商业分析和商业智能概述_Business Analytics and BI Overview 20140724
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bi基础知识-回复BI基础知识: 了解商业智能商业智能（Business Intelligence，BI）是一个涵盖多个领域的概念，包括数据分析、数据可视化、报告和仪表板等。
它综合运用技术和工具来帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策制定和业务运营。
本文将从BI的定义、组成部分以及关键性步骤展开，详细介绍BI基础知识。
第一部分：商业智能的定义与概述1. 什么是商业智能？商业智能是指利用技术和工具来收集、整理、分析企业内外部数据，提供有意义的信息以支持决策制定和业务运营的一种智能化方法。
2. 商业智能的价值和意义商业智能可以帮助企业实现数据驱动的决策，并从中获得以下几方面的价值：- 改善决策质量：通过分析和可视化数据，帮助决策者深入了解企业状况，从而做出更明智的决策；- 提高工作效率：通过自动化数据收集和分析过程，减少人工工作量，节省时间和成本；- 发现商机或问题：通过挖掘数据中隐藏的模式和趋势，帮助企业发现新的商机或解决问题；- 优化业务流程：通过数据分析和报表，帮助企业识别业务流程中的瓶颈和改进机会。
第二部分：商业智能的组成部分1. 数据仓库与数据集成数据仓库是商业智能的基础，它是一个集成的、主题导向的、相对稳定的数据存储区域，用于支持业务智能分析和决策制定。
数据集成则是将来自不同数据源的数据整合到数据仓库中。
2. 数据清洗与转换数据清洗与转换是将原始数据进行清洗、过滤、整理和重构，以使其符合数据分析和报表的要求。
这一步骤包括数据去重、格式标准化、缺失数据填充等。
3. 数据分析与挖掘数据分析与挖掘是应用统计学和机器学习技术来发现数据中的模式、趋势和关联性。
常见的分析技术包括数据探索、预测分析、聚类分析等。
4. 可视化与报表可视化与报表是利用图表、图形和仪表板等方式将分析结果可视化呈现，以便于业务人员理解和使用。
这可以通过数据可视化工具或自定义开发实现。
第三部分：构建商业智能系统的关键步骤1. 确定业务目标和需求首先，明确商业智能系统的目标和需求，了解企业的业务需求和决策制定过程，以帮助指导后续的数据模型设计和分析内容。
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。
BI的概念与发展
BI的概念与发展[摘要]BI（BusinessIntelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。
本文介绍了BI的发展与应用，并重点阐述BRIO Intelligence，COGNOS等BI软件。
[关键词]BI、BRIO Intelligence、COGNOS、应用状况引言如今，信息化的浪潮在世界各地，各行各业掀起，信息化的层次也在不断演进，从MRPII、ERP到CRM，从数据仓库（Data Warehouse）、到数据挖掘（Data Mining），每一次变革都极大地推动着企业信息化的升级和企业管理水平的提高。
随着信息技术的与时俱进，企业信息化的热点也随之转变，时下，一个管理信息化的热点商业智能（BI,business intelligence）正在兴起。
1．BI的基本介绍BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。
事实上，已经兴起的企业信息系统（EIS）、决策支持系统（Decision Support System）、ERP、CRM 等即是为满足同样的目的而兴起的IT潮流。
BI是在ERP等信息化管理工具的基础上提出的，是基于信息技术构建的智能化管理工具，它实时地对ERP、CRM、SCM等管理工具生成的企业数据进行各种分析，并给出报告，帮助管理者认识企业和市场的现状，做出正确的决策。
BI 系统在技术与功能上都已不同于以往的管理信息系统（MIS），它具有以下特点：一是在不断提供完善的技术同时，还提供整体应用的解决方案，即系统整体设计思想，这一设计思想已将未来的决策分析需求纳入系统；二是利用分类技术将信息消费者使用的决策支持对象分门别类，帮助业务人员解决每天业务运转可能出现的各种主要问题，从而简化对业务信息的访问。
BA和BI的区别
BI是BA的进阶版本，也是顺应信息化发展的衍生品，未来的BI将更智能、敏捷、高效。在瞬息万变 的商业社会，BI将赋能企业基于数据创造价值，全面系统地展现业务决策的正确方向，助力企业开 启数字化运营新征程！
无论是BA还是BI，目的都是帮助企业 做出更好的决策，找出如何最大化并 优化业务的方法。
数钥分析云， 助力企业数字化转型升级！
BA通过一系列的分析研究工作，发现业务需求，并找到 解决业务问题的方法。
BI一种数据分析解决方案，将数据转化为指导企业战略、 业务决策的行比性如信，息借。助BA来观察企业哪些方面做得好，哪些方面还
需要改进；接着用这些信息结合BI，来预测未来想做的 改变会对企业造成哪些影响？BA和BI会帮助企业用最正 确的方式做出最正确的决策。
通过KPI指标和多维展现，再加上对数据的交互应用，对 于警戒线的主动提示，使得企业做出在商业活动中的数 据分析。
