商业智能解决方案基础版
智慧商业智能解决方案
从信息化、数字化到智能化，智 慧商业不断迭代升级，逐渐渗透 到各行业领域。
市场需求与现状分析
市场需求
消费升级、降本增效、创新业务等需 求推动智慧商业快速发展。
现状分析
智慧商业在零售、物流、金融等行业 应用广泛，市场规模持续扩大，但面 临数据安全、隐私保护等挑战。
技术创新与产业升级趋势
技术创新
未来发展趋势预测及挑战应对准备
未来发展趋势预测
关注行业动态和技术发展趋势，预测智慧商业智能解决方案 未来的发展方向和趋势，如人工智能技术的创新应用、大数 据和云计算的深度融合等。
挑战应对准备
针对未来发展趋势中可能出现的挑战和困难，提前制定相应 的应对策略和措施，如技术储备、人才培养、合作伙伴拓展 等，以确保智慧商业智能解决方案在未来市场中保持竞争力 。
强化数据安全与隐私保护
在协同平台使用过程中，要重视数据安全和隐私保护，采取加密、 备份、访问控制等措施，确保企业核心信息不外泄。
智能仓储管理系统应用案例展示
1 2
自动化立体仓库
采用堆垛机、AGV等自动化设备实现货物自动存 取，提高仓储空间利用率和作业效率。
无人叉车与机器人巡检
运用无人叉车进行货物搬运，通过机器人巡检实 时监测仓库环境，降低人力成本和安全风险。
个性化推荐提供依据。
推荐算法选择
根据业务需求，选择协同过滤 、深度学习等合适的推荐算法
，实现精准推荐。
推荐场景设计
针对不同场景，如首页、商品 详情页等，设计个性化的推荐
策略，提高转化率。
效果评估与迭代
通过A/B测试等方法，评估推 荐效果，并根据结果不断优化
算法和策略。
客户关系管理系统应用实践
商业智能(BI)解决方案
目录第一章概述 (1)第二章商业智能综述 (2)2.1商业智能基本结构 (2)2.1.1 IBM数据仓库架构 (3)2.1.2 数据仓库：用于抽取、整合、分布、存储有用的信息 (5)2.1.3 多维分析：全方位了解现状 (6)2.1.4 前台分析工具 (6)2.1.5 数据挖掘 (6)2.2商业智能方案实施原则 (7)2.2.1 分阶段、循序渐进的原则 (7)2.2.2 实用原则 (7)2.2.3 知识原则 (8)第三章XXX公司BI系统方案 (9)3.1XXX公司BI系统的需求分析 (9)3.2IBM的解决方案 (9)3.3建议架构 (12)第四章所选IBM产品简介 (15)4.1DB2UDB (15)4.1.1 概述：DB2家族(Family)与DB2通用数据库(UDB) V7.2 (15)4.1.2 DB2通用数据库(UDB) V7.2的特色 (17)4.1.3 DB2通用数据库(UDB)的其他先进功能 (32)4.2DB2W AREHOUSE M ANAGER (数据仓库管理器) (39)4.2.1 DB2 Warehouse Manager的主要部件 (39)4.2.2 数据抽取、转换和加载(ETL)功能 (40)4.2.3 元数据(Meta Data)管理 (45)4.2.4 DB2 Warehouse Manager的其它技术特点 (46)4.3IBM OLAP S ERVER(多维数据库服务器) (48)4.3.1 DB2 OLAP Server引擎 (48)4.3.2 DB2 OLAP Server各个附件 (50)4.3.3 DB2 OLAP Server与DB2 Warehouse Manager集成 (53)4.3.4 DB2 OLAP Server支持的前端工具 (54)4.4DB2OLAP A NALYZER (54)4.5数据挖掘工具（IBM I NTELLIGENT M INER） (55)4.5.1 数据挖掘的实现方法 (56)4.5.2 数据挖掘基本方法 (58)4.5.3 数据挖掘与多维分析相结合 (60)第五章工程服务和售后服务 (61)5.1工程服务 (61)5.2售后服务 (61)5.2.1 IBM数据仓库的安装及配置服务 (61)5.2.2 IBM数据仓库的维护服务 (61)5.2.3 IBM数据仓库的顾问服务 (62)5.2.4 IBM培训服务 (62)5.3技术文档 (63)第一章概述随着市场竞争的日益激烈，各家公司纷纷把提高决策的科学性、合理性提高到一个新的认识高度。
商业智能方案
商业智能方案第1篇商业智能方案一、引言随着信息技术的飞速发展，商业智能（Business Intelligence, BI）逐渐成为企业提升竞争力、优化决策的重要手段。
本方案旨在为公司（以下简称“甲方”）提供一套合法合规的商业智能解决方案，助力甲方在激烈的市场竞争中脱颖而出。
二、项目背景1. 甲方业务发展迅速，数据量不断增长，对数据分析的需求日益迫切。
2. 甲方现有数据分析工具和手段无法满足业务发展需求，亟需引入先进的商业智能技术。
3. 甲方希望通过商业智能技术，实现数据驱动的决策，提高企业运营效率。
三、目标与范围1. 目标：- 提高数据分析效率，缩短决策周期。
- 提升数据准确性，降低决策风险。
- 促进业务部门之间的数据共享，提高协作效率。
