金融行业BI商业智能解决方案
商业智能分析解决方案
商业智能分析解决方案随着科技的发展和信息化的进程，越来越多的企业开始关注数据的收集和分析，希望能够通过数据来解决实际业务问题，提高业务效率和企业竞争力。
商业智能分析解决方案应运而生，成为了现代企业运营中不可或缺的一环。
一、什么是商业智能分析解决方案商业智能（Business Intelligence，简称BI）指的是企业通过收集、存储、分析和共享数据，为决策者提供决策支持的技术与工具。
商业智能分析解决方案是基于商业智能技术和方法，面向企业实际业务问题，提供具体解决方案和建议的全套解决方案。
商业智能分析解决方案通常包括以下几个方面：1. 数据管理：包括数据采集、存储、清洗、转换和集成等工作，确保数据质量和数据的可靠性。
2. 数据分析：包括统计分析、数据挖掘和机器学习等技术，帮助企业发现数据中潜在的关联和规律，提高决策的可靠性和准确性。
3. 数据可视化：包括报表、仪表盘和可交互式分析等工具，将复杂的数据呈现为直观的可视化图表，方便决策者理解和掌握业务状况。
4. 决策支持：包括基于数据分析和可视化呈现的决策支持方案和建议，帮助企业决策者更快速、更准确地做出决策。
二、商业智能分析解决方案的应用场景商业智能分析解决方案可以应用于各种行业和领域，如金融、零售、医疗、物流、人力资源等，以下是几个常见的应用场景：1. 金融行业：用于风险控制和信用评估，通过数据分析可以识别出潜在的风险点，提高贷款准确性和效率。
2. 零售行业：用于销售预测和商品分析，通过数据分析可以了解顾客需求和喜好，提高销售额和客户满意度。
3. 医疗行业：用于疾病诊断和患者管理，通过数据分析可以识别出患者群体和疾病趋势，提供个性化治疗方案和患者管理服务。
4. 物流行业：用于运营管理和运输安排，通过数据分析可以优化运输路线和提高运输效率，降低成本和减少风险。
5. 人力资源行业：用于招聘和绩效管理，通过数据分析可以评估招聘效果和员工绩效，提高企业人力资源管理效率和质量。
BI方案介绍
商业智能(BI）方案目录1. 企业异构数据源32. ETL数据抽取转化和加载42.1 数据抽取、转换和加载52。
2 统一调度62。
3 监控72。
4 ETL工具OWB73. 数据仓库83。
1 操作型数据93.2数据集市93.3 联机在线分析OLAP93。
4 数据挖掘104。
前端展现114.1 多维分析工具Powerplay124.1.3 PowerPlay 应用开发过程164。
2 企业报表ReportNet164。
3 KPI企业关键指标254。
4 报表预警与分发264。
5 即席查询27商业智能（BI, Business Intelligence)是对商业信息的搜集、管理和分析的过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察能力，促使他们做出对企业更有利的决策。
商业智能一般由数据仓库、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。
其基本体系结构包括数据仓库、多维分析和数据挖掘等三个部分。
其中数据仓库用于抽取、整合、分布、存储有用信息；多维数据分析可全方位了解现状；数据挖掘则是发现问题、找出规律、预测将来,达到真正的智能效果。
商业智能的过程：从不同的数据源收集的数据中提取出有用的数据,对数据进行清理以保证数据的准确性，将数据经过转换、重构后存入数据仓库或数据集市，然后寻找合适的查询和分析工具,数据挖掘工具，OLAP工具对信息处理，最后将知识呈现于用户面前，转变为管理、决策.商业智能是从传统的业务过程扩展到对业务数据的联机分析、并从中得到各种面向主题的统计信息和经过计算的结论的应用系统,其处理模式称之为联机分析处理 (OLAP），它的核心是数据仓库技术.其常见的体系结构如下图所示：操作型数据TransformationBI系统架构商业智能已经成为今天商业环境中一个必要因素,企业需要权衡今天商业智能技术提供的能力来保持和提高竞争性和可赢利性。
