商务智能与决策支持-案例及案例分析
商务智能与决策支持——案例及案例分析
商务智能与决策支持教学案例案例1:光大银行商务智能系统得实施一、案例内容成立于1992年8月得光大银行, 作为国内最大得股份制商业银行,拥有众多客户群,几百个分支机构遍布国内外;同时光大银行以领先得理念为客户提供种类繁多得金融服务。
对于一个如此庞大得机构,如此繁多得金融服务,管理得复杂性可想而知。
近年来,通过综合柜台业务系统、阳光卡系统、网上银行系统与办公自动化系统等一系列信息化基础建设,光大银行率先实现了业务系统全国联网与总行数据大集中。
在成功实现业务系统全国联网与总行数据大集中后,经营管理分析方面又出现了一些亟待解决得新问题,如:统计数据不够及时准确、对决策分析缺乏专业化系统化支持、报表处理效率低、数据共享差、难以为以客户为中心得经营管理模式提供充足得信息支持、业绩考核没有理想得IT系统为支撑等等。
众多新问题得出现就是银行管理层始料未及得。
为了尽快突破海量数据得“封锁”,挖掘其中蕴涵得知识与信息,光大银行决策层于2002年初开始立项商业智能及数据仓库系统。
光大银行根据自身情况,以实际需要为导向,对各家方案得优劣进行仔细分析、反复考察、综合考虑。
最终,菲奈特软件公司得高端商务智能产品BI、Office以其领先得技术与简便得操作从众多竞争者中脱颖而出,赢得了光大银行决策层得一致青睐。
经过商议,双方在国际结算业务统计分析、对公业务统计分析、信贷风险管理、客户经理业绩考核等方面签定了一系列合作计划。
为了降低实施风险,将从国际结算业务统计分析系统开始,各个项目逐步实施。
成功得选型就是光大银行商业智能应用系统成功实施得开始。
国际业务部商业智能得应用证明,光大银行所采取得“以部门为基础实施数据处理”得决定就是正确得,也就是务实得。
从2002年12月开始,菲奈特BI、Office商业智能应用平台相继应用于光大银行其她几个业务部门,形成相应部门得商业智能系统。
这些商业智能系统以数据仓库技术为基础,把分散在各个业务系统得数据进行整合,数据经过清洗、转换,加载到数据仓库;再采用OLAP与Data Mining等技术,为管理决策人员提供强大、灵活得日常查询与决策支持。
商务智能与决策支持——案例及案例分析
商务智能与决策支持——案例及案例分析随着互联网技术的不断发展，大量数据被生产出来，这些数据中蕴含着巨大的商业价值。
商务智能和决策支持系统可以利用这些数据，提供决策制定者与业务分析师期望的数据驱动洞察，以优化业务决策。
以下是几个商务智能和决策支持系统的案例及案例分析。
案例1：超市销售决策支持系统在某家超市中，决策制定者需要决策哪些产品需要采购、以及量级的大小，以及哪些产品需要促销，以达到推广和促进销售的目的。
为了实现这些目的，该超市实现了一个决策支持系统。
决策支持系统采用商务智能数据仓库，从行业数据中导入了大量销售数据，包括每天、每周、每月、甚至每小时的交易、营销、库存和采购等数据。
该系统采用了高级数据可视化来表示销售数据，以帮助决策制定者快速识别有趣的数据趋势。
该系统还使用了预测分析，以辅助决策制定者预测某种产品的销售情况，并为其提供推荐；也使用了关联分析，以查找哪些产品最常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常在一起出售。
通过使用这个决策支持系统，超市看到了显着的效益。
决策支持系统帮助他们预测哪些产品将具有更高的需求，帮助他们采购了更合适的库存量，以及哪些产品需要进行促销以提高销售。
超市转型成了一个以数据为驱动的企业。
案例2：在线零售商的数据分析一家在线零售商使用商务智能、数据挖掘与分析技术来对订单，商品，顾客及销售数据进行分析，以帮助经营者做出更加精准的商业决策。
他们使用了大量的内部和外部数据来源，以建立一个全面的数据仓库，数据包括订单历史、销售历史、客户数据、产品数据和行业趋势等。
他们使用了数据挖掘和预测性分析来发现顾客的需求以及未来销售趋势。
通过分析他们的数据，该在线零售商能够快速识别哪些产品的销售量增加，哪些产品的销售量下降，哪些产品的客户评分较低，并能及时调整库存和价格等策略来优化他们的销售。
此外，经营者能够更好地识别他们的目标客户及其需求，以提供更好的客户服务。
商务智能案例
商务智能案例在当今信息化时代，商务智能已经成为企业发展的重要战略。
通过商务智能技术，企业可以更好地理解市场和客户需求，优化业务流程，提高决策效率，从而获得竞争优势。
本文将通过几个实际案例，来探讨商务智能在不同行业中的应用和价值。
首先，让我们来看一个零售行业的案例。
一家大型连锁超市利用商务智能技术，对销售数据进行分析，发现某个季节性产品的销量出现了明显下滑。
经过进一步分析，发现这一产品的陈列位置发生了变化，导致顾客购买率下降。
通过及时调整陈列位置和促销策略，超市成功挽回了销量，并且提高了整体的销售额。
其次，我们来看一个制造业的案例。
一家汽车零部件制造企业利用商务智能技术，对生产过程进行监控和分析，发现某个工序出现了异常，导致产品质量下降。
通过及时调整生产参数，企业成功避免了大量次品的产生，提高了产品合格率，降低了生产成本。
再次，让我们看一个金融行业的案例。
