商务智能基础
商务智能理论框架
系统集成
将商务智能系统与其他企业系统集成，实现数据共享和交互。
高昂的实施成本
01
人力成本
需要专业的技术团队进行实施和 维护。
硬件投入
02
03
软件费用
需要高性能的服务器和存储设备 支持。
购买商务智能软件和相关工具需 要投入大量资金。
人员培训与技能提升
技能提升
通过培训和实践，提高员工的数据分析能力 和业务洞察力。
。
预测模型可以通过回归分析、时 间序列分析、机器学习等技术进 行构建和优化。
03
预测模型需要经过训练和验证， 以确保其准确性和可靠性。
04
03
商务智能的应用领域
市场营销
客户细分
利用商务智能工具对客户数据进行细分，识别不同客户群体的需 求和行为特征，为营销策略提供依据。
市场预测
通过分析历史销售数据和市场趋势，预测未来的市场需求和销售 情况，制定相应的市场推广计划。
成熟阶段
03
现代商务智能系统集成了更多的技术和方法论，形成了完整的
方法论体系，为企业提供全面的数据分析和决策支持。
02
商务智能的核心技术
数据仓库
数据仓库是一个集成的、相对 稳定的、反映历史变化的数据
集合，用于支持管理决策。
数据仓库通过数据抽取、转换和 加载（ETL）过程，将分散的业 务数据整合到统一的数据模型中。
营销活动优化
利用商务智能工具分析营销活动的投入产出比，优化营销资源分 配，提高营销效果。
供应链管理
供应商评估
通过分析供应商的历史表现和绩效数据，评估供应商的可靠性和质 量水平，确保供应链的稳定性。
库存管理
利用商务智能工具对库存数据进行实时监控和分析，预测未来的库 存需求，制定合理的库存计划。
商务智能技术基础
能并不关心具体的细节信息， 在决策分析环境中，如果这些
XML document
细节数据量太大一方面会严重 Data management
影响分析效率，另一方面这些
layer
细节数据会分散决策者的注意
DB2
力。
Oracle
Excel spreadsheet
SQL Server
数据库系统的局限性（续）
第二章 商务智能技术基础
内容提要
• 2.1 商务智能系统组成及技术基础 • 2.2 数据仓库技术 • 2.3 联机分析技术 • 2.4 数据挖掘技术 • 2.5 数据展现技术
2.1 商务智能系统架构
商务智能系统架构
外部 数据 源
业务系 统数据 源
抽取 转换 装载
元元 数数 据据
数据仓 库
数据源 数据预处理 数据仓库
• 数据展现则主要保障系统分析结果的可视化。
元数据
外部 数据 源
数据仓库
数据分析平台 (数据挖掘、报表展现和 OLAP工具)
业务 处理 系统 数据 源
商务智能应用
商务智能框架图
二、商务智能技术简介
• 1. DW（数据仓库）
必要性： 实施BI首先要从企业内部和企业外部不同的数
据源，如客户关系管理(CRM)、供应链管理(SCM)、企业资源 规划(ERP)系统以及其他应用系统等搜集有用的数据，进行转 换和合并，因此需要数据仓库和数据集市技术的支持。
日常事务细节数据，而决策型
数据多为历史性、汇总性或计 算性数据，多表现为静态数据， 不需直接更新，但可周期性刷
client applications Application
layer
新。
商务智能基础
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数据仓库核心技术— 数据仓库核心技术—OLAP
OLAP特点 特点
•OLTP数据 数据 •原始数据 原始数据 •细节性数据 细节性数据 •当前值数据 当前值数据 •可更新 可更新 •一次处理的数据量小 一次处理的数据量小 • 面向应用，事务驱动 面向应用， •面向操作人员，支持日常 面向操作人员， 面向操作人员 操作 • OLAP数据 数据 •导出数据 导出数据 •综合性和提炼性数据 综合性和提炼性数据 •历史数据 历史数据 •不可更新，但周期性刷新 不可更新， 不可更新 •一次处理的数据量大 一次处理的数据量大 •面向分析，分析驱动 面向分析， 面向分析 •面向决策人员，支持管理需 面向决策人员， 面向决策人员 要
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数据仓库技术相关概念
数据集市（ 数据集市（Data mart） ）
