商业智能系统ppt课件
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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
商务智能系统by(A)第六小组PPT课件
商务智能系统的发展趋势
BI趋势之一：融合加强，演变成门户化 未来的商业智能BI趋势将是基于全面信息集成的服务，将是一种企业级
跨部门运作的基础信息系统，可以整合企业各类信息系统和信息资源，为企 业内的各种用户提供全面的信息消费服务，最后演变成企业的综合信息门户 化，而不是以前单一、隔离、枯燥的系统。
助决策者改善决策水平。商务智能系统的主要功能如下：
数据 集成
运营 分析
信息 呈现
战略决 策支持
数据集成
数据是决策分析的基础。很多情况下 ，决策需要的数据零散分布在几个业务系 统中，为了做出正确的经营决策，就需要 把这些零散的数据收集起来，形成一个系 统的整 体。因此从多个异构数据源，包括 内部的业务系统和外部的数据源提取源数 据，再经过一定的变换后装载到数据仓库 ，实现数据的集成是必要的。
商务智能系统 案例分析
物流企业商业智能平台需求分析及功能设计 （一）物流企业需求分析
物流企业商业智能平台构建的目的是能够满足物流企业各部门的数据分 析需求。更好地为管理者提供决策支持。所以，在平台设计时必须分析企业 各部门的具体需 求。目前物流企业在数据收集及分析方面普遍存在的问题有： 在业务发展过程中收集了海量的数据，但缺乏数据间的连接及有效管理，形 成数据“孤岛”。无法对数 据进行分析利用：信息化程度不高，缺乏对数据 进行深入分析的方法和系统；缺乏基于数据分析的决策辅助系统，如运输决 策辅助、仓储决策辅助等。物流企业商业 智能平台的建立应该有解决以上问 题的能力，所以物流企业商业智能平台应当具备两个功能：第一，数据的收 集及整合功能，商业智能体系中的数据仓库可以实现此 功能；第二，数据的 深入分析以及直观灵活的展示功能，以便辅助决策，通过商业智能平台的 OLAP、报表系统、主题分析等工具可实现此功能。
商业智能(BI)介绍.pptx
BI/DW Introduction
James Chen PSO Sr. Consultant
程序=算法+数据结构
--Niklaus Wirth
数据结构 离散结构 线形结构 - 数组链表栈队列 树 图
算法 空间复杂度 时间复杂度
经典业务系统模型
业务流程
Skill set 数据库 C++/J2EE/.net
数据仓库系统
RDBMS 关系数据库
SAP/ERP
分析型CRM 业务指标分析
EXCEL Web/XML
VSAM 主机系统
优化是针对即时更新的事务处理
数据是当前的
数据总在实时变化中 存储明细数据 支持日常的业务 面向事务 支持办事人员或行政人员
数据集市
数据仓库
5-10 年
优化是针对大批量查询而不是更新 数据是历史的
– 新需求的开发快
– 数据获取的效率快
底层数据 低粒度汇总 高粒度汇总
建设数据仓库的主要任务
• 数据仓库建模 • ETL • 前端展现组 • 数据挖掘 • 元数据
数据仓库引擎
• NCR Teredata • ORACLE 9以上 • DB2 EEE • Sybase IQ • MS SQL Server
n
Existing Interfaces
Existing Assets
Business Type Model
Identify Business Interfaces
Identify System Interfaces & Ops
Architectur
Create Initial
e Patterns
Comp Specs &
James Chen PSO Sr. Consultant
程序=算法+数据结构
--Niklaus Wirth
数据结构 离散结构 线形结构 - 数组链表栈队列 树 图
算法 空间复杂度 时间复杂度
经典业务系统模型
业务流程
Skill set 数据库 C++/J2EE/.net
数据仓库系统
RDBMS 关系数据库
SAP/ERP
分析型CRM 业务指标分析
EXCEL Web/XML
VSAM 主机系统
优化是针对即时更新的事务处理
数据是当前的
数据总在实时变化中 存储明细数据 支持日常的业务 面向事务 支持办事人员或行政人员
数据集市
数据仓库
5-10 年
优化是针对大批量查询而不是更新 数据是历史的
– 新需求的开发快
– 数据获取的效率快
底层数据 低粒度汇总 高粒度汇总
建设数据仓库的主要任务
• 数据仓库建模 • ETL • 前端展现组 • 数据挖掘 • 元数据
数据仓库引擎
