商务智能系统
商务智能系统的研发及应用
商务智能系统的研发及应用商务智能（business intelligence，简称BI）是一种能够将大量企业数据转化为有用信息的技术。
商务智能的目的是利用数据来支持企业决策，并最终帮助企业取得成功并获得竞争优势。
随着企业数据量的快速增长，商务智能系统的研发和应用变得越来越重要。
本文将探讨商务智能系统的研发及应用。
一、商务智能系统的组成商务智能系统主要由数据仓库、数据挖掘、报表生成和数据可视化组成。
1.数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组件。
它是一个中央信息库，由各种数据来源提供数据，包括企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等。
数据仓库收集企业中的数据，并将其转化为可供使用的信息。
这些信息可以用于企业管理来决策。
数据仓库需要强大的数据管理可靠性，使数据能够被存储、访问和搜索。
由于数据仓库需要承载大量企业数据，因此它需要具有高度的扩展性和灵活性。
2.数据挖掘数据挖掘是商务智能的另一个重要组件。
它是使用算法和技术来从数据中提取有价值的信息。
数据挖掘可以采用多种技术，包括聚类、分类、预测、关联挖掘和时序模式识别。
常见的数据挖掘应用包括客户聚类、交叉销售、风险管理、广告推荐等。
3.报表生成商务智能系统将大量的数据转化为有用的信息，并生成报表。
这些报表可以为企业提供有价值的信息，用于企业决策。
报表可以是静态或动态的，取决于用户的需求。
静态报表是事先产生的，一般用于不经常改变的数据。
动态报表在请求时产生，用于频繁变化的数据。
4.数据可视化数据可视化是另一个重要组件，它将数据转化为图表、图形和地图等形式，以便更直观地呈现信息。
数据可视化可以使用户更好地理解数据，并更好地决策。
如果数据可视化没有正确地解释数据，则可能导致错误的决策。
二、商务智能系统的研发和实施商务智能系统在企业中得到越来越广泛的应用，研发和实施商务智能系统的团队需要包括数据仓库设计师、数据挖掘工程师、报表开发人员、数据可视化工程师等。
商务智能系统的组成
商务智能系统的组成商务智能系统（Business Intelligence System）是指基于计算机技术和数据分析方法，为企业决策者提供支持和帮助的一种信息系统。
商务智能系统的组成包括数据仓库、数据挖掘、报表分析和可视化等多个模块，下面将分别介绍这些模块的作用和功能。
1. 数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组成部分，它用于存储和管理企业的各类数据。
数据仓库通过将来自不同数据源的数据进行抽取、清洗和转换，将其整合成一个统一的、一致性高的数据集合。
通过数据仓库，企业可以从多个维度进行数据分析，为决策者提供全面、准确的数据支持。
2. 数据挖掘数据挖掘是商务智能系统中的另一个重要模块，它通过应用各种数据分析算法和模型，从海量数据中发现隐藏的、有价值的信息和规律。
数据挖掘可以帮助企业发现市场趋势、消费者行为模式、产品特征等，为企业决策提供科学依据。
3. 报表分析报表分析是商务智能系统中的一种常见功能，它通过对企业数据进行整理、加工和统计，生成各类报表和分析结果。
通过报表分析，企业可以直观地了解业务状况、销售情况、财务状况等，帮助决策者及时掌握企业的运营情况，并做出相应的决策。
4. 可视化可视化是商务智能系统中的一种数据展示方式，通过图表、图形、仪表盘等形式将数据呈现给用户。
可视化可以帮助决策者更直观地理解数据，发现数据之间的关系和规律。
通过可视化，企业可以快速准确地获取信息，做出更有针对性的决策。
5. 预测分析预测分析是商务智能系统中的一种高级分析功能，它通过对历史数据进行分析和建模，预测未来的趋势和可能的结果。
预测分析可以帮助企业预测市场需求、产品销售、财务状况等，为企业决策提供参考和支持。
6. 实时监控实时监控是商务智能系统中的一种重要功能，它通过对实时数据的采集、处理和分析，及时监控企业的运营情况。
实时监控可以帮助决策者发现异常情况和潜在风险，及时采取措施，保障企业的正常运营。
7. 用户查询与交互商务智能系统还提供了用户查询与交互功能，允许用户根据需要自定义查询和分析，获取所需的信息。
商务智能系统实施的步骤
商务智能系统实施的步骤1. 系统需求分析商务智能系统实施的第一步是进行需求分析。
在这个阶段，需要与业务方沟通，了解他们的需求和目标。
以下是需求分析的一些建议步骤：•与业务方交流，了解他们的商业目标和挑战。
•收集和分析业务数据，确定需要分析的指标和维度。
•确定数据源和数据集成需求。
•定义系统的功能要求，包括报表，仪表板和数据可视化需求。
•确定数据挖掘和预测需求。
2. 数据采集和整理在商务智能系统实施的第二步，需要进行数据采集和整理。
以下是数据采集和整理的一些步骤：•确定数据采集的来源，如ERP系统，CRM系统等。
•确定数据采集的频率和时间周期。
•设计和开发数据采集工具和程序。
•清理和整理数据，包括处理缺失值，异常值和重复值。
•将数据转换为适合分析的格式，如表格或数据集。
3. 数据仓库和数据集成商务智能系统实施的第三步是建立数据仓库和数据集成。
以下是数据仓库和数据集成的一些建议步骤：•设计和建立数据仓库，包括物理模型和逻辑模型。
•创建ETL流程，将数据从源系统中提取，转换和加载到数据仓库中。
•进行数据集成，将不同系统的数据整合到数据仓库中。
•进行数据清洗和数据验证，确保数据的准确性和完整性。
•设计索引和分区，提高数据仓库的查询性能。
4. 数据分析和报告在商务智能系统的实施的第四步，需要进行数据分析和报告。
以下是数据分析和报告的一些步骤：•设计和开发报表，仪表板和数据可视化工具。
•对数据进行分析和挖掘，发现业务的洞察和趋势。
•使用统计和机器学习算法进行数据预测和建模。
