商务智能的发展和应用
商务智能系统的开发与应用
商务智能系统的开发与应用一、概述随着信息技术和互联网的飞速发展，商务智能已经成为企业决策的重要手段。
商务智能系统是集数据挖掘、数据仓库、在线分析处理、数据报表和数据预测等功能于一身的系统。
商务智能系统可以帮助企业管理者迅速了解市场需求以及企业经营状况，辅助决策并提升企业竞争力。
二、商务智能系统开发过程商务智能系统开发过程一般包括以下几个步骤：1) 数据抽取商务智能系统需要从一定范围内的数据中汇总分析，因此首先需要进行数据抽取。
数据抽取的目的是从各个系统中抽取数据，组成数据仓库，用于分析和决策。
数据抽取需要分析企业需要哪些数据，确定所需数据源。
2) 数据处理商务智能系统需要对所抽取的数据进行加工处理以满足用户需求，包括数据清洗、数据转换、使用特定算法对数据进行处理等环节。
数据处理是整个系统中十分重要的一步，需要满足处理效率高、准确性高等特定要求。
3) 数据存储数据存储是整个商务智能系统中非常重要的一环。
同时，数据存储也是商务智能系统中数据仓库技术的核心所在。
数据存储涉及数据库技术、数据结构以及数据访问方式的选择等方面。
4) 数据分析商务智能系统的最终目的是提供给决策者一个清晰的市场、生产和销售情况。
因此数据分析是商务智能系统的重要环节。
数据分析涉及因素分析、协方差分析、因子分析、主成分分析等方面。
数据分析的方式可以使用在线分析处理技术或在线分析处理模型。
5) 数据展现为了辅助商务决策者快速有效地了解企业状况，商务智能系统需要提供良好的数据展现方式。
数据展现的方式包括数据报表、数据可视化、数据图形化描述等方面。
数据展示需要满足上下级关系清晰、数据可视化，可模块化、辅助决策者直观把握管理情况等特定要求。
三、商务智能系统应用案例1) 基于销售管理的商务智能系统该系统主要针对销售管理领域的需求，可以实时监控销售记录信息、销售业绩、业务员信息等同时也可以对客户特征进行分析，帮助企业管理者制定更好的销售策略。
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。
商务智能的应用现状与前景分析
商务智能的应用现状与前景分析摘要商务智能是数据仓库技术、数据挖掘技术和在线联机分析处理技术（OLAP）在商业领域的综合应用。
本文从介绍商务智能核心技术和框架入手，详细分析了目前商务智能的发展与应用现状，并对商务智能的未来的发展应用前景做了预测分析。
关键词商务智能；核心技术；决策支持Application status and prospect forecast of Business intelligence Abstract Business intelligence is one comprehensive application in the field of business of data warehouse technology, data mining technology and on-line analytical processing technology. This paper start from introduce the core technology and frames of BI, Detailed in Analysis of the current development and application status of BI, and forecast analysis on the future development of business intelligence application prospect.Keywords Business intelligence; core technology; Decision support1 引言信息技术的高速发展带来了企业利用信息技术提高本身竞争力的巨大空间：信息技术不但使企业获取需要的信息，而且，促进企业对信息的再利用，以此营造企业的竞争优势。
