对商务智能的认识浅谈
商务智能研究综述
商务智能研究综述商务智能，又称商业智能，是指利用各种技术、工具和方法来获取、整理、分析、共享和管理企业数据，并利用得出的数据模式和商务洞察来辅助企业做出决策的一种新型应用软件。
商务智能在企业中扮演着至关重要的角色，给企业提供了沉淀、加工、分析和运营企业数据的能力，有效地提升企业的经营水平和竞争优势。
下面的综述将从商务智能的定义、特点、应用和未来发展趋势等方面，对商务智能进行全面的探讨。
一、商务智能的定义商务智能是指通过数据挖掘、数据分析、数据可视化等技术手段来获取、整理、分析、共享和管理企业数据的一种新型应用软件，其目的是为企业的决策制定提供精确有效的决策支持。
1. 数据处理能力强：商务智能系统拥有强大的数据处理能力，能够对海量数据进行存储、查询、分析和处理。
2. 操作简便灵活：商务智能系统具有简单明了的用户操作界面，企业用户可以根据自身需要灵活定制各类报表和图表等数据可视化工具，快速了解企业数据的变化和趋势。
3. 报表和图表自动化生成：商务智能系统支持报表和图表的自动生成，可以根据用户需求自动分析企业数据，自动生成各种类型的报表和图表，并且支持自定义报表和图表格式。
4. 多维分析能力：商务智能系统具备多维分析能力，能够对企业数据进行丰富多彩的分析，更好地满足企业决策制定的需要。
商务智能在企业中广泛应用于经营管理、市场营销、客户关系管理、供应链管理等领域，并在企业中发挥了重要的作用。
1. 经营管理：商务智能系统可以直观地展现企业的经营状况，帮助企业管理层更好地把握和掌控企业运营，及时制定有效的决策，从而提升企业的竞争力。
2. 市场营销：商务智能系统可以分析市场及客户数据，精确定位目标市场，制定相应的市场策略，提高企业销售额和市场份额。
3. 客户关系管理：商务智能系统可用于客户数据的处理和分析，帮助企业更好地把握客户需求和行为模式，并且制定针对性较强的客户关系管理策略。
4. 供应链管理：商务智能系统可以帮助企业更好地把握物流、库存和采购等供应链环节的情况，从而更好地提高供应链的整体效率和管理水平。
解析商业智能的力量：揭示BI商务智能的核心技术
解析商业智能的力量：揭示BI商务智能的核心技术商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过分析企业内部和外部的各种数据，帮助企业做出决策和提供战略指导的一种信息管理技术。
随着信息化的发展和企业数据量的不断增加，商业智能在企业管理中的作用越来越重要。
本文将揭示商务智能（Business Intelligence，简称BI）的核心技术，以及它对企业管理的影响。
商业智能的定义和特点商业智能是一种利用软件工具和技术来帮助企业通过数据分析进行决策的过程。
它可以帮助企业管理者了解企业的运营情况、市场趋势、客户需求等，并提供基于这些数据的性能指标，以支持决策过程。
商业智能的特点主要包括以下几个方面：1.数据驱动：商业智能主要以数据为基础进行分析和决策，通过对大量的数据进行整理、分析和挖掘，为企业的管理层提供决策依据。
2.集成性：商业智能系统需要从企业各个部门和业务系统中收集数据，并将这些数据进行整合和分析，形成全面的企业数据视图。
3.实时性：商业智能系统能够对数据进行实时的分析和报表生成，及时地反映出企业的最新运营情况和市场动态。
4.用户友好性：商业智能系统提供了可视化的报表和分析工具，使企业管理者能够方便地进行数据的查询、分析和决策。
BI商务智能的核心技术BI商务智能的核心技术包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化和预测分析等。
下面将对每个核心技术进行详细介绍。
数据仓库数据仓库是BI商务智能的核心基础设施，它用于集成和存储企业各个部门和业务系统中的数据。
数据仓库可以从不同的数据源中提取数据，并将其整合和转换为一种统一的数据模型，以方便用户进行查询和分析。
数据仓库的设计和建模是BI系统的重要一环，需要考虑到数据的完整性、一致性和准确性。
数据挖掘数据挖掘是BI商务智能的核心数据分析技术，它通过应用统计学、机器学习和模式识别等技术，从大量的数据中发现有价值的信息和模式。
数据挖掘可以帮助企业发现潜在的趋势、关联规则和异常事件，为企业的决策提供重要参考。
商务智能实训报告心得
一、前言随着大数据时代的到来，商务智能（Business Intelligence，BI）在企业管理中的重要性日益凸显。
为了更好地理解和掌握商务智能的相关知识，提升自身在数据分析、业务洞察等方面的能力，近期我参加了商务智能实训课程。
以下是我在实训过程中的心得体会。
二、实训内容概述本次实训主要围绕商务智能的基本概念、数据仓库、数据挖掘、报表设计、数据分析等方面展开。
通过实际操作，我了解了商务智能在企业管理中的应用，掌握了相关工具和技术的使用方法。
1. 商务智能基本概念实训首先介绍了商务智能的基本概念，包括其定义、发展历程、应用领域等。
使我认识到，商务智能是企业获取竞争优势的重要手段，能够帮助企业实现数据驱动决策。
2. 数据仓库实训讲解了数据仓库的基本原理、架构和设计方法。
通过学习，我了解了数据仓库在数据整合、存储、管理等方面的作用，以及如何根据企业需求设计合适的数据仓库。
3. 数据挖掘数据挖掘是商务智能的核心技术之一。
实训中，我们学习了数据挖掘的基本概念、常用算法和工具。
通过实际操作，我掌握了数据挖掘的基本流程，能够运用相关技术进行数据分析和挖掘。
4. 报表设计报表设计是商务智能可视化展示的重要环节。
实训中，我们学习了报表设计的基本原则、工具和技巧。
通过实际操作，我能够根据企业需求设计出直观、易懂的报表。
5. 数据分析数据分析是商务智能的关键应用。
实训中，我们学习了数据分析的基本方法、工具和技巧。
通过实际操作，我能够运用数据分析技术解决实际问题，为企业提供决策支持。