一家银行利用商务智能技术，对客户数据进行挖掘和分析，发现某一类客户的贷款违约率较高。
通过建立风险预警模型，银行成功识别了高风险客户，并采取了针对性的风险管理措施，降低了不良贷款率，提升了资产质量。
最后，让我们来看一个医疗行业的案例。
一家大型医院利用商务智能技术，对医疗数据进行分析，发现某种疾病的就诊人数呈上升趋势。
通过及时调整资源配置和医疗方案，医院成功提高了对该疾病的诊疗效率，满足了患者的就医需求，提升了医疗服务水平。
通过以上案例的介绍，我们可以看到商务智能在不同行业中的应用场景和效果。
商务智能不仅可以帮助企业发现问题，还可以指导企业进行决策和行动。
在未来，随着技术的不断发展和商务智能平台的不断完善，商务智能将会在企业管理中发挥越来越重要的作用，成为企业提升竞争力的重要手段之一。
商务智能应用案例
商务智能应用案例商务智能（Business Intelligence, BI）是指利用数据分析技术和信息技术来帮助企业进行决策和管理的过程。
随着大数据和人工智能技术的发展，商务智能已经成为企业发展的重要工具。
下面我们将介绍一些商务智能在实际应用中的案例，以便更好地理解商务智能的价值和作用。
首先，商务智能在零售行业的应用案例。
零售行业是一个典型的数据密集型行业，每天都会产生大量的销售数据、库存数据和客户数据。
利用商务智能技术，零售企业可以对这些数据进行分析，挖掘出消费者的购物偏好、商品的销售趋势等信息，从而更好地进行商品采购、促销活动和库存管理。
比如，一家超市可以通过商务智能系统分析出哪些商品的销售量呈现上升趋势，然后及时调整进货量，以满足消费者的需求，提高销售额。
其次，商务智能在金融行业的应用案例。
金融行业是一个风险管理和数据分析至关重要的行业。
商务智能技术可以帮助金融机构对客户的信用评分、贷款风险、投资组合等进行全面的分析，从而更好地控制风险，提高盈利能力。
比如，一家银行可以利用商务智能系统对客户的信用记录、财务状况等数据进行分析，及时发现潜在的信用风险，从而减少不良贷款的发生，保护银行的资产安全。
另外，商务智能在制造业的应用案例也非常广泛。
制造业是一个充满复杂生产过程和供应链的行业，商务智能可以帮助企业对生产数据、供应链数据进行分析，从而提高生产效率和降低成本。
比如，一家汽车制造商可以利用商务智能系统对生产线上的设备运行数据进行分析，及时发现设备的故障和停机情况，从而减少生产线的停工时间，提高生产效率。
最后，商务智能在市场营销领域的应用案例也非常值得关注。
市场营销是一个需要不断调整和优化的领域，商务智能可以帮助企业对市场数据、竞争对手数据进行分析，从而更好地制定营销策略和推广活动。
比如，一家互联网公司可以利用商务智能系统对用户的点击行为、购买行为进行分析，从而更好地了解用户的兴趣和需求，精准投放广告，提高营销效果。
Business Intelligence技术应用案例剖析
Business Intelligence技术应用案例剖析在当今信息时代，企业对数据的需求越来越迫切，因此，商业智能（Business Intelligence）技术已成为众多企业必备的工具之一。
商业智能技术可以将海量的数据高效地整理、分析与利用，为企业在竞争激烈的商业环境下提供有力的决策支持。
本文将分析商业智能技术的应用案例，以探索这项技术如何在企业中发挥重要作用。
一、传统银行和在线银行的商业智能技术应用随着电子化时代的到来，传统银行的转型变得不可避免。
在这个领域，商业智能技术可以发挥关键作用。
不同于传统的银行业务，线上银行业务发展快速，为银行带来了极大的商业机会。
根据Gartner公司的统计，70%的全球银行正在计划或实施商业智能策略，以提高企业效率和竞争优势。
传统银行和在线银行在业务逻辑上的差距主要在于客户的接口，一个是线下实体，一个是线上平台。
在传统银行中，业务主要集中在柜员操作、贷款、储蓄等方面。
而对于在线银行，更多通过用户行为来识别金融需求，从而发现机会和风险。
商业智能技术可以帮助银行更好地利用用户行为数据，对客户需求进行预测分析，帮助银行更好地推动和监控业务运营。
比如为用户推荐产品、根据用户消费历史制定针对性的信用评分等，并通过数据挖掘技术分析用户的消费习惯和信用状况。
这样一来，银行可以为用户提供更加个性化的金融服务，并且更好地理解和利用市场机会。
现在不论是传统银行还是在线银行，业务的核心竞争是提供更好的金融服务，也是通过商业智能技术来达成的。
二、商业智能技术在快速消费品企业中的应用在快速消费品行业，商业智能技术也具有极其重要的应用价值。
1C（俄罗斯软件公司）在美国最大的食品零售商之一—Kroger公司营销数据方面完成了一项密集型工程。
这一项目主要是对Kroger公司所有分店的大规模销售数据进行分析，精准地预测消费者的购买需求。
项目结束后，Kroger公司得以提高销售和盈利能力，并且将用户品牌的营销做到了最大化。
商务智能分析案例分析
商务智能分析案例分析商务智能分析是指通过在线分析处理（OLAP）、数据挖掘（Data Mining）和其他商务智能工具，将企业内部和外部的数据整合、分析和应用，帮助企业决策者更好地了解市场动态和企业运营状况，制定更合理的商务战略，提高企业的运营效率和竞争力。