先进的BI(商业智能）系统解决方案通过开放、易扩展的平台为企业提供管理信息和运营信息的快速获取、集成和智能化分析手段，可以广泛地应用于金融、电信、税务、保险等行业。
2024版商业智能(BI)介绍
•BI概述与背景•BI核心技术组件•BI实施方法论与流程目•BI在各行业应用案例分享•BI挑战及未来发展趋势录01BI定义及发展历程BI定义发展历程BI在企业中应用价值提高决策效率优化业务流程增强市场竞争力市场需求与趋势分析市场需求趋势分析02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数据钻取与聚合实时数据分析可视化展现技术数据可视化利用图表、图像、动画等可视化手段，将数据以直观、易懂的形式展现出来。
交互式操作提供丰富的交互式操作功能，如拖拽、缩放、筛选等，方便用户对数据进行探索和分析。
定制化展现支持根据用户需求定制个性化的数据展现形式，满足不同用户的分析需求。
03明确项目目标和范围确定项目目标明确BI项目的业务目标，如提升销售额、优化运营流程等。
定义项目范围明确项目的涉及范围，包括数据源、分析维度、报表需求等。
评估项目资源对项目所需的人力、物力、时间等资源进行评估和规划。
从各种数据源中收集所需数据，包括数据库、文件、API 等。
数据收集数据清洗数据转换数据验证对数据进行清洗和处理，包括去除重复值、处理缺失值、异常值处理等。
将数据转换为适合分析的格式和结构，如数据聚合、维度转换等。
验证数据的准确性和完整性，确保数据质量符合分析要求。
数据准备和预处理模型构建与优化选择合适的模型模型训练模型评估模型优化系统部署系统测试用户培训系统维护系统部署与测试04金融行业：风险管理与客户分析风险管理客户分析制造业：生产优化与供应链管理生产优化通过BI对生产线数据进行实时监控和分析，制造企业可以及时发现生产过程中的瓶颈和问题，调整生产计划和资源配置，提高生产效率和产品质量。
供应链管理BI技术可以帮助制造企业实现供应链的可视化管理，通过对供应链各环节的数据进行分析，优化库存管理和物流配送，降低运营成本。
零售业：精准营销与库存管理精准营销库存管理其他行业：教育、医疗等教育行业医疗行业通过BI工具对医疗数据进行分析，医疗机构可以提高诊疗效率和准确性，实现医疗资源的优化配置和患者满意度的提升。
商业智能解决方案
采用ETL技术，将各业务系统数据抽取、清洗、转换，统一数据格式与质量。
（3）数据仓库构建
根据企业业务需求，设计并构建数据仓库，实现数据的集中存储与管理。
2.数据处理与分析
（1）数据治理
建立数据质量管理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。
（2）数据建模
结合业务需求，构建多维数据模型，进行数据挖掘与分析。
5.系统运维：设立运维团队，负责系统日常运维，确保系统稳定运行。
6.项目验收：项目完成后，组织验收，评估系统是否符合预期目标。
五、项目风险与应对策略
1.数据质量风险：加强数据治理，确保数据质量。
2.技术风险：选择成熟技术和工具，降低技术风险。
3.项目进度风险：合理安排项目计划，确保项目按期完成。
4.合规风险：遵循法律法规，确保项目合规。
五、项目风险与应对措施
1.数据质量风险：加强数据治理，提高数据质量。
2.技术风险：采用成熟的技术和工具，降低技术风险。
3.项目进度风险：合理安排项目计划，确保项目按期完成。
4.合规风险：遵循国家法律法规和行业规范，确保项目合规。
六、总结
本商业智能解决方案旨在为企业提供一套合法合规的数据整合、分析及可视化展示系统，助力企业实现数据驱动的管理与决策。通过项目实施，企业将提升管理效率、优化业务流程、降低决策风险，为可持续发展奠定坚实基础。
2.技术选型：根据企业需求，选择合适的商业智能工具和平台。