- 培养甲方员工的数据分析能力，提升整体数据素养。
2. 范围：- 数据采集：包括内部业务数据、外部市场数据等。
- 数据存储：建立统一的数据仓库，确保数据安全、可靠。
- 数据处理：对数据进行清洗、转换、整合等操作，提高数据质量。
- 数据分析：提供多维度的数据分析模型，满足不同业务需求。
- 数据可视化：将分析结果以图表等形式展示，便于用户理解和决策。
四、解决方案1. 数据采集：- 采用合法合规的数据采集手段，确保数据来源的可靠性。
- 结合甲方业务需求，定制化采集内部业务数据和外部市场数据。
2. 数据存储：- 基于分布式存储技术，搭建统一的数据仓库。
- 对敏感数据加密存储，确保数据安全。
- 定期备份数据，防止数据丢失。
3. 数据处理：- 采用数据清洗、转换、整合等技术，提高数据质量。
- 结合业务需求，构建数据模型，为数据分析提供基础。
4. 数据分析：- 提供多维度的数据分析模型，满足不同业务需求。
- 支持自定义查询，便于用户探索数据。
- 基于机器学习算法，实现数据预测和智能分析。
5. 数据可视化：- 采用先进的可视化技术，将分析结果以图表等形式展示。
- 支持多种可视化组件，满足不同场景的需求。
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。
商业智能解决方案
商业智能解决方案
《商业智能解决方案》
随着信息技术的不断发展，商业智能已经成为企业决策和管理过程中不可或缺的一部分。
商业智能解决方案是指通过技术手段和数据分析来帮助企业更好地理解自己的业务，预测未来发展趋势，优化决策流程，并最终提升整体业务绩效的一种解决方案。
商业智能解决方案通常包括以下几个核心组成部分：
1. 数据整合和清洗：商业智能解决方案需要从各个数据源中汇聚和整合数据，然后进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析和挖掘：通过数据分析和挖掘技术，商业智能解决方案可以帮助企业发现隐藏在海量数据中的有价值信息和规律，从而指导企业的决策和战略制定。
3. 数据可视化和报告：商业智能解决方案通常会提供数据可视化工具和报告功能，帮助企业将复杂的数据呈现出直观的图表和报告，以便管理人员更好地理解和利用数据。
4. 预测和优化：商业智能解决方案可以利用数据分析和机器学习技术来对企业业务进行预测和优化，帮助企业更好地应对未来的挑战和机遇。
商业智能解决方案的应用领域非常广泛，涵盖了金融、零售、制造、医疗等各个行业。
企业可以通过商业智能解决方案来提升销售效率、优化供应链管理、改善客户体验、降低成本等方面取得显著的业务价值。
随着人工智能、大数据和云计算等新技术的不断成熟和普及，商业智能解决方案的发展也将进入新的阶段，为企业带来更多的机遇和挑战。
因此，对于企业来说，建立和实施适合自身业务的商业智能解决方案将成为提升竞争力和实现可持续发展的关键一步。
商业智能PPT课件教材讲义
Operational & e-business systems
Analyze & model business
operations
Decision processing
systems
Two Information Technologies Have Profound Impact on Business Today
Customers
Target right online customers
Personalized oneto-one marketing
Sales
Convert site visitors to customers
Up selling
Cross selling
BI for CRM Solutions
“数据仓库之父”Bill Inmon给的定义：
数据仓库就是一个用以更好地支持企业或组 织的决策分析处理的，面向主题的，集成的， 不可更新的，随时间不断变化的数据集合
数据仓库的特征
面向主题的：主题是一个在较高层次将数据归 类的标准，每个主题基本对应一个宏观的分析 领域
集成的：允许数据来自于跨组织和部门等不同 数据源；集成的数据必须是一致的、用户看来 是统一的数据视图
Core Technologies in Business Intelligence
Data warehousing
Integrated corporate data source for decision support
OLAP and DSS
Information query, analysis and reporting
Ability to rationalize and automate the process of building the enterprise-wide decision support system
NC商业物业解决方案简版
• 万达集团确定2010年将新开业17个万达广场，2011年，计划新开业20个万达广场。 根据现有的建设速度和在谈项目，2012年万达广场数量将超过80个，经营性物业持 有面积将超过1200万平方米。年租金总收入超过80亿元，规模排名全球前四。
