商业智能的发展和应用.pptx
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BI商业智能介绍ppt课件
第 8/65页
企业商务智能应用的现状
1. 基本上是在电信、金融行业的应用较多 2. 其他行业的应用相对较晚 3. 即使有应用，也是将商务智能作为工具：报表、
OLAP分析、即席查询、数据挖掘 4. 和商务智能相关的是数据仓库（还是IT技术） 5. 商务智能实施很多是IT部门牵头，但是应用是业务
部门，所以最后的应用很难满足业务部门的需求 6. 有人称商务智能是决策支持系统，但是，项目实施
部门很难知道领导需要什么，所以开发完成后往往 不能得到领导的认可 7. 由于对需求了解的不充分，使得项目的周期延长， 成本增加，风险加大
9
企业商务智能体系架构规划
数据重新组织 数据重新组织 数据质量控制 数据质量控制
数据抽取、 迁移、加载
元数据管理（运营元数据、技术元数据、分析元数据）
数据获取
数据管理
实时 增量
虚拟 数据仓库
报表 随即查询
Intranet/ Internet
即席查询
决策人 员
管理人 员
WEBFOCUS 分析人 产品报告 员
例外分析 数据挖掘
数据挖 掘例外分 析
业务人 员
解决的业务问题
利润成本分析 资产分析
营销分析
投资组合分析 平衡计分卡/KPI
10
内议容程安排 内容安排
• 什么是商务智能 • 商务智能的整体架构 • 商务智能基本功能介绍
物联网 RFID
3
商务智能的理解？
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。
4
信息孤岛和信息烟囱
5
商业智能与数据挖掘技术案例培训ppt与应用
03
案例分析：电商行业应用实践
电商行业背景分析及挑战
01
02
03
行业规模与增长
电商行业规模逐年扩大， 用户数量及交易额持续增 长，竞争激烈。
用户行为变化
用户购物行为呈现多样化 、个性化趋势，对电商平 台的商品推荐、用户体验 等提出更高要求。
数据驱动决策
电商平台积累了大量用户 数据，需要通过数据挖掘 和分析实现精细化运营和 个性化服务。
01
数据挖掘技术在信用评分中的应用
数据挖掘技术可以通过对大量历史数据的分析和挖掘，发现影响信用评
分的关键因素和潜在规律，为信用评分模型的构建提供有力支持。
02
信用评分模型构建流程
包括数据准备、特征选择、模型训练、模型评估等步骤，其中数据挖掘
技术主要应用于特征选择和模型训练环节。
03
案例分享
某银行基于数据挖掘技术构建了信用评分模型，通过对客户历史交易数
商业智能在企业中应用价值
提高决策效率
提升客户满意度
商业智能能够快速提供准确、全面的 数据信息，帮助企业决策者更好地了 解市场和业务情况，提高决策效率。
商业智能可以分析客户需求和行为， 帮助企业更好地了解客户，提供个性 化的产品和服务，提升客户满意度。
优化业务流程
通过对业务数据的分析，商业智能可 以发现业务流程中的瓶颈和问题，提 出优化建议，从而提高企业运营效率 。
风险预警系统设计原则
包括实时性、准确性、可解释性、灵活性等原则 ，确保风险预警系统能够及时、准确地发现和报 告潜在风险。
案例分享
某证券公司基于数据挖掘技术构建了风险预警系 统，通过对市场数据、客户交易数据等多维度数 据的实时监测和分析，实现了对市场异常波动和 客户异常行为的及时预警和处置。
《文木商业智能》PPT课件
单机应用，包括设计专业版全部功能 ，并可开发设计包括数据抽取方案在 内的全部设计内容。
服务器版
版本功能说明
K/3商业智能服务器专业版
Web应用，且仅支持25用户许可以下 （不包括25用户许可）
K/3商业智能服务器企业版
Web用用，且支持25用户许可（包括 25用户许可）以上。
适用客户群
KPI配置重算
财务主题
K/3 BI
财务状况分析 经营成果分析 现金流量分析 财务指标分析 资金分析 固定资产分析 经营综合分析
对K/3单体账套分析
成本费用主题
成本习性分析 制造费用分析 财务费用分析 管理费用分析
人力资源主题
成本习性分析
数制财据造务整费费用用合分分层析析
生产制造主题
产量达成分析 生产进度分析 生产质量分析 设备稼动率分
业
务
运
K/3 财务 供应链 生产制造 HR
营
层
SQL
第三方应用 系统
SQL
系统外业务
BI工具版本
单机版
版本功能说明
K/3商业智能单机分析版 K/3商业智能单机专业版 K/3商业智能单机企业版
单机应用，按定义好的模版分析钻取 数据
单机应用，包括分析版全部功能，并 可自定义开发设计各种报表、统计图 以及操作界面，但不能修改数据抽取 方案设计。
（太难）
趋势分析
假设分析（What-if） 模型分析： 杜邦分析、3C战略三角模型、ADL矩阵、 CSP模型、FRICT筹资分析法、GE矩阵、 IT附加价值矩阵、KJ法、KT决策法、 PESTEL分析模型、PEST分析模型、PIMS分析、 RATER指数、RFM模型、ROS/RMS矩阵、 SCOR模型、SCP分析模型、SERVQUAL模型、 SIPOC模型、SWOT分析模型……
服务器版
版本功能说明
K/3商业智能服务器专业版
Web应用，且仅支持25用户许可以下 （不包括25用户许可）
K/3商业智能服务器企业版
