商业智能系统
商业智能系统的设计与应用研究
商业智能系统的设计与应用研究第一章引言商业智能（Business Intelligence）是一种通过收集、分析和应用大量数据来支持商业决策和业务战略的技术和方法。
商业智能系统是建立在商业智能理论基础上的软件系统，通过处理和分析海量数据，为企业提供决策支持和战略指导。
本文将探讨商业智能系统的设计原理与应用研究。
第二章商业智能系统的设计原则商业智能系统的设计原则包括可扩展性、灵活性和可靠性。
首先，可扩展性指系统能够适应不断增长的数据和用户规模。
设计商业智能系统时应考虑到数据量和用户数的增长，采用合理的系统架构和技术手段，以确保系统在增加数据和用户时能够保持性能和稳定性。
其次，灵活性是指系统能够灵活适应业务需求和变化。
设计商业智能系统时应考虑到业务需求的多样性和变化性，采用灵活的数据模型和配置方式，以满足不同用户和部门的需求。
最后，可靠性是指系统能够稳定可靠地运行。
设计商业智能系统时应采用健壮的架构和技术手段，确保系统在故障情况下能够快速恢复和保持数据完整性。
第三章商业智能系统的数据分析方法商业智能系统的数据分析方法包括OLAP（联机分析处理）、数据挖掘和统计分析。
首先，OLAP是一种以多维数据模型为基础的数据分析方法。
商业智能系统通过构建多维数据模型，将数据按照不同的维度和度量进行组织和分析，以支持复杂的数据查询和分析需求。
其次，数据挖掘是一种通过发现数据中隐含的规律和模式，进行预测和决策支持的方法。
商业智能系统通过数据挖掘技术，从海量数据中提取有用的信息，为企业决策提供支持和指导。
最后，统计分析是一种通过数据样本和统计方法，对数据进行推断和预测的方法。
商业智能系统通过统计分析技术，对数据进行抽样和分析，得出统计规律和趋势，为企业提供决策依据。
第四章商业智能系统的应用研究商业智能系统在不同领域具有广泛的应用。
首先，在销售领域，商业智能系统可以帮助企业分析销售数据、客户行为和市场趋势，提供销售预测和市场计划，支持销售决策和战略制定。
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。
商业智能系统的架构设计与实现
商业智能系统的架构设计与实现一、商业智能系统的概念和应用商业智能系统是一种基于数据仓库和数据挖掘技术的信息系统，能够进行数据分析、预测和支持决策等功能。
它将企业的各种数据从不同来源集成在一起，并通过数据挖掘技术使数据更加有价值。
商业智能系统的应用范围非常广泛，例如市场营销、金融、医疗、教育等领域都可以利用商业智能系统提高效率、降低成本和提高决策的准确度。
二、商业智能系统的架构设计商业智能系统的架构设计通常包括数据层、数据处理层、分析层和应用层四个层次。
1.数据层数据层是商业智能系统最基础的一层，它包括了多个数据来源的数据采集、清洗、集成等过程。
为了保证数据质量，需要确保数据来源的可靠性和数据的完整性。
此外，还需要对数据进行加工处理，例如去除重复数据、填补缺失数据、格式转换等操作。
2.数据处理层数据处理层是商业智能系统的中间层，主要负责将数据转化为适合进行分析的数据仓库。
这一层需要对原始数据进行抽取、转换和装载（ETL）操作，将数据从数据源中提取到数据仓库中，并进行一些数据清洗和转换操作。
通过数据处理层提供的数据仓库，可以方便地实现数据的挖掘和分析。
3.分析层分析层是商业智能系统的核心层，它主要负责数据挖掘、预测分析和可视化呈现等操作。
大多数商业智能系统会提供数据挖掘技术，例如聚类、分类和关联规则挖掘等。
分析层还需要提供可视化界面，方便用户对数据进行分析和决策。
4.应用层应用层是商业智能系统的最顶层，它主要负责将分析结果转化为实际的业务应用。
例如，在市场营销领域，可以利用商业智能系统提供的用户画像、购买预测等结果来优化营销策略和提高销售额。
应用层还需要具备丰富的定制化能力，以满足各个领域的不同需求。
三、商业智能系统的实现商业智能系统的实现包含很多方面，例如数据仓库的设计和构建、数据处理和转化、分析功能的实现、应用界面的开发等。
1.数据仓库的设计和构建数据仓库是商业智能系统的核心组成部分，它需要根据不同的行业和应用场景进行定制化设计。
BI商业智能系统
BI商业智能系统BI商业智能系统1：简介1.1 定义BI商业智能系统是一种通过收集、整理、分析和展示大量和复杂数据以为企业决策提供支持的技术和工具。
1.2 目的BI商业智能系统的目的是通过数据分析和可视化，提供及时、准确、全面的信息，帮助企业管理层做出决策，并改善企业的业务流程和运营效率。
2：架构2.1 数据采集2.1.1 数据源BI商业智能系统从多个数据源收集数据，包括企业内部系统、第三方数据提供商、社交媒体等。
2.1.2 数据提取数据提取是指从数据源中获取所需数据，并进行清洗和转换，以便进一步分析和展示。
2.2 数据存储2.2.1 数据仓库BI商业智能系统将采集到的数据存储在数据仓库中，以便后续的查询和分析。
2.2.2 数据湖数据湖是一个集中存储所有原始数据的存储系统，它可以接纳各种格式的数据，并支持数据的分析和挖掘。
2.3 数据处理和分析2.3.1 数据清洗数据清洗是对采集到的数据进行预处理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
2.3.2 数据分析数据分析是通过使用统计方法和数据挖掘算法，从数据中提取有价值的信息和洞察。
2.4 数据展示2.4.1 报表和仪表盘BI商业智能系统通过报表和仪表盘展示数据分析结果，便于用户理解和使用。
2.4.2 数据可视化数据可视化是通过图表、地图和其他可视化方式，将数据以直观形式展示，帮助用户发现数据中的模式和关联。
