商业智能需求---用需求来创造价值
人工智能的商业价值
人工智能的商业价值随着科技的不断进步和应用领域的扩大，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）正迅速成为当今商业界的热门话题。
作为一项前沿技术，人工智能的商业价值已经被广泛认可。
本文将探讨人工智能在商业领域的应用和带来的商业价值。
一、人工智能在销售和市场营销领域的应用1. 增强销售预测能力人工智能可以通过分析大量的数据，运用机器学习算法来识别销售趋势和市场需求，从而更准确地预测销售情况。
这使得企业可以更好地制定销售策略，提前做好市场准备，提高销售收入。
2. 个性化推荐系统利用人工智能技术，企业可以基于用户行为和喜好的数据，为每个用户提供个性化的产品推荐。
个性化推荐系统能够提高用户的购买满意度和转化率，提高企业的销售额。
3. 智能客服通过人工智能技术中的自然语言处理和语音识别，企业可以实现智能客服系统。
智能客服系统能够理解用户问题，并给出准确的答案和解决方案，提高用户的满意度和售后服务质量。
二、人工智能在生产和供应链管理中的应用1. 智能制造人工智能可以应用在生产过程中，提高生产效率和产品质量。
通过人工智能技术中的自动化和机器学习，生产过程可以实现自动控制和优化，减少人工干预，提高生产效率和降低成本。
2. 智能物流和仓储管理人工智能可以提高供应链管理的效率。
通过人工智能技术中的预测分析和路径规划，企业可以更准确地预测需求和优化运输路径，减少仓储和物流成本，提高供应链的响应速度和灵活性。
三、人工智能在金融领域的应用1. 风险管理和欺诈检测人工智能可以应用在金融领域的风险管理和欺诈检测中，通过分析大量历史交易数据、行为数据和市场数据，来识别风险和欺诈行为。
这能够帮助金融机构更好地保护用户资产和减少风险损失。
2. 个性化金融服务人工智能可以为用户提供个性化的金融服务。
通过分析用户的财务状况和投资目标，人工智能可以为用户量身定制理财建议和投资组合，提高用户的理财体验和投资收益。
商业智能的价值与应用实践
商业智能的价值与应用实践随着信息技术的发展，数据越来越成为企业运作的核心要素。
如何从大量的数据中提炼出有价值的信息，成为了企业管理者必须面对的大问题。
而商业智能（Business Intelligence，BI）正是解决这一问题的重要工具之一。
商业智能是指通过数据仓库、数据挖掘、报表分析等技术手段，将企业内外部的各类数据集成起来、加以分析、整合和抽象，以便为企业带来更精准的数据支持和决策支持，从而提高企业的管理效率和经济效益。
商业智能的价值商业智能的应用可以为企业带来如下价值：1、提升决策质量商业智能能够分析和整合海量数据，为企业领导者提供准确、透明、实时、个性化的决策支持。
这能够增强企业管理决策的科学性和准确性，降低管理风险。
2、增强竞争力商业智能能够实现对市场和竞争对手的分析比较，对企业各项业务活动进行量化、定量化分析，发现市场机会和业务瓶颈。
这能够在竞争激烈的市场中占有一席之地，并在市场中不断优化自身的竞争力。
3、降低成本商业智能能够对企业内外的各项活动进行全面、深入的分析，发现资源浪费、效率低下、成本过高、风险隐患等问题，帮助企业实现成本的有效控制。
同时，通过对销售预测、库存管理、生产流程等方面的优化，提高了企业的经济效益。
商业智能的应用实践商业智能的应用不仅仅是数据分析和技术的堆积，更是企业的管理和战略。
企业应该根据自身的实际情况和战略需求，采取有效的商业智能应用方案。
1、构建数据集成和数据仓库企业应该建立数据集成平台，将内外部拥有的数据整合到一个数据库视图中，从而可以减少数据冗余和数据不一致问题。
在此基础上，搭建数据仓库，为企业提供全面、持久的数据服务。
2、实现数据分析和报表建设数据分析和报表建设是商业智能应用的关键环节。
企业应该根据自身业务需求和管理需求，开发报表和分析模型，分析和预测销售、库存、资产等数据，并将其转化为实际决策支持，为企业提供明确、快速、准确的决策信息。
3、建立数据驱动的管理机制商业智能可以帮助企业建立数据驱动的管理机制。
商业智能的需求
前面我很罗嗦地交代了商业智能的来龙去脉，我希望让各位知道的是，商业智能需求天生就注定了是不好弄的，为什么，一句话可以概括，因为这是脑子工程，是一把手的工程！决策，其本身就是一个很个性化的事情，每个人的思维方式和思维习惯千差万别，加上性格偏向和个人喜好等因素，好与不好本身就是个价值判断，不是一个是非分明的逻辑判断。
说穿了，商业智能的需求就不可能有什么标准的模式，因为即使从人工智能的理论角度，现在也还没有一个方法可以完全地模拟人脑的运做，所以对商业智能需求的定义和控制过程事实上就变成了对人脑的控制过程，如果需求是做到一把手的头上的，想控制一把手的想法可不是闹着玩的。
关于商业智能的需求，业界和用户就存在两种观点之争，为了说明两种观点，我把商业智能四个字拆开成“商业”和“智能”两对，前者是商业观点，后者是智能观点。
这也反映了商业智能需求驱动力的一个发展和变迁，从商业智能形成产业到目前，商业智能需求的主要驱动出现了三次变迁。
首先是技术驱动，最开始只是觉得它是先进的技术，很多企业开始购买了很多这些产品，积极的通过技术的方法驱动这个技术在企业里面的应用。
譬如引入查询与报表工具，多维分析工具来改些原来业务系统的报表以及开发一些分析型的应用。
到后来我们称之为业务驱动，现在特别是金融行业，还有政府行业，他们的数据量非常大，基于数据的分析和研判实际上在日常业务流程的战术层次也有很大的一个应用的价值。
前在很多行业里面，它的基本从业人员的素质已经非常专业化，比如说特别在金融行业里面，从业人员的素质非常高，因此他很多时候他的决策是在战术层面决定的，比如银行的客户经理负责信贷业务的话，很多时候是他客户经理就要决策，给这个客户相应的信贷的政策是什么样的，基本定制适合这个客户服务的套餐。
