商業(yè)智能和大數(shù)據(jù)—2025年cma考試p1基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)
讓你茫然的原因只有一個(gè)，想得太多做得太少，別忘記，只有行動(dòng)才可以造就一個(gè)人。cma是美國(guó)注冊(cè)管理會(huì)計(jì)師，其考試科目包含P1財(cái)務(wù)規(guī)劃、績(jī)效與分析，P2戰(zhàn)略財(cái)務(wù)管理。下面整理了P1知識(shí)點(diǎn)，一起學(xué)習(xí)一下。
【所屬章節(jié)】
第六章 科技和分析
【知識(shí)點(diǎn)】
商業(yè)智能和大數(shù)據(jù)
一、商業(yè)智能
商業(yè)智能（Business Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)BI），是指用現(xiàn)代大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的過(guò)程。
也就是將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策的工具。
大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和分析方法、經(jīng)驗(yàn)是企業(yè)的重要資產(chǎn)。
二、大數(shù)據(jù)
1.基本概念
大數(shù)據(jù)的定義有很多，研究機(jī)構(gòu)Gartner給出的定義為：“大數(shù)據(jù)是海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)，使用新的處理模式能使企業(yè)具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力?！?/p>
麥肯錫全球研究所給出的定義是：“大數(shù)據(jù)是一種在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析等方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類(lèi)型和價(jià)值密度低的特征?！?/p>
2. 大數(shù)據(jù)的4項(xiàng)特征(4V)
特征 | 解釋 |
容量 （volume） | 大數(shù)據(jù)體量巨大，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的容量范圍 |
類(lèi)別 （variety） | 數(shù)據(jù)類(lèi)型不限于文本形式，還包括圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多種形式，個(gè)性化數(shù)據(jù)占絕大多數(shù) |
速度 （velocity） | 大數(shù)據(jù)產(chǎn)生和移動(dòng)的速度快，可以在產(chǎn)生的同時(shí)進(jìn)行信息獲取和數(shù)據(jù)分析 |
真實(shí) （veracity） | 大數(shù)據(jù)中的內(nèi)容與真實(shí)世界息息相關(guān)，但內(nèi)容雜亂，質(zhì)量差別較大。研究大數(shù)據(jù)需要從海量的數(shù)據(jù)中提取出能夠解釋現(xiàn)狀和預(yù)測(cè)未來(lái)的有效信息。 |
3. 大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)類(lèi)別
類(lèi)別 | 解釋 |
結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) | 能夠以固定形式存儲(chǔ)，由計(jì)算機(jī)處理的數(shù)據(jù)，比如常見(jiàn)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)作為典型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，就是以一個(gè)或多個(gè)二維表結(jié)構(gòu)（行和列組合）來(lái)表達(dá)實(shí)現(xiàn)，容易查詢 |
非結(jié)構(gòu) 化數(shù)據(jù) | 不可通過(guò)固定格式存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)，包括文本、圖像和音頻、視頻信息等。 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相比，信息分類(lèi)、查詢和分析都較為困難。大部分大數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 |
半結(jié)構(gòu) 化數(shù)據(jù) | 介于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間，有基本的儲(chǔ)存格式，但格式關(guān)系不固定，無(wú)法按照結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，比如決策樹(shù)信息和各類(lèi)圖表信息。 |
4. 大數(shù)據(jù)分析的機(jī)遇和挑戰(zhàn)
機(jī)遇：
·使用大數(shù)據(jù)可以給企業(yè)帶來(lái)顯著明確的收益；
·經(jīng)營(yíng)者可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，快速發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者的需求變化和市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)，幫助企業(yè)及時(shí)做出正確決策，增加市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和創(chuàng)新能力；
·收集數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)，是企業(yè)面臨信息時(shí)代沖擊進(jìn)行管理轉(zhuǎn)型的必備能力。
挑戰(zhàn)：
·大數(shù)據(jù)會(huì)給企業(yè)信息中心帶來(lái)挑戰(zhàn)，如何找到合適的數(shù)據(jù)、設(shè)備和人員，以及如何應(yīng)用模型，分析數(shù)據(jù)，理解數(shù)據(jù)結(jié)論是大數(shù)據(jù)管理的難點(diǎn)；
·大數(shù)據(jù)分析需要尖 端的設(shè)備和人員，成本很高；
·保護(hù)數(shù)據(jù)本身的安全性、數(shù)據(jù)和人員隱私，不觸犯相關(guān)法律、法規(guī)和道德要求，也是大數(shù)據(jù)時(shí)代的難題。
三、數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換過(guò)程
1. 概述
·數(shù)據(jù)是企業(yè)的重要資產(chǎn)，但數(shù)據(jù)本身并不直接產(chǎn)生價(jià)值，只有被企業(yè)消化和吸收，對(duì)決策和企業(yè)行動(dòng)產(chǎn)生正向效果時(shí)，信息才能完成自身價(jià)值的轉(zhuǎn)變。
·數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是從雜亂數(shù)據(jù)整理出有價(jià)值的信息，最終幫助企業(yè)行動(dòng)的過(guò)程。
2. 轉(zhuǎn)換步驟-1
步驟 | 解釋 |
①數(shù)據(jù) | 由數(shù)字、圖形、字符、圖表組成，是對(duì)事件的描述，通常是雜亂無(wú)章的 |
②信息 | 經(jīng)過(guò)組織和加工的數(shù)據(jù)，主要回答5方面的問(wèn)題：人、事、地點(diǎn)、時(shí)間、過(guò)程 在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息的過(guò)程中，企業(yè)可能需要考慮自身需求，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，如做出優(yōu)先級(jí)的排序 |
③知識(shí) | 相關(guān)人員從信息中獲得的自身所需要的內(nèi)容 從已知信息中獲取所需知識(shí)的能力和人員的背景以及工作經(jīng)驗(yàn)有關(guān) |
2. 轉(zhuǎn)換步驟-2
步驟 | 解釋 |
④見(jiàn)解 | 更為個(gè)人化、主觀化的知識(shí) 人員需要運(yùn)用更多的個(gè)人能力獲取已知信息中隱藏的變動(dòng)或發(fā)展趨勢(shì)，為此需要更強(qiáng)的人員判斷能力 |
⑤行動(dòng) | 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和個(gè)人化分析，獲取信息價(jià)值后，相關(guān)人員即可采取行動(dòng) |
3. 轉(zhuǎn)換意義
各類(lèi)商業(yè)智能和人工智能技術(shù)均希望能夠做出可以模仿人類(lèi)見(jiàn)解的程序，也就是希望可以使用數(shù)據(jù)庫(kù)，直接找到數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和變化規(guī)律。
如果數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換能夠順利進(jìn)行，企業(yè)就能夠獲取、保存專(zhuān)業(yè)人才的知識(shí)和思維方式，這對(duì)企業(yè)持續(xù)經(jīng)營(yíng)、積累管理經(jīng)驗(yàn)、獲取和維護(hù)客戶、提升效率、降低成本是有很大益處的。
轉(zhuǎn)換難點(diǎn)：
人類(lèi)的見(jiàn)解和決策是非常主觀的，很難被直接轉(zhuǎn)換為客觀的編程語(yǔ)言，讓軟件順利執(zhí)行。
注：以上內(nèi)容來(lái)自東奧Jenny Liu老師基礎(chǔ)班講義
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