【精品】2019年中国BI商业智能行业数据大数据报告PPT(完整版)图文
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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
商业智能与大数据概述PPT
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
蓝草咨询，快信乐息 培训！
上海蓝草企业
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。
蓝草咨询，快乐培训！
上海蓝草企业
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。
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
2019年中国数据智能行业分析报告
2019中国数据智能行业分析报告⽬目录⼀. 大数据新篇章——数据智能07⼀. 数据中台的出现与未来18三. 业务中台带来模式创新27四. 场景争夺成为主旋律律35五. 跨场景要寻找数据洼地38六. 三大应⼀用场景相对成熟42⼤数据新篇章——数据智能7|爱分析·中国数据智能⼀行行业报告1. 大数据新篇章——数据智能1.1 大数据发展历程整个大数据⼀行行业发展分为五个时期，即收集、监测、洞洞察、决策和重塑。
五个时期对应着两大阶段，业务数据化和业务智能化，其中收集、监测和洞洞察是业务数据化阶段，决策和重塑是业务智能化阶段。
2019年，大数据正式进⼀入业务智能化阶段，开启数据智能新篇章。
图1：大数据发展历程数据来源：爱分析2013年，企业开始认知到数据价值，金融、电信、公安等⼀行行业开始建设大数据平台并购买大量外部数据，希望通过外部数据快速挖掘数据价值，因此对外输出数据的数据服务公司获得了了发展机遇。
2015年，数据大屏等监测业务成为大数据最先成熟的应⼀用，大数据进⼀入到业务监测阶段。
政府、央企以及大型国企等优质客群对于数据监测展现应⼀用需求旺盛，BI与可视化公司发展迅速。
2017年，随着大数据平台建设完善以及企业精细化运营的需求不不断提升，单纯的数据展现很难满⼀足企业需求，大数据开始与业务场景结合，⼀行行业进⼀入到业务洞洞察阶段。
此时，单纯的数理理统计很难满⼀足企业需求，因此出现了了大量数据挖掘、数据建模的需求，AI建模平台、数据科学平台开始进⼀入⼀人们的视野。
明略略数据、百分点、同盾科技、百融金服等公司在这⼀一时期成⼀长为⼀行行业内的明星公司。
2019年，大数据从业务洞洞察进⼀入到业务决策阶段，即由机器器形成数据报表或者数据报告，业务⼀人员进⼀行行决策，变为机器器直接给出决策建议，让机器器具备推理理能⼀力力。
例例如，在外卖、出⼀行行场景，美团和滴滴的系统直接形成最佳调度⼀方式，⼀自动完成决策环节，将任务下发给骑⼀手和司机。
BI相关知识简介PPT课件
01
02
03
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、优化业务流 程等。
评估资源投入
对项目所需的人力、物力、 财力等资源进行评估，确 保项目的可行性。
选择合适工具和技术栈
工具选型
根据项目需求和目标，选 择适合的BI工具，如 Tableau、Power BI、 FineBI等。
营销效果评估与优化
利用BI工具进行数据挖掘和分析，帮 助企业识别不同市场细分并确定目标 市场。
运用BI技术对营销活动的结果进行量 化评估，发现有效和无效的策略，进 而优化未来的营销活动。
营销策略制定与执行
基于BI提供的数据洞察，制定个性化 的营销策略，并通过实时数据监控调 整策略执行。
客户关系管理
持。
02
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概念及特点
数据仓库定义
数据仓库是一个面向主题的、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。
面向主题
数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
集成性
数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总 和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业 的一致的全局信息。
技术栈选择
确定与所选BI工具相匹配 的技术栈，如数据库、数 据清洗、数据挖掘等。
兼容性考虑
确保所选工具和技术栈与 现有系统兼容，降低实施 难度和成本。
构建数据模型和指标体系
数据模型设计
根据业务需求，设计合理的数据 模型，包括数据结构、数据关系
2019Q4中国电子商务行业数据发布报告PPT模板
中国电子商务市场数据发布报告
2019Q4 & 2020Q1e
摘要
SMS
网络购物市场：2019Q4交易规模提升明显，直播电商带动效应凸出 2019年Q4中 国网络购物市场交易规模达3.2万亿元，环比增长38.5%，较去年同期 增长26.9% 。2019年Q4的交易额有明显的提振，并且较去年同比增速略有提升。
B2B电商市场：2019Q4中小企业B2B规模稳定，降本增效推动线上渗透率提升 2019年Q4季度中国中小企业B2B运营商平台营收规模为138亿元，同比增长 11.9%。2019年以来，中国PMI指数整体处于荣枯线下方，降本需求愈强，对应的 线上采购渗透率将有望持续提升。
在线旅游市场：2019Q4在线旅游市场发展趋稳，淡季因素较为明显 2019Q4中国在线旅游市场交易规模为4213.7亿元，受旅游淡季影响，环比下降 22.0%，相较于2018Q4环比降低更显著。
现人力短缺，复工后物流束缚因素得到明显缓解。同时，在疫情期间，电商业态的新生要素也分别出现了较为明显的加
速渗透趋势。如电商内容营销基于直播、短视频出现了明显的加速渗透。从整体来看，对网上购物规模的渗透率存在明
显的提升作用。
疫情对电商行业的动态影响 短期冲击
非必需品消费，物流运力束缚有效需求转化
非必需品消费影响客单绝对规模
来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。
©2020.4 iResearch Inc.