企业一直在寻找对商务智能的理解和实现的方式，以增强企业的竞争力。
电子商务及商务智能的应用
电子商务及商务智能的应用在当今数字化的时代，电子商务已经成为了商业领域中不可或缺的一部分，深刻地改变了人们的购物方式和企业的运营模式。
与此同时，商务智能作为一种强大的数据分析和决策支持工具，也在电子商务领域中发挥着越来越重要的作用。
电子商务，简单来说，就是通过互联网等电子手段进行的商业活动。
它打破了时间和空间的限制，让消费者能够随时随地购买到全球各地的商品和服务。
无论是购买日常用品、服装、电子产品，还是预订旅游服务、购买保险等，都可以在电子商务平台上轻松完成。
对于企业而言，电子商务降低了运营成本，拓宽了市场渠道，能够更精准地满足消费者的需求。
然而，随着电子商务的迅速发展，企业面临着海量的数据，如何有效地处理和利用这些数据以做出更明智的决策，成为了一个关键问题。
这时候，商务智能就应运而生了。
商务智能是指利用数据仓库、数据挖掘、联机分析处理等技术，将企业中现有的数据转化为有用的信息和知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
在电子商务中，商务智能有着广泛的应用。
首先，商务智能可以用于客户关系管理。
通过对客户的购买行为、浏览记录、评价等数据进行分析，企业可以深入了解客户的需求和偏好，从而实现个性化的推荐和精准营销。
比如，当一位客户经常购买运动装备，商务智能系统就可以向他推荐相关的运动营养品或健身器材。
这种个性化的服务不仅能够提高客户的满意度和忠诚度，还能够增加销售额。
其次，商务智能有助于优化供应链管理。
在电子商务中，高效的供应链至关重要。
通过分析销售数据、库存水平、物流信息等，企业可以准确预测市场需求，合理安排库存，优化物流配送路线，从而降低成本，提高供应链的响应速度和灵活性。
例如，如果某种商品的销售趋势显示即将迎来旺季，企业可以提前增加库存，确保能够及时满足客户的需求，避免缺货现象的发生。
再者，商务智能在市场分析方面也发挥着重要作用。
它可以帮助企业了解市场趋势、竞争对手的动态，从而制定更有效的市场策略。
商务智能的发展现状
商务智能的发展现状商务智能（Business Intelligence，BI）是指利用先进的技术和工具以及数据分析方法，对企业内部和外部的相关数据进行收集、整理、分析和展示，为企业决策提供支持和指导的一种管理系统。
随着科技的进步和数据爆炸式增长，商务智能的发展变得越来越重要。
商务智能的发展现状可以从以下几个方面进行概述。
首先，商务智能的应用越来越广泛。
商务智能不仅可以应用于传统行业，如金融、制造和零售等，还可以应用于新兴的行业，如电商、共享经济和物联网等。
越来越多的企业意识到商务智能的重要性，并积极投入到商务智能的建设和应用中。
其次，商务智能的技术和工具不断创新。
随着大数据、云计算和人工智能等技术的发展，商务智能的技术和工具也在不断升级和演进。
比如，数据挖掘和机器学习等技术的应用，使得商务智能能够更加深入地挖掘数据背后的信息和价值。
再次，商务智能的数据分析能力不断提升。
商务智能不仅可以对结构化数据进行分析，还可以对非结构化数据进行处理和分析。
比如，商务智能可以通过社交媒体数据和客户评论数据等，了解用户的需求和喜好，从而提供更好的产品和服务。
最后，商务智能的数据可视化能力日益强大。
商务智能通过将数据以图表、报表和仪表盘等形式展示，使得商务用户可以更直观地理解和分析数据，并做出更好的决策。
同时，商务智能还可以通过移动端的应用，使决策者可以随时随地查看和分析数据。
综上所述，商务智能的发展现状可概括为应用广泛、技术创新、数据分析能力提升和数据可视化能力强大。
随着科技的不断进步和商务智能的不断发展，商务智能将在未来继续发挥重要的作用，为企业提供更精确、更全面的决策支持。
商务智能研究综述
