浅谈商务智能
商务智能系统的研发及应用
商务智能系统的研发及应用商务智能（business intelligence，简称BI）是一种能够将大量企业数据转化为有用信息的技术。
商务智能的目的是利用数据来支持企业决策，并最终帮助企业取得成功并获得竞争优势。
随着企业数据量的快速增长，商务智能系统的研发和应用变得越来越重要。
本文将探讨商务智能系统的研发及应用。
一、商务智能系统的组成商务智能系统主要由数据仓库、数据挖掘、报表生成和数据可视化组成。
1.数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组件。
它是一个中央信息库，由各种数据来源提供数据，包括企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等。
数据仓库收集企业中的数据，并将其转化为可供使用的信息。
这些信息可以用于企业管理来决策。
数据仓库需要强大的数据管理可靠性，使数据能够被存储、访问和搜索。
由于数据仓库需要承载大量企业数据，因此它需要具有高度的扩展性和灵活性。
2.数据挖掘数据挖掘是商务智能的另一个重要组件。
它是使用算法和技术来从数据中提取有价值的信息。
数据挖掘可以采用多种技术，包括聚类、分类、预测、关联挖掘和时序模式识别。
常见的数据挖掘应用包括客户聚类、交叉销售、风险管理、广告推荐等。
3.报表生成商务智能系统将大量的数据转化为有用的信息，并生成报表。
这些报表可以为企业提供有价值的信息，用于企业决策。
报表可以是静态或动态的，取决于用户的需求。
静态报表是事先产生的，一般用于不经常改变的数据。
动态报表在请求时产生，用于频繁变化的数据。
4.数据可视化数据可视化是另一个重要组件，它将数据转化为图表、图形和地图等形式，以便更直观地呈现信息。
数据可视化可以使用户更好地理解数据，并更好地决策。
如果数据可视化没有正确地解释数据，则可能导致错误的决策。
二、商务智能系统的研发和实施商务智能系统在企业中得到越来越广泛的应用，研发和实施商务智能系统的团队需要包括数据仓库设计师、数据挖掘工程师、报表开发人员、数据可视化工程师等。
商务智能系统的组成
商务智能系统的组成商务智能系统（Business Intelligence System）是指基于计算机技术和数据分析方法，为企业决策者提供支持和帮助的一种信息系统。
商务智能系统的组成包括数据仓库、数据挖掘、报表分析和可视化等多个模块，下面将分别介绍这些模块的作用和功能。
1. 数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组成部分，它用于存储和管理企业的各类数据。
数据仓库通过将来自不同数据源的数据进行抽取、清洗和转换，将其整合成一个统一的、一致性高的数据集合。
通过数据仓库，企业可以从多个维度进行数据分析，为决策者提供全面、准确的数据支持。
2. 数据挖掘数据挖掘是商务智能系统中的另一个重要模块，它通过应用各种数据分析算法和模型，从海量数据中发现隐藏的、有价值的信息和规律。
数据挖掘可以帮助企业发现市场趋势、消费者行为模式、产品特征等，为企业决策提供科学依据。
3. 报表分析报表分析是商务智能系统中的一种常见功能，它通过对企业数据进行整理、加工和统计，生成各类报表和分析结果。
通过报表分析，企业可以直观地了解业务状况、销售情况、财务状况等，帮助决策者及时掌握企业的运营情况，并做出相应的决策。
4. 可视化可视化是商务智能系统中的一种数据展示方式，通过图表、图形、仪表盘等形式将数据呈现给用户。
可视化可以帮助决策者更直观地理解数据，发现数据之间的关系和规律。
通过可视化，企业可以快速准确地获取信息，做出更有针对性的决策。
5. 预测分析预测分析是商务智能系统中的一种高级分析功能，它通过对历史数据进行分析和建模，预测未来的趋势和可能的结果。
预测分析可以帮助企业预测市场需求、产品销售、财务状况等，为企业决策提供参考和支持。
6. 实时监控实时监控是商务智能系统中的一种重要功能，它通过对实时数据的采集、处理和分析，及时监控企业的运营情况。
实时监控可以帮助决策者发现异常情况和潜在风险，及时采取措施，保障企业的正常运营。
7. 用户查询与交互商务智能系统还提供了用户查询与交互功能，允许用户根据需要自定义查询和分析，获取所需的信息。
商务智能原理及方法-商务智能简介
传统分析工具的整合能力有限 传统业务报告数据充分而知识匮乏 用户被限定在数据对象中，而不能进 一步分析和整合
商务智能发展起 来的四种推手
2
4
传统报告不能满足用户需求
信息技术及应用的推广
天气预报：每天只告诉你历史数据 对你来说有用么？
大容量数据存储，互联网，并行处 理，云技术
商务智能原理与方法
公司
IBM
定义
利用已有的数据资源作出更好的商业决策，它包括数据访问、数据和业务分析，以 及发现新的商业的机会。这说明商务智能的实质是从数据中有效地提取信息，从信 息中发现知识，为商务决策和战略发展。 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。 是任何尝试获取、分析企业数据以更清楚地了解市场和客户、改进企业流程、更有 效地参与竞争的努力，以便在正确的时间向正确的决策者提供正确的信息。
•
•
商务智能可以根据公司各 战略业务单元的经营业绩 和经营定位来选择合格的 投资组合战略
