BI商业智能介绍PPT
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商业智能BI讲解
数案 案
据准 实
分备 施
析就 建
解决 方案 定义
逻辑 数据 模型 设计
绪议
定制解决方案规划
物理数据库
设计 解
决 方 案 体 系 结
数据转换 元 解
数决
据方
应用开发
管案 理集
成
数 据 仓 库 评
构
设
数据挖掘
估
计
服务
数据仓库管理 (处理流程与操作)
解决方案支持
应用增强
逻辑数据 模型回顾 物理数据 库回顾
ETL流程
ETL 工具
• 开源 kettle 工具 • DI • Oracle ODI • IBM datastage • informatica
OLTP & OLAP
• OLTP（Online Transaction Process） 联机事务处理，是公司日常运营的基础，是业务流程信息化的 关键，基于生产数据库。
大数据的技术标签
1. Hadoop 2. MPP 3. HDFS 4. 流式计算 5. spark
BI 与大数据
帆软大数据方案
星环大数据平台
个人看法
• 大数据是BI的input的一部分 • 大数据和BI都是为决策服务的 • 结合实际需求选择“大数据“ or ”BI”
谢谢！
HOLAP的优点
混合数据组织的OLAP实现 低层是关系型的 高层是多维矩阵型 ROLAP和MOLAP的有机结合
度量值
度量值是决策者所关心的具有实际意义的数值
事实表
度量值所在的表称为事实数据表，事实表所表现的特点是 包含数值数据(事实)，而这些数值数据可以统计汇总以提供 有关单位运作历史的信息。此外，每个事实数据表还包括一 个或多个列，这些列作为引用相关的维度表的外码
BI商务智能的基本定义(ppt 46页)
通过BI帮助我们
提高企业效益 建立忠实的顾客群 增进企业效率 做出明智的决策
商务智能内容
产品分析
哪种产品赢利情况最好? 哪种产品赢利最差却卖的最快? 哪种产品组合对一定收入的家庭最有吸引力?
商务智能内容
销售分析
一家已开张两年的分店销售趋势如何? 附近地区是否存在竞争者? 哪种产品的赢利有向上的趋势及哪类顾客购买
不可修改
数据库处理的是日常事务数据，有的需要 不断更新
数据仓库反映的是历史信息 ，可以添加， 但不可更改。
数据仓库生成
Extract, Transfer, and Load (ETL)
Model Integrate
Data
ETL Data warehouse
数据展现
面向高层决策者的主管信息系统(EIS) 面向决策分析者的联机分析系统(OLAP) 决策者上的即席查询系统(Ad Hoc) 灵活报表系统(Reporting) 数据展现采用多种灵活的方式，比如C/S模
了解企业情况 行动: 通过分析来更有效地分配资源
商务智能系统结构
数据仓库(Data Warehouse, DW)
联机分析处理(On-Line Analytical Processing, OLAP)
数据挖掘(Data Mining, DM)
数据仓库(DW)
数据仓库，是在数据库已经大量存在的情 况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决 策需要而产生的，它决不是所谓的“大型 数据库”。
聚类、群集化（clustering）：将不同的母体区 隔为较具同构型的群组（cluster），换句话说， 其目的是将组与组之间的差异分辨出来，并对个 别组内的相似样本进行挑选。在群集化技术中， 没有预先定义好的类别和训练样本存在，所有纪 录都根据彼此相似程度来加以归类。
2024版商业智能(BI)介绍
•BI概述与背景•BI核心技术组件•BI实施方法论与流程目•BI在各行业应用案例分享•BI挑战及未来发展趋势录01BI定义及发展历程BI定义发展历程BI在企业中应用价值提高决策效率优化业务流程增强市场竞争力市场需求与趋势分析市场需求趋势分析02数据集成数据存储数据管理030201数据预处理关联规则挖掘分类与预测联机分析处理技术多维数据分析数据钻取与聚合实时数据分析可视化展现技术数据可视化利用图表、图像、动画等可视化手段，将数据以直观、易懂的形式展现出来。
交互式操作提供丰富的交互式操作功能，如拖拽、缩放、筛选等，方便用户对数据进行探索和分析。
定制化展现支持根据用户需求定制个性化的数据展现形式，满足不同用户的分析需求。
03明确项目目标和范围确定项目目标明确BI项目的业务目标，如提升销售额、优化运营流程等。
定义项目范围明确项目的涉及范围，包括数据源、分析维度、报表需求等。
评估项目资源对项目所需的人力、物力、时间等资源进行评估和规划。
从各种数据源中收集所需数据，包括数据库、文件、API 等。
数据收集数据清洗数据转换数据验证对数据进行清洗和处理，包括去除重复值、处理缺失值、异常值处理等。
将数据转换为适合分析的格式和结构，如数据聚合、维度转换等。
验证数据的准确性和完整性，确保数据质量符合分析要求。
数据准备和预处理模型构建与优化选择合适的模型模型训练模型评估模型优化系统部署系统测试用户培训系统维护系统部署与测试04金融行业：风险管理与客户分析风险管理客户分析制造业：生产优化与供应链管理生产优化通过BI对生产线数据进行实时监控和分析，制造企业可以及时发现生产过程中的瓶颈和问题，调整生产计划和资源配置，提高生产效率和产品质量。
供应链管理BI技术可以帮助制造企业实现供应链的可视化管理，通过对供应链各环节的数据进行分析，优化库存管理和物流配送，降低运营成本。
零售业：精准营销与库存管理精准营销库存管理其他行业：教育、医疗等教育行业医疗行业通过BI工具对医疗数据进行分析，医疗机构可以提高诊疗效率和准确性，实现医疗资源的优化配置和患者满意度的提升。
商业智能(BI)介绍.pptx
BI/DW Introduction
James Chen PSO Sr. Consultant
程序=算法+数据结构
--Niklaus Wirth
数据结构 离散结构 线形结构 - 数组链表栈队列 树 图
算法 空间复杂度 时间复杂度
经典业务系统模型
业务流程
Skill set 数据库 C++/J2EE/.net
数据仓库系统
RDBMS 关系数据库
SAP/ERP
分析型CRM 业务指标分析
EXCEL Web/XML
