business intelligence解析
商业智能的概念和应用
商业智能的概念和应用商业智能（Business Intelligence，简称BI）作为一种运用数据分析技术为企业决策提供支持的解决方案，在当今商业世界中担负着重要的角色。
本文旨在探讨商业智能的概念和应用，并分析其优缺点。
一、商业智能的概念商业智能的概念最早在上世纪八十年代被提出，它是指运用数据挖掘、OLAP、数据仓库等技术，将企业内部和外部的各种数据进行收集、分析和应用，以帮助企业管理者及决策者对业务发展的趋势、市场需求、客户行为等方面做出科学合理的决策。
商业智能的实现需要采用专业软件和硬件设备，使得数据集成、数据处理、数据分析和数据展示得以高效完成。
商业智能的核心理念是将企业内部和外部的海量数据转化为有用的信息，让数据发挥作用。
简单地说，就是让企业在决策时能够准确、及时、全面地了解其内部和外部环境，以便迅速调整策略或决策方案，从而增强企业的核心竞争力。
二、商业智能的应用商业智能的应用非常广泛，覆盖了几乎所有的行业和领域。
下面我们分别介绍其主要应用领域。
1、销售分析销售分析是商业智能运用的一个重要领域。
通过采集和分析客户信息、市场信息、销售数据等，企业可以更好地洞悉市场需求，把握商业机遇，提高销售业绩。
2、供应链管理供应链管理是对企业供应链中各个环节进行分析和优化的一项重要工作。
商业智能的运用可以加强对供应链上游和下游的控制，降低成本，提高效率。
3、客户关系管理客户关系管理一直是企业研究的重点，其运用商业智能可以更好地了解客户需求，有效地改进客户服务，并及时调整产品或服务策略，提高用户满意度。
4、财务分析财务分析是企业管理中不可或缺的环节，它是对企业收入和支出、经营成本和财务状况等方面展开分析。
商业智能的运用可以为企业提供全面的财务数据，及时反映企业财务状况，为管理者及决策者提供有力的数据支持。
三、商业智能的优缺点商业智能在应用中，其优点和缺点都比较明显。
1、商业智能的优点一方面，商业智能采用数据集成的方式，整合了企业内部和外部的各种数据源，减少了数据收集和管理的时间和成本。
商业智能技术的应用与研究
商业智能技术的应用与研究一、商业智能技术的概念商业智能技术（Business Intelligence, BI），是指通过对企业内外部各种信息的整合和分析，以提供有效决策支持为核心，运用计算机技术、数据挖掘技术、人工智能、数据可视化等技术手段，提高企业竞争力和效益的一种综合性信息技术。
简单地说，商业智能技术即是指为企业决策层和管理层提供有利于商业决策行为的各种技术、工具和平台。
二、商业智能技术的组成与应用商业智能技术是一个复杂的体系，主要包括数据仓库、数据采集、数据清洗、数据挖掘、数据可视化五个方面。
1、数据仓库数据仓库是商业智能技术的基础，它是一个数据集合，将来自不同来源、多样化的数据进行整合、清理、转化为可应用的数据，常见的数据源有企业内部数据、外部市场数据、社交网络数据等。
数据仓库的主要功能是提供成功的商业分析，加速完成业务决策的过程、理解业务进程、监控业务关键点等。
2、数据采集数据采集是指从不同数据源，包括企业内部系统或外部信息来源收集和整理企业相关数据，是保证数据经过预处理，能够被有效地存储和使用。
数据采集旨在搜集一些有关企业的基本信息以及数据，以供后续分析。
常见的数据采集方式包括如自动化采集、批量采集、结构化采集、非结构化采集等。
3、数据清洗数据清洗是指对采集到的原始数据解析，对其进行一系列的校验、筛选、归一化的操作，最终得到可用于日常操作之用的数据。
数据清洗是整个商业智能体系中非常重要的一个环节，它可以确保数据的质量，提高商业智能分析的准确度和可靠性。
4、数据挖掘数据挖掘（Data Mining）是指将采集到的数据进行深层次地挖掘和分析操作，挖掘数据中隐藏的联系、规律和模式，并提供给决策者进行在线业务分析。
数据挖掘的应用比较广泛，例如基于数据挖掘算法，可进行市场趋势分析、广告点击率预测、客户细分等应用。
5、数据可视化数据可视化是指将数据分析的结果进行可视化展示，以便决策者快速了解和理解数据，为决策提供有力的支持。
商务智能习题答案
商务智能习题答案商务智能习题答案商务智能（Business Intelligence，简称BI）是一种通过收集、分析和处理大量数据来辅助企业决策的技术和方法。
