商务智能理论框架图PPT课件
合集下载
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。
商务智能理论框架
系统集成
将商务智能系统与其他企业系统集成，实现数据共享和交互。
高昂的实施成本
01
人力成本
需要专业的技术团队进行实施和 维护。
硬件投入
02
03
软件费用
需要高性能的服务器和存储设备 支持。
购买商务智能软件和相关工具需 要投入大量资金。
人员培训与技能提升
技能提升
通过培训和实践，提高员工的数据分析能力 和业务洞察力。
。
预测模型可以通过回归分析、时 间序列分析、机器学习等技术进 行构建和优化。
03
预测模型需要经过训练和验证， 以确保其准确性和可靠性。
04
03
商务智能的应用领域
市场营销
客户细分
利用商务智能工具对客户数据进行细分，识别不同客户群体的需 求和行为特征，为营销策略提供依据。
市场预测
通过分析历史销售数据和市场趋势，预测未来的市场需求和销售 情况，制定相应的市场推广计划。
成熟阶段
03
现代商务智能系统集成了更多的技术和方法论，形成了完整的
方法论体系，为企业提供全面的数据分析和决策支持。
02
商务智能的核心技术
数据仓库
数据仓库是一个集成的、相对 稳定的、反映历史变化的数据
集合，用于支持管理决策。
数据仓库通过数据抽取、转换和 加载（ETL）过程，将分散的业 务数据整合到统一的数据模型中。
营销活动优化
利用商务智能工具分析营销活动的投入产出比，优化营销资源分 配，提高营销效果。
供应链管理
供应商评估
通过分析供应商的历史表现和绩效数据，评估供应商的可靠性和质 量水平，确保供应链的稳定性。
库存管理
利用商务智能工具对库存数据进行实时监控和分析，预测未来的库 存需求，制定合理的库存计划。
商务智能(1).ppt
13
7.4 数据仓库系统的开发过程
流程：
– 启动工程 – 建立技术环境 – 设计主题进行数据建模 – 设计数据仓库中的数据库 – 数据转换程序 – 管理元数据 – 开发用户决策的数据分析工具 – 管理数据仓库环境
14
7.5 数据仓库的前端访问和分析工具
数据仓库的前端访问和分析工具是供业 务分析和决策人员访问目标数据库中的 数据，并作进一步的深入分析之用。 OLAP数据挖掘工具是常用的数据仓库的 前端访问和分析工具。
– 切片和切块 – 钻取 – 旋转
17
7.5.2 数据挖掘
1、数据挖掘的概念
– 数据挖掘是从大型数据库中提取人们感兴趣 的知识
2、数据挖掘的分析方法：
– 关联分析 – 序列模式分析 – 分类分析 – 聚类分析
18
第七章结束，谢谢！！
19
第7章 商务智能
主要内容
7.1 商务智能概述 7.2 数据仓库概述 7.3 数据仓库建模 7.4 数据仓库系统的开发过程 7.5 数据仓库的前端访问和分析工具
1
7.1 商务智能概述
商务智能的基本任务：收集、管理和分析数据， 通过先进的工具把数据转换为有用的信息，然 后将这些信息发布到整个企业，促进企业科学 决策的制定，有效获得更具有战略意义的决策。 商务智能是数据处理技术与多种技术，如人工 智能技术、统计技术、数据仓库技术的有机集 合。
– 指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或 综合程度的级别。
（2）分割
– 指把逻辑上是统一的整体的数据分割成较少 的、可以独立管理的物理单元进行存储。
– 通常采用按时间分割。
9
例 商品销售数据的分割
2000年 家电类 日用化工类 针织服装类 副食类
7.4 数据仓库系统的开发过程
流程：
– 启动工程 – 建立技术环境 – 设计主题进行数据建模 – 设计数据仓库中的数据库 – 数据转换程序 – 管理元数据 – 开发用户决策的数据分析工具 – 管理数据仓库环境
14
7.5 数据仓库的前端访问和分析工具
数据仓库的前端访问和分析工具是供业 务分析和决策人员访问目标数据库中的 数据，并作进一步的深入分析之用。 OLAP数据挖掘工具是常用的数据仓库的 前端访问和分析工具。
– 切片和切块 – 钻取 – 旋转
17
7.5.2 数据挖掘
1、数据挖掘的概念
– 数据挖掘是从大型数据库中提取人们感兴趣 的知识
2、数据挖掘的分析方法：
– 关联分析 – 序列模式分析 – 分类分析 – 聚类分析
18
第七章结束，谢谢！！
19
第7章 商务智能
主要内容
7.1 商务智能概述 7.2 数据仓库概述 7.3 数据仓库建模 7.4 数据仓库系统的开发过程 7.5 数据仓库的前端访问和分析工具
1
7.1 商务智能概述
