商业智能BI讲解
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
基本bi知识
基本BI知识一、什么是BI？BI（Business Intelligence）即商业智能，是指通过对企业内部和外部数据的分析，帮助企业管理者做出更明智的决策，提高企业运营效率和市场竞争力的一种管理和分析方法。
BI通过收集、整理、分析数据，将数据转化为有价值的信息和洞察，并提供可视化的报表和仪表盘，帮助企业管理层全面了解企业状况，识别业务机会和风险，以及进行业务规划和预测。
二、BI的核心要素1. 数据源数据源是BI系统的基础，它可以包括内部数据库、企业应用系统、云端存储、第三方数据供应商等。
通过合理选择和整合数据源，可以确保BI系统获得准确、全面的数据，并提高数据的可靠性和一致性。
2. 数据仓库数据仓库是BI系统中存储和管理数据的中心库，它采用多维数据模型，将不同数据源的数据整合到一个统一的数据模型中，方便用户对数据进行分析和查询。
数据仓库通常采用ETL（Extract, Transform, Load）的流程，对数据进行抽取、转换和加载，确保数据的质量和一致性。
3. 数据分析工具数据分析工具是BI系统中用于对数据进行处理、分析和可视化的软件工具，包括数据挖掘工具、报表工具、可视化工具等。
这些工具可以帮助用户从不同角度和层次理解数据，发现数据中的隐藏信息和关联规律，支持决策者进行数据驱动的决策。
4. 数据可视化数据可视化是BI系统的重要功能，它通过图表、仪表盘等可视化手段展示数据分析结果，提高用户对数据的理解和洞察能力。
数据可视化可以帮助用户直观地呈现数据，发现数据中的趋势和异常，以及进行数据的比较和分析。
三、BI的应用场景1. 销售分析BI系统可以帮助企业对销售数据进行分析，包括销售额、销售渠道、客户分布等方面的数据。
通过对销售数据的分析，企业可以了解销售情况，找出销售瓶颈和机会，制定销售策略和预测销售趋势。
2. 运营分析BI系统可以对企业的运营数据进行分析，包括生产效率、成本控制、供应链管理等方面的数据。
解析商业智能：BI商务智能的实际应用与影响
解析商业智能：BI商务智能的实际应用与影响1. 什么是商业智能（Business Intelligence，BI）？介绍与定义商业智能（Business Intelligence，BI）是一种基于数据分析的技术和工具，旨在帮助企业从大量的数据中提取有用的信息和洞察力，并基于这些信息做出决策和战略规划。
BI技术涉及数据整合、数据仓库、数据挖掘、报表和可视化等技术和方法，可以帮助企业更好地理解业务数据、发现潜在的商机，并提高决策的准确性和效率。
2. BI商务智能的实际应用案例2.1 销售分析与预测BI商务智能可以帮助企业分析和预测销售趋势，了解产品的销售状况和市场需求。
通过对历史销售数据的分析，可以识别出最畅销的产品、最具潜力的市场和最有效的促销策略，进而制定相应的营销计划和销售策略，提高销售业绩和市场占有率。
2.2 客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）BI商务智能可与CRM系统集成，从而提供客户行为和偏好的分析，帮助企业了解客户的需求和购买行为。
通过对客户数据的分析，企业可以更好地个性化服务，提供更有针对性的产品和服务，并建立长期稳定的客户关系。
2.3 财务分析与预测BI商务智能还可以应用于财务领域，帮助企业分析财务绩效、预测盈利能力和评估风险。
通过对财务数据的分析，企业可以及时发现财务问题，制定有效的财务措施，并预测未来的盈利能力和现金流动性，为企业的财务决策提供重要的依据。
2.4 库存管理与供应链优化BI商务智能可以帮助企业优化库存管理和供应链运作。
通过对库存数据和供应链数据的分析，企业可以及时了解库存情况、预测库存需求，并优化供应链流程，降低库存成本和缩短订单交付周期。
3. BI商务智能的影响3.1 提高决策的准确性和效率商业智能技术的应用可以帮助企业从大量的数据中提取有用的信息和洞察力，通过对数据的分析，提供准确的决策支持。
同时，商业智能还能够自动生成报表和可视化图表，使决策者更直观地理解业务数据，提高决策的效率和决策结果的质量。
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。
BI商业智能系统
BI商业智能系统BI商业智能系统1：简介1.1 定义BI商业智能系统是一种通过收集、整理、分析和展示大量和复杂数据以为企业决策提供支持的技术和工具。
1.2 目的BI商业智能系统的目的是通过数据分析和可视化，提供及时、准确、全面的信息，帮助企业管理层做出决策，并改善企业的业务流程和运营效率。
