电信运营行业商业智能(BI)解决方案
BI方案介绍
商业智能(BI）方案目录1. 企业异构数据源32. ETL数据抽取转化和加载42.1 数据抽取、转换和加载52。
2 统一调度62。
3 监控72。
4 ETL工具OWB73. 数据仓库83。
1 操作型数据93.2数据集市93.3 联机在线分析OLAP93。
4 数据挖掘104。
前端展现114.1 多维分析工具Powerplay124.1.3 PowerPlay 应用开发过程164。
2 企业报表ReportNet164。
3 KPI企业关键指标254。
4 报表预警与分发264。
5 即席查询27商业智能（BI, Business Intelligence)是对商业信息的搜集、管理和分析的过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察能力，促使他们做出对企业更有利的决策。
商业智能一般由数据仓库、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。
其基本体系结构包括数据仓库、多维分析和数据挖掘等三个部分。
其中数据仓库用于抽取、整合、分布、存储有用信息；多维数据分析可全方位了解现状；数据挖掘则是发现问题、找出规律、预测将来,达到真正的智能效果。
商业智能的过程：从不同的数据源收集的数据中提取出有用的数据,对数据进行清理以保证数据的准确性，将数据经过转换、重构后存入数据仓库或数据集市，然后寻找合适的查询和分析工具,数据挖掘工具，OLAP工具对信息处理，最后将知识呈现于用户面前，转变为管理、决策.商业智能是从传统的业务过程扩展到对业务数据的联机分析、并从中得到各种面向主题的统计信息和经过计算的结论的应用系统,其处理模式称之为联机分析处理 (OLAP），它的核心是数据仓库技术.其常见的体系结构如下图所示：操作型数据TransformationBI系统架构商业智能已经成为今天商业环境中一个必要因素,企业需要权衡今天商业智能技术提供的能力来保持和提高竞争性和可赢利性。
先进的BI(商业智能）系统解决方案通过开放、易扩展的平台为企业提供管理信息和运营信息的快速获取、集成和智能化分析手段，可以广泛地应用于金融、电信、税务、保险等行业。
BI系统架构及其在电信行业中应用
总之，在BI系统的支持下，可以帮助运营商巩固业务运营的数据支撑优势，增强了企业的核心竞争力。 BI系统(经营分析系统)是继BOSS系统(业务运营支撑系统)之后的电信运营商又一核心业务支撑系统，是运营商打造的另一只金翅膀，可以助力企业展翅高飞。
总之，通过这些经分专题的实施，北京移动推进了大客户服务工作流程的改造，相继改进了客户关怀挽留流程、价值回挖和提升流程、满意度改善流程等。
如对流失倾向较高的人群，建设流失预警和价值回挖等专题进行关怀预警和客户价值提升;为丰富维系、关怀客户的手段，辅以一些资费分析和匹配专题，帮助执行人员快速了解维系此客户可采用的不同优惠档级的营销手段;并通过个体维系专题对执行层关注的每一个个体客户，进行详细的行为解析和跟踪，协助开展营销活动，记录活动的执行效果，定期评估工作效果。
信息技术日益发展的今天，越来越多的公司意识到，如何利用企业的现有数据保证商业决策至关重要。 通信行业中的运营商尤其如此，随着竞争的加剧，运营商要么大规模的发展用户，要么降低成本，创造更高的效益。而BI系统，即商务智能系统可以帮助在海量且纷繁复杂的数据中，帮助决策，降低营销成本。
过去几年中，BI是IT领域中最热的亮点之一。随着企业意识到数据中所蕴含的价值，BI活动的展开也如火如荼。然而，大部分公司却没有认识到自己都犯了一个同样的错误，即以为数据就等同于信息。
在该BI系统的应用，特别在促进高端客户业务发展方面功效突出。通过大量精细化的数据挖掘专题建设，该系统帮助树立了全新的高端客户服务理念，推动了高端客户服务模式的变革，逐步建立起跨部门的流畅的客户服务体系，大大提高了针对高端客户的服务能力和服务水平。