3：功能3.1 数据查询BI商业智能系统提供强大的查询功能，用户可以根据自己的需求，灵活的查询所需的数据。
3.2 报表和仪表盘设计BI商业智能系统提供报表和仪表盘的设计工具，用户可以根据业务需求和个人喜好，设计符合自己需要的报表和仪表盘。
3.3 数据分析BI商业智能系统提供各种数据分析功能，包括数据挖掘、数据建模、预测分析等，帮助用户从数据中发现价值。
3.4 数据可视化BI商业智能系统提供丰富的数据可视化功能，用户可以选择不同的图表和可视化方式，展示数据结果。
商业智能系统
商业智能系统相关技术的研究1商业智能1.1商业智能概念的定义商业智能的概念最早是Gartner Group于1996年提出来的。
商业智能是由数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用。
商业智能所涉及的技术与应用，在Gartner Group命名之前就有，起初被称为经理信息系统(E IS)，在演化成商业智能之前叫决策支持系统(DSS。
商业智能是数据库技术、OLAP(联机分析处理Online Analytical Processing简称OLAP》技术、数据采集和迁移技术、网络技术、GUI 技术、查询报表技术、统计学、人工智能、知识发现技术等理论和技术的综合运用，其核心内容是从许多来自企业不同的业务处理系统的数据中，提取出有用的数据，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E几过程，整合到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业信息的一个全局视图，利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具等对数据仓库里的数据进行分析和处理，形成信息，把信息提炼出辅助决策的知识，最后把知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
1.2正确理解商业智能商业智能应该是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合。
对该定义的正确解释，可以从四个层面展开。
信息系统层面：称为商业智能系统(BI Sys-t em)的物理基础。
表现为具有强大决策分析功能的单独的软件工具和面向特定应用领域的信息系统平台,如SCM CRM ERP与事务型的MIS不同，商业智能系统能提供分析、趋势预测等决策分析功能。
数据分析层面：是一系列算法、工具或模型。
首先获取与所关心主题有关的高质量的数据或信息，然后自动或人工参与使用具有分析功能的算法、工具或模型，帮助人们分析信息、得出结论、形成假设、验证假设。
商业智能原理
商业智能原理商业智能（Business Intelligence）是一个综合系统，它将数据分析、业务知识和决策支持等领域结合在一起，帮助企业从大量的数据中提取有价值的信息，并以此为基础做出战略和经营决策。
商业智能的原理涵盖了数据的收集、加工、分析和应用等方面，本文将详细介绍商业智能的原理与应用。
1. 数据收集商业智能的第一个步骤是数据收集。
在此阶段，企业需要收集各种来源的内部和外部数据，包括销售数据、客户数据、竞争对手数据、市场数据等等。
这些数据来自不同的渠道，包括企业内部系统、第三方数据供应商、社交媒体等。
数据收集是商业智能的基础，只有拥有准确、完整的数据，才能进行后续的分析和应用。
2. 数据加工数据加工是商业智能的重要环节。
在此阶段，企业需要对收集到的数据进行清洗、整合和转换，以确保数据的准确性和一致性。
数据清洗包括处理缺失值、重复值和异常值等；数据整合是将来自不同来源的数据进行统一，确保数据能够进行比较和分析；数据转换包括将数据转化为可分析的形式，例如将文本数据转化为数值型数据。
3. 数据分析数据分析是商业智能的核心环节。
通过应用各种分析方法和技术，企业可以从大量数据中发现有价值的信息和模式，并从中获取商业洞察。
数据分析的方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
通过数据分析，企业可以对市场趋势、竞争对手、产品表现等进行深入了解，为决策提供科学依据。
4. 数据应用数据应用是商业智能的最终目标。
通过将数据分析的结果应用于实际业务环境中，企业能够优化业务流程、改进决策过程、提高业务绩效。
数据应用可以是生成报表和可视化图表，为管理层和决策者提供直观的数据呈现；也可以是构建预测模型和优化算法，帮助企业进行有效的资源分配和运营管理。
商业智能的原理基于数据的价值和应用。
通过收集、加工、分析和应用数据，企业可以获取战略和竞争优势，提高决策的准确性和效率。
商业智能不仅可以帮助企业识别问题和机会，还可以为企业决策者提供实时的决策支持，使企业能够快速应对市场变化和竞争挑战。
基于商业智能的数据分析系统的设计与实现
基于商业智能的数据分析系统的设计与实现在当今信息化的时代，数据已经成为企业最重要的资产之一、为了更好地管理和利用这些数据，商业智能（Business Intelligence，BI）的概念应运而生。
商业智能是指通过对企业的内部和外部数据进行分析，提供决策支持和业务洞察的一系列技术、工具和方法。
在商业智能的基础上，设计和实现一个高效的数据分析系统是企业进行数据管理和分析的关键。
一、设计阶段：1.确定系统目标：明确商业智能系统的目标，明确分析的内容、深度和需求。
2.数据收集和整理：收集并整理企业所需的内部和外部数据，确保数据质量和准确性。