以下是一个商务智能分析案例：公司A是一家制造业企业，主营产品是电视机。
该公司希望通过商务智能分析来进行销售业绩分析和市场预测，以实现销售额的稳定增长。
首先，该公司建立了一个数据仓库，用于整合和存储来自不同部门和不同系统的数据，包括销售数据、市场数据、生产数据和客户数据等。
然后，公司A使用OLAP工具对销售数据进行分析。
通过OLAP，他们可以从不同的维度（如时间、地区、产品型号）对销售数据进行切片和钻取，了解销售额、销量和市场份额等指标的变化趋势和影响因素。
例如，他们发现一些特定地区的销售额出现下滑，通过进一步分析发现是由于竞争对手推出了新产品导致的。
此外，公司A还使用数据挖掘技术对市场数据进行分析。
他们利用数据挖掘算法，挖掘出潜在的消费者行为模式和市场趋势。
例如，他们发现在一些特定时间段，年轻人更倾向于购买大屏幕电视机，并在广告宣传中加大了对该目标消费群体的推广力度。
最后，公司A通过商务智能分析实现了销售额的稳定增长。
他们能够及时了解市场变化和竞争趋势，精确预测市场需求，并及时调整自己的产品和营销策略。
他们在市场中保持了竞争优势，提高了销售额和市场份额，实现了可持续发展。
通过上述案例可以看出，商务智能分析对于企业的决策制定和运营管理具有重要的作用。
它可以帮助企业快速获取和分析大量的数据，发现数据背后的规律和关联，为企业提供决策支持和战略指导，从而提高企业的竞争力和创造力。
商务智能应用案例
商务智能应用案例
1. 瑞典移动运营商Telio使用商务智能工具分析客户数据，以提高客户留存率和销售额。
他们利用数据挖掘和数据可视化技术，分析了客户使用率、消费模式和趋势。
通过这种方式，他们能够更好地了解客户需求和行为，制定更有针对性的销售策略，并提供更优质的服务。
2. 美国连锁超市Publix使用商务智能工具管理其库存，以减少废品和节省成本。
他们使用数据分析和预测工具，帮助管理者分析销售数据、库存流动等各项指标，预测需求，并及时调整库存量和采购计划，从而最大限度地降低库存成本和废品率。
3. 加拿大银行RBC使用商务智能工具对客户进行分析，根据客户的交易历史、购买习惯和偏好等信息，制定个性化的金融服务和产品。
他们利用数据挖掘技术，根据数据模式和趋势，挖掘出潜在的销售和增值机会，并提供更优秀的客户服务。
4. 英国国家医疗保健服务（NHS）使用商务智能工具对病人数据进行分析，以改善患者的护理和医疗结果。
他们使用数据可视化技术，对病人数据进行可视化分析，帮助医生和护士更好地了解病情，并根据病情制定更精确定制的治疗方案，提高医疗效果，同时降低医疗费用。
5. 中国电信通过利用商务智能分析大数据进行网络安全监控。
对网络数据进行分析，发现异常点、黑客攻击，提供实时监控和警告。
同时，通过挖掘大数据和
用户数据，研究用户需求和行为，制定更精准的服务策略。
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）是指通过各种技术和工具来收集、整理、分析企业内外部的数据，以支持企业决策制定和业务运营的过程。
商务智能应用已经成为现代企业管理的重要工具，它可以帮助企业更好地理解市场趋势、客户需求和企业内部运营情况，从而提高决策的准确性和效率。
一、零售行业。
在零售行业，商务智能应用可以帮助企业更好地了解消费者的购买行为和偏好，从而优化产品组合和促销策略。
例如，一家超市可以通过商务智能系统分析销售数据，发现某种商品的销量与天气变化有关，进而调整库存和采购计划，以应对不同的季节和气候。
此外，商务智能还可以帮助零售企业进行客户细分，制定个性化营销方案，提高客户满意度和忠诚度。
二、金融行业。
在金融行业，商务智能应用可以帮助银行和保险公司更好地了解客户的信用风险和投资偏好，从而制定更加精准的风险管理和投资策略。
例如，银行可以通过商务智能系统对客户的贷款还款记录和资产状况进行分析，预测客户的信用风险，并据此调整贷款利率和额度。
另外，商务智能还可以帮助金融机构监控市场风险和资产配置，及时调整投资组合，降低投资风险。
三、制造业。
在制造业，商务智能应用可以帮助企业优化生产计划和供应链管理，提高生产效率和产品质量。
例如，一家汽车制造商可以通过商务智能系统分析生产线上的传感器数据，及时发现设备故障和生产异常，从而减少停机时间和生产成本。
此外，商务智能还可以帮助制造企业预测市场需求，调整生产计划，避免库存积压和产能浪费。
四、跨境电商。
在跨境电商领域，商务智能应用可以帮助企业了解不同国家和地区的消费习惯和市场趋势，优化产品定价和推广策略。
例如，一家跨境电商平台可以通过商务智能系统分析不同国家和地区的用户行为数据，发现不同市场的热门产品和购买偏好，据此调整商品定价和营销活动，提高销售收入和市场份额。
总结。
商务智能应用已经成为各行各业提高管理效率和决策水平的重要工具，它可以帮助企业更好地理解市场和客户，优化业务流程和资源配置，提高竞争力和盈利能力。
智能决策支持人工智能技术在决策支持系统中的应用案例解析
智能决策支持人工智能技术在决策支持系统中的应用案例解析一、引言随着人工智能技术的快速发展，智能决策支持系统在各行各业得以广泛应用。
本文将通过分析两个具体案例，辨析智能决策支持人工智能技术的应用效果，展示其在决策支持系统中的重要性。