在当今信息化的时代，商务智能已经成为企业管理的重要工具之一。
下面将针对商务智能的一些习题进行解答，帮助读者更好地理解和应用商务智能。
1. 商务智能的基本概念是什么？商务智能是指通过从海量数据中提取有价值的信息，帮助企业管理者做出准确决策的一种技术和方法。
它包括数据仓库、数据挖掘、数据分析等多个方面的内容，旨在帮助企业发现潜在的商机，优化业务流程，提高经营效益。
2. 商务智能的主要应用领域有哪些？商务智能的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 销售和市场营销：通过对销售数据的分析，帮助企业了解市场需求、产品销售情况，提供决策支持，制定更有效的营销策略。
- 客户关系管理：通过分析客户数据，了解客户的喜好和需求，提供个性化的服务和产品，增强客户满意度和忠诚度。
- 供应链管理：通过对供应链数据的分析，帮助企业优化供应链流程，提高供应链效率，降低成本。
- 财务管理：通过对财务数据的分析，帮助企业了解财务状况，进行财务预测和风险评估，提供决策依据。
- 人力资源管理：通过对人力资源数据的分析，帮助企业进行人力资源规划、员工绩效评估和人才管理，提高人力资源管理效果。
3. 商务智能的实施过程包括哪些步骤？商务智能的实施过程一般包括以下几个步骤：- 需求分析：明确企业的需求和目标，确定需要分析的数据和指标。
- 数据采集和清洗：收集和整理各种数据源的数据，进行数据清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。
- 数据仓库建设：设计和构建数据仓库，将数据存储在统一的数据库中，以便进行后续的分析和挖掘。
- 数据分析和挖掘：使用商务智能工具和技术对数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和模式。
- 报告和可视化：将分析结果以报表、图表等形式呈现，便于管理者理解和使用。
商业智能原理
商业智能原理商业智能（Business Intelligence）是一个综合系统，它将数据分析、业务知识和决策支持等领域结合在一起，帮助企业从大量的数据中提取有价值的信息，并以此为基础做出战略和经营决策。
商业智能的原理涵盖了数据的收集、加工、分析和应用等方面，本文将详细介绍商业智能的原理与应用。
1. 数据收集商业智能的第一个步骤是数据收集。
在此阶段，企业需要收集各种来源的内部和外部数据，包括销售数据、客户数据、竞争对手数据、市场数据等等。
这些数据来自不同的渠道，包括企业内部系统、第三方数据供应商、社交媒体等。
数据收集是商业智能的基础，只有拥有准确、完整的数据，才能进行后续的分析和应用。
2. 数据加工数据加工是商业智能的重要环节。
在此阶段，企业需要对收集到的数据进行清洗、整合和转换，以确保数据的准确性和一致性。
数据清洗包括处理缺失值、重复值和异常值等；数据整合是将来自不同来源的数据进行统一，确保数据能够进行比较和分析；数据转换包括将数据转化为可分析的形式，例如将文本数据转化为数值型数据。
3. 数据分析数据分析是商业智能的核心环节。
通过应用各种分析方法和技术，企业可以从大量数据中发现有价值的信息和模式，并从中获取商业洞察。
数据分析的方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
通过数据分析，企业可以对市场趋势、竞争对手、产品表现等进行深入了解，为决策提供科学依据。
4. 数据应用数据应用是商业智能的最终目标。
通过将数据分析的结果应用于实际业务环境中，企业能够优化业务流程、改进决策过程、提高业务绩效。
数据应用可以是生成报表和可视化图表，为管理层和决策者提供直观的数据呈现；也可以是构建预测模型和优化算法，帮助企业进行有效的资源分配和运营管理。
商业智能的原理基于数据的价值和应用。
通过收集、加工、分析和应用数据，企业可以获取战略和竞争优势，提高决策的准确性和效率。
商业智能不仅可以帮助企业识别问题和机会，还可以为企业决策者提供实时的决策支持，使企业能够快速应对市场变化和竞争挑战。
01_什么是SAP Business Objects
报表/图表发布
角色：报表及图表开发者 任务：开发分析报表 工具：Crystal Reports Web Intelligence Dashboard Analysisi
