BI商业智能结合数据分析是一个复杂而系统的过程，它涉及数据的收集、处理、分析和呈现等多个环节。数聚就从多年的部署实施经验来详细的阐述BI如何结合数据分析系统，是如何为企业发展奠定基础的。
一、数据集成与清洗
数据集成：BI系统首先需要从各种数据源中收集数据，这些数据可以来自企业的ERP系统、CRM系统、数据库、电子表格等内部数据源，也可以来自社交媒体、市场调研报告等外部数据源。数据集成的目标是将这些分散的数据整合到一个统一的数据仓库或数据湖中，以便进行后续的分析。
数据清洗：收集到的数据往往存在噪声、错误、重复或缺失等问题，因此需要进行数据清洗。这一过程包括删除重复数据、填补缺失值、处理异常值、标准化数据格式等，以确保数据的准确性和一致性。清洗后的数据将作为后续分析的基础。
二、数据建模
数据建模是将清洗后的数据按照一定的规则和结构进行组织，以便于分析和使用。在BI系统中，数据建模通常包括概念模型、逻辑模型和物理模型三个层次。
概念模型：描述业务实体及其关系，是数据建模的起点。
逻辑模型：对概念模型的细化，描述数据的具体内容和结构。
物理模型：逻辑模型的物理实现，描述数据存储的具体方式。
数据建模的目的是创建一个高效的数据结构，支持快速的数据查询和分析。
三、数据分析
数据分析是BI系统的核心功能之一。通过BI工具，企业可以对集成和清洗后的数据进行深入分析，挖掘有价值的信息和模式。数据分析的方法多种多样，包括统计分析、机器学习和数据挖掘等。
统计分析：对数据的分布、趋势和关联性进行分析，帮助企业了解业务状况和市场趋势。
机器学习：利用监督学习、无监督学习等方法，从数据中自动提取特征和模式，支持预测和决策。
数据挖掘：应用分类、聚类、关联规则、回归分析等算法，发现数据中的隐藏信息和模式。
四、数据可视化
数据可视化http://www.datacvg.com是将分析结果以图表、图形等方式直观地展示出来，以便用户理解和分析。BI系统提供了丰富的数据可视化工具，如柱状图、折线图、饼图、热力图等。用户可以根据分析需求选择合适的图表类型，创建专业的可视化报表和仪表盘。数据可视化不仅可以帮助用户发现数据中的规律和趋势，还可以支持决策制定。
五、实时分析与决策支持
实时分析是BI数据分析的高级阶段。通过即时处理和分析数据，BI系统可以帮助企业快速响应市场变化和业务需求，提高决策的效率和准确性。实时分析的关键在于数据的时效性，BI系统需要支持实时数据接入和实时数据可视化。基于实时分析结果，企业管理层可以做出更为科学和合理的决策，如调整市场策略、优化资源配置、提高运营效率等。
六、选择合适的BI工具
选择合适的BI工具是实现高效数据分析的关键。在选择BI工具时，企业需要考虑以下因素：
用户友好性：界面设计和操作流程应简单直观，便于非技术用户上手。
数据集成能力：能够与现有数据源无缝集成，支持多种数据源的连接和访问。
数据可视化功能：提供丰富的图表类型和仪表盘设计选项，满足不同的可视化需求。数聚易视就是其中的代表
分析能力：支持多种数据分析方法和模型，满足企业的特定分析需求。
支持与培训：提供良好的技术支持和培训服务，降低实施难度和使用成本。
成本效益：评估软件的许可费用、维护成本和培训费用等，确保所选工具能够带来相应的投资回报。
安全性：确保数据的安全性和保密性，遵循相关法规和标准。
在数聚实战的经验来看，BI结合数据分析是一个涉及数据集成、清洗、建模、分析、可视化和实时决策等多个环节的系统过程。通过选择合适的BI工具和方法，企业可以充分利用数据的价值，支持业务优化和决策制定。