浅谈商业智能在企业信息管理系统中的应用
商业智能领域数据仓库建模与决策支持系统
商业智能领域数据仓库建模与决策支持系统随着信息技术的快速发展，商业智能（Business Intelligence，简称BI）在企业管理中扮演着越来越重要的角色。
数据仓库建模和决策支持系统是商业智能领域中的两个关键概念。
本文将探讨数据仓库建模和决策支持系统在商业智能领域中的作用和应用。
一、数据仓库建模数据仓库建模是商业智能领域中的重要环节，它是将企业内部和外部的各种数据整合、清洗、转换和存储的过程。
数据仓库建模的目的是为了提供一个统一、一致、可靠的数据源，以支持企业的决策和分析需求。
1. 数据仓库的概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持企业的决策和分析。
它是一个面向分析的数据库，与传统的面向操作的数据库有所不同。
数据仓库中的数据经过清洗、整合和转换，以满足决策支持系统的需求。
2. 数据仓库建模的步骤数据仓库建模包括需求分析、数据源选择、数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等步骤。
在需求分析阶段，需要明确企业的决策和分析需求，确定数据仓库的主题和维度。
在数据源选择阶段，需要选择合适的数据源，并进行数据抽取和清洗。
在数据转换和加载阶段，需要将清洗后的数据转换成适合决策支持系统使用的格式，并加载到数据仓库中。
二、决策支持系统决策支持系统是商业智能领域中的另一个重要概念，它是基于数据仓库的应用系统，用于帮助企业管理层做出决策。
决策支持系统通过数据分析和可视化展示，提供决策所需的信息和工具，帮助管理层进行决策分析和预测。
1. 决策支持系统的功能决策支持系统具有数据分析、报表生成、数据挖掘、预测分析和可视化展示等功能。
通过数据分析，决策支持系统可以对企业的历史数据和实时数据进行分析，发现数据中的规律和趋势。
通过报表生成，决策支持系统可以生成各种形式的报表，帮助管理层了解企业的运营情况。
通过数据挖掘和预测分析，决策支持系统可以挖掘数据中的隐藏信息，并进行未来的预测。
通过可视化展示，决策支持系统可以将数据以图表、仪表盘等形式展示，使管理层更直观地理解数据。
商业智能技术在企业中的应用
商业智能技术在企业中的应用随着信息技术的不断发展，数据量和数据来源逐渐增加，企业需要更加智能化、灵活化和高效化的方式来管理数据。
商业智能技术应运而生，为企业提供了可视化、实时、精准的数据分析和预测能力，成为企业决策的重要工具。
本文将介绍商业智能技术在企业中的应用。
一、商业智能技术的定义商业智能技术是指利用数据仓库、数据挖掘、数据可视化等技术处理海量数据，辅助企业决策制定的一种计算机软件技术。
通过数据分析、数据挖掘、数据预测等手段，商业智能技术可以帮助企业提取出有用的信息和模式，协助企业管理人员做出明智的决策。
商业智能技术的核心在于数据分析，可以分析出企业内外部环境中的数据特点、趋势、关系和规律，帮助企业进行高效管理，更好地应对市场变化。
二、商业智能技术在企业中的应用1、数据展示与分析商业智能技术可以将企业的数据可视化，生成数据报表、数据图表、数据仪表盘等形式的数据展示方式。
通过这些展示方式，企业管理人员可以方便快捷地查看数据，实现决策的快速、准确。
而且，数据展示的跨平台性和实时性，可以让企业管理人员在不同的场合、不同的设备上查看数据报表，以达到有效决策的目的。
2、数据挖掘与分析商业智能技术可以帮助企业从各种数据源中进行数据挖掘和分析，例如：市场数据、销售数据、客户数据等。
通过对数据进行分析，企业可以更好地了解目标受众、市场情况、竞争对手、产品定位等信息，提高决策的科学性和准确性。
同时，商业智能技术也可以帮助企业进行数据模型预测，包括市场需求预测、产品供应预测、客户重复购买预测等，为企业提供更加精准的预测结果，为企业的战略规划提供重要参考。
3、业务流程管理商业智能技术可以在企业的业务流程中应用，例如：销售流程、供应链管理等。
通过商业智能技术，企业可以对业务流程进行模拟分析和优化调整，帮助企业实现业务过程的高效化、智能化和精益化。
同时，商业智能技术还可以对业务流程进行实时监控和效果评估，及时发现流程瓶颈、优化机会等，保证整个业务流程的质量和效益。
商务智能在企业中的应用
基础数据管理 采购管理
工程项目管理
ERP系统
高级计划排 程
制造管理
设备管理
研发过程管 理
库存管理 质量管理
财务核算 费用管理 成本核算
文档管理
产品生命周期管理系统
变更管理
工艺管理
研发项目管 理
供应商关系管 理系统
供应商门户
寻源管理
绩效考评
合同管理 供应商生命周
期
基础数据管理
生产调度管理
针对岛”。
数据准确性缺 乏可靠保障， 人工计算公式 汇总，及其容 易造成数据错 误，以及频繁 的重复计算， 造成工作量不 必要的增加。
从数据采集到 数据加工，核 算，再到数据 分析需要多流 程流转，以及 数据核验，及 其容易造成数 据的分析，现 状的了解延迟。
战略 决策层
运营管理层
业务操作层
1. 及时准确的信息获取较难：目前高层信息获取大部分仍然通过手 工报表，支撑战略决策比较困难；
2. 需要加强企业经营风险控制：目前随着内控矩阵体系的逐步完善， 能够在一定程度上规避风险，但控制点相对缺乏信息系统固化支 撑，存在较大潜在的管理风险，特别对于事前控制；
3. 管理力度需加强：集团化、多元化发展的要求，需要更为紧密高 效的集中管控模式
流程梳理及信息规 划
• 业务管理流程梳理
• 集团采购管理咨询
• 财务共享管理咨询
• 信息系统建设规划
企业信息系统实 施
• ERP • BI/EPM • SIEBEL CRM • SRM／EAM • HR／peoplesoft
