规定性分析

规定性分析是一个相对较新的范畴，应用难度还比较大年夜。它会“规定”几个不合的可能行动，引导人们找到解决筹划。这类分析的核心在于供给建议。大年夜本质上说，规定性分析会猜测往后可能出现的多种情况，并让企业根据他们的行动，对可能出现的多种结不雅进行评估。在最幻想的情况下，规定性分析可以猜测将来会产生什么、为什么会产生，并供给建议。一些大年夜公司已经应用规定性分析，成功优化了日程安排、收入流和库存，大年夜而改良了客户体验。

流分析

流分析是一个及时过程，赓续计算、监测和治理基于数据的统计信息，并根据这些信息，“先于竞争敌手”采取行动。这个过程中，你可以在任何特准时光，懂得市场上产生的事宜，并根据这些事宜采取行动。作为一种新的对象，流分析大年夜幅改良了供给给决定计划者的有效信息流。

用于流分析的数据可以有多种来源，包含手机、物联网、市场数据、交易和移动设备(平板电脑和标记本电脑)。它能敏捷有效地将治理人员和外部数据源接洽起来，让应用法度榜样把数据并入一个应用流，或者用处理后的信息更新外部数据库。流分析支撑：

• 最大年夜限度地削减社交媒体危机、安然马脚、飞机掉事、制造缺点、股市暴跌、客户流掉等事宜造成的损掉
• 及时分析企业日常经营
• 应用大年夜数据寻找错过的机会
• 创建新的贸易模式、收入流和产品立异

芝加哥应用MongoDB开辟的WindyGrid项目就是流分析的一个用例。WindyGrid把来自各个市政部分的700万个数据点加以整合，让芝加哥市政人员可以分析数据，猜测哪里须要资本，然后响应地分派资本，有效地解决问题。市政人员可以更敏捷地作出更明智的决定，更有效地分派资本。WindyGrid为芝加哥带来了概绫屈性的变更，使之可以或许以具佣旧本效益的方法，懂得、预备和应对各类各样的情况。

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本文标题：商业智能简史，一切要从1865年说起

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