三、实训心得体会1. 理论与实践相结合本次实训将理论知识与实际操作相结合，使我更加深入地理解了商务智能的概念、原理和应用。
在实训过程中，我学会了如何运用所学知识解决实际问题，提高了自己的实践能力。
2. 工具与技术的掌握实训中，我们学习了多种商务智能工具和技术，如数据仓库、数据挖掘、报表设计等。
通过实际操作，我掌握了这些工具和技术的使用方法，为今后在实际工作中应用商务智能奠定了基础。
商务智能的理解 -回复
商务智能的理解-回复商务智能是一种能够帮助企业进行数据分析和决策支持的技术和工具的集合。
它结合了数据分析、数据可视化、数据挖掘和报告等技术，通过对企业内部和外部数据的整合和分析，提供有关业务运营、市场趋势和客户行为等方面的洞察力和预测能力，从而帮助企业做出更明智的决策和战略规划。
首先，商务智能涉及的数据分析过程是关键的一步。
数据分析是通过采集、整理和解释数据来识别和理解业务趋势和模式的过程。
商务智能技术可以对海量的数据进行快速和高效的处理，以识别关键的业务指标和趋势。
通过这些数据分析，企业可以更好地了解自己的业务状况，包括销售额、市场份额、客户满意度等指标，从而为企业的决策提供有力支持。
其次，商务智能还包括数据可视化和报告功能。
数据可视化通过将数据呈现为图表、图形和仪表盘等形式，帮助用户更直观地理解和解释数据。
商务智能工具提供了各种可视化选项，如柱状图、线图、饼图等，用户可以根据需求选择最合适的方式来展示数据。
此外，商务智能工具还能生成定制化的报告，将数据分析的结果以清晰简洁的方式呈现给决策者，帮助其更好地理解和利用这些信息。
第三，商务智能也利用数据挖掘技术来提供更深入的洞察和预测能力。
数据挖掘是一种通过分析和挖掘数据中隐藏的模式和关联，来发现新的知识和洞察的方法。
商务智能工具可以运用数据挖掘算法和技术，从数据中发现隐藏的关系和模式，以及对未来趋势进行预测。
这种能力使企业能够更好地理解和把握市场趋势，预测客户需求，从而更好地规划业务发展和营销战略。
最后，商务智能还具备一定的决策支持功能。
商务智能工具将大数据和分析结果与企业的决策过程相结合，帮助企业制定更明智的决策和战略。
通过实时抓取和处理数据，商务智能能够迅速响应企业的需求，并提供实时的决策支持。
企业的决策者可以利用商务智能工具，根据数据和分析结果做出更准确和可靠的决策，降低风险，提高效率。
商务智能的应用场景广泛，涵盖了各个行业和领域。
在制造业中，商务智能可以帮助企业实现生产过程的优化和监控，提高生产效率和质量。
《商务智能》读后感（共5篇）
《商务智能》读后感（共5篇）第一篇：《商务智能》读后感《商务智能》读后感——信息中心高翔近些年来，“商务智能”这一词时时出现在我们的视线之中。
由于智能商务将先进的信息技术应用到企业的信息化建设中，因此，商务智能广泛受到世界各行各业的青睐。
随着计算机技术的发展，以及企业的信息过载、市场竞争加剧,企业与企业之间的交流与竞争大都是通过数据访问和共享等情况而发展。
商务智能发展的时间虽然不长，但是已经成为备受企业关注的对象，它的应用前景非常广阔。
为了对商务智能有更加深入和系统的学习，我最近拜读了赵卫东老师的《商务智能》这一本书。
在这一本书中，赵老师主要向读者介绍了商务智能系统的架构以及商务智能的核心技术——数据仓库、数据挖掘与OLAP的基本概念、基本方法和技术，然后在此基础上，讨论了商务智能在电子商务、移动商务、知识管理、Web挖掘、企业绩效管理、流程管理和RFID数据管理等领域的应用，此外还分析了商务智能在国内外的发展趋势。
这本书内容新颖、全面，案例丰富，是我们这些信息技术人员学习商务智能的良好参考资料。
商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI，于1996年被Gartner Group的Howard Dresner首次提出，它描述了一系列的概念和方法，通过应用于基于事实的支持系统，来辅助商业决策的制定。
商业智能的支撑技术主要由数据仓库（ＤＷ）、在线分析处理（ＯＬＡＰ）以及数据挖掘（ＤＭ）三部分组成。
所谓数据仓库是指面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程；在线分析处理是指是一种高度交互式的过程，信息分析专家可以即时进行反复分析，迅速获得所需结果；数据挖掘是指是从浩瀚如海的数据和文档中发现以前未知的、可以理解的信息的过程。
商务智能的过程是指：从不同的数据源（交易系统或其他内容储存系统）收集的数据中提取有用的数据，对数据进行清理以保证数据的质量，将数据经转换、重构后存入数据仓库或数据集市（这时数据变为信息），然后寻找合适的查询、报告和分析工具和数据挖掘工具对信息进行处理（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，转变为决策。
商务部工作人员的商务智能与数据分析
商务部工作人员的商务智能与数据分析商务部是国家负责对外贸易的重要机构，其工作人员需要具备商务智能与数据分析能力，以适应复杂多变的国际贸易环境。
本文将就商务部工作人员的商务智能与数据分析进行探讨，并提出相关建议。
一、商务智能的重要性与应用商务智能是指通过有效地采集、分析和利用数据来支持商务决策的能力。
对于商务部工作人员来说，商务智能至关重要。
首先，商务智能能够帮助工作人员了解市场动态、竞争对手情况等信息，为制定战略和决策提供重要参考。
其次，商务智能还可以帮助工作人员发现潜在商机，提前预警风险，从而更好地把握市场机会。
最后，商务智能能够提高工作人员的工作效率和准确性，提供合理的资源分配方案，提升工作绩效。
在实际应用中，商务智能可以通过多种方式来展现。
例如，商务部工作人员可以利用数据可视化工具对海关数据进行分析，直观地展示出每个国家的贸易额、市场份额等信息，进而识别出潜在的出口增长点。
此外，商务智能还可以通过人工智能技术对大量的商务资讯进行筛选和分类，帮助工作人员及时获取关键信息。
二、数据分析在商务部工作中的应用与商务智能相辅相成的是数据分析能力。