自主产品和系统集成
• 移动信息化、移动营销管理 • 财务费用管控系统 • 集团资金管理系统 • 成本核算与分析系统 • 电子商务平台 • MES制造执行系统 • 海内、外营销管理系统
信息化管理在企业中的应用
信息化管理在企业中的应用随着现代科技的发展，传统的经营模式已不能适应市场的需求，而信息化管理作为一种有效的管理方式，被广泛应用于各个领域，特别是在企业管理中尤为重要。
本文将从信息化管理的概念、应用和发展趋势等方面来探讨企业如何利用信息化管理提高管理效率和优化管理流程。
一、信息化管理的概念信息化管理是指通过信息技术手段，运用信息化工具对企业管理进行整体规划和实施的一种管理方式。
在信息化管理中，将信息化技术、管理体系和流程进行有机融合，使企业的信息化水平和管理水平同步提高，从而提高企业的管理效率和竞争力。
二、信息化管理的应用1.生产管理在企业的生产过程中，信息化管理可以提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量和减少资源浪费。
通过信息化管理，企业可以实现生产计划、物料和资金的实时掌控，同时实现生产作业的跟踪、统计和分析等功能。
2.财务管理企业财务管理是企业经营活动中的核心环节，信息化管理可以通过实现财务数据的自动化统计和计算，提高财务数据的准确性和及时性，同时实现对财务数据的分析和决策支持。
3.人力资源管理在企业的人力资源管理中，可以借助信息化管理实现对员工档案的在线管理、考勤数据的自动化统计、岗位评估的自动化化、招聘渠道的多样化和培训管理的智能化等功能。
通过信息化管理，企业可以更好的管理人力资源，从而提高员工的工作效率和企业的绩效水平。
三、信息化管理的发展趋势1.商业智能化随着数据规模的增加和数据来源的多样化，企业需要运用商业智能工具将不同来源的数据集成起来，在多维度上对数据进行分析和决策。
2.大数据分析借助大数据技术，企业可以快速、准确地进行市场前沿信息的掌握和市场趋势的分析，以更好地实现企业的市场定位和发展。
3.云计算云计算技术可以将企业的信息技术服务和应用部署到云端，通过云端的资源共享和弹性伸缩，为企业提供更加灵活、便捷和高效的信息化服务。
总之，信息化管理已成为企业提高市场竞争力的重要方式，通过信息化管理，企业可以更精细化的管理企业的各个环节，从而实现企业的可持续发展。
商业智能解决方案
采用ETL技术，将各业务系统数据抽取、清洗、转换，统一数据格式与质量。
（3）数据仓库构建
根据企业业务需求，设计并构建数据仓库，实现数据的集中存储与管理。
2.数据处理与分析
（1）数据治理
建立数据质量管理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。
（2）数据建模
结合业务需求，构建多维数据模型，进行数据挖掘与分析。
5.系统运维：设立运维团队，负责系统日常运维，确保系统稳定运行。
6.项目验收：项目完成后，组织验收，评估系统是否符合预期目标。
五、项目风险与应对策略
1.数据质量风险：加强数据治理，确保数据质量。
2.技术风险：选择成熟技术和工具，降低技术风险。
3.项目进度风险：合理安排项目计划，确保项目按期完成。
4.合规风险：遵循法律法规，确保项目合规。
五、项目风险与应对措施
1.数据质量风险：加强数据治理，提高数据质量。
2.技术风险：采用成熟的技术和工具，降低技术风险。
3.项目进度风险：合理安排项目计划，确保项目按期完成。
4.合规风险：遵循国家法律法规和行业规范，确保项目合规。
六、总结
本商业智能解决方案旨在为企业提供一套合法合规的数据整合、分析及可视化展示系统，助力企业实现数据驱动的管理与决策。通过项目实施，企业将提升管理效率、优化业务流程、降低决策风险，为可持续发展奠定坚实基础。
2.技术选型：根据企业需求，选择合适的商业智能工具和平台。
3.系统开发：按照项目计划，进行系统设计、开发、测试等。
4.培训与交付：对项目组成员进行培训，确保掌握系统操作方法，完成系统交付。
5.系统运维：建立运维团队，负责系统日常运维，确保系统稳定运行。
商业智能技术的应用
些 Ｅ Ｌ特殊处理过程 ， Ｔ 将数据 从计 费 、营账 、客服等业
务系统数据源抽取 （ 如图 １ 中流程①） 、转换后 ， 加载 到 数据仓库 （ 如图 １中流程②）。
数 据 仓库 ：由 关 系数 据 库和 多维 数据 库 组 成 。建 立 数
商业智能 系统的典型应 用 、
据仓库并不是要取代原有的运营数据库系统 ， 而是为了将企 业 多年来积累和收集到的数据按一个统一 、一致的企业级
界面 ， 实现 集中的系统管理 。功能可 以涉及安全 防护 、日 志管理 、参数管理 、监控及告警 、备份 与恢复 、产品升级 支持 、元 数据 管理 等等 。
为高层决策者提供信息服务 ，支持制定各种决策 。 基于商业智能技术的某电信企业经营分析系统的总体结
构构建图如下图 １ 所示
２１＊２ ９ ０ ｌ ４ １ Ｉ
—． Ｊ星 Ｉ瞳 坦蠖 ｌ ＿
堡
为数据层的数据源 。 数据层 ： 将企业内外部的数据进行收集 、 整理 、 转换 和 存储 ， 作为应用层的数据基础 。 应用层 ： 包含经营分析系统和战略决策支持系统 。 经 营 分析为 了解企业的整体运作情况 ， 预测未来的发展趋 势 ，发现运行 中存在 的机会和 问题 。 决策支持 系统是 战略
‘
闭环 ： 企业经营分析系统产生的分析数据的最终价值是
为业务系统的优化运行和用户个性化服务 该系统体系结构 由Ｅ Ｌ 、 Ｔ 数据仓库 、 Ｌ Ｐ服务器 数 体现当前经营状况 ， ＯＡ
以便能够更好地驱动业务系统的 据挖掘服务器 、 分析展示平台、 系统管理等多个部件组成。 的开发提供支撑和指导意见