•生成可视化和交互式报告，方便用户对数据进行探索和分析。
•提供自助式分析功能，让用户自主进行数据分析和报告生成。
5. 系统部署和维护商务智能系统的实施的最后一步是进行系统部署和维护。
以下是系统部署和维护的一些步骤：•设计和规划系统架构和网络设置。
•部署软件和硬件资源，确保系统的稳定性和性能。
•进行系统测试和性能优化。
•提供培训和支持，让用户能够使用和管理系统。
决策支持和商务智能
决策支持和商务智能简介决策支持和商务智能是管理和决策过程中所使用的重要工具。
它们提供了有关组织内部和外部情况的数据和分析，帮助管理者做出更明智的决策。
本文将介绍决策支持和商务智能的概念、作用和优势，并分析如何将它们应用到组织中。
决策支持系统决策支持系统（Decision Support System，DSS）是一个基于计算机的信息系统，用于帮助决策者在复杂和不确定的环境中做出决策。
它通过收集、组织和分析各种类型的数据来支持决策过程。
决策支持系统通常包含以下几个核心部分：1.数据仓库：存储组织内部和外部数据的集中位置。
2.数据挖掘：通过对大量数据进行分析，提取有用的信息和模式。
3.分析工具：用于对数据进行可视化和分析的软件工具。
4.模型和算法：通过建立数学模型和运用决策算法，帮助决策者做出决策。
决策支持系统的主要作用是提供决策所需的信息和分析，帮助决策者更好地理解问题和预测未来的趋势。
它可以应用于各个层面的决策，从个人决策到组织战略决策。
商务智能商务智能（Business Intelligence，BI）是一种将数据转化为有用信息的技术和工具。
商务智能系统通过整合、分析和展示组织内部和外部的数据，帮助管理者获取对业务决策有用的见解。
商务智能系统通常包含以下几个重要组成部分：1.数据仓库：用于存储和管理组织内部和外部的数据。
2.数据整合：将来自不同来源的数据整合到一起，以便进行统一的分析。
3.数据分析：通过使用各种统计和分析技术，从数据中提取有用的信息。
4.数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式展示，帮助管理者更好地理解数据。
商务智能系统的主要作用是帮助管理者快速而准确地获取所需的信息。
它可以从多个角度分析数据，帮助管理者发现潜在的机会和挑战，并做出相应的决策。
决策支持与商务智能的关系决策支持系统和商务智能系统在某种程度上是相互关联的。
它们都使用数据和分析技术来辅助管理决策。
然而，它们之间也存在一些区别。
描述商务智能系统框架
描述商务智能系统框架商务智能系统框架是指用于收集、管理和分析企业数据的一种软件系统。
它可以帮助企业在决策过程中更好地理解其业务，并提供数据支持，以便做出更明智的决策。
商务智能系统框架通常包括以下组件：I. 数据仓库数据仓库是一个专门用于存储企业数据的数据库。
它包含从各种源收集的数据，并将其组织成易于访问和分析的结构。
数据仓库通常采用星型或雪花型结构，其中中心表包含所有事实，而周围的维度表描述了这些事实所涉及的各个方面。
数据仓库还可以包括ETL（抽取、转换、加载）工具，用于从源系统中提取数据并将其转换为适合存储在数据仓库中的格式。
II. 数据挖掘数据挖掘是一种分析大量数据以发现隐藏模式和关系的技术。
商务智能系统框架通常包括一些工具和算法，用于执行这些任务。
这些工具可以帮助企业发现隐藏在海量数据背后的趋势和模式，并提供有关如何利用这些信息来改善业务绩效的建议。
III. 报表和分析商务智能系统框架还包括一些报表和分析工具，用于将数据转换为可视化的形式。
这些工具可以帮助企业快速了解其业务状况，并提供有关如何改进业务绩效的建议。
报表和分析工具通常包括仪表板、交互式图表、数据可视化工具等。
IV. 数据分析商务智能系统框架还可以包括一些数据分析工具，用于对数据进行更深入的分析。
这些工具可以帮助企业发现隐藏在数据背后的趋势和模式，并提供有关如何利用这些信息来改善业务绩效的建议。
数据分析工具通常包括统计学、预测建模、机器学习等。
V. 决策支持商务智能系统框架最终旨在提供决策支持。
通过收集、管理、分析和可视化企业数据，企业可以更好地理解其业务，并做出更明智的决策。
商务智能系统框架可以帮助企业优化其运营、提高客户满意度、增加收入等。
VI. 总结商务智能系统框架是一种用于收集、管理和分析企业数据的软件系统。
它包括数据仓库、数据挖掘、报表和分析、数据分析和决策支持等组件。
商务智能系统框架可以帮助企业更好地理解其业务，并提供数据支持，以便做出更明智的决策。
商务智能系统
➢从技术角度看，商务智能是以企业中的数据仓库为 基础，经由联机分析处理工具、数据挖掘工具加上 决策人员的专业知识，从根本上帮助公司把运营数 据转化成为高价值的可以获取的信息（或者知识）， 并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传 递给恰当的人的过程。
➢从数据分析的角度看，商务智能是为了解决商业活 动中遇到的各种问题，利用各种信息系统进行的高 质量和有价值的信息收集、分析、处理过程，其基 本功能包括个性化的信息分析、预测和辅助决策。
从商务智能系统的循环流程中可以看出，数据仓库、 OLAP （On-Line Analytical Processing：联机分析处理）和数 据挖掘（Data Mining）是其主要的技术支柱：
➢数据仓库是处理海量数据的基础，存储按照商务智能要求 重新组织的来自业务系统的数据；
➢联机分析处理不仅进行数据汇总/聚集，同时还提供切片、 切块、下钻、上钻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；
1 外部数据源通过运行环境（ERP、CRM、SCM等）流 入BI循环（包含有关客户、供应商、竞争对手、产 品以及企业本身的信息）；