商务智能可以在分析企业内部 因素（劳动力，成本，技术， 竞争等）的基础上为职能战略 提供科学的决策依据
商务智能原理与方法
实例：商务智能在服装行业的应用
亚洲60%
欧洲 40%
常规款式的时装和童装
量小且流行性强的服装
商务智能原理与方法
数据挖掘时数据驱动的，它并不始于一个有待证明的具体逻辑模式，而始于复 杂的海量数据，利用强大的分析工具和特定的知识提取方法，从数据出发，对 各种模式进行匹配，经过筛选，获得潜在的、新颖的、有用的知识
商业智能的概念和应用
商业智能的概念和应用商业智能（Business Intelligence，简称BI）作为一种运用数据分析技术为企业决策提供支持的解决方案，在当今商业世界中担负着重要的角色。
本文旨在探讨商业智能的概念和应用，并分析其优缺点。
一、商业智能的概念商业智能的概念最早在上世纪八十年代被提出，它是指运用数据挖掘、OLAP、数据仓库等技术，将企业内部和外部的各种数据进行收集、分析和应用，以帮助企业管理者及决策者对业务发展的趋势、市场需求、客户行为等方面做出科学合理的决策。
商业智能的实现需要采用专业软件和硬件设备，使得数据集成、数据处理、数据分析和数据展示得以高效完成。
商业智能的核心理念是将企业内部和外部的海量数据转化为有用的信息，让数据发挥作用。
简单地说，就是让企业在决策时能够准确、及时、全面地了解其内部和外部环境，以便迅速调整策略或决策方案，从而增强企业的核心竞争力。
二、商业智能的应用商业智能的应用非常广泛，覆盖了几乎所有的行业和领域。
下面我们分别介绍其主要应用领域。
1、销售分析销售分析是商业智能运用的一个重要领域。
通过采集和分析客户信息、市场信息、销售数据等，企业可以更好地洞悉市场需求，把握商业机遇，提高销售业绩。
2、供应链管理供应链管理是对企业供应链中各个环节进行分析和优化的一项重要工作。
商业智能的运用可以加强对供应链上游和下游的控制，降低成本，提高效率。
3、客户关系管理客户关系管理一直是企业研究的重点，其运用商业智能可以更好地了解客户需求，有效地改进客户服务，并及时调整产品或服务策略，提高用户满意度。
4、财务分析财务分析是企业管理中不可或缺的环节，它是对企业收入和支出、经营成本和财务状况等方面展开分析。
商业智能的运用可以为企业提供全面的财务数据，及时反映企业财务状况，为管理者及决策者提供有力的数据支持。
三、商业智能的优缺点商业智能在应用中，其优点和缺点都比较明显。
1、商业智能的优点一方面，商业智能采用数据集成的方式，整合了企业内部和外部的各种数据源，减少了数据收集和管理的时间和成本。
数据挖掘与商务智能
数据挖掘与商务智能数据挖掘与商务智能是现代商业领域中不可或缺的重要技术。
随着大数据时代的到来，企业对于数据的挖掘和分析需求日益迫切。
本文将从数据挖掘和商务智能的定义、关键技术和应用场景等方面进行论述，旨在探讨数据挖掘与商务智能在商业领域的重要性和应用潜力。
一、数据挖掘与商务智能的定义数据挖掘是指利用统计学、机器学习等方法，并借助计算机的高性能处理能力，从大规模的数据集中发现潜在的模式、关联、规律和趋势的过程。
商务智能则是指将数据挖掘的结果与企业的商业决策过程相结合，提供有价值的商业见解和决策支持的信息系统。
二、数据挖掘与商务智能的关键技术1. 数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程，旨在将原始数据整理成适合挖掘的数据集。
2. 数据挖掘算法：包括分类、聚类、关联规则和预测等算法，用于从数据集中发现隐藏在数据中的潜在模式和规律。
3. 可视化技术：通过图表、图像和地图等方式，将数据挖掘的结果以直观、易懂的形式展示给决策者和用户。
4. 数据仓库和OLAP：用于集成、存储和管理海量的数据，并通过在线分析处理技术，提供快速、灵活的数据查询和分析功能。
三、数据挖掘与商务智能的应用场景1. 客户关系管理：通过分析客户的行为和偏好，实现精准营销和个性化服务，提升客户满意度和忠诚度。
2. 营销分析：通过挖掘市场需求和竞争环境，制定有效的市场推广策略。
3. 风险管理：通过挖掘历史数据和模型预测，识别潜在的风险和机会，为企业决策提供支持。
4. 经营决策：通过分析销售数据、库存数据和供应链数据，优化企业的产品定价、供应链管理和库存控制等决策。
5. 在线广告优化：通过分析用户行为、广告点击率和转化率等数据，优化在线广告投放的效果，提高投资回报率。
四、数据挖掘与商务智能的挑战与前景数据挖掘与商务智能在商业领域的应用无疑带来了巨大的商机和价值，但也面临着一些挑战。
首先是数据质量和数据安全的问题，大规模数据的管理和保护成为了业界的难题。
商务智能是什么
商务智能是什么、不是什么？商务智能是什么？商务智能的定义不说多如牛毛，也是众说纷纭。
人们对商务智能的理解如同那七个印度盲人对大象的理解：有人认为它是高级管理人员信息系统（EIS），有人认为它是管理信息系统（MIS），有人认为它是决策支持系统（DSS）；有人说它是数据库技术，有人说它是数据仓库，有人说它是数据集市，有人说它是数据整合与清洗工具，有人说它是查询和报告工具，有人说它是在线分析处理工具，有人说它是数据挖掘，有人说它是统计分析；有人把它当作分析性ERP, 有人把它当作分析性CRM, 有人把它当作分析性SCM, 有人把它当作企业绩效管理，有人把它当作平衡记分卡……真正的商务智能包括上述的一切但又不止上述的一切，因而我们无法把上述的一切简单地加起来就给商务智能下定义。