VSAM 主机系统
优化是针对即时更新的事务处理
数据是当前的
数据总在实时变化中 存储明细数据 支持日常的业务 面向事务 支持办事人员或行政人员
数据集市
数据仓库
5-10 年
优化是针对大批量查询而不是更新 数据是历史的
– 新需求的开发快
– 数据获取的效率快
底层数据 低粒度汇总 高粒度汇总
建设数据仓库的主要任务
• 数据仓库建模 • ETL • 前端展现组 • 数据挖掘 • 元数据
数据仓库引擎
• NCR Teredata • ORACLE 9以上 • DB2 EEE • Sybase IQ • MS SQL Server
n
Existing Interfaces
Existing Assets
Business Type Model
Identify Business Interfaces
Identify System Interfaces & Ops
Architectur
Create Initial
e Patterns
Comp Specs &
James Chen PSO Sr. Consultant
程序=算法+数据结构
--Niklaus Wirth
数据结构 离散结构 线形结构 - 数组链表栈队列 树 图
算法 空间复杂度 时间复杂度
经典业务系统模型
业务流程
Skill set 数据库 C++/J2EE/.net
数据仓库系统
RDBMS 关系数据库
SAP/ERP
分析型CRM 业务指标分析
EXCEL Web/XML
VSAM 主机系统
优化是针对即时更新的事务处理
数据是当前的
数据总在实时变化中 存储明细数据 支持日常的业务 面向事务 支持办事人员或行政人员
数据集市
数据仓库
5-10 年
优化是针对大批量查询而不是更新 数据是历史的
– 新需求的开发快
– 数据获取的效率快
底层数据 低粒度汇总 高粒度汇总
建设数据仓库的主要任务
• 数据仓库建模 • ETL • 前端展现组 • 数据挖掘 • 元数据
数据仓库引擎
• NCR Teredata • ORACLE 9以上 • DB2 EEE • Sybase IQ • MS SQL Server
n
Existing Interfaces
Existing Assets
Business Type Model
Identify Business Interfaces
Identify System Interfaces & Ops
Architectur
Create Initial
e Patterns
Comp Specs &
商业智能(BI)简介
02
基于客户画像，制定个性化的营销策略，如优惠券发放、新品
推荐等，提高营销效果。
营销效果评估
03
通过BI工具对营销活动的执行情况进行实时监控和数据分析，
及时调整策略，确保营销目标达成。
制造业生产过程监控与优化案例
生产过程实时监控
利用BI技术对生产线上的数据进行实时采集、处理和分析，及时发 现问题并采取措施。
BI的发展历程经历了多个阶段，从早期的决策支持系统（DSS）到数据仓库（ DW）、在线分析处理（OLAP），再到现在的自助式BI、大数据BI等。
BI在企业决策中作用
1 2 3
提高决策效率
BI能够快速提供准确、全面的数据信息，帮助决 策者迅速了解企业运营状况，提高决策效率。
优化决策质量
通过对数据的深度分析和挖掘，BI能够揭示数据 背后的规律和趋势，为决策者提供更加科学、合 理的决策依据。
机器学习（ML）
ML算法可以应用于数据预处理、特征提取、模型构建等 BI流程中，实现自动化和智能化的数据分析。
深度学习（DL）
DL在图像和语音识别等领域有广泛应用，未来可进一步拓 展至BI领域，如通过图像识别技术自动解读图表信息。
数据治理对于BI成功实施重要性
01
数据质量
高质量的数据是BI分析的基础，数据治理可以确保数据的准确性、一致
学员心得分享和互动交流环节
学员心得分享
通过本次学习，我对商业智能有了更深入的了解，掌握了基本的数据分析方法 和工具使用技巧。同时，我也意识到数据质量对分析结果的重要性，需要在实 践中不断提高数据管理和治理能力。
互动交流环节
在学习过程中，我与同学们进行了积极的交流和讨论，分享了彼此的学习心得 和经验。通过互相学习，我不仅拓宽了视野，还收获了更多的知识和技巧。
BI相关知识简介PPT课件
01
02
03
确定业务需求
深入了解业务背景，明确 BI系统需要解决的具体问 题。
设定项目目标
根据业务需求，设定清晰、 可衡量的项目目标，如提 高决策效率、优化业务流 程等。
评估资源投入
对项目所需的人力、物力、 财力等资源进行评估，确 保项目的可行性。
选择合适工具和技术栈
工具选型
根据项目需求和目标，选 择适合的BI工具，如 Tableau、Power BI、 FineBI等。
营销效果评估与优化
利用BI工具进行数据挖掘和分析，帮 助企业识别不同市场细分并确定目标 市场。
运用BI技术对营销活动的结果进行量 化评估，发现有效和无效的策略，进 而优化未来的营销活动。
营销策略制定与执行
基于BI提供的数据洞察，制定个性化 的营销策略，并通过实时数据监控调 整策略执行。
客户关系管理
持。
02
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概念及特点
数据仓库定义
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持 管理决策。
面向主题
数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
集成性
数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总 和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业 的一致的全局信息。
技术栈选择
确定与所选BI工具相匹配 的技术栈，如数据库、数 据清洗、数据挖掘等。
兼容性考虑
确保所选工具和技术栈与 现有系统兼容，降低实施 难度和成本。
构建数据模型和指标体系
数据模型设计
根据业务需求，设计合理的数据 模型，包括数据结构、数据关系
商业智能(BI)简介(精编课件).ppt
精品课件
OLAP
