商业智慧 -09 SSAS分析服务
商业智能分析解决方案
商业智能分析解决方案随着科技的发展和信息化的进程，越来越多的企业开始关注数据的收集和分析，希望能够通过数据来解决实际业务问题，提高业务效率和企业竞争力。
商业智能分析解决方案应运而生，成为了现代企业运营中不可或缺的一环。
一、什么是商业智能分析解决方案商业智能（Business Intelligence，简称BI）指的是企业通过收集、存储、分析和共享数据，为决策者提供决策支持的技术与工具。
商业智能分析解决方案是基于商业智能技术和方法，面向企业实际业务问题，提供具体解决方案和建议的全套解决方案。
商业智能分析解决方案通常包括以下几个方面：1. 数据管理：包括数据采集、存储、清洗、转换和集成等工作，确保数据质量和数据的可靠性。
2. 数据分析：包括统计分析、数据挖掘和机器学习等技术，帮助企业发现数据中潜在的关联和规律，提高决策的可靠性和准确性。
3. 数据可视化：包括报表、仪表盘和可交互式分析等工具，将复杂的数据呈现为直观的可视化图表，方便决策者理解和掌握业务状况。
4. 决策支持：包括基于数据分析和可视化呈现的决策支持方案和建议，帮助企业决策者更快速、更准确地做出决策。
二、商业智能分析解决方案的应用场景商业智能分析解决方案可以应用于各种行业和领域，如金融、零售、医疗、物流、人力资源等，以下是几个常见的应用场景：1. 金融行业：用于风险控制和信用评估，通过数据分析可以识别出潜在的风险点，提高贷款准确性和效率。
2. 零售行业：用于销售预测和商品分析，通过数据分析可以了解顾客需求和喜好，提高销售额和客户满意度。
3. 医疗行业：用于疾病诊断和患者管理，通过数据分析可以识别出患者群体和疾病趋势，提供个性化治疗方案和患者管理服务。
4. 物流行业：用于运营管理和运输安排，通过数据分析可以优化运输路线和提高运输效率，降低成本和减少风险。
5. 人力资源行业：用于招聘和绩效管理，通过数据分析可以评估招聘效果和员工绩效，提高企业人力资源管理效率和质量。
BI之SSAS完整实战教程1--开篇，BI简介SSAS简介
BI之SSAS完整实战教程1--开篇，BI简介SSAS简介⽂章提纲商业智能（BI， Business Intelligence）基本概念SSAS（SQL Server Analysis Services）相关⼯具（开发、管理和客户端）总结⼀、商业智能（BI， Business Intelligence）基本概念商业智能的概念在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。
-- 以上摘⾃百度百科简⽽⾔之，商业智能是⼀个将数据转换为信息，进⽽发现信息中隐藏的知识，并将其应⽤于商业的过程。
以微软BI解决⽅案为例。
典型架构举例（以下⼤部分图⽚都来⾃于百度图⽚）：我们可以将BI整体系统架构归纳为四个部分：数据源（关系数据库）à 数据仓库 à OLAP à 前端展现⼯具与之对应的，BI解决⽅案的相关产品模块我们对照产品看架构⽐较直观。
可以看到，BI解决⽅案⽐传统的报表⽅案更加强⼤的就是增加了OLAP组件。
-------------------------------------------------------------------------------补充背景知识：当今的数据处理⼤致可以分成两⼤类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。
OLTP是传统的关系型数据库的主要应⽤，主要是基本的、⽇常的事务处理，例如银⾏交易。
OLAP是数据仓库系统的主要应⽤，⽀持复杂的分析操作，侧重决策⽀持，并且提供直观易懂的查询结果。
商业智能分析解决方案
商业智能分析解决方案商业智能（Business Intelligence）是一种通过将大量的数据转化为决策支持信息的技术和工具，以帮助企业管理者进行有效的决策和业务分析。
在当今信息化的时代，商业智能分析解决方案成为企业提高效率、降低成本、增加竞争力的重要手段。
一、商业智能分析解决方案的定义与优势在信息化大潮的推动下，企业如何利用海量数据进行准确的决策分析成为现代企业管理者面临的挑战。
商业智能分析解决方案便是应对这一挑战的理想选择。
商业智能分析解决方案通过采集、整理、分析和可视化呈现数据，向企业管理者提供全面而客观的信息支持，帮助其快速准确地制定商业策略和决策。
其优势主要体现在以下几个方面：1. 数据集成与整合能力：商业智能分析解决方案能够将不同来源的数据整合为一体，通过自动化与高效的数据处理方法，消除了数据冗余，提高了数据分析的准确性和可信度。
2. 多维数据分析能力：商业智能分析解决方案可以将数据按照不同的维度进行分析，以便更好地理解和识别数据之间的关联性和趋势性，为企业管理层提供更全面的决策依据。
3. 高效的数据可视化与报表功能：商业智能分析解决方案可以将复杂的数据以简明直观、易于理解的图表形式展现，提升了信息传递和理解的效率，使管理者能够更加直观地把握企业运营情况。
二、商业智能分析解决方案的应用领域商业智能分析解决方案广泛应用于众多行业和领域，特别是那些需要进行大量数据分析和决策支持的行业。