笔者在总结商务智能的定义的众多版本之后，给商务智能下了这样一个定义:“商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。
”下面，笔者就这一定义的语义要素进行分解：n 企业——这里用“组织机构”或“实体”会显得更完整，因为所有的组织机构和实体（不只是企业）都可以而且应该利用商务智能；之所以仍用“企业”是为保持与“商务”的一致性。
各行各业，包括非企业性机构，比如政府部门、教育机构、医疗机构和公用事业等，都应该而且能够利用商务智能。
n 利用现代信息技术——这是这一定义中的关键之一，现代信息技术的发展产生了信息经济和信息社会，在这一新型的经济和社会形态中，信息的爆炸式激增又产生了对能够处理和控制信息的新技术的强烈需求；商务智能就是新的信息技术在商务分析中的有效利用。
商务智能过程中所涉及的信息技术主要有：从不同的数据源（交易系统或其他内容储存系统）收集的数据中提取有用的数据，对数据进行清理以保证数据的质量，将数据经转换、重构后存入数据仓库或数据集市（这时数据变为信息），然后寻找合适的查询、报告和分析工具和数据挖掘工具对信息进行处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现于用户面前，转变为决策。
商务智能应用案例
商务智能应用案例商务智能（Business Intelligence, BI）是指利用数据分析技术和信息技术来帮助企业进行决策和管理的过程。
随着大数据和人工智能技术的发展，商务智能已经成为企业发展的重要工具。
下面我们将介绍一些商务智能在实际应用中的案例，以便更好地理解商务智能的价值和作用。
首先，商务智能在零售行业的应用案例。
零售行业是一个典型的数据密集型行业，每天都会产生大量的销售数据、库存数据和客户数据。
利用商务智能技术，零售企业可以对这些数据进行分析，挖掘出消费者的购物偏好、商品的销售趋势等信息，从而更好地进行商品采购、促销活动和库存管理。
比如，一家超市可以通过商务智能系统分析出哪些商品的销售量呈现上升趋势，然后及时调整进货量，以满足消费者的需求，提高销售额。
其次，商务智能在金融行业的应用案例。
金融行业是一个风险管理和数据分析至关重要的行业。
商务智能技术可以帮助金融机构对客户的信用评分、贷款风险、投资组合等进行全面的分析，从而更好地控制风险，提高盈利能力。
比如，一家银行可以利用商务智能系统对客户的信用记录、财务状况等数据进行分析，及时发现潜在的信用风险，从而减少不良贷款的发生，保护银行的资产安全。
另外，商务智能在制造业的应用案例也非常广泛。
制造业是一个充满复杂生产过程和供应链的行业，商务智能可以帮助企业对生产数据、供应链数据进行分析，从而提高生产效率和降低成本。
比如，一家汽车制造商可以利用商务智能系统对生产线上的设备运行数据进行分析，及时发现设备的故障和停机情况，从而减少生产线的停工时间，提高生产效率。
最后，商务智能在市场营销领域的应用案例也非常值得关注。
市场营销是一个需要不断调整和优化的领域，商务智能可以帮助企业对市场数据、竞争对手数据进行分析，从而更好地制定营销策略和推广活动。
比如，一家互联网公司可以利用商务智能系统对用户的点击行为、购买行为进行分析，从而更好地了解用户的兴趣和需求，精准投放广告，提高营销效果。
高校管理类专业商务智能课程建设思考
高校管理类专业商务智能课程建设思考随着商业环境的不断变化，商务管理类专业的学生需要具备更多的商务智能技能来适应未来的职场需求。
在高校管理类专业中，商务智能课程建设成为一个重要的课题。
本文将就商务智能课程建设进行思考，探讨如何更好地培养学生的商务智能能力。
一、商务智能课程的必要性现今的商业环境日新月异，充满了竞争和挑战。
为了在这个复杂的商业环境中存活和发展，企业需要更多的商务智能来进行决策和规划。
商务管理类专业的学生也需要具备这样的商务智能，才能适应未来的职业发展需求。
商务智能课程的必要性在于培养学生的数据分析能力、商务决策能力、市场营销能力等，使他们能够更好地适应和应对未来的商业挑战。
商务智能课程的内容应该包括数据分析、商务决策、商务市场营销、商务信息系统等方面的知识和技能。
数据分析是商务智能的核心能力之一，学生需要学习数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化等技能，以帮助他们更好地理解和利用商业数据。
商务决策和市场营销也是商务智能课程的重要内容，学生需要学习市场调研、市场定位、渠道管理、品牌推广等知识和技能。
商务信息系统也是商务智能课程中的重要内容，学生需要学习企业资源规划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、供应链管理（SCM）系统等，以帮助他们更好地了解和使用商务信息系统来支持企业管理。
商务智能课程的教学方法应该以实践教学为主，注重培养学生的实际能力和创新精神。
通过案例教学、项目实践、实习实训等方式，帮助学生更好地理解和运用商务智能知识和技能。
还可以结合行业资源和企业合作，开展实践课程和实习项目，使学生能够在真实的商业环境中进行实践，从而更好地提高商务智能能力。
商务智能课程的评价体系应该以能力评价为主，注重考察学生的商务智能能力和实际应用能力。