3.数据模型设计：根据系统需求和数据特点，选择合适的数据模型。
常用的数据模型包括维度模型和事实模型。
4.分析模型设计：根据商业智能系统的目标，设计合适的分析模型。
常用的分析模型包括OLAP（联机分析处理）和数据挖掘模型。
5.可视化设计：设计直观、易懂的数据可视化界面，以便用户能够方便地理解和分析数据。
6.安全性设计：设计系统的权限管理机制，确保数据的安全性和合规性。
7.性能优化设计：根据数据量和分析需求，优化系统的性能，提高数据查询和分析的效率。
二、实施阶段：1.数据采集：按照设计阶段的要求，采集和整理数据，并进行数据清洗和去重等预处理操作。
2.数据仓库建设：根据数据模型设计，建设数据仓库，将不同数据源的数据整合到一个统一的仓库中。
3.数据存储和管理：设计合适的数据库系统和数据管理策略，确保数据的安全和可靠性。
4.数据分析和挖掘：根据分析模型设计，使用合适的工具和算法进行数据分析和挖掘，获取有价值的业务洞察。
5.可视化展示：将分析结果以可视化的方式展示给用户，包括报表、图表、仪表盘等。
6.用户培训和支持：为用户提供系统的培训和技术支持，确保他们能够熟练地使用系统进行数据分析和决策支持。
三、优化和维护阶段：1.性能优化：定期对系统进行性能评估和优化，提高数据查询和分析的效率。
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。
商务智能系统
➢从技术角度看，商务智能是以企业中的数据仓库为 基础，经由联机分析处理工具、数据挖掘工具加上 决策人员的专业知识，从根本上帮助公司把运营数 据转化成为高价值的可以获取的信息（或者知识）， 并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传 递给恰当的人的过程。
➢从数据分析的角度看，商务智能是为了解决商业活 动中遇到的各种问题，利用各种信息系统进行的高 质量和有价值的信息收集、分析、处理过程，其基 本功能包括个性化的信息分析、预测和辅助决策。
从商务智能系统的循环流程中可以看出，数据仓库、 OLAP （On-Line Analytical Processing：联机分析处理）和数 据挖掘（Data Mining）是其主要的技术支柱：
➢数据仓库是处理海量数据的基础，存储按照商务智能要求 重新组织的来自业务系统的数据；
➢联机分析处理不仅进行数据汇总/聚集，同时还提供切片、 切块、下钻、上钻和旋转等数据分析功能，用户可以方便 地对海量数据进行多维分析；
1 外部数据源通过运行环境（ERP、CRM、SCM等）流 入BI循环（包含有关客户、供应商、竞争对手、产 品以及企业本身的信息）；
2 进入数据仓库/数据集市等数据存储部分——对加 入数据仓库的数据进行净化和转换，纠正错误的数 据和统一格式，使其满足数据仓库应当具有的数据 格式和质量标准；将其存储在中央存储库中（充当 中央存储库的可以是关系型数据库或者多维数据 库），数据的抽取、净化、转换和存储是BI循环的 核心组成部分；
BI商业智能系统建设方案(完整版)
BI商业智能系统建设方案(完整版)摘要本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，主要包括需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面。
需求分析在需求分析阶段，我们与客户进行了深入的沟通，确定了以下几个主要需求：- 数据抽取和集成：系统需要能够从多个数据源中抽取数据，并将其整合到一张数据表中。
- 数据预处理：我们需要对原始数据进行清洗、去重、拆分、合并等预处理工作，以确保数据的质量和准确性。
- 数据挖掘：通过数据挖掘技术，我们可以发掘数据中隐藏的模式、关联规则和趋势，从而为业务决策提供参考。
- 数据展示：将结果以可视化方式呈现，能够更好地帮助用户理解数据和发现问题。
系统架构我们的BI系统采用了典型的三层架构，包括数据仓库层、数据集成层和应用层。
- 数据仓库层：用于存储原始数据和预处理后的数据，我们采用了关系数据库来存储数据。
- 数据集成层：用于数据的抽取、清洗、转换和加载，我们采用了ETL工具来完成这些工作。
- 应用层：用于数据挖掘和数据展示，我们采用了现有的商业智能工具，如Tableau、Power BI等，并对其进行了定制化开发，以满足业务需求。
数据挖掘数据挖掘是BI系统的核心，我们采用了以下几种方法：- 分类和预测：通过分类和预测算法，对数据进行分类、预测和识别。
- 关联规则和聚类：通过关联规则和聚类算法，发现数据中的规律和模式。
- 决策树和神经网络：通过决策树和神经网络算法，实现数据的自动分析和决策。
我们将采用Python等开源工具和商业工具相结合的方式进行数据挖掘。
数据展示数据展示是BI系统的另一个重要方面，我们将通过以下方式展示数据：- 报表和仪表盘：通过可视化方式展示数据，以便用户更好地理解数据、发现问题和做出决策。
- 数据挖掘模型：将数据挖掘模型集成到系统中，并允许用户自主查询和分析数据。
总结本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，从需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面进行了详细介绍。
基于大数据分析的商业智能系统设计
基于大数据分析的商业智能系统设计一、引言商业智能系统是指通过收集、分析、挖掘大量数据，为企业决策提供支持和指导的系统，目前在企业管理领域得到广泛应用。