2 进入数据仓库/数据集市等数据存储部分——对加 入数据仓库的数据进行净化和转换，纠正错误的数 据和统一格式，使其满足数据仓库应当具有的数据 格式和质量标准；将其存储在中央存储库中（充当 中央存储库的可以是关系型数据库或者多维数据 库），数据的抽取、净化、转换和存储是BI循环的 核心组成部分；
BI系统简介
ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现（Relational OLAP）。以关系数据库为核心，以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表：一类是事实表，用来存储数据和维关键字；另一类是维表，即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起,形成了“星型模式”。对于层次复杂的维，为避免冗余数据占用过大的存储空间，可以使用多个表来描述，这种星型模式的扩展称为“雪花模式”。
分析功能
关联/限定 关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是，事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。D系统把这种关联的分析设计成按钮的形式，通过选择有/无关联，同时/相反的关联。对于结构化的数据，以客户的购买习惯数据为例，利用D系统的关联分析，可以发现客户的关联购买需要。例如，一个开设储蓄账户的客户很可能同时进行债券交易和股票交易。利用这种知识可以采取积极的营销策略，扩展客户购买的产品范围，吸引更多的客户。
数据输出功能
打印统计列表和图表画面等，可将统计分析好的数据输出给其他的应用程序使用，或者以HTML格式保存。
定型处理
所需要的输出被显示出来时，进行定型登录，可以自动生成定型处理按钮。以后，只需按此按钮，即使很复杂的操作，也都可以将所要的列表、视图和图表显示出来。
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
商务智能系统的设计与实现
商务智能系统的设计与实现商务智能系统（Business Intelligence System）是一种基于数据分析和决策支持的信息系统，通过收集、整合、分析和展示数据，帮助企业管理层和决策者进行战略规划和运营管理。
本文将详细介绍商务智能系统的设计与实现，包括需求分析、数据建模、数据仓库设计、数据分析和可视化。
一、需求分析在设计与实现商务智能系统之前，首先需要进行需求分析。
需求分析的目的是明确系统用户的需求和目标，了解他们希望从商务智能系统中获得什么样的信息。
通过与用户和业务部门的讨论和交流，我们可以确定商务智能系统的功能要求和数据分析需求。
二、数据建模数据建模是商务智能系统设计的重要环节，它用于描述数据的结构、关系和属性。
常用的数据建模方法有ER模型（实体-关系模型）和维度建模。
在商务智能系统中，维度建模被广泛应用，它以事实表为核心，围绕其建立维度表，构建多维数据模型。
通过数据建模，可以清晰地了解数据的来源、结构和关系，为后续的数据仓库设计提供基础。
三、数据仓库设计数据仓库是商务智能系统的核心组成部分，用于集成和存储企业各个部门的数据，并提供多维分析能力。
数据仓库设计需要考虑数据的抽取、转换和加载（ETL）过程，以及数据的存储和索引机制。
常见的数据仓库设计模式有星型模型和雪花模型，选择适合业务需求的模型，合理设计数据表结构和索引，可以提高数据查询和分析的效率。
四、数据分析数据分析是商务智能系统的核心功能之一，通过对数据的挖掘和研究，发现数据中隐藏的关联和规律，为决策提供支持和参考。
数据分析方法包括统计分析、数据挖掘和机器学习等。
统计分析可以对数据进行描述性和推断性分析，了解数据的分布和关系；数据挖掘可以挖掘隐含的模式、关联和异常点；机器学习可以根据历史数据建立预测模型，对未来的趋势和情况进行预测。
五、可视化商务智能系统的数据可视化是将数据分析结果以图表、报表和仪表盘等形式展示给用户的过程。
通过可视化，用户可以直观地了解和分析数据，从而进行决策和规划。
商务智能系统中的大数据分析和决策支持研究
商务智能系统中的大数据分析和决策支持研究摘要：随着信息技术的快速发展，大数据已经成为商务智能系统中的一项关键技术。
本文将探讨大数据分析在商务智能系统中的应用及其对决策支持的研究。
1. 引言商务智能系统是指利用计算机技术和信息技术来分析和处理企业内外部的大量数据，为企业决策提供支持的一种综合性的信息系统。
大数据分析作为商务智能系统中的重要组成部分，已经成为提高企业决策效率和效果的关键技术。
2. 大数据分析的概念与方法大数据是指规模庞大、复杂度高、数量级广泛的数据集合。
大数据分析则是指通过有效的算法和技术对大数据进行处理和挖掘，以获取有价值的信息。
大数据分析的方法包括数据清洗、数据集成、数据挖掘、数据可视化等。
3. 商务智能系统中的大数据分析应用3.1 销售和市场分析通过大数据分析，商务智能系统可以将大量的销售和市场数据进行整合和分析，以识别销售趋势、市场需求和竞争对手情报等。
这些数据分析结果可以帮助企业优化销售策略、制定市场营销计划，从而提高销售额和市场份额。
3.2 客户关系管理大数据分析可以帮助企业深入了解客户的行为模式、购买偏好和需求，以提供个性化的产品和服务。
商务智能系统通过分析客户数据，可以帮助企业预测客户的购买意愿、提供精准的定制化推荐，并优化客户的满意度和忠诚度。
3.3 运营和供应链管理大数据分析在商务智能系统中的运营和供应链管理中起着重要作用。
通过分析生产和供应链数据，企业可以优化生产计划、库存管理和物流配送，从而提高运营效率和成本控制。
4. 商务智能系统中的决策支持研究商务智能系统中的决策支持研究旨在利用大数据分析来为企业提供有效的决策支持。
研究的关键问题包括决策模型的建立、数据质量的保证、决策评估方法的选择等。