可以通过考试、作业、项目、实习等方式进行评价，注重考察学生的数据分析能力、商务决策能力、市场营销能力等方面的能力。
也可以结合行业需求和企业要求，开展专业技能认证和实践能力评估，帮助学生更好地了解和掌握商务智能能力。
商务智能方法与应用笔记
商务智能方法与应用笔记一、商务智能的概念商务智能是指利用数据分析、数据挖掘、商业预测等技术手段，帮助企业管理者进行决策的一种信息化工具。
商务智能的实际应用是将各种不同的数据整合在一起，以便更好地进行分析和利用，从而为企业的管理层提供决策支持。
二、商务智能的方法1. 数据仓库数据仓库是商务智能的基础，它是一个用于存储和管理企业核心数据的集中式数据库系统。
数据仓库可以整合来自不同数据源的数据，包括交易数据、客户数据、市场数据等。
数据仓库的建立和维护是商务智能的第一步，也是商务智能方法中最重要的一环。
2. 数据分析数据分析是商务智能的核心方法之一，通过对大量数据的分析，可以帮助企业发现潜在的业务趋势和问题。
数据分析可以采用统计分析、数据挖掘、机器学习等技术手段，以发现数据中的规律和关联，从而为企业的决策提供可靠的依据。
3. 商业智能工具商业智能工具是商务智能方法中的重要支撑，包括数据可视化工具、报表工具、仪表盘工具等。
这些工具可以帮助企业管理者更直观地了解数据，以便更好地进行业务分析和决策。
三、商务智能的应用1. 销售预测通过商务智能方法可以分析历史销售数据、市场趋势等信息，从而预测未来的销售趋势，帮助企业做出合理的生产计划和市场策略。
2. 客户分析商务智能可以对客户进行深入的分析，包括客户的消费习惯、偏好、忠诚度等方面，从而帮助企业制定更有针对性的营销策略，提升客户满意度和忠诚度。
3. 供应链优化通过对供应链数据的分析，商务智能可以帮助企业优化供应链管理，提高供应链的效率和灵活性，减少库存成本和生产周期，提升企业的竞争力。
四、商务智能的发展趋势随着大数据、人工智能等技术的发展，商务智能也在不断演进。
未来，商务智能将更加注重数据的实时性和智能化分析能力，以更好地满足企业决策的需求。
总结：商务智能方法与应用是企业信息化的重要组成部分，它通过数据分析、预测建模、决策支持等手段，帮助企业管理者更好地把握市场动向、优化资源配置，提高企业的竞争力和盈利能力。
我国商务智能研究分析论文
我国商务智能研究分析论⽂ 商务智能是数据仓库、数据挖掘、OLAP等技术的集成，作为我国当前重要的研究前沿之⼀，商务智能是学术界和企业界关注的热点。
下⾯是店铺带来的关于我国商务智能研究论⽂的内容，欢迎阅读参考! 我国商务智能研究论⽂篇1 浅谈我国外贸企业商务智能的发展环境 【摘要】本⽂研究了我国外贸企业商务智能的发展环境，分别对内部环境和外部环境进⾏现状分析，并针对现状提出了外贸企业发展商务智能的不⾜和体现的问题。
【关键词】外贸企业商务智能内部环境社会环境 1. 我国外贸企业商务智能发展的内部环境 1.1我国外贸企业商务智能发展的现状分析 长期以来，外贸企业在拉动我国经济增长、提⾼财税收⼊、稳定就业和促进产业发展等⽅⾯⼀直占有举⾜轻重的地位，由于近两年世界经济持续下滑，国际市场需求严重萎缩，中国外贸⾏业发展遇到前所未有的困难。
不断变化的市场形势与国家政策，迫使我国外贸企业在短期内改变经营理念，加速信息化发展，以减少交易成本，提⾼效率;以赢得更多客户，扩⼤交易数量;以全⽅位管理，提⾼竞争⼒。
在此基础上，各企业对数据的要求不再满⾜于收集和整理，⽽是需要更加完善的查询、归纳、总结、提炼和分析系统，许多外贸企业不惜花巨资寻找软件开发商定向开发适合⾃⾝的商务智能系统。
在我国，外贸企业商务智能化开展的层次较低，尽管近⼏年国家⼤⼒投⼊信息化基础设施建设，但企业信息化基础薄弱的事实并⾮⼀时所能改变。
绝⼤多数外贸企业的信息化⽔平仅停留在⽂字处理、财务管理等办公⾃动化管理阶段，⽽对产、供、销、⼈、财、物等重要资源实现信息化管理的很少，信息处理能⼒仅是世界平均⽔平的2.1%，⽽且仍以提供单纯的技术产品信息为主，不擅长动态信息的跟踪和获取。
1.2我国外贸企业商务智能发展的不⾜ 1.2.1数据积累不充分、不全⾯ 任何⼀个外贸企业从开始经营的那⼀天起总是在产⽣各种各样的数据，⽐如海关进/出⼝提(关)单实时数据、关单统计数据、买家名录数据、买家采购信息、卖家供应信息、市场分析数据、企业资信数据等等。
商务智能应用案例
商务智能应用案例商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过各种技术和工具来收集、整理、分析企业内外部的数据，以支持企业决策制定和业务运营的过程。
商务智能应用已经成为现代企业管理的重要工具，它可以帮助企业更好地理解市场趋势、客户需求和企业内部运营情况，从而提高决策的准确性和效率。
一、零售行业。
在零售行业，商务智能应用可以帮助企业更好地了解消费者的购买行为和偏好，从而优化产品组合和促销策略。
例如，一家超市可以通过商务智能系统分析销售数据，发现某种商品的销量与天气变化有关，进而调整库存和采购计划，以应对不同的季节和气候。
此外，商务智能还可以帮助零售企业进行客户细分，制定个性化营销方案，提高客户满意度和忠诚度。
二、金融行业。
在金融行业，商务智能应用可以帮助银行和保险公司更好地了解客户的信用风险和投资偏好，从而制定更加精准的风险管理和投资策略。
例如，银行可以通过商务智能系统对客户的贷款还款记录和资产状况进行分析，预测客户的信用风险，并据此调整贷款利率和额度。
