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基本bi知识

基本BI知识一、什么是BI？BI（Business Intelligence）即商业智能，是指通过对企业内部和外部数据的分析，帮助企业管理者做出更明智的决策，提高企业运营效率和市场竞争力的一种管理和分析方法。

BI通过收集、整理、分析数据，将数据转化为有价值的信息和洞察，并提供可视化的报表和仪表盘，帮助企业管理层全面了解企业状况，识别业务机会和风险，以及进行业务规划和预测。

二、BI的核心要素1. 数据源数据源是BI系统的基础，它可以包括内部数据库、企业应用系统、云端存储、第三方数据供应商等。

通过合理选择和整合数据源，可以确保BI系统获得准确、全面的数据，并提高数据的可靠性和一致性。

2. 数据仓库数据仓库是BI系统中存储和管理数据的中心库，它采用多维数据模型，将不同数据源的数据整合到一个统一的数据模型中，方便用户对数据进行分析和查询。

数据仓库通常采用ETL（Extract, Transform, Load）的流程，对数据进行抽取、转换和加载，确保数据的质量和一致性。

3. 数据分析工具数据分析工具是BI系统中用于对数据进行处理、分析和可视化的软件工具，包括数据挖掘工具、报表工具、可视化工具等。

这些工具可以帮助用户从不同角度和层次理解数据，发现数据中的隐藏信息和关联规律，支持决策者进行数据驱动的决策。

4. 数据可视化数据可视化是BI系统的重要功能，它通过图表、仪表盘等可视化手段展示数据分析结果，提高用户对数据的理解和洞察能力。

数据可视化可以帮助用户直观地呈现数据，发现数据中的趋势和异常，以及进行数据的比较和分析。

三、BI的应用场景1. 销售分析BI系统可以帮助企业对销售数据进行分析，包括销售额、销售渠道、客户分布等方面的数据。

通过对销售数据的分析，企业可以了解销售情况，找出销售瓶颈和机会，制定销售策略和预测销售趋势。

2. 运营分析BI系统可以对企业的运营数据进行分析，包括生产效率、成本控制、供应链管理等方面的数据。

BI方案介绍

商业智能(BI）方案目录1. 企业异构数据源32. ETL数据抽取转化和加载42.1 数据抽取、转换和加载52。

2 统一调度62。

3 监控72。

4 ETL工具OWB73. 数据仓库83。

1 操作型数据93.2数据集市93.3 联机在线分析OLAP93。

4 数据挖掘104。

前端展现114.1 多维分析工具Powerplay124.1.3 PowerPlay 应用开发过程164。

2 企业报表ReportNet164。

3 KPI企业关键指标254。

4 报表预警与分发264。

5 即席查询27商业智能（BI, Business Intelligence)是对商业信息的搜集、管理和分析的过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察能力，促使他们做出对企业更有利的决策。

商业智能一般由数据仓库、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。

其基本体系结构包括数据仓库、多维分析和数据挖掘等三个部分。

其中数据仓库用于抽取、整合、分布、存储有用信息；多维数据分析可全方位了解现状；数据挖掘则是发现问题、找出规律、预测将来,达到真正的智能效果。

商业智能的过程：从不同的数据源收集的数据中提取出有用的数据,对数据进行清理以保证数据的准确性，将数据经过转换、重构后存入数据仓库或数据集市，然后寻找合适的查询和分析工具,数据挖掘工具，OLAP工具对信息处理，最后将知识呈现于用户面前，转变为管理、决策.商业智能是从传统的业务过程扩展到对业务数据的联机分析、并从中得到各种面向主题的统计信息和经过计算的结论的应用系统,其处理模式称之为联机分析处理 (OLAP），它的核心是数据仓库技术.其常见的体系结构如下图所示：操作型数据TransformationBI系统架构商业智能已经成为今天商业环境中一个必要因素,企业需要权衡今天商业智能技术提供的能力来保持和提高竞争性和可赢利性。