商务智能的基本任务：收集、管理和分析数据， 通过先进的工具把数据转换为有用的信息，然 后将这些信息发布到整个企业，促进企业科学 决策的制定，有效获得更具有战略意义的决策。 商务智能是数据处理技术与多种技术，如人工 智能技术、统计技术、数据仓库技术的有机集 合。
– 指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或 综合程度的级别。
（2）分割
– 指把逻辑上是统一的整体的数据分割成较少 的、可以独立管理的物理单元进行存储。
– 通常采用按时间分割。
9
例 商品销售数据的分割
2000年 家电类 日用化工类 针织服装类 副食类
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。
商务智能PPT
• • • • •
一、商务智能概述 二、数据仓库 三、数据挖掘 四、联机分析处理 五、总结
商务智能 商务智能即Business Intelligence,简称 智能 BI，是企业利用现代信息技术收集、管理和 是 分析商务数据和信息，创造和累计商务知 识和见解，改善商务决策水平的一套完整 一套完整 的解决方案。 的解决方案。
BI的作用和目的
• 理解业务 认识是哪些趋势、哪些非正常情况和哪些行为正对业务 产生影响 • 衡量绩效 • 改善关系 • 创造获利机会
BI的应用现状
• 欧美企业在2003年底大约有70%部署商务智能，虽然并不 一定把它当做全公司范围的、战略性的计划。美国和欧洲 的企业对商务智能工具的使用略有不同，美国企业用商务 智能做在线处理比欧洲企业多，而欧洲企业用商务智能进 行高级分析比美国企业多。 • 虽然许多企业都计划实施商务智能，但商务智能仍未能被 广泛地提升到战略性层面。 • 商务智能在中国的发展还处于起步阶段，大部分企业对商 务智能还缺乏必要的了解。 • 中国宝钢、海关以及大的银行和电信公司进行了数据仓库 和数据挖掘项目。
商务智能的发展趋势
商业智能软件市场在最近几年得到了迅速增长。从全球范围来看,据ＩＤＣ预测,到 2005年,这个市场将以27%的年平均增长率发展,届时将会达到118亿美元。越来越多的 组织开始扩展商务智能的应用。而随着现今企业商业流程日趋复杂、企业战略考虑越 来越要求精确性，以及市场从供应商为导向变为客户为导向，现在的商务智能技术也 在不断地发展中，体现了许多方面的趋势： 1. 绩效管理 2. 产品模块的集成 3. 结构化和非结构化数据 4. 数据质量 5. 预测分析 6. 客户定制化 企业中的大部分商务智能用户是偶尔的信息消费者，他们仅需要基本的报表和电子 表格功能。然而大多数商务智能软件的功能和特性远远超出了那些用户的接受和学习 能力。同样的，对信息消费者分类，根据功能和特点定义级别是必要的。加强商务智 能软件的客户可定制化功能，将会进一步扩大软件的用户群。
一、商务智能概述 二、数据仓库 三、数据挖掘 四、联机分析处理 五、总结
商务智能 商务智能即Business Intelligence,简称 智能 BI，是企业利用现代信息技术收集、管理和 是 分析商务数据和信息，创造和累计商务知 识和见解，改善商务决策水平的一套完整 一套完整 的解决方案。 的解决方案。
BI的作用和目的
• 理解业务 认识是哪些趋势、哪些非正常情况和哪些行为正对业务 产生影响 • 衡量绩效 • 改善关系 • 创造获利机会
BI的应用现状
• 欧美企业在2003年底大约有70%部署商务智能，虽然并不 一定把它当做全公司范围的、战略性的计划。美国和欧洲 的企业对商务智能工具的使用略有不同，美国企业用商务 智能做在线处理比欧洲企业多，而欧洲企业用商务智能进 行高级分析比美国企业多。 • 虽然许多企业都计划实施商务智能，但商务智能仍未能被 广泛地提升到战略性层面。 • 商务智能在中国的发展还处于起步阶段，大部分企业对商 务智能还缺乏必要的了解。 • 中国宝钢、海关以及大的银行和电信公司进行了数据仓库 和数据挖掘项目。
商务智能的发展趋势
商业智能软件市场在最近几年得到了迅速增长。从全球范围来看,据ＩＤＣ预测,到 2005年,这个市场将以27%的年平均增长率发展,届时将会达到118亿美元。越来越多的 组织开始扩展商务智能的应用。而随着现今企业商业流程日趋复杂、企业战略考虑越 来越要求精确性，以及市场从供应商为导向变为客户为导向，现在的商务智能技术也 在不断地发展中，体现了许多方面的趋势： 1. 绩效管理 2. 产品模块的集成 3. 结构化和非结构化数据 4. 数据质量 5. 预测分析 6. 客户定制化 企业中的大部分商务智能用户是偶尔的信息消费者，他们仅需要基本的报表和电子 表格功能。然而大多数商务智能软件的功能和特性远远超出了那些用户的接受和学习 能力。同样的，对信息消费者分类，根据功能和特点定义级别是必要的。加强商务智 能软件的客户可定制化功能，将会进一步扩大软件的用户群。