▪ （On-Line Analytical Processing）即联机分析处理，是 BI的一
种全新的数据封装方式，直接产物是报表或Cube，是使分析人员、管 理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取, 从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
▪ OLAP展现在用户面前的是一幅幅多维视图。 ▪ 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的
目的：解决在信息技术(IT) 发展中存在的拥有大 量数据、然而有用信息贫乏(Data richInformation poor)的问题。
精品课件
ETL
▪ 是数据抽取（Extract）、转换（
Transform）、清洗（Cleansing） 、装载（Load）的过程。是构建数据 仓库的重要一环，用户从数据源抽取出 所需的数据，经过数据清洗,最终按照预 先定义好的数据仓库模型，将数据加载 到数据仓库中去。
▪ 这样不难看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，
而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值 的过程就是Business Intelligence analyse的过程。
精品课件
景
▪ 说个场景，一天去街上买烤白薯，和老板那银聊天。
▪ 银：“你娃干哈地呀？”
把尿片和啤酒捆绑销售获得了巨大成功。 这个故事成了一个利用数据挖掘商业价值最大化的神话。由此看 来，非常不关联的两样东西，通过海量的信息数据处理，可以挖 掘出它们之间潜在的关联，将这种关联商业化，就会得到意想不 到的新业务或新的商业模式。 到底该怎样把这些占据大量存储空间的数据的价值挖掘出来，让 这些数据从成本的消耗者变成利润的促进者呢？新的数据分析技 术由此诞生了，完成了“数据”到“数据价值”转换的环节，同时给 这项技术起了一个响亮而又神密的名字“BI”（Business Intelligence）
OLAP
▪ （On-Line Analytical Processing）即联机分析处理，是 BI的一
种全新的数据封装方式，直接产物是报表或Cube，是使分析人员、管 理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取, 从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
▪ OLAP展现在用户面前的是一幅幅多维视图。 ▪ 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的
目的：解决在信息技术(IT) 发展中存在的拥有大 量数据、然而有用信息贫乏(Data richInformation poor)的问题。
精品课件
ETL
▪ 是数据抽取（Extract）、转换（
Transform）、清洗（Cleansing） 、装载（Load）的过程。是构建数据 仓库的重要一环，用户从数据源抽取出 所需的数据，经过数据清洗,最终按照预 先定义好的数据仓库模型，将数据加载 到数据仓库中去。
▪ 这样不难看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，
而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值 的过程就是Business Intelligence analyse的过程。
精品课件
景
▪ 说个场景，一天去街上买烤白薯，和老板那银聊天。
▪ 银：“你娃干哈地呀？”
把尿片和啤酒捆绑销售获得了巨大成功。 这个故事成了一个利用数据挖掘商业价值最大化的神话。由此看 来，非常不关联的两样东西，通过海量的信息数据处理，可以挖 掘出它们之间潜在的关联，将这种关联商业化，就会得到意想不 到的新业务或新的商业模式。 到底该怎样把这些占据大量存储空间的数据的价值挖掘出来，让 这些数据从成本的消耗者变成利润的促进者呢？新的数据分析技 术由此诞生了，完成了“数据”到“数据价值”转换的环节，同时给 这项技术起了一个响亮而又神密的名字“BI”（Business Intelligence）
BW、BI简介ppt课件
如何自助地基于业务 数据回答具体的分析 问题，并分享开来？
如何从历史数据中发 现趋势并做出更好的
预测？
如何迅速找到业务分 析问题的答案？
Crystal Reports
Dashboards
Web Intelligence
Analysis
Business Objects Explorer
22
SAP BI工具综述
一．商务智能简介
目录 二．SAP BW简介
三．SAP BI简介
1
商务智能定义
定义：商务智能指利用数据仓库、数据分析挖掘技术 对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据 统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报 告，如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评 价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的各种 经营活动提供决策信息。
如果您拥有上千万的客户，并希望展开一次市场营销活动，那么哪些人会是最可
能响应的客户呢？如何划分出这些客户？哪些客户会流失？预测型建模能够给出
解答。
优化 OPTIMIZATION
回答：如何把事情做得更好？对于一个复杂问题来说，那种决策是最优的？
8
示例：在给定了业务上的优先级、资源调配的约束条件以及可用技术的情况下，请您
14
InfoObject
✓ Characteristics: 例如 “物料”, “客户名称”, “销售代表”
在主数据表中的信息对象 ( “销售大区” 的值 “华东大区”... ) 特殊类型的特性:
时间特性 与时间相关的特性“Fiscal period”, “Calendar
year”, ...
