商业智能的发展和应用
人工智能技术在商务智能中的应用与思考
人工智能技术在商务智能中的应用与思考近年来，人工智能技术的飞速发展，对商务智能领域也带来了革命性的变化。
商务智能系统主要用于对企业数据进行分析和挖掘，提供决策支持服务。
人工智能技术的运用则可以让商务智能系统更加智能化，拓展数据分析和决策支持的能力。
本文就人工智能技术在商务智能中的应用进行探讨，对其发展前景进行思考。
一、机器学习技术在商务智能中的应用机器学习是人工智能技术中的重要分支之一，其应用可以极大地提高商务智能系统的精确度和效率。
机器学习算法可以通过大数据集的学习和训练，自主提取出有用的特征和规律，实现数据分类、预测、聚类等多种功能。
以下是机器学习技术在商务智能中的应用案例：1.预测销售额：机器学习可以在历史数据的基础上，对未来销售额进行预测。
通过聚集销售数据、商品数据、市场数据等信息，运用分类、回归等机器学习算法，可以建立销售预测模型，预测出未来的销售额。
2.风险评估：风险评估是商业决策中一个非常重要的因素。
机器学习可以基于银行、保险等机构搜集的贷款记录、保险理赔记录等数据，建立风险评估模型，预测贷款违约概率或保险赔偿概率等，进而为商业决策提供参考。
3.推荐系统：个性化推荐是商务智能中的一个重要应用领域。
机器学习可以通过分析用户行为和喜好，为用户推荐更为符合其需求的商品和服务，从而提高用户体验，促进交易等。
二、自然语言处理技术在商务智能中的应用自然语言处理是人工智能技术中的另一重要分支，其应用可以让商务智能系统更加人性化和高效。
自然语言处理技术可以将自然语音转化为可计算的形式，从而让商务智能系统可以更自然地与人交互。
以下是自然语言处理技术在商务智能中的应用案例：1.语音识别：语音识别技术可以将人的语音转化为机器可识别的语言，提高商务智能系统的人机交互能力。
用户可以通过语音输入指令，系统能够自动解析并执行相关操作，提高工作效率。
2.智能聊天机器人：聊天机器人可以通过自然语言处理技术和人工智能技术相结合，与用户进行人机对话，并提供相应的服务。
大数据技术的发展趋势与应用
大数据技术的发展趋势与应用一、引言在当今信息技术飞速发展的时代，大数据技术作为一项创新型技术，正成为越来越多企业的关注焦点。
大数据技术的快速发展正在推动着企业的数字化转型，为企业提供了更加全面、精准、高效的数据支撑，帮助企业提高竞争力和效益。
那么，在未来，大数据技术发展的趋势和应用将会有哪些?二、大数据技术发展趋势1. 数据治理的加强大数据技术在企业中的应用已经十分普及，数据的安全性和可靠性也变得越来越重要。
为了更好地保障数据的有效性和完整性，数据治理将会逐渐成为大数据技术发展的重点之一。
数据治理包括数据准确性、一致性、完整性、可重用性和安全性等方面，将会在未来得到更加广泛的应用。
2. 多云、混合云、边缘计算的集成应用云计算和边缘计算已经成为了企业进行数字化转型的重要基础设施。
而将多云、混合云和边缘计算相结合，可以最大限度地提高企业的数据存储和处理效率。
未来，多云、混合云和边缘计算将会更加深入地融合，形成全新的数据处理模式。
3. 人工智能与大数据技术的深度融合人工智能与大数据技术是两个互相依托的技术，未来两者的结合将会越来越紧密。
大数据技术可以为人工智能提供更多数据的支撑，而人工智能则可以通过自身的算法来发掘更多数据的价值。
在未来，人工智能与大数据技术将会成为企业数字化转型过程中必不可少的双重引擎。
三、大数据技术的应用1. 商业智能商业智能是大数据技术的一种重要应用，通过对数据的分析和挖掘，可以为企业提供更加全面的数据支持，帮助企业进行更加有效的决策。
商业智能可以应用于市场分析、销售预测、客户分析等多个领域，为企业提供更加全面的数据支持。
2. 金融科技大数据技术在金融行业的应用也十分广泛。
通过大数据技术的支持，金融机构可以更好地了解客户需求、风险控制，提高交易效率和准确性。
同时，大数据技术也可以帮助金融机构进行反欺诈等方面的工作，维护金融市场的安全和公正。
3. 健康医疗大数据技术还可以应用于健康医疗领域，通过对海量的临床数据、医学文献和药物信息进行挖掘和分析，可以为医疗机构提供更加全面的数据支持，帮助医生提高诊断和治疗的准确性。
2023年商业智能化行业市场环境分析
2023年商业智能化行业市场环境分析1. 产业背景商业智能化（Business Intelligence，BI）是一种技术和工具的集合，它能够帮助企业从大量的数据中提取有价值的信息、进行数据分析、数据挖掘与预测，从而引导企业做出正确的决策。
商业智能化起源于20世纪80年代的联机分析处理（Online Analytical Processing，OLAP）技术，随着数据量的不断爆炸和企业数据应用的不断发展，BI技术的发展也呈现出越来越快的趋势。
2. 市场环境分析（1）中国数字经济发展快速，数据化应用普及率高随着互联网时代的到来，中国的数字经济快速发展，同时人口红利、物流发展、产业规模等多个方面的进步促进了人们对数据化应用的认识和需求。
据统计，2019年中国大数据市场规模预计达到2567.2亿元。
数字化应用普及率高的环境使得商业智能化成为企业数据化应用的重要工具之一。
（2）具备可控制的成本优势和长远发展趋势商业智能化行业具备可控制的成本优势，可以通过合理的成本控制和精细的运营管理来保证企业的盈利能力。
同时，随着技术不断发展和企业数字化应用的深入，商业智能化行业的长远发展趋势也非常良好。