3.系统开发：按照项目计划，进行系统设计、开发、测试等。
4.培训与交付：对项目组成员进行培训，确保掌握系统操作方法，完成系统交付。
5.系统运维：建立运维团队，负责系统日常运维，确保系统稳定运行。
Brio BI解决方案在中国银行深圳分行应用案例-推荐下载
Brio BI解决方案在中国银行深圳分行应用案例BI技术——银行信用卡业务高速增长的动力 BI技术——信用卡市场竞争中的秘密武器 随着中国加入世贸组织，国内金融市场将逐步全面向外资开放，能给银行带来巨额利润的信用卡业务成为了内资银行和外资银行的必争之地。
在这场激烈的角逐中，各家银行使出浑身解数，争夺未来信用卡市场的主导权。
在“大零售”战略思想的指导下，中国银行牢牢坚持以科技为依托，大力进行产品创新和市场拓展，实现人民币信用卡、国际信用卡发卡量和有效商户数量业内第一的目标。
2002年，截止到10月初，长城人民币准贷记卡量同业占比从年初的23%上升到27%。
同期，为了开展具有针对性的市场营销、提供个性化服务、提高品牌知名度和忠诚度、提高信用业务的市场份额和利润水平，同时降低经营风险，中国银行计划在全国各分支机构推广信用卡业务的BI（商业智能）应用，BI技术成为中国银行在这场激烈角逐中的秘密武器，其首期推广计划涵盖北京、上海、深圳、浙江四地。
深圳是中国经济最发达的城市之一，信用卡业务量较大，成长也较快，也因此较早地反映出一些服务和管理的不足。
深圳分行是中国银行效益最好的分支机构之一，建立了良好的IT基础，因此被中国银行总行选中，作为信用卡业务BI分析系统建设的试点。
由此可见，该系统的实施不仅担负开拓本地业务的重任，还将对中国银行全国市场的业务模式产生相当的影响。
中行深圳分行十分重视供应商个性化定制的开发能力、快速响应的服务能力、以及高度的系统安全性，最终选择了在世界各大银行都有成功应用的Brio Software和具有较丰富金融应用开发经验的华际友天公司。
两家公司密切合作为深圳中行打造基于Brio Intelligence(tm)的信用卡业务分析系统，帮助深圳中行更有效地管理信用卡业务，并推动该业务持续高速增长。
争业界完整先进的BI解决方案 中行深圳分行的信用卡业务分析系统面向银行管理层，以企业级数据仓库为基础，整合银行内部信用卡相关的所有重要数据，通过对数据进行快速而准确的分析和挖掘，以及提供的全方位、多层次的辅助决策支持手段，帮助银行领导在短时间内对市场变化及趋势做出更好的战略性商业决策，以挖掘重点客户、提高服务质量、减少运作成本，为银行带来有利的市场竞争优势。
大模型+bi的实现方式与金融领域落地案例
一、应用背景随着人工智能技术的不断发展，大模型+bi（Business Intelligence）的实现在金融领域的应用也日益普及。
大模型是指具有大量参数和复杂结构的深度学习模型，其在处理复杂金融数据、分析市场趋势和预测风险方面具有独特优势。
结合BI技术，可以提高金融机构的决策效率和精准度，为金融业务的发展提供有力支撑。
二、大模型+BI的实现方式1. 数据采集与清洗大模型+BI的实现首先需要进行大量金融数据的采集和清洗工作。
金融机构可以通过API接口、数据仓库等方式获取市场行情、交易数据、客户信息等多维度数据，然后通过数据清洗工具对数据进行清洗、去重、标准化等处理，以提高数据的质量和可用性。
2. 模型训练与优化在数据准备好之后，需要对大模型进行训练和优化。
金融领域的数据通常具有高维度、复杂关联性等特点，因此需要借助深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等对大规模数据进行训练，并通过参数调整、模型融合等方式优化模型，以提高模型的准确性和稳定性。
3. BI分析与可视化BI技术在大模型+BI中的作用主要体现在数据分析与可视化方面。
通过BI工具，金融从业者可以对模型预测结果、客户行为、市场趋势等进行多维度分析，同时可以将分析结果以报表、图表等形式直观呈现，帮助决策者快速理解数据、发现问题和机会。