面对这样一个情况，实际上我们看到很多时候是业务的一种驱动，满足一线业务人员每天做很多战术上决策的需要。
再到后来是管理驱动，由于管理信息面的广度要求，就要开始建数据仓库整合数据了，大家可能觉得他是为管理服务的，但是我们认为在中国早期的bi建设当中，它没有真正起到这个作用，仅仅是给管理者提供了一些基本的报表而已。
商业智能的需求分析
从这个变迁，回应刚才的我对商业智能的分拆，我们看到了一个很明显的趋势，就是目前商业智能需求的重点逐渐从“智能”转向“商业”，同时也因为这种我们和我们的客户对商业智能的理解的变迁，直接地影响了商业智能的需求形态，也必然对商业智能需求分析工作者提出了与时俱进，不断调整和修改需求分析方法的要求。
在技术驱动的时代，商业智能的需求分析更多地是侧重在bi工具的应用，例如用报表工具来实现一些管理性的报表，用olap来实现一些经常性的数据统计与分析，用etl工具来替代手工编写代码方式的数据迁移。
这个阶段的需求分析过程有非常明显的技术倾向性，这种项目往往有个前提，就是目标技术平台往往在项目启动之初已经敲定，需求分析师首先要非常了解目标技术平台的各项技术指标，并且非常小心地把目标用户的需求引导并且框定在这个目标技术平台的能力范围之内，这个逻辑是很自然的，也是无可厚非的。
在业务驱动的时代，需求分析师首先需要非常熟悉目标用户的日常业务，商业智能系统比传统业务系统相比，需求的把握与定义是非常困难的，传统业务系统的流程是非常清晰的，类似银行业务的核心业务系统，诸如储蓄业务，对公业务，国际业务即使种类很多，而对于落实到具体业务的需求的时候，起码同一家银行是有一个标准的业务操作的流程的，不论流程多么复杂，所对应的需求总是明确的，可见的，用程序化的方式来表达也是简单的，而且作为生产系统，早日投产比完善往往是更具价值，在这个大前提是，花繁为简，稳定压倒一切是甲乙双方都认同的。
而作为以辅助业务中战术决策的商业智能系统，首先要迈过的一个关口就是，在战术智慧上，系统的决策水平要起码高明于一个中等层次的业务人员的商业智慧，这样他才会觉得系统对他是有帮助的，回应刚才我所提出的，对商业智能需求的定义和控制过程事实上就变成了对人脑的控制过程，需求分析师如果不是一位该业务领域的专家，所能形成的需求分析结果能一次性地获得业务人员的真心拥护和认可无疑是天方夜谭，而在目前的bi界中，完全是从业务成长起来的bi需求分析工作人员凤毛麟角，实际情况往往是，一群技术功底还不错，脑子又转得比较快，能给客户一个良好形象的技术人员出身的人充当了bi需求分析师的角色，我就是一个非常典型的例子，这些人如果心态正确的话，会抱着一种对业务无知的谦卑感虚心地向自己的客户请教，并且仗着客户对技术莫测高深的敬畏，迅速地把需求结果框定为一个个本来就是客户手工在做的报表，当然也不排除通过向客户的需求学习，初步掌握了一些业务上的规律，把客户的需求提炼成灵活查询或者多维分析的模型。
财务管理中的商业智能与数据分析
财务管理中的商业智能与数据分析在当今竞争激烈的商业环境中，企业需要依靠准确的数据和智能的决策来推动业务增长和创造价值。
财务管理作为企业决策的重要组成部分，商业智能和数据分析成为支持财务管理的关键工具。
本文将探讨财务管理中的商业智能与数据分析，并阐述如何利用这些技术增强企业决策的合理性和效果。
一、商业智能在财务管理中的应用商业智能是指通过采集、整理和分析数据，提供给决策者有关企业运营和市场环境的洞察和见解的过程。
在财务管理中，商业智能可以应用于以下几个方面：1. 数据收集和处理：商业智能系统可以收集和整合来自多个数据源的财务数据，例如营收、成本、利润等。
这些数据可以通过自动化处理和数据仪表盘的展示，帮助财务部门迅速了解企业的财务状况，并及时制定相应的应对策略。
2. 预测和规划：商业智能技术可以分析历史财务数据，并利用统计模型和算法来预测未来的财务表现。
通过对市场趋势、竞争对手情况和内部数据的整合分析，财务决策者可以制定更准确的预算和业务规划。
3. 绩效评估和监控：商业智能系统可以帮助企业对财务绩效进行实时监测和评估。
通过制定关键绩效指标和制定仪表盘报表，财务管理者可以及时发现异常和问题，并及时采取调整措施。
4. 风险管理：商业智能系统可以通过对财务数据的准确监控和风险评估，帮助企业及时识别潜在的风险和机会。
例如，通过对供应链的监控和分析，财务管理者可以及时发现并应对可能的供应链中断和成本增加。
二、数据分析在财务管理中的重要性数据分析是指通过对大量数据进行挖掘、整理、分析和解释，从中发现隐藏的模式和信息，以支持决策制定和问题解决。
在财务管理中，数据分析的重要性体现在以下几个方面：1. 决策支持：数据分析可以为财务决策提供可靠的依据。
通过对财务数据的分析，例如销售额、成本和利润等，财务管理者可以了解企业的盈利能力、资金利用效率和市场竞争力，从而做出合理的决策。
2. 成本控制：财务管理者通过对成本数据的深入分析，可以确定哪些成本对企业效益的贡献较大，并确保这些成本得到合理控制。
AI技术在商业智能中的应用和价值
AI技术在商业智能中的应用和价值随着人工智能技术的快速发展，它在商业领域的应用也日益广泛。
AI技术对商业智能的作用越来越受到各个行业的重视。
本文将从商业智能的定义入手，探讨AI技术在商业智能中的应用和价值，以及未来可能的发展趋势。
一、商业智能的定义商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过分析和挖掘企业内外部数据，以获得企业内部和外部环境的运行状况，并提供有效的决策支持和预测分析，从而达到提高企业运营效率和经营效益的目的。
