商业智能与大数据概述PPT
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商业智能系统ppt课件
库存数据分析时，会将库存数据与安全库存的要 求进行比对。 （c）基础数据的更新。BIS的运转需要有基础数 据的支持。现在大部分的BIS，可以设置自动在 某个时间从某个系统导入基础数据，然后进行分 析。当在此出现意外时，系统应该能及时将这些 异常信息反馈给管理员。 （2）规划报警的手段。现在BIS一般有三种报 警方式。分别为邮件报警、即时消息报警和手机 短信报警。这三种方式也各有优劣。一般对于一 些比较重要且紧急的消息，可以采用手机短信的 方式进行通知。不过手机短信也有一个不足的地
5 商业智能系统实施注意的问题
人的精力是有限的，不可能一天24小时盯着系统看 。在这种情况下，应该给BI系统装一只“眼睛”， 让系统帮忙盯着业务。当业务有异常时，要在第一 时间通知用户，以便于相关人员在第一时间采取补 救措施。亡羊补牢也来得及。对于报警这块内容， 在实施时需要关注如下问题。
规划需要报 警的内容 规划需要报 警的手段 定时报警有 效性的验证 分类对报警 信息处理
4 商业智能实施过程
基于知识的行动阶段 数据解释建模阶段 信息发送阶段 数据收集和预处理阶段 确定目标阶段
(1)确定目标阶段（Targeting）。商业智能所解决 的一般都是一个客户面临的关键问题,如何确定和 理解问题就成为商业智能实施的起点和成功的关 键。问题的确定方法可以有多种,如了解客户当前 新业务推广、客户流失及信用欺诈等。但关键一 点是确定问题的商业价值,简单来说,客户在商业智 能系统上的投入,通过问题的解决,能带来确定的收 益,否则这个项目从开始就是失败的。 (2)数据收集与预处理阶段（Tracking）。数据的 收集难度和客户的实际情况有较大的关系,如果客
（2）体系结构的研究
体系结构的研究：所谓体系结构(Architecture)是指一整套的 规则和结构，为一个系统或产品的整体设计提供主框架。而 一个商业智能的体系结构是指通过识别和理解数据在系统中 的流动过程和数据在企业中的应用过程来提供商业智能系统 应用的主框架。 ①BI基础结构：下图(a)描述了一个基本的商业智能体系结构。 根据不同的商业需求可以得到与之相应改进的体系结构，使 之更好地解决商务问题。例如，根据主题和数据分析的需要 设计不同的数据仓库，选择合适的中间软件和决策分析工具， 我们可以看出要预留不同的应用程序接口，以便后续的各种 方案的比较与操作。
数据分析与商务智能概述(PPT40页)
–公司明年的收入前景如何？ Forest&Trees
Knowledge Discovery in Database，KDD
• 这种需求既要求联机服务，又涉及大量的 数据。
商务工具的变迁
• 传统的数据库技术已无法满足这种需求， 具体体现在以下三方面：
–决策所需的历史数据量很大，而传统的数据库 一般只存储短期数据。
从各种异构数据源中整合BI需要的数据，同时可以实现与商务流程统一 SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS)
–什么产品可以交叉销售或提升销售？ 由于访问数据库的能力不足，它对大量数据的访问性能明显下降。
Enterprise Manager DecisionBase 这条规律对于商务的智能化和决策的科学化将有重要的意义。
教学内容
• 数据分析与商务智能概述 • 数据仓库与OLAP基础 • 数据仓库的设计与OLAP建模 • 数据挖掘的过程与算法
主要参考书
1. W H Inmon 著. 数据仓库. 机械工业出版社. 2. 林宇 编著. 数据仓库原理与实践. 人民邮电出版社. 3. Jiawei Han, Micheline Kamber著. 数据挖掘概念与
数据分析与商务智能
SQL Server 2005 Integration Services (SSIS) 如何将数以百万计的网络文件、电话记录、销售细目文件记录变成可利用的信息和知识？
Forest&Trees 决策所需的历史数据量很大，而传统的数据库一般只存储短期数据。
数据挖掘基础教程. 这条规律对于商务的智能化和决策的科学化将有重要的意义。
customer insolvency in telecommunications business
Knowledge Discovery in Database，KDD
• 这种需求既要求联机服务，又涉及大量的 数据。
商务工具的变迁
• 传统的数据库技术已无法满足这种需求， 具体体现在以下三方面：
–决策所需的历史数据量很大，而传统的数据库 一般只存储短期数据。
从各种异构数据源中整合BI需要的数据，同时可以实现与商务流程统一 SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS)
–什么产品可以交叉销售或提升销售？ 由于访问数据库的能力不足，它对大量数据的访问性能明显下降。