二、案例一：智能风险评估系统在金融领域中，风险评估是一项重要的任务，传统的人工方法往往耗费大量时间和资源，并且容易受主观因素影响。
某银行引入智能决策支持系统，利用机器学习和自然语言处理等技术，实现了自动风险评估。
系统通过分析大量历史数据和市场动态，能够以更准确、快速的方式评估客户的风险等级。
首先，该系统通过数据挖掘技术，提取大量客户资料中的关键信息，并根据这些信息进行特征工程，建立客户画像。
其次，系统利用机器学习算法，对历史数据进行训练和学习，建立风险评估模型。
最后，系统通过引入自然语言处理技术，对外部信息进行分析，如新闻报道、社交媒体等，以获取更全面的环境因素。
通过智能风险评估系统，该银行大大提高了风险评估的准确性和效率。
首先，系统能够处理海量数据，并从中发现潜在风险因素，提前预警。
其次，智能系统能够规避人为的主观因素，使决策更加客观、公正。
最后，系统能够快速响应市场动态并自动调整风险评估模型，提供更及时、精准的决策支持。
三、案例二：智能物流调度系统在物流行业中，调度决策是保证物流效率和降低成本的关键。
某物流公司引入智能决策支持系统，应用于货物调度与路线规划，并取得了显著的效果。
该智能物流调度系统基于深度强化学习算法，通过学习大量历史数据和实时环境信息，自动生成最佳的货物配送方案和运输路线。
系统能够根据不同的物流需求和车辆状况，智能地进行车辆调度和路径规划，最大程度地提高运输效率。
与传统的人工调度方式相比，智能物流调度系统具有如下优势。
首先，系统能够生成全局最优解，优化路线和运输方式，减少里程和时间成本。
其次，系统能够实时监控车辆状况和交通信息，及时调整路线和调度计划，应对突发情况。
商务智能BI案例分析
商务智能BI案例分析
商务智能（Business Intelligence，BI）是一种通过数据采集、处理、分析和挖掘，获得有用信息并支持商务决策的技术。
下面将介绍三个商务智能BI案例分析。
1. 大型零售商
一个大型零售商通过BI系统的实时数据分析，获得了几个关键的优势。
首先，他们
能够及时发现和解决库存过剩或不足的问题，避免了货物积压或缺货的情况。
其次，他们
能够根据消费者购买习惯和趋势进行产品管理和优化，例如，预测消费者需求并提供更加
定制化的服务。
最后，BI系统还帮助了该零售商在供应链管理方面进行了更加有效的数据监控，从而优化了库存、物流和成本。
2. 健康管理公司
一家健康管理公司因BI系统的实时数据分析而大获成功。
BI系统可以帮助公司分析
患者数据、治疗方案效果以及费用分布情况，从而更好地管理公司。
通过数据分析，公司
可以确保一致的诊断标准和治疗流程，并确定哪些医生效果最佳。
此外，公司还可以根据
患者历史数据来预测疾病风险，并提供有针对性的预防措施，提高服务质量。
3. 金融公司
一家金融公司通过BI系统实现了更加智能的数据分析。
BI系统可以监控客户账户的
活动、资金流向、交易模式、异常情况等等，使得公司能够快速识别并防范欺诈行为。
此外，BI系统还可以帮助公司分析和提高客户满意度，例如，客户属性、需求和反馈等，从而提升公司的品牌认知和市场竞争力。
综上所述，商务智能是现代商务的关键技术，可以为各种企业类型带来多种好处。
这
些好处包括更高效、更顺畅的流程、更智能的数据分析、更加精准的预测和决策等等。
商务智能案例
商务智能案例商务智能（Business Intelligence）是指通过高效的数据分析技术和商业智能工具，从海量数据中挖掘出有价值的商业信息，以辅助企业决策和业务优化。
商务智能可以应用于各个行业，如制造业、零售业、金融业等，通过对数据的深度挖掘和分析，帮助企业更好地了解市场趋势、消费者需求、竞争对手情况等，为企业决策提供科学依据。
以零售业为例，商务智能可以帮助零售商从海量销售数据中分析产品的销售情况、市场趋势、消费者喜好等信息，从而决定商品的采购策略、定价策略和促销策略，提升销售业绩。
在传统的零售业中，零售商通常依赖于经验判断来采购商品。
而商务智能技术的应用，可以让零售商从多个维度分析销售数据，比如产品类型、品牌、价格等，找出畅销商品，并分析其销售的关键因素，为商品采购提供科学依据。
同时，商务智能还可以通过分析市场趋势和消费者需求，提前预测一些热销商品，帮助零售商抓住商机。
另外，商务智能还可以帮助零售商优化定价策略。
通过对销售数据的分析，零售商可以了解产品的市场竞争力和消费者对不同价格的接受程度，从而科学制定合理的定价策略，平衡销售和利润。
促销策略也是零售商关注的重要问题。
商务智能可以帮助零售商对促销活动进行评估和优化。
通过对不同促销活动的销售数据进行分析，零售商可以了解哪些促销活动对销售业绩起到了积极的推动作用，哪些促销活动没有达到预期效果。
同时，商务智能还可以通过对消费者行为数据的分析，了解消费者的购买偏好和消费习惯，帮助零售商设计定制化的促销策略，提高促销活动的效果。
商务智能的应用不仅可以提升零售商的销售业绩，还可以减少成本。
通过对供应链数据的分析，零售商可以了解供应商的绩效情况，找出问题并进行改进，提高供应链的效率和稳定性。
另外，商务智能还可以帮助零售商减少库存风险，通过对销售和库存数据的分析，零售商可以及时调整库存，并避免过多或过少的库存。