角色：系统管理员 任务：管理和维护系统运行 工具：管理工具/管理Portal
角色：分析人员/管理人员 任务：浏览和使用分析图表 工具：通过移动终端查看和分析数据
语义层 – BO专利技术，为用户提供逻辑的语义视图
业务数据库表
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商业智能技术的应用与应用
商业智能技术的应用与应用一、引言商业智能技术（Business Intelligence，简称BI）是指一套能够将大量数据转化为有价值的信息和洞见的技术系统，并且通过这些信息和洞见来帮助企业管理者做出更明智的商业决策。
随着数据时代的到来，商业智能技术在企业中的应用也越来越广泛。
本文将从以下几个方面来探讨商业智能技术的应用与发展。
二、商业智能技术的应用1.数据收集和整合商业智能技术最基础的应用就是数据收集和整合。
数据的收集和整合需要利用大数据分析的技术，将各种不同类型的数据从多个来源整合，比如企业内部的数据库系统，互联网上的公共数据源以及市场调研数据等等。
收集并整合这些数据可以帮助企业管理者了解自己的市场定位，优化资源配置和业务流程，并能更精准地分析市场细分及竞争对手情报。
2.数据分析和挖掘除了将数据进行收集和整合，在BI技术中的数据分析和挖掘也是非常重要的部分。
数据分析是将商业数据转化为决策支持信息的重要方法之一。
从数据中提取商机，发现业务趋势及归纳分析、提升企业竞争力都是其核心目标。
数据分析的技术包括数据挖掘、分析报告、OLAP等。
数据挖掘是通过半自动的手段寻找数据中包含的有价值的信息，提供洞见、规律及预测性的模型。
3.数据可视化商业智能技术中不可或缺的部分就是数据可视化，它能帮助企业管理者更直观地了解业务的情况和趋势，做出更精准的决策。
通过图形化数据显示技术，可以将数据结果以图表、地图、仪表板等多种形式呈现，让企业管理者更快速的洞察数据信息，了解业务状况。
三、商业智能技术的应用案例1.物流公司数据分析案例物流公司需要高精度的定位服务作保障，而定位服务直接和轨迹数据有关。
通过 BI 技术，物流公司可以对轨迹数据进行清洗、筛选和分析，实现了全流程的轨迹跟踪。
这样就能够为物流公司的客户提供清晰、精准的物流信息，同时也有利于企业实现高效运营。
2.服装零售公司数据分析案例服装零售企业的销售数据、会员数据、库存数据等关键数据可以通过BI技术进行汇总、分析和研究，以获取市场及市场环境信息，并更加精准地进行商品定位、库存控制等。
商务智能应用案例
商务智能应用案例商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过各种技术和工具来收集、整理、分析企业内外部的数据，以支持企业决策制定和业务运营的过程。
商务智能应用已经成为现代企业管理的重要工具，它可以帮助企业更好地理解市场趋势、客户需求和企业内部运营情况，从而提高决策的准确性和效率。
一、零售行业。
在零售行业，商务智能应用可以帮助企业更好地了解消费者的购买行为和偏好，从而优化产品组合和促销策略。
例如，一家超市可以通过商务智能系统分析销售数据，发现某种商品的销量与天气变化有关，进而调整库存和采购计划，以应对不同的季节和气候。
此外，商务智能还可以帮助零售企业进行客户细分，制定个性化营销方案，提高客户满意度和忠诚度。
二、金融行业。
在金融行业，商务智能应用可以帮助银行和保险公司更好地了解客户的信用风险和投资偏好，从而制定更加精准的风险管理和投资策略。
例如，银行可以通过商务智能系统对客户的贷款还款记录和资产状况进行分析，预测客户的信用风险，并据此调整贷款利率和额度。
另外，商务智能还可以帮助金融机构监控市场风险和资产配置，及时调整投资组合，降低投资风险。
三、制造业。
在制造业，商务智能应用可以帮助企业优化生产计划和供应链管理，提高生产效率和产品质量。
例如，一家汽车制造商可以通过商务智能系统分析生产线上的传感器数据，及时发现设备故障和生产异常，从而减少停机时间和生产成本。
此外，商务智能还可以帮助制造企业预测市场需求，调整生产计划，避免库存积压和产能浪费。
四、跨境电商。
在跨境电商领域，商务智能应用可以帮助企业了解不同国家和地区的消费习惯和市场趋势，优化产品定价和推广策略。