以下是几个典型应用领域：1. 零售业：商业智能分析解决方案可以帮助零售商分析顾客购买行为、产品销售趋势等信息，从而优化库存管理、提高销售额和客户满意度。
2. 金融业：商业智能分析解决方案可以协助金融机构进行风险评估、交易监控，通过对市场趋势和信用风险的分析提供及时决策支持。
3. 制造业：商业智能分析解决方案可以帮助制造商优化生产流程、降低成本、提高产品质量，同时追踪供应链和客户需求。
4. 医疗保健业：商业智能分析解决方案可以帮助医疗机构对患者数据进行分析，提高临床决策的准确性和效率。
商业智能（BusinessIntelligence）成功实施案例
商业智能（BusinessIntelligence）成功实施案例客户解决方案案例研究微软商业智能让中体彩从数据中发掘业务价值，以技术推动体彩事业发展概况国家或地区：中国行业：专业服务客户资料中体彩科技发展有限公司是国家体育总局下属的多家单位共同出资设立的国有股份制高科技公司，2010年获国家双软认证，承担着中国体育彩票技术服务总集成商的职责，负责全国体育彩票全热线及高频交易系统的研发和运维。
总部位于北京，分翌景大厦、鹏龙大厦和德元九和3个办公区，下设天津、武汉、成都和广州四个区域中心。
业务情况公司是国家体育总局为适应体育彩票事业持续、安全、健康、稳定发展的需要，为整合体育彩票市场资源而组建的现代化高新技术企业。
现共设14个部门，下辖2个控股子公司。
公司自主研发完成的中国体育彩票全热线销售系统，截止到2008 年底已销售体育彩票1720.31 亿元。
同时，公司承担着中国体育彩票技术系统的规划、研发、运维、服务以及销售网络的增值服务业务等工作。
解决方案中体彩科技发展公司使用Microsoft SQL Server企业版以及微软商业智能构建体育彩票中心业务决策分析系统，以信息化全面地支持中国体育彩票事业的发展。
通过系统的建设，提供统一的、通用的、自助化的企业业务系统访问能力，使员工更有效率的获取各种信息，提高业务效率。
用户收益实现全面的数据收集提升数据处理与统计效率赋予业务用户分析洞察力微软的数据平台与商业智能解决方案，可以很好的整合不同的数据来源，对我们的各项业务数据进行集中的、高性能的处理和分析，最终生成符合各团队和层面所需的直观报表，让我们从业务数据中及早地获得利于发展的洞察力，从而更好的服务中国的体彩事业。
“——王卓，产品管理部部门经理，中体彩科技发展有限公司案例概况中体彩科技发展有限公司是由国家体育总局体育彩票管理中心、华体集团有限公司、体育基金管理中心及全国31 个省（自治区、直辖市）体育局所属单位等34 方共同出资设立的国有股份制企业，于2002 年12 月24 日在北京经济技术开发区注册成立。
商务智能与数据分析
商务智能与数据分析现在的商业环境变得越来越复杂和不确定，每个行业都需要不断适应市场变化以保持竞争力。
而商务智能和数据分析成为了企业管理者的必备工具，不仅可以帮助企业了解市场趋势，还可以为企业提供更有力的决策支持。
一、商务智能的定义商务智能（Business Intelligence, BI）是一种灵活的分析和决策支持系统，通过收集、分析和展示企业关键数据，帮助企业管理者快速制定战略，获得更佳的结果。
它需要强大的数据集成、维护和管理能力，以及灵活的数据挖掘和可视化功能。
商务智能可以从多个维度对数据进行分析和展示。
它能够处理大量的企业数据，包括销售、营销、财务、供应链等信息，利用数据挖掘算法和可视化技术，将数据转化成为各种图表和报表，帮助管理者更好地了解企业的业务状况和市场趋势。
二、数据分析的意义数据分析是商务智能的核心内容，通过对数据的分析和挖掘，可以为企业提供更深入的业务见解，以便更好地制定和实施策略。
下面，我们来看看数据分析的几个基本步骤。
2.1、数据收集首先，我们需要收集大量的企业数据，包括销售数据、客户数据、产品数据和业务数据等。
这些数据来自各种数据源，需要进行集成和处理，以便快速地进行分析和展示。
2.2、数据清洗在数据收集后，我们需要对数据进行清洗和处理，以消除数据中的噪声和异常值。
在数据清洗中，我们需要建立合适的数据模型，并利用数据挖掘算法来发现数据中的规律和趋势。
2.3、数据分析在完成数据清洗后，就可以进行数据分析了。
数据分析可以采用各种数据挖掘技术，包括聚类、分类、预测、关联规则等，以便了解企业的业务状况和市场趋势。
数据分析可以发现数据中隐藏的模式和规律，从而更好地了解业务和市场机会。
2.4、数据展示最后，我们需要将数据分析结果转化为可视化报表和图表，以便管理人员进行分析和决策。
数据展示需要采用适当的图表和报表样式，并提供灵活的查询和筛选功能。
三、商务智能在企业中的应用商务智能和数据分析已经被广泛应用于企业管理中，尤其适用于那些数据量大、复杂性高的企业。
数据分析的商业智能
数据分析的商业智能在当今竞争激烈的商业世界中，数据已成为企业决策的关键因素。
数据分析的商业智能（Business Intelligence，简称 BI）正在以惊人的速度改变着企业的运营方式和决策过程。
它不再是一种可有可无的工具，而是企业取得成功的必备利器。