2：架构2.1 数据采集2.1.1 数据源BI商业智能系统从多个数据源收集数据，包括企业内部系统、第三方数据提供商、社交媒体等。
2.1.2 数据提取数据提取是指从数据源中获取所需数据，并进行清洗和转换，以便进一步分析和展示。
2.2 数据存储2.2.1 数据仓库BI商业智能系统将采集到的数据存储在数据仓库中，以便后续的查询和分析。
2.2.2 数据湖数据湖是一个集中存储所有原始数据的存储系统，它可以接纳各种格式的数据，并支持数据的分析和挖掘。
2.3 数据处理和分析2.3.1 数据清洗数据清洗是对采集到的数据进行预处理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
2.3.2 数据分析数据分析是通过使用统计方法和数据挖掘算法，从数据中提取有价值的信息和洞察。
2.4 数据展示2.4.1 报表和仪表盘BI商业智能系统通过报表和仪表盘展示数据分析结果，便于用户理解和使用。
2.4.2 数据可视化数据可视化是通过图表、地图和其他可视化方式，将数据以直观形式展示，帮助用户发现数据中的模式和关联。
3：功能3.1 数据查询BI商业智能系统提供强大的查询功能，用户可以根据自己的需求，灵活的查询所需的数据。
3.2 报表和仪表盘设计BI商业智能系统提供报表和仪表盘的设计工具，用户可以根据业务需求和个人喜好，设计符合自己需要的报表和仪表盘。
3.3 数据分析BI商业智能系统提供各种数据分析功能，包括数据挖掘、数据建模、预测分析等，帮助用户从数据中发现价值。
3.4 数据可视化BI商业智能系统提供丰富的数据可视化功能，用户可以选择不同的图表和可视化方式，展示数据结果。
商业智能(BI)简介
OLAP
（On-Line Analytical Processing）即联机分析处理，是 BI的一 OnProcessing）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 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, 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。 OLAP展现在用户面前的是一幅幅多维视图。 维（Dimension 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的 Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的 一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。 维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还 维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还 可以存在细节程度不同的各个描述方面（时间维：日期、月份、季度、 年）。 维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描 维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描 述。（“某年某月某日” 述。（“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。
ETL
是数据抽取（Extract）、转换（ 是数据抽取（Extract）、转换（ Transform）、清洗（Cleansing） Transform）、清洗（Cleansing） 、装载（Load）的过程。是构建数据 、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, 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。
商业智能BI介绍
商业智能BI介绍商业智能（Business Intelligence, 简称BI）是一种能够帮助组织利用数据分析和数据可视化的技术和工具。
通过将大量的数据集成、整理和分析，商业智能可以支持管理层做出决策、优化业务流程以及发现潜在的商业机会。
本文将介绍商业智能的定义、组成部分、应用场景、实施步骤和未来发展趋势。
一、商业智能的定义商业智能是一种通过使用数据分析和数据可视化工具来帮助企业管理层做出决策的技术。