例如，一家跨境电商平台可以通过商务智能系统分析不同国家和地区的用户行为数据，发现不同市场的热门产品和购买偏好，据此调整商品定价和营销活动，提高销售收入和市场份额。
总结。
商务智能应用已经成为各行各业提高管理效率和决策水平的重要工具，它可以帮助企业更好地理解市场和客户，优化业务流程和资源配置，提高竞争力和盈利能力。
商业智能和大数据分析的区别与联系
商业智能和大数据分析的区别与联系商业智能和大数据分析是当今商业领域中备受关注的两个概念。
虽然它们都与数据相关，但在实际应用中有着明显的区别和联系。
本文将探讨商业智能和大数据分析的区别与联系。
一、商业智能与大数据分析的定义商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过对企业内外部数据进行收集、整理、分析和展示，帮助企业管理者做出决策的一套技术和工具。
商业智能强调的是对已有数据的利用，通过数据的挖掘和分析，帮助企业了解市场趋势、顾客需求以及产品销售情况等，为企业决策提供支持。
大数据分析（Big Data Analytics）是指对大规模数据集进行挖掘、分析和解释，以获得有价值的信息和洞察。
大数据分析侧重于处理海量的结构化和非结构化数据，利用机器学习、数据挖掘等技术，从中发现模式、趋势和关联，帮助企业预测未来发展趋势、优化运营和创新业务模式。
二、商业智能与大数据分析的区别1. 数据规模和来源：商业智能主要关注的是企业内部的数据，包括销售数据、财务数据、客户数据等。
而大数据分析则涉及更广泛的数据来源，包括社交媒体数据、传感器数据、日志数据等。
大数据分析需要处理的数据规模更大、更复杂，需要借助分布式计算和存储技术。
2. 分析目的和方法：商业智能的目的是为了帮助企业管理者做出决策，通过对已有数据的分析，提供商业洞察和决策支持。
商业智能主要采用报表、仪表盘、数据可视化等方式，以直观的形式展示数据分析结果。
而大数据分析的目的是为了发现隐藏在大数据中的模式和趋势，通过机器学习、数据挖掘等技术，进行预测和优化。
3. 时间要求和反应速度：商业智能通常是基于历史数据的分析，对结果的要求相对较低，更注重对过去的总结和分析。
而大数据分析更加注重对实时数据的分析，要求更高的反应速度和实时决策能力。
大数据分析需要借助实时数据处理和流式计算等技术，能够快速响应市场变化和用户需求。
三、商业智能与大数据分析的联系尽管商业智能和大数据分析有着明显的区别，但它们也有一些联系和互补之处。
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(BusinessIntelligence)介绍090804
商业智能（BusinessIntelligence）介绍前言2007年3月，甲骨文以33亿美元价格收购企业绩效管理软件厂商Hyperion(海波龙)，同年4月，BusinessObjects宣布收购Cartesis，BusinessObjects公司需要支付的总交易金额为2.25亿欧元(约合3亿美元)现金。
10月8日，德国软件巨头SAP周日表示，将以48亿欧元(约合68亿美元)现金收购法国商业智能软件开发商博奥杰(BusinessObjects)。
商业智能并购金额如此巨大，显示必须有相应的市场规模，BI公司才会拥有如此市值。
昂贵的商业智能分析软件，必然伴随着商业智能分析项目的高额软件使用许可费用和实施成本，这还不包括项目实施潜在的失败风险！最重要的，商业智能看似日益普及，中小企业是否可以从中受益？什么是商业智能呢？先让我们来看看有关权威机构是如何对商业智能定义的！第一部分权威机构对商业智能的定义GartnerGroup--（全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司。
其研究范围覆盖全部IT产业，就IT的研究、发展、评估、应用、市场等领域，为客户提供客观、公正的论证报告及市场调研报告，协助客户进行市场分析、技术选择、项目论证、投资决策）l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。
2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。