Enterprise Manager DecisionBase 这条规律对于商务的智能化和决策的科学化将有重要的意义。
教学内容
• 数据分析与商务智能概述 • 数据仓库与OLAP基础 • 数据仓库的设计与OLAP建模 • 数据挖掘的过程与算法
主要参考书
1. W H Inmon 著. 数据仓库. 机械工业出版社. 2. 林宇 编著. 数据仓库原理与实践. 人民邮电出版社. 3. Jiawei Han, Micheline Kamber著. 数据挖掘概念与
数据分析与商务智能
SQL Server 2005 Integration Services (SSIS) 如何将数以百万计的网络文件、电话记录、销售细目文件记录变成可利用的信息和知识？
Forest&Trees 决策所需的历史数据量很大，而传统的数据库一般只存储短期数据。
数据挖掘基础教程. 这条规律对于商务的智能化和决策的科学化将有重要的意义。
customer insolvency in telecommunications business
大数据分析与商业智能的关键洞察力培训ppt
数据处理
对数据进行转换、聚合、联接等操作 ，以满足后续分析的需要。
数据挖掘与可视化
数据挖掘
利用统计学、机器学习等方法，从大量数据中发现有价值的模式和规律。
数据可视化
通过图表、图像等形式，直观地展示数据分析结果，帮助用户更好地理解数据 。
机器学习与人工智能在大数据中的应用
机器学习
利用大数据训练模型，提高预测和分类的准确性。
企业应制定大数据发展战略，明确发展目标、路径和重点。
价值创造与商业模式创新
通过大数据分析，企业可以发现新的商业机会和价值点，创新商业 模式。
组织变革与人才培养
大数据的发展需要企业进行组织结构的调整和人才队伍的建设，培 养具备大数据思维和技能的人才。
THANK YOU
感谢各位观看
大数据分析与商业智能的关键洞 察力培训
汇报人：可编辑 2023-12-25
目录
• 大数据与商业智能概述 • 大数据分析技术 • 商业智能的实践应用 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据与商业智能的未来发展
01
大数据与商业智能概述
大数据的定义与特性
定义
大数据是指数据量巨大、类型多 样、处理复杂的数据集合。
供应链优化
库存管理
通过数据分析优化库存水平，降 低库存成本并确保产品供应的稳
定性。
物流优化
分析运输成本、时效和可靠性， 提高物流效率并降低运输成本。
供应商管理
评估供应商的性能和可靠性，确 保供应链的稳定性和竞争力。
风险管理
财务风险
通过数据分析识别潜在的财务风险，如欺诈行为 、坏账等，并采取相应的控制措施。
特性
大数据具有4V特点，即体量（ Volume）、速度（Velocity）、 多样（Variety）和价值（Value） 。
对数据进行转换、聚合、联接等操作 ，以满足后续分析的需要。
数据挖掘与可视化
数据挖掘
利用统计学、机器学习等方法，从大量数据中发现有价值的模式和规律。
数据可视化
通过图表、图像等形式，直观地展示数据分析结果，帮助用户更好地理解数据 。
机器学习与人工智能在大数据中的应用
机器学习
利用大数据训练模型，提高预测和分类的准确性。
企业应制定大数据发展战略，明确发展目标、路径和重点。
价值创造与商业模式创新
通过大数据分析，企业可以发现新的商业机会和价值点，创新商业 模式。
组织变革与人才培养
大数据的发展需要企业进行组织结构的调整和人才队伍的建设，培 养具备大数据思维和技能的人才。
THANK YOU
感谢各位观看
大数据分析与商业智能的关键洞 察力培训
汇报人：可编辑 2023-12-25
目录
• 大数据与商业智能概述 • 大数据分析技术 • 商业智能的实践应用 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据与商业智能的未来发展
01
大数据与商业智能概述
大数据的定义与特性
定义
大数据是指数据量巨大、类型多 样、处理复杂的数据集合。
供应链优化
库存管理
通过数据分析优化库存水平，降 低库存成本并确保产品供应的稳
定性。
物流优化
分析运输成本、时效和可靠性， 提高物流效率并降低运输成本。
供应商管理
评估供应商的性能和可靠性，确 保供应链的稳定性和竞争力。
风险管理
财务风险
通过数据分析识别潜在的财务风险，如欺诈行为 、坏账等，并采取相应的控制措施。
特性
大数据具有4V特点，即体量（ Volume）、速度（Velocity）、 多样（Variety）和价值（Value） 。
大数据分析与商业智能应用的培训ppt
人工智能与大数据融合
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数 据将成为企业核心竞争力的重要组成部分 。
人工智能技术的发展将推动大数据技术的 进一步创新和应用，实现更加智能化的数 据处理和分析。
数据安全与隐私保护
数据共享与开放