商务部工作人员需要将商务智能所提供的数据进行深入分析，从中提取有价值的信息，为决策提供支持。
数据分析可以帮助工作人员更好地了解市场需求、消费趋势、竞争态势等，从而制定更具针对性的战略和措施。
在数据分析中，工作人员可以运用统计学、概率论等方法来对数据进行建模和预测。
通过对历史数据的分析，可以拟定出未来相关指标的变化趋势，为决策提供科学依据。
此外，数据分析还可以通过数据挖掘技术，快速发现数据中的潜在规律和关联性，为业务拓展和市场开拓提供指导。
三、加强商务智能与数据分析能力的建议为了提高商务部工作人员的商务智能与数据分析能力，以下是一些建议：1. 培训和学习：商务部可以组织培训课程，培养工作人员的商务智能和数据分析技能。
可以邀请专业的培训师，就商务智能工具和数据分析方法进行系统性的培训。
商务智能概览
03商 务 智 能 基 本 功 能
决策支持系统解决五个层次的问题
以前发生了什么
现在发生了什么
为什么发生
将来会发生什么
商务智能五类前端展现工具
固定报表
即席查询
数据挖掘
KPI指标
例外分析
商务智能应用的三个阶段
第三阶段：高层次分析
▪AA/DM ▪DSS
第二阶段：查询分析
▪交互查询 ▪切片钻取旋转 ▪OLAP
所有部门统一数据模型
产品管理
市场营销
销售
合作伙伴 人力资源
统一 数据模型
客户服务
财务定单Leabharlann 理➢ 完整的、统一的数据模型
➢ 所有数据存储在单一数据库中
➢ 提供单一的“实事”数据
SAP BI帮助所有企业建立完整的 ，统一的数据模型，以抽取、挖 掘、合并和分析数据，为企业当 前和未来的发展提供行之有效的 决策依据。
ETL/EII
数据分析
数据存储管理
业务模型
数据展现
数据展现
数据迁移
作业分配 数据清洗
数据仓库 元数据管理
数据集市管理
安全性、 分析管理
最终用户
数据重新组织 数据质量控制
销售系统 生产系统
ETL/DQ 解决方案
数据重新组织 数据质量控制
数据抽取、迁移、加载
采购系统
IWAY
EII 解决方案
财务系统
数据仓库
数据
企业多年来积累的
交易数据，以及每 天产生的商务数据，
01
为商务分析、挖掘
奠定了数据基础
信息
SAP顾问可以将大量
数据进行建模分析， 以交互性很强的动态
商务智能方法与应用笔记
商务智能方法与应用笔记一、商务智能的概念商务智能是指利用数据分析、数据挖掘、商业预测等技术手段，帮助企业管理者进行决策的一种信息化工具。
商务智能的实际应用是将各种不同的数据整合在一起，以便更好地进行分析和利用，从而为企业的管理层提供决策支持。
二、商务智能的方法1. 数据仓库数据仓库是商务智能的基础，它是一个用于存储和管理企业核心数据的集中式数据库系统。
数据仓库可以整合来自不同数据源的数据，包括交易数据、客户数据、市场数据等。
数据仓库的建立和维护是商务智能的第一步，也是商务智能方法中最重要的一环。
2. 数据分析数据分析是商务智能的核心方法之一，通过对大量数据的分析，可以帮助企业发现潜在的业务趋势和问题。
数据分析可以采用统计分析、数据挖掘、机器学习等技术手段，以发现数据中的规律和关联，从而为企业的决策提供可靠的依据。
3. 商业智能工具商业智能工具是商务智能方法中的重要支撑，包括数据可视化工具、报表工具、仪表盘工具等。
这些工具可以帮助企业管理者更直观地了解数据，以便更好地进行业务分析和决策。
三、商务智能的应用1. 销售预测通过商务智能方法可以分析历史销售数据、市场趋势等信息，从而预测未来的销售趋势，帮助企业做出合理的生产计划和市场策略。
2. 客户分析商务智能可以对客户进行深入的分析，包括客户的消费习惯、偏好、忠诚度等方面，从而帮助企业制定更有针对性的营销策略，提升客户满意度和忠诚度。
3. 供应链优化通过对供应链数据的分析，商务智能可以帮助企业优化供应链管理，提高供应链的效率和灵活性，减少库存成本和生产周期，提升企业的竞争力。
四、商务智能的发展趋势随着大数据、人工智能等技术的发展，商务智能也在不断演进。
未来，商务智能将更加注重数据的实时性和智能化分析能力，以更好地满足企业决策的需求。
总结：商务智能方法与应用是企业信息化的重要组成部分，它通过数据分析、预测建模、决策支持等手段，帮助企业管理者更好地把握市场动向、优化资源配置，提高企业的竞争力和盈利能力。
论述你对大数据,商务智能的应用场景的理解并展望其发展前景
论述你对大数据,商务智能的应用场景的理解并展望
其发展前景
大数据和商务智能是目前最热门的IT技术之一。
大数据是指规模大、速度快、类型多样的数据集合，而商务智能是指从这些大数据中提取有用的信息和洞见，提供给企业决策者，以便他们做出更明智的商业决策。
大数据和商务智能的应用场景可以广泛应用于各个领域，如金融、零售、医疗、制造业等等。
在金融领域，大数据和商务智能技术已经成为投资决策的重要工具。
从大规模的金融市场数据分析中，可以得出各种各样的洞见，如预测股票市场走势、优化证券投资组合、提高交易效率等等。
这些技术有助于金融机构提高投资收益、降低投资风险、提升客户满意度等。
在零售领域，大数据和商务智能技术可以帮助零售商了解客户行为，提高个性化营销效果。
零售商可以从大规模的消费者购物记录中提取有用的信息，如购买习惯、购买频率、品牌偏好等等，以此制定更准确的销售策略，提高客户忠诚度和销售收入。
在医疗领域，大数据和商务智能技术可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。
这些技术可以从大规模的医疗数据中挖掘出潜在的疾病趋势和治疗方案，以此帮助医生更加符合实际情况的作战决策。
在制造业领域，大数据和商务智能技术可以帮助企业实现精益制造，提高生产效
率。
这些技术可以从大规模的生产过程数据中挖掘出潜在的生产瓶颈和优化方案，以此帮助企业减少资源浪费和生产成本，提高核心竞争力。
总之，大数据和商务智能的应用场景非常广泛，可以应用于几乎所有的企业领域中。
