BI工程师：主要是报表开发，需要有一定的数据库经验，掌握SQL查询优化方法，精通Oracle、SQL Server、MySQL等主流数据库的应用设计、性能调优及存储过程的开发。掌握BI相关工具，如ETL工具（如SSIS）、OLAP工具（如SSAS）和前端展示工具。熟悉ETL逻辑、OLAP设计和数据挖掘相关算法。BI工程师与数据库管理员的工作内容不同，前者是负责开发工作，后者是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作。数据库管理员（Database Administrator，简称DBA），是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作人员的统称，属于运维工程师的一个分支，主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。DBA的核心目标是保证数据库管理系统的稳定性、安全性、完整性和高性能。在国外，也有公司把DBA称作数据库工程师(Database Engineer)，两者的工作内容基本相同，都是保证数据库服务7*24小时的稳定高效运转，但是需要区分一下DBA和数据库开发工程师(Database Developer)：
1) 数据库开发工程师的主要职责是设计和开发数据库管理系统和数据库应用软件系统，侧重于软件研发；
2) DBA的主要职责是运维和管理数据库管理系统，侧重于运维管理。数学与应用数学专业培养掌握数学科学的基本理论与基本方法，具备运用数学知识、使用计算机解决实际问题的能力，受到科学研究的初步训练，能在科技、教育和经济部门从事研究、教学工作或在生产经营及管理部门从事实际应用、开发研究和管理工作的高级专门人才。数学与应用数学专业属于基础专业。无论是进行科研数据分析、软件开发，还是从事金融保险，国际经济与贸易、化工制药、通讯工程、建筑设计等，都离不开相关的数学知识。可见数学与应用数学专业是从事其他相关专业的基础。随着科技事业的发展和普及，数学专业与其他相关专业的联系将会更加紧密，数学知识将会得到更广泛的应用。
用于陕西关中地区流传的一种面食，即biangbiang面，类似于扯面，但要比通常的扯面宽出许多，其特点为不加汤水，全为干拌，配上辣子，肉丝和菜，广受陕西地块人们的喜爱。其读音汉语普通话中无，乃象声词，谓用力扯面中面条击打案板之声。 "biàng"也是一种口语化的象声词，有时为口头禅，或小孩子。此字出于陕西关中的一种小吃“biangbiang面（陕西关中民间传统风味面食，特指关中麦子磨成的面粉，通常手工擀成长宽厚的面条）。 配音“晕”。 而“biáng”字在输入法里是没有的，只是当地人创造的一个字。
近年来，随着人工智能的飞速发展，越来越多的领域开始关注和应用人工智能技术。在商业智能领域，人工智能的应用也日益普及，其中BI（Business Intelligence）作为商业智能的重要组成部分，也开始融入了人工智能的技术。
BI在企业中起着非常关键的作用，它通过收集、分析和展示大量的数据，帮助企业进行决策和优化业务流程。而人工智能技术则可以提供更加智能化和高效的数据分析和决策支持，使企业能够更好地把握市场动态、优化资源配置和提升竞争力。
人工智能技术在BI中有着广泛的应用。首先，人工智能可以通过自动化处理和分析大规模数据，帮助企业快速获取洞察和趋势。通过深度学习和自然语言处理等技术，人工智能可以从海量的数据中识别出重要的信息和模式，帮助企业更好地理解和把握市场需求和竞争动态。
其次，人工智能可以提供更加精准的预测和预测分析。通过对历史数据和外部因素的分析，人工智能可以预测未来的业务趋势和市场变化，并提供相应的决策建议。这对于企业来说，能够及时调整策略和优化业务规划，提前应对市场风险和机遇。
另外，人工智能还可以提供智能化的数据可视化和报告。传统的BI工具通常需要用户手动进行数据选择和报表生成，而人工智能可以通过自动化和智能化的方式，根据用户需求自动生成多样化、个性化的可视化报表。这大大节省了用户的时间和精力，提高了数据分析和决策的效率。
随着人工智能在BI中的应用不断深入，BI的前景也变得更加广阔。首先，人工智能的发展将加速BI工具的普及和推广。传统的BI工具相对复杂，需要较高的学习和使用门槛，而人工智能可以通过智能化和自动化的方式，降低用户的使用门槛，使更多的企业和个人能够轻松地使用和享受BI的好处。