随着大数据应用的深入，数据安全和隐私 保护将成为越来越重要的问题，需要加强 相关技术和政策的研究和制定。
04
大数据在市场营销中应用
消费者行为分析与预测
数据收集
通过市场调研、社交媒体、电商平台等渠道 收集消费者数据。
数据分析
运用统计分析、数据挖掘等技术，对消费者 行为进行深入分析。
数据清洗
对数据进行清洗、去重、转换等预处理操作 。
预测模型
建立预测模型，对消费者未来行为进行预测 。
个性化推荐系统设计与实现
BI系统架构与功能模块
BI系统架构
BI系统架构通常包括数据源、数据仓库、OLAP服务器、前端展示等组成部分。其中，数据源是BI系统的基础， 数据仓库用于存储和管理数据，OLAP服务器提供数据分析功能，前端展示则用于呈现分析结果。
BI功能模块
BI系统的功能模块通常包括数据集成、数据处理、数据分析、数据可视化等。其中，数据集成模块负责将不同来 源的数据整合到一起，数据处理模块对数据进行清洗、转换和加工，数据分析模块运用统计学和数据挖掘技术对 数据进行深入分析，数据可视化模块则将分析结果以图表、报告等形式呈现出来。
处理速度快
大数据处理要求在秒级时间内 给出分析结果，处理速度快。
数据类型多
大数据包括结构化、半结构化 和非结构化数据，如文本、图 片、视频等。
价值密度低
大数据价值密度的高低与数据 总量的大小成反比，即数据价 值密度随着数据总量的增大而
大数据之商业智能
5/1/2021
客户细分分析
客户管理能力
数据仓库建设应以应用主题驱动
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1 要素1
数据集市
主题 客户关系管理
模型 要素2 要素2
- 客户消费行为统计
. .. ..
. 要素n
要素n
问问题题
客客
户户
模f(要模f(要型素型素1,1要,要素素2…2…要要素素n)n)
各自为政，互相独立 财务分析
运营分析 客户分析
财务系统 营销系统 服务系统
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
数据仓库
建立业务单 一视图、消 除信息孤岛、 多角度审视 业务数据
敏锐洞 悉市场 机会
5/1/2021
内部效益考核
加强企业监 管、防范欺 诈
商务智能对企业的作用和价值
商业智能
S
BI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。
5/1/2021
BI概念
S 商业智能（Business Intelligence，简称BI）的概念最早是Gartner Group 于1996年提出来的。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据 集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成 的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。
即席查询
决策人员 管理人员
WEBFOCUS
产品报告
分析人员
数据挖掘 例外分析
业务人员
解决的业务问题
大数据分析与商业智能应用的实战与培训ppt主题
商业智能应用实践案例
01
02
03
零售行业
金融行业
制造业
通过商业智能工具分析销售数据、库存数 据和客户数据，优化商品布局、促销策略 和库存管理。
通过商业智能工具分析市场数据、客户数 据和业务数据，制定风险控制、投资策略 和客户关系管理方案。
通过商业智能工具分析生产数据、质量数 据和供应链数据，提高生产效率、降低成 本和优化供应链管理。
数据采集与清洗
01
数据来源
了解数据的来源，包括内部数 据和外部数据。
02
数据清洗
对数据进行清洗，去除重复、 错误或不完整的数据。
03
数据转换
将数据转换为适合分析的格式 或数据模型。
数据存储与管理
01
02
03
数据存储
选择合适的数据存储方式 ，如关系型数据库、 NoSQL数据库等。
数据备份与恢复
确保数据的安全性和可用 性。
商业智能工具的优缺点及选择建议
优点
商业智能工具能够快速处理和分 析大量数据，提供可视化分析和 查询功能，帮助企业快速做出决
策和制定策略。
缺点
商业智能工具可能存在高成本、复 杂性和学习难度，同时不同的工具 具有不同的特点和适用场景。
选择建议
在选择商业智能工具时，需要考虑 企业的实际需求、数据源和格式、 预算和学习成本等因素，选择适合 自己的工具。
市场营销
通过大数据分析，了解客户需求和市场 趋势，制定更精准的营销策略。
金融行业
大数据分析在金融风控、投资决策等方 面发挥着重要作用。
医疗健康
大数据分析可以帮助医生诊断疾病、制 定治疗方案，提高医疗质量和效率。
03
商业智能工具与应用实践
大数据分析与商业智能应用的实际操作与培训ppt的主题
商业智能工具
采用成熟的商业智能工具，如 Tableau、Power BI等，方便用 户进行数据可视化、分析和挖掘 。
数据仓库与数据湖
建立数据仓库或数据湖，集中存 储和管理大数据，便于统一管理 和查询。