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
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
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。
BI商务智能宣讲PPT课件
商务智能的发展历程
01
02
03
起步阶段
20世纪90年代，商务智能 概念初步形成，主要应用 于财务和销售数据分析。
发展阶段
21世纪初，随着数据仓库 和数据挖掘技术的成熟， 商务智能在企业中得到广 泛应用。
成熟阶段
近年来，随着大数据、云 计算和人工智能技术的融 合，商务智能在功能和性 能上得到进一步提升。
预测与决策支持
预测
利用数据分析结果和模型预测未 来的趋势和结果，为决策提供依
据和支持。
决策支持
通过数据分析和可视化结果，为决 策者提供全面的数据支持和建议， 帮助决策者做出科学合理的决策。
实时更新
提供实时数据更新和推送服务，确 保决策者能够及时获取最新的数据 和分析结果。
03 商务智能的应用场景
快速响应和决策支持。
03
数据可视化增强理解
利用大数据可视化技术，商务智能系统可以将复杂的数据以直观、易懂
的方式呈现，提高用户对数据的理解。
云端商务智能的发展趋势
云端部署降低成本
云端商务智能可以降低企业IT成本，通过按需付费模式，企业可 以根据实际需求灵活配置资源。
云端协作提升效率
云端商务智能可以实现多用户同时访问和协作，提高工作效率和 协作效果。
客户细分与个性化服务
客户细分
个性化服务
商务智能可以通过对客户数据的分析，将 客户进行细分，帮助企业更好地了解不同 类型客户的需求和特点。
针对不同客户的特点和需求，商务智能可 以帮助企业提供个性化的服务和产品，提 高客户满意度和忠诚度。
客户留存与挽回
客户价值提升
商务智能可以通过对客户流失原因的分析 ，帮助企业采取有效措施留住老客户和挽 回流失的客户。
商务智能技术基础(ppt 78页)
• 数据预处理是整合企业原始数据的第一步，包括 数据抽取、转换和装载三个过程;
• 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OLAP 和DM两大技术。OLAP不仅进行数据汇总/聚集， 同时还提供切片、切块、下钻、上卷和旋转等数 据分析功能，用户可以方便地对海量数据进行多 维分析。数据挖掘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。
预测型模式是可以根据数据项的值精确确定某种结果的模式。挖掘预测型模 式所使用的数据也都是可以明确知道结果的。描述型模式是对数据中存在的规则 做一种描述，或者根据数据的相似性把数据分组。
二、商务智能技术简介
• 4. 三大核心技术之间关系
DW是前提和基础。负责统一数据规则的处理和存储。 OLAP是操作，侧重显性知识处理和分析。 DM是发现，侧重于隐性知识发掘和利用 。
• 数据展现则主要保障系统分析结果的可视化。
元数据
外部数 据源
业务处 理系统 数据源
数据仓库
数据分析平台 (数据挖掘、报表展现和 OLAP工具)
商务智能应用
商务智能框架图
二、商务智能技术简介
• 1. DW（数据仓库）
必要性： 实施BI首先要从企业内部和企业外部不同的数
据源，如客户关系管理(CRM)、供应链管理(SCM)、企业资源 规划(ERP)系统以及其他应用系统等搜集有用的数据，进行转 换和合并，因此需要数据仓库和数据集市技术的支持。
数据仓 库
OLAP 服务器 报表设计
分析人 员
数据分工析具数据展现
图1.3 商务智能系统的组成
商务智能系统架构 • 商务智能系统的最大好处是可以得到准
章商务智能系统PowerPointPresent
➢ 选择数据源 ➢ 数据预处理 ➢ 数据存储 ➢ 数据分析
PPT文档演模板
章商务智能系统PowerPointPresent
• （1）选择数据源 • 数据源包括了企业中所有的信息系统，以及根据决
策分析需求可能涉及的其他外部数据资源，为了确保商 务智能系统的成功，在识别和确定数据源时应遵循一些 原则：
PPT文档演模板
章商务智能系统PowerPointPresent
•（3）BI应用子系统