方便地配置结算规则 、费率和结算 参数 。
扩展 性 ： 系统 的 系统 容量 、处 理能 力和 业 务范 围 具有 良好 的扩 展 能力 。设 计应 满足 分期 目标 的实
论商业智能技术在企业财务管理中的应用
２ 企 业财务 管理 现状
２ １ 财 务 数 据 管理 的 存 储 现 状 ．
因此基于以上 定义 的商业 智 能应 具 有数 据管 理功 能 、 企 业 实施 了会 计 电算 化 之 后 ， 企 业 的 内部 ， 会 计 凭 在 其 知 证、 簿、 账 报表 这 些 反 映 企 业 生 产 经 营成 果 和 财 务 活 动 的 数 数 据 分 析 功 能 、 识 发 现 功 能 和 企 业 优 化 功 能 ． 据 全 部 以 电子 形 式 存 储 在 账 套 文 件 中 ， 些 数 据 不 但 可 以 这 ３ ２ 商 业 智 能 的 三 大 技 术 支 持
进 行 数 据 之 间 的 运 算 处 理 ， 且 解 决 了数 据 的 统 一 性 ， 整 而 完
商 业 智 能作 为 一 个 跨 学 科 新 兴 领 域 ， 须 借 鉴 两 方 面 必
一 二 性 ， 全性等问题 。对上市公 司而 言 ， 外部数 据是 以报 表 的先 进 成 果 ， 是 计 算 机 技 术 的 前 沿 技 术 ， 是 企 业 管 理 方 安 其 新 一 为 主 的 ， 多企 业 都 已经 披 露 了多 年 的 财 务 报 表 数 据 ， 得 面 的 新 理 论 、 观 点 。在 技 术 方 面 ， 般 认 为 数 据 仓 库 、 许 获 ＡＰ和 数 据 挖 掘 技 术 是 商 业 智 能 的 三 大 组 成 部 分 。 这些 数 据 是 比较 容 易 的 ， 且 目前 许 多 证 券 网 站 都 可 以 方 ０Ｌ 而
中 图 分 类 号 ： ２ Ｆ３ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ２３ ９ （０ １２ —１ ８０ １７ —１ ８ ２ １ ） ００ ６ —２
１ 引言
数据来制定更好 的商务决策 能力 。其关 键是 通过数 据预处
商业智能助力企业的信息化进程
（． １河海大学， 南京 ２０９ ；． １０８２ 徐州工程学院 管理学院， 江苏 徐州 ２１０ ） ２０８
［ 摘 要］ 随着信息持续爆炸式的增长及业务决策制订的不断加快 ， 企业竞争不仅在 实物资源空间进行， 而且在信息资源
空间中进行。以数据挖掘为核心技术的商业智能在管理决策 支持 方面开始扮演着 日益重要的角色。本文利用轻型架构 设计， 构建了企业商业智能系统， 希望可以借此助力企业的信息化进程， 提高企业的决策水平。
Ｍａ ｂ ｒ ［ＪＣ ｍｐｔ ｒｕ ｙｅａＯＪｅ Ｊ ． ｏ ｕ ｒＦａｄ＆Ｓｃｒｙ． Ｏ （ ）４－ ｓ ｅ ｅｕｉ ２ ５９ ： ７ ｔ Ｏ
４ 总
结
［ ］ ａｉｕｉ， Ｓａｉ， Ａ ａ． ｏ ｂｎｎ Ｉ Ｃ ＢＴａｄＩＯ ＩＣ ４ ＳＳｈｂｄｎＭ ｈｒ Ｍ ｙｔＣ ｍ ｉｉ Ｉ Ｌ， Ｏ Ｉ ｎ Ｓ ／Ｅ ｉ ｆ ｇＴ
改进的控制活动 ， 需要通过严格的评估制度进行有
效性测试 ， 明这些控制活动达到了萨班斯法案 的要 来证
求 。其实这个步骤并不是最后一个步骤 ， 它必须并行于
第三 、 四步 ， 第 做到实时监控和评价 ， 来保证改进过程 的
准确进行 。
［ ］ ｉ ａｄＰ ｗ ｒａｄＤ ｒ ｏｔ．ａｂｎｓ一 ）ｅ ： ｙｅａＢｅｓ ｇ ３ Ｒｃ ｒ ｏ ｅ ｎ ａｉ Ｆｒ Ｓｒａｅ （ｘ ｙ Ｍａｂ ｌ ｉ ， ｈ ｏ ｅ ｌ ｓｎ
【 收稿 日 ２Ｏ — ８ ２ 期］Ｏ ０ — ５ ８ 【 作者简介】 李琼（９ １ ， ， １８ 一）女 河海大学博士研究生， 徐州工程学 院 管理学院讲师， 主要研究方向： 信息管理与电子商务。
言
调度 的优化 ， 因而无 法 很好地 适应 当前 商务 活动 的发
商业智能技术的应用与应用
商业智能技术的应用与应用一、引言商业智能技术（Business Intelligence，简称BI）是指一套能够将大量数据转化为有价值的信息和洞见的技术系统，并且通过这些信息和洞见来帮助企业管理者做出更明智的商业决策。
随着数据时代的到来，商业智能技术在企业中的应用也越来越广泛。
本文将从以下几个方面来探讨商业智能技术的应用与发展。
二、商业智能技术的应用1.数据收集和整合商业智能技术最基础的应用就是数据收集和整合。
数据的收集和整合需要利用大数据分析的技术，将各种不同类型的数据从多个来源整合，比如企业内部的数据库系统，互联网上的公共数据源以及市场调研数据等等。
收集并整合这些数据可以帮助企业管理者了解自己的市场定位，优化资源配置和业务流程，并能更精准地分析市场细分及竞争对手情报。
2.数据分析和挖掘除了将数据进行收集和整合，在BI技术中的数据分析和挖掘也是非常重要的部分。
数据分析是将商业数据转化为决策支持信息的重要方法之一。
从数据中提取商机，发现业务趋势及归纳分析、提升企业竞争力都是其核心目标。
数据分析的技术包括数据挖掘、分析报告、OLAP等。
数据挖掘是通过半自动的手段寻找数据中包含的有价值的信息，提供洞见、规律及预测性的模型。
3.数据可视化商业智能技术中不可或缺的部分就是数据可视化，它能帮助企业管理者更直观地了解业务的情况和趋势，做出更精准的决策。
通过图形化数据显示技术，可以将数据结果以图表、地图、仪表板等多种形式呈现，让企业管理者更快速的洞察数据信息，了解业务状况。
三、商业智能技术的应用案例1.物流公司数据分析案例物流公司需要高精度的定位服务作保障，而定位服务直接和轨迹数据有关。
通过 BI 技术，物流公司可以对轨迹数据进行清洗、筛选和分析，实现了全流程的轨迹跟踪。