总结词
针对大数据和商业智能的挑战， 有许多解决方案和实践案例可供 参考。
实践案例
分享成功的商业智能应用案例， 如电商推荐系统、金融风控分析 等，为其他企业提供参考和借鉴 。
访问控制
建立严格的访问控制机制，对 不同用户设定不同的权限级别 ，限制对数据的访问和使用。
法律法规
遵守相关法律法规和伦理规范 ，保护个人隐私和企业商业秘 密。
数据处理与分析的效率问题
总结词
大数据处理和分析的效率是影响商业 智能应用效果的重要因素。
02
分布式计算
采用分布式计算技术，将大数据拆分 成小块，分发到多个计算节点进行处 理，提高处理效率。
详细描述
客户行为分析包括客户购买行为、浏览行为、反馈行为等方 面的分析。通过收集和分析客户数据，企业可以了解客户的 喜好、购买习惯和需求，从而制定更加精准的市场策略和个 性化服务。
市场趋势预测
总结词
市场趋势预测是商业智能应用的另一个重要领域，通过分析市场数据和趋势， 企业可以提前预测市场变化，抢占先机。
识别异常值、处理异常值。
数据格式化
统一数据格式、数据类型转换 。
04
数据标准化
归一化、标准化。
数据存储与管理的技术
关系型数据库
如MySQL、Oracle等。
NoSQL数据库
如MongoDB、Cassandra等。
数据仓库
如Teradata、Oracle Exadata 等。
大数据分析与商业智能应用的实战与培训ppt主题
定义
Байду номын сангаас
数据来源
大数据是指数据量巨大、类型多样、 处理复杂的数据集合。
大数据主要来源于社交媒体、移动设 备、企业数据库等。
特性
大数据具有4V特点，即体量（ Volume）、速度（Velocity）、多样 （Variety）和价值（Value）。
商业智能的含义与重要性
含义
商业智能是指利用数据分析和报 告工具，帮助企业做出更好的决 策。
中的安全性。
访问控制
实施严格的访问控制策略，限制 对数据的访问权限，防止未经授
权的访问和泄露。
隐私法规遵循
遵守相关隐私法规，如GDPR等 ，确保在收集、处理和使用数据
时保护个人隐私。
数据质量与准确性问题
数据清洗
对数据进行预处理和清洗，去除异常值、缺失值 和错误数据。
数据验证
建立数据验证机制，确保数据的准确性和一致性 。
统一数据标准
01
建立统一的数据标准和管理规范，确保各部门之间的数据交换
和共享。
沟通与协作
02
加强部门间的沟通与协作，促进信息共享和业务协同。
培训与知识传递
03
开展跨部门的数据分析培训和交流活动，提高团队整体的数据
分析能力。
05 大数据与商业智能的未来趋势
人工智能与机器学习在大数据中的应用
自动化数据清理
数据溯源
追踪数据来源，提高数据的可追溯性和可信度。
高性能计算的需求
分布式计算
采用分布式计算技术，将大数据分割成小块进行处理，提高计算 效率和响应速度。
内存计算
利用内存计算技术，将数据存储在内存中，加速数据处理速度。
并行处理
大数据分析与商业智能的应用与对策培训ppt
大数据为人工智能提供丰富的训练数据和实时反馈，促进模型优化和智能升级。
两者融合将推动各行业智能化进程，提升生产效率和服务质量。
大数据在物联网中的应用
物联网设备产生大量 实时数据，为大数据 分析提供丰富的资源 。
大数据在物联网中应 用将促进智能化、高 效化的生产和服务模 式。
大数据分析有助于实 时监控、预测设备故 障和维护，提高运营 效率。
数据挖掘与分析
01
02
03
关联规则挖掘
通过关联规则挖掘，发现 数据之间的潜在联系和规 律，为商业决策提供支持 。
聚类分析
将数据按照相似性进行分 类，帮助企业了解市场和 客户群体，识别潜在的市 场机会。
预测分析
利用历史数据和算法模型 ，对未来的趋势和结果进 行预测，为企业制定战略 提供依据。
数据可视化与报告
。
数据标准化
对数据进行标准化处理，将不同 来源和格式的数据转换为统一的
标准，以便进行比较和分析。
数据分析人才的培养与引进
培训现有员工
通过培训和进修课程，提高现有员工的数据分析 技能和业务知识。
引进优秀人才
积极招聘具有数据分析经验和专业技能的人才， 为团队注入新鲜血液和新的思维方式。
建立合作机制
与其他企业和机构建立合作关系，共享资源和经 验，共同培养数据分析人才。
商业智能技术的创新与发展
持续关注新技术趋势
密切关注数据分析领域的新技术和趋势，如人工智能、机器学习 等。
投资研发
加大对商业智能技术的研发投入，推动技术的创新和发展。
建立技术交流平台
与其他企业和研究机构建立技术交流平台，促进技术合作和创新 。
04
大数据与商业智能的未来展望
两者融合将推动各行业智能化进程，提升生产效率和服务质量。
大数据在物联网中的应用
物联网设备产生大量 实时数据，为大数据 分析提供丰富的资源 。
大数据在物联网中应 用将促进智能化、高 效化的生产和服务模 式。
大数据分析有助于实 时监控、预测设备故 障和维护，提高运营 效率。
数据挖掘与分析
01
02
03
关联规则挖掘
