商业智能(BI)介绍PPT课件( 50页)
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BI商务智能的基本定义(ppt 46页)
通过BI帮助我们
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
哪种产品赢利情况最好? 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
不可修改
数据库处理的是日常事务数据，有的需要 不断更新
数据仓库反映的是历史信息 ，可以添加， 但不可更改。
数据仓库生成
Extract, Transfer, and Load (ETL)
Model Integrate
Data
ETL Data warehouse
数据展现
面向高层决策者的主管信息系统(EIS) 面向决策分析者的联机分析系统(OLAP) 决策者上的即席查询系统(Ad Hoc) 灵活报表系统(Reporting) 数据展现采用多种灵活的方式，比如C/S模
了解企业情况 行动: 通过分析来更有效地分配资源
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”。
聚类、群集化（clustering）：将不同的母体区 隔为较具同构型的群组（cluster），换句话说， 其目的是将组与组之间的差异分辨出来，并对个 别组内的相似样本进行挑选。在群集化技术中， 没有预先定义好的类别和训练样本存在，所有纪 录都根据彼此相似程度来加以归类。
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
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(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 &
U8商业智能(BI)销售培训_适用销售
现金指标仪 表盘监控 预测现金指 标趋势变化
现金指标 资金状 况分析
现金指标近 资金状 日趋势分析 况分析
现金指标预 算执行情况 分析 对资金状况 进行详细分 析
UFIDA > > >
如何实时了解企业销售日报？ 如何实时了解企业销售日报？
销售无疑是每个企业关注的重点， 销售无疑是每个企业关注的重点，在企业经营管理 的过程中，企业的CEO CEO、 的过程中，企业的CEO、销售总监都希望每天能及 时获得销售日报，了解未来销售趋势， 时获得销售日报，了解未来销售趋势，能从不同角 度分析企业销售运营状况…… 度分析企业销售运营状况……
无行业限制 适用单一企业、 适用单一企业、多组织企业
全面认识U8商业智能 全面认识U8商业智能 U8 U8商业智能销售策略 U8商业智能销售策略
U8BI > > >
面对新老客户的如何销售？ 面对新老客户的如何销售？ 面对不同对象如何进行销售？ 面对不同对象如何进行销售？
总经理 财务主管 销售、采购、物流等主管 销售、采购、
销售策略
找准对象,区别对待 找准对象 区别对待 核心价值展现
UFIDA > > >
如何实现不同角色所需的管理桌面？ 如何实现不同角色所需的管理桌面？
企业中的每个管理角色（CEO、CFO、COO、 企业中的每个管理角色（CEO、CFO、COO、 ），在企业经营管理中所关注的重点各有不 等），在企业经营管理中所关注的重点各有不 需要有一个性化管理者桌面（ 同，需要有一个性化管理者桌面（个性化决策 门户），即时掌握…… ），即时掌握 门户），即时掌握……
多维度的数据钻取，深入挖掘数字奥秘… 多维度的数据钻取，深入挖掘数字奥秘…
现金指标 资金状 况分析
现金指标近 资金状 日趋势分析 况分析
现金指标预 算执行情况 分析 对资金状况 进行详细分 析
UFIDA > > >
如何实时了解企业销售日报？ 如何实时了解企业销售日报？
销售无疑是每个企业关注的重点， 销售无疑是每个企业关注的重点，在企业经营管理 的过程中，企业的CEO CEO、 的过程中，企业的CEO、销售总监都希望每天能及 时获得销售日报，了解未来销售趋势， 时获得销售日报，了解未来销售趋势，能从不同角 度分析企业销售运营状况…… 度分析企业销售运营状况……
无行业限制 适用单一企业、 适用单一企业、多组织企业
全面认识U8商业智能 全面认识U8商业智能 U8 U8商业智能销售策略 U8商业智能销售策略
U8BI > > >
面对新老客户的如何销售？ 面对新老客户的如何销售？ 面对不同对象如何进行销售？ 面对不同对象如何进行销售？
总经理 财务主管 销售、采购、物流等主管 销售、采购、
销售策略
找准对象,区别对待 找准对象 区别对待 核心价值展现
UFIDA > > >
如何实现不同角色所需的管理桌面？ 如何实现不同角色所需的管理桌面？