总之，商务智能的应用可以帮助零售商更好地了解市场和消费者，做出科学的决策和优化业务，提升竞争力和盈利能力。
商务智能案例
商务智能案例商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过各种技术和工具对企业内部和外部的数据进行分析，从而提供决策支持的一种信息化技术。
随着信息化时代的到来，商务智能在企业管理中的作用越来越受到重视。
下面将通过几个实际案例，来探讨商务智能在不同行业中的应用。
首先，我们来看一个零售行业的案例。
某零售企业通过商务智能系统对销售数据进行分析，发现某款产品在特定季节和地区的销量异常突出。
通过进一步分析，发现这一现象与当地的气候和消费习惯有关。
基于这一发现，企业调整了产品的上架时间和地区分布，从而有效提升了销售额。
其次，我们来看一个金融行业的案例。
一家银行通过商务智能系统对客户的贷款申请数据进行分析，发现信用评分较低的客户往往违约率较高。
基于这一发现，银行调整了贷款审批流程，加强了对信用较低客户的审核，有效降低了不良贷款率，提升了贷款业务的盈利能力。
另外，我们再来看一个制造业的案例。
某制造企业通过商务智能系统对生产数据进行分析，发现某个工序的产能利用率较低，成本较高。
通过进一步分析，发现这一现象与设备故障率和人员技能水平有关。
企业随后进行了设备维护和员工培训，从而提升了该工序的产能利用率，降低了生产成本。
最后，我们来看一个互联网行业的案例。
一家电商企业通过商务智能系统对用户行为数据进行分析，发现某个产品的点击量较高，但转化率较低。
通过进一步分析，发现这一现象与产品描述和页面布局有关。
企业随后优化了产品描述和页面布局，从而提升了该产品的转化率，增加了销售额。
通过以上案例的介绍，我们可以看到商务智能在不同行业中的应用场景各异，但都发挥了重要的作用。
商务智能系统通过对数据的深度分析，帮助企业发现了隐藏在数据背后的规律和价值，为企业的决策提供了有力支持。
因此，商务智能已经成为现代企业管理中不可或缺的重要工具，对企业的发展起到了至关重要的作用。
随着技术的不断进步，商务智能系统的应用范围和深度将会进一步扩大，为企业带来更多的发展机遇。
多领域商务智能应用案例-
商务智能应用案例实战4571.doc商务智能BI应用实例案例一：公安领域BI产品应用解决方案1案例二：李宁集团在零售领域BI产品应用解决方案2案例三：奥克斯集团BI系统成功应用4案例四：应用商业智能提升水泥企业的管理效率5其他应用1：商务智能大众化：《纽约时报》启示录7其他应用2：服务型政府的BI视野8案例一：公安领域BI产品应用解决方案应用摘要：公安交通管理局警务的业务处理系统建设已经有一定的规模了，在日常的警务工作中，这些应用系统及相关的数据库大大提高工作效率，完成了各项任务，优势十分明显。
随着城市交通日益发达，管理的相关因素显得更加错综复杂。
加上原有系统在设计时是为满足某个警务工作的需要而有针对性建设的。
这就造成信息的条状分布和信息系统带来新的挑战，因此，新平台系统建设将梳理信息资源，提高综合管理信息应用决策能力。
智能性处理：作为高科技、信息化的智能交通管理的重要步骤，综合市交管局的信息，整合信息孤岛。
提高信息分析的质量，有力地支持警务工作地展开。
公安交通综合数据处理平台建设实现了如下目标：系统架构：公安交通综合数据处理平台的系统架构分为四个层次，即道路现场、终端信息处理层、信息数据处理层以及信息综合应用层，如图所示：案例二：李宁集团在零售领域BI产品应用解决方案应用摘要：随着李宁集团经营规模的不断扩大，信息化的建设也在不断的深入，从POS系统到ERP系统，从MAIL系统到OA系统，整个集团的每项工作都与信息系统密不可分，可以说是行业内信息化建设的先导者。
但是随着信息系统的日益增多，面临的问题也不断涌现（如：信息孤岛、大量历史数据的闲置）。
如何将多个信息系统的数据进行整合.如何将大量闲置的历史数据提炼成知识.ADM（汉端科技）根据自己的多年BI行业经验，针对这些问题提出了解决方案。
通过AD M提供的商务智能BI系统项目的实施，最有力的数据挖掘、信息分析整理、数据管理等解决方案，帮助企业梳理和制定完善的报表体系，为企业制定具有竟争力的分析模式和模型、充分利用现有信息资源，让各个业务部门实现销售、产品规划、财务、库存等核心业务的辅助决策。
商务局工作智能化应用案例
商务局工作智能化应用案例在当今数字化快速发展的时代，商务局的工作也在不断与时俱进，积极引入智能化应用，以提高工作效率、优化服务质量、促进经济发展。
以下为大家介绍几个商务局工作智能化应用的典型案例。
案例一：智能数据分析助力贸易决策过去，商务局在收集和分析贸易数据时，往往依赖人工统计和简单的电子表格处理，不仅效率低下，而且容易出现误差。
如今，通过引入智能数据分析系统，情况得到了极大的改善。
这套系统能够自动从多个渠道收集大量的贸易数据，包括进出口数据、市场份额、贸易伙伴信息等。
然后，运用先进的算法和模型，对这些数据进行深度挖掘和分析。
例如，它可以预测未来市场趋势，帮助企业提前布局；还能分析不同贸易政策对本地经济的影响，为政府制定更精准的政策提供依据。
在一次针对本地某重点产业的分析中，系统发现该产业的出口市场份额在逐渐下降。