那么，什么是数据分析的商业智能呢？简单来说，它是一套将数据转化为有价值的信息和见解的技术和方法，帮助企业管理层做出更明智的决策。
通过收集、整理、分析和可视化数据，商业智能能够揭示隐藏在数据背后的模式、趋势和关系，为企业提供决策支持。
商业智能的应用场景广泛而多样。
在市场营销领域，它可以帮助企业了解消费者的行为和偏好，从而精准地制定营销策略。
比如，通过分析消费者的购买历史、浏览记录和社交媒体活动，企业能够确定哪些产品最受欢迎，哪些促销活动最有效，以及在什么时间段进行推广能够获得最大的回报。
在销售管理方面，商业智能能够实时跟踪销售业绩，分析销售渠道的表现，预测销售趋势。
这使得销售团队能够及时调整策略，优化销售流程，提高销售效率。
同时，它还可以帮助企业识别潜在的大客户，预测客户的购买需求，从而提前做好准备，提供个性化的服务。
在供应链管理中，商业智能可以监控库存水平，优化物流配送，预测原材料的需求。
通过对供应链数据的深入分析，企业能够降低成本，提高供应链的灵活性和响应速度，确保产品按时交付。
在财务管理方面，商业智能能够提供财务报表的分析和预测，帮助企业控制成本，评估投资项目的效益，制定合理的预算计划。
它可以及时发现财务风险，为企业的稳健发展提供保障。
要实现有效的商业智能，数据质量是至关重要的。
如果数据不准确、不完整或者不一致，那么分析结果就会失去可靠性。
因此，企业需要建立完善的数据治理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。
这包括数据的采集、存储、清洗和更新等环节。
同时，选择合适的商业智能工具和技术也是非常关键的。
市场上有各种各样的商业智能软件和解决方案，企业需要根据自身的需求和预算来选择。
电子商务平台中的商业智能分析方法
电子商务平台中的商业智能分析方法一、引言电子商务平台的快速发展为企业带来了众多商机，同时也带来了海量的数据。
如何有效地利用这些数据，从中获取有价值的信息并做出正确的商业决策，成为了电子商务平台中的重要问题。
商业智能（Business Intelligence，简称BI）分析方法为解决这一问题提供了有效的手段。
本文将介绍电子商务平台中常用的商业智能分析方法。
二、关联规则分析关联规则分析是商业智能分析中常用的方法之一。
通过分析大量的交易数据，可以发现商品之间的关联关系，并从中挖掘出潜在的商业机会。
关联规则分析将交易数据转化为一系列的规则，例如“购买商品A的用户也经常购买商品B”，从而帮助电子商务平台进行个性化推荐、促销策略的制定等。
三、分类与预测分析分类与预测分析是商业智能分析中常用的方法之一。
通过建立预测模型，可以对未来的销售趋势进行预测。
在电子商务平台中，可以将历史的销售数据作为训练集，建立分类与预测模型，从而对未来的销售进行预测。
这可以帮助电子商务平台制定合理的库存管理策略，精确地进行市场预测，提高运营效率。
四、多维数据分析多维数据分析是商业智能分析中的经典方法之一。
在电子商务平台中，多维数据分析可以帮助企业从不同维度来分析销售情况，深入挖掘数据背后的规律。
通过构建多维数据模型，可以进行灵活的数据切割、钻取和滚动，从而快速了解销售趋势、产品组合和市场变化等关键信息。
五、数据挖掘数据挖掘在商业智能分析中扮演着重要的角色。
通过挖掘电子商务平台上的海量数据，可以发现隐藏在其中的有价值的信息。
数据挖掘可以对用户行为模式进行挖掘，例如用户的购买习惯、喜好等，从而帮助电子商务平台进行个性化推荐，提高用户体验。
六、文本挖掘随着社交媒体的兴起，大量的评论、评分等文本数据也成为了电子商务平台中的重要信息源。
文本挖掘可以对这些文本数据进行分析和挖掘，从中了解用户对产品的评价、偏好等。
通过文本挖掘，电子商务平台可以了解用户的真实需求，优化产品设计，改善用户体验。
微软解决方案之商务智能
微软解决方案之商务智能商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过数据分析、数据挖掘、数据可视化等技术手段，将企业内部和外部的数据整合起来，为管理层提供决策支持的一套解决方案。
微软作为全球领先的技术巨头，也提供了一系列的商务智能解决方案，包括Power BI、SQL Server、Azure等产品和服务。
微软的商务智能解决方案主要包括以下几个方面：1. Power BI2. SQL ServerSQL Server是微软开发的一款关系型数据库管理系统，它内置了丰富的商务智能功能。
SQL Server包括SQL Server Analysis Services （SSAS）、SQL Server Reporting Services（SSRS）和SQL Server Integration Services（SSIS）等组件。
SSAS提供了多维数据分析和数据挖掘的能力，可以通过构建立方体和定义多维模型来实现复杂的数据分析。
SSRS则可以创建各种类型的报表，包括表格、图表、矩阵等，还支持对报表进行安全管理和分发。
SSIS可以实现数据的抽取、转换和加载，可以将不同数据源的数据整合到SQL Server中进行分析和报表。