企业中的每个管理角色（CEO、CFO、COO、 企业中的每个管理角色（CEO、CFO、COO、 ），在企业经营管理中所关注的重点各有不 等），在企业经营管理中所关注的重点各有不 需要有一个性化管理者桌面（ 同，需要有一个性化管理者桌面（个性化决策 门户），即时掌握…… ），即时掌握 门户），即时掌握……
多维度的数据钻取，深入挖掘数字奥秘… 多维度的数据钻取，深入挖掘数字奥秘…
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
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）
BW、BI简介ppt课件
如何自助地基于业务 数据回答具体的分析 问题，并分享开来？
如何从历史数据中发 现趋势并做出更好的
预测？
如何迅速找到业务分 析问题的答案？
Crystal Reports
Dashboards
Web Intelligence
Analysis
Business Objects Explorer
22
SAP BI工具综述
一．商务智能简介
目录 二．SAP BW简介
三．SAP BI简介
1
商务智能定义
定义：商务智能指利用数据仓库、数据分析挖掘技术 对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据 统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报 告，如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评 价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的各种 经营活动提供决策信息。
如果您拥有上千万的客户，并希望展开一次市场营销活动，那么哪些人会是最可
能响应的客户呢？如何划分出这些客户？哪些客户会流失？预测型建模能够给出
解答。
优化 OPTIMIZATION
回答：如何把事情做得更好？对于一个复杂问题来说，那种决策是最优的？
8
示例：在给定了业务上的优先级、资源调配的约束条件以及可用技术的情况下，请您
14
InfoObject
✓ Characteristics: 例如 “物料”, “客户名称”, “销售代表”
在主数据表中的信息对象 ( “销售大区” 的值 “华东大区”... ) 特殊类型的特性:
时间特性 与时间相关的特性“Fiscal period”, “Calendar
year”, ...
单位特性 国际通用的单位 “Local currency” or “0Unit ✓ Key figures: 数量或者金额 (“销售收入” and “销售数量”)
BI基础概念培训PPT课件
数据整合与清洗
详细描述
数据准备是BI实施的重要环节，包括数据整合和数据清洗。数据整合是将分散在各个业务系统的数据进行整合， 形成一个统一的数据源；数据清洗则是确保数据的准确性和完整性，为后续的数据分析和报表开发提供可靠的基 础。
平台搭建
总结词
选择与配置工具
详细描述
平台搭建是选择适合的BI工具并进行配置的过程。根据需求分析的结果，选择 合适的BI工具，并进行相应的配置和设置，以确保数据展示和分析的准确性和 效率。
数据挖掘
数据挖掘定义
数据挖掘是从大量数据中 提取有用信息的过程，这 些信息可以用于决策支持。
数据挖掘技术
数据挖掘涉及多种技术， 如关联规则挖掘、聚类分 析、分类和预测等。
数据挖掘应用
数据挖掘广泛应用于金融、 零售、医疗等领域，帮助 企业发现潜在商机和改进 运营。
数据可视化
数据可视化定义
数据可视化效果
Tableau、Power BI、QlikView等。
商务智能工具的功能
数据查询、报表生成、仪表板展示、数据挖掘等。
数据可化工具
数据可视化工具
01
通过图形、图表、图像等形式展示数据，帮助用户更好地理解
数据。
常用数据可视化工具
02
Excel、Python、D3.js等。
数据可视化工具的功能
03
数据可视化、数据交互、数据探索等。
BI基础概念培训PPT课件
目录
• BI概述 • BI技术基础 • BI工具介绍 • BI实施步骤 • BI案例分享
01 BI概述
BI定义
BI定义
BI（Business Intelligence）即商业智能，是一种运用了数据仓库、数据分析和数据挖掘技 术的解决方案，旨在帮助企业更好地理解其业务数据，做出科学决策，并提升运营效率。
详细描述
数据准备是BI实施的重要环节，包括数据整合和数据清洗。数据整合是将分散在各个业务系统的数据进行整合， 形成一个统一的数据源；数据清洗则是确保数据的准确性和完整性，为后续的数据分析和报表开发提供可靠的基 础。
平台搭建
总结词
选择与配置工具
详细描述
平台搭建是选择适合的BI工具并进行配置的过程。根据需求分析的结果，选择 合适的BI工具，并进行相应的配置和设置，以确保数据展示和分析的准确性和 效率。
数据挖掘
数据挖掘定义