即"小数据仓库"。如果说数据仓库是建立在企 业级的数据模型之上的话。那么数据集市就是 企业级数据仓库的一个子集，他主要面向部门 级业务，并且只是面向某个特定的主题。数据 集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶 颈。
∑
Forecasting
主题数据
∑ ∑
…
主题数据
主题数据
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数据仓库系统的实现环节
• 采集
劳顿管理信息系统习题集-第6章 商务智能基础
第6章商务智能基础：数据库与信息管理单项选择题（一）1.以下哪一项最好地诠释了实体和属性的关系？A）“客户”这个实体有属性“产品”B）“客户”这个实体有属性“购买”C）“产品”这个实体有属性“购买”D）“产品”这个实体有属性“客户”E）“产品”这个实体有属性“客户”Answer: BDifficulty: Challenging2.以下哪一项不是传统文件环境的问题？A）数据不一致B）无法开发功能区域的专业应用程序.C）缺乏对临时需求的灵活性D）安全性差E）数据共享Answer: BDifficulty: Challenging3.描述特定数据库实体的特征或特性的被称之为A）字段B）元祖C）关键字段D）属性E）关系Answer: DDifficulty: Easy4.以下哪一项非数字型的数据记录与数据库最相似的？A）图书馆卡片目录B）现金出纳收据C）医务室发票D）表格里的销售总额列表E）项目大纲的截止时间安排Answer: ADifficulty: Moderate5.由________造成的难题使得企业试图进行客户关系管理、供应链管理或者从不同数据源整合成为企业信息系统的难度增大A）批量处理B）数据冗余C）数据独立性D）在线处理E）数据质量Answer: BDifficulty: Easy6.在多个数据文件中出现的相同数据被称为数据________A）冗余B）重复C）独立D）划分E）差异Answer: ADifficulty: Easy7.相关数据文件的相同属性有不同值也称为？A）数据冗余B）数据复制C）数据独立性D）数据差异E）数据不一致Answer: EDifficulty: Challenging8.以下哪一项是将一组字符组成一个词、一组文字或一个完整的数字？A）文件B）表格C）实体D）字段E）元祖Answer: DDifficulty: Easy9.传统文件系统无法及时响应意外信息需求，这一事实是传统文件系统的哪个问题？A）项目数据互相依赖B）灵活性低C）安全性差D）无法数据共享E）数据冗余Answer: BDifficulty: Moderate对错题（一）10.记录是描述某个实体的一种特征或特性。
商务智能概览
03商 务 智 能 基 本 功 能
决策支持系统解决五个层次的问题
以前发生了什么
现在发生了什么
为什么发生
将来会发生什么
商务智能五类前端展现工具
固定报表
即席查询
数据挖掘
KPI指标
例外分析
商务智能应用的三个阶段
第三阶段：高层次分析
▪AA/DM ▪DSS
第二阶段：查询分析
▪交互查询 ▪切片钻取旋转 ▪OLAP
所有部门统一数据模型
产品管理
市场营销
销售
合作伙伴 人力资源
统一 数据模型
客户服务
财务定单Leabharlann 理➢ 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
SAP BI帮助所有企业建立完整的 ，统一的数据模型，以抽取、挖 掘、合并和分析数据，为企业当 前和未来的发展提供行之有效的 决策依据。
ETL/EII
数据分析
数据存储管理
业务模型
数据展现
数据展现
数据迁移
作业分配 数据清洗
数据仓库 元数据管理
数据集市管理
安全性、 分析管理
最终用户
数据重新组织 数据质量控制
销售系统 生产系统
ETL/DQ 解决方案
数据重新组织 数据质量控制
数据抽取、迁移、加载
采购系统
IWAY
EII 解决方案
财务系统
数据仓库
数据
企业多年来积累的
交易数据，以及每 天产生的商务数据，
01
为商务分析、挖掘
奠定了数据基础
信息
SAP顾问可以将大量
数据进行建模分析， 以交互性很强的动态
第1章商务智能基本概念
中到低 有的事务可能要访问大量记录 以秒、分钟、甚至小时为计量单 位