• 万达集团是中国商业地产行业绝对领先的龙头企业，万达广场是中国商业地产第一 品牌。亚洲排名第一的不动产商。
万达集团一体化管理系统
案例
平台化应用支持
• 组件设计灵活应用及扩展 • 业务流程自定义 • 多项目规模化应用支持 • 大量自定义功能应用 • 审批流支持 • 移动商务、短信预警支持 • 商业智能应用支持
信息和保障
• 产品全面
• 一体化系统（纵向集团管控 + 横向业务协同）
• 行业专业
• 房地产行业管理与业务丰富理论与实践研究及行业高端人才汇集
• 美国房地产市场则继续低迷，美国最大的住宅企业帕尔迪2009财 年前九月销售收入仅为24亿美元。由此推测，万科极有可能继 2008年之后，再次成为全球销售额最高的专业化住宅公司。
• 万科634.2亿元人民币的销售金额约合92.85亿美元，超过帕尔迪 公司2003年的销售收入（87亿美元），但仍明显低于次贷危机爆 发前帕尔迪公司巅峰状态下的住宅年销售额（2004年114亿美元 ，2005年145亿美元，2006年140亿美元)
技术实现
•如何实现组织架构、人员权限及 数据、流程的一体化？
•如何保证运行的稳定？ •如何适应企业的发展变化以保障投资？
智慧商业解决方案
-实施数据治理，确保数据的准确性、完整性和一致性。
4.客户关系管理
-利用客户关系管理系统（CRM）对客户数据进行整合，实现客户洞察。
-通过多渠道互动，提升客户服务体验。
-开发个性化推荐系统，提供精准营销。
5.商业模式创新
-推进线上线下业务融合，打造全渠道销售模式。
（3）定制化服务：基于用户需求，提供个性化、定制化的产品和服务。
四、实施方案与时间表
1.基础设施建设：3个月内完成网络架构、数据中心和信息安全建设。
2.业务系统优化：6个月内完成ERP、CRM和SCM系统的优化与部署。
3.数据分析与决策支持：6个月内完成数据采集、挖掘与分析平台的建设。
4.商业模式创新：12个月内完成线上线下融合、平台生态构建和定制化服务的实施。
4.合法合规，确保企业信息安全和数据隐私。
三、方案内容
1.基础施建设
（1）网络架构：搭建高速、稳定、安全的网络环境，满足企业内部及与外部合作伙伴的通信需求。
（2）数据中心：部署云计算平台，提供弹性、可扩展的计算和存储资源，确保数据的高效处理和分析。
（3）信息安全：采用物理安全、网络安全、数据加密等技术，保障企业信息安全和数据隐私。
-建立云计算平台，提供弹性的计算和存储资源。
-强化信息安全防护体系，包括但不限于防火墙、入侵检测系统和数据加密。
2.业务流程优化与集成
-对现有业务流程进行梳理和优化，消除冗余环节，提高工作效率。
-通过企业服务总线（ESB）实现各业务系统之间的集成，促进信息流通和业务协同。
3.数据资源管理与应用
-搭建数据仓库，集中管理企业内部及外部数据资源。
2024版Cognos10基础教程
满足合规性要求
遵守相关法律法规和行业标准，确保系统的 安全性和合规性。
应对安全威胁
及时应对各种安全威胁和漏洞，保障系统的 稳定和安全运行。
用户身份验证和授权机制设置
用户身份验证
01
通过用户名和密码、数字证书、动态口令等方式验证用
户身份，确保只有合法用户才能访问系统。
授权机制设置
02
根据用户角色和职责，设置不同的访问权限和操作权限，
02
它提供了报表、分析、仪表板、数据挖掘等多种功能，帮助企
业更好地利用数据和分析结果优化业务流程。
Cognos 10采用了全新的架构和技术，使得它在性能、易用性、
03
可定制性等方面都有了很大的提升。
Cognos10发展历程
Cognos公司最初成立于1969年，早期主要致力于决 策支持系统的研发。
随着商业智能市场的不断发展，Cognos逐渐成为了 该领域的领导者之一，并推出了多个版本的BI工具。
发现数据项之间的时间顺序关系，如客户购买行 为的先后顺序。
分类和预测
根据已知数据的特征，对新数据进行分类或预测 其可能的取值。
结果评估和可视化展示
1 2
结果评估 使用合适的评估指标和方法，对挖掘结果进行评 估和比较，以确保结果的准确性和可靠性。
可视化展示 利用Cognos10的可视化工具，将挖掘结果以图 表、报告等形式展示出来，方便用户理解和应用。
2008年，IBM公司收购了Cognos，并将其整合到自 己的软件产品体系中，推出了Cognos 10等新版本。
Cognos10应用场景
业务报表
Cognos 10提供了丰富的报表功 能，可以满足企业各种复杂的报
表需求。
sql server 2008不同版本的各方面对比
1.3 SQL Server版本SQL Server 2008有很多版本，不同版本可用的功能差异也很大。
可在工作站或服务器上安装的SQL Server版本也会因操作系统而不同。
SQL Server版本包括最低端的SQL Express(速成版)和最高端的Enterprise Edition(企业版)。
它们的价格差别也很大，从免费到最高每个处理器20 000美元。