另外，商务智能还可以帮助金融机构监控市场风险和资产配置，及时调整投资组合，降低投资风险。
三、制造业。
在制造业，商务智能应用可以帮助企业优化生产计划和供应链管理，提高生产效率和产品质量。
例如，一家汽车制造商可以通过商务智能系统分析生产线上的传感器数据，及时发现设备故障和生产异常，从而减少停机时间和生产成本。
此外，商务智能还可以帮助制造企业预测市场需求，调整生产计划，避免库存积压和产能浪费。
四、跨境电商。
在跨境电商领域，商务智能应用可以帮助企业了解不同国家和地区的消费习惯和市场趋势，优化产品定价和推广策略。
例如，一家跨境电商平台可以通过商务智能系统分析不同国家和地区的用户行为数据，发现不同市场的热门产品和购买偏好，据此调整商品定价和营销活动，提高销售收入和市场份额。
总结。
商务智能应用已经成为各行各业提高管理效率和决策水平的重要工具，它可以帮助企业更好地理解市场和客户，优化业务流程和资源配置，提高竞争力和盈利能力。
商务智能研究综述
商务智能研究综述商务智能是指运用先进技术和软件来帮助企业做出更明智的商业决策的过程。
它涉及到数据收集、整合、分析和展示，为企业提供更准确的商业洞察和预测能力。
随着大数据和人工智能技术的不断发展，商务智能正成为企业决策的重要工具。
本文将对商务智能的相关研究进行综述，探讨其现状和未来发展趋势。
一、商务智能的发展历程商务智能的发展可以追溯到信息技术的兴起和企业对数据分析的需求。
20世纪80年代，企业开始使用数据仓库和数据挖掘技术来分析大规模的数据，以发现商业趋势和规律。
随着互联网和移动技术的普及，企业对实时数据分析和预测能力的需求越来越迫切，商务智能技术也得到了迅速发展。
今天，商务智能已经成为企业决策的重要工具，涵盖了数据分析、数据可视化、预测分析、机器学习等多个领域。
二、商务智能的技术应用商务智能技术主要包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化、在线分析处理（OLAP）、预测分析、机器学习等多种技术手段。
数据仓库是商务智能的基础，它用于整合和存储企业的各种数据，包括销售数据、市场数据、财务数据等。
数据挖掘技术可以帮助企业挖掘数据中隐藏的规律和趋势，发现潜在的商业机会。
数据可视化则可以将复杂的数据转化为直观的图表和图像，帮助企业快速理解数据背后的含义。
预测分析和机器学习则可以帮助企业根据历史数据和实时数据做出精准的商业预测和决策。
三、商务智能的应用领域商务智能技术可以应用于各个行业和领域，帮助企业提高决策效率和竞争力。
在零售行业，商务智能可以帮助企业分析消费者行为和购物习惯，优化商品陈列和促销策略。
在金融行业，商务智能可以帮助银行和证券公司分析金融市场动态，预测交易风险和利润率。
在制造业，商务智能可以帮助企业优化供应链管理和生产计划，提高生产效率和产品质量。
在医疗行业，商务智能可以帮助医院和诊所分析患者病历和医疗数据，提供个性化的诊疗方案。
四、商务智能的发展趋势随着大数据和人工智能技术的不断发展，商务智能也在不断演进和完善。
商务智能概论实验报告
商务智能概论实验报告商务智能，这个词听上去就像是高深莫测的科技语言，其实没那么复杂。
想象一下，你在公司里拼命工作，数据在你面前像一堆没头苍蝇似的飞来飞去。
每天面对那些枯燥的数字，真是让人头疼得想撞墙。
不过，别担心，商务智能就是为了让这一切变得简单易懂。
就像开车一样，明明有个导航系统帮你指路，结果你还非要用老式地图，那真是自找麻烦。
商务智能就像那台导航，帮你从繁琐的数据中找到方向，驾驭那些看似混乱的信息。
说到这里，咱们得先搞明白商务智能到底是个什么东西。
它可不是天上掉下来的仙丹，而是一个综合了数据分析、数据挖掘、数据可视化等一系列技术的大礼包。
你可以把它想成是一个强大的工具箱，里面有各种各样的工具，能帮你从大量的数据中提取出有价值的信息。
就像寻宝一样，你需要花点时间去翻找，才能找到那颗闪闪发光的宝石。
通过这些工具，你可以更好地了解市场、客户和竞争对手，简直就像一位智慧的顾问，让你在商战中始终占得先机。
我知道，有些人一听到“数据分析”就像看到数学题一样心慌。
但商务智能的魅力就在于它的直观和简单。
举个例子，很多商务智能工具都有那种炫酷的图表功能，数据一输入，瞬间变成五颜六色的饼图、柱状图。
看着这些图表，谁会再觉得数据乏味呢？就像在餐桌上，色香味俱全的菜肴总是能勾起人的食欲。
你看看这边的销售数据，哎呀，这个季度的销售额突然上升，想必是产品火了。
再看看那边的客户反馈，嘿，原来大家都在夸这个服务好，难怪生意越来越红火。
商务智能不仅能帮你看清大局，还是个好帮手呢。
想象一下，你作为一个小公司的老板，每天忙得像个陀螺，根本没时间关注每一个细节。
这时候，商务智能就像是你的得力助手，帮你监测销售趋势、客户行为，让你随时掌握公司的动态。
你只需要在工具上点点鼠标，数据就会乖乖地呈现在你面前。
真是省时省力，心里踏实得很。
有了这些数据支持，你在做决策时就能底气十足，不用再像过去那样摸着石头过河，生怕走错一步。
商务智能不仅仅是简单的图表和数据，它还有更深的意义。
商务智能发展现状及市场发展趋势
商务智能发展现状及市场发展趋势
一、商业智能发展现状
商业智能（BI）正在发挥着越来越重要的作用，可以说是企业信息快
速发展的支柱。
随着现代IT技术的发展，商业智能作为一种重要的技术
工具，已被广泛应用于企业的管理决策和业务运营中。