目前，北京移动的高端客户群有几十万人。BI系统建设前，北京移动对高端客户的服务模式与对普通客户基本相同：服务流程带有随机性、服务手段单一、服务方式粗放、缺少针对性和关怀措施，这就造成了"服务滞胀" 。虽然高端客户的资费在逐步降低，但这些客户的满意度也随之降低，并陷入恶性循环。从运营商管理层面看：营销资源的无效消耗严重而获取的收入持续降低，客户满意度下降带来持久的经营风险。实际上，北京移动曾经遇到的这些问题，也是所有运营商共同面临的挑战。从业务上来看，解决这些问题就必须"创新服务模式"。
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。
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。
bi解决方案
bi解决方案随着数据时代的到来，企业需要更好地利用自己的数据来推动业务发展。
商业智能（BI）解决方案成为企业实现智能化操作的重要工具之一。
BI解决方案提供了处理、分析和展示企业数据的工具和技术。
本文将探讨BI解决方案的定义、实现和使用。
一、BI解决方案的定义商业智能解决方案是一种可以帮助企业管理者通过提供关键信息来决策的技术。
BI解决方案可以汇总业务数据，并将它转化为可视化的形式，以便在提升决策效率方面起到关键作用。
BI解决方案可以帮助企业管理者识别潜在的趋势和机遇，从而使他们更好地掌握业务发展方向。
二、BI解决方案的实现1. 数据集成数据集成是BI解决方案的第一步。
首先需要通过数据仓库或ETL工具收集数据，再进行清理、转化和整合，然后将结果存储到数据中心。
2. 数据分析数据分析是BI解决方案的核心。
通过数据可视化工具和技术，可以将数据转化成图表和报表，使其易于分析和理解。
决策者可以从中发现趋势和机会，制定合适的策略。
3. 数据展示数据展示是BI解决方案的最后一步。
展示结果可以通过各种方式展示，包括报表、仪表盘和地图。
这些结果将有助于企业管理者制定更加完善的业务计划。
三、BI解决方案的使用1. 帮助企业管理者制定更科学合理的商业计划。
通过BI解决方案可以更加准确地了解企业的运营情况和趋势，从而更好地制定商业计划。
2. 辅助企业管理者评估业务绩效。
通过BI解决方案可以及时监控业务情况，帮助企业管理者及时了解业务绩效和可能的风险。
3. 提高企业竞争力。
通过BI解决方案，企业可以及时了解市场变化和竞争态势，从而更好地制定应对策略，提高企业在市场中的竞争力。
四、BI解决方案的未来发展BI解决方案是一个不断成长和变化的领域。
未来，通过AI和机器学习等技术，BI解决方案将更好地实现预测和自适应分析。
此外，BI解决方案将更加注重数据安全和保护。
结论随着企业对数据利用的重视，商业智能解决方案的应用将更加广泛。
通过BI解决方案，企业可以更加清晰地了解自己的数据，增强对业务的掌控。
bi产品的运营方案
bi产品的运营方案一、市场分析1.1 行业概况随着信息技术和互联网的不断发展，数据分析及决策支持成为企业经营管理中不可或缺的一环。
商业智能（BI）产品的出现，为企业提供了更加直观、高效的数据分析工具，帮助企业管理者更快捷地做出准确的决策。
1.2 市场规模根据国内外市场调研数据显示，商业智能产品市场发展态势良好，呈逐年增长趋势。
其中，全球商业智能市场规模预计将达到数百亿美元，中国商业智能市场规模也在不断扩大。
1.3 市场趋势随着人工智能技术的快速发展，商业智能产品的功能、性能和用户体验正在不断提升。
个性化数据分析与决策支持成为业内发展的新趋势。
1.4 竞争分析当前市场上已有多个商业智能产品提供商，包括国际知名的Tableau、Power BI、国内龙头企业有百度大数据、美团点评等，市场竞争激烈。
二、产品运营策略2.1 产品定位本产品作为一款商业智能平台，定位于为企业提供在线数据分析与决策支持服务。
产品功能主打数据可视化、智能分析与定制报表，致力于帮助企业管理者更加快速地洞悉业务运营状况，实现高效决策。
2.2 产品特色本产品除了提供常规的数据分析功能外，还具备以下特色：- 智能数据挖掘：利用人工智能技术，实现对大规模数据的深度挖掘，为企业发现潜在的商机和风险。
- 定制化报表：支持用户自定义报表，满足不同业务场景下的数据分析需求。
- 多维度数据分析：实现对多维度数据的快速分析，为企业提供更多的数据角度和分析视角。
2.3 用户群体本产品的主要用户群体包括企业管理者、数据分析师、市场营销人员等。