在此次疫情的影响下，传统零售门店 特别是百货商场所遭受的冲击是最为 明显的。所以部分零售企业选择了 “云柜姐”模式，作为缓冲营业冲击 的直接手段。同时考虑到在疫情严重 期，大多物流均处在停运状态，订单 无法有效触达是本轮疫情下电商平台 的显著痛点。而相较之下，百货商超 能够充分发挥，三公里有效配送的 “本地仓储”属性，直接提高了线下 销售的线上成单率。
2019Q4 & 2020Q1e
摘要
SMS
网络购物市场：2019Q4交易规模提升明显，直播电商带动效应凸出 2019年Q4中 国网络购物市场交易规模达3.2万亿元，环比增长38.5%，较去年同期 增长26.9% 。2019年Q4的交易额有明显的提振，并且较去年同比增速略有提升。
B2B电商市场：2019Q4中小企业B2B规模稳定，降本增效推动线上渗透率提升 2019年Q4季度中国中小企业B2B运营商平台营收规模为138亿元，同比增长 11.9%。2019年以来，中国PMI指数整体处于荣枯线下方，降本需求愈强，对应的 线上采购渗透率将有望持续提升。
在线旅游市场：2019Q4在线旅游市场发展趋稳，淡季因素较为明显 2019Q4中国在线旅游市场交易规模为4213.7亿元，受旅游淡季影响，环比下降 22.0%，相较于2018Q4环比降低更显著。
现人力短缺，复工后物流束缚因素得到明显缓解。同时，在疫情期间，电商业态的新生要素也分别出现了较为明显的加
速渗透趋势。如电商内容营销基于直播、短视频出现了明显的加速渗透。从整体来看，对网上购物规模的渗透率存在明
显的提升作用。
疫情对电商行业的动态影响 短期冲击
非必需品消费，物流运力束缚有效需求转化
非必需品消费影响客单绝对规模
来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。
©2020.4 iResearch Inc.