根据国际市场研究机构Forrester的报告，2022年全球商业智能化市场规模将达到422.4亿美元。
（3）面临激烈的行业竞争和高度专业化趋势随着市场的壮大，商业智能化行业的竞争也越来越激烈，市场占有率较高的企业利润空间受到压缩。
同时，商业智能化行业的发展也呈现出高度专业化的趋势，许多企业都在不断提高技术、服务质量和客户体验来突出自己的优势。
3. 发展趋势分析（1）数据驱动成为商业智能化发展的主导力量随着数据和技术的不断发展，数据驱动的商业智能化已然成为了行业发展的主导力量。
数据及其品质的提升、数据整合及开放、人工智能技术的快速普及以及云计算模式的广泛应用，都为实现高质量的商业智能化提供了技术支撑及前提条件。
（2）智能化程度的逐步提升在人工智能的背景下，商业智能化行业正逐步实现智能化，通过人工智能技术和算法来实现更加精细化、个性化的商业服务。
bi基础知识
bi基础知识【原创实用版】目录1.BI 的含义2.BI 的发展历程3.BI 的应用领域4.BI 的关键技术5.我国在 BI 领域的发展正文1.BI 的含义BI，即商业智能（Business Intelligence），是一种通过运用数据分析、数据挖掘等技术，使企业能够更加准确地了解其业务状况，从而辅助决策和提升业务效率的管理方法。
BI 可以帮助企业实现对业务的实时监控、数据驱动的决策以及智能化的运营。
2.BI 的发展历程商业智能的发展可以分为以下几个阶段：（1）早期数据分析：20 世纪 60 年代，企业开始使用计算机进行数据分析，主要用于财务管理和库存管理。
（2）数据仓库和 OLAP：20 世纪 90 年代，数据仓库和联机分析处理（OLAP）技术的出现，使得企业可以大规模地存储和分析数据，从而为决策者提供更加全面和准确的信息。
（3）数据挖掘和大数据：随着互联网的普及和数据量的快速增长，数据挖掘和大数据技术逐渐成为 BI 领域的热点。
这些技术可以帮助企业从海量数据中发现有价值的信息，为决策提供支持。
3.BI 的应用领域商业智能的应用领域非常广泛，主要包括：（1）销售与营销：通过分析销售数据、客户行为等，为企业制定更加有效的销售策略和营销活动。
（2）生产与供应链：通过对生产、库存、物流等环节的数据分析，优化生产流程，降低成本，提高供应链效率。
（3）财务管理：通过对财务数据的实时监控和分析，帮助企业实现财务风险的防范和控制，提高资金使用效率。
（4）人力资源管理：通过对员工的招聘、培训、绩效等方面的数据分析，优化人力资源配置，提高员工的工作效率和满意度。
4.BI 的关键技术商业智能领域的关键技术主要包括：（1）数据仓库：用于存储和管理企业级数据，为 BI 系统提供数据支持。
（2）数据挖掘：通过挖掘大量数据，发现潜在的规律、趋势和关联关系，为决策者提供有价值的信息。
（3）数据可视化：将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现出来，帮助决策者快速理解数据信息。
数据挖掘和商业智能
患者群体分析
根据病人的医疗数据和生活习 惯，分析病情变化规律 为个性化治疗和健康管理提供 依据
制造业
生产优化
01 利用数据分析技术，优化生产流程，降低生产成本
设备故障预测
02 基于设备传感器数据，实现故障预测和预防性维护
质量管理
03 通过数据监控和分析，提高产品质量，减少次品率
总结
以上是商业智能在不同行业的应用案例，通 过数据挖掘和分析，企业可以更好地理解市 场和客户需求，优化业务流程，提升决策效 率，实现商业智能的应用和价值。未来随着 技术的不断进步，商业智能将在更多领域发 挥重要作用，为企业持续创新和发展提供支 持。
02 准确的销售预测和成本控制，帮助企业增加利润。
提升客户体验
03 通过个性化推荐和客户行为分析，优化客户体验，增强客户忠 诚度。
数据挖掘和商业智能的发展趋势
人工智能的整合
数据挖掘算法与人工智能技术 的结合，实现更智能的数据分 析和决策支持。
云计算的发展
云计算技术提供了更高效的 数据存储和计算能力，为数 据挖掘和商业智能提供更好 的支持。
大数据的应用
利用大数据技术处理海量数据， 挖掘更深层次的商业价值和成 本效益。
结语
数据挖掘和商业智能在当今商业领域扮演着 至关重要的角色，随着技术的不断发展和应 用场景的拓展，它们将继续推动企业的发展 和竞争力提升。
●02
第2章 数据预处理
数据清洗
数据清洗是数据预处理的重要步骤之一，主要 包括缺失值处理、重复值处理和异常值处理。 在数据分析过程中，有效的数据清洗可以提高 模型的准确性和稳定性。
朴素贝叶斯
朴素
01 独立性假设
贝叶斯
02 概率推断
商业智能在商业银行的应用
商业智能在商业银行的应用【摘要】商业智能在商业银行的应用日益被重视和应用。
本文从客户数据分析、风险管理、营销推广、业绩评估和客户服务优化等方面探讨商业智能技术在商业银行中的具体应用。
通过商业智能技术，商业银行可以更好地了解客户需求，有效管理风险，提高营销效率，评估业绩和优化客户服务体验。
结论部分分析了商业智能技术对商业银行业务发展的重要性，并探讨了未来商业智能在商业银行的发展趋势和应用前景。
随着商业银行业务的不断发展和竞争加剧，商业智能技术的应用将成为商业银行提升竞争力和实现可持续发展的重要工具之一。
【关键词】商业智能、商业银行、客户数据分析、风险管理、营销推广、业绩评估、客户服务优化、业务发展、发展趋势、应用前景展望1. 引言1.1 商业智能在商业银行的应用概述商业智能技术在商业银行领域的应用日益广泛，成为银行业务发展的重要支撑。