数据挖掘是从大量数据中 提取有用信息的过程，这 些信息可以用于决策支持。
数据挖掘技术
数据挖掘涉及多种技术， 如关联规则挖掘、聚类分 析、分类和预测等。
数据挖掘应用
数据挖掘广泛应用于金融、 零售、医疗等领域，帮助 企业发现潜在商机和改进 运营。
数据可视化
数据可视化定义
数据可视化效果
Tableau、Power BI、QlikView等。
商务智能工具的功能
数据查询、报表生成、仪表板展示、数据挖掘等。
数据可化工具
数据可视化工具
01
通过图形、图表、图像等形式展示数据，帮助用户更好地理解
数据。
常用数据可视化工具
02
Excel、Python、D3.js等。
数据可视化工具的功能
03
数据可视化、数据交互、数据探索等。
BI基础概念培训PPT课件
目录
• BI概述 • BI技术基础 • BI工具介绍 • BI实施步骤 • BI案例分享
01 BI概述
BI定义
BI定义
BI（Business Intelligence）即商业智能，是一种运用了数据仓库、数据分析和数据挖掘技 术的解决方案，旨在帮助企业更好地理解其业务数据，做出科学决策，并提升运营效率。
商务智能
• 2011年，蒋彬博士出版了 • 《Constructing Data Warehouse with
Metadata-driven Generic Operators and more》一书，提出利用元数据驱动的 通用操作符来构建仓库的方法，受到
。 了Inmon的高度评价
路漫漫其悠远
• BI市场经历了多轮并购，目前BI厂商分为两 类，一类是综合性BI提供商（IBM，ORACLE ，SAP，微软），另一类是专业化BI提供商 ，如TERADATA和SAS。
路漫漫其悠远
企业BI感言：商业智能在零售业中的应用
• 客户分析：
– 顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析。例如，我们将顾客 分成“富人”和“穷人”;那么什么人是“富人”，什么人是“穷人”呢?如果我 们有会员卡，可以通过会员登记的月收入来区分，但如果没有会员卡 呢?这时可以通过小票每单金额来假设。比如每单金额大于100元的顾 客，我们认为是“富人”;每单金额小于100元的顾客，我们认为是“穷人 ”。据此，又可派生出很多其他分析思路。如“富人”喜欢什么样的商 品，“穷人”喜欢什么样的商品;“富人”的购物时间和“穷人”的购物时间; 本企业商圈里是“富人”多还是“穷人”多;“富人”给商场作出的贡献大还 是“穷人”作出的贡献大;“富人”喜欢用什么方式来支付，“穷人”喜欢用 什么方式来支付等等。此外，还有商圈的客单量分析、商圈里的购物 高峰分析、假日经济对企业的影响分析等等分析思路。
ETL工程师 数据仓库工程师
前端开发人员
BI终端用户
各类BI开发人员能力的需求
• ETL工程师：算法、程序设计、数据库 • 数据仓库工程师：数据库设计、管理、优化
；理解管理和决策； • 前端开发人员：管理和决策需求、开发工具
Metadata-driven Generic Operators and more》一书，提出利用元数据驱动的 通用操作符来构建仓库的方法，受到
。 了Inmon的高度评价
路漫漫其悠远
• BI市场经历了多轮并购，目前BI厂商分为两 类，一类是综合性BI提供商（IBM，ORACLE ，SAP，微软），另一类是专业化BI提供商 ，如TERADATA和SAS。
路漫漫其悠远
企业BI感言：商业智能在零售业中的应用
• 客户分析：
– 顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析。例如，我们将顾客 分成“富人”和“穷人”;那么什么人是“富人”，什么人是“穷人”呢?如果我 们有会员卡，可以通过会员登记的月收入来区分，但如果没有会员卡 呢?这时可以通过小票每单金额来假设。比如每单金额大于100元的顾 客，我们认为是“富人”;每单金额小于100元的顾客，我们认为是“穷人 ”。据此，又可派生出很多其他分析思路。如“富人”喜欢什么样的商 品，“穷人”喜欢什么样的商品;“富人”的购物时间和“穷人”的购物时间; 本企业商圈里是“富人”多还是“穷人”多;“富人”给商场作出的贡献大还 是“穷人”作出的贡献大;“富人”喜欢用什么方式来支付，“穷人”喜欢用 什么方式来支付等等。此外，还有商圈的客单量分析、商圈里的购物 高峰分析、假日经济对企业的影响分析等等分析思路。
ETL工程师 数据仓库工程师
前端开发人员
BI终端用户
各类BI开发人员能力的需求
• ETL工程师：算法、程序设计、数据库 • 数据仓库工程师：数据库设计、管理、优化
；理解管理和决策； • 前端开发人员：管理和决策需求、开发工具
BI概念以及数据仓库讲解PPT课件
数据处理
数据仓库具备高效的数据处理能力，支持BI进行复杂的数据分析和 查询。
数据查询优化
数据仓库通过优化查询性能，使得BI工具能够快速响应用户的查询 请求。
BI与数据仓库的结合方式
