系统
现在人们身处大数据时代的洪流之中，数据产品日新月异，令人应接不暇。阿里还出过一本书——《大数据之路》，里面详细介绍了大数据从采集到消费等各个环节的方法论和案例。那么，在大数据时代之前，人们也进行数据分析吗？那时的人们又使用的是怎样的工具和方法论呢？这就要介绍一位熟悉又陌生的老朋友——BI系统。说它熟悉，是因为数据侧的同学几乎天天都会和BI系统打交道，比如阿里的FBI。说它陌生，是因为现在的BI系统与上世纪九十年代的初代BI系统并不完全是一回事。BI（Business Intelligence，商业智能）的概念很早就有了（正如AI这一概念一样）。早期它的内涵相对模糊，按照百度百科的解释：“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。“随着人们实践不断深入，BI系统的样貌也逐渐清晰。到了上世纪九十年代，BI系统迎来了它的第一个辉煌时期，Gartner将各种类型的类BI系统全部统称为BI，BI产品也基本确定为了是一套集数据清洗、数据分析、数据挖掘、报表展示等功能于一体的完整解决方案，数据仓库也基于此建立。从此BI系统一统江湖，江湖上再也没了DSS（Decision Support System, 决策支持系统）、EIS（Executive Information System, 主管信息系统）的名字。如果大家翻阅出版于上世纪八九十年代的数据仓库领域的书籍，就会发现里面频繁出现DSS、EIS、DW/BI等概念，例如William H.Inmon所著的《数据仓库（Building the Data Warehouse）》、Ralph Kimball所著的《数据仓库生命周期工具箱（The Data Warehouse Lifecycle Toolkit）》等