商业智能技术通过对客户数据的分析，为商业银行提供了更深入的了解客户需求和行为模式的能力，从而帮助银行更好地制定市场策略和产品推广方案。
在风险管理方面，商业智能技术可以通过对大数据的分析和预测，帮助银行及时发现潜在风险，并采取相应措施降低风险。
商业智能技术还在营销推广、业绩评估和客户服务优化等方面发挥着重要作用，为商业银行的发展提供了有力支持。
未来，随着商业智能技术的不断发展和普及，商业银行将能够更好地利用数据资产，加强与客户的互动，提升服务质量和运营效率。
商业智能在商业银行领域的应用前景广阔，将为银行业带来更多创新和发展机遇，推动银行业务的数字化转型和智能化发展。
商业智能技术的重要性将继续凸显，成为商业银行业务发展的关键驱动力。
2. 正文2.1 商业智能技术在商业银行客户数据分析中的应用商业智能技术在商业银行客户数据分析中的应用是非常重要的。
通过商业智能技术，银行可以更好地理解客户的行为和需求，从而制定更有针对性的营销策略和服务方案。
商业智能技术可以帮助银行分析客户的交易记录、网上银行行为、信用卡消费等数据，从中发现客户的偏好和消费习惯，进而精准地推送相关产品和服务给客户。
商业智能技术的应用与应用
商业智能技术的应用与应用一、引言商业智能技术（Business Intelligence，简称BI）是指一套能够将大量数据转化为有价值的信息和洞见的技术系统，并且通过这些信息和洞见来帮助企业管理者做出更明智的商业决策。
随着数据时代的到来，商业智能技术在企业中的应用也越来越广泛。
本文将从以下几个方面来探讨商业智能技术的应用与发展。
二、商业智能技术的应用1.数据收集和整合商业智能技术最基础的应用就是数据收集和整合。
数据的收集和整合需要利用大数据分析的技术，将各种不同类型的数据从多个来源整合，比如企业内部的数据库系统，互联网上的公共数据源以及市场调研数据等等。
收集并整合这些数据可以帮助企业管理者了解自己的市场定位，优化资源配置和业务流程，并能更精准地分析市场细分及竞争对手情报。
2.数据分析和挖掘除了将数据进行收集和整合，在BI技术中的数据分析和挖掘也是非常重要的部分。
数据分析是将商业数据转化为决策支持信息的重要方法之一。
从数据中提取商机，发现业务趋势及归纳分析、提升企业竞争力都是其核心目标。
数据分析的技术包括数据挖掘、分析报告、OLAP等。
数据挖掘是通过半自动的手段寻找数据中包含的有价值的信息，提供洞见、规律及预测性的模型。
3.数据可视化商业智能技术中不可或缺的部分就是数据可视化，它能帮助企业管理者更直观地了解业务的情况和趋势，做出更精准的决策。
通过图形化数据显示技术，可以将数据结果以图表、地图、仪表板等多种形式呈现，让企业管理者更快速的洞察数据信息，了解业务状况。
三、商业智能技术的应用案例1.物流公司数据分析案例物流公司需要高精度的定位服务作保障，而定位服务直接和轨迹数据有关。
通过 BI 技术，物流公司可以对轨迹数据进行清洗、筛选和分析，实现了全流程的轨迹跟踪。
这样就能够为物流公司的客户提供清晰、精准的物流信息，同时也有利于企业实现高效运营。
2.服装零售公司数据分析案例服装零售企业的销售数据、会员数据、库存数据等关键数据可以通过BI技术进行汇总、分析和研究，以获取市场及市场环境信息，并更加精准地进行商品定位、库存控制等。
商业智能在企业中的运用及发展趋势初探
的应 用过 程来 提供 商业 智代 管理 理 论为 指 导 ． 息技 术为 支撑 和新 的集 信
仍 处于发 展之 中 。 商业 智能 发展 大致 经历 了事 务处 理 系统 成 系统 ， 其支 撑 技术 主要 包 括两 个 方面 ： 一是计 算机技 术 ， （ Ｐ ） 管理 信息 系 统 （ Ｓ 、 Ｔ Ｓ、 ＭＩ ） 高级人 员 管 理信 息 系统 （ Ｉ） 诸 如数 据 库技 术 、 据 挖 掘技 术 、 机分 析 处理 技 术及 数 Ｅ Ｓ 数 联
略 规划 及前 景预 测等 多 个 角度 提供 重要 的分 析指 导 ， 为企 与 以往 的信 息 系统 相 比 ． 商业 智能 系统 具有 以下 几个
而 且提供 了预 先打 包好 的应用 领 域 的解决方 案 。 （ ） ２ 商业
的研究 和应 用处 于发 展 阶段 ． 其理 论研 究 和 商业 运用 不仅 业 的发展 壮 大 ， 基业 常青 提供 有力 的保 障 。
于新兴 的商 业智 能技 术 来寻 求解 决 之道 。 目前 ． 商业 智能 目标 ． 用 已有 的或 新 建 的分 析 模 型 ， 企 业各 部 门环 节 运 将
的生产流 程清 晰 系统地 展 示给 管理 者 。
在 数据 收 集整 理 分 析 的基 础 上 ， 从企 业 发展 趋 势 、 策
和方法 ． 过应 用基 于 事实 的支 持 系统 来 辅助 商业 决 策 的 于信 息 提供者 和信 息 消费 者 通 制定 。 商业 智 能是对 商业信 息 的搜 集 、 理和分 析 过程 ． 管 目 的是使 企业 的各 级决 策 者获得 知 识 或洞 察力 ． 促使 他们 做
商业智能技术在企业管理中的应用
商业智能技术在企业管理中的应用随着信息时代的到来，信息化已经成为各个领域的发展趋势，对于企业来说，管理信息化的应用早已不能够满足需求。
商业智能技术（Business Intelligence, BI）是一种能够对企业数据进行收集、分析、挖掘和展现的技术，它的发展为企业的决策提供了可靠的依据和支持，为企业管理带来了崭新的局面。