而大数据技术的发展，为商业智能系统的实现提供了更为先进和高效的手段。
本文将以基于大数据分析的商业智能系统设计为主题，详细介绍商业智能系统的相关概念、技术和实现方法。
二、商业智能系统概述商业智能系统是指通过对企业数据的分析，帮助企业决策者更好地了解企业内部、外部的经营环境和趋势，并能够根据以往的经验和数据模型，提供针对性的建议和决策支持。
商业智能系统的基本组成包括数据仓库、数据分析、数据挖掘和数据可视化四个部分。
其中，数据仓库负责存储企业内外部的各类数据，并对数据进行整合；数据分析通过提取数据中的关键信息，为企业提供决策支持；数据挖掘则是对大量数据进行挖掘和预测，为企业提供新的商业机会；数据可视化则通过图表等形式让数据更具可读性和可操作性，方便企业实现快速决策。
三、大数据技术在商业智能系统中的应用随着大数据技术的发展和应用，商业智能系统的数据源已经从内部数据扩展到包括社交媒体、传感器、传统的商业数据、交通运输和制造领域等各种类型的数据。
商业智能系统的设计需要结合大数据技术的应用，才能更好地完成数据的收集、分析、挖掘和可视化。
1. 大数据收集大数据收集是商业智能系统设计中的关键环节，涉及到如何从海量数据中提炼出有价值的信息。
传统的商业智能系统主要使用ETL（抽取、转换、加载）技术来进行数据收集和管理，但面对大数据规模的数据，这种方法显得过于繁琐、耗时和成本高昂。
因此，基于大数据的商业智能系统设计需要使用更为先进和高效的技术，如Hadoop、Spark等分布式计算、存储技术和流式处理技术等。
2. 大数据分析大数据分析是商业智能系统设计中最重要的环节之一。
它可以通过分析用户的行为、预测趋势、比较不同数据集等方式来帮助管理员更好地了解企业运营和趋势。
实际上，大数据分析是一个相当复杂的过程，需要结合多种技术和方法，如数据挖掘、机器学习、统计分析等，进行分类和预测分析。
bi系统 结案报告 模板
bi系统结案报告模板（最新版）目录1.BI 系统的概念和作用2.BI 系统的结案报告模板3.BI 系统结案报告的编写要点4.BI 系统结案报告的实际应用案例正文一、BI 系统的概念和作用BI 系统，即商业智能系统，是一种通过收集、整合、分析企业内外部数据，帮助企业实现决策支持的计算机应用系统。
BI 系统可以帮助企业提高决策效率，降低决策风险，挖掘潜在的商业价值，从而提升企业的竞争力。
二、BI 系统的结案报告模板结案报告是 BI 系统项目实施完毕后，对项目成果和效益进行总结和分析的重要文档。
一个典型的 BI 系统结案报告模板包括以下几个部分：1.项目背景与目标2.项目实施过程与方法3.项目成果与价值4.项目收益与评估5.项目总结与建议6.附录：相关数据和图表三、BI 系统结案报告的编写要点1.确保报告内容的完整性：报告应包含项目背景、实施过程、成果价值、收益评估等各方面内容，以便全面了解项目情况。
2.突出项目成果和价值：报告应重点强调项目实施后带来的实际效益，如数据分析结果、业务流程优化、成本节省等。
3.采用定量与定性相结合的分析方法：报告中应既有具体的数据分析，又有对项目成果的定性描述，以便全面、准确地反映项目效果。
4.提供实际应用案例：报告中可以插入一些具体的应用案例，以帮助读者更好地理解项目的实际效果。
四、BI 系统结案报告的实际应用案例某企业实施了一套 BI 系统，通过该系统可以实时收集、分析销售数据，为企业制定销售策略提供支持。
项目实施后，企业销售部门可以根据BI 系统提供的数据分析结果，及时调整销售策略，提升销售业绩。
同时，企业还可以通过 BI 系统优化库存管理、降低成本等。
在结案报告中，可以详细描述这些实际应用案例，以证明项目实施的成果和价值。
商业智能系统开发专业就业方向
商业智能系统开发专业就业方向
商业智能系统开发专业是当今信息技术领域中非常热门的一个
方向，随着大数据时代的到来，商业智能系统开发的需求越来越大。
商业智能系统开发专业的毕业生可以在以下几个方向上就业：
1. 数据分析师：商业智能系统开发专业的毕业生具有深厚的数
据分析能力，可以在企业中担任数据分析师的职位，负责处理企业的数据，提取数据中的关键信息，并进行可视化展示，为企业的决策提供支持。
2. 商业智能工程师：商业智能系统开发专业的毕业生熟练掌握
商业智能系统的开发技术，可以在企业中担任商业智能工程师的职位，负责开发企业内部的商业智能系统，帮助企业更好地管理和利用数据。
3. 数据仓库工程师：商业智能系统开发专业的毕业生对数据仓
库建设有较深的理解，可以在企业中担任数据仓库工程师的职位，负责搭建企业的数据仓库系统，为企业提供数据的存储和管理，支持企业的决策制定。
4. 产品经理：商业智能系统开发专业的毕业生在学习过程中接
触到商业智能系统的多个方面，对于产品的开发和管理有一定的了解，可以在企业中担任产品经理的职位，负责商业智能产品的开发和推广。
总之，商业智能系统开发专业的毕业生在就业方面有着广阔的发展前景，可以选择根据自己的兴趣和特长选择不同的职业方向。
- 1 -。
CRM系统功能模块：商业智能
CRM系统功能模块：商业智能商业智能是指利用数据挖掘、学问发觉等技术分析和挖掘结构化、面对特定领域的存储与数据仓库内的信息，它可以关心客户认清进展趋势、识别数据模式、猎取智能决策支持并得出结论。
商业智能的范围包括客户、产品、服务和竞争者等。
在CRM系统中，商业智能主要是指客户智能。
利用客户智能，可以收集和分析市场、销售、服务和整个企业的各类信息，对客户进行全方位的了解，从而理顺企业资源与客户需求之间的关系，增加客户的满足度和忠诚度，实现猎取新客户、支持交叉销售、保持和挽留老客户、发觉重点客户、支持面对特定客户的共性化服务等目标，提高赢利力量。