先进的BI(商业智能）系统解决方案通过开放、易扩展的平台为企业提供管理信息和运营信息的快速获取、集成和智能化分析手段，可以广泛地应用于金融、电信、税务、保险等行业。

bi系统制度

bi系统制度
"BI系统" 通常指的是商业智能系统，用于支持企业决策制定和业务分析。

制度（或体系）则指的是一套组织内部规范、流程和方法。

因此，"BI系统制度" 是指关于商业智能系统在组织中运作的一套规章制度或体系。

以下是包括在BI系统制度中的一些方面：
数据管理：规定数据的采集、存储、清洗和管理流程，确保数据的准确性、完整性和可靠性。

报表和分析：定义如何创建、共享和使用报表以及进行业务分析的规范。

包括报表格式、更新频率等方面的规定。

权限和安全性：制定关于谁有权访问什么数据、以及如何确保数据安全的规程。

这包括对敏感数据的访问控制和加密等安全措施。

培训和支持：规定关于使用BI系统的培训计划，以及提供技术支持和问题解决的方法。

维护和更新：确定BI系统的维护计划，包括软件更新、性能监测和故障排除等。

业务规则：确定在BI系统中使用的业务规则，包括计算指标、定义关键业务维度等。

数据治理：建立数据治理框架，确保数据质量、一致性和合规性。

集成与互操作性：涉及到BI系统与其他业务系统的集成，确保数据的流畅传递和系统之间的协同工作。

报告标准：定义报告的标准格式、内容、周期等。

监测和评估：建立监测BI系统性能、用户满意度和业务价值的指标，并定期进行评估和改进。

BI系统制度的具体内容会根据组织的需求、行业特点和BI系统的规模而有所不同。

建立完善的BI系统制度有助于确保BI系统的有效运作，提高业务决策的质量。

BI系统技术方案

BI系统技术方案介绍本文档旨在提供一个关于BI（商业智能）系统的技术方案。

BI 系统是一种通过收集、分析和可视化数据来提供企业决策支持的工具。

通过使用BI系统，企业能够更好地理解其数据，并基于数据洞察做出更明智的决策。

技术架构本方案建议以下技术架构来支持BI系统的开发和运行：1. 数据采集层：用于收集和提取企业各个业务系统中的数据。

可以使用ETL（抽取、转换和加载）工具来实现数据的抽取和转换功能。

2. 数据存储层：用于存储采集到的数据。

常见的选择包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）和大数据存储（如Hadoop、Spark）。