4. 结合业务场景实施将大模型+BI技术与金融业务场景进行结合，实现技术落地。
将已训练好的风险预测模型应用于信贷审核、投资决策等业务环节，利用BI工具对业务数据进行分析，帮助金融从业者进行决策和管理。
三、金融领域落地案例1. 风险控制某银行利用大模型+BI技术，通过对大量贷款客户数据的分析和挖掘，构建风险评估模型。
该模型结合了客户信用记录、还款能力、借贷金额等多方面因素，能够对客户的违约风险进行实时监测和预测，为银行提供了更科学、准确的风险控制手段。
2. 营销推广一家保险公司通过大模型+BI技术对客户数据进行分析，找到了潜在客户的行为特征和需求，从而精准制定了营销策略。
Brio BI解决方案在中国银行深圳分行应用案例
Brio BI解决方案在中国银行深圳分行应用案例BI技术——银行信用卡业务高速增长的动力BI技术——信用卡市场竞争中的秘密武器随着中国加入世贸组织，国内金融市场将逐步全面向外资开放，能给银行带来巨额利润的信用卡业务成为了内资银行和外资银行的必争之地。
在这场激烈的角逐中，各家银行使出浑身解数，争夺未来信用卡市场的主导权。
在“大零售”战略思想的指导下，中国银行牢牢坚持以科技为依托，大力进行产品创新和市场拓展，实现人民币信用卡、国际信用卡发卡量和有效商户数量业内第一的目标。
2002年，截止到10月初，长城人民币准贷记卡量同业占比从年初的23%上升到27%。
同期，为了开展具有针对性的市场营销、提供个性化服务、提高品牌知名度和忠诚度、提高信用业务的市场份额和利润水平，同时降低经营风险，中国银行计划在全国各分支机构推广信用卡业务的BI（商业智能）应用，BI技术成为中国银行在这场激烈角逐中的秘密武器，其首期推广计划涵盖北京、上海、深圳、浙江四地。
深圳是中国经济最发达的城市之一，信用卡业务量较大，成长也较快，也因此较早地反映出一些服务和管理的不足。
深圳分行是中国银行效益最好的分支机构之一，建立了良好的IT基础，因此被中国银行总行选中，作为信用卡业务BI 分析系统建设的试点。
由此可见，该系统的实施不仅担负开拓本地业务的重任，还将对中国银行全国市场的业务模式产生相当的影响。
中行深圳分行十分重视供应商个性化定制的开发能力、快速响应的服务能力、以及高度的系统安全性，最终选择了在世界各大银行都有成功应用的Brio Software和具有较丰富金融应用开发经验的华际友天公司。
两家公司密切合作为深圳中行打造基于Brio Intelligence(tm)的信用卡业务分析系统，帮助深圳中行更有效地管理信用卡业务，并推动该业务持续高速增长。
争业界完整先进的BI解决方案中行深圳分行的信用卡业务分析系统面向银行管理层，以企业级数据仓库为基础，整合银行内部信用卡相关的所有重要数据，通过对数据进行快速而准确的分析和挖掘，以及提供的全方位、多层次的辅助决策支持手段，帮助银行领导在短时间内对市场变化及趋势做出更好的战略性商业决策，以挖掘重点客户、提高服务质量、减少运作成本，为银行带来有利的市场竞争优势。
BI商业智能系统建设方案(完整版)
BI商业智能系统建设方案(完整版)摘要本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，主要包括需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面。
需求分析在需求分析阶段，我们与客户进行了深入的沟通，确定了以下几个主要需求：- 数据抽取和集成：系统需要能够从多个数据源中抽取数据，并将其整合到一张数据表中。
- 数据预处理：我们需要对原始数据进行清洗、去重、拆分、合并等预处理工作，以确保数据的质量和准确性。
- 数据挖掘：通过数据挖掘技术，我们可以发掘数据中隐藏的模式、关联规则和趋势，从而为业务决策提供参考。
- 数据展示：将结果以可视化方式呈现，能够更好地帮助用户理解数据和发现问题。