在未来，大数据和商务智能技术将会得到越来越广泛的应用，帮助企业更好地理解和利用他们的数据，并在竞争激烈的市场环境中保持竞争优势。
商务智能讲座心得体会
一、前言随着大数据时代的到来，商务智能（BI）已成为企业提高竞争力、实现数字化转型的重要手段。
近期，我有幸参加了一场商务智能讲座，通过这次讲座，我对商务智能有了更深入的了解，以下是我在讲座中的心得体会。
二、讲座内容概述本次讲座主要围绕以下几个方面展开：1. 商务智能的定义及发展历程2. 商务智能的应用场景及价值3. 商务智能的技术架构及关键组件4. 商务智能的实施方法及案例分析5. 商务智能的未来发展趋势三、心得体会1. 商务智能的定义及发展历程商务智能是指通过数据挖掘、数据分析、数据可视化等技术手段，对企业的经营数据进行处理、挖掘和展示，从而为企业决策提供有力支持的过程。
商务智能的发展历程可以分为三个阶段：（1）数据仓库阶段：以数据仓库为基础，实现数据的集中存储和统一管理。
（2）商务智能分析阶段：通过数据挖掘、数据分析等技术，对数据进行深入挖掘，为企业决策提供支持。
（3）大数据与人工智能阶段：结合大数据和人工智能技术，实现实时、智能的数据分析，为企业管理提供更精准的决策依据。
2. 商务智能的应用场景及价值商务智能的应用场景十分广泛，包括但不限于以下方面：（1）销售与市场：分析客户需求、市场趋势，制定精准营销策略。
（2）生产与供应链：优化生产流程、降低成本、提高效率。
（3）人力资源：分析员工绩效、招聘需求，提高人力资源管理效率。
（4）财务：监控企业财务状况、预测风险，为企业决策提供支持。
商务智能的价值主要体现在以下几个方面：（1）提高决策效率：通过数据分析，为企业决策提供客观、准确的依据。
（2）优化资源配置：帮助企业识别资源浪费，实现资源优化配置。
（3）提升竞争力：通过数据驱动，提高企业市场竞争力。
3. 商务智能的技术架构及关键组件商务智能的技术架构主要包括以下关键组件：（1）数据源：包括企业内部数据、外部数据等。
（2）数据仓库：负责数据的存储、管理和处理。
（3）数据挖掘与分析：通过数据挖掘、数据分析等技术，对数据进行挖掘和分析。
对商务智能的认识
商务智能与金融工程：全球竞争的范围不断扩宽，各类公司过去十年实施企业资源规划，复杂数据的数据量不断增长,这诸多变化使企业界和学术界转向尖端技术寻求解决方案。
商务智能为公司获取竞争优势发挥着越来越重要的作用。
创造竞争优势的商务智能技术与传统的金融学和经济学主题的结合，为金融工程注入了新的活力。
作为跨学科领域的金融工程采用数理金融、智能方法和计算机模拟技术做出交易、套期保值和投资决策，并促进其风险管理，并因此而增强企业的竞争能力。
商业智能在金融和证券业中有如下一些应用：顾客利润率分析：了解各个顾客在当前的和长远的利润率。
使尽量提高对于高价值顾客的销售，减少用于低价值顾客的成本。
信用管理：了解各种产品的信用状况，建立不同顾客群的信用模式，及早帮助顾客避免信用问题的发生，预测信用政策变化所产生的影响，减少信用损失。
定义简而言之，它是能够帮助用户对自身业务经营做出正确明智决定的工具商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。
商务智能的结构主要由两部分组成:数据仓库环境分析环境商务智能主要由三种技术构成:数据仓库（Data Warehouse）联机分析处理（On-line Analysis,OLAP）数据挖掘（Data Mining）在三大技术支柱中，数据仓库是商务智能的基础。
联机分析处理（OLAP）是以海量数据为基础的复杂分析技术。
数据挖掘(Data Mining)是从海量数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又可能有用的信息和知识的过程。
商务智能在中国的发展还处于起步阶段，大部分企业对商务智能还缺乏必要的了解。
中国宝钢、海关以及大的银行和电信公司进行了数据仓库和数据挖掘项目。
保险业商业智能在保险业中有如下一些应用：理赔分析：根据险种、保单持有人、理赔类型以及其它特征分析理赔趋势，以确定准备金的数量，理赔分析可以帮助识别保险欺诈。
电子商务中的商务智能
电子商务中的商务智能在当今数字化时代，电子商务已经成为商业领域中不可或缺的一部分。
随着电子商务的迅猛发展，企业面临着海量的数据和复杂的业务流程。
如何从这些数据中提取有价值的信息，做出明智的决策，成为了企业在竞争激烈的市场中脱颖而出的关键。
商务智能作为一种有效的工具，正逐渐在电子商务领域发挥着重要作用。
商务智能是指运用数据仓库、数据挖掘、联机分析处理等技术，将企业中分散的数据进行收集、整理、分析和转化，为企业的决策提供支持和指导。
在电子商务中，商务智能可以帮助企业更好地了解消费者的需求和行为，优化业务流程，提高运营效率，增强市场竞争力。
首先，商务智能能够帮助企业深入了解消费者。
通过对消费者在电子商务平台上的浏览、购买、评价等行为数据的分析，企业可以了解消费者的兴趣爱好、购买习惯、消费能力等信息。
例如，企业可以通过分析消费者的浏览历史和购买记录，发现消费者的潜在需求，从而为其推荐相关的产品和服务。
此外，企业还可以根据消费者的地域、年龄、性别等特征，进行市场细分，制定个性化的营销策略，提高营销效果。
其次，商务智能有助于优化产品和服务。
企业可以利用商务智能分析产品的销售数据、库存数据、客户反馈等信息，了解产品的受欢迎程度和存在的问题。
对于畅销产品，企业可以加大生产和推广力度；对于滞销产品，企业可以及时调整策略，进行改进或淘汰。
同时，企业还可以通过分析客户的反馈和投诉，不断优化产品和服务质量，提高客户满意度。
再者，商务智能能够提升供应链管理效率。
在电子商务中，供应链的高效运作至关重要。
商务智能可以帮助企业实时监控库存水平、订单处理情况、物流配送状态等，实现供应链的可视化管理。
通过预测销售趋势，企业可以提前做好库存准备，避免缺货现象的发生。