他们对于数据分析有着明确的需求，并且对于产品的易用性和功能性有较高的要求。
2.4 渠道策略本产品将采用多渠道的市场推广策略，包括线上渠道和线下渠道：- 线上渠道：通过搜索引擎、社交媒体、互联网广告等方式，进行产品推广与宣传，吸引用户流量。
- 线下渠道：通过参加行业展会、举办线下沙龙、与行业协会合作等方式，进行产品推广与营销，建立产品品牌影响力。
BI助力电信业精细管理
这些 问题 归结于一 句话 ：企业的 计划 化 为可 以执 行 的战略 战术 。
预算 、业务运 营与绩 效管理 相互脱 节。这 是一个 系统 性的 问题 。 设 作 为重 要的 Ｉ 资 。在 国外 ，Ａ ＆Ｔ Ｔ投 Ｔ 、 营 商 均 已完 成 了 商业 智 能 系 统 的 建 设 ，
ＢＩ
现 的事务 型系统如 Ｂ Ｓ （ 务运 营支撑 Ｏ Ｓ 业
系统） ，商业 智能 是集 成型 系统 ，是 基于
事 务型系统之上 建立的一套 整体的高度 精
练 的分析 体系 ，它并 不专注 于一项具 体的
信
事 务 。商业智 能实 施成 功不但 需 要 Ｉ Ｔ技
术 ，更需 要深 刻 的行业 及经 营管 理知 识 ，
需要 足够 的数 据敏 感度 和对于 商业 价值 、 绩效管 理在 电信业有什 么特 点 ，目前
的瓶 颈是 什 么？
成５８ ５ ３ ａ． 亿元 。中国移动 、电信 公司 ２ ０ ０７
企业的信 息化建设 为从定性 向定量的 商业 模式的体 验 ， 也就 是说 Ｉ Ｔ能力 、 分析
转 变提 供 了 可 能和 基 础 。特 别 是 在 电信 能 力和业 务能 力缺 一不 可 。 商业智能 与企业管理 层面的紧耦 合性 决 定了商 业智 能的 落地 不可能 一蹴 而就 ， 其发展 历程伴随 着信息化 的发展而一 步一
连带 责任 机制； ． ４ 人力 资源部 和财务 部缺
帮助 企业做 出明智 的 信企 业 ，计费 系统的数据数 量和质量都 能 乏 对 业 务的 了 解 ，无 法 参 与到 业 务 目标 的数 据转化 为知识 ， 的 制定和 分析； ． ５ 各部 门主管 对绩效 管理 业 务经 营决 策的 工具 —— 商 业智 能（ 文 满足 Ｂ 应用对海量规整数据的要求 ，因此 英 Ｉ
BI在电信运营中的主要应用
客户上 门 做完一 笔交 易 ， 一 个服 把
务 开 通 以 后 ， 就 和 用 户 没 有 关 系
了 。 但 随 着 市 场 竞 争 的加 剧 ， 样 这
的 营 销 模 式 已 经 无 法 满 足 业 务 运
高 经 营 分 析 结 果 的可 实 施 能 力 ；
开 发了地市分 公 司的数据平 台 ，
不 同 应 用 建 立 了 不 同 的 业 务 工 作
流 程 ， 从 数 据 以及 流 程 方 面 支 撑
了地 市 分 公 司用户 的使 用 。该移 动 公 司 的 数 据 集 市 建 设 达 到 了 预 期 建 设 的 目标 ： 为 地 市 分 公 司 市 场 营销提供 了客户个 体分析 ， 提
理 从 营 销 活 动 的 策 划 、 对 不 同 客 针
户群 的细 分活 动到 活动 的执行 、 反
供 个 性 化 服 务 ，提 升 客 户 满 意 度 。
为 此 中 国移 动 在 总结 省 级 经 营分
馈 整 个活 动这 一过程 进 行管 理 ， 体 现 了 该 移 动 公 司 要 求 的 针 对 性 营
某 移动 公 司利用 “ 餐分 析 ” 套
了 ， 我 国 电 信 运 营 商 的业 务 发 展 为 提 供 了有 力 的 支 撑 。 为 一 种 通 用 作
的 商 业 解 决 方 案 ， Ｉ 多 个 领 域 都 Ｂ在
具 有 广 阔 的应 用 前 景 ， 其 在 电 信 而 业 的 应 用 ， 疑 为 电 信 运 营 商 在 市 无 场 竞 争 中 获 得 更 大 的 优 势 提 供 了
一
的 价 值 。 通 过 数 据 集 市 的建 设 ， 切
实 实 现 地 市 的 客户 服 务 与 营销 个 性化 、 细化 。 精
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(BI)的立体解析实施方案
博科：商业智能（BI）的立体解析实施方案管理软件的实施一直是成功应用管理软件的关键，商业智能软件的实施，同样对商业智能系统的应用起到至关重要的作用。