商业智能是一个复杂的系统，包括数据处理、数据分析、数据可视化等多个环节。
其中数据处理是商业智能的核心，它直接影响到商业智能的效果和价值。
二、AI技术在商业智能中的应用和价值1、数据处理商业智能系统生成的数据量巨大，包含了各种各样的数据类型和格式。
传统的BI系统使用手动方式进行数据清洗和整合，耗费时间和人力成本都非常高，同时还容易出现错误。
而AI技术可以通过自动化流程来处理数据，包括数据清洗、整合、清晰化等多项任务，节约了人力成本，提高了数据质量和精准度。
同时，通过AI技术处理数据可以减少人为干预和错误，提高数据处理速度和精确度，为企业决策提供了更加基础和可靠的数据支持。
2、数据分析商业智能系统主要用于数据分析，也就是对数据进行探索性分析、预测性分析、决策性分析等操作。
AI技术可以帮助商业智能系统进行更加深入、高效和精准的数据分析。
例如，在销售数据分析中，AI技术可以通过算法来生成预测模型，提供更加准确的销售预测结果；在客户行为分析中，AI技术还可以帮助企业识别潜在客户，预测客户流失概率等操作。
通过AI技术进行数据分析，商业智能系统可以更加快速和准确地找到数据背后的隐藏规律，挖掘数据中的价值，提供更加有效的决策支持。
3、数据可视化商业智能系统生成的海量数据需要以可视化的形式呈现出来，这样才能帮助企业洞察数据的背后真相，为决策提供更加直观和彻底的视觉体验。
用需求来创造价值-----探讨商业智能的需求与需求分析
• 商业智能需求有好的前景； • 商业智能需求很有意思； • 商业智能需求难以管束,让人心力交瘁； • 由于需求的变更实在是太多了，传统软件工程理论中严谨庄重的需求
分析方法明显吃力； • 客户对商业智能真正的需求往往是从项目投产那一刻才真正开始 ； • 商业智能的需求好象是没完没了的。。。。。
• 基于具体业务所开发的应用系统信息面只能覆盖企业的一个局部范围； • 从零碎的，片段的企业局部化信息难以看清企业整体的变化； • 企业需要一种协同思考的能力； • 信息系统将更多定位在对企业整体战略发展层面的支撑； • 商业智能浮出水平并且逐渐成为主角；
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商业智能需求---用需求来创造价值
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如果有一套环境可以 让管理人员直接分析 需要的数据，那就太 好了!
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商业智能需求---用需求来创造价值
什么是商业智能
价值
商业智能是用来实现 据向信息转变，信
息向知识转变，知识
知识 向价值转变的这么一
个过程，以及这个过
程中所使用到的种种
信息 技术和工具。
数据
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商业智能需求---用需求来创造价值
企业信息化发展的三个阶段
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商业智能需求---用需求来创造价值
企业信息化发展第一阶段
• 基础信息化阶段，主要是解决原本手工处理的数据电子化的问题 • 信息的关联面是非常有限的 • 信息专业性很强，离开了系统的主要用户，别人是看不懂这些数据 • 用户在企业中往往是占很少数
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商业智能需求---用需求来创造价值
商业智能(BI)定义和解决方案
商业智能定义和解决方案什么是商业智能？商业智能，或BI，是一种统称，泛指用于对一个企业的原始数据进行分析的各种各样的软件系统。
商业智能（BI）是由若干相关的活动组成的领域，包括数据挖掘，在线分析处理，查询和报表。
企业用商业智能（BI）来提高决策制定，降低成本和识别新的商机。
商业智能（BI）不仅仅只是公司的报表或从企业系统中引导出信息的一套工具。
信息主管通过商业智能（BI）来发现企业内低效的，需要改进的商业流程。
利用现在的商业智能（BI）工具，商业人士可以随时自己开始对数据进行分析，而不要等待IT来运行一个复杂的报表。
这样民主化的信息访问让用户在做商业决策时有了硬性数据的支持，否则就只能基于直觉来做出决策。
虽然商业智能（BI）有光明的前景，但它的安装启用却受到技术和企业文化挑战的困扰。
高管们必须确认在商业智能（BI）系统中所用的数据是干净与一致的，所以用户才会信任它。
什么样的企业会使用BI系统？象HARDEE’S，WENDY’S，RUBY TUESDAY 和T.G.I. FRIDAY’S这样的连锁餐馆业大量地使用着商业智能（BI）软件。
他们用商业智能（BI）做出战略决策，诸如在菜单上添加什么新品，哪一种菜式要被删除和哪一个业绩欠佳的店要被关闭。
他们还用商业智能（BI）来决定战术的事项，象与食品供应商重新谈判合同和找到改进低效率流程的机会。
因为连锁餐馆深受日常商务运作的驱动，而商业智能（BI）对他们经营上的帮助是如此的重要，所以他们成为所有行业中使用BI的中坚力量，而真正地从这些BI系统中得到实际价值。
BI的关键组件之一― 业务分析― 是在各种行业中成为一个成功企业所必不可少的，在专业的体育团队像波士顿的 RED SOX，奥克兰的A’S和新英格兰的PATRIOTS中，业务分析就更加的必不可少。
利用一种分析的方法，PATRIOTS在四年中赢得了三次美国橄榄球超级杯大赛。
这个球队在很多方面都用到了数据和分析模型，无论是在场内还是场外。
商业智能简介