BI(Business Intelligence)
商业智能是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。
通过数据模型、模拟方案的建设，去寻找当前情况下企 业最优化的方案，通过揭示预测的利润、销售收入和其 他的一些基础因素等，来预测未来企业发展效力情况。
BA和BI的区别
你真的读懂BA和BI了吗？
大数据时代的到来，让更多企业意识到数据分析的重要性，数据已成为企业制定 战略、管理决策、运营推广的重要依据。
那么，能帮助企业预测未来的是BA还是BI呢？
BA和BI看似接近，含义却大相径庭。
BA(Business Analytics)
商业分析是指对方案进行经济效益分析，从财务上进一步判断它是否符合企业目标。
BI商业智能系统简介
BI商业智能系统简介一、BI简介BI即商业智能，是Business Intelligence的简称，将存储于各种商业信息系统中的数据转换成有用信息的技术。
BI的实现包含了“数据→信息→知识→行动→智慧”这一过程所运用的技术和方法。
二、BI的价值可以将大量的数据处理过程流程化，提升数据分析效率，节省业务和分析人员的数据处理过程；可以通过交互方式、让业务人员自己进行查询分析，极大地降低数据分析的门槛；可以做到数据实时分析，后续自动化更新。
三、BI的搭建企业搭建和使用BI平台的方式，主要结合业务的发展阶段。
业务还在发展阶段的初创型公司，数据少，不会投入过多的人力和资金成本。
中型公司（1000人以内），会采用些免费工具，结合某个具体场景上定向采购方式实现。
因为一套BI系统的搭建还是相当消耗人力和时间的。
中大型公司（1000-2000），一般考虑自研+采购，并给自研预留一定的时间，逐步过渡到自己的系统上。
而大型公司，肯定自研了，甚至他们还会对外赋能，进行SaaS服务。
关于采购三款老牌的国外BI产品：Tableau、PowerBI、Qlik，三款国内认知度较高的BI产品：帆软、观远数据、永洪。
可分为免费和付费两大阵营。
免费阵营为首的是PowerBI，付费阵营为首的是Tableau。
关于自研OLAP联机分析处理技术多应用于BI搭建。
它可以从多个角度对数据进行分析和数据挖掘，用于多维数据查询和报表处理的需求。
四、BI的产品体系可以分为4个层面。
数据源（行为数据、日志数据、业务数据）；数据采集（数据中台）；数据加工（机器学习训练平台、用户画像构建系统、数据中台）；数据应用（push、BI、AI、人脸识别）。
五、BI的类型静态BI只提供静态的基础报表工具。
所有的报表要在需求沟通的阶段都明确好数据内容，在报表开发时写到程序里。
这个阶段的报表，只能起到描述业务的作用。
可视化BI在现代BI的多维数据模型基础上，通过符合直觉的软件界面交互，快速进行数据的探索和可视化分析。
BI概念
BI概念商业智能也称作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。
什么是BI
什么是BI？商业智能也称作BI，是英文单词BusinessIntelligence的缩写。
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、数据备份和恢复等局部组成的、以关怀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，关怀企业做出明智的业务经营决策的工具。
那个地点所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和需求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能够是操作层的，也能够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。
图1商务智能的开展因此，把商业智能瞧成是一种解决方案应该比立恰当。
商业智能的要害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，然后通过抽取〔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，在此根底上利用适宜的查询和分析工具、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〕，最后将知识呈现给治理者，为治理者的决策过程提供支持。
图2商务智能的原理BI的选型要选型，首先要了解目前市场上主流的BI产品：数据库方面，有DB2、Oracle、SQLServer、Teradata，早先还有专门用于数据仓库的Redbrick〔被IBM收编以后，退出历史舞台〕。
ETL工具上，像Datastage、Powercenter根基上比立主流的，此外，还有许多公司也有自己的ETL产品，例如SAS的ETLServer、BO的DataIntegrator 等。
大数据常见术语解释(全文)
大数据常见术语解释（全文）胡经国大数据（B ig Data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的出现产生了许多新术语，这些术语往往比较难以理解。
为此，我们根据有关大数据文献编写了本文，供大家认识大数据参考。
