BI业务事件检测的基本原理？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-03
初始发行是的发行
基于创新概念的大规模飞跃未能实现，其他领域的进步很快使领先的BI参与者可以生产，随着BI容纳越来越多的数据，促进业务数据的收集，分析，可视化和报告的技术必须变得更加先进。从简单的分析到高级的机器学习和异常检测，思想和决策者都必须了解BI如何利用数据探索来发现潜在异常和战略商机。
对现有解决方案的期望
有许多行业（例如电子商务，金融科技和广告技术）在评估收集到的数据中都取得了成功，应用预测分析的能力取决于对来自各种来源的大量数据进行分析以了解数据的正常行为。这将建立模式以帮助理解和产生预测性分析，从而导致异常发现，提供BI解决方案的企业与众不同之处在于计时和准确性。可以以不同的频率（例如，每分钟，每小时或每天）输出数据结果的收集和分析以及分析可视化效果。
当电子商务企业看到明显的购买行为时它需要了解原因
发现的异常通知技术人员，快速交付结果可能是造成数百万元或数百万元损失的决定性因素，今天的当前期望是评估速度应与结果质量相匹配，对成功保持警惕，任何自动化商业智能服务的主要挑战是扩展KPI警报的数量并确定重要的警报，业务事件检测依赖于KPI，例如交易，交易量，点击次数，转化次数，页面浏览量以及数百万个可能的度量组合，这些组合可分为警报参数。
设置警报通知的数据点或灵活性不受限制
并且通过连接一系列警报，企业可以显着提高需要关注领域的见解质量，许多企业试图建立内部异常检测，但遭受警报风暴的困扰，因此很难将冗余异常与重大异常区分开来-这是将竞争分隔开来的商业秘密，在某些情况下，企业必须结合多个KPI来确定趋势和模式，与物联网相连的智能家居和城市基础设施依靠精心设计的传感器阵列进行持续通信，如果水管在同一位置反复爆裂，则累积的数据可能会提醒技术人员水控制系统在某些时间分配的水过多，从而在特定区域上施加了过大的压力。
不同结果之间的相关性提供了错误根源的清晰描述
以及可以解决问题的解决方案。连接多个相关性导致异常识别和解决的无限可能性，这一切都始于一个警报，事件检测的应用，通过机器学习进行业务事件和异常检测是所有在线行业迈出的重要一步，机器学习算法随着使用量的增加而变得更加智能，从而使持续不断的流式传输成为可能， BI的原始数据既可以提高情报质量，又可以提高技术本身的质量，从而实现的见解和业务事件源的识别。
任何行业企业或企业都有大量简单或复杂的数据
可以对其进行评估以找到典型的和非典型的行为，电子商务，金融科技，广告技术，物联网-每个行业都试图在其时期表现出色，而机器学习可以立即识别出损害业务的收入泄漏或故障，在过去这简直太复杂了，但是未来已经通过机器学习来了，营销活动的成功可能很难衡量，但是有了数据和数字分析，基本结果就充满了新的学习机会，应用业务事件检测技术的潜力仅受收集的数据量限制-扩展的空间不可估量。
随着企业继续加速增长并积累数据
基于创新概念的大规模飞跃未能实现，其他领域的进步很快使领先的BI参与者可以生产，随着BI容纳越来越多的数据，促进业务数据的收集，分析，可视化和报告的技术必须变得更加先进。从简单的分析到高级的机器学习和异常检测，思想和决策者都必须了解BI如何利用数据探索来发现潜在异常和战略商机。
对现有解决方案的期望
有许多行业（例如电子商务，金融科技和广告技术）在评估收集到的数据中都取得了成功，应用预测分析的能力取决于对来自各种来源的大量数据进行分析以了解数据的正常行为。这将建立模式以帮助理解和产生预测性分析，从而导致异常发现，提供BI解决方案的企业与众不同之处在于计时和准确性。可以以不同的频率（例如，每分钟，每小时或每天）输出数据结果的收集和分析以及分析可视化效果。
当电子商务企业看到明显的购买行为时它需要了解原因
发现的异常通知技术人员，快速交付结果可能是造成数百万元或数百万元损失的决定性因素，今天的当前期望是评估速度应与结果质量相匹配，对成功保持警惕，任何自动化商业智能服务的主要挑战是扩展KPI警报的数量并确定重要的警报，业务事件检测依赖于KPI，例如交易，交易量，点击次数，转化次数，页面浏览量以及数百万个可能的度量组合，这些组合可分为警报参数。
设置警报通知的数据点或灵活性不受限制
并且通过连接一系列警报，企业可以显着提高需要关注领域的见解质量，许多企业试图建立内部异常检测，但遭受警报风暴的困扰，因此很难将冗余异常与重大异常区分开来-这是将竞争分隔开来的商业秘密，在某些情况下，企业必须结合多个KPI来确定趋势和模式，与物联网相连的智能家居和城市基础设施依靠精心设计的传感器阵列进行持续通信，如果水管在同一位置反复爆裂，则累积的数据可能会提醒技术人员水控制系统在某些时间分配的水过多，从而在特定区域上施加了过大的压力。
不同结果之间的相关性提供了错误根源的清晰描述
以及可以解决问题的解决方案。连接多个相关性导致异常识别和解决的无限可能性，这一切都始于一个警报，事件检测的应用，通过机器学习进行业务事件和异常检测是所有在线行业迈出的重要一步，机器学习算法随着使用量的增加而变得更加智能，从而使持续不断的流式传输成为可能， BI的原始数据既可以提高情报质量，又可以提高技术本身的质量，从而实现的见解和业务事件源的识别。
任何行业企业或企业都有大量简单或复杂的数据
可以对其进行评估以找到典型的和非典型的行为，电子商务，金融科技，广告技术，物联网-每个行业都试图在其时期表现出色，而机器学习可以立即识别出损害业务的收入泄漏或故障，在过去这简直太复杂了，但是未来已经通过机器学习来了，营销活动的成功可能很难衡量，但是有了数据和数字分析，基本结果就充满了新的学习机会，应用业务事件检测技术的潜力仅受收集的数据量限制-扩展的空间不可估量。
随着企业继续加速增长并积累数据
利用数据来创建更高效和更具成本效益的业务变得越来越重要，如果没有这些创新的解决方案，公司将完全陷入困境-他们将错过有希望的机会，并且无法避免许多潜在的挑战。
商业联合会数据分析专业委员会
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