通过进一步分析，发现主要原因是竞争对手的产品在价格和质量上具有优势。
商务局根据这一分析结果，及时组织相关企业开展研讨，共同制定了提升产品质量、优化生产流程、降低成本的策略。
经过一段时间的努力，该产业的出口市场份额逐渐回升，企业竞争力得到增强。
案例二：智能招商平台提升招商引资效率招商引资一直是商务局的重要工作之一。
传统的招商方式主要依靠线下活动、人脉关系等，范围有限且成本较高。
而智能招商平台的出现，为这项工作带来了新的机遇。
该平台整合了各类招商资源，包括土地信息、产业园区介绍、优惠政策等。
潜在投资者可以通过平台轻松获取全面、准确的信息。
同时，平台利用大数据技术，对投资者的需求和偏好进行分析，实现精准推送。
例如，一家从事新能源汽车零部件生产的企业在寻找投资地点时，在智能招商平台上注册并填写了相关需求。
平台通过分析，迅速为其推送了本地符合条件的产业园区，并详细介绍了园区的配套设施、政策优惠等情况。
商务局的招商人员也第一时间与企业取得联系，进行深入沟通。
最终，该企业成功落户本地，为当地的新能源汽车产业发展注入了新的活力。
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。
商务智能案例
商务智能案例随着信息时代的到来，商务智能作为一种新型的商业管理模式，正在逐渐受到企业的重视和应用。
商务智能是指利用先进的信息技术和数据分析方法，对企业内外部的信息进行收集、整理、分析和挖掘，从而为企业决策提供支持和帮助的一种管理模式。
在当今激烈的市场竞争中，商务智能的应用能够帮助企业更好地了解市场需求、提高生产效率、降低成本、提升企业竞争力。
下面，我们将通过一个实际案例来展示商务智能在企业管理中的应用。
某电商企业利用商务智能技术进行销售预测和库存管理。
该企业通过商务智能系统对历史销售数据进行分析，发现不同商品的销售量与季节、促销活动、天气等因素有一定的关联性。
在此基础上，企业建立了销售预测模型，能够根据各种因素对未来销售情况进行预测。
通过商务智能系统，企业可以提前了解到哪些商品将会在未来销售火爆，哪些商品需求量将会下降，从而合理调整库存，避免因为库存积压或者缺货而导致的损失。
另外，该电商企业还利用商务智能系统对商品的销售情况进行实时监控和分析。
商务智能系统能够帮助企业实时了解各个商品的销售情况，包括销售额、销售量、销售渠道等信息。
通过对销售数据的实时监控和分析，企业可以及时发现销售异常情况，比如某款商品销售量快速下滑，或者某个销售渠道的表现不佳等。
这些信息对企业及时调整销售策略、优化产品组合、调整促销活动等方面具有重要意义。
除了销售预测和销售监控，商务智能系统还可以帮助企业进行客户行为分析。
电商企业可以通过商务智能系统对客户的购物行为、偏好等信息进行分析，从而更好地了解客户需求，提供个性化的产品推荐和定制化的营销方案。
通过商务智能系统的客户行为分析，企业可以更好地把握客户的需求，提升客户满意度和忠诚度，从而提高客户的复购率和消费额。
在实际应用中，商务智能系统为电商企业带来了诸多益处。
通过销售预测和库存管理，企业能够降低库存成本，提高资金周转率；通过销售监控和客户行为分析，企业能够更好地把握市场动态，提升销售业绩。
【商务智能 精】8 商务智能综合案例分析
总之，客户智能的目标是将企业所掌握的信息转换成竞争优势，提 高企业决策能力、决策效率、决策准确性。为完成这一目标，客户智 能必须具有实现数据分析到知识发现的算法、模型和过程，决策的主 题具有广泛的普遍性。
商务智能在客户关系管理中的应用
商务智能在客户关系管理中的应用
强大的决策分析功能和整合的客户信息是科学、正确地实现客 户智能的灵魂。决策分析的主题体现了客户智能理论基础所能涉及 的所有内容，如利益率分析、忠诚度分析、消费行为分析等，这些 分析的结果（客户知识）指导企业如何更有效地满足客户需求和期 望，同时，对企业来讲，不但要实现以产品为中心到以客户为中心 的战略转变，而且应对客户的策略也必须做出转变，如采用有益于 提高满意与忠诚的营销策略、注重客户生命周期价值而不是一两次 交易的收益。
OLAP项目演示
▪在BI里如何进行OLAP分析。 ▪1、创建Analysis Service项目 AdventureWorks DW ▪2、创建数据源 ▪3、创建数据源视图 ▪4、创建多维数据集 ▪5、创建维层次结构 ▪6、部署Analysis Service项目 ▪7、多维数据展示，以项目AdventureWorksDW2008为例 ▪8、结合EXCEL进行OLAP分析
客户智能体系
企业战略
CRM发展战略
客客 户户 差分 异类
客客 户户 满忠 意诚
战略决策层面
客户价值分析
客户知识发现层面
智能分析工具 客户数据仓库
客户数据分析层面 客户信息系统层面
图9.2 客户智能体系
商务智能在客户关系管理中的应用
2. 客户智能系统架构 • 客户智能系统包括了客户智能体系中的信息系统层面、数据分析
- 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)。