注意：Microsoft的副总裁Ted Kummert在2007年9月召开的Professional Association for SQL Server(PASS，SQL Server专业协会)会议上宣布，SQL Server 2008的价格将与SQL 2005的保持一致。
价格未上涨--这真是令人高兴。
1.3.1 精简版(32位)SQL精简版是免费版本，它作为嵌入式数据库，用于支持偶尔连接的用户的移动设备和其他小型设备。
1.3.2 SQL速成版(32位)1.3.2 SQL速成版(32位)SQL速成版是免费版本的SQL Server，用于安装在笔记本或台式机中来支持分布式应用程序，如远程销售团队应用程序。
可使用该版本为离线的销售团队存储销售或库存数据，当他们联机时复制更新的数据。
SQL速成版在SQL Server 2000中被称为Microsoft桌面版(Microsoft Desktop Edition，MSDE)。
它是非常轻量级的，不会占用太多硬盘空间。
供应商可免费分发SQL速成版，也可以将它作为一个组件封装到自己的应用程序安装包中。
SQL速成版并不打算扩大用户群。
它缺乏的关键功能是SQL Agent(代理)和一些健壮的管理工具。
它自带一个非常轻量级的用于数据库管理的工具，但备份计划任务必须在Windows的任务计划程序中实现，而不是由SQL Server完成。
1.3.3 工作组版(32位和64位)SQL Server工作组版本是价格最低的SQL Server商业版。
2024版ICT全部课程
01ICT概述与基础知识ChapterICT定义及发展历程ICT（信息、通信和技术）的定义涵盖信息技术、通信技术和相关技术的广泛领域。
发展历程从计算机和通信技术的各自发展到两者的融合，形成今天的ICT领域。
计算机硬件与软件01数据处理与信息管理02网络安全与隐私保护03通信原理与系统介绍通信系统的基本原理和组成部分，包括信号传输、调制与解调、信道编码等。
有线通信与无线通信探讨有线通信（如电话线、光纤）和无线通信（如移动通信、卫星通信）的原理和应用。
通信网络与协议涉及计算机网络的组成、结构和协议，包括局域网、广域网和互联网等。
互联网与物联网技术互联网基础与应用物联网概念与技术互联网与物联网的融合02计算机硬件与软件技术Chapter计算机的基本组成计算机的硬件结构计算机的存储系统030201计算机组成原理及硬件结构01020304操作系统的基本概念内存管理进程管理文件系统操作系统原理及应用办公软件操作技巧Word文档处理01Excel电子表格处理02PowerPoint演示文稿制作03编程语言与算法基础编程语言概述数据结构与算法基础面向对象程序设计算法分析与设计策略03网络通信与互联网应用技术Chapter局域网组建与维护技术局域网基本概念及拓扑结构局域网传输介质与设备局域网组建实践广域网接入与配置方法广域网基本概念及技术广域网接入方式及设备广域网优化与故障排除网络安全策略及防护措施网络安全基本概念及威胁网络安全策略制定与实施实施安全策略。
网络安全防护技术云计算与大数据技术应用云计算基本概念及技术介绍云计算的定义、特点、分类以及常见技术，如虚拟化技术、分布式计算技术等。
大数据基本概念及处理流程详细讲解大数据的定义、特点以及处理流程，包括数据采集、清洗、存储、分析和可视化等方面。
云计算与大数据技术应用实践通过案例分析，指导学生掌握云计算和大数据技术在各个领域的应用实践，如智能推荐系统、数据挖掘与分析等，培养学生解决实际问题的能力。
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- 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)。
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ANALYSIS SERVICES (SSAS)
• Tabular Modeling • Multidimensional Modeling • Data Mining • PowerPivot for SharePoint
Data Sources
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FACT TABLES AND DIMENSIONS
Customer
Customer Key Customer ID Customer Name Enterprise Name SIC Code Address City State Zip
Dimension Tables
Select sum(Dollars) from Sales S join Product P on P.Product_Key = S.Product_Key join Customer C on C.Customer_Key = S.Customer_Key join Period Pe on Pe.Date_Key = S.Date_Key where Product_Name = ‘SQL Server 2005’ and Enterprise_Name = ‘MSFT’