商业智能包括以下功能模块：1. 共性化客户服务指通过不断调整客户档案的内容和服务，达到基于客户的喜好或行为来确定客户爱好的目的，在基于客户的喜好或行为的基础上，组建经营规章、搜寻相关信息内容，进而以一种整合的、相互联系的形式通过个人主页、E-mail等渠道将这些内容展现给客户。
2. 客户获得和客户动态分析主要功能包括：新客户数量统计；新客户选择本企业服务的缘由分析；客户来源统计；客户与企业达成的交易量；客户与本企业达成的交易量占总量的比例分析；客户多参数、多角度查询，可通过时间、客户类别、交易量、地理位置等参数对客户进行统计分析等。
3. 客户流失分析主要功能包括：流失客户数量、比例统计，按月、季度、年或任意时间段等不同的时间单元，从区域、年龄、性别、消费层次、客户职业等角度对流失客户的数量、比例进行统计分析；流失客户类型分析，从行业、客户类型、客户性质等角度对流失客户进行分析，查找流失客户历史消费记录的基本特征；流失损失分析，从业务种类、业务品牌及流失客户历史消费记录角度分析流失客户对企业收入带来的影响；客户流失缘由分析；客户流失预算猜测，建立客户流失模型，猜测企业的客户流失趋势及可能带来的影响。
4. 客户利润贡献度分析通过本功能关心企业了解哪些客户是使公司赚钱的主要客户（“金牌”客户），哪些客户带来的利润平平，哪些客户甚至可能使公司亏本。
商业智能系统(BI)
商业智能系统(BI)1. 项目简介商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。
商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而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。
因此，把商业智能看成是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支持。
商业智能的基本过程如图1所示。
图1 BI 基本过程从图1中可以知道，商业智能的体系结构主要由数据源、ETL、数据仓库和数据分析及展现等四部分构成。
数据流通过外部异构数据源进入ETL过程，在ETL过程后被存入数据仓库，用OLAP类型加以分析和查询，从而得出用户所需要的数据信息。
研究商业智能系统的体系结构有助于加强商业智能系统在企业中更加普及的运用，促进商业智能的快速发展。
外部数据源的主要来源是企业各个应用系统产生的数据也可以使外部数据，选择出有代表性的数据进入系统。
ETL技术是指对外部进入的数据进行抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load）。
2. 功能需求目前，很多厂商活跃在商业智能（下面称BI）领域。
商业智能的概念
商业智能的概念商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指利用现代信息技术、管理方法与统计技术，将分散在企业各个业务系统中的数据进行采集、整合、分析与挖掘，为企业高效决策和战略制定提供有力支持的一种智能化管理工具。
商业智能的核心目标是通过收集、整合和分析企业内外部各类数据，帮助企业形成真实可靠的决策依据，并为企业决策层提供全面、准确、及时的决策信息。
商业智能系统能够将大量的数据转化成有价值的信息，帮助企业识别市场需求、调整业务战略、优化运营管理、提高工作效率，实现可持续竞争优势。
商业智能的特点主要包括以下几个方面：1. 数据驱动：商业智能系统依赖于大量的数据，通过数据分析和挖掘，提取有价值的知识和信息。
2. 集成与整合：商业智能系统能够将来自多个来源的数据进行集成和整合，实现全面而准确的数据分析。
3. 多维分析：商业智能系统支持多维数据分析，能够从不同的角度对数据进行分析，帮助企业发现潜在的业务机会和问题。
4. 可视化展示：商业智能系统通过图表、报表、仪表盘等方式将数据以可视化的形式呈现，使决策者更容易理解和利用数据。
5. 实时性：商业智能系统能够及时地对数据进行处理和分析，提供实时的决策支持。
商业智能系统主要包括以下几个关键组成部分：1. 数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是商业智能系统的核心，用于集成和存储来自各个业务系统的数据。
2. 数据清洗与整合：数据清洗与整合是指对数据进行清洗、去重、转换和集成，以确保数据的准确性和一致性。
3. 数据分析与挖掘：数据分析与挖掘是商业智能系统的核心功能，通过应用统计分析、数据挖掘和机器学习等技术，发现数据中隐含的信息和规律。
4. 可视化与报表：可视化与报表是将数据以图表、报表等形式展现出来，帮助用户更直观地理解数据。
5. 决策支持：商业智能系统通过提供决策支持功能，帮助决策者进行分析和决策，并提供相应的预测和建议。
商业智能(BI)是什么一文讲透-2024鲜版
2024/3/28
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明确项目目标和范围
2024/3/28
确定业务需求
了解企业或组织的业务目标和挑战，明确BI项目需要解决的具体 问题。
定义项目范围
根据项目目标和业务需求，确定BI项目的实施范围，包括数据源、 数据分析内容、报表和仪表盘等。
设定成功标准
制定可衡量的成功标准，以便在项目实施过程中对项目成果进行评 估。
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其他行业：教育、医疗等