上图所示的体系结构由数据源、智能工具、应用系统、知识获取和行动四个 部分构成，简述如下：
1. 数据源系统：包括前后端OLTP（ On-Line Transaction Processing, 在线事
务处理）、电子商务系统和外部信息提供者等等。这些不仅是数据源，而且是知 识和行动的操作对象。 2. 商业智能工具系统：包括数据仓库模型和构造工具、访问工具、决策支持 工具OLAP 和数据挖掘工具。 • 数据仓库模型和构造工具—— 包括ETL（Extract / Transformation / Load） 工具和数据仓库模板、元数据交换、联合数据仓库和数据集市系统。这些工具用 于从操作系统和外部数据源系统中捕捉数据，经过数据加工和转换，最后将数据 装载进全局的或部门的数据仓库。 访问工具——包括应用接口和中间件，需求驱动数据的获得和分析，决策引擎 的模型、规则和度量等，使得客户工具能够访问和处理数据库和文件系统中的商 业信息。数据库中间件允许客户透明地访问后台各种异构的数据库服务器，Web 服务器中间件允许Web 客户连接到数据库中。这些产品用于管理终端用户感兴 趣的商业信息。一般采用三层信息存储，最高层次是数据仓库，数据仓库中集成 了全企业的商业信息；中间级是部门数据仓库，又叫做数据集市，这里存储了某 个商业单位、用户组或部门的商业信息，这些数据集市可以直接建立在企业操作 系统的基础上；结构的最低层次存储了根据用户和应用需求经过裁剪后的信息。 • 决策支持工具OLAP 和数据挖掘工具——包括了从基本查询和报表工具到先进 的在线分析处理再到信息挖掘工具的各类工具。所有工具都支持GUI 客户界面。 许多也可以在Web 界面上使用。现在，这些工具大多设计成能处理数据库产品 来的结构信息，但是将来需要对文件系统、多媒体、甚至邮件或Web 服务器上 的复杂的和非结构的信息。
商业智能如何为企业创造价值
商业智能如何为企业创造价值作者：李维晗来源：《销售与管理》2009年第11期在多年的企业运营管理和营销咨询实践过程中，我们逐渐发现主流行业(特别是金融、IT、电信、汽车等)的商业智能应用需求和发展路线日益清晰：即对这些行业的企业而言，数据和信息是他们最宝贵的“企业资源”，而通过商业智能的领头羊作用，对分散在企业内外不同系统(例如ERP、CRM、SCM、DMS等)、不同来源的信息和数据资源进行有机、有效和系统的整合，在统一的“企业级”数据平台上对这些信息“资源”进行分析和研究，进而像人的大脑和神经系统一样充分、迅速地感知产业、市场和客户的变化，并做出准确、快速的应变，以服务于企业的各项业务活动。
以下便是一个典型案例。
企业存在的问题A公司不同业务部门、不同层级的管理者，在日常业务中所关注的焦点往往不一致：◆市场营销：如何动态监测全国、竞争对手、该企业的市场变化趋势，明晰企业的市场竞争力所在，为下一步的市场营销提供基于数据的决策支持分析?◆销售管理：如何准确及时分析各产品和服务的销售业绩、销售流程，掌握各销售环节的KPI目标与达成情况，加快绩效管理与绩效监控的响应，为销售管理做出迅速而可靠的决策支持?◆售后服务：如何高效分析企业各产品的维修和服务频率等KPI，及时掌握经销店售后服务现状、能力、市场保有状况，更好的指导和服务于经销商业务?◆客户满意度：如何精准分析用户的特征及其对销售，售后的评价，掌握客户满意度等KPI，加快客户响应速度，为客户管理提供高效决策支持?◆经销商管理：如何精准掌握企业各经销店的经营状况，及时分析经销店的收入及盈利情况，为经销店精细化管理做出决策支持?上述内容，正是不同业务部门所关注的焦点，而在既往的业务规则中，各个业务部门也流于局部思考的思维怪圈，如市场、销售、售后服务等业务往往以经营成果为衡量标准，导致业绩主义思想严重；经销商管理则关注经销商的稳定和收益增长，形成利润中心的思想；而客户满意度业务则以客户感动为终极目标，形成客户至上的考核思维。
人工智能技术在商业应用上的价值。
人工智能技术在商业应用上的价值。
1. 优化业务流程人工智能技术可以通过自动化、优化和加速业务流程来提高企业的效率和生产力。
人工智能可以帮助企业自动化重复性任务，消除人为错误并减少运营成本。
在制造和物流领域，人工智能可以使用智能仓库和自动化机器人来提高生产率、减少损失和提高运营效率。
在银行和金融行业，人工智能可以自动化贷款审核、客户服务和欺诈检测等业务流程，提高工作效率。
2. 个性化客户体验人工智能技术可以帮助企业提高客户体验，加强客户忠诚度。
通过自然语言处理技术和机器学习算法，企业可以分析客户的需求并提供个性化服务。
这将有助于提高客户满意度，从而增加销售额和市场份额。
在零售业中，人工智能可以通过分析客户购买历史和行为模式来推荐相关产品。
在餐饮业中，人工智能可以根据客户喜好和口味推荐菜品。
3. 数据分析和决策支持人工智能技术可以帮助企业分析海量数据，找到隐藏在数据背后的实时趋势和关联性。
通过这种方法，企业可以获得更深入的洞察力并做出更明智的决策。
人工智能可以通过分析客户数据，预测销售量，优化库存和采购计划。
在医疗行业中，人工智能可以通过分析大量的患者数据来帮助医生制定更准确的诊断和治疗计划。
4. 自动化客户服务人工智能技术可以提高企业的客户服务水平。
通过自然语言处理技术和机器学习算法，企业可以提供更自然、高效和及时的客户服务。
在电信业中，人工智能可以帮助客户完成账单查询、网络配置和故障排除等业务，降低客服人员的工作量和成本。
在旅游业中，人工智能可以提供智能机器人导游服务，帮助游客了解历史文化和景点信息，提供支持。
5. 安全和风险管理人工智能技术可以帮助企业识别和管理潜在的风险和安全威胁。
人工智能可以使用图像识别技术来监控公共区域，识别犯罪嫌疑人并防止恐怖袭击。