报表展示
01
BI工具利用数据仓库中的数据进行报表生成和展示，提供直观
的视觉效果。
数据分析
02
BI工具对数据仓库中的数据进行深入分析，帮助用户发现潜在
数据仓库的特点
总结词
数据仓库具有数据集成性、稳定性、时变性等特点。
详细描述
数据仓库中的数据是经过清洗、整合和转换的，具有很高的数据质量。数据仓库 中的数据是稳定的，不会像操作型数据库那样频繁变动。此外，数据仓库中的数 据可以进行时间序列分析，反映数据的演变和趋势。
数据仓库的架构
总结词
数据仓库的架构包括数据源、ETL过程、数据存储和数据查询等部分。
BI概念以及数据仓库讲解PPT课件
目 录
• BI概念简介 • 数据仓库概述 • BI与数据仓库的关系 • BI在数据仓库中的应用 • 案例分析
01 BI概念简介
BI的定义
BI的定义
BI（Business Intelligence）即 商业智能，是一种运用了数据仓 库、在线分析和数据挖掘技术来 处理和分析数据的商业应用。
预测模型
基于数据挖掘结果，构建预测模型， 对未来趋势进行预测，为企业制定战 略和决策提供科学依据。
05 案例分析
某公司BI系统的建设
总结词：成功实施
详细描述：某公司在建设BI系统时，充分考虑了业务需求和技术实现，采用了先 进的数据仓库技术和数据分析工具，成功地构建了一个高效、稳定、易用的BI系 统，为公司的决策提供了有力支持。
数据仓库具备高效的数据处理能力，支持BI进行复杂的数据分析和 查询。
数据查询优化
数据仓库通过优化查询性能，使得BI工具能够快速响应用户的查询 请求。
BI与数据仓库的结合方式
报表展示
01
BI工具利用数据仓库中的数据进行报表生成和展示，提供直观
的视觉效果。
数据分析
02
BI工具对数据仓库中的数据进行深入分析，帮助用户发现潜在
数据仓库的特点
总结词
数据仓库具有数据集成性、稳定性、时变性等特点。
详细描述
数据仓库中的数据是经过清洗、整合和转换的，具有很高的数据质量。数据仓库 中的数据是稳定的，不会像操作型数据库那样频繁变动。此外，数据仓库中的数 据可以进行时间序列分析，反映数据的演变和趋势。
数据仓库的架构
总结词
数据仓库的架构包括数据源、ETL过程、数据存储和数据查询等部分。
BI概念以及数据仓库讲解PPT课件
目 录
• BI概念简介 • 数据仓库概述 • BI与数据仓库的关系 • BI在数据仓库中的应用 • 案例分析
01 BI概念简介
BI的定义
BI的定义
BI（Business Intelligence）即 商业智能，是一种运用了数据仓 库、在线分析和数据挖掘技术来 处理和分析数据的商业应用。
预测模型
基于数据挖掘结果，构建预测模型， 对未来趋势进行预测，为企业制定战 略和决策提供科学依据。
05 案例分析
某公司BI系统的建设
总结词：成功实施
详细描述：某公司在建设BI系统时，充分考虑了业务需求和技术实现，采用了先 进的数据仓库技术和数据分析工具，成功地构建了一个高效、稳定、易用的BI系 统，为公司的决策提供了有力支持。
BI系统介绍PPT课件
9
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2021/3/12
10
2021/3/12
8
BI（商业智能）---人员管理分析
部门负责人分析
目的：部门负责人业绩分析 结果：
对部门负责人销售毛利计划分析，对部门负责人进货库存计划分析 对部门负责人退换货额，销售额，客单数，折扣额，毛利/毛利率等项进行分析 对部门负责人促销活动次数，周期进行分析
营业员分析
目的：营业员业绩分析 结果：
目的：淘汰供应商
结果：
某品类供应商绩效分析（盈利贡献能力和人气贡献能力，场效）
任务未完成供应商分析（保底）
商品退货异常，商品折扣异常
长期业绩平平供应商分析
供应商结算稽核
目的：对供应商异常结款分析
结果：
供应商经销已付款尚有结存
经销供应商付款存货异常进度比
供应20商21费/3/用12贡献分析
4
BI（商业智能）---销售分析
BI（商业智能）---库存分析
库存结构分析
目的：分析库存，进行调整
结果：
分析买手/品类/供应商/经营方式库存，销售，库存周转率，找出最优最差
库存异常分析
目的：分析异常库存
结果： 持续无库存商品 持续不动销商品
库存超保利期的商品，数量，金额
库存超有效期的商品，数量，金额
商品最早进货天数排行
商品最早失效天数排行
库存周转率库存周转率空间面积空间面积员工人数员工人数商品贡献度商品贡献度库存库存负库存负库存缺货比率缺货比率损耗比率损耗比率员工贡献效益人效员工贡献效益人效进货量进货量销售额销售额毛利毛利退货比率退货比率空间效益空间效益场效市场占有率市场占有率毛利率毛利率客单数客单数平均客单价平均客单价交叉比率交叉比率单品促销品促销品组合品组合品z买手买手时时供应商供应商大中小类大中小类楼面楼面区域区域品牌品牌自有品牌自有品牌贵宾贵宾顾客顾客每天的某个时段每天的某个时段每周的某一星期每周的某一星期每周每周每月每月每季每季每年每年折扣期间折扣期间同期同期环期分析对象分析对象分析方法分析方法所有的指标均可进行标杆分析总部总部富基商业自劢化bi商业智能分析模型bibi商业智能商业智能商品分析商品分析商品分布分析商品分布分析目的