3. Azure微软的商务智能解决方案具有以下几个优势：2.易用性好：微软的商务智能解决方案都具有友好的用户界面和操作方式，不需要编写复杂的代码就可以完成数据的清洗、整合和分析。
3.可扩展性高：微软的商务智能解决方案可以与其他微软产品和服务无缝集成，也可以与第三方产品和服务进行整合，实现跨平台、跨系统的数据交互和共享。
4.安全性保障：微软的商务智能解决方案都具备完善的访问控制和数据安全性保障机制，可以确保数据的机密性和完整性。
综上所述，微软的商务智能解决方案是一套功能强大、易用性好、可扩展性高、安全性保障的解决方案。
无论是小型企业还是大型企业，都可以通过微软的商务智能解决方案来实现对数据的全面分析和利用，提高决策效率和竞争力。
商业智能(BusinessIntelligence)介绍090804
商业智能（BusinessIntelligence）介绍前言2007年3月，甲骨文以33亿美元价格收购企业绩效管理软件厂商Hyperion(海波龙)，同年4月，BusinessObjects宣布收购Cartesis，BusinessObjects公司需要支付的总交易金额为2.25亿欧元(约合3亿美元)现金。
10月8日，德国软件巨头SAP周日表示，将以48亿欧元(约合68亿美元)现金收购法国商业智能软件开发商博奥杰(BusinessObjects)。
商业智能并购金额如此巨大，显示必须有相应的市场规模，BI公司才会拥有如此市值。
昂贵的商业智能分析软件，必然伴随着商业智能分析项目的高额软件使用许可费用和实施成本，这还不包括项目实施潜在的失败风险！最重要的，商业智能看似日益普及，中小企业是否可以从中受益？什么是商业智能呢？先让我们来看看有关权威机构是如何对商业智能定义的！第一部分权威机构对商业智能的定义GartnerGroup--（全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司。
其研究范围覆盖全部IT产业，就IT的研究、发展、评估、应用、市场等领域，为客户提供客观、公正的论证报告及市场调研报告，协助客户进行市场分析、技术选择、项目论证、投资决策）l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。
2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。
IDC--（是IDG（国际数据集团）旗下子公司，全球著名的信息技术、电信行业和消费科技市场咨询、顾问和活动服务专业提供商）l商业智能是一组软件工具的集合：（1）终端用户查询和报告工具：专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适用于专业人士的成品报告生成工具（2）OLAP工具：提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。
OLAP也被称为多维分析（3）数据挖掘（DataMining）软件：使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。
商业智能大数据分析
商业智能大数据分析在当今的商业环境中，数据的积累和分析变得日益重要。
商业智能（Business Intelligence，简称BI）作为一种数据分析工具，它帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，从而做出更明智的商业决策。
商业智能大数据分析不仅仅是数据的简单收集，它涉及到数据挖掘、数据仓库、数据可视化等多个方面。
以下是商业智能大数据分析的详细内容。
首先，商业智能大数据分析的第一步是数据收集。
企业需要从内部系统和外部来源收集数据，这些数据可能包括销售记录、客户反馈、市场趋势等。
数据的质量和完整性直接影响到分析结果的准确性。
其次，数据存储是商业智能大数据分析的关键环节。
企业通常会建立数据仓库来集中存储和管理数据。
数据仓库不仅能够存储大量的数据，还能够提供数据的快速查询和分析功能。
接下来，数据清洗和预处理是确保数据分析准确性的重要步骤。
在这个过程中，需要剔除无效数据、填补缺失值、标准化数据格式等，以保证数据的一致性和可用性。
然后，数据挖掘是商业智能大数据分析的核心。
通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，企业可以从数据中发现潜在的模式和趋势。
例如，通过分析顾客购买行为，企业可以预测未来的销售趋势，或者发现潜在的市场机会。
此外，数据可视化是商业智能大数据分析的重要组成部分。
通过图表、图形和仪表板等形式，企业可以将复杂的数据分析结果直观地展示给决策者。
这不仅提高了决策的效率，也使得非技术人员能够更好地理解数据。
最后，商业智能大数据分析的实施需要跨部门的协作。
从IT部门到业务部门，每个团队都需要参与到数据分析的过程中，确保数据分析能够满足企业的实际需求。
综上所述，商业智能大数据分析是一个复杂的过程，它涉及到数据的收集、存储、清洗、挖掘和可视化等多个环节。
通过有效的商业智能大数据分析，企业可以更好地理解市场动态，优化业务流程，提高竞争力。