商业智能的目的是将大量的数据整合、分析和可视化，以提供决策者所需的信息，帮助他们更好地了解企业的运营状况，并做出基于数据的决策。
二、商业智能的组成部分⒈数据源：商业智能系统需要从各个数据源中提取数据，这些数据源可以是企业内部的数据库、Excel文件、日志文件等。
⒉数据仓库：商业智能系统需要将数据存储在一个集中的数据仓库中，以便进行分析和查询。
⒊数据整合：商业智能系统需要将来自不同数据源的数据整合在一起，以便进行统一的分析和查询。
⒋数据分析：商业智能系统可以通过各种分析方法和算法对数据进行深入分析，以获取有关业务情况的洞察。
⒌数据可视化：商业智能系统可以将分析结果以图表、报表等形式展现出来，便于决策者理解和使用。
⒍决策支持：商业智能系统的最终目的是为决策者提供有关企业运营状况和业务机会的信息，帮助他们做出明智的决策。
三、商业智能的应用场景商业智能可以应用在各种不同的场景中，以下是其中一些常见的应用场景：⒈销售分析：通过分析销售数据和市场趋势，帮助企业了解产品销售情况和市场需求，从而制定合适的销售策略。
⒉客户分析：通过分析客户数据，帮助企业了解客户群体的特征和需求，以便进行定向营销和客户关系管理。
⒊运营分析：通过分析企业的运营数据，帮助企业优化生产流程、降低成本和提高效率。
⒋财务分析：通过分析财务数据，帮助企业了解财务状况、盈利能力和风险风险等关键指标。
⒌市场分析：通过分析市场数据和行业趋势，帮助企业了解市场竞争状况和未来发展趋势，从而制定市场战略。
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基础知识
bi基础知识【原创实用版】目录1.BI 的含义2.BI 的发展历程3.BI 的应用领域4.BI 的关键技术5.我国在 BI 领域的发展正文1.BI 的含义BI，即商业智能（Business Intelligence），是一种通过运用数据分析、数据挖掘等技术，使企业能够更加准确地了解其业务状况，从而辅助决策和提升业务效率的管理方法。
BI 可以帮助企业实现对业务的实时监控、数据驱动的决策以及智能化的运营。
2.BI 的发展历程商业智能的发展可以分为以下几个阶段：（1）早期数据分析：20 世纪 60 年代，企业开始使用计算机进行数据分析，主要用于财务管理和库存管理。
（2）数据仓库和 OLAP：20 世纪 90 年代，数据仓库和联机分析处理（OLAP）技术的出现，使得企业可以大规模地存储和分析数据，从而为决策者提供更加全面和准确的信息。
（3）数据挖掘和大数据：随着互联网的普及和数据量的快速增长，数据挖掘和大数据技术逐渐成为 BI 领域的热点。
这些技术可以帮助企业从海量数据中发现有价值的信息，为决策提供支持。
3.BI 的应用领域商业智能的应用领域非常广泛，主要包括：（1）销售与营销：通过分析销售数据、客户行为等，为企业制定更加有效的销售策略和营销活动。
（2）生产与供应链：通过对生产、库存、物流等环节的数据分析，优化生产流程，降低成本，提高供应链效率。
（3）财务管理：通过对财务数据的实时监控和分析，帮助企业实现财务风险的防范和控制，提高资金使用效率。
（4）人力资源管理：通过对员工的招聘、培训、绩效等方面的数据分析，优化人力资源配置，提高员工的工作效率和满意度。
4.BI 的关键技术商业智能领域的关键技术主要包括：（1）数据仓库：用于存储和管理企业级数据，为 BI 系统提供数据支持。
（2）数据挖掘：通过挖掘大量数据，发现潜在的规律、趋势和关联关系，为决策者提供有价值的信息。
（3）数据可视化：将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现出来，帮助决策者快速理解数据信息。
BI商务智能宣讲
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商业智能的运作过程（分析处理）
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
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商业智能的运作过程（分析处理）
• 收入分析 市场细分 客户类型 地区 年度 业务部门 • 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 • 市场细分表现分析 市场活动 营销媒体 销售渠道 时段 • 目标市场表现分析 市场活动 营销媒体 销售渠道 时段
智慧驱动商业事务的行动力
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什么是商业智能？