在此次疫情的影响下，传统零售门店 特别是百货商场所遭受的冲击是最为 明显的。所以部分零售企业选择了 “云柜姐”模式，作为缓冲营业冲击 的直接手段。同时考虑到在疫情严重 期，大多物流均处在停运状态，订单 无法有效触达是本轮疫情下电商平台 的显著痛点。而相较之下，百货商超 能够充分发挥，三公里有效配送的 “本地仓储”属性，直接提高了线下 销售的线上成单率。
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
2019年人工智能投资市场研究大数据报告PPT(完整版)(完整版)图文
随着全球人工智能技术的日益成熟，以及国家政策 的支持力度的逐步加大，中国人工智能产业如火如 荼地发展着。各大企业飞快布局，创业群雄并起角 力，将实验室中的技术概念引入商业场景，渗入大 众生活的每一个角落。
然而，2018年 “资本寒冬”雪上加霜，65%的人 工智能投资机构仅有过一次投资……种种迹象似乎 表明，因深度学习而进入“二次革命”的人工智能 的创业窗口期正在关闭。
研 究 报 告
2019中国人工智能 投资市场研究报告
China’s Artificial Intelligence Investment Research in 2019
序言
INTRODUCTION
如果说八年前中国的人工智能企业如同“小荷才露 尖尖角”，那么在2019的今天早已是“百花齐放 春满园”。
◆ 从2017-2018年的变化可以看出，对人工智能领域的投资依旧增长；公众舆论中 “人工智能”话题的关注热度与学术曲线走势基本持平。
5
智库 2019中国人工智能投资市场研究报告
China’s Artificial Intelligence Investment Research in 2019
16个行业、1093家人工智能企业，2018年创业热潮趋缓
目录
CONTENTS
04
中国人工智能企业图景
1.1 中国人工智能学术、投资、公众 舆论增长变化情况
1.2 历年中国人工智能企业新创公司 数量及行业分布
1.3 中国人工智能企业与相关政策颁 布的地域分布
1.4 中国13项人工智能技术应用比重
与各行业的分布对应情况
10 中国人工智能投资市场 总览
2.1 私募市场投资整体情况 2.2 一级行业投资分布
八年来，人工智能浪潮从最初的兴奋高涨到逐步冷 却，投资市场趋于饱和。当人们重新审视这个笼罩 着“AI光环”的绚烂气泡，将仰望未来前景的双眼 聚焦于当下现实，回归理性，增速放缓，是人工智 能投资市场必然经历的事情。
然而，2018年 “资本寒冬”雪上加霜，65%的人 工智能投资机构仅有过一次投资……种种迹象似乎 表明，因深度学习而进入“二次革命”的人工智能 的创业窗口期正在关闭。
研 究 报 告
2019中国人工智能 投资市场研究报告
China’s Artificial Intelligence Investment Research in 2019
序言
INTRODUCTION
如果说八年前中国的人工智能企业如同“小荷才露 尖尖角”，那么在2019的今天早已是“百花齐放 春满园”。
◆ 从2017-2018年的变化可以看出，对人工智能领域的投资依旧增长；公众舆论中 “人工智能”话题的关注热度与学术曲线走势基本持平。
5
智库 2019中国人工智能投资市场研究报告
China’s Artificial Intelligence Investment Research in 2019
16个行业、1093家人工智能企业，2018年创业热潮趋缓
目录
CONTENTS
04
中国人工智能企业图景
1.1 中国人工智能学术、投资、公众 舆论增长变化情况
1.2 历年中国人工智能企业新创公司 数量及行业分布
1.3 中国人工智能企业与相关政策颁 布的地域分布
1.4 中国13项人工智能技术应用比重
与各行业的分布对应情况
10 中国人工智能投资市场 总览
2.1 私募市场投资整体情况 2.2 一级行业投资分布
八年来，人工智能浪潮从最初的兴奋高涨到逐步冷 却，投资市场趋于饱和。当人们重新审视这个笼罩 着“AI光环”的绚烂气泡，将仰望未来前景的双眼 聚焦于当下现实，回归理性，增速放缓，是人工智 能投资市场必然经历的事情。
2019年中国数据智能行业分析报告
2019中国数据智能行业分析报告⽬目录⼀. 大数据新篇章——数据智能07⼀. 数据中台的出现与未来18三. 业务中台带来模式创新27四. 场景争夺成为主旋律律35五. 跨场景要寻找数据洼地38六. 三大应⼀用场景相对成熟42⼤数据新篇章——数据智能7|爱分析·中国数据智能⼀行行业报告1. 大数据新篇章——数据智能1.1 大数据发展历程整个大数据⼀行行业发展分为五个时期，即收集、监测、洞洞察、决策和重塑。
五个时期对应着两大阶段，业务数据化和业务智能化，其中收集、监测和洞洞察是业务数据化阶段，决策和重塑是业务智能化阶段。
2019年，大数据正式进⼀入业务智能化阶段，开启数据智能新篇章。
图1：大数据发展历程数据来源：爱分析2013年，企业开始认知到数据价值，金融、电信、公安等⼀行行业开始建设大数据平台并购买大量外部数据，希望通过外部数据快速挖掘数据价值，因此对外输出数据的数据服务公司获得了了发展机遇。
2015年，数据大屏等监测业务成为大数据最先成熟的应⼀用，大数据进⼀入到业务监测阶段。