系统架构我们的BI系统采用了典型的三层架构，包括数据仓库层、数据集成层和应用层。
- 数据仓库层：用于存储原始数据和预处理后的数据，我们采用了关系数据库来存储数据。
- 数据集成层：用于数据的抽取、清洗、转换和加载，我们采用了ETL工具来完成这些工作。
- 应用层：用于数据挖掘和数据展示，我们采用了现有的商业智能工具，如Tableau、Power BI等，并对其进行了定制化开发，以满足业务需求。
数据挖掘数据挖掘是BI系统的核心，我们采用了以下几种方法：- 分类和预测：通过分类和预测算法，对数据进行分类、预测和识别。
- 关联规则和聚类：通过关联规则和聚类算法，发现数据中的规律和模式。
- 决策树和神经网络：通过决策树和神经网络算法，实现数据的自动分析和决策。
我们将采用Python等开源工具和商业工具相结合的方式进行数据挖掘。
数据展示数据展示是BI系统的另一个重要方面，我们将通过以下方式展示数据：- 报表和仪表盘：通过可视化方式展示数据，以便用户更好地理解数据、发现问题和做出决策。
- 数据挖掘模型：将数据挖掘模型集成到系统中，并允许用户自主查询和分析数据。
总结本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，从需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面进行了详细介绍。
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。
BIEE基础知识介绍
BIEE基础知识介绍目录1. 内容概要 (2)2. BIEE的架构与组件 (2)2.1 核心组件介绍 (4)2.1.1 数据接入与处理 (5)2.1.2 数据转换与清洗 (7)2.1.3 数据存储与分布 (8)2.2 高级特性 (10)2.2.1 数据流编排与ESB (11)2.2.2 实时数据处理与流计算 (13)2.2.3 数据质量与管理 (15)3. BIEE在数据治理中的应用场景 (16)3.1 数据整合与统一存储 (17)3.2 数据质量控制与监控 (19)3.3 数据一致性与同步维护 (20)3.4 数据安全和隐私保护 (22)4. BIEE的部署与迁移策略 (23)4.1 部署规划和选择 (24)4.2 数据迁移步骤与工具 (25)4.3 性能调优与优化建议 (27)5. BIEE最佳实践与使用技巧 (28)5.1 高效的数据设计和模型 (30)5.2 数据源连接与管理 (31)5.3 交流协作工具与文档管理 (33)6. 案例研究与行业应用实例 (35)6.1 金融行业案例分析 (36)6.2 零售业数据整合应用 (38)6.3 大数据分析与商业智能集成 (40)7. 问题解析与常见故障排除 (41)7.1 数据转换错误处理 (42)7.2 性能瓶颈识别与优化 (43)7.3 兼容性问题与技术选型 (46)1. 内容概要本文档旨在为希望了解商业智能（BI）引擎（Business Intelligence Engine, BIEE）的读者提供一个全面的基础知识介绍。
BIEE是一个强大的数据处理和分析平台，广泛应用于企业级的决策支持、数据可视化和报告生成。
文档将覆盖BIEE的核心概念、组件、主要功能以及如何使用该平台来帮助组织和个人做出更明智的业务决策。
通过本指南，您将了解BIEE的工作原理、其与传统BI解决方案的区别，以及IT专业人士和业务分析师如何有效地部署和使用它。
2. BIEE的架构与组件Oracle BI Enterprise Edition (BIEE)基于强大而灵活的架构，旨在提供高效、可扩展的企业级数据分析解决方案.Oracle BI Answers:基于Web的BI分析和工具。
bi解决方案
bi解决方案BI（Business Intelligence）是指通过数据分析和挖掘，帮助企业决策者获取和运用有价值的商业信息，从而能够更好地做出决策、优化业务流程和提升企业绩效。
