随着大数据时代的到来，企业需要面对日益增长的数据量，并且更加关注如何通过数据分析和挖掘为企业决策提供依据。而商业智能技术是帮助企业顺利实现这一目标的不二之选。搜索式BI工具DataFocus则成了一款极具价值的 datafocusETL 数据分析及可视化工具。

一、大数据商业智能发展的特点

大数据商业智能（Big Data Business Intelligence）是指通过商业智能技术处理大数据并从中获取有效信息用于商业决策的方法和过程，其特点主要有以下几点：

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1. 高性能：在保证数据质量的前提下快速处理数据，最大程度地优化数据处理效率；

2. 多样化：支持对多种不同类型数据的处理和集成，数据源可以来自于不同种类的系统和文件；

3. 便捷性：采用先进的数据存取技术、具备灵活性，易维护性，方便用户通过简单操作实现数据的查询和分析；

4. 实时性：通过各种机制确保数据的及时更新和读取，从而满足对及时性要求高的应用场景需求。

二、大数据商业智能化

大数据商业智能化是在大数据商业智能的基础上，实现对企业决策关键数据的集成、处理分析和可视化展示。这种方式把大数据与商业智能技术相结合，形成一个更加完整和高效的解决方案，并且帮助企业在更短时间内已经获取有价值的数据，并快速进行决策。

大数据商业智能化具有以下优点：

1. 及时决策：采用BI技术可以改进数据分析效率，快速响应随时取得准确数据信息进行及时决策；

2. 提升工作效率：通过使用Big Data Business Intelligence技术，消除了人工操作带来的部分预测精度误差。带来便利的同时提升了工作效率；

3. 数据质量统一：基于商业智能系统的数据模型化思想，数据分析员可以基于模型设计标准各项指标并验证数据正确性；

4. 降低成本：基于大数据平台的商业智能技术，可以节省人力物力等方面的成本，同时提升企业效益。

三、大数据商业智能工程师

大数据商业智能工程师是业务需要的多尖端人才之一，其主要职责是协助公司通过商业智能系统挖掘数据中的价值。同时，大数据商业智能工程师还需要具备数据分析感知、快速解决实时数据处理问题等能力。

大数据商业智能工程师技能要求主要有以下几点：

1. 精通大数据技术：熟悉MapReduce、Hive等数据处理框架, 了解jenkins、Tomcat、PhpMyAdmin等应用，掌握多节点的Hadoop集群架构的安装配置及维护等等；

2. 数据仓库建模经验：熟悉星型、雪花型和稀疏矩阵等各种建模方法，并能够进行标准化和优化的设计；

3. 数据分析技巧：熟悉ETL、数据清洗、数据挖掘和商业智能系统、数据库管理。精通SQL和NoSQL，能使用主流商业智能报表生成器设计报表;

4. 快速反应能力：面对严峻的监管环境和瞬息万变的市场条件，快速解决实时数据处理问题；能够有效地运用商业智能软件来预测未来市场趋势，提前采取正确的行动。

四、DataFocus作为推荐使用的搜索式BI工具

DataFocus是一款强大的搜索式BI工具，可以快速查询大数据并生成安全可靠的报表。这个工具主要有以下几点特点：

1. 支持多种类型的数据库：DataFocus不仅支持MySQL、CSV等各种类型的DB,无需手动修改复杂解析方法就能进行连接操作；

2. 快速高效的搜索：借助于DataFocus强大的搜索判断功能，用户只需要输入查询关键词便可快速获取对应数据信息；

3. 数据分析全面：DataFocus支持多维度查询和交叉查询。革新性地把数据挖掘、数据分析、数据可视化功能都融合在一体。

4. 安全高效：支持随时更改报表展示，自定义导出Excel或PDF文件！保证数据安全性和操作稳定性；

5. 大屏展示：DataFocus大屏展示功能也非常实用，可以将数据可视化呈现在大屏幕上，以帮助企业更好地进行数据监测和分析。

总之，DataFocus是搜索式BI领域的优秀工具之一，提供了快速建模、易于操作、数据分析全面等特点。它可以满足大部分企业的数据处理和分析需求，并且能够帮助企业快速获取有价值的信息，优化决策流程和提升业务水平。作为一个资深的数据分析师，我也强烈推荐DataFocus作为大数据商业智能化解决方案中不可或缺的一环。

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