IDC--（是IDG（国际数据集团）旗下子公司，全球著名的信息技术、电信行业和消费科技市场咨询、顾问和活动服务专业提供商）l商业智能是一组软件工具的集合：（1）终端用户查询和报告工具：专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适用于专业人士的成品报告生成工具（2）OLAP工具：提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。
OLAP也被称为多维分析（3）数据挖掘（DataMining）软件：使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。
管理学导论商英概念总结
管理学导论商英概念总结商英（Business English）是指用英语进行商务交流和沟通的技能，包括商务写作、商务口语、商务报告、商务演讲等。
在学习和应用商英的过程中，我们会遇到一些重要的概念和原则。
以下是关于管理学导论商英概念的总结：1. 经济学（Economics）：研究资源的分配和利用以满足人类需求的一门学科。
商业环境和决策往往与经济原理相关。
2. 市场（Market）：指买卖商品和服务的地点和交易的过程。
市场研究和市场推广是商业决策的重要组成部分。
3. 管理学（Management）：研究组织如何有效地运作和实现目标的学科。
管理学包括组织管理、人力资源管理、运营管理等方面的内容。
4. 领导力（Leadership）：指为了实现共同目标而影响和激励他人的能力。
领导力在商业环境中往往是成功的关键因素。
5. 团队合作（Teamwork）：指个人与团队成员合作以实现共同目标的能力。
在商业环境中，良好的团队合作能够提高工作效率和减少冲突。
6. 市场营销（Marketing）：通过研究和满足顾客需求以获得利润的活动。
市场营销包括市场分析、产品定位、促销等方面的内容。
7. 创新（Innovation）：指通过独特的想法和方法来创建新的价值。
创新在商业环境中可以帮助企业保持竞争优势。
8. 商业伦理（Business Ethics）：指商业行为中对道德标准的遵守和责任的考虑。
商业伦理对企业长期的发展和声誉有重要影响。
9. 可持续发展（Sustainable Development）：指在满足当前需求的同时保护环境和促进社会公正的发展。
可持续发展是企业社会责任的重要方面。
10. 战略规划（Strategic Planning）：指为实现长期目标而制定的一系列决策和行动计划。
战略规划对企业的发展方向和利润增长起着关键作用。
这些概念和原则在商英学习和实际应用中非常重要，对于理解商业环境和进行有效的商务交流都具有指导意义。
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。
商业智能的概念
商业智能的概念商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指利用现代信息技术、管理方法与统计技术，将分散在企业各个业务系统中的数据进行采集、整合、分析与挖掘，为企业高效决策和战略制定提供有力支持的一种智能化管理工具。
商业智能的核心目标是通过收集、整合和分析企业内外部各类数据，帮助企业形成真实可靠的决策依据，并为企业决策层提供全面、准确、及时的决策信息。
商业智能系统能够将大量的数据转化成有价值的信息，帮助企业识别市场需求、调整业务战略、优化运营管理、提高工作效率，实现可持续竞争优势。
商业智能的特点主要包括以下几个方面：1. 数据驱动：商业智能系统依赖于大量的数据，通过数据分析和挖掘，提取有价值的知识和信息。
2. 集成与整合：商业智能系统能够将来自多个来源的数据进行集成和整合，实现全面而准确的数据分析。
3. 多维分析：商业智能系统支持多维数据分析，能够从不同的角度对数据进行分析，帮助企业发现潜在的业务机会和问题。
4. 可视化展示：商业智能系统通过图表、报表、仪表盘等方式将数据以可视化的形式呈现，使决策者更容易理解和利用数据。
5. 实时性：商业智能系统能够及时地对数据进行处理和分析，提供实时的决策支持。
商业智能系统主要包括以下几个关键组成部分：1. 数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是商业智能系统的核心，用于集成和存储来自各个业务系统的数据。