1.2 数据仓库的发展与展望
1.2.2 数据仓库的定义与基本特性
William H.Inmon在1993年所写的论著 《Building the Data Warehouse》则首先系 统性地阐述了关于数据仓库的思想、理论，为 数据仓库的发展奠定了历史基石。在文中，将 数据仓库定义为：
1.6 数据挖掘技术与工具
1.6.1 常用数据挖掘技术 1.传统分析类
线性分析和非线性分析、回归分析、逻辑回归分析、 单变量分析、多变量分析、时间序列分析、最近邻算 法和聚类分析等技术。
2.知识发现类
人工神经网络、决策树、遗传算法、粗糙集、规则发 现、关联顺序等。
3.数据挖掘技术的发展 文本数据挖掘、Web数据挖掘、可视化系统、空间数 据挖掘和分布式数据挖掘技术等。
1.6 数据挖掘技术与工具
1.6.2 常用数据挖掘工具 1.按使用方式分类的数据挖掘工具
决策方案生成工具、商业分析工具和研究分析 工具三大类。
2.按数据挖掘技术分类的数据挖掘工具
基于神经网络的工具、基于规则和决策树的工 具、基于模糊逻辑的工具和综合性数据挖掘工 具等。
3.按应用范围分类的数据挖掘工具 专用型数据挖掘工具和通用型数据挖掘工具。
数据 加载、 存储、 刷新 和更 新系
统
安全 性与 用户 授权 管理 系统
数据 归档、 恢复 及净 化系
统
1.4 数据仓库的参照结构
2.数据仓库的元数据管理层
数据仓 元数据 预定义 刷新 库、数 抽取、 的查询、 与复 据集市 创建、 报表和 制管 和词汇 存储和 索引管 理 表管理 更新管 理
商务智能方法与应用笔记
商务智能方法与应用笔记一、商务智能的概念商务智能是指利用数据分析、数据挖掘、商业预测等技术手段，帮助企业管理者进行决策的一种信息化工具。
商务智能的实际应用是将各种不同的数据整合在一起，以便更好地进行分析和利用，从而为企业的管理层提供决策支持。
二、商务智能的方法1. 数据仓库数据仓库是商务智能的基础，它是一个用于存储和管理企业核心数据的集中式数据库系统。
数据仓库可以整合来自不同数据源的数据，包括交易数据、客户数据、市场数据等。
数据仓库的建立和维护是商务智能的第一步，也是商务智能方法中最重要的一环。
2. 数据分析数据分析是商务智能的核心方法之一，通过对大量数据的分析，可以帮助企业发现潜在的业务趋势和问题。
数据分析可以采用统计分析、数据挖掘、机器学习等技术手段，以发现数据中的规律和关联，从而为企业的决策提供可靠的依据。
3. 商业智能工具商业智能工具是商务智能方法中的重要支撑，包括数据可视化工具、报表工具、仪表盘工具等。
这些工具可以帮助企业管理者更直观地了解数据，以便更好地进行业务分析和决策。
三、商务智能的应用1. 销售预测通过商务智能方法可以分析历史销售数据、市场趋势等信息，从而预测未来的销售趋势，帮助企业做出合理的生产计划和市场策略。
2. 客户分析商务智能可以对客户进行深入的分析，包括客户的消费习惯、偏好、忠诚度等方面，从而帮助企业制定更有针对性的营销策略，提升客户满意度和忠诚度。
3. 供应链优化通过对供应链数据的分析，商务智能可以帮助企业优化供应链管理，提高供应链的效率和灵活性，减少库存成本和生产周期，提升企业的竞争力。
四、商务智能的发展趋势随着大数据、人工智能等技术的发展，商务智能也在不断演进。
未来，商务智能将更加注重数据的实时性和智能化分析能力，以更好地满足企业决策的需求。
总结：商务智能方法与应用是企业信息化的重要组成部分，它通过数据分析、预测建模、决策支持等手段，帮助企业管理者更好地把握市场动向、优化资源配置，提高企业的竞争力和盈利能力。
商务智能原理与应用第一章——商务智能概述
知识 信息 数据
数据 挖掘
在线分 析处理
数据 仓库
战略层决策
管理层决策
商业 决策
运营层决策
智能以及智能化企业
智能
01
生物获取知识、利用知识的能力
智能化企业
02
智能资产、反应迅速、适应变化、采取正确方案
智能化企业特点
快速吸收新想法的 能力
调用适当资源的能 力
企业智能化 特点
适应新情况的能力 有效解决问题的能
表面性
决策者按所收到的各 种信息要素，同以往 的记忆经验有表面的 类同性。
商业决策需要商务智能
平台积累的大量数据 从数据中提取知识
支持决策
商务 智能
商务智能五个层次
希望发生 即将发生什么