通过关联规则挖掘，发现 数据之间的潜在联系和规 律，为商业决策提供支持 。
聚类分析
将数据按照相似性进行分 类，帮助企业了解市场和 客户群体，识别潜在的市 场机会。
预测分析
利用历史数据和算法模型 ，对未来的趋势和结果进 行预测，为企业制定战略 提供依据。
数据可视化与报告
。
数据标准化
对数据进行标准化处理，将不同 来源和格式的数据转换为统一的
标准，以便进行比较和分析。
数据分析人才的培养与引进
培训现有员工
通过培训和进修课程，提高现有员工的数据分析 技能和业务知识。
引进优秀人才
积极招聘具有数据分析经验和专业技能的人才， 为团队注入新鲜血液和新的思维方式。
建立合作机制
与其他企业和机构建立合作关系，共享资源和经 验，共同培养数据分析人才。
商业智能技术的创新与发展
持续关注新技术趋势
密切关注数据分析领域的新技术和趋势，如人工智能、机器学习 等。
投资研发
加大对商业智能技术的研发投入，推动技术的创新和发展。
建立技术交流平台
与其他企业和研究机构建立技术交流平台，促进技术合作和创新 。
04
大数据与商业智能的未来展望
大数据分析与商业智能
大数据在商业智能中的应用领域
客户分析
通过大数据分析，了解客户需求、消 费行为和偏好，为企业提供精准的市 场定位和营销策略。
供应链优化
利用大数据分析供应链各环节的数据 ，提高供应链的透明度、灵活性和效 率。
风险管理
通过大数据分析识别潜在的风险因素 ，为企业提供预警和应对措施，降低 风险损失。
决策支持
整合不同来源的数据，形成统一的数据视 图。
数据分析
数据呈现
运用数据分析工具对数据进行处理和分析 ，发现数据背后的规律和趋势。
将数据分析结果以图表、报表等形式呈现 ，便于理解和决策。
商业智能的架构与组件
架构
商业智能系统通常包括数据源、数据 仓库、数据分析工具、数据呈现工具 等部分。
01
02
数据源
包括企业的业务系统、数据库、外部 数据等。
大数据分析为企业提供全面的数据支 持和洞察，帮助企业做出科学、合理 的决策。
大数据对商业智能的推动作用
提高决策效率
大数据分析能够快速处理大量数据，为决策提供及时、准确的信息支 持，提高决策效率和准确性。
优化资源配置
通过大数据分析，企业可以更合理地配置资源，实现资源的最大化利 用。
创新商业模式
大数据分析有助于企业发现新的商业机会和模式，开拓更广阔的市场 空间。
提升竞争优势
通过大数据分析和商业智能，企业可以更好地了解市场需求、竞争态 势和行业趋势，从而提升竞争优势。
商业智能在大数据时代的挑战与机遇
数据安全与隐私保护
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护成为商业智 能的重要挑战。需要采取有效的安全措施和技术手段保障 数据安全和隐私权益。
数据质量与治理
大数据分析与商业智能的应用与对策培训ppt
大数据分与析对与策商培业训智能的应用
汇报人：可编辑 2023-12-22
contents
目录
• 引言 • 大数据分析技术与应用 • 商业智能技术与应用 • 大数据与商业智能的融合应用 • 大数据与商业智能应用对策与建议 • 总结与展望
01
引言
培训背景与目的
培训背景
随着大数据时代的到来，大数据分析和商业智能在各个行业的应用越来越广泛 ，为了提高企业和组织的数据分析和决策能力，本次培训应运而生。
数据可视化
将分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示，以便用户更直观地 理解和分析数据。
商业智能在商业领域的应用
销售分析
通过对销售数据的分析，发现销售趋 势和模式，帮助企业制定更有效的销 售策略。
市场营销
通过对市场数据的分析，发现潜在的 市场机会和客户群体，帮助企业制定 更精准的市场营销策略。
供应链管理
大数据与商业智能未来发展趋势
技术创新
随着大数据技术的不断发展 ，未来将会有更多的技术创 新和应用出现，如人工智能 、机器学习等技术在大数据 分析中的应用将更加广泛。
行业应用拓展
大数据与商业智能的应用将 逐渐拓展到更多行业和领域 ，如医疗、教育、金融等， 为各行业提供更精准、更智 能的数据分析和决策支持。
将分析结果以图表、图像等方 式呈现，帮助用户更加直观地
理解数据。
大数据分析在商业领域的应用
客户行为分析
市场趋势预测
通过分析客户的消费行为、偏好、需求等 信息，帮助企业更好地了解客户需求，提 高客户满意度。
通过分析市场数据，预测市场趋势，为企 业制定合理的市场策略提供依据。
运营优化
风险管理
通过分析企业内部的运营数据，发现存在 的问题和瓶颈，优化业务流程，提高运营 效率。
汇报人：可编辑 2023-12-22
contents
目录
• 引言 • 大数据分析技术与应用 • 商业智能技术与应用 • 大数据与商业智能的融合应用 • 大数据与商业智能应用对策与建议 • 总结与展望
01
引言
培训背景与目的
培训背景
随着大数据时代的到来，大数据分析和商业智能在各个行业的应用越来越广泛 ，为了提高企业和组织的数据分析和决策能力，本次培训应运而生。