2. 数据清洗与整合：数据清洗与整合是指对数据进行清洗、去重、转换和集成，以确保数据的准确性和一致性。
3. 数据分析与挖掘：数据分析与挖掘是商业智能系统的核心功能，通过应用统计分析、数据挖掘和机器学习等技术，发现数据中隐含的信息和规律。
4. 可视化与报表：可视化与报表是将数据以图表、报表等形式展现出来，帮助用户更直观地理解数据。
5. 决策支持：商业智能系统通过提供决策支持功能，帮助决策者进行分析和决策，并提供相应的预测和建议。
商业智能与数据分析
商业智能与数据分析一、概述商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指对企业内部、外部和竞争环境等各种数据进行深入、系统、动态的分析发现，形成一定的数据结论，然后运用这些结论来支持企业经营管理过程中决策的一类技术的总称。
数据分析是BI中的一项重要工作，是指采用统计学、计算机科学和其他相关的科学和技术，研究数据，发现数据内在的规律、趋势和模式。
商业智能和数据分析紧密结合，二者相互依存。
商业智能提供数据支持，数据分析则为商业智能提供深入的数据解析，帮助企业更好地理解市场，做出更加明智的决策。
二、商业智能的优势商业智能有以下优势：1.全面性：可以同时分析和展示企业的内部数据以及外部环境数据，全方位了解市场状况。
2.即时性：可以根据实时数据分析和报告，保证管理决策的及时性。
3.灵活性：可以针对不同的需求进行数据提取和分析，实现数据按需分析。
4.易于使用：商业智能软件提供了简便易懂的操作界面，更好地解决了数据分析过程中的技术难题。
5.预测性：商业智能软件可以分析历史和现实数据，针对未来做出合理的预测，更好地制定策略。
三、数据分析的业务价值数据分析对商业组织有以下价值：1.提高营销效果：通过数据分析，更好地理解客户需求，制定精准的市场营销策略，提高销售效率。
2.优化投资决策：数据分析帮助企业制定有效的投资决策，具有较好的风险控制能力，实现财务和经济的收益最大化。
3.改善客户体验：数据分析可以帮助企业发现客户的痛点和需求，提高产品和服务质量，改善客户满意度。
4.提高内部效率：数据分析可以分析企业内部数据，帮助企业提高效率、简化流程，减少资源浪费。
四、商业智能和数据分析应用场景商业智能和数据分析可以广泛应用于不同领域的企业：1.零售业：通过对销售数据和消费者行为的分析，制定更加有针对性的促销活动，提高销售额和用户满意度。
2.金融业：可以通过对数据的分析，制定有效的风险管理策略，控制风险，同时优化客户服务。
商业智能在企业决策中的应用研究
商业智能在企业决策中的应用研究商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指利用数据分析、数据挖掘等技术，从企业内部和外部的各种数据源中提炼出有价值的信息，为企业决策提供科学依据和决策支持。
在当今信息化时代，商业智能在企业决策中的应用愈发重要。
本文将探讨商业智能在企业决策中的应用研究，并提供几个实际案例进行说明。
一、商业智能在企业决策中的重要性1. 提供数据分析和报告：商业智能可以从企业各个数据源中收集、整理和分析数据，并为决策者呈现直观、可视化的报告和分析结果，帮助决策者了解企业的运营状况、市场趋势等重要信息。
2. 支持战略规划：商业智能可以帮助企业识别市场机遇和潜在风险，为企业的战略规划提供数据支持。
通过对市场、竞争对手、顾客需求等方面的数据分析，决策者可以更加准确地把握市场动态，制定更加科学的发展战略。
3. 优化运营效率：商业智能可以对企业内部的各项运营数据进行分析，帮助企业发现运营中的瓶颈和问题，并提供解决方案，以达到优化运营效率的目标。
通过对供应链、生产效率、质量管控等方面的数据分析，决策者可以及时调整与改进企业运营策略。
二、商业智能在企业决策中的应用案例1. 销售业绩分析与预测一家制造企业通过商业智能系统，从销售渠道和销售人员的数据中提取有价值的信息。
通过对历史销售数据的分析，企业可以了解产品的销售趋势、销售区域的市场份额、不同销售人员的业绩情况等。
并且利用商业智能的预测分析功能，可以预测未来销售的趋势和潜在风险，有针对性地调整销售策略和资源配置。
2. 客户行为分析与个性化营销一家电子商务企业通过商业智能系统，分析客户的购买行为、喜好偏好等数据，建立客户画像，了解客户的需求和购买习惯。