即利用企业现有各种各样的系统中累计的数据，告诉管 理者企业过去发生了什么
在企业了解当前发生的问题之后，商务智能会利用当前的数据进行分 析，以告诉企业管理者为什么会发生这样的问题，或者需要的信息
数据
数据（Data）是用来记录、描述和识别事物的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进 行记载的物理符号或这些物理符号的组合。
信息
信息（Information）是指对数据进行收集、管理以及分析的结果，是经过一系列的提 炼、加工和集成后的数据。
一个人的垃圾（数据）是另一个人的财富（信息）。
各行各业对商务智能的定义
Business Object（SAP） Microsoft Oracle Data Warehouse Institute
IBM IDC SAP 王茁
商务智能定义
商务智能
融合了先进信息技术与创新管理理 念的结合体，集成了企业内外的数 据，进行加工处理并从中挖掘出知 识，为企业创造更多的商业价值， 面向企业战略并服务于战略层，管 理层，运营层，指导企业经营决策， 提升企业核心竞争力，达到数据到 知识在到利润的转变，从而为企业 创造更多的效益。
劳顿管理信息系统习题集-第6章商务智能基础
第6章商务智能基础：数据库与信息管理单项选择题（一）1.以下哪一项最好地诠释了实体和属性的关系A）“客户”这个实体有属性“产品”B）“客户”这个实体有属性“购买”C）“产品”这个实体有属性“购买”D）“产品”这个实体有属性“客户”E）“产品”这个实体有属性“客户”Answer: BDifficulty: Challenging2.以下哪一项不是传统文件环境的问题A）数据不一致B）无法开发功能区域的专业应用程序.C）缺乏对临时需求的灵活性D）安全性差E）数据共享Answer: BDifficulty: Challenging3.描述特定数据库实体的特征或特性的被称之为A）字段B）元祖C）关键字段D）属性E）关系Answer: DDifficulty: Easy4.以下哪一项非数字型的数据记录与数据库最相似的A）图书馆卡片目录B）现金出纳收据C）医务室发票D）表格里的销售总额列表E）项目大纲的截止时间安排Answer: ADifficulty: Moderate5.由________造成的难题使得企业试图进行客户关系管理、供应链管理或者从不同数据源整合成为企业信息系统的难度增大A）批量处理B）数据冗余C）数据独立性D）在线处理E）数据质量Answer: BDifficulty: Easy6.在多个数据文件中出现的相同数据被称为数据________A）冗余B）重复C）独立D）划分E）差异Answer: ADifficulty: Easy7.相关数据文件的相同属性有不同值也称为A）数据冗余B）数据复制C）数据独立性D）数据差异E）数据不一致Answer: EDifficulty: Challenging8.以下哪一项是将一组字符组成一个词、一组文字或一个完整的数字A）文件B）表格C）实体D）字段E）元祖Answer: DDifficulty: Easy9.传统文件系统无法及时响应意外信息需求，这一事实是传统文件系统的哪个问题A）项目数据互相依赖B）灵活性低C）安全性差D）无法数据共享E）数据冗余Answer: BDifficulty: Moderate对错题（一）10.记录是描述某个实体的一种特征或特性。
商务智能的理解 -回复
商务智能的理解-回复商务智能（Business Intelligence）是一种通过整合、分析和应用企业内外部数据来支持决策制定的信息系统。
随着信息技术的不断发展，企业内外的数据积累越来越庞大，商务智能系统的重要性愈发凸显。
本文将从商务智能的定义、作用、基本架构、数据采集与分析以及应用案例等方面，逐步解析商务智能。
首先，我们来定义商务智能。
商务智能是指一组用于收集、整合、分析和展示与企业相关数据的技术和工具。
它的目标是通过支持决策制定过程，提供准确、及时的数据报告和分析，促进企业的战略规划和运营管理。
商务智能的作用不可小觑。
首先，它可以帮助企业进行全面的数据整合和分析，将来自各个部门的数据汇总，并进行深入挖掘和关联分析，从而提供全局性的数据视图。