Web用用，且支持25用户许可（包括 25用户许可）以上。
适用客户群
KPI配置重算
财务主题
K/3 BI
财务状况分析 经营成果分析 现金流量分析 财务指标分析 资金分析 固定资产分析 经营综合分析
对K/3单体账套分析
成本费用主题
成本习性分析 制造费用分析 财务费用分析 管理费用分析
人力资源主题
成本习性分析
数制财据造务整费费用用合分分层析析
生产制造主题
产量达成分析 生产进度分析 生产质量分析 设备稼动率分
业
务
运
K/3 财务 供应链 生产制造 HR
营
层
SQL
第三方应用 系统
SQL
系统外业务
BI工具版本
单机版
版本功能说明
K/3商业智能单机分析版 K/3商业智能单机专业版 K/3商业智能单机企业版
单机应用，按定义好的模版分析钻取 数据
单机应用，包括分析版全部功能，并 可自定义开发设计各种报表、统计图 以及操作界面，但不能修改数据抽取 方案设计。
（太难）
趋势分析
假设分析（What-if） 模型分析： 杜邦分析、3C战略三角模型、ADL矩阵、 CSP模型、FRICT筹资分析法、GE矩阵、 IT附加价值矩阵、KJ法、KT决策法、 PESTEL分析模型、PEST分析模型、PIMS分析、 RATER指数、RFM模型、ROS/RMS矩阵、 SCOR模型、SCP分析模型、SERVQUAL模型、 SIPOC模型、SWOT分析模型……
商业智能与数据挖掘技术案例培训ppt与应用
客户细分通常基于客户的属性、行为和偏好等数据，通过聚 类分析等方法将客户划分为不同的群体。这种细分可以帮助 企业更好地了解客户需求，识别潜在的市场机会，制定更精 准的市场策略和个性化服务。
预测模型
总结词
预测模型是利用数据挖掘技术对未来事件进行预测的一种模型，通过对历史数据 的分析，发现数据之间的关联和规律，建立预测模型，对未来事件进行预测。
智能化决策支持
基于人工智能和机器学习 的数据挖掘技术将为企业 提供更加智能化、个性化 的决策支持。
数据可视化技术的进步
1 2 3
可视化效果的丰富
数据可视化技术将进一步发展，提供更加丰富、 生动的可视化效果，帮助用户更好地理解和分析 数据。
可视化工具的普及
随着可视化技术的进步，将出现更多易于使用、 功能强大的可视化工具，降低数据可视化的门槛 。
服务质量监控
实时监控服务质量，及时发现和处理问题，确保 服务质量和稳定性的提高。
03
商业智能与数据挖掘技术应用
客户细分
总结词
客户细分是商业智能和数据挖掘的重要应用之一，通过对客 户数据进行分类和聚类，将客户划分为具有相似特征和需求 的群体，有助于企业更好地理解客户需求，制定更精准的市 场策略。
详细描述
数据安全问题
数据泄露风险
在数据采集、存储和使用过程中，如 果缺乏足够的安全措施，可能导致敏 感数据的泄露，给企业带来损失和风 险。
数据访问控制
数据备份和恢复
需要建立完善的数据备份和恢复机制 ，以应对数据丢失或损坏的情况，保 证数据的可用性和完整性。
需要合理地控制数据访问权限，避免 未经授权的数据泄露和滥用，同时保 证合法用户的正常使用。
详细描述
关联规则挖掘可以帮助企业发现隐藏在大量数据中的有趣关系，例如在超市购 物篮分析中，发现购买尿布的顾客通常还会购买啤酒。这种关联规则可以帮助 企业制定更有针对性的营销策略，提高销售业绩。
预测模型
总结词
预测模型是利用数据挖掘技术对未来事件进行预测的一种模型，通过对历史数据 的分析，发现数据之间的关联和规律，建立预测模型，对未来事件进行预测。
智能化决策支持
基于人工智能和机器学习 的数据挖掘技术将为企业 提供更加智能化、个性化 的决策支持。
数据可视化技术的进步
1 2 3
可视化效果的丰富
数据可视化技术将进一步发展，提供更加丰富、 生动的可视化效果，帮助用户更好地理解和分析 数据。
可视化工具的普及
随着可视化技术的进步，将出现更多易于使用、 功能强大的可视化工具，降低数据可视化的门槛 。
服务质量监控
实时监控服务质量，及时发现和处理问题，确保 服务质量和稳定性的提高。
03
商业智能与数据挖掘技术应用
客户细分
总结词
客户细分是商业智能和数据挖掘的重要应用之一，通过对客 户数据进行分类和聚类，将客户划分为具有相似特征和需求 的群体，有助于企业更好地理解客户需求，制定更精准的市 场策略。
详细描述
数据安全问题
数据泄露风险
在数据采集、存储和使用过程中，如 果缺乏足够的安全措施，可能导致敏 感数据的泄露，给企业带来损失和风 险。
数据访问控制
数据备份和恢复
需要建立完善的数据备份和恢复机制 ，以应对数据丢失或损坏的情况，保 证数据的可用性和完整性。
需要合理地控制数据访问权限，避免 未经授权的数据泄露和滥用，同时保 证合法用户的正常使用。
详细描述
关联规则挖掘可以帮助企业发现隐藏在大量数据中的有趣关系，例如在超市购 物篮分析中，发现购买尿布的顾客通常还会购买啤酒。这种关联规则可以帮助 企业制定更有针对性的营销策略，提高销售业绩。
商业智能实施方案报告书ppt课件
商业智能实施方案报告书
2.4 逻辑数据模型设计
业务探索
项
目
前
信息探索
期
准
备
逻辑数据
模型
主要任务：
– 进行原始数据分析 – 建立实体模型 – 建立实体间依赖关系 – 完善并填入所有属性 – 建立数据库逻辑模型
利用工具：
➢ Erwin/Power Designer
交付项目：