商业智能的工作原理主要是两大部分：首先是对源数据的抽取、转化、集合，将分布在财务、物流、生产等各个部分的数据集中存储。
然后是依据管理模型对存储以后的数据进行多维多点的分析，以找到各数据之间的关联，提出管理的决策依据。
本文以博科商业智能--财务智能仓(BI-FIW)在上海帝高绒毛服饰有限公司的应用为例，从商业智能的数据仓库建设和智能系统实施两部分出发，阐述运用“立体解析实施法”实施商业智能系统的主要过程。
上海帝高绒毛服饰有限公司(简称帝高羊绒)是上海市唯一的一家具有从原料精梳加工、染色、纺纱、成衣全套生产能力的专业羊绒衫生产企业，公司创立于1989年1月，其产品“百纯帝高”羊绒衫不仅畅销全国，而且远销欧、美、亚等多个国家与地区。
帝高羊绒治理结构为董事会领导下的总经理负责制，在全国十几个省市拥有近200多个营业网点，管理涉及的地域范围和业务范相当广泛。
帝高羊绒的组织机构设置中国加入WTO以后，帝高羊绒凭借精湛的工艺技术和优良的产品品质，产品的国际市场竞争力日益增强。
随着公司不断发展，企业如何面对瞬息万变的市场环境，依据历史经营管理数据做出快速的经营决策，成为帝高羊绒管理者急需解决的问题。
2003年10月，帝高羊绒开始使用博科商业智能——财务智能仓系统(BI-FIW)，希望通过商业智能来建立起企业历史管理数据之间的相互关系，满足企业快速决策的管理需要。
数据仓库建设对企业自身来说，数据仓库的建设是一个系统工程，是一个不断建立、发展、完善的过程，通常需要较长的时间。
这就要求各企业对整个系统的建设提出一个全面、清晰的远景规划及技术实施蓝图，将整个项目的实施分成若干个阶段，以“立体建模、分部解析、过程评估”为原则，不仅可迅速从当前投资中获得收益，而且可以在已有的基础上，结合其他已有的业务系统，逐步构建起完整、健壮的数据仓库系统。
什么是商业智能？它的定义和解决方案
什么是商业智能？它的定义和解决方案作者：暂无来源：《计算机世界》 2017年第37期作者 Mary K. Pratt 编译杨勇商业智能（BI）利用软件和服务把数据转化为可操作的智能信息，帮助企业做出战略和战术业务决策。
什么是商业智能？商业智能（BI）利用软件和服务把数据转化为可操作的智能信息，帮助企业做出战略和战术业务决策。
商业智能工具访问并分析数据集，以报告、总结、仪表板、图表和地图的方式呈现分析结果，向用户提供业务状况的详细信息。
商业智能和商业分析有什么不同？商业智能也称为描述性分析，它描述过去或者现在的状况。
俄亥俄州戴顿大学的运营管理和决策科学教授Michael F. Gorman 说：“它不会告诉您该做什么；它告诉您过去是什么，现在是什么。
”将商业智能的解释与商业分析（BA）的定义进行比较，后者是一个技术辅助的过程，软件采用某种方法对数据进行分析，预测会发生什么（预测性分析），或者可能发生什么（指导性分析）。
商业分析有时也被称为高级分析。
商业智能是怎样工作的商业智能不会告诉业务用户要怎样做，或者如果他们采取某种行动会发生什么，商业智能也不只是生成报告。
相反，商业智能为人们提供了一种方法，通过分析数据来了解趋势，获得深度分析结果。
商业智能咨询公司 WCIConsulting 运营副总裁 ChrisHagans 说：“企业中有那么多的人都需要数据才能进一步做好工作。
”Hagans 指出，商业智能工具简化了人们搜索、合并和查询数据的工作，通过这些工作来获得他们需要的信息，做出良好的业务决策。
Hagans 说，例如，一家公司想要更好地管理其供应链，则需要通过商业智能功能确定在运输过程中哪里发生了延误，哪里出现了变化。
该公司还可以利用其商业智能功能来发现哪些产品最容易被延误，哪些运输方式最容易导致延误。
IT 研究和咨询公司Gartner 的研究副总裁 CindiHowson 说，商业智能可能的应用情形不仅限于提高销售和降低成本的典型业务绩效指标。
商业智能解决方案之移动BI解决方案
商业智能解决方案之移动BI解决方案随着移动互联网的快速发展，移动商业智能解决方案（Mobile Business Intelligence，简称移动BI）成为越来越多企业关注的焦点。
移动BI解决方案通过将商业智能技术与移动设备结合，为企业提供了更加灵活、实时的数据分析和决策支持。
