illustrator CC 在CS6版本基础上增加了可变宽度笔触、针对Web和移动的改进、增加了多个画板、触摸式创意工具等新鲜特性。

3、云服务

Adobe Illustrator CC改进了云服务功能，用户可在Mac OS、Windows、iOS和Android系统上通过Creative Cloud来储存、同步和分享Creative文件。

此外，Adobe CC系列产品还集成了创意设计平台Behance，用户可以在这里展示作品、获得建议和反馈。

❸ 目前国内有哪些好用的大数据分析平台

大数据分析平台有思迈特软件Smartbi：思迈特软件Smartbi是企业级商业智能和大数据分析品牌，经过多年持续自主研发，凝聚大量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。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

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❹ 现在比较好的商业智能平台有什么啊

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。


商务智能的产生发展
商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。

目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。

为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。

把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

企业导入BI的优点
1.随机查询动态报表

2.掌握指标管理

3.随时线上分析处理

4.视觉化之企业仪表版

5.协助预测规划

导入BI的目的
1.促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

2.降低整体营运成本(Power the Bottom Line)：BIS改善企业的资讯取得能力，大幅降低IT人员撰写程式、Poweruser制作报表的时间与人力成本，而弹性的模组设计接口，完全不需撰写程式的特色也让日后的维护成本大幅降低。

3.协同组织目标与行动(Achieve a Fully Coordinated Organization)：BIS加强企业的资讯传播能力，消除资讯需求者与IT人员之间的认知差距，并可让更多人获得更有意义的资讯。全面改善企业之体质，使组织内的每个人目标一致、齐心协力。

商业智能领域的技术应用
商业智能的技术体系主要有数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（Data Mining，DM）三部分组成。

数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。

在线分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

数据挖掘（DM）是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

商业智能的应用范围
1.采购管理

2.财务管理

3.人力资源管理

4.客户服务

5.配销管理

6.生产管理

7.销售管理

8.行销管理

商业智能实施步骤

商业智能系统处理流程[1]
商业智能（BI）作为一个概念，描述与业务紧密结合，并且根据需要进行相关特性展示和数据处理的过程。

为了让数据“活”起来，往往需要利用数据仓库、数据挖掘、报表设计与展示、联机在线分析（OLAP）等技术。数据或者数据源包含的种类繁多，例如存储在关系型数据库中的，在外围数据文件中的，在业务流中实时产生存储在内存中的等等。而商业智能最终能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。

这些分析有财务管理、点击流分析（Clickstream）、供应链管理、关键绩效指标（Key Performance Indicators, KPI）、客户分析等。商业智能关注的是，从各种渠道（软件，系统，人，等等）发掘可执行的战略信息。商业智能用的工具有抽取（Extraction）、转换（Transformation）和加载（Load）软件（搜集数据，建立标准的数据结构，然后把这些数据存在另外的数据库中）、数据挖掘和在线分析（Online Analytical Processing，允许用户容易地从多个角度选取和察看数据）等 。



商业智能系统的功能
商业智能系统应具有的主要功能：

数据仓库：高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储，容量大，运行稳定，维护成本低，支持元数据管理，支持多种结构，例如中心式数据仓库，分布式数据仓库等。存储介质能够支持近线式和二级存储器。能够很好的支持现阶段容灾和备份方案。

数据ETL：数据ETL支持多平台、多数据存储格式（多数据源，多格式数据文件，多维数据库等）的数据组织，要求能自动化根据描述或者规则进行数据查找和理解。减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。帮助形成支撑决策要求的参考内容。

数据统计输出（报表）：报表能快速的完成数据统计的设计和展示，其中包括了统计数据表样式和统计图展示，可以很好的输出给其他应用程序或者Html形式表现和保存。对于自定义设计部分要提供简单易用的设计方案，支持灵活的数据填报和针对非技术人员设计的解决方案。能自动化完成输出内容的发布。

分析功能：可以通过业务规则形成分析内容，并且展示样式丰富，具有一定的交互要求，例如预警或者趋势分析等。要支持多维度的联机在线分析（OLAP分析），实现维度变化、旋转、数据切片和数据钻取等。帮助决策做出正确的判断。

典型的商业智能系统
典型的商业智能系统有：

客户分析系统、菜篮分析系统、反洗钱系统、反诈骗系统、客户联络分析系统、市场细分系统、信用计分系统、产品收益系统、库存运作系统以及与商业风险相关的应用系统等。

[编辑]商业智能解决方案厂商
提供商业智能解决方案的着名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等
国内的商业智能平台比较好的有：FineBI，建议你去看看！！！！挺不错的‘11

❺ 国内有哪些好的数据可视化工具，推荐一下

在国内比较好的数据可视化工具是广州思迈特软件Smartbi有限公司。

广州思迈特软件Smartbi有限公司（思迈特软件Smartbi）成立于2011年，致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案，以提升和挖掘企业客户的数据价值为使命，专注于商业智能(BI)与大数据分析软件产品与服务。