➢ 数据仓库逻辑数据模型LDM ➢ 《逻辑数据模型说明书》
逻辑数据模型 元数据 数据质量 命名规范
▪ 数据采集与转换 ▪ 用户存取及工具 ▪ 备份系统 ▪ 操作管理
商业智能实施方案报告书
2.6 物理数据库设计
物理数据 模型
系 统 体 系 结 构
数据转换 元 数
解 决
据方
应用开发 管
案
理集
数据挖掘
成
设
服务
计 数据仓库管理
主要任务：
• 转换逻辑数据模型（LDM）为物理数据模型 • 定义主索引、次索引 • 非正则化处理 • 数据库建立 • 设计优化 • 数据库功能测试
扩展逻辑数据模型 （ELDM - Extended Logical Data Model ）
使用工具： • ERWwin
交付项目：
➢ 物理数据模型（LDM） ➢ 《物理数据模型说明书》 ➢ 《数据库描述语言DDL》
建模方法：
• 第三范式 3NF • 星型结构 • 雪花状结构
商业智能实施方案报告书
2.6 数据模型的演变
概念数据模型（ CDM – Conceptual Data Model ）
交付项目：
➢ 《项目组织机构》 ➢ 《项目人员组成》
商业智能(BI)简介(精编课件).ppt
精品课件
OLAP
▪ （On-Line Analytical Processing）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 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。 ▪ 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的
目的：解决在信息技术(IT) 发展中存在的拥有大 量数据、然而有用信息贫乏(Data richInformation poor)的问题。
精品课件
ETL
▪ 是数据抽取（Extract）、转换（
Transform）、清洗（Cleansing） 、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,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。
▪ 这样不难看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，
而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值 的过程就是Business Intelligence analyse的过程。
精品课件
景
▪ 说个场景，一天去街上买烤白薯，和老板那银聊天。
▪ 银：“你娃干哈地呀？”
把尿片和啤酒捆绑销售获得了巨大成功。 这个故事成了一个利用数据挖掘商业价值最大化的神话。由此看 来，非常不关联的两样东西，通过海量的信息数据处理，可以挖 掘出它们之间潜在的关联，将这种关联商业化，就会得到意想不 到的新业务或新的商业模式。 到底该怎样把这些占据大量存储空间的数据的价值挖掘出来，让 这些数据从成本的消耗者变成利润的促进者呢？新的数据分析技 术由此诞生了，完成了“数据”到“数据价值”转换的环节，同时给 这项技术起了一个响亮而又神密的名字“BI”（Business Intelligence）
OLAP
▪ （On-Line Analytical Processing）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 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。 ▪ 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的
目的：解决在信息技术(IT) 发展中存在的拥有大 量数据、然而有用信息贫乏(Data richInformation poor)的问题。
精品课件
ETL
▪ 是数据抽取（Extract）、转换（
Transform）、清洗（Cleansing） 、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,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。
▪ 这样不难看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，
而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值 的过程就是Business Intelligence analyse的过程。
精品课件
景
▪ 说个场景，一天去街上买烤白薯，和老板那银聊天。
▪ 银：“你娃干哈地呀？”
把尿片和啤酒捆绑销售获得了巨大成功。 这个故事成了一个利用数据挖掘商业价值最大化的神话。由此看 来，非常不关联的两样东西，通过海量的信息数据处理，可以挖 掘出它们之间潜在的关联，将这种关联商业化，就会得到意想不 到的新业务或新的商业模式。 到底该怎样把这些占据大量存储空间的数据的价值挖掘出来，让 这些数据从成本的消耗者变成利润的促进者呢？新的数据分析技 术由此诞生了，完成了“数据”到“数据价值”转换的环节，同时给 这项技术起了一个响亮而又神密的名字“BI”（Business Intelligence）