BI的演变过程
商务智能的出现是一个渐进的复杂的演变过程，而且仍处 在发展之中，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）等阶段，最终演变成今天的企业商务智能。
事务处 理系统
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什么是商业智能？
商务智能即Business Intelligence,简称BI 是企业利用现代信息技术收集、管理和分析 商务数据和信息，创造和累计商务知识和见 解，改善商务决策水平的一套完整的解决方 案。
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什么是商业智能？
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什么是商业智能？
管理深化，报表设计难、种类多、复杂、数据量大，查找有用信息难，不直观 ，参考量单一，无法客观反映问题 。（没有更好的方法吗？） 企业信息化建设多年，海量的数据只是偶尔备查？垃圾？知识？，该如何利用 ？ （数据量太大，数据来源不一致，口径不统一） 企业发展越来越庞大，监控力度越来越弱，信息滞后，如何及时监控企业 的日常运作？ （经营管理层次多样化）
BI数据模型介绍
BI数据模型介绍BI（Business Intelligence，商业智能）是指通过对企业进行数据的收集、整理、分析和展现，帮助企业进行决策和管理的技术系统。
BI数据模型是指BI系统中用于存储和处理数据的结构和方法。
下面是BI数据模型的介绍。
一、BI数据模型的概念BI数据模型是指用于BI系统中存储和处理数据的抽象和表示形式。
它是BI系统中构建数据仓库和数据集市的基础，包括数据的组织结构、关系和操作方式等。
BI数据模型以数据为中心，围绕业务需求和分析目标构建，将多种数据源进行整合，并提供高效的数据查询和分析功能。
二、BI数据模型的特点1.数据驱动：BI数据模型是以数据为核心的，它将企业的各种数据源进行整合，提供一致、可靠的数据信息，为分析和决策提供支持。
2.业务导向：BI数据模型是根据具体的业务需求和分析目标构建的，它关注企业的业务过程和关键业务指标，具有可扩展性和灵活性。
3.统一性：BI数据模型将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据的冗余和不一致性，提供一致和准确的数据视图。
4.可操作性：BI数据模型提供丰富的数据操作功能，包括数据的查询、分析、计算、转换和展示等，用户可以根据自己的需求进行灵活的操作。
5.时效性：BI数据模型可以实时或定期更新数据，保证数据的及时性和准确性，支持实时监控和预测分析。
三、BI数据模型的组成1.数据实体：BI数据模型中的数据实体是指业务实体或对象，在数据模型中以表或类的形式表示，包括维度表和事实表。
- 维度表（Dimension Table）：维度表包含与业务过程和指标相关的维度属性，用于描述业务数据的各个方面，如产品、时间、地点、销售员等。
- 事实表（Fact Table）：事实表包含与业务过程和指标相关的度量值，用于存储数值型数据，如销售额、利润、数量等。
2.关联关系：BI数据模型中的关联关系是指维度表和事实表之间的连接方式，用于将维度和度量进行关联和查询。
BI商业智能介绍(含多款)
商业智能（BI）介绍一、引言随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业发展的核心资产。
如何从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持，成为企业面临的重要课题。
商业智能（BusinessIntelligence，简称BI）作为一种数据分析和决策支持技术，应运而生，并在全球范围内得到广泛应用。
本文将对商业智能的概念、发展历程、关键技术、应用领域及未来趋势进行介绍。
二、商业智能的概念商业智能，简称BI，是指通过收集、整合、分析企业内外部数据，为企业提供决策支持的一系列技术、工具和方法。
BI的目标是从大量数据中提取有价值的信息，帮助企业实现业务优化、提高运营效率、降低成本、提升竞争力。
三、商业智能的发展历程1.数据报表阶段：20世纪80年代，企业开始使用电子表格和数据库技术数据报表，为管理层提供数据支持。
2.数据仓库阶段：20世纪90年代，数据仓库技术逐渐成熟，企业开始构建数据仓库，实现数据的集中存储和管理。
3.商业智能阶段：21世纪初，商业智能技术得到广泛关注，各种BI工具和平台应运而生，帮助企业实现数据的深入分析和挖掘。