此外，商务智能还可以优化物流路径，降低物流成本，提高物流配送的及时性和准确性。
另外，商务智能在市场竞争分析方面也具有重要作用。
企业可以利用商务智能收集竞争对手的产品信息、价格策略、促销活动等数据，进行对比分析。
商务智能的理解 -回复
商务智能的理解-回复商务智能（Business Intelligence）是一种通过整合、分析和应用企业内外部数据来支持决策制定的信息系统。
随着信息技术的不断发展，企业内外的数据积累越来越庞大，商务智能系统的重要性愈发凸显。
本文将从商务智能的定义、作用、基本架构、数据采集与分析以及应用案例等方面，逐步解析商务智能。
首先，我们来定义商务智能。
商务智能是指一组用于收集、整合、分析和展示与企业相关数据的技术和工具。
它的目标是通过支持决策制定过程，提供准确、及时的数据报告和分析，促进企业的战略规划和运营管理。
商务智能的作用不可小觑。
首先，它可以帮助企业进行全面的数据整合和分析，将来自各个部门的数据汇总，并进行深入挖掘和关联分析，从而提供全局性的数据视图。
其次，商务智能可以帮助企业进行数据驱动的决策制定，通过数据分析和可视化展示，让决策者能够更清晰地了解企业的经营状况，并基于数据的洞察来做出准确决策。
此外，商务智能还可以提供预测和模拟分析，帮助企业进行风险评估和未来趋势预测，提前应对可能出现的问题。
商务智能的基本架构分为数据源、数据仓库、数据分析和数据可视化四个部分。
数据源是商务智能的基础，它包括来自企业内部各个子系统（如销售、采购、人力资源等）的数据，以及来自外部的市场、行业和竞争对手等数据。
数据仓库是存储数据的集中化平台，它对数据进行整合、清洗和归类，以便后续的分析和应用。
数据分析是商务智能的核心环节，它利用各种分析算法和技术，对数据进行挖掘、建模和预测。
最后，数据可视化通过图表、报表和仪表盘等形式，将数据分析的结果以直观、易懂的方式展示给决策者。
数据采集与分析是商务智能的重要环节。
数据采集包括获取和整合各种数据源的过程，可以通过ETL（提取、转换、加载）工具来实现。
数据分析则是对采集到的数据进行处理和挖掘的过程，可以应用统计学、数据挖掘和机器学习等方法，从中发现规律、提取特征和预测未来。
在进行数据分析时，非常重要的一点是要确保数据的质量和准确性，因为不准确的数据可能导致错误的决策。
浅谈商务智能
浅谈商务智能【摘要】最早提出商务智能概念的是市场研发公司Gartner公司的分析师Howard Dresner，1996年，他提出商务智能描述了一系列的概念和方法，应用基于数据的分析系统辅助商业决策的制定。
商务智能技术为企业提供了迅速收集、分析数据的技术和方法，把这些数据转化为有用的信息，提高企业决策的质量。
商务智能是融合了先进信息技术与创新管理理念的结合体，集成了企业内外的数据，进行加工并从中提取能够创造商业价值的信息，面向企业战略并服务于管理层、业务层，指导企业经营决策，提升企业竞争力，涉及企业战略、管理思想、业务整合和技术体系等层面，促进信息到知识再到利润的转变，从而实现更好的绩效。
【关键词】商务智能市场发展趋势一、商务智能蕴含的几个要素（1）企业——之所以仍用“企业”是为保持与“商务”的一致性。
各行各业，包括非企业性机构，比如政府部门、教育机构、医疗机构和公用事业等，都应该而且能够利用商务智能。
利用现代信息技术——这是这一定义中的关键之一，商务智能就是新的信息技术在商务分析中的有效利用。
（2）管理——这里的“管理”主要是指对数据的储存、提取、清洗、转换、装载、整合等工作，其目的主要是为了提高数据的质量和安全性。
分析——“分析”，包括数据查询、数据报告、多维分析、数据挖掘、高级统计分析等。
结构化——结构化的数据主要是指储存于各个交易系统背后的关系型数据库中的数据，通常都是以表格的形式存在和展现的。
非结构化——非结构化的数据和信息主要是上面的提到的各个部门和各个员工创造和收集的、没有放在各种交易系统中的内容，通常是以零散的文件形式存在和展现的；新的商务智能概念纳入了非结构化内容的分析，但是非机构化的内容的管理仍然主要是通过文件管理和内容管理软件来进行的。
（3）商务数据和信息——这里所指的商务数据和信息包括一切可能对商务产生影响的、直接和间接的数据和信息，往小里说包括顾客的名字、地址和电话号码等，往大里说包括过国际上的政治、经济、文化和军事情况等。
对商务智能的认识浅谈
商务智能的认识浅谈２0１0７921 刘星妤当今，企业必须对瞬息万变的市场做出迅速的反应，进行有效的决策,而决策的正确性与及时性都必须建立在全面、准确、及时的信息的基础上，从数据中发现商业知识的能力以及成为支撑企业建立竞争优势不可或缺的条件。
商务智能技术的出现为解决问题提供新的理论基础和技术选择。
商务智能利用计算机和通信等现代科技，针对企业收集、整理、分析和分享信息的流程,为企业提供信息,扩大信息的受众范围,增加信息的价值，为企业及时、准确的进行决策提供服务的过程。
有人认为商务智能是一种技术，是数据库,联机分析处理工具,数据挖掘功能的集合.对于这种简单的观点是不正确的,商务智能涉及到了企业战略,组织，功能，技术，业务等五个层面的整体解决方案。
企业的商务智能平台包含数据收集,存储,挖掘,分析及预测等全方位功能，构成一条完整的智能价值链,提供统一的智能分析平台。
商务智能的发展经历了,事务处理系统（ｔranｓactioｎ procｅssin ｇ system,TPＳ)，管理信息系统(manaｇｅmｅnt iｎｆoｒmation ｓｙstem,ＭＩＳ),经理信息系统(execuｔiｖe iｎfｏrmatioｎｓｙstｅm,ＥIＳ)，决策支持系统(ｄｅcisｉoｎ support system,D ＳS),直到最后的商务智能系统(ｂusiｎeｓs intelｌigｅnce system，BIS)。
商务智能系统是新一代的企业管理软件,它也是一种基于互联网的绩效管理系统。