随着技术的不断进步，商业智能大数据分析将继续在商业决策中发挥重要作用。
商务智能案例分析
商务智能案例分析商务智能（Business Intelligence，BI）是指通过对企业内外部数据进行收集、整理、分析和挖掘，以帮助企业管理者做出决策的一种技术和工具。
随着信息化时代的到来，商务智能在企业管理中扮演着越来越重要的角色。
下面我们将通过一个实际案例来分析商务智能在企业中的应用。
某电商企业在过去几年中发展迅猛，业务范围涵盖了电子产品、家居用品、服装鞋包等多个领域。
随着业务规模的扩大，企业内部数据量急剧增加，管理者们面临着数据分析和利用的难题。
为了更好地了解市场趋势、产品销售情况以及客户需求，该企业决定引入商务智能技术。
首先，该企业整合了各个部门的数据，包括销售数据、库存数据、客户数据等，建立了数据仓库。
通过商务智能工具，企业管理者可以随时查询各类数据，并进行多维度的分析。
比如，他们可以通过商务智能工具轻松地了解哪些产品在某个地区销售较好，哪些产品需要进行促销，以及客户的购买偏好等信息。
其次，商务智能技术帮助企业建立了数据可视化的报表和仪表盘。
管理者们可以通过这些报表清晰地看到销售额、利润率、库存周转率等关键指标的变化趋势，从而及时调整经营策略。
此外，商务智能还可以通过数据挖掘技术，发现客户的潜在需求和购买行为规律，为企业的精准营销提供了有力支持。
最后，商务智能还为企业提供了预测分析的能力。
通过对历史数据的分析，商务智能可以帮助企业预测未来的市场趋势和产品需求，为企业决策提供科学依据。
比如，该电商企业可以根据商务智能的预测结果，合理调整产品结构和库存策略，降低市场风险。
综上所述，商务智能在该电商企业中发挥了重要作用，帮助企业管理者更好地了解市场和客户，优化经营策略，提高运营效率。
随着商务智能技术的不断发展和完善，相信它将在更多企业中发挥更大的作用，成为企业决策的重要依据。
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。
商业智能分析
商业智能分析商业智能分析在当今的商业环境中扮演着重要的角色。
它是一种用于收集和分析企业数据的技术和方法，旨在为企业提供更好的决策支持和竞争优势。
本文将深入探讨商业智能分析的概念、应用和优势。
首先，商业智能分析是指通过收集、处理和分析大量的企业数据，从中获取有价值的信息和洞察力，以帮助企业做出更好的决策。
商业智能分析涉及数据的收集、清洗、存储和分析等多个阶段，最终目的是帮助企业在竞争激烈的市场中获得竞争优势。
商业智能分析有许多应用领域。
首先，它可以在销售和市场营销方面发挥作用。
通过对销售数据和市场趋势的分析，企业可以更好地了解客户需求，调整销售策略，提高销售效果。
此外，商业智能分析还可以帮助企业识别市场机会，及时调整产品组合，提高市场份额。
除了销售和市场营销，商业智能分析在供应链管理中也发挥着重要作用。
通过对供应链数据的分析，企业可以更好地协调与供应商和分销商之间的关系，提高物流效率，降低成本。
商业智能分析还可以帮助企业优化库存管理，减少库存积压，提高资金周转率。
此外，商业智能分析还可以在财务管理和预测方面发挥作用。
通过对财务数据和市场趋势的分析，企业可以更好地了解自己的财务状况，及时调整经营策略，提高盈利能力。
商业智能分析还可以帮助企业进行预测和模拟，提前预测未来的市场走势和业绩表现，制定相应的决策方案。
商业智能分析的应用优势主要体现在三个方面。
首先，通过商业智能分析，企业可以更好地了解市场和客户需求，提高产品的市场适应性和竞争力。
其次，商业智能分析帮助企业提高决策质量和效率，减少人为因素对决策的影响，降低决策风险。
最后，商业智能分析可以帮助企业发现隐藏在数据背后的模式和规律，提供新的商业洞察，为企业创造更多的机会。
然而，商业智能分析也面临一些挑战。
首先，数据质量是商业智能分析的基础，但由于数据的来源和质量的不一致性，企业往往面临处理和整合数据的困难。
其次，商业智能分析需要投入大量的人力、物力和财力，企业需要充分考虑投资回报和成本效益。
商业智能分析师职位职责
商业智能分析师职位职责商业智能（Business Intelligence）分析师是一个在企业中扮演重要角色的职位。
他们通过收集和分析大量数据，为企业的决策制定提供有价值的见解和建议。
在当今信息化时代，商业智能分析师的工作越来越受到企业的重视。
本文将探讨商业智能分析师的职责以及他们在企业中的角色。
一、数据收集与整理商业智能分析师的第一个职责是收集和整理企业的数据。
他们需要通过各种手段获取数据，包括但不限于数据库、网站分析工具、调查问卷等。
在收集到数据后，分析师需要进行数据清洗和整理，确保数据的准确性和一致性。
二、数据分析与挖掘商业智能分析师的核心职责是对数据进行深入分析和挖掘。
他们需要利用统计方法和数据分析工具，对数据进行模型建立、预测分析、趋势分析等。
通过对数据的挖掘，分析师可以发现潜在的问题和机会，并提供对应的解决方案和建议。
三、报告撰写与呈现商业智能分析师需要将分析结果以报告的形式进行呈现。
他们需要使用图表、表格等可视化工具，将复杂的数据转化为易于理解和传达的形式。