4.大数据时代：近年来，随着大数据技术的发展，商业智能开始融合大数据技术，实现对海量数据的实时分析和处理。
四、商业智能的关键技术1.数据仓库：数据仓库是商业智能的基础，用于存储和管理企业内外部数据。
数据仓库采用星型模型或雪花模型进行设计，以适应不同场景的数据分析需求。
2.数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
常用的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
3.数据可视化：数据可视化是将数据分析结果以图表、报表等形式展示给用户，提高数据可读性和易理解性。
数据可视化工具包括Tableau、PowerBI等。
4.在线分析处理（OLAP）：在线分析处理是一种多维度数据分析技术，支持用户对数据进行切片、切块、钻取等操作，以满足不同分析需求。
5.云计算：云计算技术为商业智能提供了强大的计算能力和存储空间，使得企业可以快速搭建和部署BI系统。
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。
商业智能系统(BI)
商业智能系统(BI)1. 项目简介商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。
商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
商业智能的基本过程如图1所示。
图1 BI 基本过程从图1中可以知道，商业智能的体系结构主要由数据源、ETL、数据仓库和数据分析及展现等四部分构成。
数据流通过外部异构数据源进入ETL过程，在ETL过程后被存入数据仓库，用OLAP类型加以分析和查询，从而得出用户所需要的数据信息。
研究商业智能系统的体系结构有助于加强商业智能系统在企业中更加普及的运用，促进商业智能的快速发展。
外部数据源的主要来源是企业各个应用系统产生的数据也可以使外部数据，选择出有代表性的数据进入系统。
ETL技术是指对外部进入的数据进行抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load）。
2. 功能需求目前，很多厂商活跃在商业智能（下面称BI）领域。
商业智能BI介绍
商业智能BI介绍商业智能BI介绍1-概述1-1 定义商业智能（Business Intelligence），简称BI，是指利用先进的数据分析、数据挖掘、数据可视化等技术，将企业内外部的大量数据转化为有意义的信息和洞察力，以支持企业的决策和战略制定。
1-2 目的商业智能的目的是帮助企业更好地理解和分析业务情况，发现业务规律，并从中获得价值洞察，以促进企业的增长和竞争力提升。
2-商业智能的基本要素2-1 数据采集数据采集是商业智能的基石，包括从各种数据源（如企业内部系统、外部数据提供商等）收集数据，并将其存储于数据仓库或数据湖中。
2-2 数据集成数据集成是将各个数据源中的数据整合到一起，形成一个统一的数据视图，以方便分析和查询。
2-3 数据分析数据分析是商业智能的核心环节，包括数据挖掘、统计分析、机器学习等方法，用于从数据中发掘有意义的模式和规律。
2-4 可视化和报表可视化和报表是将分析结果以图形化的形式展示，以便用户能够更直观地理解和使用数据，从而做出更好的决策。
3-商业智能的应用领域3-1 销售和市场营销分析3-2 财务和成本管理分析3-3 运营和供应链分析3-4 人力资源分析3-5 客户关系管理分析3-6 绩效管理分析4-商业智能的价值和优势4-1 改善决策质量4-2 提高工作效率4-3 发现商业机会和挑战4-4 优化资源配置4-5 保持竞争优势5-商业智能的发展趋势5-1 大数据和云计算的融合5-2 的应用5-3 自助式BI工具的发展5-4 数据治理和隐私保护6-附件本文档涉及的附件包括数据采集工具、数据集成方案、数据分析算法等相关资料。
7-法律名词及注释（请根据具体情况添加相应的法律名词及注释）。
商业智能(BI)是什么一文讲透-2024鲜版
2024/3/28
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明确项目目标和范围
2024/3/28
确定业务需求
了解企业或组织的业务目标和挑战，明确BI项目需要解决的具体 问题。
定义项目范围
根据项目目标和业务需求，确定BI项目的实施范围，包括数据源、 数据分析内容、报表和仪表盘等。
设定成功标准
制定可衡量的成功标准，以便在项目实施过程中对项目成果进行评 估。