3. 数据处理层：用于对存储的数据进行清洗、转换和聚合。

可以使用数据处理工具（如Python pandas库、SQL查询）来实现。

4. 数据分析层：用于对处理后的数据进行分析和建模。

可以使用数据分析工具（如Tableau、Power BI）来实现。

5. 可视化层：用于将分析结果可视化，方便用户查看和理解。

可以使用报表工具（如Tableau、Power BI）或自定义开发前端界面来实现。

实施计划以下是BI系统技术方案的实施计划：1. 需求分析：与各业务部门合作，了解他们的数据需求和分析目标。

2. 技术选型：根据需求分析结果选择适合的技术工具和平台。

3. 数据采集：设计和实施数据采集策略，确保从各业务系统中提取所需数据。

4. 数据存储和处理：建立数据存储层和数据处理层，实现数据的清洗、转换和聚合功能。

5. 数据分析和建模：使用选定的数据分析工具对处理后的数据进行分析和建模。

6. 可视化设计：设计并开发可视化界面，展示分析结果。

7. 用户培训和支持：提供系统培训和技术支持，确保用户能够充分利用BI系统。

价值和好处通过实施BI系统技术方案，企业可以获得以下价值和好处：1. 数据驱动的决策：通过更好地理解和分析数据，企业能够做出更准确、更及时的决策。

2. 洞察业务运营：通过对数据进行深入分析，企业可以发现业务运营中的机会和挑战，并做出相应策略调整。

bi引擎工作原理

BI（Business Intelligence，商业智能）引擎是用于支持商业智能应用的软件系统，它提供了数据分析和决策支持所需的核心功能。

BI引擎通常包括数据抽取、清洗、转换和加载（ETL）功能，以及数据分析、数据可视化等模块。

下面简要介绍BI引擎的工作原理：1. 数据源：BI引擎需要一个数据源来获取数据，这可以是数据库、文件系统或其他数据存储。

引擎通过配置数据源连接信息，建立与数据源的连接，并获取所需的数据。

2. 数据抽取：引擎从数据源中抽取需要分析的数据，并将其加载到数据仓库中。

这个过程通常使用ETL技术，将数据从源系统提取出来，进行清洗和转换，然后加载到目标系统中。

3. 数据清洗和转换：在数据抽取过程中，可能会遇到数据质量问题，如缺失值、重复数据、错误数据等。

BI引擎需要对这些数据进行清洗和转换，以确保数据的准确性和完整性。

4. 数据存储：BI引擎将清洗和转换后的数据存储在数据仓库中，供后续的分析和查询使用。

数据仓库通常采用星型模型或准星型模型来组织数据，以提高查询性能和数据分析的效率。

5. 数据分析：BI引擎提供了数据分析模块，可以对存储在数据仓库中的数据进行各种分析操作，如计算平均值、计数、统计等等。

数据分析的结果可以生成报表或仪表盘，以供决策者查看。

6. 数据可视化：BI引擎还提供了数据可视化模块，可以将数据分析的结果以图表、图形、地图等形式呈现出来，以方便决策者理解和使用。

数据可视化可以增强数据的视觉效果，提高信息的传达效果。

7. 报告生成：BI引擎可以将数据分析的结果和可视化结果整合到报告中，生成可用于决策参考的报告。

报告可以包括表格、图表、文字说明等，以供决策者参考。

8. 用户交互：BI引擎提供了用户交互界面，决策者可以通过该界面查看和分析数据，使用数据可视化工具创建图表和图形，以及创建和修改报告。

用户交互界面应该简单易用，方便决策者使用。

总之，BI引擎通过数据源获取数据，进行数据抽取、清洗和转换，将数据存储在数据仓库中，进行数据分析、数据可视化等操作，最终生成可用于决策参考的报告。

bi基础知识

bi基础知识【原创实用版】目录1.BI 的含义2.BI 的发展历程3.BI 的应用领域4.BI 的关键技术5.我国在 BI 领域的发展正文1.BI 的含义BI，即商业智能（Business Intelligence），是一种通过运用数据分析、数据挖掘等技术，使企业能够更加准确地了解其业务状况，从而辅助决策和提升业务效率的管理方法。

BI 可以帮助企业实现对业务的实时监控、数据驱动的决策以及智能化的运营。

2.BI 的发展历程商业智能的发展可以分为以下几个阶段：（1）早期数据分析：20 世纪 60 年代，企业开始使用计算机进行数据分析，主要用于财务管理和库存管理。

（2）数据仓库和 OLAP：20 世纪 90 年代，数据仓库和联机分析处理（OLAP）技术的出现，使得企业可以大规模地存储和分析数据，从而为决策者提供更加全面和准确的信息。

（3）数据挖掘和大数据：随着互联网的普及和数据量的快速增长，数据挖掘和大数据技术逐渐成为 BI 领域的热点。

这些技术可以帮助企业从海量数据中发现有价值的信息，为决策提供支持。

3.BI 的应用领域商业智能的应用领域非常广泛，主要包括：（1）销售与营销：通过分析销售数据、客户行为等，为企业制定更加有效的销售策略和营销活动。

（2）生产与供应链：通过对生产、库存、物流等环节的数据分析，优化生产流程，降低成本，提高供应链效率。

（3）财务管理：通过对财务数据的实时监控和分析，帮助企业实现财务风险的防范和控制，提高资金使用效率。

（4）人力资源管理：通过对员工的招聘、培训、绩效等方面的数据分析，优化人力资源配置，提高员工的工作效率和满意度。

4.BI 的关键技术商业智能领域的关键技术主要包括：（1）数据仓库：用于存储和管理企业级数据，为 BI 系统提供数据支持。

（2）数据挖掘：通过挖掘大量数据，发现潜在的规律、趋势和关联关系，为决策者提供有价值的信息。

（3）数据可视化：将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现出来，帮助决策者快速理解数据信息。

BI商业智能系统简介

BI商业智能系统简介一、BI简介BI即商业智能，是Business Intelligence的简称，将存储于各种商业信息系统中的数据转换成有用信息的技术。

BI的实现包含了“数据→信息→知识→行动→智慧”这一过程所运用的技术和方法。

二、BI的价值可以将大量的数据处理过程流程化，提升数据分析效率，节省业务和分析人员的数据处理过程；可以通过交互方式、让业务人员自己进行查询分析，极大地降低数据分析的门槛；可以做到数据实时分析，后续自动化更新。