商业智能系统ppt课件
商 业 智 能 系 统 结 构 图
3 商业智能系统研究内容
商 业 智 能 系 统 研 究 内 容 支撑技术研究
BI基础结构
体系结构的研究
网络体系 下BI结构
应用系统的研究
(1)支撑技术的研究
商业智能系统的支撑技术主要包括两方面。一是计 算机技术。包括：数据仓库、数据集市技术；数据 挖掘技术；OLTP(On-Line Transaction Processing 联机事务处理)、OLAP（在线分析）等分析技术； 数据可视化技术；计算机网络与WEB技术。二是现 代管理技术，包括：统计、预测等运筹学方法；客 户管理、供应链管理、企业资源计划等管理理论和 方法；企业建模方法。支撑技术的研究主要围绕两 部分展开：决策支持工具研究和企业建模方法研究。
商业智能系统
一、商业智能 二、商业智能系统 三、商业智能统研究内容 四、商业智能实施过程 五、商业智能系统实施注意的问题
பைடு நூலகம்
1 商业智能
1.1 商业智能概念的定义 商业智能的概念最早是Gartner Group于1996年提出来 的。商业智能是由数据仓库、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 策为目的的技术及其应用。可以看做是相关软件的集合。 商业智能所涉及的技术有数据库技术、OLAP(联机分析 处理Online Analytical Processing,简称OLAP)技术、数 据采集和迁移技术、网络技术、GUI技术、查询报表技 术、统计学、人工智能、知识发现技术等。
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
商业智能PPT课件教材讲义
Operational & e-business systems
Analyze & model business
operations
Decision processing
systems
Two Information Technologies Have Profound Impact on Business Today
Customers
Target right online customers
Personalized oneto-one marketing
Sales
Convert site visitors to customers
Up selling
Cross selling
BI for CRM Solutions
“数据仓库之父”Bill Inmon给的定义：
数据仓库就是一个用以更好地支持企业或组 织的决策分析处理的，面向主题的，集成的， 不可更新的，随时间不断变化的数据集合
数据仓库的特征
面向主题的：主题是一个在较高层次将数据归 类的标准，每个主题基本对应一个宏观的分析 领域
集成的：允许数据来自于跨组织和部门等不同 数据源；集成的数据必须是一致的、用户看来 是统一的数据视图
Core Technologies in Business Intelligence
Data warehousing
Integrated corporate data source for decision support
OLAP and DSS
Information query, analysis and reporting
Ability to rationalize and automate the process of building the enterprise-wide decision support system
智慧商业智能解决方案ppt
3
运用大数据分析客户行为，精准推荐商品，提 高客户满意度，实现商业价值的最大化。
案例二
01
腾讯利用智慧商业智能解决方案，分析海量用户数据，了解客 户需求和行为偏好，提供个性化、定制化的服务。
02
通过实时监测和智能预警，及时发现和解决客户问题，提高客
户满意度和忠诚度。
应用人工智能技术，实现智能客服、智能推荐等功能，提高客
降低成本
智慧商业智能解决方案能够降低企业在信息收集 、处理和分析方面的成本，提高企业经济效益。
02
智慧商业智能解决方案的三 大应用场景
应用场景一：实现精准营销
1 2
客户画像
通过大数据分析，精准刻画目标客户群体，为 营销策略制定提供科学依据。
智能推荐
根据客户的购买历史、浏览记录等数据，实现 个性化的商品推荐，提高销售转化率。
存周转率。
应用场景三：提升客户体验
智能客服
通过自然语言处理和智能语音技术，实现智能应答、快速解决问 题，提高客户满意度。
个性化服务
根据客户的消费习惯和需求，提供个性化的服务和解决方案，增 强客户黏性。
客户行为分析
收集并分析客户反馈和行为数据，发现潜在问题，及时改进产品 和服务，提升客户满意度和忠诚度。
通过将大数据和AI技术相结合，可以实现更高效的数据处理和分析，提供更加精 准的商业智能决策支持，从而提升企业的竞争力。
边缘计算将进一步推动智慧商业智能解决方案的发展
随着边缘计算技术的不断发展，其将在智慧商业智能解决方 案中发挥越来越重要的作用。
边缘计算可以大幅提高数据处理速度和响应时间，同时降低 数据传输成本，使得智慧商业智能解决方案更加高效、实时 和灵活。