这样就能够为物流公司的客户提供清晰、精准的物流信息，同时也有利于企业实现高效运营。
2.服装零售公司数据分析案例服装零售企业的销售数据、会员数据、库存数据等关键数据可以通过BI技术进行汇总、分析和研究，以获取市场及市场环境信息，并更加精准地进行商品定位、库存控制等。
商业智能软件有什么用途
商业智能软件有什么用途商业智能软件（Business Intelligence Software）是一种用于分析企业数据的工具，可以帮助企业在决策制定、业务运营和市场竞争等方面做出更明智的选择。
商业智能软件可以从大量的结构化和非结构化数据中提取有价值的信息，并将其转化为直观、易于理解的报告和可视化图表，在促进企业发展、提高竞争力方面发挥着重要作用。
以下将详细介绍商业智能软件的几个主要用途。
1. 数据探索和分析商业智能软件可以帮助企业从海量数据中抽取有用的信息，并对数据进行探索和分析。
通过对数据进行深入研究和挖掘，企业能够更好地了解市场、客户和竞争对手，并基于这些信息制定更有效的业务战略。
商业智能软件还可以帮助企业分析销售趋势、产品性能和供应链效率等关键指标，为企业提供决策支持。
2. 统计分析和预测商业智能软件内置了各种统计分析方法和预测模型，可以对历史数据进行分析，并基于这些数据预测未来的趋势和市场变化。
通过对市场需求的准确预测，企业可以调整产品线、优化采购计划、改进运营策略，从而提高效率和降低成本。
3. 数据可视化和报告商业智能软件可以将复杂的数据转化为直观、易于理解的图表和报告。
通过可视化数据，企业可以更清晰地了解业务状况和趋势，并及时作出相应的决策。
同时，商业智能软件还可以生成自定义的报表和仪表盘，使管理层和决策者能够随时了解企业的关键指标和业绩表现。
4. 客户关系管理商业智能软件可以集成企业的客户关系管理系统（Customer Relationship Management，CRM），帮助企业更好地管理客户信息和与客户的互动。
通过对客户数据进行分析，企业可以更好地了解客户的需求和偏好，为客户提供个性化的产品和服务，并改善客户关系。
5. 战略和业务规划商业智能软件可以帮助企业进行战略规划和业务规划。
通过对内部和外部数据的综合分析，企业可以识别出自身的优势和竞争劣势，制定相应的战略目标和行动计划。
商业智能在企业管理应用中的障碍及策略
一
名词 ． 引起 了企业 界 的广 泛 关 注 所 谓 商 中享 受 到应 有 的益 处 在 企 业 部署 Ｂ 的过 入 到 各 项 单 独 的 业 务 数 据 中 ．进行 单 独 的 Ｉ
业 务 分 析
业 智 能 是 指用 计 算 机 模 仿 人 的 思 考 和 行 为 程 中 ． 常 会 遇 到 以 下障 碍 ： 常 来 进 行 商业 活动 的过 程 。 体来 说 ． 是 分 具 它 （ ） 能 提供 可靠 的信 息 。 １不 比如 本 土 银 析 利 用 在现 代 化 的业 务 操 作 过 程 中产 生 的 行 ． 们 的 数据 库 中 的信 息少 则 几 千万 条 、 它
应 用 中的 障碍 进 行 总结 分 析 ， 出企 业成 功 利 用 商 业 智 能 的策 略 。 提
关 键 词 商业 智 能 企 业 管理 分 析 与预 测
中 图分 类 号
Ｆ ７ ２０
文 献标 的 到 来 ．企 业 所 数 据 中提 取 人 们 感 兴 趣 的 知识 的能 力 处 的环 境越 来 越 动 态 复 杂 ．市 场 竞 争 日趋
但 大 量 的数 据 ， 如 订 单 、 户 资 料 等 ， 增 多 则 几亿 条 数量 是 足 够 庞 大 了 ， 质 量 如 比 客 来
３ 企 业 成 功 导 入 商 业 智 能 系统 的
关 键策 略
尽 管 Ｂ 的 应 用 价 值 得 到 很 多 企 业 的 Ｉ
进 对 业 务情 况 的 了解 ．帮 助 企 业 管 理 者及 何 呢 ？ 同名 账 户 、 弃 账 户 ， 个 人 有 多 个 废 一
商业智能技术在企业管理中的应用
商业智能技术在企业管理中的应用随着信息时代的到来，信息化已经成为各个领域的发展趋势，对于企业来说，管理信息化的应用早已不能够满足需求。
商业智能技术（Business Intelligence, BI）是一种能够对企业数据进行收集、分析、挖掘和展现的技术，它的发展为企业的决策提供了可靠的依据和支持，为企业管理带来了崭新的局面。
一、商业智能技术的发展及应用随着商业智能技术的发展，其应用的范围和形式也越来越广泛。
早期的商业智能技术仅能够对数据进行分析和展现，但需求的增加要求商业智能技术不仅能够对数据进行简单的分析，更需要能够从数据中发掘出信息，进行预测和优化。
目前商业智能技术已经广泛应用于企业的管理决策、市场营销、资源优化和风险预测等方面。
在企业内部，商业智能技术的应用被深度融入到企业的各个业务环节之中，从而进行决策与管理的优化和创新，从而改善企业的管理质量和效益。
二、1.提供全面的数据分析商业智能技术能够对企业的数据进行收集、处理和分析，从而为企业的管理决策提供全面和准确的支持，实现了对企业内部、外部、竞争对手等方面的数据进行分析。
企业可以根据数据进行各项评价，找出问题和瓶颈，进行优化调整和决策。
2.提高工作效率通过商业智能技术，企业可以实现对内部工作的有效监管和管理，对流程、人员和资源进行合理配置和调度，实现工作效率的提高。
同时，也可以利用商业智能技术为员工提供实时、准确的数据支持，协助员工在工作中更加高效、准确地完成任务。
3.创新业务模式商业智能技术能够对市场数据进行深入分析，发掘出市场的需求和趋势，从而引导企业进行业务模式的调整和创新。
企业可以通过对数据的分析，调整产品的定位和销售渠道，提高产品的市场竞争力。