三、BI的搭建企业搭建和使用BI平台的方式，主要结合业务的发展阶段。

业务还在发展阶段的初创型公司，数据少，不会投入过多的人力和资金成本。

中型公司（1000人以内），会采用些免费工具，结合某个具体场景上定向采购方式实现。

因为一套BI系统的搭建还是相当消耗人力和时间的。

中大型公司（1000-2000），一般考虑自研+采购，并给自研预留一定的时间，逐步过渡到自己的系统上。

而大型公司，肯定自研了，甚至他们还会对外赋能，进行SaaS服务。

关于采购三款老牌的国外BI产品：Tableau、PowerBI、Qlik，三款国内认知度较高的BI产品：帆软、观远数据、永洪。

可分为免费和付费两大阵营。

免费阵营为首的是PowerBI，付费阵营为首的是Tableau。

关于自研OLAP联机分析处理技术多应用于BI搭建。

它可以从多个角度对数据进行分析和数据挖掘，用于多维数据查询和报表处理的需求。

四、BI的产品体系可以分为4个层面。

数据源（行为数据、日志数据、业务数据）；数据采集（数据中台）；数据加工（机器学习训练平台、用户画像构建系统、数据中台）；数据应用（push、BI、AI、人脸识别）。

五、BI的类型静态BI只提供静态的基础报表工具。

所有的报表要在需求沟通的阶段都明确好数据内容，在报表开发时写到程序里。

这个阶段的报表，只能起到描述业务的作用。

可视化BI在现代BI的多维数据模型基础上，通过符合直觉的软件界面交互，快速进行数据的探索和可视化分析。

BI数据模型介绍

BI数据模型介绍BI（Business Intelligence，商业智能）是指通过对企业进行数据的收集、整理、分析和展现，帮助企业进行决策和管理的技术系统。

BI数据模型是指BI系统中用于存储和处理数据的结构和方法。

下面是BI数据模型的介绍。

一、BI数据模型的概念BI数据模型是指用于BI系统中存储和处理数据的抽象和表示形式。

它是BI系统中构建数据仓库和数据集市的基础，包括数据的组织结构、关系和操作方式等。

BI数据模型以数据为中心，围绕业务需求和分析目标构建，将多种数据源进行整合，并提供高效的数据查询和分析功能。

二、BI数据模型的特点1.数据驱动：BI数据模型是以数据为核心的，它将企业的各种数据源进行整合，提供一致、可靠的数据信息，为分析和决策提供支持。

2.业务导向：BI数据模型是根据具体的业务需求和分析目标构建的，它关注企业的业务过程和关键业务指标，具有可扩展性和灵活性。

3.统一性：BI数据模型将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据的冗余和不一致性，提供一致和准确的数据视图。

4.可操作性：BI数据模型提供丰富的数据操作功能，包括数据的查询、分析、计算、转换和展示等，用户可以根据自己的需求进行灵活的操作。

5.时效性：BI数据模型可以实时或定期更新数据，保证数据的及时性和准确性，支持实时监控和预测分析。

三、BI数据模型的组成1.数据实体：BI数据模型中的数据实体是指业务实体或对象，在数据模型中以表或类的形式表示，包括维度表和事实表。

- 维度表（Dimension Table）：维度表包含与业务过程和指标相关的维度属性，用于描述业务数据的各个方面，如产品、时间、地点、销售员等。

- 事实表（Fact Table）：事实表包含与业务过程和指标相关的度量值，用于存储数值型数据，如销售额、利润、数量等。

2.关联关系：BI数据模型中的关联关系是指维度表和事实表之间的连接方式，用于将维度和度量进行关联和查询。

bi系统解决方案

BI 系统解决方案简介BI（Business Intelligence）是一种通过将企业内部和外部数据转化为可视化报表和洞察力，帮助企业进行决策和优化的技术和工具。

BI 系统解决方案则是指基于 BI 技术和工具，为企业提供的全套解决方案。

BI 系统解决方案通常包括数据提取、数据清洗、数据建模、数据分析和报告等多个步骤。

企业可以根据自身需求选择不同的 BI 工具和技术来构建适合自己的 BI 系统解决方案。

BI 系统解决方案的价值BI 系统解决方案可以帮助企业在以下几个方面获得价值：数据的可视化和洞察力BI 系统可以将企业内部和外部的海量数据通过可视化的方式展示给用户，从而帮助用户更好地理解数据的含义和关系。