计算机视觉
BI商业智能介绍ppt课件
2024/1/27
在线课程
Coursera、edX等平台上提供 的BI和数据科学相关课程
行业研究报告
Gartner、Forrester等权威机 构发布的BI市场研究报告
技术社区
CSDN、知乎等社区中BI领域的 专业讨论和交流
28
感谢您的观看
THANKS
2024/1/27
29
持续改进
3
通过BI工具持续跟踪和分析改进方案的效果，不 断完善和优化生产过程，提高产品质量和生产效 率。
2024/1/27
19
金融行业风险预警模型构建实践分享
风险数据整合
通过BI工具整合内外部风险数据，包括市场风险、信用风险、操作 风险等，形成全面的风险视图。
风险预警模型构建
基于风险数据，利用先进的算法和模型构建风险预警系统，实现风 险的实时监测和预警。
BI商业智能介绍ppt课件
2024/1/27
1
目录
• BI商业智能概述 • BI核心技术组件 • BI实施方法论与流程 • 典型案例分析：成功应用BI提升企业竞争力
2024/1/27
2
目录
• 挑战与机遇：AI赋能下的新一代BI发展趋势 • 总结回顾与展望未来发展趋势
2024/1/27
3
01
BI商业智能概述
2024/1/27
4
定义与发展历程
定义
BI商业智能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，目的是帮助企业更好 地利用数据提高决策效果。
发展历程
BI商业智能起源于20世纪90年代，经 历了从报表、在线分析到数据挖掘等 阶段，现已成为企业决策支持的重要 工具。
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
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ppt第一章商务智能
DATA： S、事实和数字
How are You?
π
Happy New Year!
Word
record
Data
Explain Information
•Discrete, objective facts about the world •Easily structured and captured •Easily transferred
3.数据挖掘技术
• 与联机分析处理技术的探测式数据分析不同,数据挖掘侧重从海量数据中揭示隐含 的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程,它按照预定的规则对数据库和 数据仓库中已有的数据进行信息开采、挖掘和分析,从中识别和抽取隐含的模式与 有趣的知识,为决策者提供决策依据。
数据(Data)
信息(Information)
知识(Knowledge)
下雨
夏天午后常下雨
夏天出门要随身带雨伞
智慧(Wisdom)
全年中如果出现这种天气情 况都要带伞
1.3 商务智能的组成要素
• 1.大数据 • 按照数据源来说，数据分为企业内部数据和企业外部数据两类。企业内部数据包括企业
业务系统产生的数据，如订单、客户信息、交易记录、物流记录等；企业外部数据是指 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。 按照数据生成时间来说， 数据分为即时数据和历史数据。 即时数据即企业在运营过程 中产生的即时数据，这类数据基本上是几秒或者是几分钟之前产生的经营数据。而历史 数据指的是前一天、前一周，甚至是前一个月的经营数据。从数据结构化程度来说，数 据分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据是指存储在各个交易系统背后的关系数 据库中的数据，通常以表格的形式存在和展现，非结构化数据通常以零散的文件形式存 在和展现，泛指不能简单以表格形式展现的数据。
商务智能发展背景概述(PPT 46页)
– 比如谷歌公司的谷歌地图不仅拍摄房屋和街道的照片，同时还采集了GPS 数据。不仅充实了其地图服务，而且对交通导航也有很大的帮助。
• 废弃数据再利用
– 废弃数据是指在使用过程中产生，但是却对最终结果没有价值的数据。 但是这些数据往往同最终结果具有一定的相关性，能够反映出使用者的 一些意图。
– 例如，人们经常想搜索某个内容，点击进入后却未能找到想要的信息， 于是又返回到搜索页面继续搜索。但是这个访问痕迹却已经被记录下来。 Google认为这些信息是非常有价值的。如果许多用户都点击这个链接， 就表明这个尝试和结果更加具有相关性，可以及时调整，提高搜索的效 率。
数据的分析
• 目的
– 让数据说话； – 行动的向导； – 杜绝浪费； – 提供决策的依据。
• 分类
– 描述性数据分析 – 预测性数据分析
什么是数据分析？
数据分析是指适当的统计分析方 法对收集来的大量数据进行分析，将它们 加以汇总、理解并消化。以求最大化地开 发数据的功能，发挥数据的作用。
数据分析的目的
加起来
累积频数就是将各类别的频数逐级累
比例与比率
比例是指在总体中各部分的数值占全 部数值的比重，通常反映总体的构成和结构。比 如，A班共有学生50人，男生30人，女生20人，则 男生的比例是30/50，女生的比例是20/50。由此 可以看出，比例的基数（也就是分母）都是全体 学生人数，即为同一个基数。