数据可视化
将分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示，以便用户更直观地 理解和分析数据。
商业智能在商业领域的应用
销售分析
通过对销售数据的分析，发现销售趋 势和模式，帮助企业制定更有效的销 售策略。
市场营销
通过对市场数据的分析，发现潜在的 市场机会和客户群体，帮助企业制定 更精准的市场营销策略。
供应链管理
大数据与商业智能未来发展趋势
技术创新
随着大数据技术的不断发展 ，未来将会有更多的技术创 新和应用出现，如人工智能 、机器学习等技术在大数据 分析中的应用将更加广泛。
行业应用拓展
大数据与商业智能的应用将 逐渐拓展到更多行业和领域 ，如医疗、教育、金融等， 为各行业提供更精准、更智 能的数据分析和决策支持。
将分析结果以图表、图像等方 式呈现，帮助用户更加直观地
理解数据。
大数据分析在商业领域的应用
客户行为分析
市场趋势预测
通过分析客户的消费行为、偏好、需求等 信息，帮助企业更好地了解客户需求，提 高客户满意度。
通过分析市场数据，预测市场趋势，为企 业制定合理的市场策略提供依据。
运营优化
风险管理
通过分析企业内部的运营数据，发现存在 的问题和瓶颈，优化业务流程，提高运营 效率。
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。
商务智能与数据科学ppt课件
精选ppt课件
25
The Data Information Knowledge and Wisdom
Hierarchy (DIKW)
知识是从数据到智慧划分为不同层次的。
精选ppt课件
26
示例
数据：上季度产品A在华东地区销售额为120万。 信息：上季度产品A华东地区销售额比去年同期减
少了25 %。 知识：如分析原因是华东地区销售单位不行，或产
精选ppt课件
7
企业
企业——这里用“组织机构”或“实体” 会显得更完整，因为所有的组织机构和 实体（不只是企业）都可以而且应该利 用商务智能；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。
大数据时代的 数据挖掘与商务智能
精选ppt课件
1
大纲
大数据的时代背景
商务智能与数据科学
基于统计的传统数据分析技术
数据管理系统与联机分析处理
数据挖掘与知识发现技术
典型应用及案例分析
精选ppt课件
2
第二部分
商务智能与数据科学
精选ppt课件
3
商务智能概论
什么是商务智能？ 数据、信息、知识 管理、信息与决策 决策支持系统
精选ppt课件
5
商业智能——Gartner
商业智能的概念于1996年最早由加特纳 集团（Gartner Group）提出，加特纳集 团将商业智能定义为：商业智能描述了 一系列的概念和方法，通过应用基于事 实的支持系统来辅助商业决策的制定。 商业智能技术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。
大数据分析与商业智能应用的实战与培训ppt主题
应用领域拓展
物联网与智能制造
大数据将在物联网和智能制造领域发挥重要作用，优化生产流程和 提高效率。
医疗健康
大数据将在医疗健康领域用于疾病预测、个性化治疗等方面，改善 医疗服务。
金融科技
大数据将在金融科技领域用于风险评估、欺诈检测等方面，提高金融 服务的智能化水平。
法规与伦理问题
数据所有权与隐私权
05
大数据与商业智能培训计划
理论课程学习
数据分析基础
介绍数据分析的基本概念、方法和流程，包括数 据收集、清洗、处理、分析和可视化等方面的知 识。
大数据处理技术
介绍大数据处理的基本技术和工具，包括分布式 计算、数据存储、数据清洗等方面的知识，以及 Hadoop、Spark等常用的大数据处理框架。
统计学基础
制造业的质量控制分析
总结词
通过大数据分析方法对制造业生产过程中的质量数据进行监控和分析，提高产品质量和生产效率。
详细描述
在生产线上安装传感器和检测设备，实时收集产品质量数据。利用大数据分析技术对质量数据进行处 理、分析和挖掘，发现潜在的质量问题、生产瓶颈和改进空间。通过优化生产工艺、调整原料配方等 措施，提高产品质量和生产效率。
数据挖掘与分析
关联分析
发现数据之间的关联规则和频繁 项集。
聚类分析
将数据分成具有相似性的不同群体 。
预测分析
利用历史数据预测未来的趋势和结 果。
数据可视化与报表生成
数据可视化
通过图表、图形和仪表板展示数据，便于理解和分析。
报表生成
根据业务需求生成各种报表，如销售报表、财务报告等。
03
商业智能应用场景
财务分析
收入与利润分析
分析企业的收入、利润和成本结构，发现潜在的盈利机会和成本 节约空间。
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
一商业智能概述概要PPT课件
财务智能: 提供一种易于使用的Web格 式的财务盈利状况分析报表、现金流分析 报表、现金状况分析报表、资产管理分析 报表、项目报表分析报表等，方便企业迅 速地分发财务信息从而使财务主管能更及 时地作出更好的决策。