政府、央企以及大型国企等优质客群对于数据监测展现应⼀用需求旺盛，BI与可视化公司发展迅速。
2017年，随着大数据平台建设完善以及企业精细化运营的需求不不断提升，单纯的数据展现很难满⼀足企业需求，大数据开始与业务场景结合，⼀行行业进⼀入到业务洞洞察阶段。
此时，单纯的数理理统计很难满⼀足企业需求，因此出现了了大量数据挖掘、数据建模的需求，AI建模平台、数据科学平台开始进⼀入⼀人们的视野。
明略略数据、百分点、同盾科技、百融金服等公司在这⼀一时期成⼀长为⼀行行业内的明星公司。
2019年，大数据从业务洞洞察进⼀入到业务决策阶段，即由机器器形成数据报表或者数据报告，业务⼀人员进⼀行行决策，变为机器器直接给出决策建议，让机器器具备推理理能⼀力力。
例例如，在外卖、出⼀行行场景，美团和滴滴的系统直接形成最佳调度⼀方式，⼀自动完成决策环节，将任务下发给骑⼀手和司机。
数据仓库、数据挖掘与商业智能BI(ppt 105页)
➢ 由于两个系统提供很不相同的功能，需要 不同类型的数据，因此需要维护分离的数 据库。
多维数据模型
➢ 数据仓库和OLAP基于多维数据模型。该模型将 数据看作数据立方体(data cube)形式。
➢ 数据立方体允许以多维对数据建模和观察。它由 维和事实定义。
➢ 维是关于一个组织想要记录的视图或实体。 例如，商店可能创建一个数据仓库sales，记录 商店的销售，涉及维 time，item（商品类）， branch（分店）和 location（地点）。这些维使 得商店能够记录商品的月销售，销售商品的分店 和地点。
据存储集成的信息。由于数据量巨大，OLAP数 据也存放在多个存储介质上。
➢ 访问模式： 对OLTP系统的访问主要由短的原子事务组成。 这种系统需要并行控制和恢复机制。 对OLAP系统的访问大部分是只读操作(由于大 部分数据仓库存放历史数据，而不是当前数据)， 尽管许多可能是复杂的查询。
➢ OLTP和OLAP的其他区别: 包括数据库大小、 操作的频繁程度、性能度量等。
➢ 高级数据库系统 ( 1980年代中期—现在 ) -高级数据模型: 扩充关系、面向对象、对象-关 系 -面向应用：空间的、时间的、多媒体的、主动的、 科学的、知识库
➢ 数据仓库和数据挖掘 (1980年代后期—现在) -数据仓库和OLAP技术 -数据挖掘和知识发现
➢ 基于Web的数据库系统 (1990年代—现在) -基于XML的数据库系统 -Web 挖掘
前言
➢ 数据挖掘是近年来信息爆炸推动下的新兴产物， 是从海量数据中提取有用知识的热门技术。
➢ 传统的信息系统，1990年代兴起的互连网技术 及ERP系统在越来越廉价的存储设备配合下， 产生了大量的数据。
➢ 与之相辅相成的数据分析和知识提取技术在相 当长一段时间里没有大的进展，使得存储的大 量原始数据没有被充分利用，转化成指导生产 的“知识”，形成“数据的海洋，知识的荒漠” 这样一种奇怪的现象。
多维数据模型
➢ 数据仓库和OLAP基于多维数据模型。该模型将 数据看作数据立方体(data cube)形式。
➢ 数据立方体允许以多维对数据建模和观察。它由 维和事实定义。
➢ 维是关于一个组织想要记录的视图或实体。 例如，商店可能创建一个数据仓库sales，记录 商店的销售，涉及维 time，item（商品类）， branch（分店）和 location（地点）。这些维使 得商店能够记录商品的月销售，销售商品的分店 和地点。
据存储集成的信息。由于数据量巨大，OLAP数 据也存放在多个存储介质上。
➢ 访问模式： 对OLTP系统的访问主要由短的原子事务组成。 这种系统需要并行控制和恢复机制。 对OLAP系统的访问大部分是只读操作(由于大 部分数据仓库存放历史数据，而不是当前数据)， 尽管许多可能是复杂的查询。
➢ OLTP和OLAP的其他区别: 包括数据库大小、 操作的频繁程度、性能度量等。
➢ 高级数据库系统 ( 1980年代中期—现在 ) -高级数据模型: 扩充关系、面向对象、对象-关 系 -面向应用：空间的、时间的、多媒体的、主动的、 科学的、知识库
➢ 数据仓库和数据挖掘 (1980年代后期—现在) -数据仓库和OLAP技术 -数据挖掘和知识发现
➢ 基于Web的数据库系统 (1990年代—现在) -基于XML的数据库系统 -Web 挖掘
前言
➢ 数据挖掘是近年来信息爆炸推动下的新兴产物， 是从海量数据中提取有用知识的热门技术。
➢ 传统的信息系统，1990年代兴起的互连网技术 及ERP系统在越来越廉价的存储设备配合下， 产生了大量的数据。
➢ 与之相辅相成的数据分析和知识提取技术在相 当长一段时间里没有大的进展，使得存储的大 量原始数据没有被充分利用，转化成指导生产 的“知识”，形成“数据的海洋，知识的荒漠” 这样一种奇怪的现象。
BI商务智能--数据迷雾中(PPT 46)
按照DM找出的特别信息，该超市里的主打 产品，总是摆在最容易发现的高度区内。
DM应用实例(客户购买模式识别 )
Safeway是英国的第三大连锁超市，年销售 额超过一百亿美元 运用传统的方法—降低价位、扩充店面以 及增加商品种类，若想在竞争中取胜已经 越来越困难了
必须以客户为导向，了解六百万客户所做 的每一笔交易以及这些交易彼此之间的关 联性
商务智能系统结构
数据仓库(Data Warehouse, DW)