在过去的几年里，
商业智能的应用及发展可以说是迅速而又显著的。
比如，像数据仓库，数
据挖掘，知识发现，预测分析等，这些技术在企业的管理决策过程中发挥
着越来越重要的作用。
此外，商业智能技术还逐渐应用于社会媒体消费分析，客户关系管理，大数据分析等领域，使企业可以更加清晰的了解市场
需求，做出更为合理的决策建议。
随着全球经济的快速发展，商业智能在全球市场上的发展可能会得到
进一步加速。
根据市场研究公司Gartner的预测，到2024年，全球商业
智能市场的规模将达到1278亿美元。
同时，商业智能的实施水平在全球
市场的贡献率将由2024年的43%提高到2024年的54%。
此外，随着物联网技术的应用，商业智能也开始向实时数据分析和决
策支持进化。
这将使企业能够更快速、更有效地执行各种有效的管理决策，以提升营运效率，提高商业效益和客户服务水平。
简述商务智能的发展历史
简述商务智能的发展历史商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过对企业内部和外部的数据进行收集、整理、分析和展示，以帮助企业管理层做出决策的一种信息技术。
其发展历史可以追溯到上世纪70年代，随着计算机技术的发展和企业信息化进程的加快，商务智能得到了广泛的应用和发展。
商务智能的发展可以分为以下几个阶段：1. 数据收集阶段（70年代-80年代）在计算机技术刚刚起步的时候，企业开始意识到数据的重要性，并开始采集和存储大量的数据。
这些数据主要包括企业内部的销售数据、财务数据以及市场调研数据等。
然而，由于当时计算机技术的限制，数据的收集和存储主要依靠人工操作和磁带等传统的手段，效率较低。
2. 数据整理阶段（80年代-90年代）随着计算机技术的进步，企业开始使用数据库管理系统（DBMS）对数据进行整理和存储。
数据库的出现使得数据的管理更加方便和高效。
此时，企业开始意识到数据的重要性，开始对数据进行分析和挖掘，以获得更多的商业价值。
同时，决策支持系统（DSS）的出现为企业的决策提供了更多的信息支持。
3. 数据分析阶段（90年代-2000年代）随着互联网和大数据技术的发展，企业面临着海量的数据，如何从中提取有用的信息成为一个亟待解决的问题。
数据挖掘和数据分析技术的出现使得企业可以从庞杂的数据中发现隐藏的规律和趋势，并进行预测和决策。
此时，商务智能开始成为企业管理的重要工具，许多企业开始引入商务智能系统，以帮助管理层进行决策。
4. 数据展示阶段（2000年代至今）随着数据量的不断增加和分析技术的不断进步，数据展示也变得越来越重要。
数据可视化和报表工具的出现使得企业可以将复杂的数据以图表、图形等形式直观地展示出来，使管理层更容易理解和分析数据，从而做出更准确的决策。
同时，移动互联网和云计算的发展使得商务智能系统可以随时随地地访问和使用，为企业的管理提供了更多的便利。
总结来说，商务智能的发展经历了从数据收集到数据整理、数据分析再到数据展示的过程。
商务智能的理解
商务智能的理解
商务智能（Business Intelligence，BI）是一个技术集合概念，它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。
商务智能的核心是将企业的各种数据及时地转换为管理者感兴趣的信息，并以各种方式展现出来，帮助管理者进行决策。
商务智能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。
商务智能的主要技术手段包括联机分析处理技术、数据挖掘手段、数据仓库以及最终的数据可视化技术。
商务智能也可以理解为数据仓库+数据挖掘+联机分析处理技术。
利用数据仓库技术，可以复制业务处理数据，提供基于结构化的数据查询和分析，专注于信息的提取和知识的发现。
数据挖掘可以帮助企业在大量的数据中发现那些有价值的信息或知识。
联机分析处理技术可以基于数据仓库中多维的数据进行在线分析处理，生成新的信息，又能实现监视业务管理的成效，使管理者和决策者能自由地与数据相互联系。
如需更详细的信息，建议查阅相关资料或咨询商业智能领域专业人士。
商务智能
选择，填空，判断，名词解释，简答，分析题一1.商务智能：是融合了先进信息技术与创新管理理念的结合体，集成企业内外数据，进行加工并从中提取能够创造商业价值的知识，面向企业战略并服务于管理层、业务层，指导企业经营决策，提升企业竞争力。
2.商务智能流程：数据ETL--数据仓库--OLAP--数据挖掘--可视化。
3.流程中不同层次的能力分布：4.信息已成为企业经营中重要性仅次于人才的第二大要素。
5.决策=知识+经验+冒险。
6.信息孤岛：各自为政，互相独立。
7.数据：是可以记录、通信和能识别的符号，它通过有意义的组合来表达现实世界中的某种实体的特征。
8.信息：是含有一定意义的数据。
它是经过提炼、加工和集成的数据，是反映客观事物规律的一些数据。
9.知识：是对信息内容进行提炼、比较、挖掘、分析、概括、判断和推论。
10.只是分为显性和隐性。
二1.数据仓库：数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用以支持管理决策的过程。
2.主题是企业决策分析的一个对象，是对业务数据的一个提升和概括。
3.数据仓库内的数据有很长的时间跨度，通常是5-10年。
4.数据仓库中的数据是不可实时更新的。