商务智能研究综述商务智能是指运用先进技术和软件来帮助企业做出更明智的商业决策的过程。
它涉及到数据收集、整合、分析和展示，为企业提供更准确的商业洞察和预测能力。
随着大数据和人工智能技术的不断发展，商务智能正成为企业决策的重要工具。
本文将对商务智能的相关研究进行综述，探讨其现状和未来发展趋势。
一、商务智能的发展历程商务智能的发展可以追溯到信息技术的兴起和企业对数据分析的需求。
20世纪80年代，企业开始使用数据仓库和数据挖掘技术来分析大规模的数据，以发现商业趋势和规律。
随着互联网和移动技术的普及，企业对实时数据分析和预测能力的需求越来越迫切，商务智能技术也得到了迅速发展。
今天，商务智能已经成为企业决策的重要工具，涵盖了数据分析、数据可视化、预测分析、机器学习等多个领域。
二、商务智能的技术应用商务智能技术主要包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化、在线分析处理（OLAP）、预测分析、机器学习等多种技术手段。
数据仓库是商务智能的基础，它用于整合和存储企业的各种数据，包括销售数据、市场数据、财务数据等。
数据挖掘技术可以帮助企业挖掘数据中隐藏的规律和趋势，发现潜在的商业机会。
数据可视化则可以将复杂的数据转化为直观的图表和图像，帮助企业快速理解数据背后的含义。
预测分析和机器学习则可以帮助企业根据历史数据和实时数据做出精准的商业预测和决策。
三、商务智能的应用领域商务智能技术可以应用于各个行业和领域，帮助企业提高决策效率和竞争力。
在零售行业，商务智能可以帮助企业分析消费者行为和购物习惯，优化商品陈列和促销策略。
在金融行业，商务智能可以帮助银行和证券公司分析金融市场动态，预测交易风险和利润率。
在制造业，商务智能可以帮助企业优化供应链管理和生产计划，提高生产效率和产品质量。
在医疗行业，商务智能可以帮助医院和诊所分析患者病历和医疗数据，提供个性化的诊疗方案。
四、商务智能的发展趋势随着大数据和人工智能技术的不断发展，商务智能也在不断演进和完善。
商务智能发展现状及市场发展趋势
商务智能发展现状及市场发展趋势
一、商业智能发展现状
商业智能（BI）正在发挥着越来越重要的作用，可以说是企业信息快
速发展的支柱。
随着现代IT技术的发展，商业智能作为一种重要的技术
工具，已被广泛应用于企业的管理决策和业务运营中。
在过去的几年里，
商业智能的应用及发展可以说是迅速而又显著的。
比如，像数据仓库，数
据挖掘，知识发现，预测分析等，这些技术在企业的管理决策过程中发挥
着越来越重要的作用。
此外，商业智能技术还逐渐应用于社会媒体消费分析，客户关系管理，大数据分析等领域，使企业可以更加清晰的了解市场
需求，做出更为合理的决策建议。
随着全球经济的快速发展，商业智能在全球市场上的发展可能会得到
进一步加速。
根据市场研究公司Gartner的预测，到2024年，全球商业
智能市场的规模将达到1278亿美元。
同时，商业智能的实施水平在全球
市场的贡献率将由2024年的43%提高到2024年的54%。
此外，随着物联网技术的应用，商业智能也开始向实时数据分析和决
策支持进化。
这将使企业能够更快速、更有效地执行各种有效的管理决策，以提升营运效率，提高商业效益和客户服务水平。
商务智能技术在电子商务中的应用
商务智能技术在电子商务中的应用一、商务智能技术简介商务智能(Business Intelligence，BI)是一种基于数据仓库、数据挖掘、在线分析处理等技术的决策支持系统。
它通过分析数据，提供有关企业经营状况的信息，帮助企业管理者进行战略决策。
商务智能技术可以把海量数据转化为有用的信息，以帮助企业管理者更好地了解市场和客户、优化资源配置和决策。
二、商务智能技术在电子商务中的应用在电子商务中，商务智能技术能够帮助企业管理者更好地了解客户需求、市场环境和产品销售情况。
1、客户需求分析商务智能技术通过对客户数据的分析，可以了解客户需求、购买习惯、消费能力等信息。