基于这些数据，企业可以进行个性化营销策略，向特定客户推荐相关产品，提高销售转化率和客户满意度。
3. 成本管理与利润分析一家零售企业通过商业智能系统，对仓储、物流、生产等环节进行成本分析，从而找出成本过高的环节和具体原因。
商务智能的理解
商务智能的理解
商务智能（Business Intelligence，BI）是一个技术集合概念，它指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
商务智能的核心是将企业的各种数据及时地转换为管理者感兴趣的信息，并以各种方式展现出来，帮助管理者进行决策。
商务智能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。
商务智能的主要技术手段包括联机分析处理技术、数据挖掘手段、数据仓库以及最终的数据可视化技术。
商务智能也可以理解为数据仓库+数据挖掘+联机分析处理技术。
利用数据仓库技术，可以复制业务处理数据，提供基于结构化的数据查询和分析，专注于信息的提取和知识的发现。
数据挖掘可以帮助企业在大量的数据中发现那些有价值的信息或知识。
联机分析处理技术可以基于数据仓库中多维的数据进行在线分析处理，生成新的信息，又能实现监视业务管理的成效，使管理者和决策者能自由地与数据相互联系。
如需更详细的信息，建议查阅相关资料或咨询商业智能领域专业人士。
BI- Business Intelligence 简介(简版)
BI - Business Intelligence 简介(简版)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。
商业智能的概念最早在1996年提出。
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。
目前，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、客户和供应商资料及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，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即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。
商务智能在决策中的作用
商务智能在决策中的作用商务智能（Business Intelligence，BI）是一种将大量的数据转换成有用信息的技术，目的在于改善企业运营和达到商业目标。
在当前商业竞争激烈的环境下，因此BI已成为企业发展的不可或缺的一部分。
商务智能在决策中起到至关重要的作用，本文将通过以下几个方面来阐述：第一步：收集数据在任何决策之前，企业必须集中收集数据。
商务智能系统能够通过调查，研究市场数据和与客户和利益攸关方的交互等手段，收集大量数据。
这些数据有助于企业了解市场趋势，客户需求，产品改进和竞争环境等关键信息。
第二步：分析数据一旦数据被收集，商务智能系统可以将数据进行分析，总结简化并生成有用的信息，以支持商业决策。
商务智能技术可将数据简化为可视化图表，识别出关键指标中突出的区域，并明确企业关注的重要信息。
例如，这些数据可以展示客户行为趋势、产品销售情况等关键信息，以便企业制定相应的战略。
第三步：制定战略一旦企业已经收集并分析出关键数据，商务智能系统可提供有用的信息和建议，帮助企业采取更加明智和有效的战略决策。
根据商务智能报表和分析，企业制定出最佳的战略，包括产品价格战略、市场营销策略、客户服务策略等。
这些策略能支持企业增加销售额和盈利能力。
第四步：监控和评估商务智能系统可通过可视化报表和分析工具来监控企业的进展和成果。
如果一项战略或政策没有达到预期，商务智能工具可以及时反馈信息，以达到更好的决策结果。
此外，这些数据还可以用来评估一项新策略或政策的效果，从而调整和改进战略。
总之，商务智能技术在企业决策中扮演着重要的角色，能够帮助企业了解有关市场趋势和客户需求的信息，并在制定策略和政策时提供重要的支持和建议。
因此，企业成功地实现商业目标，从而在市场中稳健发展的必要手段之一是使用商务智能解决方案。