在金融行业中，人工智能可以识别欺诈行为和异常交易模式，减少金融犯罪的风险。
在医疗行业中，人工智能可以帮助医院监测病人状态，提供预警提醒，及时发现异常情况。
商业智能技术的价值与优势分析
商业智能技术的价值与优势分析商业智能技术是一种用于支持商业决策的工具，它能够帮助企业通过收集、整理、分析企业数据，提供更加准确和实时的商业洞察。
商业智能技术的优势在于，它能够帮助企业做出更好的决策，提高效率，提高市场竞争力。
本文将分析商业智能技术的价值和优势。
一、商业智能技术提供更加精确和实时的数据支持商业智能技术是一种数据处理和数据分析工具，在企业中起着重要的作用。
它能够以可视化的方式呈现数据，帮助决策者更好地了解企业数据。
商业智能技术能够收集、整理和分析的数据包括销售数据，客户数据，财务数据等等，这些数据都是企业运作的重要信息，通过商业智能技术，企业能够更好地理解和分析这些数据，从而提出更加明确和实时的商业洞察。
商业智能技术的数据收集和分析能力对企业决策具有重要的价值。
通过商业智能技术收集的数据和分析的结果对于企业定义其目标非常重要。
商业智能技术能够通过收集数据、分析数据和进行预测，发现企业在市场中的竞争地位和需求，从而确定道路攻略。
二、商业智能技术提高商业效率商业智能技术的优势之一是能够提高商业效率。
商业智能技术能够帮助企业更加高效地管理自己的数据，并且利用其数据的价值来促进创新、提高生产效率和减少成本。
通过数据收集、整理和分析，商业智能技术能够帮助企业更好地了解自己的利润和花销，以及哪些产品和服务对客户最具吸引力。
商业智能技术能够帮助企业更好地了解客户的需求和行为，并以此来发掘新的市场机会。
三、商业智能技术提高企业竞争力商业智能技术还可以帮助企业提高市场竞争力。
商业智能技术能够通过收集和分析企业数据来帮助企业理解其行业的动态、趋势和所处市场中的竞争地位。
除此之外，商业智能技术还可以帮助企业发现新的市场机会，从而增加收入。
商业智能技术能够帮助企业更加高效地服务其客户，并以此来提高市场份额。
四、商业智能技术促进企业创新商业智能技术可以促进企业创新。
这种技术能够帮助企业更好地了解市场趋势和客户需求，从而使企业更好地分配资源来提供最佳产品和服务。
客户关系管理试题及答案(田伟)
客户关系管理试题一、填空题：（每空1分，共15分）1、以美国劳特朋（Lauterbom）为代表的营销专家提出了著名的“4C”理论，“4C”分别指:消费者(Consumer)、成本(Cost)、便利(Convenience)和沟通(Communication)。
2、CRM按功能分类，一般划分为运营型,分析型,协作型3、客户价值包括两方面的价值，一方面是客户价值(或企业给客户创造或提供的价值("企业-客户"价值)),另一方面是关系价值(或客户为企业带来的价值("客户-企业"价值))4、顾客让渡价值是指顾客总价值与顾客总成本之差。
5、CRM系统结构分三个层次：界面层,功能层，支持层。
二、选择题（每题1分，共10分）1、在日益激烈的市场竞争环境下，企业仅靠产品的质量已经难以留住客户，成为企业竞争制胜的另一张王牌 BA、产品B、服务C、竞争D、价格2、著名经济学的2：8原理是指 DA、企业80%的销售额来自于20%的老顾客B、企业有80%的新客户和20%的老客户C、企业80%的员工为20%的老客户服务D、企业的80%的利润来自于20%的老顾客3、在客户满意度公式：C=b/a中，b代表的含义是。
BA、客户满意度B、客户对产品或服务所感知的实际体验C、客户忠诚度D、客户对产品或服务的期望值4、是指客户对某一特定产品或服务产生了好感，形成了偏好，进而重复购买的一种趋向CA、客户满意度B、客户价值C、客户忠诚度D、客户利润率5、客户忠诚度是建立在基础之上的，因此提供高品质的产品、无可挑剔的基本服务，增加客户关怀是必不可少的。
CA、客户的盈利率B、客户的忠诚度C、客户的满意度D、客户价值6、关系营销认为产品的价值既包括实体价值，也包。
BA、产品的包装B、附在实体产品之上的服务C、附产品的广告价值D、产品的使用价值7、下面那个选项不是实施个性化服务所必须的条件： CA、拥有完善的基本服务B、良好的品牌形象C、良好的企业盈利率D、完善的数据库系统8、对于企业来说，达到是基本任务，否则产品卖不出去，而获得是参与竞争取胜的保证。
客户关系管理考试
客户关系管理复习范围一：填空题1.客户关系管理的终极目标是客户资源价值的最大化。
2.CRM分类中把客户关系管理分成运营型客户关系管理、分析型客户关系管理、合作型客户关系管理3种。
3.关系营销中的4C指成本、便利性、沟通和客户需求。
4.企业的CRM战略可以分为扣钩战略、拉链战略、维可牢战略。
5.战略资源必须具有以下4个特征：价值性、优越性、独特性、独占性。
6.根据客户忠诚的形成过程把忠诚划分为认知忠诚、情感忠诚、意愿忠诚、行为忠诚四大类。
7.优异的客户感知价值是培育客户忠诚的基础。
8.客户与企业之间的互动主要包括以下3个层次，即活动、情节、片段。
9.数据仓库是一个面向主题的、集成的不断更新且随时间而不断变化的数据集合，用于支持管理人员的决策。
10.数据库系统是数据库和数据库管理系统的总称。
11.根据数据仓库所管理的类型和它们解决的企业问题范围，一般可将数据仓库分为下列3种类型：企业数据仓库、操作型数据库、和数据集市。
12.网上客户关系管理（e-CRM）：是基于因特网网站的客户关系系统，其本质是基于因特网和面向客户。
13、CRM按功能分类，一般划分为运营型,分析型,协作型14、客户价值包括两方面的价值，一方面是客户价值，另一方面是关系价值15、CRM系统结构分三个层次：界面层,功能层，支持层。
16、CRM是指客户关系管理17、关系营销的核心是保持客户18、客户忠诚度最重要的三个影响因素：满意、愉悦、信赖。