企业管理者可以根据这些信息，调整产品定位、开发新产品，提高客户满意度和忠诚度。
2、市场环境分析商务智能技术可以将市场数据进行分类、统计、分析，了解市场活动、竞争情况、市场份额和消费趋势等信息。
企业管理者可以根据这些信息，制定营销策略、加强市场开发，提高市场占有率和企业收益。
3、产品销售情况分析商务智能技术可以通过电子商务平台的数据监控，对产品销售情况进行实时跟踪。
企业管理者可以根据这些数据，了解产品的畅销程度、销售趋势和销售渠道的效益性，以调整销售策略和资源配置，提高产品销售和企业利润。
三、商务智能技术的具体应用案例商务智能技术在电子商务中的应用案例已经得到了广泛的验证。
1、京东商城的数据分析模型京东商城采用商务智能技术，建立了一个全渠道数据分析模型(SKU、供应链、交互数据)，分析不同渠道之间的数据差距，以及每个 sku 不同渠道的销售额、利润和销售地理分布情况等，实现了产品信息的集中清洗、资讯优化和推送。
2、天猫的消费者洞察分析天猫在商务智能技术上采用了以消费者为中心的策略，将财务数据、电子订单、在线问询等数据集中分析，并基于这些数据，采取多元化的营销策略，不断提升用户购物体验和客户忠诚度。
3、ZARA的实时库存管理ZARA利用商务智能技术，实现了实时库存管理，并在销售活动和潮流时刻快速调整生产，缩短产品的上市时间，提高产品的销售速度，实现快速反应。
智慧商务支持技术的发展与应用
智慧商务支持技术的发展与应用随着人工智能和物联网技术的快速发展，智慧商务支持技术也在不断升级、改进和应用。
它为企业提供了更智能化、高效化、个性化的服务，通过更准确的数据分析和预测，帮助企业更好地掌握市场动态，增强市场竞争力。
一、智慧商务支持技术的发展智慧商务支持技术的发展从传统的ERP（企业资源计划）系统开始，逐步转向云计算、大数据、人工智能和物联网技术的应用。
新技术的应用，打破了传统商务支持技术的局限，具有更快、更准确、更实时的特点，更好地满足了企业在市场竞争中的需求。
二、智慧商务支持技术的应用1. 数据分析和挖掘：商务支持技术可以帮助企业从海量的数据中挖掘出有用的信息，通过分析大数据，帮助企业更好地了解消费者需求，制定市场策略，销售产品，并根据市场的反馈快速调整产品结构。
智能商务支持技术通过自学习、快速响应，实现了企业数据智能化管理。
2. 人力资源管理：智慧商务支持技术可以帮助企业优化人力资源管理，通过自动化的招聘和筛选流程，大大提高了效率和准确性。
同时，良好的人力资源管理可以使企业有效激励员工，吸引更多优秀的人才。
3. 消费者体验：智慧商务支持技术通过个性化推荐、物流配送、售后服务等方面，提升消费者的购物体验，降低购物成本，增加消费者的忠诚度和满意度，从而增加企业的销售额。
4. 安全保障：智慧商务支持技术可以通过区块链、智能合约等技术，保障企业的资金安全、数据安全等方面，避免商业欺诈、网络攻击等风险。
三、智慧商务支持技术面临的挑战随着智慧商务支持技术的普及，安全和隐私问题、数据质量问题、技术成本问题、人力资源问题等问题也逐渐浮现。
因此，智慧商务支持技术的发展需要通过加强数据安全、规范数据采集和处理、调整技术成本结构等逐步解决，才能更好地为企业发展服务。
四、结语智慧商务支持技术是商业数字化转型发展的重要组成部分，通过不断完善、优化发展，在未来的商业发展中，将起到越来越重要的作用。
企业应根据自身情况，合理选择和应用智慧商务支持技术，提升自身竞争力，获得更好的商业机会和发展前景。
简述商务智能的发展历史
简述商务智能的发展历史商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过对企业内部和外部的数据进行收集、整理、分析和展示，以帮助企业管理层做出决策的一种信息技术。
其发展历史可以追溯到上世纪70年代，随着计算机技术的发展和企业信息化进程的加快，商务智能得到了广泛的应用和发展。