单位特性 国际通用的单位 “Local currency” or “0Unit ✓ Key figures: 数量或者金额 (“销售收入” and “销售数量”)
BI基础概念培训PPT课件
数据整合与清洗
详细描述
数据准备是BI实施的重要环节，包括数据整合和数据清洗。数据整合是将分散在各个业务系统的数据进行整合， 形成一个统一的数据源；数据清洗则是确保数据的准确性和完整性，为后续的数据分析和报表开发提供可靠的基 础。
平台搭建
总结词
选择与配置工具
详细描述
平台搭建是选择适合的BI工具并进行配置的过程。根据需求分析的结果，选择 合适的BI工具，并进行相应的配置和设置，以确保数据展示和分析的准确性和 效率。
数据挖掘
数据挖掘定义
数据挖掘是从大量数据中 提取有用信息的过程，这 些信息可以用于决策支持。
数据挖掘技术
数据挖掘涉及多种技术， 如关联规则挖掘、聚类分 析、分类和预测等。
数据挖掘应用
数据挖掘广泛应用于金融、 零售、医疗等领域，帮助 企业发现潜在商机和改进 运营。
数据可视化
数据可视化定义
数据可视化效果
Tableau、Power BI、QlikView等。
商务智能工具的功能
数据查询、报表生成、仪表板展示、数据挖掘等。
数据可化工具
数据可视化工具
01
通过图形、图表、图像等形式展示数据，帮助用户更好地理解
数据。
常用数据可视化工具
02
Excel、Python、D3.js等。
数据可视化工具的功能
03
数据可视化、数据交互、数据探索等。
BI基础概念培训PPT课件
目录
• BI概述 • BI技术基础 • BI工具介绍 • BI实施步骤 • BI案例分享
01 BI概述
BI定义
BI定义
BI（Business Intelligence）即商业智能，是一种运用了数据仓库、数据分析和数据挖掘技 术的解决方案，旨在帮助企业更好地理解其业务数据，做出科学决策，并提升运营效率。
详细描述
数据准备是BI实施的重要环节，包括数据整合和数据清洗。数据整合是将分散在各个业务系统的数据进行整合， 形成一个统一的数据源；数据清洗则是确保数据的准确性和完整性，为后续的数据分析和报表开发提供可靠的基 础。
平台搭建
总结词
选择与配置工具
详细描述
平台搭建是选择适合的BI工具并进行配置的过程。根据需求分析的结果，选择 合适的BI工具，并进行相应的配置和设置，以确保数据展示和分析的准确性和 效率。
数据挖掘
数据挖掘定义
数据挖掘是从大量数据中 提取有用信息的过程，这 些信息可以用于决策支持。
数据挖掘技术
数据挖掘涉及多种技术， 如关联规则挖掘、聚类分 析、分类和预测等。
数据挖掘应用
数据挖掘广泛应用于金融、 零售、医疗等领域，帮助 企业发现潜在商机和改进 运营。
数据可视化
数据可视化定义
数据可视化效果
Tableau、Power BI、QlikView等。
商务智能工具的功能
数据查询、报表生成、仪表板展示、数据挖掘等。
数据可化工具
数据可视化工具
01
通过图形、图表、图像等形式展示数据，帮助用户更好地理解
数据。
常用数据可视化工具
02
Excel、Python、D3.js等。
数据可视化工具的功能
03
数据可视化、数据交互、数据探索等。
BI基础概念培训PPT课件
目录
• BI概述 • BI技术基础 • BI工具介绍 • BI实施步骤 • BI案例分享
01 BI概述
BI定义
BI定义
BI（Business Intelligence）即商业智能，是一种运用了数据仓库、数据分析和数据挖掘技 术的解决方案，旨在帮助企业更好地理解其业务数据，做出科学决策，并提升运营效率。
BW、BI简介ppt课件
OLTP
Update Low Very small Detailed Must be current Frequently Complex Many (100s to 1000s) Quick Normalized Several Well defined
OLAP
Analyze High Very large Summary Current and historical Less frequent, new data only Simple Few Reasonable Denormalized Few Ad hoc
预报可以说是最热门的分析应用之一，各行各业都用得到。特别对于供应商来 说，能够准确预报需求，就可以让他们合理安排库存，既不会缺货，也不会积 压。
预测型建模 PREDICTIVE MODELING
回答：接下来会发生什么？它对业务的影响程度如何？
7
示例：酒店和娱乐行业可以预测哪些VIP客户会对特定度假产品有兴趣。
抽取器 非SAP系统
抽取器 SAP系统SAP系统
11
R/3 与SAP BW系统区别
R/3 （OLTP） ✓单一应用模块 ✓单一系统 ✓短期趋势分析 ✓实时分析 ✓一般分析 ✓日常业务操作数据 ✓明细操作型报表
BW（OLAP） ✓跨模块 ✓跨系统 ✓历史性分析 ✓战略性分析 ✓深层分析 ✓海量数据 ✓分析统计型报表
2
分析能力的八种等级 分析能力的八个等级
3
常规报表 STANDARD REPORTS
回答：发生了什么？什么时候发生的？
1
示例： 月度或季度财务报表
我们都见过报表，它们一般是定期生成，用来回答在某个特定的领域发生了什
么。从某种程度上来说它们是有用的，但无法用于制定长期决策。
BI概念以及数据仓库讲解PPT课件
数据处理
数据仓库具备高效的数据处理能力，支持BI进行复杂的数据分析和 查询。
数据查询优化
数据仓库通过优化查询性能，使得BI工具能够快速响应用户的查询 请求。