不仅如此，商业智能技术还能够帮助企业优化营销策略，提高销售额和市场占有率。
4.提高决策质量商业智能技术能够以数据为基础，通过分析、挖掘和展现，提供能够支持为企业管理层进行决策的准确依据，从而提高决策质量。
商务智能与企业ERP关系的研究
商务智能与企业ＥＲＰ关系的研究商务智能是支持企业管理人员进行管理和决策的重要工具，本文通过分析商务智能与ERP的关系，提出了一种能够结合二者长处的新商务智能系统。
标签：商务智能ERP闭合信息环一、前言随着计算机应用的日趋普及，随着市场竞争的加剧，企业越来越多地依靠计算机来处理日常事务，于是数据量随着时间的增长而成倍地增加。
这样大部分企业将面临由于数据库变得日益庞大而由此带来的对数据管理的困难。
二、商务智能（BI）自20世纪90年代以来，国内外掀起了一股商务智能的热潮，商务智能作为一种决策支持的手段已越来越多地被企业所接受。
它不但能够将先进的信息技术应用到企业的生产、经营和管理中去，而且能够帮助企业提高决策能力和运营能力，从而通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势。
确切地说，商务智能（Business Intelligence BI）是综合了数据仓库（Data Warehouse，DW）、数据挖掘（Data Mining，DM）和联机分析处理（Online Analysis Processing，OLAP）等技术，将企业运作中涉及到的数据有效地转化为信息、知识和智慧，通过适当的方式展现给决策者，以帮助企业提高决策能力和运营能力，增强核心竞争力，创造更多盈利的一种平台和综合解决方案。
商务智能系统体系结构图其中，数据仓库是建设商务智能系统的基础，数据仓库的提出是关系数据库、并行处理和分布式技术飞速发展的产物，它是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。
目前，基于数据仓库的商务智能系统主要采用数据仓库模式和数据集市模式两种方式来建设。
为了充分利用企业内外流动的大量商业数据，企业的商务智能系统必须采用数据挖掘技术实现商务知识的发现。
数据挖掘是从大量数据中挖掘出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对决策有价值的知识和规则。
传统的商务智能数据挖掘是采用一种集中式思想，即要求將这些分布存储的数据收集到一个集中的地方，然后才进行知识发现、管理和决策。
商业智能为企业发展带来了哪些优势
数据信息化的发展，带动着企业的生产运营，商业智能加入企业的决策，提高了企业的生产效益。
这两年大数据的爆发增长，加快了企业实行商业智能的步伐。
越来越多的企业加入了实行商业智能的行列，商业智能是什么，为什么能促使这么多企业实行，商业智能对于企业的好处有哪些，下面，我将展开说明。
商业智能的优势1.整合信息，整体分析商业智能的合理利用，可以将错乱的信息整合起来，将错综复杂的信息整体的汇聚，为企业决策者提供整体的布局图，有利于企业领导者制定决策，降低决策失误造成的损失。
2.提高质量，分析问题商业智能的神奇之处，能够将无序的数据转化成企业决策知识，为企业领导者提供清晰的解决思路流程，将企业的客观因素加以合成，综合分析问题。
3.数据挖掘，长远分析商业分析需要具备长远发展的眼光，商业智能的优势便是如此，根据分析的结果，对未来的可能发展提前做出预测，让领导者心中提前做出预估的打算，降低未来的不确定因素。
4.开源节流，降低成本数据的人工采集，分析，预测，都需要庞大的资金来支持，商业智能的智能分析系统便是解放人工的繁琐，快速高效的进行数据分析，降低成本。
5.预测风险，提前防范商业智能数据分析的同时，对于一些潜在的风险，也做出了预警，提示决策者提高关注度，为潜在风险的发生提前做出预防措施，降低损失。
6.提高效率，工作积极在没有使用商业智能的时候，大量的数据需要员工写大量的SQL语言，制作大量的报表来满足基本的业务要求，使用商业智能分许系统，不仅提高了员工的工作效率，也使得员工的工作积极性大幅度提升。
7.了解运营，权衡绩效商业智能的运营，就相当于企业发展的大脑，经营者可以随时掌握企业的运营情况，清楚了解市场的发展趋势，对于员工的绩效，也都数据形式的展示，有利于领导者为员工的绩效提供可预测的发展。
8.人人自助，提高效率商业智能软件Finebi，就以其人人可用的自助式BI而扬名，降低了商业智能软件落地的搭建成本，简单化的使用流程，让企业内部人人都可以成为自助式BI的使用者，让商业智能真正的服务每一个人。
商业智能
Business Intelligent(BI)商业智能简介随着经济的发展，企业所面临的竞争日益激烈。
同时，信息技术的发展也使企业获取信息的手段和渠道也在不断增加，企业所面对的信息浩如烟海。
而任何好的决策都需要事实和真实的数据。
企业决策的正确程度也取决于所使用的事实和数字的准确程度。
另一方面，随着竞争的增加，决策需要在较短的时间内做出。
因此，在特定的时间段内，能够尽可能多地获得相关信息就变得越来越关键。
而为了使决策具有较好的正确度，却又需要更长的时间。
因此，企业需要高效数据分析工具，以减少高速、精确分析大量数据所需时间。
商业智能技术正是一种能够帮助企业迅速地完成信息采集、分析的先进技术。
它包含了决策过程中所有的查询和报告、在线分析处理（OLAP）和信息采集应用程序及工具。
商业智能解决方案在企业经营中的作用主要表现在三个领域：客户关系管理（CRM）：通过有效的交流和良好的服务维持客户对企业来讲是至关重要的。
商业智能通过帮助企业完成客户划分、客户获得、赢回客户、交叉销售、客户保留等工作，使企业的目标、人员、商务处理流程和基础设施集中到根据客户的需要来定制产品、服务以及"面对面"的客户交流方面。