本文将介绍商业智能解决方案之移动BI解决方案的相关内容。
一、移动BI解决方案的概述1.1 移动BI解决方案的定义移动BI解决方案是指通过移动设备（如手机、平板电脑）访问、分析和共享企业数据的解决方案。
用户可以随时随地通过移动设备获取最新的数据报告和分析结果。
1.2 移动BI解决方案的优势- 提高决策效率：用户可以随时随地获取数据分析结果，及时做出决策。
- 增强数据可视化：移动设备的屏幕较小，要求报告和分析结果更加直观、易懂。
- 改善沟通和协作：团队成员可以通过移动设备共享数据和分析结果，提高沟通效率。
1.3 移动BI解决方案的应用场景- 销售人员在外出时可以通过移动设备查看销售数据和客户信息。
- 高管可以随时查看企业的经营情况和关键指标。
- 市场营销人员可以通过移动设备监控市场趋势和竞争对手动态。
二、移动BI解决方案的关键技术2.1 移动设备适配移动BI解决方案需要适配不同型号和尺寸的移动设备，保证用户在不同设备上都能正常访问和使用。
2.2 数据安全移动BI解决方案需要采取措施保护数据的安全性，如数据加密、访问权限控制等，防止数据泄露和非法访问。
2.3 实时数据同步移动BI解决方案需要能够实时同步企业数据，保证用户获取的数据是最新的，避免因数据滞后导致的决策失误。
三、移动BI解决方案的实施步骤3.1 确定需求企业需要明确移动BI解决方案的具体需求和目标，包括需要哪些数据、如何展现数据、谁来使用等。
3.2 选择合适的移动BI平台根据企业需求和预算选择适合的移动BI平台，如Tableau、QlikView、MicroStrategy等。
电信运营商的网络智能化解决方案利用智能技术提升网络运营效率
电信运营商的网络智能化解决方案利用智能技术提升网络运营效率随着科技的快速发展和日益增长的用户需求，电信运营商正面临网络运营效率提升的巨大挑战。
为了应对这一挑战，电信运营商们开始利用智能技术来提升网络运营效率。
本文将探讨电信运营商的网络智能化解决方案，并分析其对网络运营效率的提升。
一、智能化网络管理系统电信运营商将智能化网络管理系统引入网络运营中，通过自动化和智能化的方式对网络进行监控、管理和优化。
该系统利用大数据分析和机器学习等技术实现网络运营的自动化和智能化，提高网络运营的效率和可靠性。
该系统能够实时监控网络性能和运行状态，提供详细的统计数据和报告。
通过分析这些数据，电信运营商能够及时发现和解决网络问题，提高网络的稳定性和可用性。
同时，该系统还能够预测网络故障和性能下降的风险，提前采取相应措施，避免网络事故的发生。
二、智能化运维管理系统电信运营商利用智能化运维管理系统来优化网络维护和管理流程，提高运维效率。
该系统利用人工智能和自动化技术，能够自动识别和处理网络故障，并快速定位和修复问题。
此外，该系统还能够智能分配资源和任务，合理安排巡检和维护计划，减少运维人员的工作量和时间消耗。
智能化运维管理系统还可以通过数据分析和挖掘技术，提供网络性能的实时监测和分析，帮助电信运营商更好地了解网络状态和趋势，优化网络规划和资源配置。
三、智能化故障排除系统智能化故障排除系统是电信运营商的另一个重要的网络智能化解决方案。
该系统利用大数据分析和智能算法，能够自动分析和处理网络故障，提高故障排除的效率和准确性。
该系统能够实时监测网络设备和连接的状态，自动分析故障原因，并提供相应的故障处理建议。
运维人员可以根据系统提供的建议和指导，快速定位和解决故障，缩短故障处理的时间。
此外，智能化故障排除系统还能够收集和分析故障数据和趋势，帮助电信运营商改进网络设备和维护策略，降低故障发生的概率。
综上所述，电信运营商通过引入智能技术，如智能化网络管理系统、智能化运维管理系统和智能化故障排除系统等，来提升网络运营效率。
bi系统解决方案
bi系统解决方案
《Bi系统解决方案：提高企业数据分析和决策效率》
在当今信息化时代，数据已经成为企业发展和决策的重要驱动力。
随着数据量的不断增加和复杂性的提高，企业需要更加智能和高效的数据分析和解决方案来应对挑战。
在这种情况下，商业智能（Bi）系统成为了企业必备的工具之一。
Bi系统是一种基于数据收集、整合、分析和可视化的解决方案，旨在帮助企业管理者和决策者更加深入地了解企业的运营状况和市场情况，从而做出更准确、更有效的决策。