5.概念模型：确定主要的主题域；主题域的公共码键；主题域之间的联系；充分代表主题的属性组。
6.逻辑模型：分析主题域，确定当前要装载的主题;确定粒度层次划分;确定数据分割策略;关系模式定义。
7.物理模型：存储结构、存储策略、索引策略。
8.CRUD矩阵：C：Create产生、R：Read引用、U：Update更新、D：Delete删除。
9.ETL ：即数据抽取(Extraction)、转换(Transformation)、装载(Load)的过程，它是构建数据仓库的重要环节。
（重要）10.ETL目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。
11.数据抽取：与数据库系统相同的数据源，建立直接的链接关系就可以写Select语句直接访问；与数据库系统不同的数据源，可以通过ODBC的方式建立数据库链接。
商务智能应用案例
商务智能应用案例商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过软件工具和技术来收集、整理、分析和展示企业数据，帮助企业管理者做出更明智的商业决策的过程。
随着信息技术的不断发展和普及，商务智能在各行各业得到了广泛的应用。
下面我们将介绍一些商务智能在不同领域的应用案例。
首先，商务智能在零售行业的应用。
在零售行业，商家需要根据顾客的购买习惯和偏好来调整商品的陈列和定价策略，以提高销售额和利润。
通过商务智能系统，零售商可以收集和分析顾客的购物数据，包括购买记录、购物篮分析、顾客行为等，从而更好地了解顾客需求，提供个性化的商品推荐和定价策略，提升顾客满意度和忠诚度，实现销售的增长。
其次，商务智能在金融行业的应用。
在金融领域，商务智能系统可以帮助银行和保险公司分析客户的信用风险、市场趋势、投资组合表现等数据，从而更好地管理风险、制定投资策略和开发新的金融产品。
例如，商务智能系统可以通过大数据分析，帮助银行识别高风险客户，防范信用卡欺诈，提高贷款的审批效率，降低不良贷款率，从而保护银行的资产和利润。
再次，商务智能在制造业的应用。
在制造业中，商务智能系统可以帮助企业实时监控生产过程、设备状态、原材料库存等数据，及时发现生产异常和问题，提高生产效率和产品质量。
另外，商务智能系统还可以帮助企业分析市场需求和销售趋势，预测产品需求量，优化供应链管理，降低库存成本，提高交付效率，从而提升企业的竞争力和盈利能力。
最后，商务智能在医疗保健行业的应用。
在医疗保健领域，商务智能系统可以帮助医院和诊所分析患者的病历数据、诊疗方案、药物配方等信息，提高医疗服务的质量和效率。
例如，商务智能系统可以通过数据挖掘和模式识别技术，帮助医生诊断疾病、预测病情发展趋势，减少误诊率和治疗周期，提高患者的治疗满意度和生存率。
综上所述，商务智能在各行各业都有着广泛的应用。
通过商务智能系统，企业可以更好地了解市场和客户、优化业务流程、提高生产效率和产品质量，从而实现持续的竞争优势和商业成功。
了解商业智能的重要性与作用
了解商业智能的重要性与作用商业智能是一种利用数据分析技术来支持商业决策的工具和方法。
它通过整合和分析大量的数据，为企业提供深入的洞察，帮助企业管理者和决策者更好地了解市场趋势、消费者行为和业务运营情况。
商业智能的重要性和作用在当今竞争激烈的商业环境中愈发凸显。
首先，商业智能有助于提升企业的决策效率和准确性。
商业智能系统能够自动地收集、整合和分析海量的数据，将复杂的数据转化为易于理解的信息和报告，为管理者提供更全面、准确的决策依据。
通过商业智能，企业能够快速分析市场需求、产品销售情况、竞争对手动态等关键信息，及时作出反应和调整决策，从而提高企业的竞争力和市场占有率。
其次，商业智能可以帮助企业发现隐藏的商机和潜在的风险。
商业智能的数据分析能力可以将大量的数据进行挖掘和关联分析，找出数据背后的规律和趋势。
通过深入分析客户行为、市场趋势和竞争对手动态，商业智能可以帮助企业发现市场的空白和不足，以及潜在的市场需求和客户群体，从而抓住机遇，开拓新的业务领域。
同时，商业智能还可以帮助企业预测和识别潜在的风险和问题，及时调整和预防，降低经营风险和损失。
第三，商业智能可以提升企业的业务效率和生产效率。
商业智能系统通过自动化的数据收集和分析，减少了人工处理数据的时间和成本，提高了企业的业务运营效率。
通过商业智能，企业能够快速获取各个部门的运营情况，识别瓶颈和问题，并通过调整和优化业务流程，提高生产效率和资源利用率。
此外，商业智能还可以通过预测和优化供应链管理，减少库存和物流成本，提高交付效率和客户满意度。
另外，商业智能还可以加强企业与客户之间的关系和沟通。
商业智能可以帮助企业了解客户的需求和偏好，通过分析客户行为和购买历史，推测客户的未来需求和购买意向，实现个性化营销和服务。
同时，商业智能还可以通过数据可视化和报表分析，向客户展示企业的产品和服务优势，帮助企业与客户建立信任和合作关系。
然而，商业智能的应用也面临一些挑战和限制。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
浅谈商务智能
【摘要】最早提出商务智能概念的是市场研发公司Gartner公司的分析师Howard Dresner，1996年，他提出商务智能描述了一系列的概念和方法，应用基于数据的分析系统辅助商业决策的制定。