任何管理者都需要充分发信息对企业进行管理.商务智能系统是从整个企业的调度来审视各项数据，所以它对于那些不太明显的和跨部门的问题也能够给予关注。
管理者可以通过个人网页对经营业务进行监督。
他们可以选择一些关键的业绩指标来对公司当前的经营表现进行监督，或按照时间顺序绘制公司的经营业绩走势图,从而使企业的发展趋势一目瞭然.为了帮助管理者更好的理解公司的经营情况和对影响经营业绩的基本原因作出分析,在商务智能系统中包含了许多可供用户立即使用的智能报告和分析手册，还包罗了一个搜索引擎。
我对商务智能的理解
我对商务智能的理解——商务智能在提高企业决策能力方面的作用姓名：班级：学号：时间：2011年12月28号指导老师：关键词：商务智能、企业、决策内容摘要：随着世界经济一体化、交易网络化、市场竞争白热化的发展，面对复杂、多变、竞争日趋激烈的全球环境，需要企业实时作出正确的决策，好的决策支持对于企业生存是必须的，为了作好决策，必须采取正确的步骤，确保使用正确的信息。
为了满足日益复杂化的竞争需要,企业必须借助商务智能来支持战略决策、完善内部控制、实施精确化管理。
商务智能为决策人员提供更好的控制指令信息，使他们得以做出更好的商务决策，从而为股东及其他利益相关者创造更大的价值利润。
正文：一、商务智能的定义到目前为止，关于商务智能(Business Intelligence，简称BI)还没有一个准确的定义，以下是一些具有代表性的定义：1.商务智能是指能透过资料的碎取、整合及分析，支持决策过程的技术和商务处理流程，其目的是为了使使用者能在决策的时候，尽可能地得到更好的协助。
2.商务智能是运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘技术来处理和分析数据的技术，它允许用户杳询和分析数据库或数据仓库，进而得出影响商务活动的关键因索，最终帮助用户做出更好、更合理的决策。
3.商务智能是通过利用多个数据源的信息以及应用经验和假设，来促进对企业动态特性的准确理解，以便提高企业决策能力的一组概念、方法和过程的集合。
它通过对数据的获取、管理和分析，为企业组织的各种人员提供信息，以提高4.商务智能是通过获取与齐个主题相关的高质量和有意义的信息来帮助人们分析信息、得出结论、形成假设的过程。
以上这些定义从不同的角度对商务智能给出了解释，但这此定义都还不够全面、没有从根本上阐述商务智能的本质。
商务智能最早是20世纪90年代末在国外企业界出现的，是指将企业的各种数据及时地转换为管理者感兴趣的信息(或知识)，并以各种方式展现出来，帮助管理者进行科学决策。
大数据时代的商务智能分析
大数据时代的商务智能分析一、商务智能的概念和价值商务智能（Business Intelligence，BI）是利用各种数据分析方法和工具，提取企业内外部分散的、异构的、海量的信息数据，并对其进行处理、分析、展示和应用，使企业的经营管理运作更加科学、精细和高效的一种业务应用系统。
商务智能的实现，可以从数据来源、数据处理、信息发布和应用支持四个方面来介绍商务智能的基本架构和功能。
商务智能的价值主要体现在以下几个方面：1.提升决策质量：商务智能可以通过对企业内部和外部数据进行分析和挖掘，为管理决策提供科学、准确、及时和可信的数据支持。
2.降低决策风险：商务智能可以通过对多源异构数据的集成和分析，及时发现和解决问题，从而降低决策风险，提高企业的抗风险能力。
3.优化资源配置：商务智能可以通过对数据的分析、挖掘和展示，帮助企业发现潜在机会和问题，在资源配置上做到合理和精细，提高企业的效率和利润。
4.提高市场竞争力：商务智能可以通过对市场、竞争对手和消费者等信息的分析和挖掘，构建企业的核心竞争力，提高企业的市场占有率和盈利能力。
二、大数据时代商务智能的新趋势随着互联网技术的逐步成熟和应用的普及，大数据对于商务智能的影响也越来越显著。
在大数据时代，对大数据的分析成为商务智能的一个重要发展方向。
主要表现为以下新趋势。
1.数据可视化：传统的商务智能系统一般以数据报表、图表和多维分析等方式展示数据。
而在大数据时代，则更关注数据可视化的呈现形式和逻辑关系。
商务智能系统除了可以实现数据可视化外，还可以通过对数据的声音、视频、图片和动态演示等进行多维度地呈现。
2.移动化：随着移动技术的飞速发展以及智能移动设备的普及，越来越多的企业更关注数据在移动端的展示与分析。
在大数据时代，商务智能通过使用适配移动终端的视觉化界面、数据云计算等方式，将数据分析应用实现移动化，实现管理人员无时无刻对业务数据实时查看与分析。
3.智能化：大数据时代商务智能采用智能算法和机器学习等技术，帮助企业更好地掌握数据，并从中挖掘出有用的信息。
商务智能课程知识点总结
商务智能课程知识点总结一、商务智能概念和基础知识1. 商务智能的概念和意义商务智能是指利用技术与工具，帮助企业收集、管理和分析大量数据，为企业决策和业务活动提供支持的过程。
商务智能系统能够帮助企业管理层更好地了解当前的业务运营情况，并根据这些情况做出更科学、更合理的决策。
2. 商务智能的发展历史商务智能技术的发展历史可以追溯到20世纪70年代，当时主要是数据库管理系统和决策支持系统的发展，逐渐演变成商务智能的综合技术体系。
随着互联网和大数据技术的迅猛发展，商务智能技术不断完善和创新，为企业提供了更全面的决策支持。
3. 商务智能的基本概念及原理商务智能的基本原理是建立在数据收集、数据管理、数据分析和决策支持的技术基础上。
商务智能系统通过数据仓库技术整合源数据，并通过数据挖掘、数据分析等技术提供有益的信息，并辅助企业决策。
4. 商务智能的组成和体系结构商务智能系统通常由数据仓库、数据挖掘、联机分析处理（OLAP）、报表和查询工具等组成。
这些组成部分通过数据整合、处理和分析，为企业提供各种层次的决策支持与信息服务。
二、商务智能技术与工具1. 数据仓库技术数据仓库是商务智能系统的核心，是用于存储和管理大量数据的集中式数据存储系统。