知识
KNOWLEDGE
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。
事实性知识和经验知识（隐性和显性）。 例如：商品价格38.2元很贵
8月的天气是21摄氏度很凉快 零件的长度是8厘米很短
数据-信息-知识
• 废弃数据再利用
– 废弃数据是指在使用过程中产生，但是却对最终结果没有价值的数据。 但是这些数据往往同最终结果具有一定的相关性，能够反映出使用者的 一些意图。
– 例如，人们经常想搜索某个内容，点击进入后却未能找到想要的信息， 于是又返回到搜索页面继续搜索。但是这个访问痕迹却已经被记录下来。 Google认为这些信息是非常有价值的。如果许多用户都点击这个链接， 就表明这个尝试和结果更加具有相关性，可以及时调整，提高搜索的效 率。
数据的分析
• 目的
– 让数据说话； – 行动的向导； – 杜绝浪费； – 提供决策的依据。
• 分类
– 描述性数据分析 – 预测性数据分析
什么是数据分析？
数据分析是指适当的统计分析方 法对收集来的大量数据进行分析，将它们 加以汇总、理解并消化。以求最大化地开 发数据的功能，发挥数据的作用。
数据分析的目的
加起来
累积频数就是将各类别的频数逐级累
比例与比率
比例是指在总体中各部分的数值占全 部数值的比重，通常反映总体的构成和结构。比 如，A班共有学生50人，男生30人，女生20人，则 男生的比例是30/50，女生的比例是20/50。由此 可以看出，比例的基数（也就是分母）都是全体 学生人数，即为同一个基数。
知识
KNOWLEDGE
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。
事实性知识和经验知识（隐性和显性）。 例如：商品价格38.2元很贵
8月的天气是21摄氏度很凉快 零件的长度是8厘米很短
数据-信息-知识
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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“财务总监辞职年年有，然而今年特别多”。
6
我们为什么不满?
… 但高层管理者也不高兴
90%的财务经理对花5个月和20%的工作时间来做年计划/预算很不满 意。
每月要花11天做月报表，14天时间做预测。
仅有37%的决策者认为财务具有决策支持能力（有21%的经理认为 财务具有预测能力；仅19%的经理认为财务具有风险管理能力）。
50%以上的CEO认为在于开拓新市场；40%以上的CEO认为是提高客户关系；近30% 的CEO认为来自于新渠道；近20%的CEO 认为体现在多元化等
对财务人员的调查状况
我们为什么不满?
财务人员感觉很辛苦 …
财务部的平均成本在过去10年间从收入的3%降到1%（最好的公司 是0.6%)
我们减少工作了吗? 没有. 甚至我们的工作比以前更辛苦.
14
增加价值
超越预算 …
通过KPI、滚动预测支持从年度预算转移到持续循环计划，从而能使相 关人员快速反应，经理人通过参照同行，标准数据集中持续提高。
精益思想是衡量整个流程表现而不是个人的任务或功能。 仅仅用很少的措施方案就可帮管理者学习、提高（避免了把措施变为
目标或协议）和运用趋势报表。 支持公开的、透明的信息系统。
CEO认为他们的组织有这样的能力 • 全球有40%的CEO认为迅速的反应能力极为重要 • 有52%的CEO认为差异化产品非常重要 • 当问及在未来3年里技术要素是否会带来最大的冲击，大多数CEO对适应新技术（76%）
和技术冲击（62%）表示关心 • 超过60%以上的CEO认为，未来三年收入增长的最佳机会在于提供新产品或者服务
灵活和可视化
业务报表
第一阶段 信息管理 • 提供基本、静态信息 • 固定格式、时间、内
容
数据仓库
第一阶段 信息管理 • 建立数据仓库存储业务
数据 • 建立数据集市解决特定
的专题分析 • 提供OLAP应用
分析与优化
第一阶段 信息管理 • 建立客户为中心的数据
仓库和数据集市 • 集成复杂的管理工具
（OLAP、数据挖掘和 业务评估） • 数据分析影响业务模式 • 集成客户交流渠道
1
目录
一 商业智能基本概况 二 商业智能市场概况 三 商业智能关键技术 四 商业智能行业应用 五 行业现状及发展趋势 六 企业BI实施、推广策略
前言 商业智能定义 商业智能发展历程 分析的八个阶段 BI应用示例 商业智能价值评估
2
3
4
CEO调查
• 未来3年中，对全球CEO来说（83%），提高公司业绩的重点关注领域是收入增长 • CEO仍然密切关注削减成本，68%的CEO在回答中指出削减成本是其第二大关注领域 • 当问及你是否认为你的公司有能力对不断变化的业务环境做出反应时，只有13%的
ห้องสมุดไป่ตู้20
21
商务智能的发展历程
更有效的智能化管理
• 欧美BI市场开始进入成熟期，主要处于分析优化阶段
• 我国BI市场已经走出导入期，开始进入成长期，BI软件在我国的认知程度和接受程度达到55%和
15%以上，在大型企业，这个比例高达95%和53%。计世咨询预测，我国BI市场的成长期将持续8
年，于2018年左右进入成熟期
8
我们为什么不满?