其次，商务智能可以帮助企业进行数据驱动的决策制定，通过数据分析和可视化展示，让决策者能够更清晰地了解企业的经营状况，并基于数据的洞察来做出准确决策。
此外，商务智能还可以提供预测和模拟分析，帮助企业进行风险评估和未来趋势预测，提前应对可能出现的问题。
商务智能的基本架构分为数据源、数据仓库、数据分析和数据可视化四个部分。
数据源是商务智能的基础，它包括来自企业内部各个子系统（如销售、采购、人力资源等）的数据，以及来自外部的市场、行业和竞争对手等数据。
数据仓库是存储数据的集中化平台，它对数据进行整合、清洗和归类，以便后续的分析和应用。
数据分析是商务智能的核心环节，它利用各种分析算法和技术，对数据进行挖掘、建模和预测。
最后，数据可视化通过图表、报表和仪表盘等形式，将数据分析的结果以直观、易懂的方式展示给决策者。
数据采集与分析是商务智能的重要环节。
数据采集包括获取和整合各种数据源的过程，可以通过ETL（提取、转换、加载）工具来实现。
数据分析则是对采集到的数据进行处理和挖掘的过程，可以应用统计学、数据挖掘和机器学习等方法，从中发现规律、提取特征和预测未来。
在进行数据分析时，非常重要的一点是要确保数据的质量和准确性，因为不准确的数据可能导致错误的决策。
商务智能入门培训
Teradata，主要是数据仓库领域。它提出了可扩展数据仓库基本架构，包括数 据装载、数据管理和信息访问几个部分，是高端数据仓库市场最有力竞争者， 主要运行在基于Unix操作系统平台的NCR硬件设备上。
Oracle、Hyperion，覆盖BI全部领域，数据挖掘领域有待加强。数据仓库解决 方案包含了业界领先的数据库平台、开发工具和应用系统，能够提供一系列的 数据仓库工具集和服务，具有多用户数据仓库管理能力，多种分区方式，较强 的与OLAP工具的交互能力及快速和便捷的数据移动机制等特性。
Business Objects、Crystal Reports，主要是OLAP和报表领域。Sybase （SAP）提供了称为Warehouse Studio的一整套覆盖整个数据仓库建立周 期的产品包，包括数据仓库的建模、数据集成和转换、数据存储和管理、元数 据管理和数据可视化分析等产品。Business Objects（SAP）是集查询、报 表和OLAP技术为一身的智能决策支持系统，具有较好的查询和报表功能，提 供多维分析技术，支持多种数据库，同时它还支持基于Web浏览器的查询、 报表和分析决策。
④ 操作型BI应用得到发展 目前商业智能技术不仅仅应用于企业高层管理者的决策分析，越来越多的商业智能分析结果正被用 于普通员工的日常工作流程中，直接推动业务的执行。例如：在家乐福购物时，收银员已经可以根 据顾客的购物篮进行产品推荐。
发展趋势？
商务智能资料
Docs
• 质量检测数据分析
• 质量控制流程优化
05
商务智能的未来发展趋势与挑战
人工智能与商务智能的融合发展
机器人流程自动化：提高业务流程效率
• 自动化数据处理
• 自动化报表生成
深度学习：提高数据分析能力
• 图像识别
• 语音识别
• 自然语言处理
自然语言处理：挖掘文本数据中的信息
• 情感分析
• 文本分类
云计算与商务智能的相互促进
• 了解客户需求
• 降低风险
• 优化供应链
• 优化库存策略
• 了解客户需求
• 提高生产效率
• 提高销售额
• 提供个性化投资建议
• 提高产品质量
02
商务智能的技术体系与工具
数据挖掘与机器学习技术在商务智能中的应用
数据挖掘：关
联规则、聚类
分析、分类分
析等
机器学习：回
归分析、神经
网络、支持向
量机等
应用场景：客
⌛️
主要目标是提高企业决策能力
• 分析业务数据
• 发现商业价值
• 支持决策过程
商务智能的发展历程回顾
01
• 支持企业决策分析
• 批量处理数据
• 结构化数据存储
03
• 数据仓库与数据挖掘的结合
• 实时数据分析
• 支持企业决策支持
1980年代：
数据仓库
的诞生
1990年
代：数据
挖掘技术
的兴起
2000年
代：商务
报告：将分析
结果以图表、
报告等形式展
示
数据分析与挖
掘：利用数据
挖掘和机器学
习技术进行分
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。
商务智能基础报告心得
商务智能基础报告心得引言商务智能（Business Intelligence，简称BI）是一种利用先进的技术和工具来分析企业数据，帮助企业决策的方法。