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。
精算BI.商业智能分析系统.ppt
复杂度
精算BI与传统BI区别
产品结构 安装过程 数据来源 建模过程 灵活性
性能 项目风险 实施周期
精算BI
一个厂家提供的一个工具，集ETL、OLAP、展现于一体
安装文件小于100M，几分钟内安装完成。单机版支持免安装 。 数据仓库、数据集市、ODS以及源业务系统都可以作为精算 BI的数据源，无需数据仓库、第三方数据库或CUBE文件。
商业智能的发展趋势可以归纳为以下几点：
•功能上具有可配置性、灵活性、可变化性
•解决方案更开放、可扩展、可按用户定制，在保证核心技术的同时，提供客户化 的界面
•从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展
•从传统功能向增强型功能转变
注：OLAP-联机分析处理（On-Line Analytical Processing ），是能够从多角度 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
注：ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程
2020/7/7
商业智能的趋势
在内存中进行分析
OLAP Cubes
动态的SQL
廉价的大容量的磁盘存储
用户报表
标准的数据库
支持64位技术，多核处 理器
4GL的程序语言
1980
1990
2000
2010
2020/7/7
2020/7/7
管理驾驶舱
为企业决 策者提供 直观、科 学的指标 分析。帮 助决策者 对未来进 行预测。
• 能否满足多种图表样式分析需求？ • 能否从任意角度来分析、透视数据？ ☆ • 能否不需等待几分钟而快速的在几秒内得到分析结果？
☆
• 能否满足客户将来业务的变化？ • 能否在几天内就能快速适应新的业务需要？ ☆
精算BI与传统BI区别
产品结构 安装过程 数据来源 建模过程 灵活性
性能 项目风险 实施周期
精算BI
一个厂家提供的一个工具，集ETL、OLAP、展现于一体
安装文件小于100M，几分钟内安装完成。单机版支持免安装 。 数据仓库、数据集市、ODS以及源业务系统都可以作为精算 BI的数据源，无需数据仓库、第三方数据库或CUBE文件。
商业智能的发展趋势可以归纳为以下几点：
•功能上具有可配置性、灵活性、可变化性
•解决方案更开放、可扩展、可按用户定制，在保证核心技术的同时，提供客户化 的界面
•从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展
•从传统功能向增强型功能转变
注：OLAP-联机分析处理（On-Line Analytical Processing ），是能够从多角度 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
注：ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程
2020/7/7
商业智能的趋势
在内存中进行分析
OLAP Cubes
动态的SQL
廉价的大容量的磁盘存储
用户报表
标准的数据库
支持64位技术，多核处 理器
4GL的程序语言
1980
1990
2000
2010
2020/7/7
2020/7/7
管理驾驶舱
为企业决 策者提供 直观、科 学的指标 分析。帮 助决策者 对未来进 行预测。
• 能否满足多种图表样式分析需求？ • 能否从任意角度来分析、透视数据？ ☆ • 能否不需等待几分钟而快速的在几秒内得到分析结果？
☆
• 能否满足客户将来业务的变化？ • 能否在几天内就能快速适应新的业务需要？ ☆
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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OLTP与数据仓库系统
OLTP业务系统
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
Existing Interfaces
Existing Assets
Business Type Model
Identify Business Interfaces
Identify System Interfaces & Ops
Architecture
Patterns
Create Initial Comp
优化是针对大批量查询而不是更新 数据是历史的