商务智能的发展可以分为以下几个阶段：1. 数据收集阶段（70年代-80年代）在计算机技术刚刚起步的时候，企业开始意识到数据的重要性，并开始采集和存储大量的数据。
这些数据主要包括企业内部的销售数据、财务数据以及市场调研数据等。
然而，由于当时计算机技术的限制，数据的收集和存储主要依靠人工操作和磁带等传统的手段，效率较低。
2. 数据整理阶段（80年代-90年代）随着计算机技术的进步，企业开始使用数据库管理系统（DBMS）对数据进行整理和存储。
数据库的出现使得数据的管理更加方便和高效。
此时，企业开始意识到数据的重要性，开始对数据进行分析和挖掘，以获得更多的商业价值。
同时，决策支持系统（DSS）的出现为企业的决策提供了更多的信息支持。
3. 数据分析阶段（90年代-2000年代）随着互联网和大数据技术的发展，企业面临着海量的数据，如何从中提取有用的信息成为一个亟待解决的问题。
数据挖掘和数据分析技术的出现使得企业可以从庞杂的数据中发现隐藏的规律和趋势，并进行预测和决策。
此时，商务智能开始成为企业管理的重要工具，许多企业开始引入商务智能系统，以帮助管理层进行决策。
4. 数据展示阶段（2000年代至今）随着数据量的不断增加和分析技术的不断进步，数据展示也变得越来越重要。
数据可视化和报表工具的出现使得企业可以将复杂的数据以图表、图形等形式直观地展示出来，使管理层更容易理解和分析数据，从而做出更准确的决策。
同时，移动互联网和云计算的发展使得商务智能系统可以随时随地地访问和使用，为企业的管理提供了更多的便利。
总结来说，商务智能的发展经历了从数据收集到数据整理、数据分析再到数据展示的过程。
商务智能的发展趋势
商务智能的发展趋势随着信息化和数字化的不断深入，企业数据规模不断增大，如何将海量数据变为实际有用的信息，成为每个企业都面临的重要问题。
这时，商务智能（BI）应运而生，它是一种基于数据的分析方法和技术，通过利用各种分析工具、算法和数据挖掘技术，把企业的数据转化为可视化的报表和分析，以帮助企业管理人员进行决策和优化业务流程。
那么，商务智能的发展趋势是什么呢？趋势一：数据可视化将变得更加重要数据可视化是商务智能的核心，是决策者将数据信息转化为有用信息的重要手段。
商务智能的发展趋势是，数据可视化将变得更加直观、更加易懂，以帮助决策者快速了解业务情况、趋势、潜在问题等情况。
人们希望BI工具能够帮助他们通过看图表轻松理解复杂的数字，这也是未来商务智能工具研发的方向之一。
趋势二：自然语言查询和自然语言生成系统的应用商务智能需要改进查询和生成语言的自然度和精确度。
自然语言查询和自然语言生成系统在BI应用中的发展趋势是相当重要的，用户只需要通过自己的语言来提问，然后系统就能自动帮助用户生成对应的结果。
这样可以让所有的用户都能轻松地使用BI工具，而不需要事先从事培训或者具备一定的编程专业技能。
趋势三：机器学习和人工智能的应用机器学习和人工智能的应用也是商务智能的未来发展方向。
随着数据量的不断增大，将有越来越多的数据需要被分析和更好的利用。
这时，机器学习和人工智能技术将发挥更大的作用。
这些技术可以通过模型预测和自动化决策，帮助企业进行更好的生产和发展策略，提供高效的业务分析和运营模型优化，实现企业内部数据的最大利用。
趋势四：云服务的普及云服务在BI应用中的应用也是越来越广泛。
对于企业而言，云服务可以更好地满足他们在BI应用方面的需求，特别是对于那些不同地点的团队而言。
通过云方式来实现商务智能，企业可以更好地集中和共享数据，并且可以方便地在不同的团队中进行访问和使用。
总之，商务智能是企业分析和战略决策的重要技术，对企业的发展和决策有着重要的影响。
商业智能的发展和应用
商业智能的发展和应用
一、概述
商业智能（Business Intelligence，BI）是指使用数据、信息和知
识来获取、收集、分析和提出各种商业结论和决策的方法和技术。
商业智
能可以帮助企业更快更准确地理解行业发展趋势，有效地采取有效的行动，并有效地预测未来的趋势和规律，从而提高企业的竞争力。