可赢利性分析：商业智能解决方案可以帮助企业分析利润的来源、各类产品对利润总额的贡献程度、广告费用是否与销售成正比等等。
减少成本：商业智能技术能够协助企业确定在哪些对业务影响最小的领域减少成本。
而降低成本的决策可基于详细的目标数据。
商业智能中所包含的数据分析技术主要可分为以下三个阶段：查询报告为了有效地进行营销管理，企业往往需要将各地的数据汇总到总部，并建立一个庞大的数据仓库。
这种数据仓库不但能够保存历史数据、阶段性数据，并从时间上进行分析，而且能够装载外部数据，接受大量的外部查询。
建立数据仓库的过程一般包括清洗、抽取数据操作，统一数据格式，设定自动程序以定时抽取操作数据并自动更新数据仓库，预先执行合计计算等步骤。
信息系统与商业智能的结合
信息系统与商业智能的结合信息系统与商业智能是当今商业领域中至关重要的两个概念。
信息系统帮助组织收集、组织和分析数据，而商业智能则通过信息系统和数据分析为企业决策提供洞察和支持。
这两个领域的结合可以为企业带来许多好处，提高效率、创造价值并驱动业务增长。
一、信息系统的作用信息系统是一个用于收集、存储、处理和传输数据的框架。
它可以帮助企业管理数据，促使更好的决策和组织运作。
信息系统包括硬件、软件、数据和人员等组成部分。
通过信息系统，企业能够迅速获取和共享数据，提供强大的即时信息支持。
信息系统有助于提高业务流程的效率。
它可以自动化许多繁琐的任务，减少人工错误和重复工作。
此外，它可以提供实时的数据和分析报告，帮助企业更好地了解市场趋势和客户需求，为企业的决策提供可靠的依据。
二、商业智能的作用商业智能是指通过数据和分析工具来提取和转化数据，并将其转化为有助于决策和战略制定的信息。
商业智能可以帮助企业识别关键业务指标，跟踪并预测业务绩效，并发现潜在机会和风险。
通过商业智能，企业能够深入了解自己的业务和市场，并据此制定更加有效的战略和决策。
商业智能还可以帮助企业发现隐藏在数据中的模式和关联规则。
通过数据挖掘和机器学习技术，商业智能系统能够分析大规模的数据集，识别出与企业成功相关的因素，并帮助企业探索更多的商机。
三、将信息系统与商业智能相结合，可以发挥出更大的潜力。
信息系统为商业智能提供了数据基础，确保数据准确和实时可用。
商业智能则通过数据挖掘和分析工具深度挖掘数据的潜在价值，帮助企业做出更加明智的决策。
实际应用中，信息系统可以与商业智能集成，形成一个整体化的解决方案。
企业可以通过信息系统收集和存储数据，然后使用商业智能工具对这些数据进行分析和可视化，以获取有意义的见解和信息。
通过信息系统与商业智能的结合，企业可以更加深入地了解自己的业务状况、市场需求和客户行为，从而做出更好的决策并增强竞争力。
四、信息系统与商业智能的应用案例信息系统与商业智能的结合可以应用于各个行业和领域。
商业智能技术的应用与创新
商业智能技术的应用与创新第一章：商业智能技术概述随着信息化时代的到来，企业数据管理的质量和精度变得尤为重要，这就需要商业智能技术的支持。
商业智能(BI) 技术可以帮助企业从海量数据中获取关键信息，并将这些信息转化为更好的业务决策和战略。
因此，商业智能技术被广泛用于预测、分析和决策。
商业智能技术包括数据仓库、数据挖掘、报表分析、数据可视化、数据集成等几个方面。
这些技术可以帮助企业强化业务决策，并提高企业的核心竞争力。
第二章:商业智能技术应用领域商业智能技术可应用于各个领域。
以下列举几个：1.销售分析销售分析用于分析销售数据，以找出哪些销售渠道更加有利可图。
它可以帮助企业找出哪些产品最畅销，并且确定一个区域的销售趋势。
销售报表可以帮助企业预测销售额，并对销售活动进行分析。
2.供应链管理商业智能技术可以帮助企业监控整个供应链，从而更好地管理物流、库存、生产和交付过程。
分析供应链数据可帮助企业找到最优质最便宜的供应商，并优化物流成本。
3.客户分析客户分析可以帮助企业了解客户需求，以更好地开展客户关系管理(CRM)。
它可以帮助企业识别和挖掘关键客户，并提供给客户定制化服务。
客户分析可以帮助企业预测客户的购买行为，从而提高销售。
4.财务分析财务分析可以帮助企业监控财务状况，并优化财务管理。
它可以帮助企业分析利润、成本、现金流、预算和投资等方面的数据。
第三章:商业智能技术创新当下，商业智能技术市场日益成熟，商业智能运用领域也越来越广泛。
随着智能化、自动化、互联化的趋势不断强化，商业智能技术也在不断创新。
1.智能化技术智能化技术是商业智能技术的一个重要趋势。
智能化技术将数据集成、分析和可视化功能集于一体，并用于预测和决策。
基于人工智能技术的产品，如语音识别、自然语言处理和图像识别等，能够为商业智能技术提供更多创新的应用场景。
2.云计算云计算为商业智能技术提供了更加便利、安全和灵活的数据存储与处理方式。
云计算可以帮助企业快速地存储和批处理数据，从而更快地使用商业智能技术分析和决策。
商业智能在企业决策中的应用研究
商业智能在企业决策中的应用研究商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指利用数据分析、数据挖掘等技术，从企业内部和外部的各种数据源中提炼出有价值的信息，为企业决策提供科学依据和决策支持。
在当今信息化时代，商业智能在企业决策中的应用愈发重要。
本文将探讨商业智能在企业决策中的应用研究，并提供几个实际案例进行说明。
一、商业智能在企业决策中的重要性1. 提供数据分析和报告：商业智能可以从企业各个数据源中收集、整理和分析数据，并为决策者呈现直观、可视化的报告和分析结果，帮助决策者了解企业的运营状况、市场趋势等重要信息。