• NCR Teredata • ORACLE 9以上 • DB2 EEE • Sybase IQ • MS SQL Server
n
Existing Interfaces
Existing Assets
Business Type Model
Identify Business Interfaces
Identify System Interfaces & Ops
Architectur
Create Initial
e Patterns
Comp Specs &
商业智能系统ppt课件
库存数据分析时，会将库存数据与安全库存的要 求进行比对。 （c）基础数据的更新。BIS的运转需要有基础数 据的支持。现在大部分的BIS，可以设置自动在 某个时间从某个系统导入基础数据，然后进行分 析。当在此出现意外时，系统应该能及时将这些 异常信息反馈给管理员。 （2）规划报警的手段。现在BIS一般有三种报 警方式。分别为邮件报警、即时消息报警和手机 短信报警。这三种方式也各有优劣。一般对于一 些比较重要且紧急的消息，可以采用手机短信的 方式进行通知。不过手机短信也有一个不足的地
5 商业智能系统实施注意的问题
人的精力是有限的，不可能一天24小时盯着系统看 。在这种情况下，应该给BI系统装一只“眼睛”， 让系统帮忙盯着业务。当业务有异常时，要在第一 时间通知用户，以便于相关人员在第一时间采取补 救措施。亡羊补牢也来得及。对于报警这块内容， 在实施时需要关注如下问题。
规划需要报 警的内容 规划需要报 警的手段 定时报警有 效性的验证 分类对报警 信息处理
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
（2）体系结构的研究
体系结构的研究：所谓体系结构(Architecture)是指一整套的 规则和结构，为一个系统或产品的整体设计提供主框架。而 一个商业智能的体系结构是指通过识别和理解数据在系统中 的流动过程和数据在企业中的应用过程来提供商业智能系统 应用的主框架。 ①BI基础结构：下图(a)描述了一个基本的商业智能体系结构。 根据不同的商业需求可以得到与之相应改进的体系结构，使 之更好地解决商务问题。例如，根据主题和数据分析的需要 设计不同的数据仓库，选择合适的中间软件和决策分析工具， 我们可以看出要预留不同的应用程序接口，以便后续的各种 方案的比较与操作。
《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……
商业智能介绍PPT课件
操作(业务)系统特性
事务驱动 事务数量大，历时短 支持日常的业务 数据是当前的并在不断变化 存储详细数据， 面向应用 无冗余的数据结构与设计方法 针对快速预定义的事务优化设计 可预见的使用模式 支持办事人员或行政人员
信息(分析)系统特性
分析驱动 事务数量小，历时长 支持业务战略决策 数据是历史的， 静态的， 数据是汇总的 ， 面向主题 多维的数据结构 优化是针对查询而不是更新 不可预见的使用模式 支持管理人员和执行主管人员
服务质量分析 营销管理分析 渠道分析 专题分析
客户流失专题分析 ...
即席查询、预定义报表、自定义报表、OLAP、数据挖掘、专题分析模型
元 数
客户分析数据集市
据 管 理
财务分析数据集市
大客户分析数据集市
企业数据仓库 ETL(抽取、转换、加载)
业务数据库 业务数据库 业务数据库 业务数据库
模型库 业务数据库
第25页/共30页
数据仓库的实施风险
构建一个数据仓库是一项有风险的工作
经验告诉我们 … 超过 60%的数据仓库项目最终以失败而告终:
• 项目超预算 • 项目推迟交付 - 或根本交付不了 • 结果未能达到用户的期望 • 项目在技术上是成功的, …
但在业务上却是失败的 第26页/共30页
商业智能实施的风险
第15页/共30页
商业智能实施的内容
第16页/共30页
商务智能系统的构建过程
钻取/切片/旋转
汇总
OLAP服务器
抽取/转换/加载 数据仓库/集市
业务数据源
第17页/共30页
商业智能实施内容-需求驱动
数据获取 企业信息模型
指标定义
指标体系
前端展现
事务驱动 事务数量大，历时短 支持日常的业务 数据是当前的并在不断变化 存储详细数据， 面向应用 无冗余的数据结构与设计方法 针对快速预定义的事务优化设计 可预见的使用模式 支持办事人员或行政人员
信息(分析)系统特性
分析驱动 事务数量小，历时长 支持业务战略决策 数据是历史的， 静态的， 数据是汇总的 ， 面向主题 多维的数据结构 优化是针对查询而不是更新 不可预见的使用模式 支持管理人员和执行主管人员
服务质量分析 营销管理分析 渠道分析 专题分析
客户流失专题分析 ...