商务智能基础报告为我们提供了学习BI的入门知识，并介绍了BI的基本概念、架构和应用场景。
通过学习这些内容，我对商务智能有了更深入的理解，并认识到了它对企业发展的重要性。
同时，我也了解到了商务智能在不同行业中的应用具有广泛的前景，它不仅能提高企业的效率和竞争力，还能帮助企业发现潜在的商机。
商务智能的基本概念商务智能是指通过对企业内部和外部数据的收集、整理、分析和分享，为企业决策提供支持和指导的一种智能化技术。
商务智能报告中介绍了BI 的基本组成和基本流程，使我更清晰地认识到商务智能的核心原理和作用。
商务智能基于数据仓库和数据挖掘技术，通过数据的提取、清洗、转化和加载，将数据整合成一个统一的数据存储，从而方便进一步的数据分析和挖掘。
商务智能不仅仅局限于数据的整理和分析，还包括数据的可视化和分享，以便更好地支持企业的决策。
商务智能的架构商务智能报告详细介绍了商务智能的架构，包括数据层、应用层和用户层。
数据层是商务智能的核心，也是整个架构的基础。
它包括数据源、数据仓库和数据挖掘模型等组成部分。
数据源可以是企业内部的数据库、Excel表格、日志文件等，也可以是外部的市场数据、社交媒体数据等。
数据仓库是整理和存储数据的地方，它采用关系数据库的方式组织数据，并通过ETL（Extract-Transform-Load）流程将数据导入到数据仓库中。
数据挖掘模型是商务智能的核心，它通过应用各种数据挖掘算法对数据进行分析和建模，从而提取出有价值的信息。
应用层是商务智能的中间层，它包括报表和分析、查询和报警、数据挖掘和OLAP等组成部分。
报表和分析是商务智能的主要应用之一，它通过可视化的方式展示数据分析的结果，帮助企业了解和分析数据。
查询和报警提供了对数据的灵活查询和实时监控的功能，用户可以根据需要自由地查询数据，并设置报警条件，及时了解和处理异常情况。
商务智能
第一部分商务智能基础
第1章商务智能概论 1.1商业决策需要商务智能 1.1.1数据、信息与知识 1.1.2管理就是决策 1.1.3决策需要信息和知识 1.1.4智能型企业 1.1.5商务智能支持商业决策 1.2商务智能简介 1.2.1商务智能概念 1.2.2商务智能的发展 1.2.3商务智能的价值 1.3商务智能系统的功能 1.4商务智能的应用 思考题 本章参考文献
商务智能简介
概述
商务智能的定义不说多如牛毛，也是众说纷纭。人们对商务智能的理解如同那七个印度盲人对大象的理解：有人认为它是高级管理人员信息系统（EIS），有人认为它是管理信息系统（MIS），有人认为它是决策支持系统（DSS）； 有人说它是数据库技术，有人说它是数据仓库，有人说它是数据集市，有人说它是数据整合与清洗工具，有人说它是查询和报告工具，有人说它是在线分析处理工具，有人说它是数据挖掘，有人说它是统计分析；有人把它当作分析性ERP, 有人把它当作分析性CRM, 有人把它当作分析性SCM, 有人把它当作企业绩效管理，有人把它当作平衡记分卡……
编辑本段图书《商务智能》信息
书 名: 商务
智能 作 者：赵卫东 出版社： 清华大学出版社 出版时间： 2009 ISBN: 9787302191056 开本： 16 定价: 28.00 元
编辑本段内容简介
《商务智能》内容比较新颖、全面，案例丰富，适合计算机应用、软件工程、信息管理、电子商务和管理科学等相关专业本科生和研究生的教材，也可作为从事商务智能的信息化人员的参考资料。商务智能是近年来企业信息化的热点，有着广阔的应用前景。《商务智能》首先介绍了商务智能的基本概念、商务智能系统的架构以及数据仓库、OLAP、数据挖掘等核心技术。在此基础上，讨论了商务智能在电子商务、移动商务、知识管理、Web挖掘、企业绩效管理和流程管理等领域的应用。此外，还分析了商务智能在国内外的发展趋势。
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商务智能框架
新一代决策支持系统
交易处 理系统 DSS 资料库搜集的大量 数据， 隐藏对决策有用的模式和规 则， 可以用统计方法、OLAP和数 据挖掘等分析得到，以辅助 决策分析用。
DSS软件系统模式 OLAP工具 资料挖掘工具 使用者界面
使用者
1.2商务智能