1.1.1商业智能系统的智能管理
交互中心智能：Oracle交互中心智能 将呼叫数据与业务数据进行合并，通过分 析呼叫中心活动的概况，利用绩效管理框 架评估呼叫中心的效率及客户表现。
营销智能提供着强大的营销活动分析、 销售渠道分析、销售线索分析、产品分析、 客户分析和个性化服务功能，以帮助企业 提高营销能力。
1.1.1商业智能系统的智能管理
销售智能：提供全面的销售团队分 析、销售业绩分析、根源分析和业绩管理 来帮助企业领导者制定销售策略及对销售 业务做出快速反应。
销售智能还提供很多随时可以运行的 智能报告和分析手册，并且具有搜索引擎， 用以引导用户根据其商务方面的问题查找 适当的报告和手册。
商业智能 技术及应用
授课人：安茂香
参考书
林宇等 数据仓库原理与实践 人民邮电出版社 2003年1月
彭木根 数据仓库技术与实现 电子工业出版社 2002年6月
飞思科技产品研发中心 Oracle9i数据仓库构建技术 电子工业出版社 2003年1月
第一章
商业智能 概述
第一章 商业智能概述
企业在生产经营中会产生无数 的信息，如订单、库存、交易帐目、通话 记录及客户资料等。这些信息蕴藏了丰富 的经营理念和市场规律。Leabharlann 1.1.2商业智能系统应用举例
◆客户概况分析（Profiling）包括客户的层次、 风险、爱好、习惯等；
◆客户忠诚度分析（Persistency）指客户对某个 产品或商业机构的忠诚程度、持久性、变动情况 等；
1.1.1商业智能系统的智能管理
交互中心智能：Oracle交互中心智能 将呼叫数据与业务数据进行合并，通过分 析呼叫中心活动的概况，利用绩效管理框 架评估呼叫中心的效率及客户表现。
营销智能提供着强大的营销活动分析、 销售渠道分析、销售线索分析、产品分析、 客户分析和个性化服务功能，以帮助企业 提高营销能力。
1.1.1商业智能系统的智能管理
销售智能：提供全面的销售团队分 析、销售业绩分析、根源分析和业绩管理 来帮助企业领导者制定销售策略及对销售 业务做出快速反应。
销售智能还提供很多随时可以运行的 智能报告和分析手册，并且具有搜索引擎， 用以引导用户根据其商务方面的问题查找 适当的报告和手册。
商业智能 技术及应用
授课人：安茂香
参考书
林宇等 数据仓库原理与实践 人民邮电出版社 2003年1月
彭木根 数据仓库技术与实现 电子工业出版社 2002年6月
飞思科技产品研发中心 Oracle9i数据仓库构建技术 电子工业出版社 2003年1月
第一章
商业智能 概述
第一章 商业智能概述
企业在生产经营中会产生无数 的信息，如订单、库存、交易帐目、通话 记录及客户资料等。这些信息蕴藏了丰富 的经营理念和市场规律。Leabharlann 1.1.2商业智能系统应用举例
◆客户概况分析（Profiling）包括客户的层次、 风险、爱好、习惯等；
◆客户忠诚度分析（Persistency）指客户对某个 产品或商业机构的忠诚程度、持久性、变动情况 等；
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Ad-hoc query
6。使用Brio分析 营销活动成功率
Raw Customer List
直邮
3。名单和相应营销 信息传送给不同的 渠道系统
Call Center SMS
分行
4。渠道应用接触目
5。数据仓库监控客
标客户，传送促销
数据仓库
户开卡事件
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支出排名最高，查询之前各月份，它的排名也最高，最近一年每月平均结 算支出为3390元。
2、查询96368的用户资料为当地一烟草公司客服号码。 3、从数据仓库提取其结算话单，统计其与各个运营商之间互通的情况， 发现其与铁通的用户互通较多，造成结算支出较大。
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CRM系统的主要模块： 分析模块 沟通管理 个性化模板与规则 交互：营销渠道整合(call center/SMS/Email) 最优化：营销评估和优化
投资回报：
CRM投产之后，已经执行了170多个营销活动，由于实现了目标客户营销，平均每个营销活动的目标客户从百万级降低到10万， 乃至5000-1000之间，所以营销成本比系统投产前降低了90%以上。
蓝草咨询坚定认为蓝，草咨卓询，快越乐培的训！训练培训是获得 知识的绝佳路径w，ww.bg但wah也aha.c应n 上海是蓝草学企业员快乐的旅程，
什么是商业智能Business Intelligence
1. 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。商业智能是对商业 信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者 获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有 利的决策。