而对于今天的企业来说，一个强大的Bi系统解决方案是至关重要的。
首先，Bi系统解决方案可以帮助企业将来自各个业务系统和数据源的数据进行整合和分析，从而形成全面的数据报告和分析结果。
这不仅可以帮助企业管理者更好地了解企业的运营状况，还可以帮助他们更好地把握市场趋势和未来发展机会。
其次，Bi系统解决方案还可以帮助企业实现数据可视化，通过图形和报表的方式直观地展示出数据的情况和变化趋势，帮助企业管理者更好地理解和利用数据。
此外，Bi系统解决方案还可以提供智能化的数据分析和预测功能，通过机器学习和人工智能技术，帮助企业管理者发现数据中的潜在规律和趋势，从而更好地预测未来发展走势和制定相应策略。
在这个信息化、数字化的时代，拥有一套强大的Bi系统解决
方案已经成为企业必备的条件。
它不仅可以帮助企业管理者更好地理解和利用数据，还可以帮助他们更加准确地做出决策，从而提高企业的竞争力和盈利能力。
因此，对于任何企业来说，寻找和实现一套适合自己的Bi系统解决方案是至关重要的。
BI与电信行业
从应用广度的循序渐进来说，对于电信企业，计费系统的数据数量和质量都能满足BI应用对海量规整数据的要求，因此基于计费平台的经营分析系统是BI应用最佳切入点，可以作为其最先实施的领域，而且很多成熟的业务指导模型及相对简单的统计分析即可对此领域产生很大的价值，这对BI应用持续进行是个重要推动力;另外事务型系统与BI较好结合的应用还包括财务分析领域的BI应用(如基于客户群、基于地域、基于产品的多维财务分析应用)及人力资源管理领域的BI应用等。
总而言之，在电信运营商竞争环境更加激烈的背景下，全面而精确的绩效管理将成为左右实力的关键，采用战略驱动、辅助决策的集成型信息化系统将极大提升企业综合实力，商业智能对于企业绩效管理的影响将愈发明显，并且随着应用的深入及应用范围的扩大，在长期而持续的过程中，商业智能将渗透到企业运营的各个层面。
电信业推进BI是一帆风顺还是困难重重，BI又能为电信运营商带来些什么?绩效管理在电信业有什么特点，目前的瓶颈是什么?在过程绩效管理中，最大的问题则是绩效管理与业务运营脱节，典型的原因：1.缺乏体现公司战略和经营模式的KPI体系;2.经营计划制定过程中，对目标和策略的分解不具体、协调不足、沟通不充分;3.各部门缺乏一致的目标，缺乏连带责任机制;4.人力资源部和财务部缺乏对业务的了解，无法参与到业务目标的制定和分析;5.各部门主管对绩效管理和预算管理认识不足;6.数据基础薄弱，缺乏信息系统的支撑，影响绩效反馈的及时性和准确性;7.财务预算与业务计划联系不紧密，权威性不够，预算分析与业务分析脱节;8.缺乏对经营计划、绩效管理和预算管理的日常工作进行统筹领导和协调。
这些问题归结于一句话：企业的计划预算、业务运营与绩效管理相互脱节。
这是一个系统性的问题。
BI：电信业精细化营销的工具为了将企业的绩效管理战略转化成切实可行的计划，需要更高效的计划方案、更优化的资源配置、更透明的企业管理及更细化的责任分担，企业管理者分析和决策行为从“以定性为主”向“以定量为主”转变成为必然。
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电信运营行业商业智能（BI）解决方案随着整个行业格局的不断调整，政府和机关管制的逐步减弱,以及中国加入WTO的日益临近,我国的电信运营企业，正面临激烈的竞争和前所未有的挑战。
如何提高对市场的快速反应能力，改善企业管理水平，提高经营效率，达到建设适应国际竞争企业的战略目标，成为我国电信运营行业当前面临的一个重要课题。
作为一家咨询公司，HAND在过去的两年里，先后参与了中国移动(CMHK），中国联通和中国电信的ERP系统的建设和讨论，积累了比较丰富经验，希望通过公司的努力和配合，为我国电信运营商的信息化建设提供一些帮助和参考。
一. 行业介绍:目前，我国的电信运营企业有电信、联通、移动、网通、吉通、铁通等，他们的服务范围和内容各有侧重又相互补充，在新的环境和不同的领域内已初步形成多元化的竞争局面。
1。