1、聚合（Aggregation）聚合是指搜索、合并、显示数据的过程。
2、算法（Algorithms）算法是指可以完成某种数据分析的数学公式。
3、分析法（Analytics）分析法用于发现数据的内在涵义。
4、异常检测（Anomaly Detection）异常检测用于在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。
除了“Anomalies”以外，用来表示“异常”的英文单词还有以下几个：outliers，exceptions，surprises，contaminants。
它们通常可提供关键的可执行信息。
5、匿名化（Anonymization）匿名化使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据。
6、应用（Application）在这里，应用是指实现某种特定功能的计算机软件。
7、人工智能（Artificial Intelligence）人工智能是指研发智能机器和智能软件；这些智能设备能够感知周围的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习。
8、行为分析法（Behavioural Analytics）行为分析法是指根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科。
它着眼于数据中的人性化模式。
9、大数据科学家（Big Data Scientist）大数据科学家是指能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人。
10、大数据创业公司（Big Data Startup）大数据创业公司是指研发最新大数据技术的新兴公司。
BI(商业智能)的三个层次
BI（商业智能）的三个层次--企业级BI的新诠释企业信息化在中国发展了20多个年头，基本经历了三个阶段。
第一个阶段是以财务软件为核心的企业电算化阶段；第二个阶段是以企业进、销、存的计划和控制为核心的企业资源计划阶段；第三个阶段是以企业数据智能分析为核心的企业精细管理信息化阶段。
这三个阶段是和中国企业本身的发展需求相适应的。
中国企业已经从粗放式管理的做大模式，逐渐过度到精细式管理的做强模式。
商业智能（BI）类的软件正是为企业精细式管理的做强模式提供了有效的信息化保证。
BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，是业务、数据、数据价值应用的过程。
BI用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。
站在技术角度讲BI 是一种运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析数据的崭新技术，目的是为企业决策者提供决策支持。
但技术并不是BI的全部，BI是管理手段和信息技术的融合。
一个企业级BI系统的建立需要有三个层次。
第一个层次的BI是：Business i-Mode(简称：1stBI)。
i-mode（Information-Mode）是指基于信息系统的企业商业模型设计，这是BI的基础。
在做商业智能分析之前，我们要了解我们为谁分析和分析什么。
比如：企业要确定战略，我们就要有历史数据支撑我们的决策，我们需要先知道需要什么决策信息，这些决策信息是通过什么商业模型才能得到。
接下来再去从信息系统中挖掘这些数据，并通过模型计算得到这些决策信息。
这个基于BI的系统，叫DSS（数据决策支持系统）。
DSS为领导提供不同模式下的商业价值分析。
比如：在人力资源系统中企业需要找到与战略相匹配的人才，就需要先建立人才筛选模型，确定战略人才有什么特征，然后通过数据挖掘，把企业的战略人才找出来。
再比如：在销售管理系统中企业需要找到有价值的客户群，就需要建立客户价值模型。
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。
优秀的数据产品是怎样设计出来的？
优秀的数据产品是怎样设计出来的？导读：常规的数据产品有三种类型：用户数据产品、商用数据产品及企业数据产品。
本文将详细介绍它们的设计思路及优秀的代表产品。
在提供广阔知识面的同时，也希望帮助产品经理们了解数据行业的全貌，知道其各自应用的场景和公司，从而能够在职业选择上或者为公司选择数据产品时，更有方向性和洞察力。
一、用户数据产品在三类数据产品中，用户数据产品是普通用户接触最多也是最容易的一类，因此，我们先从用户数据产品讲起，为大家展现数据产品的独特魅力。
根据数据来源，可将用户数据产品细分为指数型、统计型和生活型。
这三类产品的区别见表1-1。
下面针对三类用户数据产品进行具体介绍。
1. 指数型指数型数据产品一般由企业利用自己的数据提炼出相应观点和洞察趋势，提供给用户分析使用，如Google Trends、百度指数、微指数等。
这些企业往往自身拥有非常庞大的用户数据，可以据此得出整个社会群体对某个领域的关注度。
指数型数据产品的设计精髓是“比较”，通过比较各种关键词在不同区域和不同时间段内的出现频次，形成热度的高低演化。