二、商业智能的发展
早在20世纪50年代，企业就开始采用商业智能系统来提高工作效率、改进数据整合以及分析行业趋势。
随着技术的不断发展，企业已经能够从
结构化数据库和其他手动数据收集技术转向大数据分析和智能分析等更先
进的技术。
近年来，越来越多的企业开始采用先进的商业智能技术，例如，企业
可以利用数据挖掘技术和机器学习技术来对大量数据进行深入分析，从而
更好地了解客户需求并调整投资策略以获得更大的回报。
另外，企业还可
以利用商业智能预测未来的市场趋势，结合产品定价、产品营销和技术投入，从而寻求最佳结果。
三、商业智能的应用
1、市场前景预测。
商业智能可以帮助企业收集并汇总市场信息，从
而做出准确的市场预测。
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。
商务智能发展现状
商务智能发展现状近年来，商务智能（Business Intelligence，简称BI）领域取得了快速发展。
在全球范围内，越来越多的企业开始认识到商务智能对于业务决策和战略规划的重要性，纷纷投入了大量资金和人力资源用于开展商务智能相关的项目。
首先，商务智能技术的不断进步推动了其发展。
随着大数据和云计算技术的广泛应用，商务智能系统的数据获取、存储和处理能力大幅提升，可以更加高效地分析和利用海量数据。
同时，人工智能和机器学习等先进技术的应用使商务智能系统能够自动化地进行数据挖掘和模式识别，为企业提供更准确的业务分析和预测。
其次，商务智能在各行各业的应用也日益广泛。
无论是制造业、金融业还是零售业，商务智能都能为企业提供关键的业务洞察和决策支持。
例如，制造业可以利用商务智能系统对生产线进行实时监控和优化，提高生产效率；金融业可以通过商务智能系统对客户数据进行分析，提供个性化的金融服务；零售业可以利用商务智能系统分析销售数据，优化货物采购和库存管理。
另外，商务智能在数据可视化方面也得到了不断改善。
通过将复杂的业务数据以图表、报表等形式可视化展示，商务智能系统能够使用户更加直观地理解和分析数据，提高决策的准确性和效率。
同时，移动设备的普及也使得商务智能系统可以随时随地访问和使用，进一步提升了商务智能的应用价值。
然而，商务智能发展中还存在一些挑战。
首先是数据质量问题，企业在获取和整理数据过程中可能存在数据来源不准确、数据一致性不高等问题，影响了商务智能分析的准确性。
其次是人才短缺问题，商务智能技术的应用需要大量专业人员进行开发和维护，但目前市场上缺乏相关人才。
此外，商务智能系统的复杂性和成本也是一些中小企业尚未采用商务智能的主要原因。
总的来说，商务智能在技术、应用和可视化方面的不断进步为企业提供了更强大的数据分析和决策支持能力。
然而，在发展过程中仍然存在一些问题需要解决。
随着技术的不断进步和人才的培养，商务智能有望在未来实现更广泛的应用和更深入的发展。
新一代商务智能的技术和应用
新一代商务智能的技术和应用商务智能是指通过信息技术手段对企业或组织内部和外部的商务数据进行分析和利用，为企业或组织的决策提供支持与指导的一种综合性的管理信息系统。
而新一代商务智能则是基于大数据、人工智能、云计算等新技术的商务智能系统，其技术和应用正在逐渐改变着商务决策的方式和效率。
一、大数据技术在新一代商务智能中的应用新一代商务智能的实现需要支撑的技术，其中最重要的就是大数据技术。
大数据技术可以处理包括交易数据、用户数据、产品数据等在内的大量数据，并将这些数据进行分析、挖掘、处理，使企业或组织能够从中获取有价值的信息和洞见。
在商务决策中，大数据技术可以帮助企业或组织对用户行为、市场趋势和产品特征等进行分析，从而制定出更科学的销售策略、产品策略和市场推广策略，提高业绩和市场占有率。
二、人工智能在新一代商务智能中的应用随着人工智能技术的不断发展，其在商务智能中的应用也越来越广泛。