教育行业
通过BI工具对学生学习数据进行分析和挖掘，教育机构可以发现学生的学习特点和需求，提供个性化的教 学方案和资源推荐。
医疗行业
利用BI技术对医疗数据进行分析和挖掘，医疗机构可以提高诊疗效率和准确性，降低医疗成本和风险。同 时，通过对患者数据的分析，医疗机构还可以提供个性化的健康管理方案。
提高决策效率
通过BI系统提供的数据分析和可 视化功能，企业可以快速准确地 了解市场、客户和竞争对手的情
况，为决策提供支持。
2024/3/28
优化业务流程
BI系统可以帮助企业发现业务流程 中的瓶颈和问题，提出优化建议， 从而提高业务效率和降低成本。
提升市场竞争力
通过BI系统对市场趋势和客户需求 的分析和预测，企业可以及时调整 市场策略和产品方案，提升市场竞 争力。
智能数据可视化 借助人工智能技术，BI系统可以自动生成适合特定数据集 的可视化图表和报告，帮助用户更直观地理解数据。
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大数据时代对BI影响和挑战
数据量爆炸式增长
大数据时代带来了海量的数据，要求BI系统能够处理和分析更大规模的数据集，提取有价值 的信息。
数据多样性
大数据包含各种类型的数据，如结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，要求BI系统具 备处理和分析不同类型数据的能力。
商业智能BI介绍
商业智能BI介绍商业智能（BI）介绍商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过数据分析和数据可视化等手段，帮助企业从大量数据中提取有价值的信息和洞察，以支持决策和战略制定的过程。
BI系统将各种数据源整合在一起，利用分析工具和可视化技术，帮助企业高效地获取、分析和呈现数据，为决策者提供全面和准确的信息。
商业智能的特点1. 数据集成：商业智能系统能够将来自不同数据源的数据整合在一起，实现数据的一体化管理与分析。
2. 数据分析：商业智能系统提供了多种分析工具和算法，能够对数据进行多维度、多角度的分析，发现数据背后的规律和趋势。
3. 数据可视化：商业智能系统通过图表、仪表盘等可视化方式，将数据转化为直观、易于理解的形式，帮助用户快速获取信息和洞察。
4. 决策支持：商业智能系统为企业决策者提供准确、及时的数据分析结果和洞察，帮助其做出明智的决策，并制定可行的战略。
商业智能的核心功能1. 数据仓库（Data Warehouse）：商业智能系统以数据仓库为基础，整合来自不同数据源的数据，并进行数据清洗和预处理，以提供高质量的数据。
2. 数据分析（Data Analysis）：商业智能系统提供了各种数据分析工具，如数据挖掘、统计分析等，帮助用户发现数据之间的关联和隐藏的信息。
3. 数据可视化（Data Visualization）：商业智能系统能够将数据转化为图表、仪表盘等可视化形式，帮助用户直观地理解数据。
4. 报表与仪表盘（Reports & Dashboards）：商业智能系统能够各种报表和仪表盘，帮助用户将数据呈现给决策者，以支持决策和沟通。
5. 查询与导航（Query & Navigation）：商业智能系统提供了强大的查询和导航功能，使用户能够灵活地获取和分析数据。
6. 预测与模拟（Forecast & Simulation）：商业智能系统可以基于历史数据和算法模型，进行数据预测和模拟，帮助企业做出未来的决策。
BI商业智能系统
BI商业智能系统正文：1.引言BI（商业智能）是一种利用数据分析、数据挖掘和数据可视化等技术，帮助企业管理者基于数据驱动的决策支持系统。
本文档旨在提供对BI商业智能系统的全面介绍，以帮助用户了解和应用该系统。
2.系统概述2.1 系统简介BI商业智能系统是一套集数据整合、分析、报表、可视化等功能于一体的软件系统，旨在提高企业管理层对业务数据的理解和分析能力。
2.2 系统架构BI商业智能系统主要由数据层、数据处理层、分析层和展现层四个层次构成。
数据层负责数据存储和整合，数据处理层负责数据清洗和建模，分析层负责数据分析和挖掘，展现层负责结果报表和可视化。
3.系统功能3.1 数据整合BI商业智能系统能够从多个数据源中提取数据，并进行整合和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
3.2 数据分析BI商业智能系统提供了丰富的数据分析工具，包括统计分析、趋势分析、关联分析、预测分析等，帮助用户深入挖掘数据背后的价值和规律。
3.3 报表BI商业智能系统可以根据用户需求，丰富多样的报表和图表，以可视化的方式展现分析结果，帮助用户更直观地理解和分享数据分析成果。
3.4 可视化展示BI商业智能系统具备强大的可视化展示能力，支持直观的数据可视化呈现，如仪表盘、地图、树状图等，使用户能够更加清晰地了解业务状况和趋势。
4.系统应用4.1 销售分析BI商业智能系统可以对销售数据进行深度分析，例如销售额、销售渠道、产品类别等的分析，帮助企业了解销售情况和趋势，从而指导销售策略和决策。
4.2 客户分析BI商业智能系统可以对客户数据进行综合分析，例如客户分布、购买偏好、价值评估等的分析，帮助企业了解客户需求和行为，制定精准的客户管理策略。
4.3 财务分析BI商业智能系统可以对财务数据进行全面分析，例如财务报表、利润分析、成本分析等的分析，帮助企业发现财务问题和优化财务决策。
5.系统附件本文档附带的附件包括BI商业智能系统用户手册、数据分析报告范例和数据展示样例。
商业智能构架体系的组成