此外，决策支持系统还需要考虑不确定性和风险因素，以支持决策者进行风险管理和预测。
5. 大数据分析与决策支持的挑战与展望随着大数据规模的快速增长，商务智能系统中的大数据分析与决策支持也面临着一些挑战。
商务智能分析系统的设计与开发
商务智能分析系统的设计与开发商务智能分析系统的设计与开发是企业在信息时代中追求高效决策和优化业务流程的重要组成部分。
本文将从商务智能分析系统的设计和开发两个方面展开讨论，并提供具体的解决方案和技术，帮助企业实现更好的商务智能分析。
一、商务智能分析系统的设计1.需求分析：在设计商务智能分析系统之前，需要进行深入的需求分析。
与业务部门紧密合作，了解他们的需求和问题，并将其转化为系统设计的功能要求。
例如，数据报告、数据可视化、数据挖掘等。
2.架构设计：商务智能分析系统的架构设计是十分关键的一步。
首先，选择合适的数据库用于数据存储，如关系数据库或数据仓库。
其次，根据需求选择合适的分析引擎，如OLAP引擎、数据挖掘引擎等。
最后，确定系统的前端展示方式，如网页、移动应用等。
3.数据整合和清洗：商务智能分析系统需要从多个数据源中整合数据，并进行数据清洗和处理，确保数据的准确性和一致性。
此外，还要考虑数据的安全性和隐私保护，确保敏感数据不被泄露。
4.数据模型设计：在商务智能分析系统中，数据模型的设计具有重要意义。
通过创建合适的维度和度量，可以更好地进行数据分析，帮助用户理解业务数据并作出决策。
数据模型设计的好坏直接关系到后续的数据分析和报表生成的效果。
5.用户界面设计：商务智能分析系统的用户界面需要简洁、直观，并能满足用户的各项操作需求。
在设计用户界面时，可以参考现有的数据可视化工具和Dashboard设计原则，提供直观、易用的界面，帮助用户快速理解和使用系统。
二、商务智能分析系统的开发1.选择开发平台和工具：根据需求和技术选型，选择合适的开发平台和工具。
常用的商务智能开发平台包括MicroStrategy、Tableau、Power BI等，可根据实际情况选择最适合的平台进行开发。
2.数据提取和转换：商务智能分析系统需要从数据源中提取数据，并进行转换和加载。
可以使用ETL工具（如Informatica、Pentaho等）来实现数据的提取、清洗和转换，确保数据的准确性和完整性。
商务智能的理解 -回复
商务智能的理解-回复商务智能（Business Intelligence）是一种通过整合、分析和应用企业内外部数据来支持决策制定的信息系统。
随着信息技术的不断发展，企业内外的数据积累越来越庞大，商务智能系统的重要性愈发凸显。
本文将从商务智能的定义、作用、基本架构、数据采集与分析以及应用案例等方面，逐步解析商务智能。
首先，我们来定义商务智能。
商务智能是指一组用于收集、整合、分析和展示与企业相关数据的技术和工具。
它的目标是通过支持决策制定过程，提供准确、及时的数据报告和分析，促进企业的战略规划和运营管理。
商务智能的作用不可小觑。
首先，它可以帮助企业进行全面的数据整合和分析，将来自各个部门的数据汇总，并进行深入挖掘和关联分析，从而提供全局性的数据视图。
其次，商务智能可以帮助企业进行数据驱动的决策制定，通过数据分析和可视化展示，让决策者能够更清晰地了解企业的经营状况，并基于数据的洞察来做出准确决策。
此外，商务智能还可以提供预测和模拟分析，帮助企业进行风险评估和未来趋势预测，提前应对可能出现的问题。
商务智能的基本架构分为数据源、数据仓库、数据分析和数据可视化四个部分。
数据源是商务智能的基础，它包括来自企业内部各个子系统（如销售、采购、人力资源等）的数据，以及来自外部的市场、行业和竞争对手等数据。
数据仓库是存储数据的集中化平台，它对数据进行整合、清洗和归类，以便后续的分析和应用。
数据分析是商务智能的核心环节，它利用各种分析算法和技术，对数据进行挖掘、建模和预测。
最后，数据可视化通过图表、报表和仪表盘等形式，将数据分析的结果以直观、易懂的方式展示给决策者。
数据采集与分析是商务智能的重要环节。
数据采集包括获取和整合各种数据源的过程，可以通过ETL（提取、转换、加载）工具来实现。
数据分析则是对采集到的数据进行处理和挖掘的过程，可以应用统计学、数据挖掘和机器学习等方法，从中发现规律、提取特征和预测未来。
在进行数据分析时，非常重要的一点是要确保数据的质量和准确性，因为不准确的数据可能导致错误的决策。
商务智能介绍
（1）外部数据源通过运行环境（ERP、CRM、 SCM等）流入BI循环（包含有关客户、供应商、竞 争对手、产品以及企业本身的信息）； （2）进入数据仓库/数据集市等数据存储部分—— 对加入数据仓库的数据进行净化和转换，纠正错误 的数据和统一格式，使其满足数据仓库应当具有的 数据格式和质量标准；将其存储在中央存储库中 （充当中央存储库的可以是关系型数据库或者多维 数据库），数据的抽取、净化、转换和存储是BI循 环的核心组成部分；
在商务智能系统中，需要将交互式信息分析、挖掘 工具、数据分析软件、商务智能工具与商业运营规 则相结合对数据的模式和趋势进行分析，给用户提 供企业商务的方方面面的详细信息，以辅助商务活 动决策获得更高的利润。数据分析主要包含三个方 面：
◦ 联机分析处理 ◦抽取是在对数据仓库的主题和数据本身内容理 解的基础上，选择主题所涉及的相关数据。 a.数据的更新方式 量更新还是批量更新。 实时更新还是周期更新。 b.数据的传输模式 数据传输是通过网络把远程的数据文件传输到本地 目录下。数据的传输模式即数据仓库中的数据是采 用拉（Pull）的方式还是采用推（Push）的方式从 数据源中获取。
对于一个企业来说，最关键最重要的是如何以一种 有效的方式逐步整理各个业务处理系统中积累下来 的历史数据，并通过灵活有效的方式为各级业务人 员提供统一的信息视图，从而在整个企业内实现真 正的信息共享。
◦ 数据仓库 ◦ 元数据存贮