70% of employee time spent searching for relevant information
1.1.3决策需要信息与知识
决策的过程
, 如 发现那些需要引起注意的征兆并加以解释 销售滑坡、生产成本猛涨、老顾客对新产品的 需求、新竞争对手带来的威胁等。
情报阶段： 确定问题
*Based on a recent survey of information workers in the US, Great Britain, France, and Germany, commissioned by Business Objects and conducted by Harris Interactive, June 2006
Gartner公司的调查表明，2000年到2004年之 间，安全是企业IT投资排在第一位的主题， 而商务智能项目的投资在2000年时仅排在第 14位，2007年却突飞猛进，排到了第一位 BI公司的收购 新兴技术的不断纳入 与业务的结合越来越深入 数据分析和展现技术 关注绩效、关注价值、关注数据质量
基于客户智能的CRM系统—分析型CRM
1.2.1 概念
Business Intelligence is a process of turning data into knowledge and knowledge into action for business gain—Data Warehouse Institute.（早期） 商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结 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-王茁专著《三位一体的商 务智能》. 商务智能不是通常的业务处理。它的目标是如何更快、更容易地做 更好的决策。 IBM商务智能解决方案远远不只是数据和技术的组合，BI帮助用户 获得正确的数据，发现它的价值，并共享价值。
Correct Accurate Objective Timely
商务智能如何创造知识和价值
发生了什么
客户流失分析
为什么发生？
将来会发生什么?
销售分析仪表盘
例：体育用品公司的数据分析
商务智能的作用
制定合适的市场营销策略 改善顾客智能 经营成本与收入分析 提高风险管理能力 改善业务洞察力 提高市场响应能力
客户智能是商务智能的重要组成
客户智能不仅包括了客户知识（客户的消费偏好、喜欢选 用的接触渠道、消费行为特征等等许多描述客户的对话、 观察知识）的生成，而且更强调了客户知识在企业中的分 发、使用，直到产生客户智能。
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企业绩效管理
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1.6中国企业对商务智能的应用
商务智能在中国的发展尚处于起步阶段，大部分企业 对商务智能仍然缺乏必要的了解。 目前BI在中国用户的认知度已经达到了55％，接受度 是15％，在大型企业中认知度是95％，接受度是53％ 据IDC预测，如果中国经济继续保持高速增长，商务智 能软件在中国内地市场的年销售额平均增长至少在 65.6%，但到2006年中国内地的商务智能软件市场规模 仍不到一亿美元。 中国虽有宝钢、中国海关以及大的银行和电信公司进 行过或正在进行数据仓库和数据挖掘项目，但是大部 分企业在这方面的应用还几乎为零。
1.1.2管理就是决策
决策需要信息，更离不开知识。知识更多地表现 为经验—学习的结晶。学习的过程是不断地对信 息加工处理。信息的收集、加工、传输与利用贯 穿着决策各阶段的工作过程。 信息已成为企业经营中重要性仅次于人才的第二 大要素。 决策=信息+知识（经验）+冒险 商务智能是对企业信息的科学管理。
电子商务
网上商品推荐；个性化网页；自适应网站…
生物制药、基因研究
DNA序列查询和匹配；识别基因序列的共发生性 …
电信
欺诈甄别；客户流失…
保险、零售…… 政府部门、教育机构、医疗机构和公用事业等。利用商 务智能的企业现在已越来越多，遍及各行各业。
2008-2009年实施商业智能项目的行业比较
1.5 商业智能的发展趋势
π
事物运动 记录 数据 解释
Happy New Year!
