隨著數字化時代的來臨，企業面臨的數據處理與分析問題越來越多，近幾年冒出了眾多的BI工具，都著重強調其數據可視化效果有多好。誠然，數據可視化效果是很重要，清晰亮麗的各類圖表，狂拽酷炫的動態大屏展示，看起來真的很爽。但是，可視化只是BI工具的最終呈現效果，企業做數據分析不是僅僅把表做好看，真正的數據分析需要數據的獲取、清洗、形成報表、得出結論等一系列工序，最終為企業管理者提供決策支持。

數據挖掘的兩大基本目標是預測和描述數據。其中前者的計算機建模及實現過程通常被稱為監督學習，后者的則通常被稱為無監督學習。預測主要包括分類 - 將樣本劃分到幾個預定義類之一，回歸 - 將樣本映射到一個真實值預測變量上；描述主要包括聚類 - 將樣本劃分為不同類（無預定義類），關聯規則發現 - 發現數據集中不同特征的相關性。

數據處理是BI中不可或缺的一個環節。目前，企業需要使用ETL工具從分布式和異構數據源（例如關系數據和平面數據文件）中提取數據到臨時中間層進行清理，轉換和集成，并將這些數據從前端導入到集中式大型分布式數據庫或分布式存儲集群最終被加載到數據倉庫或數據集市中，并成為在線分析處理和數據挖掘的基礎。數據處理系統的性能與優劣直接影響數據質量的價值性、可用性、時效性和準確性。因此在進行數據處理時，要根據數據類型選擇合適的存儲形式和數據處理系統，以實現數據質量的最優化。

在眾多的BI工具中，億信ABI絕對是比較全能的一個。其融合了ETL數據處理、數據建模、數據可視化、數據分析、數據填報、移動應用等核心功能。平臺內置了數倉實施工具，其中豐富的處理轉換組件，通過拖拽式的流程設計，實現了數據抽取、清洗、轉換、裝載及調度，用于幫助政府和企業構建數據倉庫，完成數據融合，提升數據質量，服務數據分析。

預測挖掘：

多樣的算法：分類分析，關聯分析，回歸分析，聚類分析，時間序列預測等等。

全程可視化：不懂算法也不用擔心，拖拽式操作輕松掌握數據挖掘。

模型評估：提供科學的模型評估方法，根據評估結果智能的推薦最佳模型。

數據處理：

構建數據倉庫：用于幫助政府和企業構建數據倉庫。

ETL工具：通過拖拽式的流程設計，實現了數據抽取、清洗、轉換、裝載及調度。

一體化：無需多套工具，數據處理和分析完美銜接。