数字化转型名词：大数据、BI、管理驾驶舱、数据治理

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：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。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。

管理驾驶舱

提及管理驾驶舱，大家可能第一时间会联想到飞机的驾驶舱，里面遍布着各种仪表盘、指针、数字等等。尽管用途大不相同，但是管理驾驶舱和飞机的驾驶舱确有异曲同工之妙。随着大数据的普及，管理者通过一个大屏界面就能轻松发现问题所在，而越来越多的企业开始使用数据可视化大屏，并更重视数据展示效果、数据时效性、数据的交互能力等。因此，管理驾驶舱应运而生。

管理驾驶舱的核心功能：整合各方数据、数据关联探索、数据预测分析、支持众多的图表类型和样式。

数据治理

数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。可能有些抽象，有图有真相，下面这张图说明了数据治理与其他几个数据管理职能的关系：

从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后段业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统），从目的来讲，数据治理就是对数据的获取、处理、使用进行监督（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合。

高质量的数据对任何企业都是战略性资产，随着企业推进数字化转型的进程，有效数据正迅速成为一个关键的业务差异，但要使数据具有价值，需确保数据的可信任、安全性、可访问性、准确性、共享性和及时性。数据治理有助于增强企业灵活性以最小化决策相关成本和风险，特别在数字经济中，数据治理比以往任何时候都显得尤为重要。