BI与数据仓库的结合方式
报表展示
01
BI工具利用数据仓库中的数据进行报表生成和展示，提供直观
的视觉效果。
数据分析
02
BI工具对数据仓库中的数据进行深入分析，帮助用户发现潜在
数据仓库的特点
总结词
数据仓库具有数据集成性、稳定性、时变性等特点。
详细描述
数据仓库中的数据是经过清洗、整合和转换的，具有很高的数据质量。数据仓库 中的数据是稳定的，不会像操作型数据库那样频繁变动。此外，数据仓库中的数 据可以进行时间序列分析，反映数据的演变和趋势。
数据仓库的架构
总结词
数据仓库的架构包括数据源、ETL过程、数据存储和数据查询等部分。
BI概念以及数据仓库讲解PPT课件
目 录
• BI概念简介 • 数据仓库概述 • BI与数据仓库的关系 • BI在数据仓库中的应用 • 案例分析
01 BI概念简介
BI的定义
BI的定义
BI（Business Intelligence）即 商业智能，是一种运用了数据仓 库、在线分析和数据挖掘技术来 处理和分析数据的商业应用。
预测模型
基于数据挖掘结果，构建预测模型， 对未来趋势进行预测，为企业制定战 略和决策提供科学依据。
05 案例分析
某公司BI系统的建设
总结词：成功实施
详细描述：某公司在建设BI系统时，充分考虑了业务需求和技术实现，采用了先 进的数据仓库技术和数据分析工具，成功地构建了一个高效、稳定、易用的BI系 统，为公司的决策提供了有力支持。
数据仓库具备高效的数据处理能力，支持BI进行复杂的数据分析和 查询。
数据查询优化
数据仓库通过优化查询性能，使得BI工具能够快速响应用户的查询 请求。
BI与数据仓库的结合方式
报表展示
01
BI工具利用数据仓库中的数据进行报表生成和展示，提供直观
的视觉效果。
数据分析
02
BI工具对数据仓库中的数据进行深入分析，帮助用户发现潜在
数据仓库的特点
总结词
数据仓库具有数据集成性、稳定性、时变性等特点。
详细描述
数据仓库中的数据是经过清洗、整合和转换的，具有很高的数据质量。数据仓库 中的数据是稳定的，不会像操作型数据库那样频繁变动。此外，数据仓库中的数 据可以进行时间序列分析，反映数据的演变和趋势。
数据仓库的架构
总结词
数据仓库的架构包括数据源、ETL过程、数据存储和数据查询等部分。
BI概念以及数据仓库讲解PPT课件
目 录
• BI概念简介 • 数据仓库概述 • BI与数据仓库的关系 • BI在数据仓库中的应用 • 案例分析
01 BI概念简介
BI的定义
BI的定义
BI（Business Intelligence）即 商业智能，是一种运用了数据仓 库、在线分析和数据挖掘技术来 处理和分析数据的商业应用。
预测模型
基于数据挖掘结果，构建预测模型， 对未来趋势进行预测，为企业制定战 略和决策提供科学依据。
05 案例分析
某公司BI系统的建设
总结词：成功实施
详细描述：某公司在建设BI系统时，充分考虑了业务需求和技术实现，采用了先 进的数据仓库技术和数据分析工具，成功地构建了一个高效、稳定、易用的BI系 统，为公司的决策提供了有力支持。
BI系统介绍PPT课件
9
感谢您的阅读收藏，谢谢！
2021/3/12
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2021/3/12
8
BI（商业智能）---人员管理分析
部门负责人分析
目的：部门负责人业绩分析 结果：
对部门负责人销售毛利计划分析，对部门负责人进货库存计划分析 对部门负责人退换货额，销售额，客单数，折扣额，毛利/毛利率等项进行分析 对部门负责人促销活动次数，周期进行分析
营业员分析
目的：营业员业绩分析 结果：
目的：淘汰供应商
结果：
某品类供应商绩效分析（盈利贡献能力和人气贡献能力，场效）
任务未完成供应商分析（保底）
商品退货异常，商品折扣异常
长期业绩平平供应商分析
供应商结算稽核
目的：对供应商异常结款分析
结果：
供应商经销已付款尚有结存
经销供应商付款存货异常进度比
供应20商21费/3/用12贡献分析
4
BI（商业智能）---销售分析
BI（商业智能）---库存分析
库存结构分析
目的：分析库存，进行调整
结果：
分析买手/品类/供应商/经营方式库存，销售，库存周转率，找出最优最差
库存异常分析
目的：分析异常库存
结果： 持续无库存商品 持续不动销商品
库存超保利期的商品，数量，金额
库存超有效期的商品，数量，金额
商品最早进货天数排行
商品最早失效天数排行
库存周转率库存周转率空间面积空间面积员工人数员工人数商品贡献度商品贡献度库存库存负库存负库存缺货比率缺货比率损耗比率损耗比率员工贡献效益人效员工贡献效益人效进货量进货量销售额销售额毛利毛利退货比率退货比率空间效益空间效益场效市场占有率市场占有率毛利率毛利率客单数客单数平均客单价平均客单价交叉比率交叉比率单品促销品促销品组合品组合品z买手买手时时供应商供应商大中小类大中小类楼面楼面区域区域品牌品牌自有品牌自有品牌贵宾贵宾顾客顾客每天的某个时段每天的某个时段每周的某一星期每周的某一星期每周每周每月每月每季每季每年每年折扣期间折扣期间同期同期环期分析对象分析对象分析方法分析方法所有的指标均可进行标杆分析总部总部富基商业自劢化bi商业智能分析模型bibi商业智能商业智能商品分析商品分析商品分布分析商品分布分析目的
商业智能(BI)简介(精编课件)
•商业智能(BI)概述•商业智能(BI)的核心技术•商业智能(BI)的实施步骤目•商业智能(BI)的应用案例•商业智能(BI)的未来发展趋势录商业智能的定义商业智能（Business Intelligence，简称BI）是一种运用数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析数据的技术，旨在帮助企业更好地利用数据提高决策效果。