数据仓库技术利用ETL（提取、转换、加载）等工具从不同的数据库和数据源中提取数据，并将其集成为一种标准格式，以支持系统的分析和决策。
2. 数据挖掘技术数据挖掘技术旨在从大规模的数据中发现潜在的模式和规律。
通过数据挖掘技术，商务智能系统能够发现数据之间的联系、趋势和规律，从而提供更准确、更有效的决策支持。
3. OLAP技术联机分析处理（OLAP）技术是用于多维数据分析的工具和方法。
OLAP技术可以帮助用户从不同的角度和层次对数据进行分析和查询，有效地支持企业管理层对业务情况的理解与决策。
4. 报表和查询工具商务智能系统通常还包括报表和查询工具，用于帮助用户从数据仓库中获取有用的信息。
商务智能基础报告心得
商务智能基础报告心得引言商务智能（Business Intelligence，简称BI）是一种利用先进的技术和工具来分析企业数据，帮助企业决策的方法。
商务智能基础报告为我们提供了学习BI的入门知识，并介绍了BI的基本概念、架构和应用场景。
通过学习这些内容，我对商务智能有了更深入的理解，并认识到了它对企业发展的重要性。
同时，我也了解到了商务智能在不同行业中的应用具有广泛的前景，它不仅能提高企业的效率和竞争力，还能帮助企业发现潜在的商机。
商务智能的基本概念商务智能是指通过对企业内部和外部数据的收集、整理、分析和分享，为企业决策提供支持和指导的一种智能化技术。
商务智能报告中介绍了BI 的基本组成和基本流程，使我更清晰地认识到商务智能的核心原理和作用。
商务智能基于数据仓库和数据挖掘技术，通过数据的提取、清洗、转化和加载，将数据整合成一个统一的数据存储，从而方便进一步的数据分析和挖掘。
商务智能不仅仅局限于数据的整理和分析，还包括数据的可视化和分享，以便更好地支持企业的决策。
商务智能的架构商务智能报告详细介绍了商务智能的架构，包括数据层、应用层和用户层。
数据层是商务智能的核心，也是整个架构的基础。
它包括数据源、数据仓库和数据挖掘模型等组成部分。
数据源可以是企业内部的数据库、Excel表格、日志文件等，也可以是外部的市场数据、社交媒体数据等。
数据仓库是整理和存储数据的地方，它采用关系数据库的方式组织数据，并通过ETL（Extract-Transform-Load）流程将数据导入到数据仓库中。
数据挖掘模型是商务智能的核心，它通过应用各种数据挖掘算法对数据进行分析和建模，从而提取出有价值的信息。
应用层是商务智能的中间层，它包括报表和分析、查询和报警、数据挖掘和OLAP等组成部分。
报表和分析是商务智能的主要应用之一，它通过可视化的方式展示数据分析的结果，帮助企业了解和分析数据。
查询和报警提供了对数据的灵活查询和实时监控的功能，用户可以根据需要自由地查询数据，并设置报警条件，及时了解和处理异常情况。
商务智能的理解
商务智能的理解
商务智能（Business Intelligence，BI）是一个技术集合概念，它指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
商务智能的核心是将企业的各种数据及时地转换为管理者感兴趣的信息，并以各种方式展现出来，帮助管理者进行决策。
商务智能提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。
商务智能的主要技术手段包括联机分析处理技术、数据挖掘手段、数据仓库以及最终的数据可视化技术。
商务智能也可以理解为数据仓库+数据挖掘+联机分析处理技术。
利用数据仓库技术，可以复制业务处理数据，提供基于结构化的数据查询和分析，专注于信息的提取和知识的发现。
数据挖掘可以帮助企业在大量的数据中发现那些有价值的信息或知识。
联机分析处理技术可以基于数据仓库中多维的数据进行在线分析处理，生成新的信息，又能实现监视业务管理的成效，使管理者和决策者能自由地与数据相互联系。
如需更详细的信息，建议查阅相关资料或咨询商业智能领域专业人士。
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商务智能的认识浅谈
20107921 刘星妤当今，企业必须对瞬息万变的市场做出迅速的反应，进行有效的决策，而决策的正确性与及时性都必须建立在全面、准确、及时的信息的基础上，从数据中发现商业知识的能力以及成为支撑企业建立竞争优势不可或缺的条件。
商务智能技术的出现为解决问题提供新的理论基础和技术选择。
商务智能利用计算机和通信等现代科技，针对企业收集、整理、分析和分享信息的流程，为企业提供信息，扩大信息的受众范围，增加信息的价值，为企业及时、准确的进行决策提供服务的过程。
有人认为商务智能是一种技术，是数据库，联机分析处理工具，数据挖掘功能的集合。
对于这种简单的观点是不正确的，商务智能涉及到了企业战略，组织，功能，技术，业务等五个层面的整体解决方案。
企业的商务智能平台包含数据收集，存储，挖掘，分析及预测等全方位功能，构成一条完整的智能价值链，提供统一的智能分析平台。
商务智能的发展经历了，事务处理系统（transaction processing system，TPS），管理信息系统(management information system，MIS)，经理信息系统(executive information system，EIS)，决策支持系统(decision support system，DSS)，直到最后的商务智能系统(business intelligence system，BIS)。
商务智能系统是新一代的企业管理软件，它也是一种基于互联网
的绩效管理系统。
任何管理者都需要充分发信息对企业进行管理。
商务智能系统是从整个企业的调度来审视各项数据，所以它对于那些不太明显的和跨部门的问题也能够给予关注。
管理者可以通过个人网页对经营业务进行监督。
他们可以选择一些关键的业绩指标来对公司当前的经营表现进行监督，或按照时间顺序绘制公司的经营业绩走势图，从而使企业的发展趋势一目瞭然。