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cleansing
aggregate
reporting
load
metadata
mining
ETL
甲、乙两个仓库要向A、B两地运水泥，已知甲库可调出100吨水泥，乙库 可调出80吨水泥，A地需70吨水泥，B地需110吨水泥，两库到A、B两地 路程和运费如下表：
运费（￥/t×km） 甲库 A地 B地 12 10 乙库 12 8 路程（km） A地 B地 甲库 20 25 乙库 15 20
From: /wiki/Business_intelligence
4
How does it work?
5
Reference :Knowledge Value Chain
Discrete, objective facts about the world Easily structured and captured Easily transferred
当x=70时,总费用47600-150x最小 ,为37100元。
8
BI Technology
DW & DM Data Mining ETL OLAP Cloud Computing
9
BI “Supplier”
IBM 、Microsoft、 Oracle、SAP、 Informatica、Microstrategy、 SAS、Royalsoft
Business Intelligence
Class 10104 Zheng Qiu Zhang Meng
“啤酒尿片经济学”
＄
diaperbeer Nhomakorabeafrom Wal-Mart Stores
3
What is BI ?
1958, Hans Peter Luhn Business intelligence (BI) is a set of 1989, Howard Dresner "the ability toand apprehend the theories, methodologies, processes, “concepts methods to interrelationships of presented architectures, and technologies thatfacts in improve business decision-making such ausing waydata as tointo guide action towards transform raw meaningful by fact-based support and information auseful desired goal.“ for business systems” purposes.
Structure
Data Source
DWS background
extract DW for the company
Front-end display
Templates
Business historical external
OLAP
transform
MDD
query
Sybase, Oralce, Informix, DB2, MS SQL, DBF, Excel ……
求最小运费。 设甲库运往A地水泥x吨,总运费为Y。 则甲运到B(100-x)吨，乙运到A(70-x)吨，乙运到B(80-(70-x))吨也就是(10+x)吨。 那么,总运费Y=12*20*x+10*25*(100-x)+12*15*(70-x)+8*20*(10+x)=47600-150x 据题: x≥0 100-x≥0 70-x≥0 0≤x≤70 10+x≥0
10
The Importance of BI
11
Thank you!
data
information
Data endowed with relevance and purpose Need consensus on meaning Human mediation necessary
knowledge
Insights and context from the mind Requires reflection and synthesis Difficult to structure, capture on machines, and transfer Often tacit 6