同时，分析师还需要具备良好的沟通能力，能够清晰地将分析结果传达给各级管理层或相关团队。
四、数据监控与维护商业智能分析师还需要对已有的数据进行监控与维护。
他们需要关注数据的时效性和准确性，及时发现并修复数据中的错误或异常。
同时，分析师还需要根据业务需求，持续地对数据分析和报告进行更新和优化。
五、业务需求分析作为企业决策制定的重要参与者，商业智能分析师需要与各个部门紧密合作，深入了解业务需求并提供相应的分析与建议。
他们需要从业务角度思考，理解企业的战略目标，并将数据分析的结果与业务目标相结合，为企业的发展提供有力的支持和指导。
六、技术支持与培训商业智能分析师作为企业数据分析的专家，需要为其他员工提供相关的技术支持和培训。
他们需要解答其他员工在数据分析过程中的问题，提供技术指导，并帮助他们更好地利用商业智能工具进行数据分析和决策制定。
商业智慧：SSAS分析服务.pptx
25
與
:4
銷售數量 台北
硬體 100
軟體 150
高雄
:4 :5
250
100
為了加快終端決策者取得資料的反應時間 ，必須利用儲存空間將資料事先算好並儲 存起來。
銷售數量 台北 高雄 台灣
硬體 100 250 350
軟體 150 100 250
電腦產品 250 350 600
26
26
範例
27
27
R ()
關聯式線上即時分析系統， 藉由維度 () 直接的串聯關係 存及存放於關聯式資料庫() ，或說資料倉儲的資料庫中 ，提供有效的資料存放，不 再另外建一。
H ()
優
缺
查詢快速
浪費空間 靈活性低 不易擴充 建置時間 長
省空間 靈活性大 沒有擴充 的問題
速度較慢 ，每次查 詢皆從資 料庫中重 新抓資料
2
傳統資料庫與資料倉儲資料的不同
傳統資料庫
關聯式資料 正規化的資料,資料正確性高 著重在交易最佳化 可擷取即時資訊 常用動作：新增、刪除、修改
資料倉儲
資料庫中某個時間的資料 著重在資料總和,查詢速度要快 常用動作：“清空-載入”與”刪除-附加 ”
3
商業智慧市場概況
1998: 7 2000: 2000 2002年擊敗成為多維度分析霸主 市佔率由14.3%(2001) 20% (2004) 迫使收購 (2000)，並且與維持關係 2003: 收購 (原微軟夥伴) 2003 : 併購 (報表與專家) 動搖了與的合作基礎 2005: 併購並且與分手 2005: 2005
22
22
多維度模型的設計步驟(二)
的選擇 應與時間的階層相符 應符合所有的條件的分割資料 設計時以最低來回應使用者查詢時非預期的需求
商业智能分析解决方案
商业智能分析解决方案
《商业智能分析解决方案》
随着信息时代的到来，数据已经成为企业发展的重要资源。
然而，对于大量的数据进行分析和应用，却需要复杂的技术和专业的知识。
因此，商业智能分析解决方案应运而生。
商业智能分析解决方案是指利用先进的技术和工具，对企业的数据进行深度分析和挖掘，从中发现商业价值和洞察。
通过这些解决方案，企业能够更好地理解自身业务和市场环境，做出更明智的决策，并提升竞争力。
在商业智能分析解决方案中，数据集成、数据挖掘、数据可视化和数据应用是其中的关键环节。
首先，数据集成可以将企业的各类数据源整合起来，形成一个完整的数据集，为后续的分析提供更全面的支撑。
其次，数据挖掘是指利用各种算法和模型，对数据进行深度分析，挖掘出其中潜在的商业规律和趋势，为企业提供决策支持。
数据可视化则是将分析的结果通过图表、报表等形式呈现出来，让企业管理者对数据有更直观深入的理解。
最后，数据应用是将分析出的结论和洞察，应用到企业的实际运营中，实现商业价值。
商业智能分析解决方案可以应用在诸多领域，比如市场营销、销售预测、供应链管理、客户关系管理等。
例如，通过分析市场数据，企业可以更精准地制定营销策略，提高促销效果和品牌知名度。
通过分析销售数据，企业可以预测销售趋势，提前调整库存和生产计划，降低库存压力和产能浪费。
通过分析客
户数据，企业可以了解客户需求和行为特征，提供个性化的服务和产品，提高客户满意度和忠诚度。
总之，商业智能分析解决方案的出现，为企业带来了更深入、更全面的数据洞察，提升了决策效率和商业价值，值得广泛应用和推广。
商业智能与数据分析技术手册
商业智能与数据分析技术手册在当今数据驱动的商业环境下，商业智能和数据分析技术已成为企业决策的核心。
本手册将介绍商业智能和数据分析技术的基本概念、应用及工具，帮助读者在快速发展的商业智能和数据分析市场中茁壮成长。
一、商业智能商业智能（Business Intelligence，BI）是指通过数据挖掘、数据分析等技术，将企业内部和外部的各种数据整合起来，进行综合分析得出企业的经营情况和未来的经营趋势，以服务企业的决策制定、战略规划和生产管理等。
商业智能的应用主要分为四方面：1.报表分析：通过报表分析企业的经营数据，进行营销分析、业务分析、战略分析等，进一步优化和调整企业运营策略。
2.数据挖掘：利用商业智能工具进行数据挖掘，探索数据内在的联系，并根据挖掘结果为企业的产品研发、营销、运营等提供支持。
3.在线分析处理（OLAP）：通过多维度数据切割、旋转、过滤和钻取，进行数据分析、决策制定、预警和风险评估等。