数据仓库是一种语义上一致的数据存储，它是决策 支持数据模型的物理实现，并存放企业战略决策所 需信息。数据仓库也常常被看作一种体系结构，通 过将异种数据源中的数据集成在一起而构造，支持 结构化的和专门的查询、分析报告和决策。 通过提供多维数据视图和汇总数据的预计算，数据 仓库非常适合联机分析处理（OLAP）。OLAP操作 使用数据的领域背景知识，允许在不同的抽象层提 供数据。这些操作适合不同的用户。尽管数据仓库 工具对于支持数据分析是有帮助的，但是仍需要更 多的数据挖掘工具，以便进行更深入的自动分析。
商务智能资料
商务智能在当今信息化日益深入的时代，商务智能成为了企业提升竞争力、提高决策效率的重要工具。
商务智能是指利用数据分析、数据挖掘技术来帮助企业进行决策和规划的过程，是一个基于数据驱动的智能化系统。
通过商务智能系统，企业可以更好地理解市场趋势、了解客户需求，从而更加灵活地调整策略、优化资源配置。
商务智能的应用场景商务智能系统可以应用于各个行业，其应用场景包括但不限于以下几个领域：销售预测与分析商务智能可以通过对历史销售数据的分析，预测未来销售趋势，帮助企业进行库存管理、生产计划等方面的决策。
同时，通过对销售数据的挖掘，可以帮助企业发现销售增长的潜在机会，制定针对性的市场推广策略。
客户关系管理商务智能系统可以帮助企业更好地管理客户关系，通过对客户数据进行分析，了解客户的偏好和需求，从而提供个性化的服务和产品，增强客户忠诚度。
财务分析商务智能系统可以帮助企业进行财务数据的监控和分析，帮助企业发现潜在的财务风险，优化财务战略，提高财务效率。
商务智能的优势相比传统的数据分析方法，商务智能具有以下几个明显的优势：•实时数据分析能力：商务智能系统可以实时监控数据，并迅速生成报告和可视化的数据分析结果，帮助企业更加及时地做出决策；•数据整合能力：商务智能系统可以整合企业内部外部的各种数据源，包括销售数据、客户数据、市场数据等，帮助企业全面了解业务情况；•预测性分析能力：商务智能系统可以通过数据建模、机器学习等方法，预测未来的发展趋势，提供战略性的建议。
商务智能的未来发展随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展，商务智能系统的功能将不断得到加强和拓展。
未来，商务智能系统将具备更强的智能化，能够实现更复杂的数据分析和决策支持功能。
同时，商务智能系统也将向更加行业化、个性化的方向发展，满足不同行业、不同企业的需求。
因此，对于企业而言，建立健全的商务智能系统，不仅可以提高决策效率，还可以帮助企业抢占市场先机，迎接未来挑战。
商务智能系统构成方案
商务智能系统构成方案1. 引言商务智能系统（Business Intelligence, BI）是一种可以帮助企业做出决策的信息技术解决方案。
通过采集、整合和分析企业内外部的数据，商务智能系统可以帮助企业管理者更好地理解业务现状并预测未来的发展趋势。
本文将提出一种商务智能系统的构成方案，以满足企业对数据分析和决策支持的需求。
2. 商务智能系统的构成要素商务智能系统一般由以下几个要素构成：2.1 数据采集和集成商务智能系统的首要任务是采集和集成来自各种数据源的数据。
数据源可以包括企业内外部的数据库、报表、日志等。
在数据采集和集成阶段，需要考虑数据的质量、完整性和时效性，并将数据转化为可供后续分析使用的格式。
2.2 数据存储和管理为了支持大规模数据的分析和查询，商务智能系统需要建立稳定可靠的数据存储和管理机制。
常见的做法是使用数据仓库或数据湖来存储数据，并通过ETL （Extract, Transform, Load）流程将数据导入到数据存储中。
数据存储和管理还需要考虑数据的安全性和合规性。
2.3 数据分析和挖掘商务智能系统需要提供强大的数据分析和挖掘功能，以帮助企业发现数据背后的规律和趋势。
数据分析和挖掘可以通过统计分析、数据可视化、机器学习等方法来实现。
常见的分析任务包括趋势分析、关联分析、预测和预测建模等。
2.4 决策支持和报告商务智能系统的核心目标是为企业决策提供支持。
通过可视化报表、仪表盘和自动化报告，商务智能系统可以帮助管理者快速准确地了解业务现状，并做出基于数据的决策。
决策支持和报告功能需要提供灵活的查询和筛选功能，并能够根据用户需求生成定制化的报表和分析结果。
3. 商务智能系统构成方案示意图+-------------------+| || 数据采集和集成 || |+-------------------+||v+-------------------+| || 数据存储和管理 || |+-------------------+||v+-------------------+| || 数据分析和挖掘 || |+-------------------+||v+-------------------+| || 决策支持和报告 || |+-------------------+4. 商务智能系统构成方案的实施步骤实施商务智能系统的构成方案可以按照以下步骤进行：4.1 确定需求和目标在开始构建商务智能系统之前，需要明确企业的需求和目标。
商务智能系统的开发和实现
商务智能系统的开发和实现商务智能（Business Intelligence）系统是指通过数据仓库、数据挖掘、数据分析等技术手段，对企业内部和外部的数据进行采集、整合、分析、挖掘，帮助企业更好地理解市场环境和自身经营情况，以便采取更为科学、精准的经营决策。
商务智能系统的发展和应用已经成为现代企业智能化发展趋势中的重要一环。
企业管理者通过搭建商务智能系统，在数据的指引下，深入了解企业的生产、销售、客户、市场等信息，进而获得洞察未来市场和业务趋势的能力，从而实现了更有效的决策和运营管理。
下面我们来探讨商务智能系统的实现和开发。
1、商务智能系统架构搭建商务智能系统的第一步，就是设计系统架构。