思迈特软件Smartbi大数据分析工具的特点：

1.产品稳定性、并发数、超大数据量处理上，都十分惊艳，性能方案堪称举重若轻，亿级数据，秒级响应。

2.快速闪电的部署，实施和上线周期以周为单位计算。无需进行复杂的SQL语句处理，通过可视化的ETl操作即可进行复杂原始数据处理，在沟通需求时，企业只需考虑有没有数据，不需要考虑如何建模。对于IT部门，系统上线后也无需投入很多精力来提供维护和数据支持，最大限度地降低了企业的人力和物力成本。

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❻ 有没有人知道哪个BI工具处理大数据的性能好，而且处理速度快

国外:tableau、PowerBI、QlikView
但是国外BI产品大多无法适应中国式复杂报表，本土化做的没有国内的好，而且对汉化程度也有限，如果不是英语水平很高，且有特殊需求建议你选择国货哦~
国内：ElephantBI、OurwayBI、 永洪BI、FineBI
1、ElephantBI:
ElephantBI 是企业大数据管理分析和商业智能平台,实时连接聚合企业所有数据，包括MySQL、PostgreSQL、Oracle Databas等数据库，HRM、CRM，ERP、OA等业务系统和本地excel文件。而且它的数据中心支持在线设计和编辑。
ElephantBI采用先进的敏捷BI模式，反应灵敏，可以深入挖掘大数据价值，更快获得全局洞察，助力企业精准制定数据支持的商业决策。
2、OurwayBI
奥威BI 商业智能BI工具，能集成用友/金蝶/SAP/鼎捷ERP的商业智能BI数据可视化分析软件，真正做到零开发，安装即可用。将AI技术融入到产品中，除此之外，还包括百货商超、医药连锁、服装连锁、房地产、酒店连锁、生产制造等10+行业标准数据可视化BI解决方案。（引用自其官网）
3、永洪BI
国内的老牌BI产品。把大数据分析所需的产品功能全部融入一个平台下，进行统一管控。
为各种规模的企业提供灵活易用的全业务链的大数据分析解决方案，但永洪BI个人感觉劣势在产品的视觉、定制以及行业化方案上，比较不实用。
4、FineBI
是国内名气比较大的一款BI 产品，采用B/S架构，在浏览器端对数据进行分析和查看，以及系统平台的管理。更像是一款企业数据管理应用。而且使用的时候需要搭配FineReport，性价比方面待考量。

❼ 领导驾驶舱大数据平台哪个好

领导驾驶舱大数据平台做得好的很多。例如：

思迈特软件Smartbi 移动驾驶舱：随着信息化时代的来临，时间成本对于企业的重要性也越来越高，在重要时刻的及时反应甚至可以帮助企业获得更多的回报率，而“移动办公”也已经成为了企业管理者乐于见到的主流办公方式。

思迈特软件Smartbi V9 移动驾驶舱分为服务器端和本地终端两部分。在服务器端，基于思迈特软件Smartbi V9 之上的扩展应用，在平台核心组件的基础上针对移动终端设备提供独立的数据展现。在本地终端部分，通过App方式进行数据发布与交互；提供了统一的移动应用功能：门户展示、报表浏览、离线存储和离线浏览等功能。
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移动APP：通过App提供iOS/Android等移动设备上展示业务报表、KPI(关键绩效指标)、文档和仪表盘。不仅仅是静态查看，所有的图形、图表、仪表盘、地图、表格都是可交互的，简单的触摸，让您在掌间随意查看和分析您的业务数据。

钉钉、微信集成：支持多应用信息推送电子表格，支持微信用户与思迈特软件Smartbi用户双向同步。实现将报表发布到钉钉、微信，和微信企业号进行绑定，便于用户交流协作。

推荐使用思迈特软件Smartbi企业报表软件，他配备专业技术支持团队，资深技术支持经验，提供思迈特软件Smartbi产品的在线支持服务。用户介入产品使用过程中，企业针对每位客户的特点和偏好，一对一的提供个性化产品和服务，用户可获得属性强烈的报表，或获得与其个人需求匹配的定制产品或服务。

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❽ 人工智能和大数据哪个发展方向好

我觉得最重要的第一点，首先得问自己的兴趣和能力所在，毕竟无论选择哪个方向，可以支撑我们走下去的，都是兴趣和能力。因此，我们来好好捋一捋这两者的区别和联系。
第一，大数据
大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
第二，人工智能
人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
可见，相比大数据某，人工智能涉及的领域更加高深和高端，因此知识含量也更高，学习起来也需要付出更多，对个人的数理和逻辑能力要求很高，不过两者也是有联系的。
一方面，人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。
所以啊，没有必要太过完全区分开两者，还是打好基础，一步一个脚印学起来，唯有最佳之选。