19、按照一个客户在客户关系生命周期内为企业创造的价值的不同实现情况，客户关系价值可有三部分构成：历史价值、当前价值、潜在价值。
20、客户关系管理营销策略的成功实施的关键在于：客户的维系1．客户满意度取决于顾客感知价值和__期望值_之间的比较。
2．CRM的核心思想是以__客户__为中心，提高_满意度_，改善客户关系，提高企业竞争力。
3．客户是通过__渠道和接触点___来感受企业服务的，要求企业必须通过__渠道和接触点__来调控客户体验。
人工智能中的六种商业价值
人工智能中的六种商业价值人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种让机器拥有类似人类一样思考和行动的能力的技术。
在过去的几十年中，人工智能技术已经在科学、工程和商业领域获得了广泛的应用。
人工智能技术的发展和应用，将会给商业领域带来巨大的变革。
本文将会介绍人工智能中的六种商业价值，并探讨这些价值所带来的商业机会。
1. 智能客户体验智能客户体验是指通过人工智能技术改善客户体验，提升品牌价值。
随着智能客户体验技术的发展，消费者能够通过语音交互、自然语言处理等方式与品牌进行互动。
例如，人工智能客服可以通过聊天或电话为消费者提供帮助。
智能客户体验技术也可以用来个性化营销。
通过明确了解消费者的需求和偏好，品牌可以提供更符合消费者需求的产品和服务。
2. 智能生产和供应链智能生产和供应链是指通过人工智能技术，改进生产效率和供应链管理。
智能生产可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。
智能供应链则可以帮助企业更好地管理和协调供应商、原材料和运输。
例如，人工智能技术可以帮助企业更好地控制库存和运输成本，提高供应链的效率和连贯性。
3. 智能金融服务智能金融服务是指通过人工智能技术改进金融服务和风险控制。
智能金融服务可以帮助银行和金融机构更好地了解消费者需求和风险偏好，提供更好的金融服务。
例如，人工智能技术可以帮助金融机构更好地了解消费者的信用风险，提高借贷放款决策的准确性和效率。
4. 智能医疗保健智能医疗保健是指利用人工智能技术优化医疗保健服务。
智能医疗保健可以帮助医疗机构更好地工作流程和治疗方案，提高诊断和治疗效果。
例如，人工智能技术可以协助医生快速分析医学数据和病人信息，提供更准确和高效的诊断和治疗方案。
5. 智能智能家居智能家居是指通过人工智能技术优化家居生活。
智能家居可以让家庭生活更加便捷、舒适和高效。
例如，人工智能技术可以协助家庭智能设备之间的互动，提高家庭智能设备之间的协作效率和便捷性，并且可以根据家庭成员的需求和偏好智能地进行任务分配。
了解商业智能的重要性与作用
了解商业智能的重要性与作用商业智能是一种利用数据分析技术来支持商业决策的工具和方法。
它通过整合和分析大量的数据，为企业提供深入的洞察，帮助企业管理者和决策者更好地了解市场趋势、消费者行为和业务运营情况。
商业智能的重要性和作用在当今竞争激烈的商业环境中愈发凸显。
首先，商业智能有助于提升企业的决策效率和准确性。
商业智能系统能够自动地收集、整合和分析海量的数据，将复杂的数据转化为易于理解的信息和报告，为管理者提供更全面、准确的决策依据。
通过商业智能，企业能够快速分析市场需求、产品销售情况、竞争对手动态等关键信息，及时作出反应和调整决策，从而提高企业的竞争力和市场占有率。
其次，商业智能可以帮助企业发现隐藏的商机和潜在的风险。
商业智能的数据分析能力可以将大量的数据进行挖掘和关联分析，找出数据背后的规律和趋势。
通过深入分析客户行为、市场趋势和竞争对手动态，商业智能可以帮助企业发现市场的空白和不足，以及潜在的市场需求和客户群体，从而抓住机遇，开拓新的业务领域。
同时，商业智能还可以帮助企业预测和识别潜在的风险和问题，及时调整和预防，降低经营风险和损失。
第三，商业智能可以提升企业的业务效率和生产效率。
商业智能系统通过自动化的数据收集和分析，减少了人工处理数据的时间和成本，提高了企业的业务运营效率。
通过商业智能，企业能够快速获取各个部门的运营情况，识别瓶颈和问题，并通过调整和优化业务流程，提高生产效率和资源利用率。
此外，商业智能还可以通过预测和优化供应链管理，减少库存和物流成本，提高交付效率和客户满意度。
另外，商业智能还可以加强企业与客户之间的关系和沟通。
商业智能可以帮助企业了解客户的需求和偏好，通过分析客户行为和购买历史，推测客户的未来需求和购买意向，实现个性化营销和服务。
同时，商业智能还可以通过数据可视化和报表分析，向客户展示企业的产品和服务优势，帮助企业与客户建立信任和合作关系。
然而，商业智能的应用也面临一些挑战和限制。
人工智能在商业领域中的应用
人工智能在商业领域中的应用人工智能（AI）作为一项前沿科技，在商业领域中的应用越来越广泛。
它以其独特的智能性和创新性，为商业带来了巨大的机遇和挑战。
本文将从三个方面探讨人工智能在商业领域中的应用，分别是市场营销、供应链管理和客户服务。
首先，市场营销是商业领域中至关重要的一环。
现如今，人工智能技术已经应用于市场调研、广告推广和客户关系管理等方面。
通过对大数据的深度分析，人工智能能够洞察消费者的需求和喜好，帮助企业制定更加精准的营销策略。
此外，人工智能还能通过自动化广告投放和个性化推荐，提升品牌曝光度和用户体验，从而促进销售增长。
人工智能的应用不仅提升了企业的市场竞争力，也为消费者提供了更好的购物体验。
其次，供应链管理是商业运营不可或缺的一环。
人工智能技术在供应链管理中的应用，主要体现在预测和优化方面。
通过对历史数据的分析和模型训练，人工智能能够准确预测需求量和销售趋势，帮助企业做好货物的采购和库存管理。