通过数据可视化，用户可以快速获取洞察力，发现数据中的规律和趋势，并基于这些洞察力做出更准确的决策。

数据驱动的决策和优化BI 系统可以将企业的数据转化为决策所需的信息，并提供给决策者。

通过基于数据的决策，企业可以避免主观因素的影响，更准确地评估不同策略的效果，从而优化业务运营和管理。

高效的数据处理和分析BI 系统提供了多种数据处理和分析功能，如数据提取、数据清洗、数据建模和数据分析等。

这些功能可以帮助企业在庞大的数据量中快速定位关键信息，减少冗余数据的影响，提高数据处理和分析的效率。

BI 系统解决方案的关键要素数据集成和清洗BI 系统解决方案首先需要将企业内部和外部的数据进行集成和清洗。

数据集成是指将分散在不同系统和数据库中的数据整合到一个统一的数据仓库中，以便后续的处理和分析。

数据清洗是指对数据进行去重、纠错、格式化等处理，以减少数据质量问题对后续分析的影响。

数据建模和分析BI 系统解决方案需要借助数据建模和分析技术来提取和揭示数据中的模式和规律。

数据建模是指根据业务需求和问题，在数据集成的基础上构建相应的数据模型，以帮助用户更好地理解和分析数据。

数据分析是指通过使用统计学、数据挖掘等技术，从数据中发现隐藏的信息和规律。

BI介绍

一、BI的定义BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。

简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。

用图解的方式可以理解为下图：图（1）这样不难看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，而BI要做的事情是在Data 的基础上，让Data产生价值，这个产生价值的过程就是Business Intelligence analyse的过程。

如何实现Business Intelligence analyse的过程，从技术角度来说，是一个复杂的技术集合，它包含ETL、DW、OLAP、DM等多环节，基本过程可用下图描述。

图（2）上图流程，简单的说就是把交易系统已经发生过的数据，通过ETL工具抽取到主题明确的数据仓库中，OLAP后生成Cube或报表，透过Portal展现给用户，用户利用这些经过分类（Classification）、聚集（Clustering）、描述和可视化（Description and Visualization）的数据，支持业务决策。

说明：BI不能产生决策，而是利用BI过程处理后的数据来支持决策。

哪么BI所谓的智能到底是什么呢？（理清这个概念，有助于对BI的应用。

）BI最终展现给用户的信息就是报表或图视，但它不同于传统的静态报表或图视，它颠覆了传统报表或图视的提供与阅读的方式，产生的数据集合就象玩具“魔方”一样，可以任意快速的旋转组合报表或图视，有力的保障了用户分析数据时操作的简单性、报表或图视直观性及思维的连惯性。

我想这是大家热衷于BI的根本原因。

二、BI的诞生随着IT技术的进步，传统的业务交易系统有了长足的发展，已经实现了业务信息化，每一笔业务数据都记录在数据库中，星转斗移，累积了以TB为计量单位的业务数据记录。

也许你会问：这么多数据，占用了很多存储设备，耗费存储成本，却又不经常访问，留着它有什么用处？可以给你肯定的回答,留着这些历史数据意义巨大，挖掘业务的规律、支持决策。

BI介绍

BI（商业智能）简介BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。

为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。

因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

把商业智能看成一种解决方案应该比较恰当。

商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供数据支持。

商业智能产品及解决方案大致可分为数据仓库产品、数据抽取产品、OLAP产品、展示产品、和集成以上几种产品的针对某个应用的整体解决方案等。

应用范围商业智能系统可辅助建立信息中心，如产生各种工作报表和分析报表。

用作以下分析：销售分析主要分析各项销售指标，例如毛利、毛利率、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等；而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路；同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还可根据各种销售指标产生新的透视表。

商品分析商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。

主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。

商业智能分析软件——BI

–•离Gri线dA分PI析 –实时报表
•–Hy可pe选ri择o–nS对mE下SaSr载BtRA结SeEp果,or进ItsB行M 分DB析2 for OLAP
–•更SAP灵B活W•报的表查设询计选项
–Inf–or跳mi跃x 下M–e在挖ta同Cu一be报表中体现多个结果集 •在–任利何用层La次yo上u钻t P取ixel优化报表设计
商业性能软件用于整合全企业
Business Performance
Software
ERP CRM
SCM E-COM NEW
13
商业性能软件整合全企业
达成目标
流程人员
Business Performance
Software
信息
14
商业智能市场前景
预计到2005年全球市场近160亿美金
2005 预计值 (CAGR
事件
Mon 10:15
决策
Mon 12:30
访问所有相关信息
个性化地将信息传送给适当的人员
无与伦比的易用性使你快速地做出明智的决策
业界唯一的全面解决方案
27
商业智能软件的特点
•从多个数据源中访问信息,并作信息整合 ——[ERP、OA、SCM、CRM等各种应用系统]
•快速和穿透式地分析信息 ——钻取和回溯的功能
•企业范围的分发有价值的信息，实现企业员工知识共享 ——将正确的信息以正确的方式提供给正确的人
28
议程
性能软件的发展性能软件的构架 Brio 解决方案 Brio Software™ 公司介绍
商业性能整合全企业
Brio Software 提升商业性能软件的领导厂商
30
Brio Performance Suit将扩展企业连接在一起