BI通过对海量数据进行收集、整理、分析，将数据转化为有用的信息，再将这些信息转化为知识，最终为企业的战略决策提供支持。
第一阶段01第二阶段02第三阶段03数据集成数据存储数据管理030201数据预处理关联规则挖掘分类与预测联机分析处理技术多维数据分析提供多维数据视图，支持对数据进行切片、切块、旋转等操作，以便从不同角度分析数据。
数据钻取与聚合支持对数据进行不同层次的钻取和聚合操作，满足用户对不同粒度数据的分析需求。
实时数据分析支持对实时数据进行在线分析，以便及时发现问题和机会。
可视化技术交互式可视化数据可视化提供交互式操作界面，支持用户对可视化结果进行自定义和调整，以满足个性化分析需求。
大屏展示技术评估数据需求了解所需数据的类型、来源和质量要求，确保数据的可用性和准确性。
确定分析目标明确需要解决的业务问题或目标，例如销售趋势分析、客户细分等。
制定实施计划根据业务需求和资源情况，制定详细的实施计划和时间表。
明确业务需求数据准备与处理数据收集01数据清洗02数据转换03建立数据模型选择建模方法根据分析目标和数据特点，选择合适的建模方法，例如统计模型、机器学习模型等。
构建模型利用选定的建模方法和工具，构建数据模型，并进行训练和调优。
验证模型使用验证数据集对模型进行验证，评估模型的准确性和可靠性。
数据分析与挖掘数据可视化数据挖掘交互式分析结果呈现与解释结果报告结果解释决策支持1 2 3销售数据可视化库存优化顾客细分和个性化营销零售业销售分析生产过程监控质量控制供应链优化商业智能可以实时监控生产线的运行状态，及时发现问题并进行调整，确保生产过程的顺利进行。
精算BI.商业智能分析系统.ppt
复杂度
精算BI与传统BI区别
产品结构 安装过程 数据来源 建模过程 灵活性
性能 项目风险 实施周期
精算BI
一个厂家提供的一个工具，集ETL、OLAP、展现于一体
安装文件小于100M，几分钟内安装完成。单机版支持免安装 。 数据仓库、数据集市、ODS以及源业务系统都可以作为精算 BI的数据源，无需数据仓库、第三方数据库或CUBE文件。
商业智能的发展趋势可以归纳为以下几点：
•功能上具有可配置性、灵活性、可变化性
•解决方案更开放、可扩展、可按用户定制，在保证核心技术的同时，提供客户化 的界面
•从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展
•从传统功能向增强型功能转变
注：OLAP-联机分析处理（On-Line Analytical Processing ），是能够从多角度 对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术
注：ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程
2020/7/7
商业智能的趋势
在内存中进行分析
OLAP Cubes
动态的SQL
廉价的大容量的磁盘存储
用户报表
标准的数据库
支持64位技术，多核处 理器
4GL的程序语言
1980
1990
2000
2010
2020/7/7
2020/7/7
管理驾驶舱
为企业决 策者提供 直观、科 学的指标 分析。帮 助决策者 对未来进 行预测。
• 能否满足多种图表样式分析需求？ • 能否从任意角度来分析、透视数据？ ☆ • 能否不需等待几分钟而快速的在几秒内得到分析结果？
☆
• 能否满足客户将来业务的变化？ • 能否在几天内就能快速适应新的业务需要？ ☆
精算BI与传统BI区别
产品结构 安装过程 数据来源 建模过程 灵活性
性能 项目风险 实施周期
精算BI
一个厂家提供的一个工具，集ETL、OLAP、展现于一体
安装文件小于100M，几分钟内安装完成。单机版支持免安装 。 数据仓库、数据集市、ODS以及源业务系统都可以作为精算 BI的数据源，无需数据仓库、第三方数据库或CUBE文件。
商业智能的发展趋势可以归纳为以下几点：
•功能上具有可配置性、灵活性、可变化性
•解决方案更开放、可扩展、可按用户定制，在保证核心技术的同时，提供客户化 的界面
•从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展
•从传统功能向增强型功能转变
注：OLAP-联机分析处理（On-Line Analytical Processing ），是能够从多角度 对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术
注：ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程
2020/7/7
商业智能的趋势
在内存中进行分析
OLAP Cubes
动态的SQL
廉价的大容量的磁盘存储
用户报表
标准的数据库
支持64位技术，多核处 理器
4GL的程序语言
1980
1990
2000
2010
2020/7/7
2020/7/7
管理驾驶舱
为企业决 策者提供 直观、科 学的指标 分析。帮 助决策者 对未来进 行预测。
• 能否满足多种图表样式分析需求？ • 能否从任意角度来分析、透视数据？ ☆ • 能否不需等待几分钟而快速的在几秒内得到分析结果？
☆
• 能否满足客户将来业务的变化？ • 能否在几天内就能快速适应新的业务需要？ ☆
BI商业智能介绍PPT
的决策，从而提高决策效率。