商务智能系统的架构一般由以下组成部分：数据采集层：负责将企业内外部的各种数据采集到系统中，包括企业自身的交易数据、客户数据等，以及经济、行业、政策等公共数据。
此外，数据采集应保证数据的一致性和完整性。
数据存储层：数据采集到后，需要建立数据仓库，以支撑系统后续的数据处理和分析。
数据仓库存储的数据主要包括主数据、历史数据和汇总数据。
数据处理层：此层的主要作用是对数据进行清洗、转换和过滤等预处理，提高数据质量和精度，以便更好地进行后续的分析。
数据分析层：此层是商务智能系统的“核心”部分，主要和用户交互，以满足其需求。
通过构建数据模型、建立指标和指标集等方法，将数据变成可视化的、易于理解的数据可视化组件。
常见的数据分析组件包括报表、分析工具、数据挖掘工具、查询方法等。
数据应用层：商务智能系统的数据应用层则正式为用户服务的地方。
通过数据分析，用户能够根据自身需要生成各种报告、图形化呈现、图表和数据挖掘等应用。
2、商务智能系统的实现商务智能系统的实现，需要先确定各个组成部分的具体实现方法和技术。
常见的商务智能系统开发方案有以下两种：自我实现商务智能系统自我实现商务智能系统能够满足较小规模企业的需求，但需要消耗较多的时间和人力资源。
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。
商务智能系统课程设计
商务智能系统课程设计一、教学目标本课程旨在让学生掌握商务智能系统的基本概念、原理和应用，培养学生运用商务智能系统进行数据分析、决策支持和战略规划的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）了解商务智能系统的起源、发展及其在企业中的应用；（2）掌握商务智能系统的基本组成部分，包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化等；（3）熟悉商务智能系统的实施流程，包括需求分析、系统设计、系统实施和评估等；（4）了解商务智能系统在我国的发展现状和未来趋势。
2.技能目标：（1）学会使用商务智能系统进行数据清洗、数据挖掘和数据可视化；（2）具备运用商务智能系统进行数据分析、决策支持和战略规划的能力；（3）能够根据企业需求，设计并实施合适的商务智能系统。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对商务智能系统的兴趣，认识到其在企业竞争中的重要性；（2）培养学生运用商务智能系统解决实际问题的责任感；（3）培养学生团队协作、创新思维和持续学习的意识。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.商务智能系统概述：介绍商务智能系统的起源、发展及其在企业中的应用；2.商务智能系统的组成：讲解数据仓库、数据挖掘、数据可视化等基本概念；3.商务智能系统的实施：阐述商务智能系统的实施流程，包括需求分析、系统设计、系统实施和评估等；4.商务智能系统的应用案例：分析具体的商务智能系统应用案例，让学生了解商务智能系统在实际工作中的应用；5.商务智能系统的发展趋势：介绍商务智能系统在我国的发展现状和未来趋势。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法，如讲授法、案例分析法、实验法等。
具体方法如下：1.讲授法：用于讲解商务智能系统的基本概念、原理和实施流程；2.案例分析法：通过分析具体的商务智能系统应用案例，让学生了解商务智能系统在实际工作中的应用；3.实验法：让学生动手操作商务智能系统，培养其实际应用能力；4.讨论法：鼓励学生就商务智能系统相关问题进行讨论，培养其创新思维和团队协作能力。
商务智能课程知识点总结
商务智能课程知识点总结一、商务智能概念和基础知识1. 商务智能的概念和意义商务智能是指利用技术与工具，帮助企业收集、管理和分析大量数据，为企业决策和业务活动提供支持的过程。
商务智能系统能够帮助企业管理层更好地了解当前的业务运营情况，并根据这些情况做出更科学、更合理的决策。
2. 商务智能的发展历史商务智能技术的发展历史可以追溯到20世纪70年代，当时主要是数据库管理系统和决策支持系统的发展，逐渐演变成商务智能的综合技术体系。
随着互联网和大数据技术的迅猛发展，商务智能技术不断完善和创新，为企业提供了更全面的决策支持。
3. 商务智能的基本概念及原理商务智能的基本原理是建立在数据收集、数据管理、数据分析和决策支持的技术基础上。
商务智能系统通过数据仓库技术整合源数据，并通过数据挖掘、数据分析等技术提供有益的信息，并辅助企业决策。
4. 商务智能的组成和体系结构商务智能系统通常由数据仓库、数据挖掘、联机分析处理（OLAP）、报表和查询工具等组成。
这些组成部分通过数据整合、处理和分析，为企业提供各种层次的决策支持与信息服务。
二、商务智能技术与工具1. 数据仓库技术数据仓库是商务智能系统的核心，是用于存储和管理大量数据的集中式数据存储系统。
数据仓库技术利用ETL（提取、转换、加载）等工具从不同的数据库和数据源中提取数据，并将其集成为一种标准格式，以支持系统的分析和决策。
2. 数据挖掘技术数据挖掘技术旨在从大规模的数据中发现潜在的模式和规律。
通过数据挖掘技术，商务智能系统能够发现数据之间的联系、趋势和规律，从而提供更准确、更有效的决策支持。
3. OLAP技术联机分析处理（OLAP）技术是用于多维数据分析的工具和方法。
OLAP技术可以帮助用户从不同的角度和层次对数据进行分析和查询，有效地支持企业管理层对业务情况的理解与决策。
4. 报表和查询工具商务智能系统通常还包括报表和查询工具，用于帮助用户从数据仓库中获取有用的信息。
商务智能系统课程设计
商务智能系统课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解商务智能系统的基本概念、功能及其在商业决策中的作用；2. 学生能够掌握商务智能系统中数据挖掘、数据仓库、在线分析处理等关键技术；3. 学生能够了解商务智能系统在市场营销、客户关系管理、供应链管理等方面的应用。