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其他行业：教育、医疗等
教育行业
通过BI工具对学生学习数据进行分析和挖掘，教育机构可以发现学生的学习特点和需求，提供个性化的教 学方案和资源推荐。
医疗行业
利用BI技术对医疗数据进行分析和挖掘，医疗机构可以提高诊疗效率和准确性，降低医疗成本和风险。同 时，通过对患者数据的分析，医疗机构还可以提供个性化的健康管理方案。
提高决策效率
通过BI系统提供的数据分析和可 视化功能，企业可以快速准确地 了解市场、客户和竞争对手的情
况，为决策提供支持。
2024/3/28
优化业务流程
BI系统可以帮助企业发现业务流程 中的瓶颈和问题，提出优化建议， 从而提高业务效率和降低成本。
提升市场竞争力
通过BI系统对市场趋势和客户需求 的分析和预测，企业可以及时调整 市场策略和产品方案，提升市场竞 争力。
智能数据可视化 借助人工智能技术，BI系统可以自动生成适合特定数据集 的可视化图表和报告，帮助用户更直观地理解数据。
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大数据时代对BI影响和挑战
数据量爆炸式增长
大数据时代带来了海量的数据，要求BI系统能够处理和分析更大规模的数据集，提取有价值 的信息。
数据多样性
大数据包含各种类型的数据，如结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，要求BI系统具 备处理和分析不同类型数据的能力。
BI商业智能方案
04
增强市场竞争力：通过BI商业 智能方案，企业能够及时掌握 市场动态，制定针对性的营销 策略，增强市场竞争力。
某企业BI商业智能方案实施经验教训
明确需求：深入了 解企业业务需求， 制定合适的BI方案
技术选型：选择适 合企业规模和需求 的BI工具和技术
数据整合：整合企 业内部和外部数据， 确保数据质量
商业智能工具
数据仓库：存储和管理大量数据，为商业智能分 析提供基础
数据挖掘：从海量数据中提取有价值的信息，发 现商业规律
数据可视化：将数据以图表、图形等形式展示， 便于理解和分析
商业智能平台：集成多种商业智能工具，提供一 站式数据分析和决策支持服务
4
BI商业智能方案 的成功案例
某企业BI商业智能方案实施过程
01
需求分析：了解企业需求，确定BI商业智能 方案的目标和功能
02
方案设计：根据企业需求，设计BI商业智能 方案的架构和功能模块
03
数据准备：收集企业数据，进行数据清洗、 整合和标准化
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系统实施：搭建BI商业智能系统，进行系统 测试和优化
05
培训与支持：对企业员工进行BI商业智能方 案的使用培训，提供技术支持和售后服务
04
持续优化： 根据实际效 果，对BI商 业智能方案 进行持续优 化和改进
3
BI商业智能方案 的关键技术
数据仓库技术
1
数据仓库的定义：用于存储、管理和 分析大量数据的系统
2
数据仓库的作用：整合、清洗、转换 数据，为商业智能提供基础数据支持
3
数据仓库的架构：包括数据采集、数 据存储、数据管理和数据应用等部分
4
数据仓库的关键技术：数据抽取、数 据清洗、数据转换、数据建模等
商业智能BI介绍
商业智能BI介绍商业智能（BI）介绍商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过数据分析和数据可视化等手段，帮助企业从大量数据中提取有价值的信息和洞察，以支持决策和战略制定的过程。
BI系统将各种数据源整合在一起，利用分析工具和可视化技术，帮助企业高效地获取、分析和呈现数据，为决策者提供全面和准确的信息。
商业智能的特点1. 数据集成：商业智能系统能够将来自不同数据源的数据整合在一起，实现数据的一体化管理与分析。
2. 数据分析：商业智能系统提供了多种分析工具和算法，能够对数据进行多维度、多角度的分析，发现数据背后的规律和趋势。
3. 数据可视化：商业智能系统通过图表、仪表盘等可视化方式，将数据转化为直观、易于理解的形式，帮助用户快速获取信息和洞察。
4. 决策支持：商业智能系统为企业决策者提供准确、及时的数据分析结果和洞察，帮助其做出明智的决策，并制定可行的战略。
商业智能的核心功能1. 数据仓库（Data Warehouse）：商业智能系统以数据仓库为基础，整合来自不同数据源的数据，并进行数据清洗和预处理，以提供高质量的数据。