一、商业智能技术的发展及应用随着商业智能技术的发展，其应用的范围和形式也越来越广泛。
早期的商业智能技术仅能够对数据进行分析和展现，但需求的增加要求商业智能技术不仅能够对数据进行简单的分析，更需要能够从数据中发掘出信息，进行预测和优化。
目前商业智能技术已经广泛应用于企业的管理决策、市场营销、资源优化和风险预测等方面。
在企业内部，商业智能技术的应用被深度融入到企业的各个业务环节之中，从而进行决策与管理的优化和创新，从而改善企业的管理质量和效益。
二、1.提供全面的数据分析商业智能技术能够对企业的数据进行收集、处理和分析，从而为企业的管理决策提供全面和准确的支持，实现了对企业内部、外部、竞争对手等方面的数据进行分析。
企业可以根据数据进行各项评价，找出问题和瓶颈，进行优化调整和决策。
2.提高工作效率通过商业智能技术，企业可以实现对内部工作的有效监管和管理，对流程、人员和资源进行合理配置和调度，实现工作效率的提高。
同时，也可以利用商业智能技术为员工提供实时、准确的数据支持，协助员工在工作中更加高效、准确地完成任务。
3.创新业务模式商业智能技术能够对市场数据进行深入分析，发掘出市场的需求和趋势，从而引导企业进行业务模式的调整和创新。
企业可以通过对数据的分析，调整产品的定位和销售渠道，提高产品的市场竞争力。
不仅如此，商业智能技术还能够帮助企业优化营销策略，提高销售额和市场占有率。
4.提高决策质量商业智能技术能够以数据为基础，通过分析、挖掘和展现，提供能够支持为企业管理层进行决策的准确依据，从而提高决策质量。
人工智能在商业中的应用与发展
人工智能在商业中的应用与发展人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为现代科技领域中的一种前沿技术，已经在各个领域展现出巨大的应用前景。
在商业领域中，人工智能同样有着广泛的应用和不可忽视的影响，下文将就人工智能在商业中的应用与发展进行探讨。
一、人工智能在商业中的应用1. 商业智能商业智能（Business Intelligence，BI）是企业管理中不可或缺的一部分，其主要目的是通过对企业数据的分析和挖掘，为企业高层决策提供决策支持。
而人工智能在这一领域中则起到了极大的推动作用。
人工智能技术可以对大量企业数据进行处理和分析，通过对数据的模式识别、预测和优化，帮助企业发现潜在的商机和风险，指导企业的行业战略和决策。
2. 语音识别语音识别技术已经得到了广泛的应用，无论在家庭还是在商业领域，都能够起到重要的作用。
在商业领域中，语音识别技术可以用于客户服务中心、提高商务交流的效率、自动录入快递单号等。
例如自动客服聊天机器人，可以通过语音识别技术与客户实时交互，了解客户需求，提供精准、高效的服务。
3. 机器学习机器学习（Machine Learning , ML）可以帮助企业构建数据驱动的商业模型，通过对数据的分类、预测、聚类等技术分析，提高企业的数据分析和管理水平。
在商业领域中，机器学习可以用于客户关系管理、个性化推荐、风险管控等。
例如，在支付宝等互联网金融领域，通过机器学习技术，可以对用户的消费行为和风险评估进行智能预测和管理。
4. 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机技术中的一个分支，其主要目标是让机器能够更好地理解和处理人类语言。
在商业领域中，自然语言处理可以用于文本阅读、智能翻译、广告推广等。
例如，通过自然语言处理技术，可以对互联网文章和新闻进行智能分析，了解公众对某一产品或事件的态度，从而为企业提供指导性意见。
商业智能的发展及核心支撑技术
商业智能的发展及核心支撑技术前言企业资源规划(ERP) 、销售终端(POS) 、市场调查、供应商、客户、网络、政府部门等都在不断地往我们的桌面上添加信息，实际上平均每18个月信息量就翻一番，但是能分析的数据究竟有多少呢? 有些项目专家估计目前被利用的数据只有5 %～10 %，并且我们能分析的数据仅限于数据库中的数据。
那么怎样才能把大量的数据转换成可靠的、商用的信息以增加利润和市场份额，这已成为商业IT界关注的问题。
由此，商业智能技术应运而生。
BI(Business Intelligence，商业智能) 是随着Internet 的高速发展和企业信息化的不断深入而产生的。
BI使得企业的决策者能够对企业信息进行有效、合理地分析和处理，为生产决策提供可靠的依据。
学术界对BI有不同的定义：DataW arehouse Institute 组织认为“BI是将数据转换成知识并将知识应用到商业行为上的一个过程”；Gartner Group 则认为“BI是将数据转换成信息的过程，然后通过发现将信息转化为知识”。
确切地讲，BI并不是一项新技术，它将数据仓库(DW )、联机分析处理(OLA P)、数据挖掘(DM ) 等技术与客户关系管理(CRM ) 结合起来应用于商业活动实际过程当中，实现了技术服务于决策的目的。
现在BI技术应用得非常广泛，涵盖电信、保险、银行、医疗、交通、粮食等行业，为企业提供决策用的重要数据，帮助企业制定有效而完善的运营计划。
例如在粮食行业，运用BI技术能有效地制订粮食调运计划、分析资金分配情况、制定收购计划等。
一、商业智能的概念及产生背景1、商业智能的产生背景（1）、企业的“数据监狱”(Data Jail) 现象商务活动从办公自动化出现的早期开始就在其运作过程中收集大量的数据，包括销售、成本、质量控制、库存、客户服务等各方面息息相关的企业数据，分别存储于数据库、数据集市、数据仓库、多维数据库、第三方的应用或其它文件中。