以下是BI解决方案的主要内容：1. 数据收集和整合：BI解决方案首先需要收集和整合企业内部和外部的各类数据。
包括企业运营数据、市场数据、客户数据等。
这些数据来自不同的系统和渠道，通过整合可以得到全面和准确的数据。
2. 数据清洗和处理：收集到的庞大数据需要进行清洗和处理，包括去除噪音数据、填充缺失数据、标准化数据等。
只有经过清洗和处理的数据才能够提供准确真实的信息。
3. 数据存储和管理：BI解决方案需要提供稳定和可靠的数据存储和管理系统。
包括构建数据仓库、数据集市等，确保数据的安全性和易用性。
4. 数据分析和挖掘：BI解决方案的核心是数据分析和挖掘。
通过多种统计和机器学习算法，将海量的数据转化为有价值的信息，帮助企业发现潜在的业务机会和问题。
5. 可视化和报告：BI解决方案需要提供直观和易懂的可视化界面，通过图表、仪表盘等方式展示数据分析结果。
同时还需要能够生成多样化的报告，满足企业不同层级的决策需求。
6. 实时监控和预测：BI解决方案还可以提供实时监控和预测功能，帮助企业快速发现并解决问题。
通过监控关键指标的变化，及时采取措施。
通过预测未来的发展趋势，提前做好规划和准备。
7. 智能推荐和建议：BI解决方案可以利用机器学习和人工智能技术，为企业提供智能推荐和建议。
基于对数据的深度分析，系统可以提供个性化的推荐和建议，帮助企业做出更明智的决策。
8. 效果评估和持续优化：BI解决方案需要对其效果进行评估和持续优化。
通过跟踪关键指标的变化，评估解决方案的效果，并及时调整和改进。
同时也需要关注用户反馈和需求，不断提升解决方案的质量和用户体验。
总之，BI解决方案可以帮助企业发现和利用数据中隐藏的商业价值，提供多维度和全面的数据分析和挖掘，以支持企业决策和运营管理。
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(BI)的立体解析实施方案
博科：商业智能（BI）的立体解析实施方案管理软件的实施一直是成功应用管理软件的关键，商业智能软件的实施，同样对商业智能系统的应用起到至关重要的作用。
商业智能的工作原理主要是两大部分：首先是对源数据的抽取、转化、集合，将分布在财务、物流、生产等各个部分的数据集中存储。
然后是依据管理模型对存储以后的数据进行多维多点的分析，以找到各数据之间的关联，提出管理的决策依据。
本文以博科商业智能--财务智能仓(BI-FIW)在上海帝高绒毛服饰有限公司的应用为例，从商业智能的数据仓库建设和智能系统实施两部分出发，阐述运用“立体解析实施法”实施商业智能系统的主要过程。
上海帝高绒毛服饰有限公司(简称帝高羊绒)是上海市唯一的一家具有从原料精梳加工、染色、纺纱、成衣全套生产能力的专业羊绒衫生产企业，公司创立于1989年1月，其产品“百纯帝高”羊绒衫不仅畅销全国，而且远销欧、美、亚等多个国家与地区。
帝高羊绒治理结构为董事会领导下的总经理负责制，在全国十几个省市拥有近200多个营业网点，管理涉及的地域范围和业务范相当广泛。
帝高羊绒的组织机构设置中国加入WTO以后，帝高羊绒凭借精湛的工艺技术和优良的产品品质，产品的国际市场竞争力日益增强。
随着公司不断发展，企业如何面对瞬息万变的市场环境，依据历史经营管理数据做出快速的经营决策，成为帝高羊绒管理者急需解决的问题。
2003年10月，帝高羊绒开始使用博科商业智能——财务智能仓系统(BI-FIW)，希望通过商业智能来建立起企业历史管理数据之间的相互关系，满足企业快速决策的管理需要。
数据仓库建设对企业自身来说，数据仓库的建设是一个系统工程，是一个不断建立、发展、完善的过程，通常需要较长的时间。
这就要求各企业对整个系统的建设提出一个全面、清晰的远景规划及技术实施蓝图，将整个项目的实施分成若干个阶段，以“立体建模、分部解析、过程评估”为原则，不仅可迅速从当前投资中获得收益，而且可以在已有的基础上，结合其他已有的业务系统，逐步构建起完整、健壮的数据仓库系统。