技能目标：1. 学生能够运用数据挖掘技术对大量数据进行有效分析，提取有价值的信息；2. 学生能够运用商务智能系统进行在线分析处理，为商业决策提供支持；3. 学生能够结合实际案例，设计并优化商务智能系统的应用方案。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对商务智能系统的兴趣，激发其学习热情；2. 培养学生具备批判性思维，学会从多角度分析问题，形成独立见解；3. 培养学生具备团队协作精神，能够在小组讨论中发挥积极作用，共同解决问题。
本课程旨在帮助高年级学生深入理解商务智能系统的相关知识，提高其在实际应用中的技能水平。
结合学生特点和教学要求，课程目标具体、可衡量，为教学设计和评估提供明确依据。
通过本课程的学习，学生将能够掌握商务智能系统的核心知识，具备实际应用能力，并在情感态度价值观方面得到全面发展。
二、教学内容1. 商务智能系统基本概念- 商务智能系统的定义与功能- 商务智能系统的演变与发展趋势2. 商务智能系统关键技术- 数据仓库的构建与管理- 数据挖掘的算法与应用- 在线分析处理技术3. 商务智能系统应用案例分析- 市场营销策略优化- 客户关系管理- 供应链优化与库存管理4. 商务智能系统应用方案设计- 需求分析- 系统设计- 系统实施与评估教学内容依据课程目标进行选择和组织，确保科学性和系统性。
教学大纲明确如下：第一周：商务智能系统基本概念第二周：数据仓库的构建与管理第三周：数据挖掘的算法与应用第四周：在线分析处理技术第五周：市场营销策略优化案例分析第六周：客户关系管理案例分析第七周：供应链优化与库存管理案例分析第八周：商务智能系统应用方案设计教学内容与课本紧密关联，涵盖商务智能系统的核心知识。
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➢ 数据仓库是处理海量数据的基础，存储按照商务智能要求 重新组织的来自业务系统的数据；
➢ 联机分析处理不仅进行数据汇总/聚集，同时还提供切片、 切块、下钻、上钻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；
③数据清洗
数据清洗实际就是利用有关技术如数理统计、数据挖掘或预 定义的数据清洗规则将脏数据转化成满足数据质量要求的数 据。按数据清洗的实现方式与范围，可将数据清洗分为四种： ①手工实现方式：用人工来检测所有的错误并改正。这只能 针对小数据量的数据源。②通过专门编写的应用程序：通过 编写程序检测/改正错误。但通常数据清洗是一个反复进行 的过程，这就导致清理程序复杂、系统工作量大。③某类特 定应用领域的问题，如根据概率统计学原理查找数值异常的 记录。④与特定应用领域无关的数据清洗，这一部分的研究 主要集中于重复记录的检测/删除。
存在的缺陷：
➢（1）主动性较差 ➢（2）智能性较低 ➢（3）难以与企业中已有的商务系统集成
4 商务智能的发展趋势
商务智能的出现是一个渐进的复杂的演变过程，而且 仍处在发展之中。它经历了事务处理系统 （Transaction Proccss System，TPS）、高级管理 人员信息系统（Executive Information system， EIS）、管理信息系统（Management Information System，MIS）和决策支持系统（Decision Support System，DSS）等阶段，最终演变成今天的企业商 务智能。
5 商务智能的应用
目前商务智能在全球的应用主要集中在保险业、银行业、电 信业、制造业、零售业、税务和电子商务等领域。
我国这方面的应用虽然才刚刚起步，但市场空间十分广阔。 据IDC预测，亚太地区商务智能软件市场正以每年23%的速度 增长，而中国是亚太地区商务智能增长最为迅速的市场之一； 如果中国经济继续保持高速增长，商务智能软件在中国内地 市场的年销售额平均增长速度至少在65.6%。Business Objects和Cognos等BI提供商已直接或者通过其代理商进入中 国市场。Business Objects等公司成立了中国研究中心，其对 中国市场的重视程度可见一斑。IDC公司认为医疗、教育和服 务等领域将是商务智能增长最快的行业。
（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： ① 保证数据的真实性 ② 保证数据的针对性 ③ 保证数据的完整性
（2）数据预处理 ETL是商务智能系统整合异构数据源的解决方案，简单 的讲，ETL就是抽取、转换和装载，同时提供数据质量 的管理，并且贯穿整个商务智能解决方案的全过程，完 成整个系统的数据处理与调度。
➢从应用的角度看，商务智能帮助用户对商业数据进 行在线分析处理和数据分析，帮助解决商业问题、 预测发展趋势、辅助决策，对客户进行分类、挖掘 潜在客户等等，以便更好地实现商业目的。
3 商务智能的特点
现有的商务智能系统主要具有以下特点：
➢（1）成熟的数据仓库管理能力 ➢（2）强大的数据挖掘和OLAP能力 ➢（3）便捷的报表功能
3 商务智能系统的实施
商业智能系统主要实现将来自不同企业运作系统的数据转换 为企业决策信息的过程。与一般的信息系统不同，它在处理 海量数据、数据分析和信息展现等多个方面都具有突出性能。 商务智能的体系结构可以指导商务智能系统的实施，其步骤 为：
➢ 选择数据源 ➢ 数据预处理 ➢ 数据存储 ➢ 数据分析
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。
1 商务智能系统的处理流程
商务智能系统是一种提高企业生存能力的有效工 具，从系统的观点来看，一个典型的商务智能系 统包括明确需求、数据准备、数据存储、知识挖 掘以及应用反馈几个主要的处理流程。