人工智能在商业智能领域的应用与发展趋势
人工智能在商业智能领域的应用与发展趋势随着科技的不断进步和人工智能技术的不断发展，人工智能在商业智能领域的应用也逐渐成为了现实。
人工智能的出现为商业智能带来了全新的机遇和挑战，在企业的决策、运营和市场营销等方面发挥着重要的作用。
本文将从人工智能在商业智能领域的应用和发展趋势两个方面来进行探讨。
一、人工智能在商业智能领域的应用1. 决策支持系统人工智能技术的应用为企业提供了更加准确、快速和智能化的决策支持。
通过对大数据的分析和挖掘，机器学习和深度学习等技术能够提供准确的预测和推荐，帮助企业高效地做出决策。
例如，某电商企业通过分析用户历史购买记录、浏览行为和社交网络数据等，结合机器学习算法，可以为用户个性化推荐商品，提高用户购买满意度和转化率。
2. 自动化生产与服务人工智能技术的发展也为企业的生产和服务提供了自动化的解决方案。
通过使用机器人和无人驾驶技术，企业可以实现生产线上的自动化操作和配送。
同时，人工智能还可以应用于客户服务领域，例如虚拟助手和智能客服等，提供更加高效和便捷的服务体验。
3. 市场营销在商业智能领域，人工智能的应用也在市场营销方面发挥着重要作用。
通过分析大数据和用户行为，人工智能可以帮助企业更好地了解市场需求和用户偏好，制定针对性的营销策略。
例如，通过机器学习算法和自然语言处理技术，企业可以对用户在社交媒体上的评论和反馈进行情感分析，进一步改进产品和服务。
二、人工智能在商业智能领域的发展趋势1. 深度学习的应用进一步推动深度学习作为人工智能技术的重要分支之一，在商业智能领域具有广阔的应用前景。
未来，随着硬件设备的不断升级和算法模型的不断优化，深度学习将能够更好地处理大规模和复杂的数据，帮助企业提取更有价值的信息，并为决策提供更准确的预测和建议。
2. 增强学习的发展增强学习是人工智能领域的一个重要研究方向，它通过智能体与环境的交互学习来实现特定目标。
在商业智能领域，增强学习可以应用于自动化决策和优化问题，例如供应链管理、物流调度等。
商务智能发展现状及市场发展趋势
商务智能发展现状及市场发展趋势
一、商业智能发展现状
商业智能（BI）正在发挥着越来越重要的作用，可以说是企业信息快
速发展的支柱。
随着现代IT技术的发展，商业智能作为一种重要的技术
工具，已被广泛应用于企业的管理决策和业务运营中。
在过去的几年里，
商业智能的应用及发展可以说是迅速而又显著的。
比如，像数据仓库，数
据挖掘，知识发现，预测分析等，这些技术在企业的管理决策过程中发挥
着越来越重要的作用。
此外，商业智能技术还逐渐应用于社会媒体消费分析，客户关系管理，大数据分析等领域，使企业可以更加清晰的了解市场
需求，做出更为合理的决策建议。
随着全球经济的快速发展，商业智能在全球市场上的发展可能会得到
进一步加速。
根据市场研究公司Gartner的预测，到2024年，全球商业
智能市场的规模将达到1278亿美元。
同时，商业智能的实施水平在全球
市场的贡献率将由2024年的43%提高到2024年的54%。
此外，随着物联网技术的应用，商业智能也开始向实时数据分析和决
策支持进化。
这将使企业能够更快速、更有效地执行各种有效的管理决策，以提升营运效率，提高商业效益和客户服务水平。
大数据在商业智能中的应用及发展趋势
大数据在商业智能中的应用及发展趋势随着技术的发展，大数据在商业智能中的应用越来越广泛，深入人们
的生活。
以下将就大数据在商业智能中的应用及发展趋势进行探讨。
首先，大数据支持的商业智能技术能够帮助企业通过分析海量数据，
深入理解真实的商业规律和趋势，以便更好地管理业务，提高企业价值和
能力。
比如，利用大数据分析技术，企业可以在销售、市场营销、客户服
务等方面提供更快更准确的响应，从而获得更多的商机，增强企业的竞争力。
其次，大数据的集成和分析可以提供客观，准确的数据，帮助企业更
明智地进行决策。
一方面，企业可以利用大数据来监控市场变化，通过海
量数据的比较，精确预测市场趋势，以便把握商机；另一方面，使用大数
据分析，可以更加精确有效地预测用户需求，帮助企业制定更优秀的商业
策略，吸引更多的消费者，提升企业的商业价值。
此外，大数据技术也可以改变传统的商业智能应用。
以IT行业为例，传统的商业智能应用只能收集和分析少量数据，无法深入分析系统问题。
大数据技术的应用和发展趋势
大数据技术的应用和发展趋势随着社会的不断发展，信息量也越来越庞大，很多企业、组织和个人都积累了海量的数据。
这时神奇的大数据技术就应运而生了。
大数据技术不仅可以让我们更加有效地管理和利用数据，还能够为我们带来更多的商业机会、竞争优势和创新思路。
让我们来看看大数据技术的应用和发展趋势。
一、大数据技术的应用1.商业智能商业智能（BI）是指通过计算机软件和硬件等技术，帮助用户快速获取、分析和操作数据，用于支持商业决策。
商业智能可以解决企业在管理和决策上遇到的诸多问题，比如如何管理和分析客户信息、如何制定营销策略、如何评估业务绩效等。
商业智能的应用也是大数据技术的重要组成部分之一。
2.互联网搜索互联网搜索引擎是大数据技术最为人所知的应用之一，如Google、百度等。
搜索引擎通过获取大量的网页内容数据，建立索引库并对其进行分析，可以让人们在海量数据中快速找到自己需要的信息。