人工智能可以通过自然语言处理、深度学习等技术，对大量数据进行语义分析和情感分析，并可以根据各种数据预测用户的需求和行为，为企业或组织提供更加精准和个性化的服务。
例如，在电商领域，人工智能可以通过分析消费者的购买记录、评论等各种数据，提供更加个性化的商品推荐和购买建议，优化消费者体验，提高转化率和销售额。
三、云计算在新一代商务智能中的应用云计算技术是新一代商务智能的另一个重要支撑。
云计算可以提供高效的数据存储、处理和分享服务，使企业或组织可以在各种设备上随时随地访问和共享数据，实现流程的在线化和无缝对接。
此外，云计算还可以提供强大的计算和存储资源，使得商务智能的计算能力和数据处理能力大幅提升，进一步增强了商务智能的能力和应用范围。
四、新一代商务智能对企业或组织的意义新一代商务智能的技术和应用正在逐渐改变着商务决策的方式和效率，进一步扩展了商务智能的应用范围和深度。
它可以帮助企业或组织通过大数据挖掘和分析、人工智能算法和云计算服务，实现商务智能的全面升级和优化，精准洞察市场、顾客、产品等各种要素，提高企业或组织的竞争力和市场占有率。
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商务智能的发展和应用
聂迪
(宝鸡文理学院计算机科学系，陕西宝鸡721016)
摘要
所为商务智能，是明显区别于商业智能的一种分析数据的技术，其内容的获取和显示方面都有终端技术。
现今，商务智能已发展成不仅仅只是软件产品和工具，而是一种整体应用的解决方案，甚至升华为一种管理思想，体现的是一种理性的经营管理决策的能力，即全面、准确、及时、深入分析和处理数据与信息的能力。
关键字
商务智能；分析；管理；技术
引言
商务智能的出现是一个渐进的复杂的演变过程，而且仍在发展之中，最早的商务智能被称为决策支持系统，它经历了事务处理系统（TPS）、高级管理人员信息系统（EIS），管理信息系统（MIS）和决策支持系统（DSS）等系统，最终演变成为今天的商务智能。
随着计算机应用的不断发展和深入，软件系统的大型化、复杂化，软件的开发与应用已相当的广泛。
近年来，商务智能技术日趋成熟，越来越多的企业决策者意识到需要商务智能才能保持和提升企业的竞争力。
在美国，500强企业里面已经有90%以上的企业利用企业管理和商务智能软件帮助管理者做出决策。
国外己经有很多成功实施商务智能的案例。
可在我国，商务智能还处于导入期，商务智能应用的程度和实际效果都与国外企业有很大差距。
商务智能的定义
商务智能是指利用数据仓库、数据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。
它是企业利用现代信息技术收集、管理和分析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构成：数据仓库环境和分析环境。
主要有三种技术构成：数据仓库，联机分析处理，数据挖掘。
数据仓库是商务智能的基础，联机分析处理是以海量数据为基础的复杂分析技术，数据挖掘是从海量数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但有可能有用的信息和知识。
商务智能的核心
1、改善商务决策水平：这是商务智能的更高一层的目的和功能，企业能否利用好这一功能、实现这一目的在很大程度上取决于领导者的意识和胸襟以及企业文化中决策科学化和民主化的成分。
2、采取有效的商务行动：采取有效的商务行动是创造和累计商务知识和见解、改善商务决策水平的目的和动力。
商务智能是能够指导实战的高明兵法，而不是“无所不知、但无能为力”的“纸上谈兵”。
3、完善各种商务流程：残缺、散乱、僵化、低效的商务流程是企业的顽疾，商务智能能够为这一顽疾的诊断和治疗做出一定的贡献；优化后自动化（请注意先后顺序）的商务流程反过来也会促进商务智能的发展。
商务智能的技术支柱
商务智能主要有三种技术构成：数据仓库，联机分析处理，数据挖掘。