BI系统介绍PPT课件

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感谢您的阅读收藏，谢谢！
2021/3/12
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2021/3/12
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BI（商业智能）---人员管理分析
部门负责人分析
目的：部门负责人业绩分析结果：
对部门负责人销售毛利计划分析，对部门负责人进货库存计划分析对部门负责人退换货额，销售额，客单数，折扣额，毛利/毛利率等项进行分析对部门负责人促销活动次数，周期进行分析
营业员分析
目的：营业员业绩分析结果：
目的：淘汰供应商
结果：
某品类供应商绩效分析（盈利贡献能力和人气贡献能力，场效）
任务未完成供应商分析（保底）
商品退货异常，商品折扣异常
长期业绩平平供应商分析
供应商结算稽核
目的：对供应商异常结款分析
结果：
供应商经销已付款尚有结存
经销供应商付款存货异常进度比
供应20商21费/3/用12贡献分析
4
BI（商业智能）---销售分析
BI（商业智能）---库存分析
库存结构分析
目的：分析库存，进行调整
结果：
分析买手/品类/供应商/经营方式库存，销售，库存周转率，找出最优最差
库存异常分析
目的：分析异常库存
结果：持续无库存商品持续不动销商品
库存超保利期的商品，数量，金额
库存超有效期的商品，数量，金额
商品最早进货天数排行
商品最早失效天数排行
库存周转率库存周转率空间面积空间面积员工人数员工人数商品贡献度商品贡献度库存库存负库存负库存缺货比率缺货比率损耗比率损耗比率员工贡献效益人效员工贡献效益人效进货量进货量销售额销售额毛利毛利退货比率退货比率空间效益空间效益场效市场占有率市场占有率毛利率毛利率客单数客单数平均客单价平均客单价交叉比率交叉比率单品促销品促销品组合品组合品z买手买手时时供应商供应商大中小类大中小类楼面楼面区域区域品牌品牌自有品牌自有品牌贵宾贵宾顾客顾客每天的某个时段每天的某个时段每周的某一星期每周的某一星期每周每周每月每月每季每季每年每年折扣期间折扣期间同期同期环期分析对象分析对象分析方法分析方法所有的指标均可进行标杆分析总部总部富基商业自劢化bi商业智能分析模型bibi商业智能商业智能商品分析商品分析商品分布分析商品分布分析目的

bi系统需求分析报告

bi系统需求分析报告BI系统需求分析报告一、引言随着企业经营环境的复杂性不断增加，数据的规模和复杂度也在迅速增长。

为了更好地抓住市场机会和做出明智的决策，企业需要建立一个高效、准确的商业智能（BI）系统。

本报告将对BI系统的需求进行详细的分析和评估。

二、目标和范围BI系统的目标是提供实时、全面、准确的数据分析和报告，帮助企业解决复杂的业务问题并做出正确的商业决策。

本报告将重点分析以下需求：1. 数据整合和清洗：BI系统应能够从企业各个部门和各种数据源中获取数据，并进行清洗和整合，以确保数据的准确性和一致性。

2. 数据分析和报告：BI系统应能够对数据进行多维度的分析和报告生成，包括统计分析、趋势分析、预测分析等，以帮助企业了解和评估当前业务状况及未来发展方向。

3. 可视化和可交互性：BI系统应能够通过可视化方式展示数据分析结果，如图标、表格、地图等，同时支持用户的交互式操作和探索。

4. 实时监控和警报：BI系统应能够实时监控关键业务指标，如销售额、库存量等，并在异常情况出现时及时发出警报，以便及时采取措施。

5. 安全和权限管理：BI系统应具备完善的数据安全机制，包括访问控制、数据加密、安全审计等，同时支持灵活的用户权限管理和角色分配。

6. 可扩展性和易维护性：BI系统应具备良好的可扩展性，能够满足企业业务发展的需求，同时易于维护和升级。

三、需求分析1. 数据整合和清洗BI系统应能够从企业各个部门和各种数据源中获取数据，包括ERP系统、CRM系统、云服务等，并进行数据清洗和整合，以确保数据的准确性和一致性。