4.数据仓库：构建企业数据仓库，集中存储企业内部以及外部的各种各样数据，并根据业务需求提供全面、统一、可靠、高效的查询、分析和管理功能。
二、数据分析技术数据分析技术是指以统计学、计量经济学、计算机科学等为基础，通过采集、整理、分析数据来解决实际问题的一种技术。
数据分析技术的目的是从数据中发现、提取并呈现信息，以帮助人们从数据中获得可操作的见解，进而支持决策制定。
数据分析技术的应用范围很广，例如：1.大数据分析：随着互联网的快速发展和物联网技术的大规模应用，大数据分析已成为数据分析领域的一个重要分支。
2.预测分析：预测分析是利用数据分析工具，研究数据的特征和规律，预测未来发展趋势和变化。
3.高维数据分析：随着数据量的爆发式增长，高维数据分析成为数据分析领域的热门领域。
4.社交网络分析：通过社交网络关系的建立和维护，挖掘数据之间的关联和相互作用。
三、商业智能和数据分析技术手册商业智能和数据分析技术手册提供了企业使用商业智能或数据分析技术的基本知识，并介绍如何将这些技术用于企业的决策制定、战略规划和运营管理等。
- 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)。
Data Consumption
BI decision-support OLAP querying reporting
• operational systems • Extraction • transactional systems • Transformation • modeling • Loading
Dimension Table特性：
•包含代理鍵的主鍵 •跟fact Table有一對多的關係 •至少包含一個決策因子 •包含Multi-Level的維度階層欄位 •包含隨時間變化的資料記錄欄
24
24
多維度模型的設計步驟(四)
Aggregation 的設計
• 利用預先計算好的加總來提高分析的速度。因為Aggregation可以在提交查 詢前，就先準備好以改善查詢的反應時間，因此可以降低擷取資料時，系 統動態計算結果所造成的效能負荷。但是必須注意： • 動態建立Aggregation 或在資料載入階段時建立Aggregation • Aggregation可以儲存在資料倉儲中以便重複使用，或是在做每一次查 詢時動態的建立起來。 以儲存空間與處理時間為考慮因素
2003: Business Object收購Crystal Decision (原微軟夥 伴) 2003 : Hyperion併購Brio (報表與ETL專家)
動搖了IBM與Hyperion的合作基礎
2005: IBM併購Alphablox並且與Hyperion分手 2005: SQL Server 2005 Analysis Service
書店
文具 禮品 雜誌 書籍 產品總類 產品類別 產品細項分類 產品名稱
書籍類別
電腦類 商業類 小說類
小說類別 文藝小說 科幻小說 武俠小說 武俠小說 天龍八部 神雕俠侶 倚天屠龍記
17
17
Star Schema 的Dimention
將不同Hierarchies 的Information Objects完成合併於同一個Dimension中。
營運前台的資料龐大到無法人為解毒細節
需要適度的彙總(Aggregate)，把明細資料轉 成有意義的資訊，透過報表呈現
2
傳統資料庫與資料倉儲資料的不同
傳統資料庫
關聯式資料 正規化的資料,資料正確性高 著重在交易最佳化 可擷取即時資訊 常用動作：新增、刪除、修改
資料倉儲
資料庫中某個時間的資料 著重在資料總和,查詢速度要快 常用動作：“清空-載入”與”刪除附加”
產品的Dimension Table 產品編號 產品名稱 產品總類 產品類別 產品細類
產品類別分類
特色： 查詢簡單、速度快 需要較多的硬碟儲存空間
18
18
SnowFlake 的多階層Dimension
• 類似正規化，將所有類別以獨立的Table來儲存資料，再用PK及 FK來維持彼此的關係。
產品編號
22
22
多維度模型的設計步驟(二)
Fact 的選擇
Fact 應與時間的階層相符 Fact 應符合所有Dimension的條件的分割資料 設計時以最低Level來回應使用者查詢時非預期的需求
四種常見的Fact
Transaction Fact: 交易次數 SnapShot Fact : 某一特定時間的特殊狀況 Line Item Fact：與企業相關的個別項目的所有Meansure條件 Event/State Fact : 只觀察事情發生與否
Eg: Date+Date_typeTime維度表 Eg: Customer+Cstomer_Type+City+State Customer 維度表 Item+Size+Colors+MaterialsProducts維度表
步驟三、把各維度表的主鍵加入事實資料表
15
資料立方體 (Data Cube)
4
2005商業智慧市場概況
關聯式資料庫市場
IBM (34.2%) Oracle (33.9%) Microsoft (20.0%) NCR (3.0%) Others (8.9%)