数据仓库是一个用以更好的支持企业或组织的决策分析处理的数据集合，他有面向主题、集成、相对稳定、随时间不断变化四个特性，将数据仓库与传统的面向处理的数据库区分开来，数据仓库的关键技术包括数据的抽取、清洗、转换、加载和维护技术。
联机分析处理（OLAP）是以海量数据为基础的复杂分析技术。
它支持各级管理决策人员从不同的角度、快速灵活地对数据仓库中的数据进行复杂查询和多维分析处理，并且能以直观易懂的形式将查询和分析结果展现给决策人员。
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。
数据挖掘的数据有多种来源，包括数据仓库、数据库或其他数据源。
所有的数据都需要再次进行选择，具体的选择方式与任务相关。
挖掘的结果需要进行评价才能最终成为有用的信息，按照评价结果的不同，数据可能需要反馈到不同的阶段，重新进行分析计算。
数据挖掘的常用方法包括关联分析、分类和预测、聚类、检测离群点、趋势和演变分析等。
可以说：联机分析处理和数据挖掘是数据仓库之上的增值技术。
商务智能在我国的发展现状
商务智能作为最具潜力的发展科技现今已不单单运用于大型的企业中去，它还成为了普通员工日常操作的工具，而此时，市场需求也对商务只能提出了更高的挑战。
在商业竞争中，对信息的处理能力和应用能力的强弱成为决定企业兴衰成败的关键。
近年来，BI在我国市场规模下有着良好的发展势头，国外的很多BI也进驻中国发展，同时也激励了国内BI的发展。
很多著名的世界BI也在中国设立了分公司、办事处等，用于Bi的研究，同时，国内的软件厂商也在不断地推出BI产品，例如明基逐鹿公司推出的AnalyseBI，上海博科的“财务智能仓库”等，虽还处于初级阶段，在系统共设计上以及客户认知度上与国外的都还有大的差距，但也有他们自己独特的系统优势。
另外，在涉及国家机密的一些部门在选择BI时，国内软件还是首选产品。
商务智能的局限性
目前，商务智能在我国的应用还处于导入期，其应用的程度和实际效果与国外都有很大的差距。
现行商务智能中的智能显然还只是利用了人们目前对智能研究的少部分成果。
从智能的角度来看目前以数据挖掘技术为主要特征的商务智能，其行为是被动的不能自动适应环境的变化，不能自动地发掘未知的知识。
这种智能系统是永远也不会自动成长的智能系统，是一种一被动型商务智能。
目前仍然局限干定量数据分析对于文本数据挖掘技术研究非常有限。
但实际上有80%的信息是储存在文本里，机器推理、学习。
联想与理解的智能利用还非常有限。
现行商务智能不能满足新环境的需求一方面由于信息共享障碍。
另一方面是企业管理
者或者系统使用者只把目光盯住自己的业务。
因此现行的面向自组织的商务智能也是一种“自私型商务智能“。
数据挖掘局限于企业(或部门)内部应用没有放眼于所有利益相关者。
这对于现在供应链管理不匹配。
信息共享是实现协同的必要机制。
如何在面向全局来进行数据挖掘的基础上确保信息的有效访问和企业的安全这是新环境下数据挖掘需要关注的问题。
现在的商务智能应用领域还非常狭窄在电子商务背景里完全可以扩展到企业运作的每个环节，以提高预测和决策的时效性与有效性。
商务智能未来发展的集中点
(1)支撑技术。
基于关系对象数据库的数据仓库将是未来的一个发展方向，数据仓库的平台性能将得到很大改善，数据挖掘方法和算法研究将更加深入，专门用于知识发现的数据挖掘语言有望进一步向标准化发展。
另外，数据挖掘与联机分析将实现融合和互补，从而使分析操作更加智能化，挖掘操作目标化。
(2)体系结构。
系统协同性和开放性将进一步提高。
企业能够利用合作伙伴的数据仓库进行决策分析活动，智能应用过程及结果发放至互联网。
(3)应用系统。
笼统的智能系统成为概念，更加突显专业化和行业化特点。
根据每个领域的关注重点和分析模型，提供针对具体企业进行扩展的解决方案。
各种商业分析模型、数据挖掘算法集成到分析应用中，进而解决不同部门的需要。
同时。
商务智能与企业门户、企业应用集成紧密相连，新的智能系统不再是一个孤立的应用。