Google会先将某关键词搜索次数除以与之相关的地域和时间段内的总搜索次数，实现数据标准化，落在0～100的区间内。
同时Google会过滤掉由少数人发起的搜索请求、重复搜索和一些特殊字符，以保证指数的呈现质量。
可以看到，指数并非全面反映搜索情况的镜子，它更多是一个抽象的描述。
这和我们常见的上证指数是类似的概念，上证指数并不能反映全部市场的表现情况，但能比较概括地说明当前市场的走势。
在百度指数里，用户甚至能看出某个搜索词的来源和去向，了解搜索用户的一些兴趣特征。
通过这些工具，用户可以一窥行业走势，对市场调研、产品分析也有一定用处。
甚至，Google在2009年曾经推出根据搜索词预测流感的案例，识别速度比当时美国的疾控中心更加快速，一时间被引为大数据浪潮的明星例子。
虽然后来预测效果有所下降，但始终不失为一个优秀的参考，帮我们了解如何用这些身边触手可及的数据信息更好地认知这个复杂的世界。
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
bi 在企业中的应用
bi在企业中的应用1.BI的概念BI，全称为Business Intelligence，是一种商业智能，是指通过对企业数据进行整合、分析和挖掘，以获取对业务决策有益的信息。
BI的目的是通过以数据为基础，对企业进行全面、深入的分析，以支持企业管理层制定正确的战略和决策，提高企业运营效率和盈利能力。
2.BI的组成BI包括以下几个主要组成部分：1.数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是存储企业数据的中心化，独立、稳定的数据存储库。
2.数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是通过分析数据中的模式，揭示隐含在数据中的信息，以发现新的业务洞察。
3.数据分析（Data Analytics）：数据分析是指通过对数据进行可视化、统计学和推理分析，发现影响企业经营的因素。
4.BI报表（BI Reports）：BI报表是将数据分析结果形成的报告，支持企业管理层进行决策或制定战略。
5.分析工具（Analytical Tools）：分析工具可以帮助用户更加深入地了解数据，对数据进行预测和模拟，并根据不同业务需求自定义报表。
3.BI在企业中的应用BI在企业中的应用越来越广泛。
具体来说，应用BI可以：1.获得准确的业务洞察BI可以通过各种数据分析技术，挖掘数据中的关联，解决不同业务部门之间的数据孤岛问题。
通过BI，企业管理层可以更好地理解企业的业务情况，并从中获得准确的洞察，以便在关键时刻做出正确的决策。
2.改善企业运营效率BI可以帮助企业从生产、销售、客户服务等环节收集数据，分析数据中的趋势和模式，并且在时间上和地域上进行比较对照，以便更好地优化业务流程，提高运营效率。
3.提高客户服务水平BI可以在收集客户数据的基础上，分析客户行为和客户满意度等信息，以便为客户提供更好的服务和反馈。
通过分析数据结果，企业可以发现客户需求的变化，根据需求改进产品，提高客户忠诚度。
4.支持决策制定通过BI，企业管理层可以更好地理解企业的业务情况，并从中获得准确的洞察，以便在关键时刻做出正确的决策。
BI商业智能介绍ppt课件
ETL过程
实现数据的抽取、转换和 加载，保证数据质量和一 致性。
OLAP在线分析处理技术
多维数据分析
对数据进行多维度、多层次的分析和 聚合。
钻取与旋转
深入探索数据细节或变换分析角度， 发现更多信息。
切片与切块
提取数据的特定子集进行分析，满足 个性化需求。
可视化展现与报表生成工具
数据可视化
将数据以图形、图表等形式展现 ，提高数据易读性。
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。
BI在企业中应用价值
01
02
03
提高决策效率
BI能够快速处理和分析大 量数据，提供准确、及时 的信息，帮助企业做出更 明智的决策。
优化业务流程
通过对数据的深入挖掘和 分析，BI可以发现业务流 程中的瓶颈和问题，提出 优化建议。
报表生成
快速生成各类报表，满足企业日常 报告和决策需求。
交互式分析
提供灵活的交互式分析工具，支持 用户自定义分析和探索。
03
BI实施方法论与流程
明确需求和目标设定
确定业务需求
深入了解业务背景，明确BI系统 需要解决的具体问题。
设定项目目标
根据业务需求，设定清晰、可衡 量的项目目标，如提高决策效率
零售行业客户画像与精准营销策略制定
01
客户画像构建
通过BI工具整合多渠道客户数据，形成全面、准确的客户画像，包括购
买历史、偏好、社交媒体行为等。
02
精准营销策略
基于客户画像，制定个性化的营销策略，如优惠券、推荐商品、会员权
益等，提高营销效果和ROI。
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2014/7/24
AGENDA
• 数据·分析·决策·触发 • What is BICC? • BI的17种武器 • 目前成熟的BI产品和解决方案 • BI新技术，新方向
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Copyright © 2013-2014 by Teradata. All rights reserved.