… 和没有足够多的高价值工作
了解价值驱动因子 了解哪里能创造价值，哪里不能创造价值（产品、渠道、和客户是值
得做的） 提供更多的相关预测和趋势分析来提高可见度 帮助管理者更好的进行风险评估与调整。 提供外部数据实现内部核查（参照同行、竞争者和基准决定我们怎样
做？） 通过系统的整合实现持续计划和资源优劣排序以支持最好的投资机会。 通过措施与行动的统一来帮助管理者执行他们的策略
32
33
案例1：工行数据仓库应用实例
34
案例2-如何避免高校学生客户在毕业后开始流失
高级经理平均每月要看140指标。
很多CEO不得不处理跌宕起伏的利润以及会计处理的重新调整。
7
我们为什么不满?
问题是财务做了太多低价值的工作 …
太多的对帐和月结工作 太多的指标 太多的不相关报表 太多的明细预算、目标和差异报表。 太多的记分卡 太多的从不同IT系统出来的表格 太多的手工处理 太多的无价值会议
建立高效的财务团队，提供有效的决策支持和表现洞察力（例如价值 驱动因子和趋势报表）。
利用整合的系统(商业智能系统,数据仓库 “single version of truth”) 迅速传递相
关信息，建立每天传递的模型而不是每周或每月传递。
13
成为商业合作伙伴
信赖的、增值的合作伙伴 …
了解业务 洞查其表现（价值驱动因子、趋势分析、相关措施） 独立公正的意见。
第一阶段 信息管理 • 软件到服务（SaaS BI） • 具有可配置型、灵活性
及变化性更强的功能 • 可视化和模型化 • 嵌入式BI • 实时BI
商务智能发展
22
发现-业务问题
23
发现—被动决策
24
发现—主动决策
25
Source（SAS） 26
27
28
29
商业智能的价值
30
31
传递更高的业务价值
15
CIO调查
16
17
18
• 商业智能的本质正是把数据转化为知识，致力于知识发现和挖掘，减 少数据孤岛、适应新兴技术、实现数据资产化
19
商业智能的定义 -- 1989年 Gartner首次 提出商业智能概念
综合各种理解的核心，商业智能是指从数据中发现有价值的规律、模式， 将数据转化为知识，支持企业的决策、营销、服务的一系列软件、技术、 方法的集合。
而且我们的压力变的越来越大。在2010年，62%的财务人员表示 他们在“大” 或“非常大”的压力下工作，68%的人员反映他们的压 力比早两年更大（63%的人员反映压力正在影响他们的健康）
在美国，2002年至2004年间，500个CFO中有225个辞去工作。 2005年在英国，有50%的CFO辞职。
9
如何改变现状
10
财务新视角
11
创造时间
简化、标准化、和授权 …
从明细的、复杂的组织中释放出来（包括预算、目标、和更多的措 施/报表与项目）
自动的、集中的、标准的（可能是外部资源）处理日常工作。 将计划编制和最终决策分散到与客户密切联系的团队（利用统一的
整合系统）
12
发展技能
组织和IT平台 …
6
我们为什么不满?
… 但高层管理者也不高兴
90%的财务经理对花5个月和20%的工作时间来做年计划/预算很不满 意。
每月要花11天做月报表，14天时间做预测。
仅有37%的决策者认为财务具有决策支持能力（有21%的经理认为 财务具有预测能力；仅19%的经理认为财务具有风险管理能力）。
50%以上的CEO认为在于开拓新市场；40%以上的CEO认为是提高客户关系；近30% 的CEO认为来自于新渠道；近20%的CEO 认为体现在多元化等
对财务人员的调查状况
我们为什么不满?
财务人员感觉很辛苦 …
财务部的平均成本在过去10年间从收入的3%降到1%（最好的公司 是0.6%)
我们减少工作了吗? 没有. 甚至我们的工作比以前更辛苦.