其次，人工智能将为BI带来更加智能化的功能和体验。通过智能推荐和智能分析等技术，人工智能可以实现对用户需求的精准理解和个性化服务，让BI工具更加贴合用户的实际需求，并提供更加准确和有针对性的决策支持。
此外，人工智能还将帮助BI实现与其他领域的深度融合。随着人工智能技术在物联网、大数据和云计算等领域的应用，BI可以与这些领域进行深度融合，实现更全面、更深入的数据分析和决策支持，为企业创造更大的价值。
人工智能技术的迅猛发展为BI带来了新的机遇和挑战。作为商业智能的重要组成部分，BI在人工智能的驱动下将更加智能化、高效化和个性化。随着人工智能技术在BI领域的应用不断深入，相信BI将能够为企业提供更强大的决策支持和竞争优势，成为企业发展的重要利器。
BI 前景
随着数据量在各行业中快速增长，业务智能（BI）技术在企业中的应用也日益普及。BI技术的发展为企业提供了深入洞察数据、优化业务流程和制定战略决策的能力。那么，BI技术的未来前景如何？让我们一起来探讨。
随着人工智能和机器学习的发展，BI技术将能够更好地分析和利用海量数据，为企业提供更准确、智能的数据分析和决策支持。通过对数据的深入挖掘和分析，企业可以更好地了解市场趋势、客户需求以及业务状况，从而制定更有针对性的决策。
BI技术的应用可以帮助企业优化内部流程、提高工作效率，从而降低成本、提升生产力。通过实时监控和分析业务数据，企业可以及时发现问题并采取相应的措施，使企业在市场竞争中保持领先地位。
BI技术可以帮助企业更好地了解客户的需求和偏好，从而提供个性化的产品和服务，提升客户体验。通过分析客户数据和行为模式，企业可以精准定位目标客户群体，并开展有针对性的营销活动，提高客户满意度和忠诚度。
BI技术的发展使企业能够实时监控和评估风险，并及时采取措施来规避风险，降低损失。通过建立预警系统和数据模型，企业可以在风险出现之前就进行预警和应对，确保企业的稳健发展。
随着数据泄露事件的频发，数据安全和隐私保护成为企业和消费者关注的重点。BI技术的未来发展将更加注重数据加密、访问权限控制等安全机制的完善，保障数据的安全性和隐私性，建立起可信的数据环境。
随着BI技术的不断发展和应用，企业需要不断培养和引进具备数据分析和业务智能技能的专业人才。同时，技术供应商也需不断进行技术升级和创新，以满足企业在数据分析和决策支持方面不断增长的需求。
综上所述，BI技术的未来前景可谓一片光明。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，BI技术将在企业中发挥越来越重要的作用，为企业提供更多元化、智能化的数据分析和决策支持，助力企业实现持续发展和竞争优势。
在当今数字化和信息爆炸的时代，数据已经成为企业决策和转型的关键驱动力。作为企业界的重要趋势之一，Business Intelligence（BI，商业智能）正逐渐成为企业必备的技术工具。本文将探索BI现状以及其如何通过数据分析帮助企业取得竞争优势。
BI（商业智能）是一种利用先进的数据分析技术和工具，将企业中的海量数据转化为有意义的信息和洞察力的过程。这些信息和洞察力可以让企业决策者快速、准确地把握业务状况，及时做出战略决策。因此，BI在企业决策和数字转型中扮演着至关重要的角色。
BI的出现源于企业对数据的需求不断增长。企业收集的数据量急剧增加，其中包含了来自各个渠道的结构化和非结构化数据。然而，海量的数据无论对管理员还是决策者来说，并不代表价值，因为企业必须了解如何从这些数据中提取有用的信息。
BI解决了这个问题，它能够从数据中提取、组织和分析信息，帮助企业了解自身的情况、市场趋势和竞争对手的动向。通过将数据转化为可视化的报告、仪表盘和分析图表，BI使得复杂的数据易于理解和利用。
在过去的几年中，BI技术发展迅速。从最初的基础报表和数据透视表，到如今的数据挖掘、机器学习和人工智能，BI技术日益丰富和多样化。以下是一些BI技术的发展趋势。
自助式分析是一种能够让非技术人员使用BI工具进行数据分析的技术。传统上，数据分析是由专业的数据科学家或分析师来完成的，需要一定的专业知识和技能。而自助式分析则通过友好的用户界面和预定义的数据模型，让普通用户能够自主进行数据分析，不再依赖专业人士。
数据可视化是BI中的重要组成部分。通过将数据转化为直观的图表、仪表盘和报告，数据可视化能够帮助用户更好地理解和解释数据。随着技术的发展，数据可视化的方式也变得更加丰富多样，用户可以根据自己的需求选择最合适的可视化方式。