2. 数据分析（Data Analysis）：商业智能系统提供了各种数据分析工具，如数据挖掘、统计分析等，帮助用户发现数据之间的关联和隐藏的信息。
3. 数据可视化（Data Visualization）：商业智能系统能够将数据转化为图表、仪表盘等可视化形式，帮助用户直观地理解数据。
4. 报表与仪表盘（Reports & Dashboards）：商业智能系统能够各种报表和仪表盘，帮助用户将数据呈现给决策者，以支持决策和沟通。
5. 查询与导航（Query & Navigation）：商业智能系统提供了强大的查询和导航功能，使用户能够灵活地获取和分析数据。
6. 预测与模拟（Forecast & Simulation）：商业智能系统可以基于历史数据和算法模型，进行数据预测和模拟，帮助企业做出未来的决策。
BI商业智能系统
BI商业智能系统正文：1.引言BI（商业智能）是一种利用数据分析、数据挖掘和数据可视化等技术，帮助企业管理者基于数据驱动的决策支持系统。
本文档旨在提供对BI商业智能系统的全面介绍，以帮助用户了解和应用该系统。
2.系统概述2.1 系统简介BI商业智能系统是一套集数据整合、分析、报表、可视化等功能于一体的软件系统，旨在提高企业管理层对业务数据的理解和分析能力。
2.2 系统架构BI商业智能系统主要由数据层、数据处理层、分析层和展现层四个层次构成。
数据层负责数据存储和整合，数据处理层负责数据清洗和建模，分析层负责数据分析和挖掘，展现层负责结果报表和可视化。
3.系统功能3.1 数据整合BI商业智能系统能够从多个数据源中提取数据，并进行整合和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
3.2 数据分析BI商业智能系统提供了丰富的数据分析工具，包括统计分析、趋势分析、关联分析、预测分析等，帮助用户深入挖掘数据背后的价值和规律。
3.3 报表BI商业智能系统可以根据用户需求，丰富多样的报表和图表，以可视化的方式展现分析结果，帮助用户更直观地理解和分享数据分析成果。
3.4 可视化展示BI商业智能系统具备强大的可视化展示能力，支持直观的数据可视化呈现，如仪表盘、地图、树状图等，使用户能够更加清晰地了解业务状况和趋势。
4.系统应用4.1 销售分析BI商业智能系统可以对销售数据进行深度分析，例如销售额、销售渠道、产品类别等的分析，帮助企业了解销售情况和趋势，从而指导销售策略和决策。
4.2 客户分析BI商业智能系统可以对客户数据进行综合分析，例如客户分布、购买偏好、价值评估等的分析，帮助企业了解客户需求和行为，制定精准的客户管理策略。
4.3 财务分析BI商业智能系统可以对财务数据进行全面分析，例如财务报表、利润分析、成本分析等的分析，帮助企业发现财务问题和优化财务决策。
5.系统附件本文档附带的附件包括BI商业智能系统用户手册、数据分析报告范例和数据展示样例。
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
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ETL
数据抽取:从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据 数据清洗:重复行数据的清理，无用字段的清理，空值的处理等，
正则表达式的使用。 数据转换:数据类型的转换，比如int转varchar,字符型转日期型
（如20090801转2009-08-01）等等。类似用1标识男，2表示女。
ETL分层
ODS MID DW-DM
ROLAP的优点
• 没有大小限制，现有的关系数据库的技术可以沿用，可以通过 SQL实现详细数据与概要数据的存储。现有关系型数据库已经对 OLAP做了很多优化，包括并行存储、并行查询、并行数据管理、 基于成本的查询优化、位图索引、SQL 的OLAP扩展(cube,rollup) 等大大提高ROALP的速度
● 存储大量的历史数据和当前数据
ETL
ETL是数据抽取（Extracting）、转换（Transforming）、清洗 （Cleaning）、装载（Loading）几个过程的简称。
ETL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ETL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。
BI（Business Intelligence）
商务智能简称BI，指通过对数据的收集、管理、分析以及转化， 使数据成为可用的信息，从而获得必要的洞察力和理解力，更 好地辅助决策和指导行动。