商务智能与决策支持-案例及案例分析商务智能与决策支持教学案例案例1：光大银行商务智能系统的实施一、案例内容成立于1992年8月的光大银行，作为国内最大的股份制商业银行，拥有众多客户群，几百个分支机构遍布国内外;同时光大银行以领先的理念为客户提供种类繁多的金融服务。
对于一个如此庞大的机构，如此繁多的金融服务，管理的复杂性可想而知。
近年来，通过综合柜台业务系统、阳光卡系统、网上银行系统和办公自动化系统等一系列信息化基础建设，光大银行率先实现了业务系统全国联网和总行数据大集中。
在成功实现业务系统全国联网和总行数据大集中后，经营管理分析方面又出现了一些极待解决的新问题，如：统计数据不够及时准确、对决策分析缺乏专业化系统化支持、报表处理效率低、数据共享差、难以为以客户为中心的经营管理模式提供充足的信息支持、业绩考核没有理想的IT系统为支撑等等。
众多新问题的出现是银行管理层始料未及的。
为了尽快突破海量数据的“封锁”，挖掘其中蕴涵的知识和信息，光大银行决策层于2002年初开始立项商业智能及数据仓库系统。
光大银行根据自身情况，以实际需要为导向，对各家方案的优劣进行仔细分析、反复考察、综合考虑。
最终，菲奈特软件公司的高端商务智能产品BI.Office以其领先的技术和简便的操作从众多竞争者中脱颖而出，赢得了光大银行决策层的一致青睐。
经过商议，双方在国际结算业务统计分析、对公业务统计分析、信贷风险管理、客户经理业绩考核等方面签定了一系列合作计划。
为了降低实施风险，将从国际结算业务统计分析系统开始，各个项目逐步实施。
成功的选型是光大银行商业智能应用系统成功实施的开始。
国际业务部商业智能的应用证明，光大银行所采取的“以部门为基础实施数据处理”的决定是正确的，也是务实的。
从2002年12月开始，菲奈特BI.Office商业智能应用平台相继应用于光大银行其他几个业务部门，形成相应部门的商业智能系统。
这些商业智能系统以数据仓库技术为基础，把分散在各个业务系统的数据进行整合，数据经过清洗、转换，加载到数据仓库；再采用OLAP和Data Mining等技术，为管理决策人员提供强大、灵活的日常查询和决策支持。
一个应用实例：有一段时间存款余额持续不断的增长，但是同期的流失客户数也在不断增长，这个问题引起了业务部分析人员的高度重视。
该分析人员通过系统进行自助分析，最后发现，问题的根源在于很多客户经理为了完成揽存目标，费了大量的人力和成本开拓新行业、新客户，而忽略了对老客户的关系管理，才出现了存款余额和流失客户数同时增长的怪想象。
于是马上向主管领导反映，当天就在全行下达了整改通知，及时阻止了不良趋势的蔓延。
”目前，光大银行的商业智能系统已经成为管理层进行战略实施、绩效考核不可或缺的工具；各级业务人员的日常经营分析在很大程度上也有赖于该系统的支持。
BI.Office在光大银行取得了圆满成功。
二、案例点评通过案例，我们了解到光大银行选择了BI（商业智能）系统，很好的解决了利用数据进行分析，从而为决策提供强有力支持的问题，提高了工作效率和质量，达到了较高的投资回报率。
其实，不难发现银行业的业务数据已经或者正在实现“大集中”，数据大集中为提高BI系统的成功率、缩短项目周期、降低系统实施成本、提高项目投资回报打下了良好的基础。
随着国内银行与境外银行竞争的加剧，应用BI系统进行风险分析、业务决策将是国1内银行提升国际竞争力的一个主流选择。
BI系统能够解决目前银行存在的几大问题，如统计滞后、数据共享差、报表处理效率低、对决策分析缺乏系统化支持等，这也是银行选择BI系统的重要原因。
三、案例思考1．光大银行为什么会选择商务智能系统？2．光大银行使用商务智能系统后，解决了哪些问题？案例2：大亚湾核电站备件库存控制与采购优化决策支持系统开发一、案例内容1、电站背景大亚湾核电站位于改革开放特区深圳市的大亚湾核电基地，是我国大陆首座大型商用核电站，由广东核电合营有限公司建设和经营（从2003年3月起，电站委托大亚湾核电运营管理有限公司全面负责电站的运营管理），年发电能力近150亿千瓦时，70%销往香港，30%销往广东。
按照“高起点起步，引进、消化、吸收、创新”和“借贷建设、售电还钱、合资经营”的方针，主体工程于1987年8月开工，1994年5月6日全面建成投入商业运行，拥有两台装机容量为98.4万千瓦的法国成熟第二代压水堆核电机组。
大亚湾核电站投产以来已连续安全运行16年，在国际上衡量核电站安全运行管理水平的9项关键指标中，大亚湾核电站有8项指标达到世界先进水平。
截止2021年12月，累计发电2051.98亿千瓦时，其中供香港1401.50亿千瓦时。
2、电站备件库存控制管理中的问题大亚湾核电站于1994年开始商业运行，仓库于1993年开始接收现场安装剩余物资和备件，此后又有一些补充采购的备件验收入库，库存量增加很快，1995年达到验收的高峰期，仅这一年验收入库的物资达4千4百万美元。
1997年后，仓库验收的金额和使用的金额基本持平，库存金额持续保持在1亿美元左右的高位。
由于大亚湾核电站备件供应商大多在欧洲，为了防范缺货风险，需要库存大量备件，而核电站的维修特点也决定了这些备件的使用率不高，很难把握备件的需求规律。
库存多了，造成浪费；库存少了，影响生产，据估算，一台机组非计划停堆一天的损失在100万美元左右。
在这种情况下，如何进行科学合理的库存控制就显得非常重要了！在早期，主要依靠维修技术人员的经验来决定各类备件的库存水平。