即席查询、预定义报表、自定义报表、OLAP、数据挖掘、专题分析模型
元 数
客户分析数据集市
据 管 理
财务分析数据集市
大客户分析数据集市
企业数据仓库 ETL(抽取、转换、加载)
业务数据库 业务数据库 业务数据库 业务数据库
模型库 业务数据库
第25页/共30页
数据仓库的实施风险
构建一个数据仓库是一项有风险的工作
经验告诉我们 … 超过 60%的数据仓库项目最终以失败而告终:
• 项目超预算 • 项目推迟交付 - 或根本交付不了 • 结果未能达到用户的期望 • 项目在技术上是成功的, …
但在业务上却是失败的 第26页/共30页
商业智能实施的风险
第15页/共30页
商业智能实施的内容
第16页/共30页
商务智能系统的构建过程
钻取/切片/旋转
汇总
OLAP服务器
抽取/转换/加载 数据仓库/集市
业务数据源
第17页/共30页
商业智能实施内容-需求驱动
数据获取 企业信息模型
指标定义
指标体系
前端展现
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）
商务智能(第5版)课件第2章 商务智能系统架构
Increasing # of users
即席查询/报告
➢ 即席查询是指用户根据自己的需求，灵活的选择查询条件， 系统能够根据用户的选择生成相应的统计报表。
➢ 为何发生？ • 业务部门可以从固定的报表、报告和一些关键的KPI中可以得
到很多相关的信息，但当他们发现问题时，需要了解为何发 生了问题。这时，就需要即席查询和OLAP(例外)分析。 • 业务分析员经常需要自己根据问题的需要完成自己的分析和 报告。 ➢ 即席查询在一些业务智能单元得到较多应用，例如通过对产 品销售数据和顾客偏好的分析，指导设计新产品。
日常 数据增加
周 数据加载
日 周期
EII
解决方案
企数业 信数息 集 成据（E据 II）
质重 量新 控组 制织
实时 增量
数据仓库
企业数 据模型 RDDWMDDB
数虚 据 OD拟 仓 S 库
解决的业务问题
报表 随即查询 例外分析 数据挖掘
Intranet/ Internet 即席查询
产品报告
OLAP 分析 数据挖掘
主数据管理与数据仓库的关系
➢ 联系 • 它们都是减少数据冗余和不一致性的跨部门集中式系统，都 依赖ETL、元数据管理等技术保证数据质量。 • 数据仓库系统的分析结果可以输入到主数据管理系统中。
➢ 区别 • 主数据管理是为呼叫中心、电子商务和CRM等业务系统提供 联机交易服务的，而数据仓库是面向分析型的应用。 • 主数据管理涉及的数据量相对较小，在运行中主数据的集成 实时性要求比数据仓库高。
系统中，可以被各个业务部门重复使用。 ➢ 不同行业的主数据类型一般不同。 ➢ 主数据管理是通过ETL、企业信息集成（EII）等技术，从企业的多个业务系统中整合需要共享的
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
企业商务智能简介ppt课件
基本功能
发展过程
• 展现方式
• 设计实施
发展现状
企业现状 未来愿景 解决方案
• 系统安全
• 技术架构 • 常见分析 • 软件平台
23
业务人员
技术人员 管理人员 实现效果
未来愿景
24
未来愿景－业务人员
在友好的界面下浏览报表（如浏览器）
展示方式和转换格式应更加多样化
3
概念阐述－概念解析
信息系统
信息系统是商业智能系统(BI system)的物理基础，表现为具有强大决策分析功能的单独的软件工 具和面向特定应用领域的信息系统平台，如SCM、CRM、ERP。与事务型的MIS不同，商业智能系 统能提供分析、趋势预测等决策分析功能
数据分析
数据分析是系列算法、工具或模型的集合。数据分析层首先获取与所关心主题有关的高质量数据或 信息，然后自动或人工参与使用具有分析功能的算法、工具或模型，帮助人们分析信息、得出结论、
4
概念阐述－概念诠释
应用对象：企业、组织机构、实体、政府 实现手段：利用现代信息技术、网路技术
信息来源：收集结构化、非结构化的数据
管理方式：储存、提取、转换、装载、整合 数据类型：结构化、非结构化的数据信息 数据表征：数据查询、多维分析、数据挖掘等 处理对象：对企业商务产生影响的数据和信息
形成假设、验证假设
知识发现
与数据分析一样，知识发现层也是系列算法、工具或模型。知识发现层将数据转变成信息，而后通 过发现，将信息转变成知识；或者直接将信息转变成知识
战略管理
战略层将信息或知识应用在提高决策能力和运营能力上。商业智能的战略层是利用多个数据源的信 息以及应用经验和假设来提高企业决策能力的一组概念、方法和过程的集合。它通过对数据的获取、 管理和分析，为贯穿企业组织的各种人员提供信息，以提高企业战略决策和战术决策能力