活动平均反馈率
无法评估
活动回报率
无法评估
客户单一视图能力 无，贷款容易有风险
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50+ 8-30% Up to 60% 强大
8
BI应用案例：在市场营销的应用（某银行信用
卡中心）
基于数据仓库的客户关系管理系统，从了解客户或客户细分开 始，在制定各种客户／产品／渠道的营销管理策略时提供 决策信息支持，计划、执行并管理各种行销活动。CRM在 银行卡管理中提供新卡获取、客户挽留和交叉销售的功能， 有力推动银行卡业务快速发展。
商业智能(Business Intelligence)与 大数据概述
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询有限公司
TOPIC
1 商业智能的应用示例 2 数据仓库解决方案架构 3 进入大数据时代 4 Q&A
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4
BI应用案例：管理驾驶窗
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5
BI应用案例：客户获取
事例：争夺铁通的用户
实施者：中国电信某地区公司市场部 使用应用名称：数据仓库内结算话单 步骤： 1、对当月所有用户的结算费用进行排序，发现电话号码96368的结算
1。初始客户名单通过Brio从数据 仓库中筛选出来，并导入TCRM中
Ad-hoc query
Raw Customer List
2。营销活动定义、名单进行去 重、频率规则的限定和过滤
Ad-hoc query
Raw Customer List
优化客户名单
直邮－客户获取营销邮件， 依据分行及目标客户类型 而有不同
2
为今天工作成绩优异而努力学习，为明天事 业腾飞培训学习以蓄能！是企业对员工培训 的意愿，是学员参加学习培训的动力，亦是 蓝草咨询孜孜不倦追求的目标。
蓝草咨询提供的训练培训课程以满足初级、 中级、中高级的学员（含企业采购标的）， 通过蓝草精心准备的课程，学习达成当前岗 位知识与技能；晋升岗位所需知识与技能； 蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应 用型课程；特别关注新技术、新渠道、新知 识创新型知识课程。
收7.37万元，年累计创收88.42万元
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BI应用案例：数据仓库效益（国内某股份
制银行）
业务及客户统计报表产生速度
实施前
4-6 Weeks
营销名单获取时间
4-6 Weeks
绩效分析能力
N/A
客户可接触率
<15%
一年能执行营销活动数量
<10
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流失概率50－60％的客户贡献度分布：
投资回报：
07年10月的预测评分结果显示流失概率50％以 上的客户为93975人；
在流失概率50％以上客户中，其中3％的客户贡 献86％利润；
在挽留客户的营销活动中，将主要的资金和资源 用在3%高价值客户上，可节省97%的营销成本， 而得到86%的效果；
6
BI应用案例：客户获取
4、针对铁通经营的同样是固定电话，电信的产品完全可替代的特点， 派单给大客户服务部，要求大客户经理说服烟草公司把它的分销商的 电话全部转为电信电话。
5、通过一系列综合的营销手段，成功把烟草公司分销商转换为电信用 户
成效：
• 铁通1842个用户转为电信用户
• 按门面电话的最低ARPU 40元/月计算，月创
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1
BI应用的背后
1. 支持前述类型应用的最佳实践是构建企业级数据仓库EDW（数据平 台），通过一定的数据模型来整合企业内的各种数据，并在此基础之上 构建相关的分析型应用
2. 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。
3. 数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的 （Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定 的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数 据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)--数据仓库之父Bill Inmon,“Building the Data Warehouse”（1991）