3.移动应用现在人们越来越依赖于移动设备，因此移动应用也成为了大数据技术的一个重要应用方向。
通过收集用户的地理位置、兴趣点等数据，移动应用可以提供更加精确的个性化服务，比如推荐附近的餐馆、购物中心、娱乐场所等等。
4.社交网络社交网络中的大数据分析可以帮助企业和组织更好地理解客户和市场，比如通过分析用户的喜好、行为和口碑等信息，对产品、广告和营销策略进行调整和改进。
二、大数据技术的发展趋势1.从数据分析到预测分析随着大数据技术的进一步发展，人们开始更注重预测分析。
预测分析是指通过大数据技术，收集和处理历史数据，并预测未来趋势。
这种预测分析可以为企业和组织提供更加精准的市场和业务预测，以便制定更加有效的商业决策。
2.从离线数据到实时数据处理大数据技术最初是针对离线数据处理的。
但是，随着数据量的不断增加，人们越来越迫切地需要实时数据处理，比如社交网络、交通管理、金融交易等领域。
因此，实时数据处理将成为大数据技术的一个重要发展趋势。
3.从数据管理到数据治理在大数据应用过程中，数据质量和数据安全等问题变得越来重要。
商业智能
Business Intelligent(BI)商业智能简介随着经济的发展，企业所面临的竞争日益激烈。
同时，信息技术的发展也使企业获取信息的手段和渠道也在不断增加，企业所面对的信息浩如烟海。
而任何好的决策都需要事实和真实的数据。
企业决策的正确程度也取决于所使用的事实和数字的准确程度。
另一方面，随着竞争的增加，决策需要在较短的时间内做出。
因此，在特定的时间段内，能够尽可能多地获得相关信息就变得越来越关键。
而为了使决策具有较好的正确度，却又需要更长的时间。
因此，企业需要高效数据分析工具，以减少高速、精确分析大量数据所需时间。
商业智能技术正是一种能够帮助企业迅速地完成信息采集、分析的先进技术。
它包含了决策过程中所有的查询和报告、在线分析处理（OLAP）和信息采集应用程序及工具。
商业智能解决方案在企业经营中的作用主要表现在三个领域：客户关系管理（CRM）：通过有效的交流和良好的服务维持客户对企业来讲是至关重要的。
商业智能通过帮助企业完成客户划分、客户获得、赢回客户、交叉销售、客户保留等工作，使企业的目标、人员、商务处理流程和基础设施集中到根据客户的需要来定制产品、服务以及"面对面"的客户交流方面。
可赢利性分析：商业智能解决方案可以帮助企业分析利润的来源、各类产品对利润总额的贡献程度、广告费用是否与销售成正比等等。
减少成本：商业智能技术能够协助企业确定在哪些对业务影响最小的领域减少成本。
而降低成本的决策可基于详细的目标数据。
商业智能中所包含的数据分析技术主要可分为以下三个阶段：查询报告为了有效地进行营销管理，企业往往需要将各地的数据汇总到总部，并建立一个庞大的数据仓库。
这种数据仓库不但能够保存历史数据、阶段性数据，并从时间上进行分析，而且能够装载外部数据，接受大量的外部查询。
建立数据仓库的过程一般包括清洗、抽取数据操作，统一数据格式，设定自动程序以定时抽取操作数据并自动更新数据仓库，预先执行合计计算等步骤。
大数据与商务智能的关系及未来发展趋势
大数据与商务智能的关系及未来发展趋势一、大数据和商务智能的概念大数据是指数据规模超过传统数据处理能力的数据集合。
在互联网时代，大数据已成为社交网络、商业交易、物联网、数字娱乐等方方面面的数据源泉，它们的增长速度和分散程度越来越高，数量巨大、异构性强、存储扩展性差、处理能力弱等问题也逐步浮出水面。
商务智能（BI）是指通过数据仓库、数据挖掘等技术，通过对海量数据的收集、整理、分析和建模，帮助商业机构预测市场需求、调整战略、优化经营，提高商业活动的效率和效益。
二、大数据和商务智能的关系大数据和商务智能之间存在着密不可分的联系。
商务智能需要大数据为支撑，而大数据的应用则离不开商务智能的帮助。
1. 商务智能对于大数据的应用商务智能通过数据分析和可视化技术，帮助企业将已有数据转化为商业智务，做出更为明智的决策。
通过建立数据挖掘模型，商业智能可以提供跨部门的数据分析，将数据转化为实际业务价值和竞争优势。
2. 大数据对于商务智能的提升商务智能需要大量的数据才能进行深度分析和预测，而大数据则可以提供更为丰富和真实的数据源，为商业智能提供更为深入和准确的分析。
同时，大数据还可以通过机器学习等技术实现自动化的数据处理，从而减少人力成本。
三、大数据和商务智能的未来发展趋势1. 大数据和商务智能逐步融合大数据和商务智能之间的界限逐渐模糊，两者正在向着更为深入、广泛、自动化、智能化等方向发展。
在这个过程中，企业需要不断地趋于数据的完整性和一致性，将数据从临时的、不可靠的状态转化为可持续的、可靠的状态。
2. 大数据和商务智能的结合大数据和商务智能的结合将会被推崇为越来越重要的趋势。
商务智能需要大数据的支撑，大数据的跨系统、跨组织、跨行业的积累和共享，必然会促进商业竞争的更多领域的可行性。
3. 商务智能和大数据的岗位化商业智能和大数据的技术人员，需要投资大量的时间和精力来学习不同的技术和工具，同时还需要充分了解企业的领域知识和业务需求，从而提供更为专业化、个性化的解决方案。
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
商业智能在商务领域的使用现状及其发展趋势
一
、
商业 智 能 （ ｕ ｉｅ ｓ ｎ． ｌｇ ｎ ｅ Ｂ ） Ｂ ｓ ｓ Ｉｅ ｅ ｃ ， Ｉ ｎ ｅｌ ｉ