数据仓库（Data Warehouse）
数据仓库（Data Warehouse 简称DW）是一个面向主题的 （SubjectOriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（NonVolatile）、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合。
数据仓库是实现商务智能的基础平台
数据仓库 VS 数据库
数据库系统（生产系统）：
以银行为例
● 面向应用、事务驱动的 ● 实时性高
储蓄 对公 信用卡 其他
● 数据检索量少
● 只存当前数据
• 数据仓库系统（决策系统）：
● 面向主题、分析和决策
数据仓库
● 实时性要求不是特别高 ● 数据检索量大
客产 渠 交 机 户品 道 易 构
• OLAP（Online Analysis Process） 联机分析处理，基于数据仓库的数据分析，以供决策所需，面 向管理层，面向未来。
OLAP的目标
• 满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核心 是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是多维资料分析工具的集 合。
• 通常所说的BI分析就是指OLAP，更为准确是指OLAP分析及结果展 示。
分析
• 从收入、可赢利性、满意度的角度 来讲，哪些是您最好的客户？
• 哪些客户会对促销作出响应？
销售 开发 生产 财务 / HR
市场营销 采购 服务
项目管理
计划和 模型
报告和 分析
执行
响应能力
• 监视事件和计量标准 • 将最近事件和历史数据相关联
计划
• 预测和趋势分析 • 实施之前预估策略中的潜在变化
BI介绍
内容
• 为什么需要BI • 什么是BI • BI的体系结构 • 如何实施BI • BI与大数据
为什么需要BI
BI的意义
• BI是把运营数据转化成为高价值的可以获取的信息（或知 识），并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传递给 恰当的人
数据 信息 知识 决策
BI的价值
责任
• • 用于经理、主管的精确及时的 报告 • 公司数以万计的以及其他的公 开内容
学术界的观点
BI实际上是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过 程以及软件的集合，其主要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。
什么是BI
与BI相关的重要概念
• BI（Business Intelligence，商务智能） • DW（Data Warehouse，数据仓库） • ETL(抽取转化) • OLAP（Online Analysis Process） • DM（Data Mining，数据挖掘）
维度级别
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。
维度
维度是人们观察数据的角度。维度表包含描述事实数据表中的 事实记录的特性
维度分类
• 常规维度 • 时间维度 • 虚拟维度
Байду номын сангаас
父子维度
• 基于单张维度表的两个不同列，这两个列一起定义了维度成员的 沿袭关系，一列称为成员列表，标识每个成员；另一列称为父键 列，标识每个成员的父代
粒度
• 指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别 • 粒度越小，细分级别越高；粒度越大，细分级别越低。
ROLAP的缺点
一般响应速度慢 不支持有关预计算的读写操作 无法完成维之间的计算
MOLAP的优点
性能好、响应速度快 专为OLAP所设计， 支持高性能的决策支持计算 复杂的跨维计算 多用户的读写操作 行级的计算
MOLAP的缺点
增加系统复杂度，增加系统培训与维护费用 受操作系统平台中文件大小的限制 需要进行预计算，可能导致数据爆炸 无法支持维的动态变化 缺乏数据访问的标准
OLTP数据
OLAP数据
原始数据 细节性数据 当前值数据 可更新 一次处理的数据量小 面向应用，事务驱动 面向操作人员，支持日常操作
导出数据 综合性和提炼性数据 历史数据 可更新，但周期性刷新 一次处理的数据量大 面向分析，分析驱动 面向决策人 员支持管理需要
OLAP分类
ROLAP MOLAP HOLAP
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