优化资源配置
02
通过数据分析，企业可以更好地了解业务情况，优化资源配置，
提高资源利用率。
增强竞争优势
03
通过数据分析和可视化，企业可以更好地了解市场和竞争对手，
从而制定出更具竞争力的策略。
商业智能的历史与发展
01
02
起源
发展
商业智能的起源可以追溯到20世纪80 年代，当时的企业开始意识到数据的 重要性，并开始尝试使用数据库和报 表工具来管理数据。
供应链优化
1Байду номын сангаас
商业智能通过对供应链数据的分析，能够优化企 业的采购、生产和物流等环节，降低成本和提高 效率。
2
通过分析供应商和市场供需状况，商业智能能够 帮助企业制定合理的采购计划和库存管理策略。
3
商业智能还可以帮助企业实现与供应商的协同合 作，提高供应链的透明度和可控性。
财务分析与预测
01
商业智能通过对财务数据的整合和分析，能够提供 全面的财务状况和经营成果的展示。
案例二：某银行的客户细分与个性化营销
总结词
通过客户细分和个性化营销，银行提高客户 满意度和忠诚度，增加业务收入。
详细描述
某银行利用BI工具对客户数据进行分析，将 客户划分为不同细分市场。针对不同细分市 场的客户需求和行为特点，银行制定个性化 的营销策略和产品组合。通过精准营销和个 性化服务，银行提高了客户满意度和忠诚度， 增加了交叉销售和增值服务的机会，最终实 现业务收入的稳步增长。
数据可视化仪表盘
提供数据可视化仪表盘功能，以便更加全面地展示数据的各种指标 和趋势。
数据挖掘与预测
1 2 3
数据挖掘算法
BI商业智能介绍ppt课件
ETL过程
实现数据的抽取、转换和 加载，保证数据质量和一 致性。
OLAP在线分析处理技术
多维数据分析
对数据进行多维度、多层次的分析和 聚合。
钻取与旋转
深入探索数据细节或变换分析角度， 发现更多信息。
切片与切块
提取数据的特定子集进行分析，满足 个性化需求。
可视化展现与报表生成工具
数据可视化
将数据以图形、图表等形式展现 ，提高数据易读性。
发展历程
BI商业智能起源于20世纪90年代，经 历了从报表、在线分析到数据挖掘等 阶段，现已成为企业决策支持的重要 工具。
BI在企业中应用价值
01
02
03
提高决策效率
BI能够快速处理和分析大 量数据，提供准确、及时 的信息，帮助企业做出更 明智的决策。
优化业务流程
通过对数据的深入挖掘和 分析，BI可以发现业务流 程中的瓶颈和问题，提出 优化建议。
报表生成
快速生成各类报表，满足企业日常 报告和决策需求。
交互式分析
提供灵活的交互式分析工具，支持 用户自定义分析和探索。
03
BI实施方法论与流程
明确需求和目标设定
确定业务需求
深入了解业务背景，明确BI系统 需要解决的具体问题。
设定项目目标
根据业务需求，设定清晰、可衡 量的项目目标，如提高决策效率
零售行业客户画像与精准营销策略制定
01
客户画像构建
通过BI工具整合多渠道客户数据，形成全面、准确的客户画像，包括购
买历史、偏好、社交媒体行为等。
02
精准营销策略
基于客户画像，制定个性化的营销策略，如优惠券、推荐商品、会员权
益等，提高营销效果和ROI。
相关主题
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数据仓库
日常 数据增加 周 数据加载
决策人员
报表
Intranet/ Internet
企业数据 模型
BW MDM
生产系统
即席查询
管理人员
IWAY
采购系统
数据质量控制
数据抽取、迁移、加载
随即查询
日 周期
DW
例外分析
WEBFOCUS 分析人员
产品报告 数据挖掘 例外分析
EII 解决方案
数据重新组织 实时 增量
市场细分表现分析 目标市场表现分析 市场活动 市场活动 营销媒体 营销媒体 销售渠道 销售渠道 时段 时段
保留客户能力分析 市场细分 客户类型 地区 年份
最佳/最差客户分析 潜在流失客户分析 历史收入 历史收入 预测收入 预测收入 平均定单销售额 客户满意度 重复购买率 服务请求 加权评分 加权评分
Copyright 14 © 2005 Business Objects Greater China. All rights reserved.
企业级报表系统
何谓企业级报表系统？
企业级报表所具有的共同特点 报表解决方案
开发报表，设计人员年初根据发布的报表表样和指标解释进行开发；每年只需要根据新的统计要求进行一次调 整，即可完成全年的报表任务 实现报表的定期刷新，历史报表实例的存档，报表的发布（WEB）和发布（邮件订阅），以及报表的管理（权 限控制等）
12
将来会发生什么
商务智能5类前端展现的工具
固定报表
KPI指标 即席查询 例外分析 数据挖掘
13
商业智能应用的三个阶段
阶段一: 报表
固定报表 灵活报表 复杂报表 报表共享 报表分发
阶段二: 查询分析
交互查询 切片钻取旋转 OLAP
阶段三: 高层次分析
AA/DM DSS
上报总部计财部一二类报表 向一级经营分析系统传输的数据接口文件 省分公司各部门所需的日常管理报表 上百张报表
固定格式 固定上报周期 固定指标统计规则 具有上述“三固定”特征的报表属于企业级报表系统范畴
技术特性
支持中国式复杂报表样式 支持以Office文档、文本、PDF等多种发布格式 支持WEB发布、邮件发布等多种发布方式
客户服务
22
Q&A
Copyright 2007, Information Builders. Slide 23
23
理解业务：
•网络资源分析 •产品结构及组合分析 •服务质量分析 •业务发展分析
如何扩大利润?