商业智能应用总结
商业智能应用总结商业智能（Business Intelligence，简称BI）是一种通过整合、分析和展示海量企业数据的技术与工具，旨在帮助企业做出准确的决策、发现商机，并提高竞争力。
随着信息时代的到来，商业智能在各个行业的应用越来越广泛，本文将对商业智能的应用进行总结与分析。
一、商业智能在市场营销中的应用在市场营销领域，商业智能可以帮助企业进行市场定位、市场细分、产品策划与定价等决策过程。
通过对市场数据与消费者行为的分析，企业可以更准确地了解消费者需求，优化产品设计，并制定更具竞争力的价格策略。
同时，商业智能还能够对市场营销活动进行监测与评估，帮助企业追踪市场反馈，优化推广渠道，提高市场推广效果。
二、商业智能在供应链管理中的应用供应链是企业的核心竞争力之一，商业智能可以对供应链进行全方位的监控与管理。
通过商业智能系统，企业可以实时追踪物流信息、库存状态以及供应商绩效等关键指标，帮助企业及时发现和解决供应链中的问题，降低成本，提高运营效率。
此外，商业智能还能够对供应链进行预测与规划，准确预测市场需求，避免库存积压与物流滞销。
三、商业智能在金融行业中的应用金融行业对数据的高效处理与分析要求极高，商业智能系统可以帮助金融机构进行风险控制、客户管理与业务优化。
通过对金融数据的整合与分析，商业智能可以实现风险预警与监测，帮助金融机构识别潜在风险，并制定相应的应对策略。
同时，商业智能还能够分析客户行为与需求，个性化推荐金融产品，提高客户满意度与黏性。
此外，商业智能还可以对金融业务进行精细化管理与优化，提高业务效益与盈利能力。
四、商业智能在制造业中的应用制造业是信息量最大的一个行业之一，商业智能在制造业的应用尤为重要。
商业智能可以通过对制造过程中的数据收集与分析，帮助企业实现生产过程的监控与优化。
通过实时分析生产数据，企业可以发现生产过程中的异常与问题，并及时采取措施进行调整与改进。
此外，商业智能还可以对制造业的供应链进行全方位的监控与管理，实现智能化的供应链协同与控制。
商业智能(BI)是什么一文讲透-2024鲜版
2024/3/28
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明确项目目标和范围
2024/3/28
确定业务需求
了解企业或组织的业务目标和挑战，明确BI项目需要解决的具体 问题。
定义项目范围
根据项目目标和业务需求，确定BI项目的实施范围，包括数据源、 数据分析内容、报表和仪表盘等。
设定成功标准
制定可衡量的成功标准，以便在项目实施过程中对项目成果进行评 估。
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其他行业：教育、医疗等
教育行业
通过BI工具对学生学习数据进行分析和挖掘，教育机构可以发现学生的学习特点和需求，提供个性化的教 学方案和资源推荐。
医疗行业
利用BI技术对医疗数据进行分析和挖掘，医疗机构可以提高诊疗效率和准确性，降低医疗成本和风险。同 时，通过对患者数据的分析，医疗机构还可以提供个性化的健康管理方案。
提高决策效率
通过BI系统提供的数据分析和可 视化功能，企业可以快速准确地 了解市场、客户和竞争对手的情
况，为决策提供支持。
2024/3/28
优化业务流程
BI系统可以帮助企业发现业务流程 中的瓶颈和问题，提出优化建议， 从而提高业务效率和降低成本。
提升市场竞争力
通过BI系统对市场趋势和客户需求 的分析和预测，企业可以及时调整 市场策略和产品方案，提升市场竞 争力。
智能数据可视化 借助人工智能技术，BI系统可以自动生成适合特定数据集 的可视化图表和报告，帮助用户更直观地理解数据。
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大数据时代对BI影响和挑战
数据量爆炸式增长