面向决数策据是静态的，除数据刷新外 数据是汇总的 支持长远的业务战略决策 支持决策人员和管理人员
BI系统建设方法 （1）
• 直接建立BI应用
数据源
OLTP
各种前端应用
KPI指标 报表 多维分析 即席查询 数据挖掘
BI系统建设方法 （2）
数据仓库环境
数据仓库管理子系统
“数据仓库是在企业管理和决策中面 向主题的, 集成的, 与时间相关的 和不可修改的数据集合”
Bill Inmon
数据仓库(Data Warehouse)是一 种专为联机分析应用和决策支持系统 提供数据源的结构化的数据环境
数据仓库要解决的问题是从数据 库中获取信息的问题。
DATA DATA
DATA
D AT A
DATA
DATA DATA
DATA DATA
DATA DATA
DATA
DATA
数据DATA
INFORMATION INFORMATION
INFORMATION INFORMATION
信息
影响数据仓库的几个人物
• Bill Inmon - 《数据仓库》 • Ralph Kimball - 《数据仓库工具箱》 • Bernard Liautaud - 《商业智能》
Refine Component Specs & Architecture
Define Interface Information Models
Specify Operation Pre/Postconditions
Interfaces
Component Specification
Specify Component Interface Constraints
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
Data Warehouse
Datamart
RDBMS
Datamart
RDBMS ROLAP
MDB
Architected Datamarts
End-User THale Waihona Puke olEnd-User Tool
End-User Tool
End-User Tool
ETL_DM1
典型物理架构
ETL_DM2 BAS_DW1
Business Interfaces
Specs & Architecture
Component Specs &
Discover Business Operations
Architecture
Component
System Interfaces
Interaction
Interfaces
Refine Interfaces & Ops
用户
物理数据结构
内存中数据结构
OO
UML 面向过程
E-R
PowerDesigner ER_WIN
二者相辅相成，不同应用侧 重不同
OO Design Workflow
Business Concept Model
Develop Business Type Model
Use Case Model
Component Identification
– 新需求的开发快 – 数据获取的效率快
战略层 业务管理层
业务操作层
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
BAS_OP1
BAS_OP2 BAS_SM1 BAS_SM2
BAS_DW2
Bas_sw01 Dx_sp01
Dx_sp02
Bas_sw02 Dx_sp03
元数据管理服务器
70T!
企业数据仓库的目的
• 数据整合--建立一个企业 统一的信息平台
– 建立统一的业务数据定义
– 建立唯一的统计分析数据 源
• 快速访问—采用适合企业 BI应用的数据组织方式
Source Data
Data Staging
Local Metadata
Enterprise Data
Warehouse
Central Metadata
Local Metadata
Data Modeling Tool
Data Extraction, Transformation and load
Enterprise/ Central
维模型的设计
aggregation path or dimension hierarchy
Dimension 1
业务智能层
信息访问和 引用部件
数据源
公司数据源 外部数据源
中央数据仓库
数据仓库 数据集结
数据仓库元数据目录
BIW 数据集市
企业数据仓库体系架构
WareHouse Admin. Tools
Relational
RDBMS
Package
Legacy
External source Data Clean Tool
Component Specs &
Architectur e
Component Specs & Architecture
笑一笑
• 数据仓库初学者：数据仓库与数 据库有什么区别？
• 某专家：一个有仓一个没仓！
BI/DW的引出
• 统计报表需求
– 数字越来越重要 – 报表越来越多 – 效率越来越差
数据仓库的定义