13.1 商务智能概述
商务智能将业务数据转换成明确的、基于事实的、能 够执行的信息，并且使得业务人员能够发现客户趋势， 创建客户忠诚度，增强与供应商的关系，减少金融风 险，以及揭示新的销售商机。商务智能的目标是了解 变化的意义——从而理解甚至预见变化本身。通过访 问当前的、可靠的和易消化的信息，帮助企业从各个 侧面及不同的维度灵活地浏览信息和建立模型。它是 提高和维持竞争优势的一条有效的途径。
国内外一些知名的厂商也根据自身的产品提出独特的见解：
➢ IDC将商务智能定义为：终端用户查询和报告工具、OLAP 工具、数据挖掘软件、数据集市和数据仓库产品等软件工具 的集合。
➢ IBM认为：商业智能是一系列由系统和技术支持的以简化信 息收集、分析的策略的集合，它应该包括企业需要收集什么 信息、谁需要去访问这些数据、如何把原始数据转化为最终 导致战略性决策的智能、客户服务和供应链管理。
①数据抽取 数据抽取是在对数据仓库的主题和数据本身内容理解的 基础上，选择主题所涉及的相关数据。 a. 数据的更新方式
量更新还是批量更新。 实时更新还是周期更新。
b. 数据的传输模式
数据传输是通过网络把远程的数据文件运用FTP传输到本地目录 下。数据的传输模式即数据仓库中的数据是采用拉（Pull）的方式 还是采用推（Push）的方式从数据源中获取。
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。
（3）数据分析和知识挖掘部分——从数据仓库/数据集 市中获取数据，并利用数据分析和知识挖掘工具， 挖掘出对决策有用的知识，将所得结果提交给业 务决策者。这部分是商务智能系统的灵魂，它满 足了从简单报表经由OLAP扩展到数据挖掘范围内 的各种需要；
（4）BI将所得的知识以及决策者自身的反馈信息再次 带入运作环境中，根据情况变化，表达新的需求， 提高商务智能流程内在质量。
（2）数据存储子系统——数据仓库
数据仓库在现有各业务系统的基础上，对数据进行抽取、 清理，并有效集成后，按照主题进行重新组织，最终确定 数据仓库的物理存储结构，同时组织存储数据仓库元数据 （具体包括数据仓库的数据字典、记录系统定义、数据转 换规则、数据加载频率以及业务规则等信息）。
（3）BI应用子系统
第13章 商务智能系统
商务智能系统是应用人工智能、数据挖掘、数据仓 库等先进技术，按照企业既定的业务目标，对大量 的企业数据进行分析和挖掘，揭示出隐藏的、未知 的知识或验证已知的规律，从而支持企业的智能管 理与决策，提高企业核心竞争力。本章将详细讨论 商务智能系统的起源、体系结构、工作原理和关键 技术，并以知名的商务智能系统为例，剖析商务智 能系统的实现原理和商务智能解决方案。
（1）外部数据源通过运行环境（ERP、CRM、SCM等） 流入BI循环（包含有关客户、供应商、竞争对手、 产品以及企业本身的信息）；
（2）进入数据仓库/数据集市等数据存储部分——对加 入数据仓库的数据进行净化和转换，纠正错误的数 据和统一格式，使其满足数据仓库应当具有的数据 格式和质量标准；将其存储在中央存储库中（充当 中央存储库的可以是关系型数据库或者多维数据 库），数据的抽取、净化、转换和存储是BI循环的 核心组成部分；
➢商务智能专家利奥托德这样描述商务智能：商务智 能指将存储于各种商业信息系统中的数据转换成有 用信息的技术。它允许用户查询和分析数据库，可 以得出影响商业活动的关键因素，最终帮助用户做 出更好、更合理的决策。
➢国内商务智能专家王茁给商务智能下了这样一个 定义：商务智能是企业利用现代信息技术收集、 管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息， 创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平， 采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升 各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。
➢从技术角度看，商务智能是以企业中的数据仓库为 基础，经由联机分析处理工具、数据挖掘工具加上 决策人员的专业知识，从根本上帮助公司把运营数 据转化成为高价值的可以获取的信息（或者知识）， 并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传 递给恰当的人的过程。
➢从数据分析的角度看，商务智能是为了解决商业活 动中遇到的各种问题，利用各种信息系统进行的高 质量和有价值的信息收集、分析、处理过程，其基 本功能包括个性化的信息分析、预测和辅助决策。
②数据转换 数据转换主要是针对数据仓库建立的模型，通过一系列 的转换将数据从业务模型数据转换为分析模型数据，通 过内建的库函数、自定义脚本或其他的扩展方式，实现 多种复杂转换，并且支持调试环境，监控转换状态。数 据转换是将源数据变为目标数据的关键环节，它包括数 据格式转换、数据类型转换、数据汇总计算数据拼接等 等。但转换工作可以视具体情况在不同的过程中实现， 比如可以在数据抽取时转换，也可以在数据加载时转换。
③数据清洗
④数据装载 数据装载主要是将经过转换和清洗的数据加载到数据 仓库里面，即入库。可以通过数据文件直接装载或直连 数据库的方式来进行，充分体现高效性。数据装载有两 个部分，一部分是把合法数据文件装入回滚表中，该装 入过程没有汇总部分；另一部分是把初次汇总表加载到 临时汇总表，根据不同类型的数据，可能会有二次汇总。 当加载临时汇总表的过程完毕以后，再把临时中间表的 数据装入到中间表中。
➢ 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。