后来随着数据的积累，以及掌握到基本的一些库存控制知识后，生产准备人员开始根据相关一些数据，例如过去的使用情况、维修手册的要求、备件的价格等等，来估计备件的库存量，但主要是靠个人的经验判断，随意性较大。
1999年大亚湾核电站开始引入美国ISI公司开发的RUSL库存控制模型。
据了解，RUSL已在美国及欧洲几百个仓库中得到应用。
由于大亚湾核电站前期的库存管理比较粗犷，采用RUSL进行计算后，迅速纠正了大量原先不合理的库存设置，使得大亚湾核电站的库存控制水平有了很大提高。
RUSL是通过INTER把历史使用数量、价格、采购周期等数据上传到ISI公司的服务器，经过美国技术人员的操作运行，2～3天后再把结果传回来。
这种操作方式，要求电站2的技术人员首先从自己的电站生产信息系统中导出基本数据，然后按照RUSL的要求，加工整理成模型计算所需要的数据并满足一定的格式要求，这样使得数据的搜集与整理工作量很大。
于是，大亚湾核电站曾提出购买ISI公司的软件和技术，希望实现本地在线计算，但对方一口拒绝。
另外，在RUSL的这种操作方式下，公司备件管理人员完全不了解RUSL的计算方式，仅仅是被动地接受，无法满足改进工作、提升管理系统的要求，而且每年3万美元的服务费用也是一笔不小的开支，因此公司开始考虑其他途径，寻求替代RUSL的更方便实用的库存控制决策软件。
3、库存控制决策支持系统开发2003年底，华中科技大学管理学院在对大亚湾核电站进行调研后，确定了联合开发“大亚湾核电站备件库存控制决策支持系统”的技术方案。
该方案将决策支持系统的开发划分为两个子项目。
一是建立备件库存控制模型并验证其效果；二是采用原型法根据所建模型完成决策支持系统的开发，并强调和现有电站生产信息系统实现无缝整合，能实时提供模型分析的功能。
建模子项目的推进中碰到的棘手问题是如何验证模型的效果。
华中科技大学管理学院提出用蒙特卡罗方法验证的思路，但并未得到电站技术人员的认可，认为诸多假设太过理想，属于学术研究范畴。
经过讨论，双方决定用电站从1994年以来近10年的真实备件消耗数据来验证模型效果。
然后，新的问题又摆在面前，一是数据质量存在问题，有相当比例的备件历史消耗数据不完整，二是即使仅针对有完整历史数据的备件来进行验证，也面临巨大的数据计算工作量。
经过多轮讨论，最终达成“指定抽样+随机抽样”的方案，从上万种备件中抽取2000种左右的备件进行验证。
指定抽样是指由生产准备部门和维修部门的备件准备工程师从影响生产系统运行的角度提出重要备件清单，合同采购部门从采购周期、采购费用角度提供重要备件清单，结合两者形成指定抽样备件清单，而随机抽样备件清单，则编制随机抽样程序抽取形成，最后结合可获得数据质量情况，确定用于验证模型效果的备件数据集。
整个建模子项目历时16个月，于20xx年5月结束。
随后，进入库存决策支持系统开发子项目。
鉴于前期扎实的建模工作基础，系统的数据模型设计和基于已有生产信息系统的数据提取与整理的计算逻辑很快就确定了。
系统开发工作很快进入用户试用阶段，然而在此阶段碰到了预料之外的问题。
系统的开发人员对于库存模型的基本原理和计算流程都非常精通，但是系统的使用人员普遍缺乏必要的知识和技能。
系统功能设计和界面设计常常处于两难的局面，一方面，希望系统能够提供更多的进行个性化分析的功能，一方面，又要兼顾缺乏建模专业知识的用户对于“傻瓜”式功能的需要。
系统开发工作曾一度陷入功能模块设计、取消、取消、再设计的尴尬局面。
为打破僵局，双方的工作小组启动了《建模与应用》培训项目，并将系统试用和改进工作穿插在培训项目中。
到20xx年12月，系统开发工作进入尾声，马上就要上线运行了。
然而在一次上线投产前的讨论会上，采购支持科科长唐扬洋提出了另外一个问题。
合同供应处的另外一个主要工作就是备件的采购。
原有的备件采购工作流程是，当发现一种备件到达最小库存点时，就即时向备件采购部门发出一张采购单，要求采购该种备件，3 然后采购工程师审核后进入采购流程，完成询价、供应商选择、合同签订等工作。
由于此工作流程的对象是单个备件，往往出现前脚刚刚完成对该备件供应商的商务合同签订，又出现了对该供应商供应的其他备件的采购申请，有时还是紧急采购申请（对于此类采购申请，必须马上进入采购的商务流程），于是采购工程师不得不又启动和该供应商的商务洽谈过程。
这样，不仅采购工程师的工作量大、采购效率低、采购费用高，而且供应商也多有抱怨。
看来，仅仅解决备件库存水平的合理确定问题还不够，还有必要进行采购优化决策支持系统的开发。
4、采购优化决策支持系统开发所谓采购优化就是指当某一件备件到达最小库存量（该种备件称为“主采购备件”），需要向某一供应商采购时，先检查在该供应商所能提供的其他备件之中，是否有需要顺带进行采购的备件（这些顺带采购的备件称为“从采购备件”，“从采购备件”可以有多种），如果有，则在一次采购中将这些备件全部采购到最大库存量。
该采购优化过程是对库存控制模型的一种拓展，能有效提高采购效率。
大亚湾核电站和华中科技大学管理学院于20xx年6月紧急启动了采购优化决策支持系统开发项目。
由于前期在开发库存控制决策支持系统中积累了大量的经验，采购优化决策支持系统的开发进展很顺利。