此外，人工智能还能通过智能调度和优化算法，提高物流效率和降低成本。
通过人工智能的应用，企业能够更好地掌握市场需求，减少供需失衡的风险，实现供应链的可持续发展。
最后，客户服务是商业中重要的维系客户关系的环节。
人工智能在客户服务中的应用，主要表现在自动化和智能化方面。
通过自然语言处理和机器学习技术，人工智能能够智能识别和理解客户的问题和需求，并进行自动回答和解决。
人工智能的智能助手还可以提供个性化的服务和建议，根据客户的偏好和历史记录进行智能推荐和定制化建议。
这不仅提高了客户满意度和忠诚度，也为企业节约了人力成本。
人工智能在客户服务中的应用，使得企业能够更好地满足客户的需求，提升品牌价值和形象。
综上所述，人工智能在商业领域中的应用带来了许多机遇和优势。
市场营销、供应链管理和客户服务中的人工智能应用，提升了企业的竞争力和效率，同时也为消费者带来了更好的消费体验。
然而，人工智能的应用也面临着一些挑战，比如数据隐私和伦理问题。
商业智能如何帮助企业决策
商业智能如何帮助企业决策在当今竞争激烈的商业世界中，企业的成功与否往往在于它们的决策能力。
商业智能，即BI，是一种利用数据分析、数据挖掘、商业量化等技术，为企业提供决策支持和业务分析的方法。
商业智能能够帮助企业更好地理解市场趋势、客户需求、业务状况等关键信息，从而帮助企业作出更加明智的决策。
商业智能的核心是数据分析，数据分析是商业智能的基础。
通过商业智能，企业可以实时获取各种各样的数据，包括销售数据、客户行为数据、供应链数据、人力资源数据等等。
这些数据可以帮助企业更好地了解市场和竞争对手的情况，同时也能够帮助企业分析自己的业务情况，从而更好地制定战略和决策。
商业智能最基本的功能就是数据可视化。
通过把数据以图表的形式展现出来，商业智能可以帮助企业管理人员更好地了解业务状况，例如销售额、客户满意度、人员流动等等。
数据可视化帮助企业管理人员更准确、更直观地了解企业数据，从而做出更加明智的决策。
商业智能还可以帮助企业发现潜在市场机会。
通过对市场和客户数据的分析，商业智能可以帮助企业更好地了解客户需求，从而找到未开发的市场机会。
例如，通过分析客户的购买行为和需求，可以帮助企业发现新的产品或服务的需求，从而开发新的市场。
商业智能还可以帮助企业更好地管理供应链。
通过对供应链数据的分析，商业智能可以帮助企业更好地了解供应商的业务情况，从而更好地管理合作伙伴，确保供应链的稳定性。
商业智能还可以帮助企业优化运营。
通过对业务数据的分析，商业智能可以帮助企业找到业务不足的地方，例如客户流失问题、人力短缺等等，进而优化流程和提高业务效率。
总之，商业智能是一种非常有用的工具，它可以帮助企业更好地管理数据、了解市场，从而做出更加明智的决策。
商业智能不仅仅是一种技术，更是一种思维方式。
只有通过不断分析和利用数据，企业才能跟上市场的变化和客户的需求，不断提高自身的竞争力。
人工智能在商业中的运用
人工智能在商业中的运用一、人工智能简介随着计算机技术的不断提升，人工智能已经成为了当前最热门的话题之一。
人工智能，英文为Artificial Intelligence，简称AI，是一种能够让机器模拟人类智慧的技术。
人工智能分为弱人工智能和强人工智能，弱人工智能指的是在特定的领域中，机器能够完成人类能够做的一些事情；而强人工智能相当于人类智慧的一个拓展，机器在各个领域都能比人类有更好的表现。
二、人工智能在商业中的运用随着人工智能技术的发展，商业应用已经成为人工智能的一个重要领域。
人工智能在商业中的运用可以大大提升企业的效率和竞争力，以下是人工智能在商业中的几个常见应用。
1、客服机器人随着人们生活水平的提高，客户对于企业的服务质量要求也越来越高，因此客服机器人就成为了企业提升服务效率的一种手段。
客服机器人主要通过自然语言处理和机器学习技术，可以依据用户的需求和反馈，在短时间内为用户提供准确的答案和解决方案，减少用户排队等待的时间，同时也可以大大节省企业的人力成本。
2、智能营销人工智能可以通过机器学习和数据分析技术，对于用户的行为数据进行分析和挖掘，然后根据这些数据，为用户提供个性化的服务和产品推荐，提升用户体验，从而增加用户忠诚度和企业收益。
3、智能制造人工智能可以为企业的生产线带来巨大的改变。
通过智能制造系统，企业可以对生产数据进行实时分析和监控，对生产过程进行优化和调整，从而提升生产效率和产品质量，同时也降低企业的生产成本。
4、智能金融人工智能在金融领域也有广泛的应用。
人工智能可以为企业提供精细风控和风险定价，同时也可以通过机器学习技术提升贷款审批的效率和准确性，降低企业的风险和资金成本。
三、人工智能商业化的瓶颈和未来发展方向虽然人工智能在商业中有着广泛的应用前景，但人工智能商业化的发展还面临着一些瓶颈和挑战。
首先，人工智能技术的不足。
目前人工智能技术还远远不能和人类的智慧相媲美，尤其是在处理复杂和多样化的任务时还需要不断的学习和优化。
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SZCUB BDW Introduction| Confidential 2022/3/23
张峰岭
商业智能需求---用需求来创造价值
传统应用中数据的地位
▪ 传统以来计算机应用以程序为核心； ▪ 智能的核心是用算法来演绎的逻辑； ▪ 在这种以程序为核心的体系下，数据充其量只是程序的一个附属； ▪ 大部分数据是临时性的，历史数据就成为了过期门票。
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如果有一套环境可以 让管理人员直接分析 需要的数据，那就太 好了!