大数据时代带来了海量的数据，要求BI系统能够处理和分析更大规模的数据集，提取有价值 的信息。
数据多样性
大数据包含各种类型的数据，如结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，要求BI系统具 备处理和分析不同类型数据的能力。
商业智能解决方案之移动BI解决方案
商业智能解决方案之移动BI解决方案随着移动互联网的快速发展，移动商业智能解决方案（Mobile Business Intelligence，简称移动BI）成为越来越多企业关注的焦点。
移动BI解决方案通过将商业智能技术与移动设备结合，为企业提供了更加灵活、实时的数据分析和决策支持。
本文将介绍商业智能解决方案之移动BI解决方案的相关内容。
一、移动BI解决方案的概述1.1 移动BI解决方案的定义移动BI解决方案是指通过移动设备（如手机、平板电脑）访问、分析和共享企业数据的解决方案。
用户可以随时随地通过移动设备获取最新的数据报告和分析结果。
1.2 移动BI解决方案的优势- 提高决策效率：用户可以随时随地获取数据分析结果，及时做出决策。
- 增强数据可视化：移动设备的屏幕较小，要求报告和分析结果更加直观、易懂。
- 改善沟通和协作：团队成员可以通过移动设备共享数据和分析结果，提高沟通效率。
1.3 移动BI解决方案的应用场景- 销售人员在外出时可以通过移动设备查看销售数据和客户信息。
- 高管可以随时查看企业的经营情况和关键指标。
- 市场营销人员可以通过移动设备监控市场趋势和竞争对手动态。
二、移动BI解决方案的关键技术2.1 移动设备适配移动BI解决方案需要适配不同型号和尺寸的移动设备，保证用户在不同设备上都能正常访问和使用。
2.2 数据安全移动BI解决方案需要采取措施保护数据的安全性，如数据加密、访问权限控制等，防止数据泄露和非法访问。
2.3 实时数据同步移动BI解决方案需要能够实时同步企业数据，保证用户获取的数据是最新的，避免因数据滞后导致的决策失误。
三、移动BI解决方案的实施步骤3.1 确定需求企业需要明确移动BI解决方案的具体需求和目标，包括需要哪些数据、如何展现数据、谁来使用等。
3.2 选择合适的移动BI平台根据企业需求和预算选择适合的移动BI平台，如Tableau、QlikView、MicroStrategy等。
BI商业智能方案
OLAP立方体: 预先将分析的数据生成立方体，存放在硬盘里
源(业务)系统的影响： 分析性能：
低 – 只需要少量的系统资源，就能将数据从源系统 抽取到内存中
较差 – 每一个新的分析查询的数据集需要从业务系统中获 取数据，由于没有数据存储机制来保存数据集，因此对源 系统的依赖非常高。
一般 – 立方体在更新的时候，需要在数据服务器中预先聚 集，花费比较高的系统资源
应用于多种展现平台
• 可广泛的应用于Web，Pad，Mobile 等多种展现平台，实现了跨平台操作，客户端无
需任何插件就可以访问系统，减少了产品的部署工作，便于产品的维护和升级。
内存的BI
• 数据装载于内存中，实时响应用户的分析需求，计算速度快(一秒内可返 回400万条记录查询结果)；
在内存中进行分析
和商务智能相关的是数据仓库（还是IT技术）
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
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
பைடு நூலகம்
传统的商业智能体系结构
用户界面 数字仪表盘，记分卡，报表
SOX法案 绿色环保
物联网 RFID
© SAP 2008
企业面临的问题
• 企业缺少的是数据吗？
企业面临的问题
• 企业真正缺少的是从纷繁芜杂的数据中，得到正确的信息辅助决策!
• 订单，收入 • 产品线盈利情况 • ……
销售
财务
• 收入 • 成本，费用 • 净利 • 应收账款 • ……
• 库存量，周转 天数
• 物流成本
• ……