随着大数据时代的到来，企业面临着处理海量数据的挑战。BI技术的发展使得企业能够更好地处理和分析大数据。与此同时，实时分析也成为企业获取即时信息的重要手段。通过实时分析，企业可以及时发现和解决问题，抓住商机。
人工智能和机器学习技术的快速发展，进一步推动了BI的演进。通过人工智能和机器学习算法，BI系统能够根据从数据中学习到的模式和规律，提供更准确的预测和洞察力。这使得企业能够更好地预测市场趋势、客户需求和业务变化。
BI的发展给企业带来了许多优势，但也伴随着一些挑战。
随着技术的不断发展和企业对数据分析的需求不断增长，BI的未来发展前景广阔。以下是BI的一些未来趋势。
人工智能和自动化将成为BI的重要发展方向。通过人工智能和自动化技术，BI系统可以自动进行数据分析、预测和决策，减少人工干预的需求。
随着数据使用的不断增加，数据治理和合规性变得尤为重要。企业需要建立健全的数据治理框架，确保数据的合规性和可靠性。
数据科学和高级分析技术的发展将进一步增强BI的分析能力。通过结合机器学习和统计分析等技术，BI系统可以提供更高级的分析和预测功能。
BI的发展是数字化时代的产物，它将数据转化为有用的信息和洞察力，帮助企业决策者更好地理解业务状况和市场趋势。随着技术的不断发展和企业对数据分析需求的增长，BI将继续在企业决策和转型中发挥重要作用。然而，企业在应用和使用BI时，也需要面对一些挑战，如数据质量、数据安全等。只有克服这些挑战，才能充分发挥BI的潜力，帮助企业取得竞争优势。
SAP HANA和SAP是两个不同的概念，它们之间的区别如下：
SAP：SAP是一家德国企业，全称为Systems, Applications and Products in Data Processing，即数据处理中的系统、应用和产品。SAP公司提供各种企业管理软件和解决方案，包括财务、物流、人力资源、供应链管理等领域。
SAP HANA：SAP HANA是SAP公司开发的一款内存数据库和应用平台。它采用了内存计算技术，能够快速处理大量数据，并提供实时分析和预测功能。SAP HANA还可以与其他SAP软件集成，为企业提供更全面的解决方案。
SAP是一家德国企业，是全球领先的企业管理软件供应商之一，其产品涵盖了企业资源计划（ERP）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）等多个领域。SAP HANA是SAP公司推出的一款内存数据库产品，它能够快速处理大量数据，并提供实时分析和决策支持。SAP HANA是SAP公司的一个产品，它是一种新型的内存数据库，具有高速、高效、高可靠性等特点，能够帮助企业更好地管理和分析数据。而SAP则是一个更为广泛的概念，它是一个企业管理软件供应商，提供了多种不同的产品和解决方案。在全球范围内，SAP是非常有名的企业管理软件供应商之一，其产品被广泛应用于各个行业和领域。而SAP HANA作为SAP公司的一个产品，也在数据库领域拥有很高的知名度和市场份额。
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。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。
商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。
商业智能(简称BI)，也叫商务智能，是指运用现代数据仓库技术、联机分析处理、数据挖掘和数据显示技术来实现商业价值。
商业智能作为处理企业现有数据的工具，将其转化为知识、分析和结论，帮助企业或决策者做出正确明智的决策。随着数字智能时代的到来，越来越多的企业将商业智能应用于数据分析。
bi的最高熔点：271.3℃
金属铋元素符号是Bi，原子序数83，为有银白色到淡黄色光泽的金属，质脆易粉碎，室温下，铋不与氧气或水反应，在空气中稳定，导电导热性差。
加热到熔点以上时能燃烧，发出淡蓝色的火焰，生成三氧化二铋，铋在红热时也可与硫、卤素化合。铋不溶于水，不溶于非氧化性的酸（如盐酸）即使浓硫酸和浓盐酸，也只是在共热时才稍有反应，但能溶于王水和浓硝酸。
全称是：business intelligence
就是商业智能。BI表示的是一个体系，一套完整的解决方案。主要用于数据的整合、分析、挖掘等，为帮助企业决策而提供如报表、预测分析等功能。
