BI（商业智能）编程
BI与清单上其余两个智能的区别在于呈现的想法。BI主要是关于如何利用从分析中得到的看法来采起行动。BI工具包括如下项目：网络
一、图形和图表ide
二、书面报告工具
三、试算表路由
四、仪表板数据分析
五、简报产品
六、会议分享看法it
BI是最终产品模板
在事物的流动中商业智能与数据仓库和分析系统进行了大量交互。信息能够从仓库输入到分析包中，而后它从分析软件中出来，并被路由回存储和BI。建立BI产品后，信息可能会再次反馈到数据存储和仓库中，值得注意的是BI不必定是传统意义上的最终产品。就拿Smartbi作个例子，例如服装零售商在Smartbi的仪表盘可能包含来自社交媒体，海外买家，库存，商店销售，焦点小组访谈和时装秀的最新趋势定位数据。半小时后回到仪表板，您可能会看到显示了不一样的信息，由于趋势在该时间范围内发生了变化。class
什么叫作数据仓库
有时将它们与存储分组在一块儿，可是许多组织将二者区分开。区别主要在于存储了很长时间的数据，仓储和存储以供当即使用的数据。可是，某些组织没有区分这种区别，仓储能够在过程的任何步骤进行。数据在获取后当即进行存储，所以能够从新扫描原始数据以进行分析。这是极好的保护措施，可防止数据被流程破坏，从而使原始信息可能没法恢复，数据也将存储在项目中间。例如，能够在进行了屡次分析以后将其存储起来。这样能够确保将分析程序的结果存储起来，以防万一它们须要再次被引用。它还避免了商务智能程序包中的损坏问题。
最后一般在将数据存储到用做BI的承诺以后，一般会将数据存储起来。报告、图表、仪表盘和电子表格的平常状态均可以进入仓库，以进行永久记录，法律，历史和审计目的。
数据分析
对于许多人来讲，分析是这项业务中最性感的部分。在这里将统计方法和计算机编程技术相结合来研究数据并得出可能的看法。该工具集大部分来自统计领域，其通用方法应用于数据，包括：
一、线性回归
二、贝叶斯分析
三、频率研究
四、网络分析
五、假设检验
六、聚类
七、相关性
进行分析一般涉及不少准备工做。数据可能必须正确格式化以便机器读取。还可能必须对它进行过滤，以检查是否存在重复项，错误和其余麻烦的缺陷。必须作全部这一切，以尽量保留数据的完整性。
分析完成以后在将全部内容放入仓库和BI软件包以前，还有更多的工做要作
应进行进一步分析以验证数据。数据科学家常常保留一部分数据集以进行比较，若是分析与实际数据之间存在根本性的偏离，则能够将其做为线索返回到实验室，并找出分析工做出了什么问题。也能够考虑在进入BI阶段以前是否值得探索不一样形式的分析。
在现代世界中处理数据远非一个动做或什至一组动做
如今企业将过程分解为多个部分，由于在此过程当中承担着许多责任。胜任的数据仓库方法能够确保信息不会丢失。熟练的分析将尝试避免出现诸如社会和统计偏见，过大和太低的拟合度，可复制性失败以及自我参照之类的问题。良好的商业智能用法能够确保信息进入决策者的手，并为数据驱动的文化提供动力。Smartbi就偏偏作到了这点，才会有那么多企业选择了它。
关于Smartbi
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