张峰岭
商业智能需求---用需求来创造价值
什么是商业智能
价值
商业智能是用来实现 数据向信息转变，信
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张峰岭
商业智能需求---用需求来创造价值
商业智能的来龙去脉—三个阶段的总结
针对大脑的自动 化
针对眼睛和耳朵 的自动化
针对手指的自动 化
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市场的竞争发展趋势
▪ 从“大众化营销”到“差异化营销”的竞争； ▪ 从“规模效益”到“深度效益”的竞争； ▪ 从“单一销售”到“产业价值链营销”的竞争；
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张峰岭
商业智能需求---用需求来创造价值
企业领导人如何面对激烈市场竞争带来的挑战？
▪ 基础信息化阶段，主要是解决原本手工处理的数据电子化的问题 ▪ 信息的关联面是非常有限的 ▪ 信息专业性很强，离开了系统的主要用户，别人是看不懂这些数据 ▪ 用户在企业中往往是占很少数
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张峰岭
商业智能需求---用需求来创造价值
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张峰岭
商业智能需求---用需求来创造价值
商业智能的需求怪圈
▪ 商业智能需求有好的前景； ▪ 商业智能需求很有意思； ▪ 商业智能需求难以管束,让人心力交瘁； ▪ 由于需求的变更实在是太多了，传统软件工程理论中严谨庄重的需求分
▪ 备份数据变成了“数据监狱”，数据一进去就十有八九成了“囚犯”， 而数据一旦过时，要么就被束之高阁，无情地被判了无期徒刑，要么就 象碎成纸片的机要文件一样被销毁了。
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张峰岭
商业智能需求---用需求来创造价值
▪ 完善组织结构 ▪ 培养客户忠诚度 ▪ 拓大客户群 ▪ 增加产品、渠道品种 ▪ 加强成本控制 ▪ 提高营运效率 ▪ 防范风险 ▪ ………
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张峰岭
商业智能需求---用需求来创造价值
现有的数据状况
▪ 前两个阶段中所积累的数据受限于其应用面，最终出来的效果所表达的 信息是割裂的，零碎的，如果不加清洗与整合，甚至是自相矛盾的，因 此这种数据积累的作用事实上只是一种备份。
现在企业的问题不是数据太少，而是数据太多了
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张峰岭
商业智能需求---用需求来创造价值
什么是商业智能，为什么需要它?
数据在计算机内部的样子， 业务人员看得懂吗?
业务管理人员需要数据时，需要技术 人员的编制程序才能得到需要信息， 但技术人员的努力往往跟不上业务人 员的需求!
用需求来创造价值 -----探讨商业智能的需求与需求分析
张峰岭 -----商业智能项目从业者 系统分析员 CSAI专业顾问 DWWAY成员
商业智能需求---用需求来创造价值
内容大纲
▪ 商业智能的需求怪圈
▪ 商业智能的来龙去脉 ▪ 什么是商业智能 ▪ 商业智能的需求 ▪ 商业智能的需求分析 ▪ 商业智能需求的出路
商业智能的来龙去脉—企业信息化第二阶段
▪ 总体角度建设高度集中的、或互相联接的综合业务管理系统，例如银行 的核心业务系统；
▪ 实现业务的协同运作；
▪
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SZCUB BDW Introduction| Confidential 2022用需求来创造价值
企业信息化第三阶段
▪ 企业是个严密运作的复杂系统，每个细小环节的活动是彼此互相关联的； ▪ 基于具体业务所开发的应用系统信息面只能覆盖企业的一个局部范围； ▪ 从零碎的，片段的企业局部化信息难以看清企业整体的变化； ▪ 企业需要一种协同思考的能力； ▪ 信息系统将更多定位在对企业整体战略发展层面的支撑； ▪ 商业智能浮出水平并且逐渐成为主角；
析方法明显吃力； ▪ 客户对商业智能真正的需求往往是从项目投产那一刻才真正开始 ； ▪ 商业智能的需求好象是没完没了的。。。。。
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张峰岭
商业智能需求---用需求来创造价值
内容大纲
▪ 商业智能的需求怪圈
▪ 商业智能的来龙去脉
张峰岭
商业智能需求---用需求来创造价值
内容大纲
▪ 商业智能的需求怪圈 ▪ 商业智能的来龙去脉
▪ 什么是商业智能
▪ 商业智能的需求 ▪ 商业智能的需求分析 ▪ 商业智能需求的出路
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张峰岭
商业智能需求---用需求来创造价值
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张峰岭
商业智能需求---用需求来创造价值
企业信息化发展的三个阶段
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张峰岭
商业智能需求---用需求来创造价值
企业信息化发展第一阶段