2. 支持战略规划：商业智能可以帮助企业识别市场机遇和潜在风险，为企业的战略规划提供数据支持。
通过对市场、竞争对手、顾客需求等方面的数据分析，决策者可以更加准确地把握市场动态，制定更加科学的发展战略。
3. 优化运营效率：商业智能可以对企业内部的各项运营数据进行分析，帮助企业发现运营中的瓶颈和问题，并提供解决方案，以达到优化运营效率的目标。
通过对供应链、生产效率、质量管控等方面的数据分析，决策者可以及时调整与改进企业运营策略。
二、商业智能在企业决策中的应用案例1. 销售业绩分析与预测一家制造企业通过商业智能系统，从销售渠道和销售人员的数据中提取有价值的信息。
通过对历史销售数据的分析，企业可以了解产品的销售趋势、销售区域的市场份额、不同销售人员的业绩情况等。
并且利用商业智能的预测分析功能，可以预测未来销售的趋势和潜在风险，有针对性地调整销售策略和资源配置。
2. 客户行为分析与个性化营销一家电子商务企业通过商业智能系统，分析客户的购买行为、喜好偏好等数据，建立客户画像，了解客户的需求和购买习惯。
基于这些数据，企业可以进行个性化营销策略，向特定客户推荐相关产品，提高销售转化率和客户满意度。
3. 成本管理与利润分析一家零售企业通过商业智能系统，对仓储、物流、生产等环节进行成本分析，从而找出成本过高的环节和具体原因。
bi 在企业中的应用
bi在企业中的应用1.BI的概念BI，全称为Business Intelligence，是一种商业智能，是指通过对企业数据进行整合、分析和挖掘，以获取对业务决策有益的信息。
BI的目的是通过以数据为基础，对企业进行全面、深入的分析，以支持企业管理层制定正确的战略和决策，提高企业运营效率和盈利能力。
2.BI的组成BI包括以下几个主要组成部分：1.数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是存储企业数据的中心化，独立、稳定的数据存储库。
2.数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是通过分析数据中的模式，揭示隐含在数据中的信息，以发现新的业务洞察。
3.数据分析（Data Analytics）：数据分析是指通过对数据进行可视化、统计学和推理分析，发现影响企业经营的因素。
4.BI报表（BI Reports）：BI报表是将数据分析结果形成的报告，支持企业管理层进行决策或制定战略。
5.分析工具（Analytical Tools）：分析工具可以帮助用户更加深入地了解数据，对数据进行预测和模拟，并根据不同业务需求自定义报表。
3.BI在企业中的应用BI在企业中的应用越来越广泛。
具体来说，应用BI可以：1.获得准确的业务洞察BI可以通过各种数据分析技术，挖掘数据中的关联，解决不同业务部门之间的数据孤岛问题。
通过BI，企业管理层可以更好地理解企业的业务情况，并从中获得准确的洞察，以便在关键时刻做出正确的决策。
2.改善企业运营效率BI可以帮助企业从生产、销售、客户服务等环节收集数据，分析数据中的趋势和模式，并且在时间上和地域上进行比较对照，以便更好地优化业务流程，提高运营效率。
3.提高客户服务水平BI可以在收集客户数据的基础上，分析客户行为和客户满意度等信息，以便为客户提供更好的服务和反馈。
通过分析数据结果，企业可以发现客户需求的变化，根据需求改进产品，提高客户忠诚度。
4.支持决策制定通过BI，企业管理层可以更好地理解企业的业务情况，并从中获得准确的洞察，以便在关键时刻做出正确的决策。
- 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)。
浅谈商业智能在企业信息管理系统中的应用作者：林春鸿
来源：《商情》2012年第19期
摘要简述了商业智能的关键技术、研究热点、存在的不足及未来的发展趋势，最后对我国发展BI的若干问题进行探讨。
关键词商业智能发展趋势建议分析处理据挖掘
一、商业智能概述
1.商业智能及其意义。
商业智能（BI，BusinessIntelligence）最早由GartnerGroup的HowardDresner在1989年首次提出，是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业各级决策者获得知识，促使他们做出更加合理的决策。
BI将数据仓库、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘等结合起来应用于商业活动中，从由不同的数据源收集的数据中提取有用的数据，对数据进行清洗以保证数据的正确性，将数据经转换、重构后载入数据仓库或数据集市；然后利用合适的工具对数据进行处理，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，为管理决策提供参考。
可见，BI并不是基础技术或者产品技术，而是一种解决方案。
2.商业智能的核心技术。
商业智能的核心技术主要包括三个关键部分：数据仓库和数据集市、数据挖掘以及联机分析处理（OLAP），其中数据仓库和数据集市是商业智能的基础，而数据挖掘和OLAP是对数据仓库中的数据进行分析和处理的重要工具。
二、商业智能的主要研究内容
BI是以现代管理理论为指导，信息技术为支撑的集成系统。
近年来，它的研究热点主要集中在三个方面：支撑技术的研究、体系结构的研究、应用系统的研究。
1.支撑技术。
BI支撑技术主要包括两个方面：一是计算机技术，主要包括数据
仓库、数据集市技术；数据挖掘技术；OLTP、OLAP、Legacy等分析技术；数据可视化技术；计算机网络技术。
二是现代管理技术，主要包括统计、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。