OLAP市場
Microsoft (28%) Hyperion (19%) Cognos (14%) Business Object (7%) Microstrategy (7%) SAP (6%)
10
10
Dimensional Data Model
Dimensional Data Model是提供user進行查詢分 析, 最受歡迎的資料結構, 也是建置OLAP cube 的基礎. (OLAP cube是一種高效率的維度模型) Dimensional Data Model通常具備
一個 Fact tables 一套 Dimension tables Dimension table 和 fact table 組成 “Star Schema” 通常事實資料表資料量很大，維度資料表資料量很小
11
11
Star Schema
*source: Database Systems: Design, Implementation, & Management, 5th Edition, Rob & Coronel
12
12
Star Schema
事實 (Facts): 是數值上的衡量(值), 代表了特定的商業部份或活動. 通常存在於事實資料表, 事實表包含了經由其維度加以連結的實實. 維度 (Dimensions): DSS資料幾乎都會以與其他資料關聯的角度來
Sales detail 1990-1991
Operational Transformation
Sales detail 1984-1989 8
Old detail
8
Data Mart建立架構
來源一 來源二
資料倉儲
Replication
來源三
銷售Mart 員工Mart 財務Mart
資料來源固定、確保資料完整性 資料格式與單位一致，確保跨不同Data Mart分析的正確性 Data Mart可以共享欄位 須花費較多時間來設計
Data Mart Web User Clients Source Database ETL Metadata Server Applications Desktop User Clients
Other Sources (files, Excel…etc.)
Operational Data Store
查看, 維度是一般認可的分類, 對給定的事實提供了額外的觀點.
屬性 (Attributes): 每個維度表都包含了屬性, 維度經由其屬性提供 了關於事實的描述性特質.
屬性階層 (Attribute hierarchies):屬性階層提供了由上而下的資料
組織, 它被用於聚集與資料鑽研(drill-down)/向上捲算(roll-up).
*source: Database Systems: Design, Implementation, & Management, 5th Edition, Rob & Coronel
16
16
Dimension Attribute Hierarchies
通常做決策支援分析時，為了利於統計分析，常常將一個基本的Information Object分類成數個Hierarchies。也就是Information Object間存在著一對多的邏 輯關係，即Multiple Hierarchies。 Multiple Hierarchies的維度分類方式又可以 分成兩種方式(Consolidated Dimensional Hierarchies及SnowFlake Hierarchies)
7
Inmon 資料超市架構
Highly Summarized Monthly sales By product line 1981-1992 Weekly sales by Sub product line 1984-1992
Lightly Summarized (Data mart)
Current detail
5
OLAP 市場概況
6
6
Inmon v.s. Kimball
Inmon
資料倉儲之父 一個整合的全公司資料倉儲 資料整合性高 成本較高
Kimball
商業智慧之父 創立star schema、snowflake schema、dimension architecture 每個部門各自維持自己的資料超市(Data mart) 資料分散 成本較低 查詢效率高
13
13
維度資料模型與ER模型比較
維度資料表(4 tables) v.s. ER資料表(11tables)
14
ER模型轉換成維度模型
步驟一、找出需要匯總的資料成為事實資料表
Eg:Order資料表中的Quan(數量)與Price_EA(價格)
步驟二、根據分析的維度，把其他資料表反正規 化
Star SnowFlake
整體資料列(Row)數 所佔硬碟空間大小 設計難易度 Table數量 查詢複雜度
較少 較大 較容易 較少 較簡單
較多 較小 較困難 較多 較複雜
維度搜尋
較快
較慢
否
20
支援Bitmapped索引 是
20
多維度模型的設計步驟
定義OLAP的Data Mart Fact 的選擇 Dimension 的建立 Aggregation 的設計