and Week_Number = 20 and Year = 2006
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FACT TABLE DESIGN
Customer
Customer Key Customer ID Customer Name Enterprise Name SIC Code Address City State Zip
Dimension Tables
• cached mode (multiple sources) • DirectQuery mode(SQL Server relational)
Dimension Table Indexes
Customer
Customer Key Customer ID Customer Name Enterprise Name SIC Code Address City State Zip
Dimension Tables
Period
Date Key Week Number Year
TABULAR MODELING
• In-memory databases in Analysis Services • State-of-the-art compression algorithms • Multi-threaded query processor • Cached mode and DirectQuery mode
…
Cube Partitions
Cube Processing
…
Fact Table
Partitions
SSIS Fact Table Loads
Staging Database Or ODS
SSIS or Bulk Insert
Cube partitions often aligned with Fact Table partitions
BUSINESS INTELLIGENCE SOLLUTION
2011.05
DATA WAREHOUSING
FROM SOURCE DATA TO CUBES
Dimensions
Dimension Tables
SSIS Dimension Table Loads
Relational Data Warehouse
SalesCIDate
SalesNCICustomer
SalesNCIProduct
Fact Table InFra bibliotekexes4
DIMENSION TABLE DESIGN
CustPKCICustomerKey CustNCIID
CustNCICustomerName CustNCIEnterpriseName
• Create nonclustered index SalesNCICustomer on Sales (CustomerKey, DateKey)
• Create nonclustered index SalesNCIProduct on Sales (ProductKey, DateKey)
Period
Date Key Week Number Year
Product
Product Key Product ID Product Name
Sales
Date Key Customer Key Product Key Qty Sold Dollars
Fact Table
• Create clustered index SalesCIDate on Sales(DateKey)
• Create nonclustered index CustNCID on Customer(CustomerID) INCLUDE(CustomerKey)
• Create nonclustered index CustNCICustomerName on Customer(CustomerName)
Period
Date Key Week Number Year
Product
Product Key Product ID Product Name Category
Sales
Date Key Customer Key Product Key Qty Sold Dollars
Fact Table
Example Dimensional Query:
Product
Product Key Product ID Product Name
Sales
Date Key Customer Key Product Key Qty Sold Dollars
Fact Table
• Alter Table Customer add constraint CustPKCICustomerKey primary key clustered (CustomerKey) …