商业智能构架体系的组成在这个信息爆炸的时代，商业智能（BI）就像是为我们打开了一扇窗，让我们能透过这层厚厚的数据迷雾，看得更清晰、走得更稳当。
今天我们就来聊聊这个BI的构架体系到底是个什么样子，它的组成部分又是怎样的。
听起来可能有点儿枯燥，但别担心，我会用简单的语言、轻松的方式，带你一起走进这个神秘的世界！1. 数据源：万里长征第一步首先，咱们得从数据源说起。
可以这么说，没有数据，商业智能就像无本之木，没法扎根。
数据源就是数据的发源地，涵盖了各类数据库、应用程序、甚至是社交媒体的反馈。
想象一下，如果你在淘宝上买了件衣服，系统就会生成一条交易数据，这就是数据源的一部分。
而且数据源可以是结构化的，比如数据库里整齐的表格；也可以是非结构化的，比如一堆评论、图片等。
1.1 结构化数据和非结构化数据说到结构化数据，嘿，大家都知道那种整齐划一的表格，信息清晰明了，随便拿出来都能看得懂。
反观非结构化数据，它们就像是个叛逆的孩子，没个规矩，五花八门，得花点心思去整理。
这就好比你在朋友家聚会，所有人都在聊天，而你却要从这一片喧闹中找出重点，难度可想而知。
1.2 数据的获取方式数据获取方式也多种多样。
你可以通过API接口从各种系统中获取数据，或者通过网络爬虫抓取网页信息，甚至是通过人工收集。
不过，不管你用什么方式，数据的质量都得把关。
数据不准确，结果就像是没加盐的汤，淡而无味。
2. 数据存储：储备粮仓接下来，我们聊聊数据存储。
这就像是个粮仓，把你收集来的数据好好地储存起来，以备不时之需。
数据存储有很多种形式，最常见的就是数据库，比如MySQL、Oracle之类的。
除此之外，还有数据湖、数据仓库等高大上的东西。
2.1 数据库与数据仓库的区别数据库就像是一个小商店，专门存放日常的交易数据，快速取用；而数据仓库则是个大型超市，专门为复杂的分析提供数据，可能是按季度、按年度进行整理的。
简单来说，数据库更偏向于日常操作，而数据仓库则是为了分析和决策。
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5 商业智能系统实施注意的问题
人的精力是有限的，不可能一天24小时盯着系统看 。在这种情况下，应该给BI系统装一只“眼睛”， 让系统帮忙盯着业务。当业务有异常时，要在第一 时间通知用户，以便于相关人员在第一时间采取补 救措施。亡羊补牢也来得及。对于报警这块内容， 在实施时需要关注如下问题。
规划需要报 警的内容 规划需要报 警的手段 定时报警有 效性的验证 分类对报警 信息处理
的服务,而商业智能技术正是企业把握市场脉 搏、决胜未来及获得竞争优势的利器 ,可以预 见商业智能技术是企业信息处理技术发展的 必然趋势。
（2）体系结构的研究
体系结构的研究：所谓体系结构(Architecture)是指一整套的 规则和结构，为一个系统或产品的整体设计提供主框架。而 一个商业智能的体系结构是指通过识别和理解数据在系统中 的流动过程和数据在企业中的应用过程来提供商业智能系统 应用的主框架。 ①BI基础结构：下图(a)描述了一个基本的商业智能体系结构。 根据不同的商业需求可以得到与之相应改进的体系结构，使 之更好地解决商务问题。例如，根据主题和数据分析的需要 设计不同的数据仓库，选择合适的中间软件和决策分析工具， 我们可以看出要预留不同的应用程序接口，以便后续的各种 方案的比较与操作。
客户已经拥有自己规范和完整的数据存储,收 集工作较容易,反之,就很有可能把多种介质多 种规格的数据通过清洗、构造、集成和格式化 转化成所需要的数据。 (3)信息发送阶段（Routing）。信息的价值不 在于拥有,而在于如何恰当利用,因为有更多的 人共享同样的信息,就可以更好地相互理解和 沟通,做出更好的决策。 (4)数据解释和建模阶段（Interpreting）。这 一阶段是 商业智能实施的核心部分，但是到
2 商业智能系统
商业智能的整个系统被划分为4个层面，简单的说 就是主要包括数据预处理、建立数据仓库、数据分 析及数据展现四个主要阶段。 数据预处理包括数据的抽取、转换、和装载三个过建 立。数据仓库则是处理海量数据的基础。数据分析是 体现系统智能的关键,一般采用联机分析处理和数据挖 掘两大技术。
数据挖掘的目标则是挖掘数据背后隐藏的知识,通 过关联分析、聚类和分类等方法建立分析模型,预 测企业未来发展趋势和将要面临的问题。在海量 数据和分析手段增多的情况下,数据展现则主要保 障系统分析结果的可视化。 其整体结构可由下图表示
商 业 智 能 系 统 结 构 图
3 商业智能系统研究内容
商 业 智 能 系 统 研 究 内 容 支撑技术研究
BI基础结构
体系结构的研究
网络体系 下BI结构
应用系统的研究
(1)支撑技术的研究
商业智能系统的支撑技术主要包括两方面。一是计 算机技术。包括：数据仓库、数据集市技术；数据 挖掘技术；OLTP(On-Line Transaction Processing 联机事务处理)、OLAP（在线分析）等分析技术； 数据可视化技术；计算机网络与WEB技术。二是现 代管理技术，包括：统计、预测等运筹学方法；客 户管理、供应链管理、企业资源计划等管理理论和 方法；企业建模方法。支撑技术的研究主要围绕两 部分展开：决策支持工具研究和企业建模方法研ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ。
根据主题和数据分 析需要设计不同的 数据库和选择合适 的中间软件和分析 工具，预留足够的 程序接口。 BI基础结构