怎样 从业 务数 据 中提取 有用 的信 息 ，然 后根 据这 些信 息来 采 用 明智 的行动— — 这就 是商 业智 能的课 题 。因此 ，商 业智 能较 为 合 理 的定 义应 该是 ：如何 通 过技术 手段 对分 散在 不 同系统 的数据 进行 有效 整合 ，从数 据 中获取 有用 的信 息 ，再将 这些信 息转 换为
域 的使用 现状 ２ Ｏ世纪 ８ 年 代 ，数 据仓库起 源 于美 国，从 ９ 年代 中期 丌始 Ｏ ０ 已经非 常成 熟。 数据 挖掘 在美 国得 到大力 推广 也是 １ ９ ９ ６年之 后的 事 情 了。但 是，数 据挖 掘 的实用 性很 快得 到业 内 的认可 ，并迅 速 地推 广到 全球 的许 多地 方，尤 其是 在欧 美 国家 。 数据 挖掘 引入 中 国最 早是 在 ２ Ｏ世纪 末 ， 起步 较晚 ： 是这 一 但 技术 很快 得到银 行和 电信 的认 可 。 ２ ０ 年 开始 ，国 内的一些 企 从 ００ 一 业 已经开始 建立 数据仓 库 ；２ ０ 年 ，数据 仓库 在银 行 、电信 等行 ０３ 业 已经 开始 推广 。数据 仓库 和数 据挖 掘 的理念 以及 它们 可能 为企 业、事 业和 政府所 带来 的经 济效 益和 管理 水平 的提 高 已经得 到普 遍 的认 可 。 但是 ， 些技 术距 离有效 推广 和应用 尚有 一段 路要走 。 这 商业智 能应用 的规 划 、设计 、开 发 、实施是 一 项相 当复杂 的系 统 工程 ，在 认识 上还 有误 区。 （ ）统一 需求 和定位 问题 一 谈到 商业智 能系 统需求 的 问题集 中在 ： 应用 需 求的 不明确 （ 具 体业 务部 门提不 出需求 ） 不 急迫 ； 、 企业 决策 层对 该类系 统 的用途 及 如 何得 到投 资 回报 不 清楚 ；系统 建设 复 杂 （ 不知 该 如何 设计 模 型、存放 什么 信息） ，令 人望 而却步 。这些 问题 实 际 上在某 种程 度 上 与东 西方文 化差 异有 关。 （ ）受 非技 术成份 影 响大 二 商业 智能 系统 的可持 续发展 力差 、 系统 常被 废弃 而后又 重建 ， 造成 资源浪 费 ；技术 和概 念停 滞不 前 ，应 用上 不 去 ；且受 非技术 的影 响大 。这是 国 内 目前 商业智 能应 用较普 遍 的 问题 。 （ ）信 息平 台和 应用 的 问题 三 国 内企业 对 商业智 能 的需求 一般 是从 具体 的应用 丌始 ，如 大 客 户管 理系统 、领 导决 策支 持系统 、经营 分析系 统 、财务 管理 系 统 等等 。但这 些应用 的 背后都 需要 数据 仓库 的支 持 。这样 就引 出 了一 个 问题 ，是先开 发应 用还 是先 建立 数据仓 库 平 台。在信 息 平 台和 实际应 用 间有效 地平 衡 ，将 系 统 的建 设 可分 阶段 实施 、可持 续发展 是商业 智 能应用 实施 的关 键 。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
商业智能基本概况 商业智能市场介绍 商业智能关键技术 商业智能行业应用 行业现状及发展趋势 企业BI实施、推广策略
体系架构
ETL 数据仓库（DW） 元数据（Metadata）
二
三 四 五 六
数据挖掘（DM）
联机分析技术 （OLAP）
58
基本体系架构
59
系统技术架构
运维管理平台
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）。 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。
目标或协议）和运用趋势报表。
支持公开的、透明的信息系统。
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。
数据源元数据管理
数据仓库技术 数据仓库方法论 J2EE架构
技术元数据
元数据管理技术 数据存储技术
商业元数据管理
SOA架构 PORTAL技术
数据治理方法论
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
关键技术----ETL
源数据 数据接入区 数据交换区 基础数据区 应用数据区 数据接出区
基础数据 交换
File1
当前快照
低阶公共汇总
指标视图
企业各类数 据
更有效的智能化管理
灵活和可视化 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 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
DB2以及Cognos、SPSS、Datastage，覆盖BI全部领域
Oracle、Hyperion、BIEE、ODI，覆盖BI全部领域，数据挖掘领域有 待加强 SQL Server，覆盖BI全部领域，适合中小型企业，性价比高
Informatica Informatica，主要是数据集成领域 Teradata Sybase SAP SAS Teradata，主要是数据仓库领域 Sybase Business IQ，主要是数据仓库领域 Objects、Crystal Reports，主要是Olap和报表领域
源系统层
总部系统
系统监控管理 ODS+DW ETL层 数据集市层 应用层
应用安全管理
展现层 企业报表
1
ETL层
操作型数据存储
地产板块系统 房托板块系统
报表模型
2
3
4