2. 数据分析和报告BI系统应提供多维度的数据分析和报告功能，包括统计分析、趋势分析、预测分析等。

用户可以根据自己的需求对数据进行筛选、排序和分组，并生成相应的报告。

3. 可视化和可交互性BI系统应能够通过可视化方式展示数据分析结果，如图表、仪表盘、地图等，同时支持用户的交互式操作和探索，如放大、缩小、过滤等。

BI相关知识介绍

BI相关知识介绍什么是BIBI，即商业智能（Business Intelligence），是指通过将数据转化为有用的信息，帮助企业做决策和制定战略的一项技术和方法。

BI利用数据分析、数据挖掘、数据可视化等技术，帮助企业从海量数据中发现规律、趋势和商业机会，提供决策支持和管理指导。

BI的作用1.决策支持：BI通过分析和挖掘数据，提供决策所需的信息和报告，帮助企业管理层和决策者做出准确、科学的决策。

2.业务优化：BI通过对业务流程和运营数据进行分析，发现问题和瓶颈，提出优化建议，帮助企业提高效率和竞争力。

3.数据可视化：BI将数据以可视化的方式呈现，帮助用户更直观地理解数据，发现规律和趋势。

4.预测分析：BI利用数据分析和建模技术，进行趋势预测和模拟分析，帮助企业预测未来走势，制定相应战略。

BI的核心组成1.数据源：BI的数据源可以是企业内部的数据库、数据仓库，也可以是外部数据源，如市场调研数据、社交媒体数据等。

2.数据仓库：BI会将数据从不同的数据源中提取、清洗、整合，存储到数据仓库中，以供后续分析和挖掘。

3.数据分析：BI通过各种分析技术，如数据挖掘、统计分析等，对数据进行深入分析，发现数据背后的规律和趋势。

4.可视化工具：BI利用可视化工具将分析结果以图表、图像等形式展示出来，以帮助用户更直观地理解数据。

5.报告和仪表盘：BI生成各种类型的报告和仪表盘，呈现数据分析的结果，帮助用户做出决策和管理业务。

BI的应用场景1.销售分析：BI可以帮助企业分析销售数据，了解销售额、销售渠道、客户行为等，找出销售瓶颈和提升销售的机会。

2.运营分析：BI可以帮助企业分析供应链、生产效率、库存情况等运营数据，优化运营流程，提高效率和降低成本。

3.客户分析：BI可以帮助企业了解客户的需求和行为，进行客户细分和个性化营销，提高客户满意度和忠诚度。

4.市场分析：BI可以对市场调研数据、竞争对手数据进行分析，帮助企业了解市场趋势、竞争对手动态，制定市场策略。

Bi的总结归纳

Bi的总结归纳经过多次的实践和总结，我对Bi的特点和实际应用进行了深入的归纳和总结。

以下是我对Bi的总结归纳：一、Bi的概念和特点Bi，即商业智能，是一种基于数据分析和数据挖掘技术的商业决策支持系统。

其主要特点包括：1. 数据驱动：Bi通过分析和挖掘企业数据，提供可靠的决策支持，帮助企业实现数据驱动的经营管理。

2. 高度集成：Bi整合了多种数据来源和分析工具，能够将分散的数据整合为一体，提供全方位的数据支持和决策分析。

3. 多维分析：Bi提供多维数据分析功能，可以从不同维度对数据进行切片和分析，帮助企业深入了解业务问题。

4. 可视化展示：Bi能够将复杂的数据和分析结果以直观的图表形式展示，帮助用户快速理解和把握关键业务信息。

二、Bi的应用场景Bi广泛应用于企业的各个领域，以下是几个常见的应用场景：1. 销售分析：Bi可以对销售数据进行细致的分析和监控，帮助企业制定销售策略、评估销售绩效并优化销售流程。

2. 客户关系管理：Bi可以分析客户信息和行为，帮助企业了解客户需求、提高客户满意度并实现精准营销。

3. 财务分析：Bi可以整合财务数据，分析企业的财务状况和业绩，帮助决策者进行财务规划和风险评估。

4. 供应链管理：Bi可以对供应链数据进行分析，帮助企业优化供应链流程、减少库存成本并提高供应链的运作效率。

5. 决策支持：Bi可以提供多维度的数据支持和决策分析，帮助决策者制定可靠的商业决策和战略规划。

三、Bi的优势和挑战Bi作为一种决策支持技术，具有多种优势，但也面临一些挑战：1. 优势：a. 提供及时的数据支持：Bi可以快速获取和分析企业数据，帮助企业及时了解业务情况，并做出相应决策。