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。
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；
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。
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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
目前为止对商业智能模型训练结果的优劣并没 有绝对的衡量标准,在一定程度上给建模人员和 分析系统的产品化带来了困难。针对确定的数 据和问题,采用多种算法比较、分割数据集验证 及调整参数比较等方式找到相对优的模型。模 型建立后,应该对模型训练结果及建立过程等进 行评估,以便做出是否调整模型和完成的决定。 (5)基于知识的行动阶段（Acting）。通过对模 型训练的结果来决定是否采取行动,如果模型被 证明是客观和有意义的,那么就可以根据模型训 练的结果采取相应的企业策略。
1.2 商业智能的理解 商业智能应该是帮助企业提高决策能力和运营能力 的概念、方法、过程以及软件的集合。正确理解商 业智能分为以下四个方面
信息系统
数据分析
知识发现
战略分析
信息系统：是BIS的物理基础，表现为强大决策的分析功 能的软件工具和面向特定应用领域的信息系统平台 数据分析：是一系列算法、工具或模型。先斩获高质量 数据信息，然后使用自动生成或人工参与的算法分析信 息然后得出结论。 知识发现：将数据转化成信息，通过计算将信息转化成 知识，或者直接将信息转化成知识。 战略分析：将信息或知识应用在提高决策能力和运营能 力上，企业建模等
客户已经拥有自己规范和完整的数据存储,收 集工作较容易,反之,就很有可能把多种介质多 种规格的数据通过清洗、构造、集成和格式化 转化成所需要的数据。 (3)信息发送阶段（Routing）。信息的价值不 在于拥有,而在于如何恰当利用,因为有更多的 人共享同样的信息,就可以更好地相互理解和 沟通,做出更好的决策。 (4)数据解释和建模阶段（Interpreting）。这 一阶段是 商业智能实施的核心部分，但是到
（2）体系结构的研究
体系结构的研究：所谓体系结构(Architecture)是指一整套的 规则和结构，为一个系统或产品的整体设计提供主框架。而 一个商业智能的体系结构是指通过识别和理解数据在系统中 的流动过程和数据在企业中的应用过程来提供商业智能系统 应用的主框架。 ①BI基础结构：下图(a)描述了一个基本的商业智能体系结构。 根据不同的商业需求可以得到与之相应改进的体系结构，使 之更好地解决商务问题。例如，根据主题和数据分析的需要 设计不同的数据仓库，选择合适的中间软件和决策分析工具， 我们可以看出要预留不同的应用程序接口，以便后续的各种 方案的比较与操作。
（3）应用系统的研究
对应用系统的研究的重点在于对各个应用领域所面临的 决策问题的分析。根据对各类问题的解决方式和解决方 案来决定商业智能系统应该提供的功能以及具体实现方 法。目前，商业智能被广泛应用于与企业运营过程相关 的各个领域，并且在很多领域已经形成其特有体系。具 有代表性的应用领域包括：企业资源计划（ERP）客户 关系管理（CRM）、企业性能管理（BPM）、人力资源 管理（HRM）、供应链管理（SCM）、电子商务（Ebusiness）。
2 商业智能系统
商业智能的整个系统被划分为4个层面，简单的说 就是主要包括数据预处理、建立数据仓库、数据分 析及数据展现四个主要阶段。 数据预处理包括数据的抽取、转换、和装载三个过建 立。数据仓库则是处理海量数据的基础。数据分析是 体现系统智能的关键,一般采用联机分析处理和数据挖 掘两大技术。
数据挖掘的目标则是挖掘数据背后隐藏的知识,通 过关联分析、聚类和分类等方法建立分析模型,预 测企业未来发展趋势和将要面临的问题。在海量 数据和分析手段增多的情况下,数据展现则主要保 障系统分析结果的可视化。 其整体结构可由下图表示
根据主题和数据分 析需要设计不同的 数据库和选择合适 的中间软件和分析 工具，预留足够的 程序接口。 BI基础结构
②网络环境下BI体系结构 网络环境下的商业智能系统 建立在基于流程的扁平化组 织基础上，可以改变内部传 统的基于职能的多字塔式的 “科层制”组织模式，提高 对市场及客户的反映速度， 降低运营成本，实现物流、 资金流、信息流的集成统一 实现事前、事中的集中计划 与管理控制 。网络环境下的 BI体系结构如图所示。