为了帮助管理者更好的理解公司的经营情况和对影响经营业绩的基本原因作出分析，在商务智能系统中包含了许多可供用户立即使用的智能报告和分析手册，还包罗了一个搜索引擎。
功能强大的走势图是企业的发展出事可视化。
通过使用最新的，随时可用的和详尽的职能报告，可利用公司内部网获取各种信息。
商务智能涉及企业战略、组织、功能、技术、业务这5个层面，通过他们可以吧企业整合成一个信息工厂。
在商务智能的价值链中实现数据到信息、知识、智能、利润的价值增值，从而使企业取得竞争优势。
同时在问题和决策之间有信息的反馈，保证战略的决策和执行能够适应环境的变化。
商务智能与ERP,CRM,SCM的关系。
企业资源计划（ERP）是指建立在信息技术的基础上，以系统化的管理思想识别和规划企业资源，为企业的决策层和员工提供决策运行手段的管理平台。
通过使用ERP系统，企业的相关业务功能间的数据更新能够自动、实时完成，管理人员可以实时掌握业务细节，从而根据这些信息及时的制定不同的计划。
为了发挥ERP系统中的数据资
源的作用，企业需要在ERP系统之上建立一个商务智能系统，从而把对ERP系统的投资最大化，从其中的数据获得更高的价值，商务智能与ERP体系相结合可以为企业带来更多好处，比如能够增强企业的决策能力，促进企业的监控能力等。
在当今全球化竞争日益激烈的环境下，企业必须“以客户为中心”。
客户关系管理分为运营和分析两个层面，运营型CRM的发展总是先于分析型。
运营型CRM的发展促进了企业客户互动的能力，并且捕捉到相关的活动的客户数据。
运营型CRM通过减低运营成本为企业带来效益，分析型CRM则是通过拉动企业的收入增长而实现效益，直接驱动企业收入和效益的增长。
CRM整体解决方案不但能够完成客户数据的采集、业务处理的流程化等运营型CRM的管理功能，而且引入数据仓库，数据挖掘等相关技术，能够进行呵护相关数据分析和营销，销售和服务的部门级辅助决策支持，并能够为高层管理人员提供全局性的辅助决策支持，实现了运营与分析的互动。
CRM解决方案通过市场营销，销售和服务等数据收集并整合在一起，再将这些运营数据和外来的市场数据进行整合和转换，载入数据仓库，运用OLAP和数据挖掘等技术葱数据仓库的分析和提取相关规律，米线和发展趋势，让客户信息和只是在整个企业内部得到有效的流转和共享，并进一步转化为企业的战略规划，科学决策以及对业务流程的辅助支持，以提高在所有渠道中和客户交互的有效性和针对性，实现企业利润最大化。
由于供应链管理活动需要并将产生大量数据，企业必须利用商务智能工具整合并分析这些数据，以改进供应链管理过程中的决策，提
高经营效率和客户满意度。
从供应链管理系统的数据收集系统中提取数据并加以分析能够帮助企业识别运营趋势，针对供应链流程做出更有效的决策。
供应链的数据分析能够帮助企业找到原材料，同时评估供应商，从而更加有效的制造产品，更好的评估客户需求，以更有竞争力的价格即使向客户提供产品。
商务智能系统的体系结构主要是数据仓库，联机分析系统，数据挖掘。
数据仓库是一个面向主题的、集成、时变的、不可更新的数据集合，主要用来支持管理者制订决策及商务智能过程。
目前企业信息系统的数据由基于运行操作的DBMS管理，但是基于决策的数据库和基于运行操作的数据库在数据来源、数据内容、数据模式、服务对象、访问方式、事务管理乃至物理存储等方面都有不同的特点和要求，因此直接在基于运行操作的数据库上建立决策支持系统不合适。
数据仓库的主要功能是为企业决策支持系统、经理信息系统、智能服务提供所需要的信息，把企业日常运营中分散的、不一样的、不易获取的数据经归纳整理后转换为集中的、可随时访问的深层信息。
从概念上说，数据仓库实质上是吧运作数据转换成商业信息，帮助公司解决许多不同的复杂的商业难题。
从技术上说，数据仓库是企业内部各单元的运作数据和事务数据的中央仓库，这些数据需要经过归化、平衡、协调和编辑。
他是为最终用户进行分析梳理而专门设计的，使最终用户可以针对任何一个经营单位和企业去存取市场数据和信息。
数据仓库有能力对整个企业各部门传送过来的各种信息进行统一和综合，这实际
上是决策支持和客户管理的一次革新。
联机分析处理是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。
它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。
决策数据是多维数据，多维数据就是决策的主要内容。
OLAP专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。
联机分析处理具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点，从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确判断。
它可用于证实人们提出的复杂的假设，其结果是以图形或者表格的形式来表示的对信息的总结。
它并不将异常信息标记出来，是一种知识证实的方法。
数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
知识发现过程由以下三个阶段组成：
（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。
数据挖掘可以与用户或知识库交互。
数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。
数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。
目前，随着数据挖掘技术的发展，比如非结构话数据挖掘，WEB数据挖掘，空间数据挖掘，流媒体数据挖掘等高级数据挖掘技术的日渐成熟，数据挖掘在商务活动中的应用越来越多。
商务智能系统帮助企业的作业无容置疑，对企业的运营发展更是极为重要，所以企业都应该要实现商务智能，帮助企业提高工作效率，帮助企业提高客户满意度，最终提高企业的利润率。