主要业务范围(1) 基本电话业务（2）移动电话业务(3) 无线寻呼业务（4）互联网业务及信息增值业务2.发展趋势(1）随着国内和国际的电信市场将进一步开放，面临的竞争压力将越来越大；(2) 不断采用新技术和成果,如移动移动和联通正在积极向第三代移动电话系统过渡；(3）互联网、电子商务成为发展热点，建立企业整体信息系统，整合企业各种资源,提高管理信息的分析和挖掘水平，更好地响应客户和提高市场份额已成为各公司发展中的重中之重；(4) 由粗放型经营和管理向集约型转变，各运营企业不断加强成本管理，努力提高可控成本的管理水平；(5）面向的最终用户的需求越来越个性化，电信运营行业要求不断加强各部门间协作，提高整体服务质量。
3.行业特点(1）技术更新快,基础设施投资规模大;(2）作为电信运营商的主要产品之一的基础设施资源如管线、信道,他们分布在广大的地理空间,彼此关联,组成一个复杂的网络结构，本身管理比较复杂;（3）实行多级核算，统一管理的财务管理体系,建立集团公司、省、市、县的财务报告和管理结构,随着资金和管理要求不断的提高，县公司一级的财务职能越来越弱化，设算和管理逐步向市公司集中;（4）信息系统建设相对分散，系统间信息很难整合,管理信息的分析和提取比较狭窄.近几年,电信业内陆续建成了大量成熟的数据库应用系统，象"本地网管系统”，"财务管理系统"，"计费账务系统"、”收费销账系统”，"人力资源系统”等，这些系统大都针对不同的业务部门和服务设计的，数据和应用都是分布在不同的硬件、数据库内，很难将这些系统完全整合起来，更不用说把不同业务部门的数据来关联比较分析了;（5）有些公司已经在国外上市如移动和联通,投资方要求管理和经营信息及时披露,这就对企业数据合并和分析提出很高的要求；我国的电信运营行业目前业务系统建设已相对比较成熟，但财务管理系统以及财务系统同其他系统的集成还比较落后，因此，国内电信运营行业的ERP建设大多侧重财务系统的建设上,这些系统的建设也涉及电信业的后勤管理,如采购、工程建设、资本化等。
二. 电信运营行业财务需求分析和ERP 系统的模块集成1。
财务管理方面的总体需求（1）建立公司统一的财务管理信息系统,实现财务数据在公司总部和各分支机构的高速流转和高度实时集成，向公司管理层及时提供财务信息以供迅速的经营决策,同时也能够快速的向外部提供完整准确的财务会计信息.（2)统一规范财会业务工作流程和财务指标定义标准，建立适应国际化电信运营公司的新的财务管理思想和观念，财务会计制度与信息系统设计相配合，明确部门内部职责分工，理顺各项财务工作流程并使之程序化，促进信息处理的标准化、程序化，提高工作效率和信息质量。
(3）引入财务作业流程控制概念与手段，加强公司对财务作业流程的监控能力,强化审批责任制,杜绝财务违规操作现象的发生。
（4)建立信息平台和财务数据库,满足公司在编制适用不同会计准则的财务报表、营运上的财务分析报告、财务预测和营运指标计算的要求。
采用大型数据库技术，确保公司业务发展对数据存储容量和运行速度的要求。
(5)为公司总部对各分支机构的财务管理监控提供现代化的技术手段，使管理层在任何时间都可以对各财务数据作查询和监控，使财务职能从事后核算转变为事前控制、事中监督、事后核算并重。
(6) 建立公司全面预算控制制度和资产管理制度，使公司管理层可以通过财务管理信息系统实时掌握和监控资金的调拨与使用，有效计划、审批和监控财务预算及其执行情况；监控、评估固定资产和在建工程；2。
同其他系统的信息集成需求(1)要求同营业系统、帐务系统、计费系统和客户服务等系统集成，财务系统能够从这些系统中自动获得核算信息;（2)在各系统集成的基础上，建立总体的分析系统和商业智能,提供宏观预测和趋势分析等内容，为管理和决策提供服务基于以上的需求，我们提出国内电信运营行业ERP建设的整体框架和应用的模块：◆总帐模块:完成凭证管理,财务报表管理，帐务合并等;◆应付模块：管理同供应商的往来应付款，员工费用的审批和报销，代摊费用管理等；◆应收模块：同BOSS系统集成和接口，进行最终用户群的应收和收入核算，营业点/厅的营业款项管理、欠费回收和核销等；◆现金模块：管理银行对帐和现金流的预测;◆采购模块:网络设备、配套设备、办公用品的物品的采购和审批；◆库存模块：工程物料的流转和成本管理,业务用品/备品备件的库存管理;◆工程模块：管理项目立项，费用归集和成本转移，项目资本化◆固定资产模块：固定资产管理，包括新增、转移、报废、折旧、资本化等；三。