5
洗漱
查询模型
即席查询 多维分析 电子地图 战略决策模型 监控预警 计量统计 经济分析
1
16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 %
File2 File3
基础数据 交换 基础数据 交换
历史拉链
高阶公共汇总
汇总数据视图
数 据 访 问
数据库连接
事件流水 基础数据 交换 公共代码
指标
明细数据视图
数据下发
应用集市
数据接口
公用参数
数据接口
操作数据区
基础数据 交换 数据接口 基础数据 交换 数据扩展 数据接口
数 据 提 供
补录、维护
缓冲数据 交换
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
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
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
转换
交通板块系统
合并
金融板块系统
基础业务信息数据库 转换 经营分析模型
2
3
4
5
其他板块系统
补录 数据区
数据挖掘模型 ……
数据挖掘 虚拟雇员
16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 %
外部数据
系统管理平台
ETL技术 XML\WEBServices
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.
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
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
市场概况 市场并购 市场规模
二
三 四 五 六
市场结构
主要供应商
47
48
国内商业智能的潜在需求
49
国内BI市场规模
50
51
52
Magic Quadrant for Business Intelligence Platfroms
53
54
55
厂商
产品及简介
IBM
Oracle Microsoft
数据接口
ETL特征
• • • • • 以串行/并行方式，从不同异构数据 数据源流向统一的目标数据，核心在于转换过程（关联、聚集），而抽取 和装载一般可以作为转换的输入和输出。 ETL元数据主要包括每次转换前后的数据结构和转换的规则。 数据同步，数据ETL是经常性的活动，按照固定周期运行，甚至实施运行。 庞大的数据量，需要ETL工具具有良好的伸缩性。 流程控制和数据验证机制。
商业智能工具软件
查询、报表和分析工具软件 仪表盘、报表生成、联机 分析、即席查询 高级分析工具软件 数据挖掘与统计
内容分析工具软件
生产计划分析应用软件 需求、供给和生产计划
人力资源分析应用软件
空间信息分析工具软件
数据仓库管理平台
数据仓库管理软件 数据仓库生成软件 数据抽取、转换、载入；数据质量
目 录
61
关键技术—数据仓库（DW）
• DW定义
按照W.H.Inmon这位数据仓库权威的说法，“数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、 集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。” 面向主题的（subject-oriented）：数据仓库围绕一些主题，如顾客、供应商、产品和销售组织。 数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是集中于组织机构的日常操作和事物处理。因此， 数据仓库排除对决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。 集成的（integrated）：通常，构造数据仓库是将多个异种数据源，如关系数据库、一般文件和 联机事务处理记录集成在一起。使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定、编码结构和属 性度量等指标的一致性。 时变的：数据存储从历史的角度提供信息。数据仓库中的关键结构，隐式或显式地包含时间元素。 非易失的（nonvolatile）：数据仓库的数据是有历史保存意义的，数据仓库的数据也只使用添加 的方式，进入数据仓库的数据一般情况下是不需要更新的，这样就保证了数据的稳定性。通常， 它只需要三种数据访问：数据的初始化装入、数据的添加和数据的查询访问。
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
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
案例5：国外某银行ATM交叉销售（3）
40
商业智能价值体系概述
41
商业智能价值体系分析方法与模型概述
42
数据仓库成熟度评估模型的引入补充价值分析的“漏洞”
43
数据仓库成熟度评估模型
44
数据仓库成熟度评估-评分标准示例
45
寻找和最佳实践的缺口就是下一次改进的机会
46
目 录
一
商业智能基本概况 商业智能市场介绍 商业智能关键技术 商业智能行业应用 行业现状及发展趋势 企业BI实施、推广策略
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）