• 通过对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组， 以支持用户多角度、多层次的分析，并利用数据分析工具 从中发现有用的知识，支持企业的决策过程。它主要包括 各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具 以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用。其中数据 分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工 具既针对数据仓库，同时也针对OLAP服务器。
PPT文档演模板
章商务智能系统PowerPointPresent
•1 商务智能的产生原因
•企业对社会环境变化的需求、技术进步的拉动 以及经营理念发展的结果。 •（1）企业运营模式的变化。 •（2）“数据= 资产”新企业观念的建立。 •（3）传统分析工具的整合能力有限。 •（4）信息技术的推动。
PPT文档演模板
PPT文档演模板
章商务智能系统PowerPointPresent
13.2 商务智能系统的体系结构
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。
PPT文档演模板
章商务智能系统PowerPointPresent
PPT文档演模板
章商务智能系统PowerPointPresent
• （1）选择数据源 • 数据源包括了企业中所有的信息系统，以及根据决
策分析需求可能涉及的其他外部数据资源，为了确保商 务智能系统的成功，在识别和确定数据源时应遵循一些 原则：
PPT文档演模板
章商务智能系统PowerPointPresent
•（3）BI应用子系统
• 通过对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组， 以支持用户多角度、多层次的分析，并利用数据分析工具 从中发现有用的知识，支持企业的决策过程。它主要包括 各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具 以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用。其中数据 分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工 具既针对数据仓库，同时也针对OLAP服务器。
PPT文档演模板
章商务智能系统PowerPointPresent
•1 商务智能的产生原因
•企业对社会环境变化的需求、技术进步的拉动 以及经营理念发展的结果。 •（1）企业运营模式的变化。 •（2）“数据= 资产”新企业观念的建立。 •（3）传统分析工具的整合能力有限。 •（4）信息技术的推动。
PPT文档演模板
PPT文档演模板
章商务智能系统PowerPointPresent
13.2 商务智能系统的体系结构
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。
PPT文档演模板
章商务智能系统PowerPointPresent
- 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)。
数据集成服务
商 分析、解释 业 智 能 价 值 链
目标、任务
业务层
ERP
2020/10/13
CRM
SCM
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
其它系统
问题、数据 1
战略层 组织层 功能层
技术层
战略规划、平衡计分卡
决策
商业绩效管理（BPM），商务活动监控（BAM），前后台信息部门分工
BI应用：战略、运营、分析
模型库、知识库、关键绩效指标（KPI）
BI平台：以用户为导向的EIS,数据分析，数据挖掘，OLAP等
数据仓库
实时数据存储（ODS）
提取转换转载ETL
数据集成服务
比较、预测
分析、解释 商 业 智 能 价 值 链
目标、任务
业务层
ERP、CRM
EAM、MES
SCM、DCS
其它系统
2020/10/13
问题、数据 2
谢谢您的指导
THANK YOU FOR YOUR GUIDANCE.
战略层 组织层 功能层
技术层
战略规划、平衡计分卡
决策
商业绩效管理（BPM），商务活动监控（BAM），前后台信息部门分工
BI应用：战略、运营、分析
模型库、知识库、关键绩效指标（KPI）
比较、预测
BI平台：以用户为导向的EIS,数据分析，数据挖掘，OLAP等
数据仓库
实时数据存储（ODS）
提取转换转载ETL
感谢阅读！为了方便学习和使用，本文档的内容可以在下载后随意修改，调整和打印。欢迎下载！
2020/10/13
汇报人：XXXX 日期：20XX年XX月XX日
3