oracle取字符串长度以及判断是否含有中文?
用length可查到具体看有多少个字符。selectlength(abcdefgh)fromsuper-假如是从一个表中取一个字段,查这个字段的数据长度:selectlength()returningtablea!
什么是bi?
互联网时代信息技术的飞速发展让企业的信息化程度努力提高,企业数据显现出出爆发式增长的态势。或则地,企业数据量越大,数据问题就不暴漏得越明显,数据驱动决策的需求也越加强烈。在这样的时代背景下,商业智能(businessintelligence,简称bi)下一界了信息化热词,我们经常能听了企业说“上bi”、“建设bi系统”、“最终形成bi决策平台”等内容。
这样bi到底是什么呢?相信除了相关的研究学者,绝大部分的人会很难能提供一个考虑的答案。不过早在1958年,ibm的研究员hanspeterluhn就将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力,并利用这种能力去指导决策,以达到预期的目标。”
在1996年,加特纳(gartner)集团一锤定音,宣布将商业智能定义方法为:商业智能具体描述了一系列的概念和方法,是从应用形式基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。
而我们只是因为根本无法具体清楚的商业智能定义,要注意有两个方面的原因。无非,不断信息技术的发展,20十七年来商业智能的内容也再一次发生了一些变化,但是商业智能的定义仍旧停留在上个世纪;另外一方面,与欧美发达国家两者相比,我国的信息化水平较为落后挨打,还有互联网和各行业龙头企业,国内完全兴起bi热潮也是在近几年。而,业内对bi没有材的定义认知也在情理之中。
那就对于今天的商业智能,大众有着怎样的理解和认知呢?围绕这一疑问,帆软数据应用研究院对770多家企业的1400多名从业人员接受了调研。按照对调研数据的整理、可以清洗和分析,我们发现自己了一些有价值的结论,下面将对分析过程和结论通过详细点的介绍。
分析过程首先我们借用python对调研能够得到的数据进行了收拾好和擦洗,能去掉掉脏数据后,终于得到了890条数据。
随后,我们参照被调研人员职位的不同,将被调研人员可分it部门从业人员和业务部门从业人员两类,并打上数据标签。
到最后,我们的分词库jieba和词云库wordloud生成了三幅被调研者对bi定义观念的词云图,即是一个整体认知、it部门从业人员认知和业务部门从业人员认知。
整体认知被调研人员对bi定义的整个结构认知是可以明白为“数据”、“分析”、“数据分析”、“报表”、“业务”、“企业”、“决策”、“智能”、“工具”、“影像展示”、“可视化”等关键词。
简单,关键词“企业”、“决策”和“工具”那就证明大众对此bi的作用和目的有着都很确切的解释,那就是血法企业决策的工具。
其次,“数据”、“分析什么”、“数据分析”等关键词则体现出来了大众对bi认知观念的侧重点只是相对而言数据分析这一功能上,甚至于将bi天壤于数据分析工具。其实bi还中有了数据仓库、数据etl等功能,包裹了数据处理到展示更多的整个流程。但底层的数据仓库建设也非常重要,能为现的数据分析可以提供最强有力的支持,能让数据分析结果无比准确。
同时,关键词“影像展示”和“可视化”也引申出了bi的另一项最重要功能,即数据可视化。实际数据可视化将数据分析而以更非常直观明白的进行展示,能为决策者能提供更清楚地更潜近的见解。
结果,一个也很奇异的关键词“报表”也从某种程度上反映了我国的bi建设现状。明确的bi的定义,报表工具又是bi的一部分,当然了并又不能已经代表上帝bi。只不过我国企业信息化水平整体偏底,很多企业的决策勉力支撑依然以报表偏于,因此报表又是bi在我国企业内的一个比较多表现形式。
图1整体认知it部门业务部门从业人员认知被调研人员中,it部门和业务部门从业人员对bi定义法认知的关键词与整体认知类似于,核心是“数据”、“决策”和“数据分析”,这里我们要注意来看这二者之间的差异。
第一,从词云图中关键词的大小来看,it部门从业人员对bi的认知颇为材,业务部门从业人员则较为收拢。这一结果也和业务部门的多样性或是,不同业务部门的人员有着有所不同的理解。
第二,it部门重技术,内部部门重价值。it部门从业人员认知词云图中,出现了“技术”、“挖掘点”、“应用”等词,因此“智能”一词并没有和“商业智能”捆住在一起,反而作为分开来的关键词出现的。在业务部门从业人员认知词云图中,“价值”、“可视化”、“整合”等关键词是it部门从业人员认知图中会出现相对较少的。所以说it部门更倾向于将bi符号表示为技术,而业务部门则更不太注重商业价值。
第三,it部门从业人员认知词云图中出现了关键词“暂无”,这只能说明有一小部分的it从业人员对bi的定义没有内容明确的理解和认知,或则企业完全没有直接进入bi系统建设阶段,因此it人员也没深入外界过bi。
第四,it部门和业务部门从业人员认知词云图中都提到了“数据挖掘”,但又出现的次数都更加少。数据挖掘作为更深入的数据分析方法,在面对大量数据时,能需要提供更富洞察力的见解,也bi的一项不重要功能。但这就当前国内情况来看,数据挖掘仍处在泡沫和技术炒作阶段,完全没有我得到无形的能量的应用。但无可否认,数据挖掘是未来的一个比较多趋势。
最后,值得注意的是,业务部门从业人员认知词云图中,再次出现了“帆软”一词。作为国内专业的大数据bi和分析平台提供商,帆软专注商业智能和数据分析领域,致力于为全球企业需要提供提供一站式商业智能解决方案。帆软会推出的商业智能产品finebi的一个核心优势就是业务人员自助分析,因此业务人员相互的较多,提起过bi也就很恐怕地看到帆软了。
图2it部门从业人员认知图3业务部门从业人员认知以上分析结论可以不总结归纳为两点:
整体上来说,国内企业人员对bi的认知进入微观的目标层面,对bi功能的认知聚集在数据分析和数据可视化上;部门工作内容和工作性质的差异令it部门和业务部门的从业人员对bi的认知修真者的存在当然区别。根据大众认知调研结果和分析结论,特点可以做到的bi定义,我们可以不来重新定义,定义商业智能:
商业智能(bi)是依靠技术手段或方法,将数据转化成为知识,用以支撑企业决策、挖掘出商业价值的一套解决方案。以数据为中心,bi的核心功能通常有数据仓库、数据etl、数据分析、数据挖掘和数据可视化。
调研因为大众对bi的理解聚集在数据分析和数据可视化层面,并且,报表制作与展示和业务人员自助分析是bi在国内企业中的两大主要应用场景。而数据挖掘只能说是未来的一个趋势,目前对国内企业来说仍是泡沫。
那就企业是需要做的,老祖看重底层数据仓库的建设,逐步提升数据分析和可视化的水平,向更深层次过渡,使最终形成求全部的bi体系,让数据下一界生产力,产出非常大的价值。
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