支撑技术的研究注重跟踪相关技术的最新发展，例如对数据仓库的研究集中在数据集成中数据模式的设计、数据清洗和数据转换、导入和更新方法；数据挖掘的研究重点则偏向数据挖掘算法以及数据挖掘技术在新的数据类型、应用环境中使用时所出现的新问题的解决上，如对各种非结构化数据的挖掘、数据挖掘语言的标准化以及可视化数据挖掘等。
联机分析处理研究主要集中在ROLAP（基于关系数据库的OLAP）的查询优化技术和MOLAP（基于多维数据组织的OLAP）中减少存储空间和提高系统性能的方法；数据仓库、数据挖掘和OLAP相结合的
产物联机分析挖掘（OLAM）也是目前研究的热点。
企业建模是为解决如何建立特定企业模式的辅助工具，比较新的建模方法包括基于UML的企业建模方法。
2.体系结构。
BI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的应用过程来提供BI系统应用的主框架。
BI的体系结构主要包括数据预处理、数据仓库、数据分析以及数据展现等几部分，BI基本体系结构如图1所示。
BI体系结构的研究关心采用什么样的体系结构才能使BI系统具有良好的性能。
3.应用系统。
对于应用系统的研究重点放在对各个应用领域所面临的决策问题的分析，根据对各类问的挑战，Internet、IT技术以及人工智能的不断发展，则为BI的不断完善提供了强大的技术支持。
未来，BI有望进一步获得长足发展，从根本上改变决策方式。
具体来说，BI 未来发展将集中于以下几点：
（1）支撑技术。
基于关系对象数据库的数据仓库将是未来的一个发展方向，数据仓库的平台性能将得到很大改善。
数据挖掘方法和算法研究將更加深入，专门用于知识发现的数据挖掘语言有望进一步向标准化发展。
基于数据仓库的数据挖掘与OLAP将实现融合和互补，从而使分析操作智能化，使挖掘操作目标化。
信息可视化进程进一步发展，以提供更优的洞察力。
对非结构化数据的处理和分析，比如文本挖掘和WEB挖掘的能力将大大增强。
（2）体系结构。
BI方案的协同性和开放性将进一步提高。
企业能够利用合作伙伴的数据仓库或Intranet系统中的多维数据集进行决策分析活动，并且OLAP及其它BI的应用以Web 服务形式提供，以XML形式发放BI应用的分析结果是新的发展趋势。
（3）应用系统。
BI系统将更具专业化和行业化的特点，笼统的BI系统渐渐成为概念，BI根据每个领域关注的重点和分析模型，提供针对具体企业进行扩展的解决方案。
各种商业分析模型、数据挖掘算法将集成到BI软件和分析应用之中，从而能够集中解决不同部门的需要。
同时，BI应用与企业门户、企业应用集成紧密相连，新的BI系统不再是一个孤立的应用。
三、我国发展BI的若干问题
1.关注BI的技术研究。
目前，我国在BI软件开发和基础理论的研究上都非常薄弱。
应在研究开发领域中关注人工智能、认知科学的研究成果和数据挖掘算法的研究。
BI和人工智能的研究息息相关，要提高BI研究开发水平，必须紧密跟踪人工智能领域的最新研究进展。
目前，对人工智能的研究已扩展到对认知科学研究。
认知科学引起的新的智能理论和技术方法的研究，将对人工智能的研究与发展起到促进作用。
在对认知科学的研究中，多个西方国家的国家科学战略计划都对认知科学的研究进行了重点部署。
多国合作的“国际人类前沿科学计划”被国际上看作三个重要计划之一，投资100亿美元，认知科学是该计划的重点内容。
我国在1992年将“认知科学中若干重大前沿问题的研究”
列入国家攀登计划。
认知科学的信息处理是认知科学的重要研究内容，得到了国际的重视。
目前，国际上已将“人的智能和人工智能的极限”列为21世纪需要解决的24个数学问题之一。
国家自然科学基金委在“十五”发展计划中，将“认知科学及其信息处理”列入优先资助领域的24个主要内容之一。
数据挖掘是BI的核心技术之一，加强对数据挖掘的研究是BI研究开发的重要内容。
支持向量机（SVM）是一种新的机器学习方法，在分类方而具有良好的性能，它在数据挖掘领域有广阔的应用前景。
SVM还处于发展阶段，尤其是其算法实现方面存在着效率低下的问题，这也限制了SVM在数据挖掘中的应用。
目前很多研究是将支持向量机扎实的理论背景和快速的算法相结合应用于数据挖掘，这对于BI系统提高数据处理功能将产生很强的促进作用。
这些技术的研究成果将对BI的研究与发展带来重大影响。
2.重视BI的应用研究。
BI系统是复杂的系统，它的成败不仅取决于技术因素，经济、环境、人员、组织等因素也起着非常重要的作用。
企业在实施BI的过程中，除了存在技术上的困难，还有来自企业文化和管理理念的挑战。
另外，企业还存在数据质量管理混乱的问题，这也制约了BI的实施。
在国内，企业实施BI必须注意以下几点：
（1）分析需求，确定目标。
在实施BI之前，要科学地进行立项分析，是否实施BI，必须和自身的特点及发展需求相适应。
企业是否具备了实施BI的基础条件、当前需要解决的问题、实施BI的必要性以及投资效益等等都必须加以考虑。
（2）完善信息化基础建设，加强数据质量管理。
BI的实施需要一定的信息化基础，如果数据库等基础工作没有做好，没有强大的数据源，数据质量得不到保证，BI就不能发挥作用。
（3）全局规划，统一协调。
BI系统由于是构筑于所有的业务系统之上，有着独特的复杂性和全面性，涉及到企业经营管理的各个方面，企业必须进行缜密的思考和全局的规划，结合企业内部治理结构、经营管理思路、业务流程等，规划BI实施模型。
（4）培养BI应用人才，转变管理理念。
要充分发挥BI的优势，企业必须培养既懂业务知识，又熟悉信息分析技术的复合型BI人才。
并且，企业实施BI必须培养相应的管理理念和管理文化，以适应BI系统的正常运行。
参考文献：。