②网络环境下BI体系结构 网络环境下的商业智能系统 建立在基于流程的扁平化组 织基础上，可以改变内部传 统的基于职能的多字塔式的 “科层制”组织模式，提高 对市场及客户的反映速度， 降低运营成本，实现物流、 资金流、信息流的集成统一 实现事前、事中的集中计划 与管理控制 。网络环境下的 BI体系结构如图所示。
报警的代码进行编码，这有利于用户对信息进行分 类的管理，如将跟库存相关的警告信息，发送给仓 库管理人员，而不发给销售相关人员。分类管理可 以提高报警信息的针对性。
6 结束语
过去 , 统领市场者一定是资本最雄厚的企业 , 而未来 则是掌握资讯最多及反应最快的企业。任何细微的 市场信号 , 都可能蕴藏着一种市场潮流与新的商机 。在商品日益同质化的今天 , 企业之间的技术差别 正在缩小 , 决定企业命运的关键是看谁能在第一时 间获得市场资讯,并以最快的速度提供顾客所需要
商业智能系统相关技术研究概述
一、商业智能 二、商业智能系统 三、商业智能统研究内容 四、商业智能实施过程 五、商业智能系统实施注意的问题
1 商业智能
1.1 商业智能概念的定义 商业智能的概念最早是Gartner Group于1996年提出来 的。商业智能是由数据仓库、查询报表、数据分析、数 据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决 策为目的的技术及其应用。可以看做是相关软件的集合。 商业智能所涉及的技术有数据库技术、OLAP(联机分析 处理Online Analytical Processing,简称OLAP)技术、数 据采集和迁移技术、网络技术、GUI技术、查询报表技 术、统计学、人工智能、知识发现技术等。
方就是手机短信由于信息有限，收到的内容不 够详细。如不能够详细说明哪些数据因为哪些 原因而导入不成功。通常的做法是，手机短信 是一个提醒的功能。相关的信息还是要通过电 子邮件等信息来传达。一般的就是讲三者联合 起来运用。 （4）分类对报警信息进行管理 在报警信息设置时，会给每个报警信息附带一 个编号。这就好像系统错误信息中的错误代码 一样，就看错误代码就可以知道错误信息的种 类。在BI系统中的报警信息管理中，也需要对
4 商业智能实施过程
基于知识的行动阶段 数据解释建模阶段 信息发送阶段 数据收集和预处理阶段 确定目标阶段
(1)确定目标阶段（Targeting）。商业智能所解决 的一般都是一个客户面临的关键问题,如何确定和 理解问题就成为商业智能实施的起点和成功的关 键。问题的确定方法可以有多种,如了解客户当前 新业务推广、客户流失及信用欺诈等。但关键一 点是确定问题的商业价值,简单来说,客户在商业智 能系统上的投入,通过问题的解决,能带来确定的收 益,否则这个项目从开始就是失败的。 (2)数据收集与预处理阶段（Tracking）。数据的 收集难度和客户的实际情况有较大的关系,如果客
目前为止对商业智能模型训练结果的优劣并没 有绝对的衡量标准,在一定程度上给建模人员和 分析系统的产品化带来了困难。针对确定的数 据和问题,采用多种算法比较、分割数据集验证 及调整参数比较等方式找到相对优的模型。模 型建立后,应该对模型训练结果及建立过程等进 行评估,以便做出是否调整模型和完成的决定。 (5)基于知识的行动阶段（Acting）。通过对模 型训练的结果来决定是否采取行动,如果模型被 证明是客观和有意义的,那么就可以根据模型训 练的结果采取相应的企业策略。
库存数据分析时，会将库存数据与安全库存的要 求进行比对。 （c）基础数据的更新。BIS的运转需要有基础数 据的支持。现在大部分的BIS，可以设置自动在 某个时间从某个系统导入基础数据，然后进行分 析。当在此出现意外时，系统应该能及时将这些 异常信息反馈给管理员。 （2）规划报警的手段。现在BIS一般有三种报 警方式。分别为邮件报警、即时消息报警和手机 短信报警。这三种方式也各有优劣。一般对于一 些比较重要且紧急的消息，可以采用手机短信的 方式进行通知。不过手机短信也有一个不足的地
1.2 商业智能的理解 商业智能应该是帮助企业提高决策能力和运营能力 的概念、方法、过程以及软件的集合。正确理解商 业智能分为以下四个方面
信息系统
数据分析
知识发现
战略分析
信息系统：是BIS的物理基础，表现为强大决策的分析功 能的软件工具和面向特定应用领域的信息系统平台 数据分析：是一系列算法、工具或模型。先斩获高质量 数据信息，然后使用自动生成或人工参与的算法分析信 息然后得出结论。 知识发现：将数据转化成信息，通过计算将信息转化成 知识，或者直接将信息转化成知识。 战略分析：将信息或知识应用在提高决策能力和运营能 力上，企业建模等
（3）应用系统的研究
对应用系统的研究的重点在于对各个应用领域所面临的 决策问题的分析。根据对各类问题的解决方式和解决方 案来决定商业智能系统应该提供的功能以及具体实现方 法。目前，商业智能被广泛应用于与企业运营过程相关 的各个领域，并且在很多领域已经形成其特有体系。具 有代表性的应用领域包括：企业资源计划（ERP）客户 关系管理（CRM）、企业性能管理（BPM）、人力资源 管理（HRM）、供应链管理（SCM）、电子商务（Ebusiness）。
（1）规划报警需要的内容。一般来说，需要对报 警的内容进行合理的规划，范围既不能太宽也 不能太窄（无法准确的甄别信息），通知如下 信息需要设置。 （a）在价格分析中，一些异常的价格需要报警。 如销售订单价格低于规定的价格或者说采购订 单价格高于规定的最好价格。 BI系统在数据分 析时，要及时的告知相关人员，便于他们确认 相关的事项。 （b）在库存数据分析时，当实际库存低于所规定 的安全库存时，系统要能够进行报警。而在BI