商务智能技术为企业提供了迅速收集、分析数据的技术和方法，把这些数据转化为有用的信息，提高企业决策的质量。
商务智能是融合了先进信息技术与创新管理理念的结合体，集成了企业内外的数据，进行加工并从中提取能够创造商业价值的信息，面向企业战略并服务于管理层、业务层，指导企业经营决策，提升企业竞争力，涉及企业战略、管理思想、业务整合和技术体系等层面，促进信息到知识再到利润的转变，从而实现更好的绩效。
【关键词】商务智能市场发展趋势
一、商务智能蕴含的几个要素
（1）企业——之所以仍用“企业”是为保持与“商务”的一致性。
各行各业，包括非企业性机构，比如政府部门、教育机构、医疗机构和公用事业等，都应该而且能够利用商务智能。
利用现代信息技术——这是这一定义中的关键之一，商务智能就是新的信息技术在商务分析中的有效利用。
（2）管理——这里的“管理”主要是指对数据的储存、提取、清洗、转换、装载、整合等工作，其目的主要是为了提高数据的质量和安全性。
分析——“分析”，包括数据查询、数据报告、多维分析、数据挖掘、高级统计分析等。
结构化——结构化的数据主要是指储存于各个交易系统背后的关系型数据库中的数据，通常都是以表格的形式存在和展现的。
非结构化——非结构化的数据和信息主要是上面的提到的各个部门和各个员工创造和收集的、没有放在各种交易系统中的内容，通常是以零散的文件形式存在和展现的；新的商务智能概念纳入了非结构化内容的分析，但是非机构化的内容的管理仍然主要是通过文件管理和内容管理软件来进行的。
（3）商务数据和信息——这里所指的商务数据和信息包括一切可能对商务产生影响的、直接和间接的数据和信息，往小里说包括顾客的名字、地址和电话号码等，往大里说包括过国际上的政治、经济、文化和军事情况等。
创造和累计商务知识和见解——这是商务智能的第一层的目的和功能，也是最直接的目的和功能；“知识和见解”正是“智能”得名的由来。
（4）改善商务决策水平——这是商务智能的更高一层的目的和功能，企业能否利用好这一功能、实现这一目的在很大程度上取决于领导者的意识和胸襟以及企业文化中决策科学化和民主化的成分。
采取有效的商务行动——采取有效的商务行动是创造和累计商务知识和见解、改善商务决策水平的目的和动力。
完善各种商务流程——残缺、散乱、僵化、低效的商务流程是企业的顽疾，商务智能能够为这一顽疾的诊断和治疗做出一定的贡献；优化后自动化的商务流程反过来
也会促进商务智能的发展。
（5）提升各方面商务绩效——这是商务智能在企业内部的最高目的和作用，有效的商务智能系统和技术能够帮助企业提升各个方面的绩效：财务的和非财务的，前台的和后台的，企业内的和供应链内的，组织的和个人的。
二、商务智能的市场发展趋势
（1）日益旺盛的市场需求是BI发展的动力。
近几年，商务智能技术与决策支技思想陆续应用各行业中去，对商务智能软件市场的发展产生了积极的影响，国际市场上商务智能软件产品的技术成熟度不断提高。
同样，中国商务智能市场上的产品充分应用了不断发展的先进技术，技术成熟度不断提高，产品结构逐渐趋于完善。
国外厂商的产品经过几年的本地化，已经能够大部分适应中国企业的实际情况，满足企业大部分需求，国内厂商经过转型和升级也使自己的产品不断完善。
（2）国际性的企业并购和重组仍在继续。
BI领域的企业并购仍在继续，同时将会有更多的企业成长起来。
从全球范围来看，BI企业的并购和重组一直在延续。
（3）在中小企业BI将逐渐扩大市场份额。
从中小企业的情况来看，尽管中小企业信息化管理起步较晚，但中小企业越来越注重自身的发展，越来越多的中小企业已经意识到信息化的重要性和迫切性。
因此，中国中小企业逐渐呈现对管理软件旺盛的需求态势，必将成为未来中国商务智能市场非常重要的组成部分。
（4）价格偏高是影响BI大范围普及的重要制约因素。
在中国商务智能市场上，国外厂商具有明显的技术优势，在系统安全性、可延续性和可扩充性等方面处于领先地位。
但是，大部分中小企业用户并不能承受国外产品较高的价格门槛。
中国中小企业数量很大，但从基本条件来说，大多数企业计算机的保有量、信息专业人员的配备以及员工的计算机的熟练程度还很低，一些企业领导的管理意识和信息化意识相对比较薄弱，对中小企业而言，国内厂商的价格都足以让他们再三考虑，国际产品则更难以让他们下决心购买。
（5）国内我的报表厂商将向商务智能靠拢。
目前国内的商务智能厂商产品化的多为报表产品，随着商务智能的不断发展，越来越多的厂商想在商务智能领域分一杯羹。
目前的报表厂商不断增强自身的技术实力，有些产品已经具备OLAP的分析功能，能够满足基本的商务智能展现需求。
未来几年，报表厂商将逐渐进入BI市场，对于BI的普及做出重要贡献。
（6）商务智能的增值服务将会逐渐增长。
商务智能销售渠道包括两类：一类是厂商的直接渠道，即厂商的总部，各地分子公司；另外一类是间接渠道，即各地的产品代理商和咨询、实施等全作伙伴。
商务智能软件销售过程的一个重要环节就是商务智能项目实施，这个环节最能体现出商务智能的价值，是商务智能实现增值最重要的一环，实施人员应具有较高的专业素质、行业知识以及实施经
验。
（7）高低端市场逐渐成熟，用户消费趋于理性。
中国商务智能市场两极竞争趋势日益加剧。
在高端市场，随着进入者的增多，由国际厂商垄断市场的局面在未来几年内逐步打破，高端用户的选型更加理性和重视投资回报率，在中低端市场，随着市场进入者的增多，市场竞争逐渐走向竞争，中低端产品的整体价格也呈现下降趋势。