如何避免 风险?
数据仓库
内部绩效考核：
•产品、部门利润分析 •资源分配 •资源成本分析
风险分析：
•客户流失的测算 •信用分析 •欺诈分析
收入/成本如何 分配?
7
内容安排 议程
内容安排
• 什么是商务智能
• 商务智能的整体架构 • 商务智能基本功能介绍
第 8/65页
企业商务智能应用的现状
1. 基本上是在电信、金融行业的应用较多 2. 其他行业的应用相对较晚 3. 即使有应用，也是将商务智能作为工具：报 表、OLAP分析、即席查询、数据挖掘 4. 和商务智能相关的是数据仓库（还是IT技术） 5. 商务智能实施很多是IT部门牵头，但是应用 是业务部门，所以最后的应用很难满足业务 部门的需求 6. 有人称商务智能是决策支持系统，但是，项 目实施部门很难知道领导需要什么，所以开 发完成后往往不能得到领导的认可 7. 由于对需求了解的不充分，使得项目的周期 延长，成本增加，风险加大
财务系统
虚拟 数据仓库
数据挖掘 解决的业务问题
业务人员
利润成本分析 10
资产分析
营销分析
投资组合分析
平衡计分卡/KPI
内容安排 议程
内容安排
• 什么是商务智能
• 商务智能的整体架构 • 商务智能基本功能介绍
第 11/65页
决策支持系统解决五个层次的问题
以前发生了什么
为什么发生了
业务活动管理
现在发生了什么
营销系统
运营分析
服务系统 客户分析
5
帮助企业提高战略决策
科学决策
提高服务水平 和客户满意度
建立业务单一视 图、消除信息孤 岛、多角度审视 业务数据
数据仓库
敏锐洞悉 市场机会
加强企业监管、 防范欺诈
内部效益考核 优化资源
6
商务智能对企业的作用和价值
谁是最好 的客户?
理解客户：
•客户贡献度分析 •客户群体划分 •客户行为分析 •制订市场营销策略
金砖四国
企业私有化
SOX法案 绿色环保 物联网 RFID
© SAP 2008
3
商务智能的理解？
数据 管理
数据
信息
知识
决策
商务智能是通过对来自不同的数据源进行统一处理及管理
，通过灵活的展现方法来帮助企业进行决策支持。
4
信息孤岛和信息烟囱
各自为政，互相独立 财务系统 财务分析
BI简介
James Xu 艾比埃软件（中国）有限公司
11
内容安排 议程
内容安排
• 什么是商务智能
• 商务智能的整体架构 • 商务智能基本功能介绍
第 2/65页
企业面临的巨大挑战
强有力的 全球化的
竞争对手
增加的
人才需求
庞大的
各种风险
不断创新的
客户群体
技术
国内外 客户协同 客户细分 人才竞争
业务系统 业务系统 网上信息 网上信息 市场数据 市场数据
要素2 要素2
数据集市 模型
问题 问题
客 客 户 户 流 满 模型 模型 失 意 f(要素1,要素2…要素n) f(要素1,要素2…要素n) 分 度 析 分 析
主题 客户关系管理
- 客户消费行为统计
. . . . . .
要素n 要素n
- 客户群体的细分
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报表范例
Copyright 16 © 2005 Business Objects Greater China. All rights reserved.
商务智能的5个后台数据处理工具
客户满意度分析 市场细分 客户类型 地区 年份 业务部门 活动
等等…
19
客户分析的关键主题
客户轮廓分析 客户获取能力
客户行为分析
经营操作
客户保留能力
风险分析
交叉销售能力ห้องสมุดไป่ตู้
产品组合分析
分析决策
向上销售能力
客户细分分析
客户管理能力
20
数据仓库建设应以应用主题驱动
要素1 要素1
- 存运票价的确定和客户的趋势分析 - 客户的满意程度 - 客户流失分析 - 获取新的客户 - 获利能力和在目标市场上所占的份额
21
基础：统一数据模型
市场营销 产品管理 销售
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
合作伙伴
统一 数据模型
人力资源 定单管理 财务
争取客户能力分析 市场细分 客户类型 地区 年份
客户成本分析 市场细分 客户类型 地区 年度 业务部门
客户产品毛利分析 市场细分 客户类型 地区 年度 业务部门
客户忠诚度分析 市场细分 客户类型 地区 年份 业务部门 客户活动周期分析
9
企业商务智能体系架构规划
元数据管理（运营元数据、技术元数据、分析元数据） 数据获取
数据源
数据迁移
数据管理
ETL/EII
作业分配 数据清洗
数据分析
数据存储管理
数据仓库 元数据管理
数据展现
业务模型 数据展现
安全性、 分析管理 最终用户
数据集市管理
销售系统
ETL/DQ 解决方案
数据质量控制 数据重新组织
ETL工具 实时数据抽取
数据质量防火墙 元数据管理
17
主数据管理
经营分析的关键主题
绩效考核管理 业务发展的趋势
入库率分析
经营操作
客户行为分析
风险分析
竞争优势分析
产品组合分析
分析决策
客户服务分析
异常预警分析
营业收入分析
18
分析型客户关系管理
收入分析 市场细分 客户类型 地区 年度 业务部门