b. 支持决策的科学化：Bi基于数据分析和挖掘技术，能够提供客观、可靠的数据支持，帮助决策者做出科学的决策。

c. 提升运营效率：Bi通过自动化的数据分析和报表展示，减少了决策者的工作量，提高了管理效率。

d. 支持战略规划：Bi可以对大数据进行深度分析，为企业的战略规划提供全面和准确的数据支持。

BI项目简介

测试结果：生成测试报告记录测试结果分析测试数据提出改进建议
Prt Five
客户行为分析：了解客户购买习惯、偏好等
信息
销售预测：预测未来销售趋势制定销售计
划
市场分析：分析市场竞争情况制定市场策
略
客户满意度分析：了解客户满意度改进产
品和服务
生产计划解决问题质量管理：对产品质量进行监控和管理确保产品质量符合标准成本控制：对生产成本进行监控和管理降低生产成本提高生产效率
20世纪70年代：商业智能（BI）概念首次提出 20世纪80年代：数据仓库技术兴起为BI提供数据支持 20世纪90年代：BI工具开始出现如Cognos、Business Objects等 21世纪初：BI工具逐渐成熟企业开始大规模应用 2010年代：大数据、云计算等技术的发展推动BI进入新的发展阶段 2020年代：BI工具更加智能化、自动化如 I等工具的出现使BI更加便
数据存储：将处理后的数据存储到数据库或数据仓库中
数据分析：对数据进行统计、挖掘、预测等分析
数据可视化：将分析结果以图表、仪表盘等形式展示
数据可视化：图表、图形、地图等形式展示数据数据分析：统计分析、预测分析、关联分析等数据挖掘：从大量数据中提取有价值的信息数据整合：将不同来源的数据整合在一起便于分析和展示
提高工作效率：通过自动化和智能化减少人工操作提高工作效率降低成本：通过优化业务流程减少人力成本和资源浪费提高数据质量：通过数据清洗和整合提高数据质量为决策提供更准确的依据增强决策支持：通过数据分析和预测为决策提供更准确的支持和建议
Prt Three
数据来源：企业内部数据、外部数据、互联网数据等数据类型：结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等数据采集方式：手动采集、自动采集、PI接口等方式数据质量：确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性

BI的名词解释

BI的名词解释BI（Business Intelligence），即商业智能，是指通过系统地收集、整理、分析和展现企业内部和外部数据，以支持企业决策制定、战略规划和业务运营的一种管理理念和分析工具。

BI的核心目的是帮助企业在激烈的市场竞争中获取竞争优势，提高运营效率和决策质量。

BI的基本概念和应用范围BI的名词解释可能需要从多个方面来阐述，首先可以从BI的基本概念出发，简要介绍BI的含义和作用。

随着信息技术的不断发展，企业内部和外部数据的规模和复杂度呈指数级增长。

BI的提出与发展就是为了解决这一问题。

BI通过利用数据仓库和数据挖掘等技术手段，从大数据中提取有价值的信息并进行分析与展示，帮助企业管理者进行决策和规划，提高企业的竞争力。

其次，可以探讨BI的应用范围。

BI可应用于各行各业，包括传统制造业、金融服务业、零售业、物流业等，甚至还可以应用于政府、医疗、教育等非盈利领域。

BI的应用范围广泛，可以覆盖从企业级决策到个人工作中的各个层级，帮助用户实现各种目标。

BI的关键技术及其作用要深入理解BI，需要了解一些关键的技术和工具。

在BI领域中，有许多工具和技术可以实现数据的提取、转换、分析和可视化展示。

这些技术包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化、报表和仪表盘等。

数据仓库是BI中的核心技术之一。

它是一个用于集成、存储、管理和分析企业数据的数据库系统。

数据仓库的建立可以帮助企业将散乱的数据整合在一个统一的平台上，方便数据分析和决策制定。

数据仓库可以从企业内部各个业务系统中收集数据，并将其按照规定的格式进行存储和处理。

数据挖掘是BI中的另一个关键技术。

它利用各种算法和模型，从大规模的数据集中挖掘隐藏的模式、规律和关联性。

数据挖掘技术可以帮助企业发现客户需求、市场趋势、消费者行为等信息，为企业提供决策支持。

数据可视化是BI中的重要环节之一。

通过数据可视化，使用者可以通过直观的图表、图形和仪表盘来分析和理解数据。