oracle中文的意思是 Oracle取字符串长度以及判断是否含有中文？
Oracle取字符串长度以及判断是否含有中文？
用length可查到具体看有多少个字符。selectlength(abcdefgh)fromsuper-假如是从一个表中取一个字段，查这个字段的数据长度：selectlength()returningtablea！
什么是BI？
互联网时代信息技术的飞速发展让企业的信息化程度努力提高，企业数据显现出出爆发式增长的态势。或则地，企业数据量越大，数据问题就不暴漏得越明显，数据驱动决策的需求也越加强烈。在这样的时代背景下，商业智能（BusinessIntelligence，简称BI）下一界了信息化热词，我们经常能听了企业说“上BI”、“建设BI系统”、“最终形成BI决策平台”等内容。
这样BI到底是什么呢？相信除了相关的研究学者，绝大部分的人会很难能提供一个考虑的答案。不过早在1958年，IBM的研究员HansPeterLuhn就将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并利用这种能力去指导决策，以达到预期的目标。”
在1996年，加特纳（Gartner）集团一锤定音，宣布将商业智能定义方法为：商业智能具体描述了一系列的概念和方法，是从应用形式基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。
而我们只是因为根本无法具体清楚的商业智能定义，要注意有两个方面的原因。无非，不断信息技术的发展，20十七年来商业智能的内容也再一次发生了一些变化，但是商业智能的定义仍旧停留在上个世纪；另外一方面，与欧美发达国家两者相比，我国的信息化水平较为落后挨打，还有互联网和各行业龙头企业，国内完全兴起BI热潮也是在近几年。而，业内对BI没有材的定义认知也在情理之中。
那就对于今天的商业智能，大众有着怎样的理解和认知呢？围绕这一疑问，帆软数据应用研究院对770多家企业的1400多名从业人员接受了调研。按照对调研数据的整理、可以清洗和分析，我们发现自己了一些有价值的结论，下面将对分析过程和结论通过详细点的介绍。
分析过程首先我们借用python对调研能够得到的数据进行了收拾好和擦洗，能去掉掉脏数据后，终于得到了890条数据。
随后，我们参照被调研人员职位的不同，将被调研人员可分IT部门从业人员和业务部门从业人员两类，并打上数据标签。
到最后，我们的分词库jieba和词云库wordloud生成了三幅被调研者对BI定义观念的词云图，即是一个整体认知、IT部门从业人员认知和业务部门从业人员认知。
整体认知被调研人员对BI定义的整个结构认知是可以明白为“数据”、“分析”、“数据分析”、“报表”、“业务”、“企业”、“决策”、“智能”、“工具”、“影像展示”、“可视化”等关键词。
简单，关键词“企业”、“决策”和“工具”那就证明大众对此BI的作用和目的有着都很确切的解释，那就是血法企业决策的工具。
其次，“数据”、“分析什么”、“数据分析”等关键词则体现出来了大众对BI认知观念的侧重点只是相对而言数据分析这一功能上，甚至于将BI天壤于数据分析工具。其实BI还中有了数据仓库、数据ETL等功能，包裹了数据处理到展示更多的整个流程。但底层的数据仓库建设也非常重要，能为现的数据分析可以提供最强有力的支持，能让数据分析结果无比准确。
同时，关键词“影像展示”和“可视化”也引申出了BI的另一项最重要功能，即数据可视化。实际数据可视化将数据分析而以更非常直观明白的进行展示，能为决策者能提供更清楚地更潜近的见解。
结果，一个也很奇异的关键词“报表”也从某种程度上反映了我国的BI建设现状。明确的BI的定义，报表工具又是BI的一部分，当然了并又不能已经代表上帝BI。只不过我国企业信息化水平整体偏底，很多企业的决策勉力支撑依然以报表偏于，因此报表又是BI在我国企业内的一个比较多表现形式。
图1整体认知IT部门业务部门从业人员认知被调研人员中，IT部门和业务部门从业人员对BI定义法认知的关键词与整体认知类似于，核心是“数据”、“决策”和“数据分析”，这里我们要注意来看这二者之间的差异。
第一，从词云图中关键词的大小来看，IT部门从业人员对BI的认知颇为材，业务部门从业人员则较为收拢。这一结果也和业务部门的多样性或是，不同业务部门的人员有着有所不同的理解。
第二，IT部门重技术，内部部门重价值。IT部门从业人员认知词云图中，出现了“技术”、“挖掘点”、“应用”等词，因此“智能”一词并没有和“商业智能”捆住在一起，反而作为分开来的关键词出现的。在业务部门从业人员认知词云图中，“价值”、“可视化”、“整合”等关键词是IT部门从业人员认知图中会出现相对较少的。所以说IT部门更倾向于将BI符号表示为技术，而业务部门则更不太注重商业价值。
第三，IT部门从业人员认知词云图中出现了关键词“暂无”，这只能说明有一小部分的IT从业人员对BI的定义没有内容明确的理解和认知，或则企业完全没有直接进入BI系统建设阶段，因此IT人员也没深入外界过BI。
第四，IT部门和业务部门从业人员认知词云图中都提到了“数据挖掘”，但又出现的次数都更加少。数据挖掘作为更深入的数据分析方法，在面对大量数据时，能需要提供更富洞察力的见解，也BI的一项不重要功能。但这就当前国内情况来看，数据挖掘仍处在泡沫和技术炒作阶段，完全没有我得到无形的能量的应用。但无可否认，数据挖掘是未来的一个比较多趋势。
最后，值得注意的是，业务部门从业人员认知词云图中，再次出现了“帆软”一词。作为国内专业的大数据BI和分析平台提供商，帆软专注商业智能和数据分析领域，致力于为全球企业需要提供提供一站式商业智能解决方案。帆软会推出的商业智能产品FineBI的一个核心优势就是业务人员自助分析，因此业务人员相互的较多，提起过BI也就很恐怕地看到帆软了。
图2IT部门从业人员认知图3业务部门从业人员认知以上分析结论可以不总结归纳为两点：
整体上来说，国内企业人员对BI的认知进入微观的目标层面，对BI功能的认知聚集在数据分析和数据可视化上；部门工作内容和工作性质的差异令IT部门和业务部门的从业人员对BI的认知修真者的存在当然区别。根据大众认知调研结果和分析结论，特点可以做到的BI定义，我们可以不来重新定义,定义商业智能：
商业智能（BI）是依靠技术手段或方法，将数据转化成为知识，用以支撑企业决策、挖掘出商业价值的一套解决方案。以数据为中心，BI的核心功能通常有数据仓库、数据ETL、数据分析、数据挖掘和数据可视化。
调研因为大众对BI的理解聚集在数据分析和数据可视化层面，并且，报表制作与展示和业务人员自助分析是BI在国内企业中的两大主要应用场景。而数据挖掘只能说是未来的一个趋势，目前对国内企业来说仍是泡沫。
那就企业是需要做的，老祖看重底层数据仓库的建设，逐步提升数据分析和可视化的水平，向更深层次过渡，使最终形成求全部的BI体系，让数据下一界生产力，产出非常大的价值。
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