联机分析处理(On-Line Analytical Processing, OLAP)
数据挖掘(Data Mining, DM)
数据仓库(DW)
数据仓库，是在数据库已经大量存在的情 况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决 策需要而产生的，它决不是所谓的“大型 数据库”。 W.H.Inmon关于数据仓库的定义：面向主 题的、集成的、与时间相关且不可修改的 数据集合。
提高企业效益 建立忠实的顾客群 增进企业效率 做出明智的决策
商务智能内容
产品分析
哪种产Байду номын сангаас赢利情况最好? 哪种产品赢利最差却卖的最快? 哪种产品组合对一定收入的家庭最有吸引力?
商务智能内容
销售分析
一家已开张两年的分店销售趋势如何? 附近地区是否存在竞争者? 哪种产品的赢利有向上的趋势及哪类顾客购买
联机分析处理(OLAP)
OLAP委员会的定义：是使分析人员、管理人员 或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化 出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映 企业维特性的信息进行快速、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的目标：是满足决策支持或多维环境特定 的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个 概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具 的集合。
DM应用实例(客户购买模式识别 )
Safeway是英国的第三大连锁超市，年销售 额超过一百亿美元 运用传统的方法—降低价位、扩充店面以 及增加商品种类，若想在竞争中取胜已经 越来越困难了
必须以客户为导向，了解六百万客户所做 的每一笔交易以及这些交易彼此之间的关 联性
商务智能系统结构
数据仓库(Data Warehouse, DW)
联机分析处理(On-Line Analytical Processing, OLAP)
数据挖掘(Data Mining, DM)
数据仓库(DW)
数据仓库，是在数据库已经大量存在的情 况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决 策需要而产生的，它决不是所谓的“大型 数据库”。 W.H.Inmon关于数据仓库的定义：面向主 题的、集成的、与时间相关且不可修改的 数据集合。
提高企业效益 建立忠实的顾客群 增进企业效率 做出明智的决策
商务智能内容
产品分析
哪种产Байду номын сангаас赢利情况最好? 哪种产品赢利最差却卖的最快? 哪种产品组合对一定收入的家庭最有吸引力?
商务智能内容
销售分析
一家已开张两年的分店销售趋势如何? 附近地区是否存在竞争者? 哪种产品的赢利有向上的趋势及哪类顾客购买
联机分析处理(OLAP)
OLAP委员会的定义：是使分析人员、管理人员 或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化 出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映 企业维特性的信息进行快速、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的目标：是满足决策支持或多维环境特定 的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个 概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具 的集合。
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
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数据挖掘算法
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
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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。
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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
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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。
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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。