信息
信息：有用的数据
知识
处理 Sender 数据 信息 Receiver
•一个人的垃圾（数据）是另一个人的财富（信息） •Data endowed with relevance and purpose •信息是经过某种加工处理后的数据，是反映客观事物规律的一些数 据。数据是信息的载体, 信息是对数据的解释。
返回情 报阶段
设计阶段： 找出解决方案
返回设 计阶段
最优 方案由多种因素决定，如成本、 实施的难易程度、对员工的要求、方案 实施的时间顺序等。
选择阶段： 选出解决方案
返回选 择阶段
执行选中的方案， 检测实施的结果， 并作出必要的调整。
实施阶段： 实施方案
决策过程的四个阶段
信息和知识隐藏在数据中
商务智能要求有一个坚固、可靠的大型数据库作后盾， 建立这样一个数据库的任务是极其艰巨的。数据的质 量问题也是令人头疼而又不可以掉以轻心的。 虽然数据是宝贵的财富，然而许多公司并不能充分利 用这种财富，因为信息隐藏在数据中，并不易识别。 为了在竞争中占得优势地位，必须识别和应用隐藏在 所收集的数据中的信息。
知识
Information from the human mind (includes reflection, synthesis)，知识是对信息内容进行提炼、 比较、挖掘、分析、概括、判断和推论。 事实性知识（书本）和经验知识（隐性）。 洞察力（insight） 表现形式：各种规则，数学模型，神经网络模型等 知识改变命运!
CRM 客户关系管理
信息流畅通了还需要？
商务智能BI（business intelligence）
SCM
供应链 管理
ERP 企业资源规划系统 Internet等基础设施
B2B、B2C
CRM
数据
苦恼: 淹没在数据中，不能制定合适的决策!
数据
知识 决策
金融 经济 POS 人口统计 生命周期
模式 趋势 事实 关系 模型 关联规则 序列
2010年商业智能 （BI）市场谁主沉浮？
四大寡头把持高端市场 本土企业趁势求变
甲骨文2007年3月以33亿美元收购Hyperion公司； SAP2007年10月以67.8亿美元将Business Objects招致麾下，2009年 又收购了SYBASE IBM在2007年11月以50亿美元收购Cognos公司，并于2009年以12 亿美金将SPSS收编。 微软也已对BI市场虎视眈眈，2010年伊始就积极整合自身产品，并 将BI的思想和理念深入到原有的产品体系中去。 用友华表为代表的传统软件厂商大力投资，一方面强化在报表、展 示等方面的独特优势，同时在数据仓库、综合解决方案逐步加强， 力争打造更加丰富的全系列产品线和服务体系。
目标市场 资金分配 贸易选择 在哪儿做广告 销售的地理位置
数据爆炸，知识贫乏
Do You Trust Your Information?
Up to 75% have made business decisions that later turned out to be wrong due to flawed data
1.1.4 智能型企业
何谓智能？企业有智能吗？ 智能的表现
信息共享和企业信息集成 知识挖掘与管理
企业不管大小，都必须对瞬息万变的市场情况做 出及时、高效地反应，而这些反应都必须建立在 对全面、准确和及时的信息基础上。快吃慢 智能型企业表现为反应迅速、适应顾客变化的需 要和采取正确的顾客解决方案。随需应变
1.2.3商务智能的价值
To support decision making at all levels of business management based on the facts and (scientific) predictions of current and future business situations that are obtained from intelligent analysis of historical business data. Business decisions made with BI support are more
商务智能概论
Introduction to Business Intelligence
主要内容
商务智能是什么？ 商务智能帮助企业做什么？ 商务智能目前发展的状况？
1.1 商业决策需要商务智能 商务智能：信息-知识-利润
伯纳德·利奥托德（Bernard Liautaud），Business Objects 公司 的CEO “电子商务让赛场上的选手都回到了 同一起跑线——所有的公司和机构 在网络经济时代都有着同样的机会。 智能驱动型的商务战略是在竞争中 获胜的关键。能够把握这个机会的 人将成为明天市场的领先者。” 此书开创了BI的时代与先河！
Most Business Users Don’t Have Confidence in Info!
43% of users say they’re not sure if internal information is accurate 77% said bad decisions had been made because of lack of information