Level 4 Level 5
The company's ability to understand 'What is happening' and respond quickly to customer requirements and competitive threats is critical to near-term results and performance. Continuous update and time-sensitive queries gain importance. The real profitability of individual customers must be understood to refine marketing strategies to maximize the yield on their assets. Most data mining and analytics performed indatabase.
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Skills
IT Skills Copyright © 2013-2014 by Teradata. All rights reserved.
Business needs Organization and
processes Tools and applications Data integration and management
CRM
Customer Touches Support Contacts
Affiliate Networks 联署网络/分销联盟
Search Marketing
Behavioral Targeting 行为定向广告投放模式
Dynamic Funnels
ALL DATA
External Demographics Business Data
Level 2 Level 3
Analysis can now answer questions around 'Why did it happen.' This may include comparison of results for marketing initiatives, deductions by carrier based on delivery times, claims losses by given procedure codes, or customer satisfaction by various customer service reps. There is an increase in ad-hoc queries from prior levels. Deeper analytics and modeling are being tried on an experimental basis, primarily with applications outside the warehouse.
Workload Complexity
• Query complexity grows • Workload mixture grows • Data volume grows • Depth of history grows • Number of users grows
OPERATIONAL INTELLIGENCE
BI Analytical Capability – Dimension Scaling
Level 0 Level 1
Analysis is focused on operational performance, aligned to business systems and understanding ‘Is it happening?’ There is minimal integration of results across business functions. Information available supports few, if any, business processes across the value chain.
Business Skills
Business needs
Organization and processes
Define BI vision
Control funding
Manage programs
Develop user skills
BICC
Organize Business needs methodology
Feeds
HD Video
Speech to Text Product/
Service Logs
SMS/MMS
Increasing Data Variety and Complexity
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Path To Analytics Strategic Vision
Social Network Sentiment
Petabytes
Web Logs Offer History
Dynamic Pricing A/B Testing
WEB
Terabytes Gigabytes
Offer Details
Segmentation
Purchase Detail
ERP
Purchase Payment Record Record
Analysis is focused on individual business unit and its product sales and total revenues to try to determine 'What happened.' Workload on the system is primarily batch with predefined queries. Reports are designed to produce operational metrics and track results for the current time period and are limited to any history that may be generally available. Data are stored at summary level for past reporting periods and are generally considered adequate for period-over-period comparisons.
Business intelligence is extended to ask ‘What do I want to happen?' and ‘Making it happen'. Event-based triggering takes hold in the organization. Information flows to real-time processes that automate the routine transactions, leaving personnel free to look for operational exceptions and new opportunities. Near real-time information is provided to internal organizations, suppliers, and clients to support their business needs.
ACTIVATING MAKE it happen!
Align
OPERATIONALIZING WHAT IS
happening now?
STRATEGIC INTELLIGENCE
PREDICTING WHAT WILL
happen?
REPORTING WHAT
happened?
ANALYZING WHY
did it happen?
Predictive Models
Ad Hoc, BI Tools
Batch Reports
Today
Automated Linkages
Link to Operational
Systems
Accelerate
Operational Intelligence is the application of Strategic Intelligenceto operational systems and processes, when it can make a business impact
Source Applications
过去事件的特征 正在发生事件的趋势
Analysis now focuses on predicting 'What will happen.' Additional data must be captured and analyzed with the results delivered by specific promotions, channels, products and pricing plans. Sophisticated predictive modeling capabilities help to improve the results and lower the costs of the marketing strategies. Some data mining/ analytics are performed indatabase.