电信运营行业ERP系统解决方案特点：1。
满足财务基本核算和战略发展需求(1）满足财务基本的核算和报告贯彻公司内财务制度和过程实现基本的会计核算提供一般的财务报告（2）满足收入和费用管理（现金流管理）监控采购和付款收入分析和对比现金流入流出预测（3)满足成本管理实现全集团范围内的资金计划/预算/预测实现成本会计实现成本管理财务业绩评估和管理2.满足财务管理远景目标体现并不断提高股东价值建立电信运营企业短/中/长期的财务预测和决策支持体系提高财务报告效率和质量及时发现潜在的业务问题，并及时采取措施加以解决为不同管理层面提供不同的财务信息和视图同外部投资机构和监管部门保持良好关系为合理的市场定位提供帮助满足将来机构调整和业务重组的要求降低日常事务如内部审计、调帐、合并报表的时间和成本为集团战略计划和业务模型提供帮助3。
统一的会计科目结构和合理的设计方法(1)目标全集团使用一套科目（2)优点核算和报告口径一致利于统一维护和管理(3）实现方式全集团范围内的调查、对比和分析，进行科学设计参考其他同行业伙伴的成果充分考虑外部要求和将来的发展4.统一的帐务处理和合并流程(1）目标帐务处理流程一致统一帐套合并模式(2)优点统一和明确会计岗位职责和分工加快合并速度，缩短结帐周期（3）实现方式采用CAS( Consolidated Accounting Statement ）合并会计报告方式5。
灵活的预算体系(1）目标预算制定科学准确预算制定快速、准确、易于维护和调整实现多种预算控制模式（绝对控制/事前控制、示警/建议控制、不控制/事后分析)(2)优点缩短预算制定和调整的周期预算控制由事后比较分析转变为事前控制（3)实现方式集团范围的预算制定和控制分支机构范围的预算制定和控制6.严格的内部往来控制（1）目标统一、准确的内部往来核算和控制机制实现协调一致的内部往来事务(2)优点缩短内部往来事务周期平衡不同层次核算单位内部往来帐务(3）实现方式往来单位的稽核7。
灵活的报告机制(1）目标对外提供快速、准确的合并报告对内针对不同管理层次、不同角度、不同口径的管理分析报告(2)优点缩短报告周期，减少相关工作由核算报告向财务管理和分析转变(3）实现方式多层次、多角度抽取和报告采取灵活的输出方式统一定义,共享使用8。
支持以工作流为基础的业务流程控制(1）目标自行定义业务流程和控制方式(2）优点可以根据内外部环境变化随时调整工作流程和模式体现财务监控和审批，杜绝违规(3）实现方式工作流技术9.为数据挖掘及商业智能系统提供数据源头和准备（1）目标为中高层管理人员的分析平台提供信息来源（2）优点从具体业务数据抽象出决策信息，改变领导层决策模式根据预先定义的KPI（关键指标)进行警示(3）实现方式DW（数据仓库）、BIS(商业智能系统)10.高度的集成性和灵活的对外接口（1)目标向集团内部其他系统提供接口向集团外部系统提供接口（2)优点体现财务系统的可集成性体现财务系统的可扩充性（3)实现方式通用和动态接口技术四。
ERP案例分析客户名称中国移动通信（香港）CMHK实施的标准模块总帐、应付、库存、采购，应收、现金管理、项目会计、固定资产及财务分析模块项目综述:中国移动通信项目包括先在广东、浙江、江苏三个省级移动通信公司及逐步收购的其他十个省级公司. 项目的目的是在中国移动通信（香港）全公司范围内全面推广实施ORACLE ERP 软件，寻求全公司在采购管理、物料管理、财务管理、项目管理、财务分析等方面统一的解决方案。
CMHK项目按模块分两个阶段实施，第一阶段推广和实施总帐、应付、采购、库存四个模块，第二阶段实施和推广项目管理、应收、现金、资产模块。
项目实施采用"统一设计，分步实施”的方法。
CMHK 项目实施有完整的多层次专项项目队伍.按照严格的、可行的项目计划进行。
项目实施使用ORACLE AIM实施方法。
有完整的实施计划、成本预算、资源计划、文档管理、质量控制等项目实施管理内容。
CMHK ORACLE ERP项目的实施与KPMG管理咨询公司BPR项目相辅相成,并行进行。
ERP实施顾问与KPMG管理顾问高度合作，共同为CMHK提供具备世界先进管理思想的最佳解决方案.HAND 公司顾问在GMCC（广东)、ZMCC（浙江）及JMCC（江苏)，作为合作伙伴参与项目。