14
增加价值
超越预算 …
通过KPI、滚动预测支持从年度预算转移到持续循环计划，从而能使相 关人员快速反应，经理人通过参照同行，标准数据集中持续提高。
精益思想是衡量整个流程表现而不是个人的任务或功能。 仅仅用很少的措施方案就可帮管理者学习、提高（避免了把措施变为
目标或协议）和运用趋势报表。 支持公开的、透明的信息系统。
CEO认为他们的组织有这样的能力 • 全球有40%的CEO认为迅速的反应能力极为重要 • 有52%的CEO认为差异化产品非常重要 • 当问及在未来3年里技术要素是否会带来最大的冲击，大多数CEO对适应新技术（76%）
和技术冲击（62%）表示关心 • 超过60%以上的CEO认为，未来三年收入增长的最佳机会在于提供新产品或者服务
灵活和可视化
业务报表
第一阶段 信息管理 • 提供基本、静态信息 • 固定格式、时间、内
容
数据仓库
第一阶段 信息管理 • 建立数据仓库存储业务
数据 • 建立数据集市解决特定
的专题分析 • 提供OLAP应用
分析与优化
第一阶段 信息管理 • 建立客户为中心的数据
仓库和数据集市 • 集成复杂的管理工具
（OLAP、数据挖掘和 业务评估） • 数据分析影响业务模式 • 集成客户交流渠道
1
目录
一 商业智能基本概况 二 商业智能市场概况 三 商业智能关键技术 四 商业智能行业应用 五 行业现状及发展趋势 六 企业BI实施、推广策略
前言 商业智能定义 商业智能发展历程 分析的八个阶段 BI应用示例 商业智能价值评估
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4
CEO调查
• 未来3年中，对全球CEO来说（83%），提高公司业绩的重点关注领域是收入增长 • CEO仍然密切关注削减成本，68%的CEO在回答中指出削减成本是其第二大关注领域 • 当问及你是否认为你的公司有能力对不断变化的业务环境做出反应时，只有13%的
ห้องสมุดไป่ตู้20
21
商务智能的发展历程
更有效的智能化管理
• 欧美BI市场开始进入成熟期，主要处于分析优化阶段
• 我国BI市场已经走出导入期，开始进入成长期，BI软件在我国的认知程度和接受程度达到55%和
15%以上，在大型企业，这个比例高达95%和53%。计世咨询预测，我国BI市场的成长期将持续8
年，于2018年左右进入成熟期
8
我们为什么不满?
… 和没有足够多的高价值工作
了解价值驱动因子 了解哪里能创造价值，哪里不能创造价值（产品、渠道、和客户是值
得做的） 提供更多的相关预测和趋势分析来提高可见度 帮助管理者更好的进行风险评估与调整。 提供外部数据实现内部核查（参照同行、竞争者和基准决定我们怎样
做？） 通过系统的整合实现持续计划和资源优劣排序以支持最好的投资机会。 通过措施与行动的统一来帮助管理者执行他们的策略
32
33
案例1：工行数据仓库应用实例
34
案例2-如何避免高校学生客户在毕业后开始流失
高级经理平均每月要看140指标。
很多CEO不得不处理跌宕起伏的利润以及会计处理的重新调整。
7
我们为什么不满?
问题是财务做了太多低价值的工作 …
太多的对帐和月结工作 太多的指标 太多的不相关报表 太多的明细预算、目标和差异报表。 太多的记分卡 太多的从不同IT系统出来的表格 太多的手工处理 太多的无价值会议
建立高效的财务团队，提供有效的决策支持和表现洞察力（例如价值 驱动因子和趋势报表）。
利用整合的系统(商业智能系统,数据仓库 “single version of truth”) 迅速传递相
关信息，建立每天传递的模型而不是每周或每月传递。
13
成为商业合作伙伴
信赖的、增值的合作伙伴 …
了解业务 洞查其表现（价值驱动因子、趋势分析、相关措施） 独立公正的意见。
第一阶段 信息管理 • 软件到服务（SaaS BI） • 具有可配置型、灵活性
及变化性更强的功能 • 可视化和模型化 • 嵌入式BI • 实时BI
商务智能发展
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发现-业务问题
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发现—被动决策
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发现—主动决策
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Source（SAS） 26
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商业智能的价值
30
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传递更高的业务价值
15
CIO调查
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• 商业智能的本质正是把数据转化为知识，致力于知识发现和挖掘，减 少数据孤岛、适应新兴技术、实现数据资产化
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商业智能的定义 -- 1989年 Gartner首次 提出商业智能概念
综合各种理解的核心，商业智能是指从数据中发现有价值的规律、模式， 将数据转化为知识，支持企业的决策、营销、服务的一系列软件、技术、 方法的集合。
而且我们的压力变的越来越大。在2010年，62%的财务人员表示 他们在“大” 或“非常大”的压力下工作，68%的人员反映他们的压 力比早两年更大（63%的人员反映压力正在影响他们的健康）
在美国，2002年至2004年间，500个CFO中有225个辞去工作。 2005年在英国，有50%的CFO辞职。
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如何改变现状
10
财务新视角
11
创造时间
简化、标准化、和授权 …
从明细的、复杂的组织中释放出来（包括预算、目标、和更多的措 施/报表与项目）
自动的、集中的、标准的（可能是外部资源）处理日常工作。 将计划编制和最终决策分散到与客户密切联系的团队（利用统一的
整合系统）
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发展技能
组织和IT平台 …