隨著數(shù)字化時代的來臨，企業(yè)面臨的數(shù)據(jù)處理與分析問題越來越多，近幾年冒出了眾多的BI工具，都著重強調(diào)其數(shù)據(jù)可視化效果有多好。誠然，數(shù)據(jù)可視化效果是很重要，清晰亮麗的各類圖表，狂拽酷炫的動態(tài)大屏展示，看起來真的很爽。但是，可視化只是BI工具的最終呈現(xiàn)效果，企業(yè)做數(shù)據(jù)分析不是僅僅把表做好看，真正的數(shù)據(jù)分析需要數(shù)據(jù)的獲取、清洗、形成報表、得出結(jié)論等一系列工序，最終為企業(yè)管理者提供決策支持。

數(shù)據(jù)挖掘的兩大基本目標是預測和描述數(shù)據(jù)。其中前者的計算機建模及實現(xiàn)過程通常被稱為監(jiān)督學習，后者的則通常被稱為無監(jiān)督學習。預測主要包括分類 - 將樣本劃分到幾個預定義類之一，回歸 - 將樣本映射到一個真實值預測變量上；描述主要包括聚類 - 將樣本劃分為不同類（無預定義類），關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn) - 發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中不同特征的相關(guān)性。

數(shù)據(jù)處理是BI中不可或缺的一個環(huán)節(jié)。目前，企業(yè)需要使用ETL工具從分布式和異構(gòu)數(shù)據(jù)源（例如關(guān)系數(shù)據(jù)和平面數(shù)據(jù)文件）中提取數(shù)據(jù)到臨時中間層進行清理，轉(zhuǎn)換和集成，并將這些數(shù)據(jù)從前端導入到集中式大型分布式數(shù)據(jù)庫或分布式存儲集群最終被加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，并成為在線分析處理和數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的性能與優(yōu)劣直接影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的價值性、可用性、時效性和準確性。因此在進行數(shù)據(jù)處理時，要根據(jù)數(shù)據(jù)類型選擇合適的存儲形式和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的最優(yōu)化。

在眾多的BI工具中，億信ABI絕對是比較全能的一個。其融合了ETL數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)填報、移動應(yīng)用等核心功能。平臺內(nèi)置了數(shù)倉實施工具，其中豐富的處理轉(zhuǎn)換組件，通過拖拽式的流程設(shè)計，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、裝載及調(diào)度，用于幫助政府和企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫，完成數(shù)據(jù)融合，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，服務(wù)數(shù)據(jù)分析。

預測挖掘：

多樣的算法：分類分析，關(guān)聯(lián)分析，回歸分析，聚類分析，時間序列預測等等。

全程可視化：不懂算法也不用擔心，拖拽式操作輕松掌握數(shù)據(jù)挖掘。

模型評估：提供科學的模型評估方法，根據(jù)評估結(jié)果智能的推薦最佳模型。

數(shù)據(jù)處理：

構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫：用于幫助政府和企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫。

ETL工具：通過拖拽式的流程設(shè)計，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、裝載及調(diào)度。

一體化：無需多套工具，數(shù)據(jù)處理和分析完美銜接。