商业智能系统
商业智能系统的架构设计与实现
商业智能系统的架构设计与实现一、商业智能系统的概念和应用商业智能系统是一种基于数据仓库和数据挖掘技术的信息系统，能够进行数据分析、预测和支持决策等功能。
它将企业的各种数据从不同来源集成在一起，并通过数据挖掘技术使数据更加有价值。
商业智能系统的应用范围非常广泛，例如市场营销、金融、医疗、教育等领域都可以利用商业智能系统提高效率、降低成本和提高决策的准确度。
二、商业智能系统的架构设计商业智能系统的架构设计通常包括数据层、数据处理层、分析层和应用层四个层次。
1.数据层数据层是商业智能系统最基础的一层，它包括了多个数据来源的数据采集、清洗、集成等过程。
为了保证数据质量，需要确保数据来源的可靠性和数据的完整性。
此外，还需要对数据进行加工处理，例如去除重复数据、填补缺失数据、格式转换等操作。
2.数据处理层数据处理层是商业智能系统的中间层，主要负责将数据转化为适合进行分析的数据仓库。
这一层需要对原始数据进行抽取、转换和装载（ETL）操作，将数据从数据源中提取到数据仓库中，并进行一些数据清洗和转换操作。
通过数据处理层提供的数据仓库，可以方便地实现数据的挖掘和分析。
3.分析层分析层是商业智能系统的核心层，它主要负责数据挖掘、预测分析和可视化呈现等操作。
大多数商业智能系统会提供数据挖掘技术，例如聚类、分类和关联规则挖掘等。
分析层还需要提供可视化界面，方便用户对数据进行分析和决策。
4.应用层应用层是商业智能系统的最顶层，它主要负责将分析结果转化为实际的业务应用。
例如，在市场营销领域，可以利用商业智能系统提供的用户画像、购买预测等结果来优化营销策略和提高销售额。
应用层还需要具备丰富的定制化能力，以满足各个领域的不同需求。
三、商业智能系统的实现商业智能系统的实现包含很多方面，例如数据仓库的设计和构建、数据处理和转化、分析功能的实现、应用界面的开发等。
1.数据仓库的设计和构建数据仓库是商业智能系统的核心组成部分，它需要根据不同的行业和应用场景进行定制化设计。
BI商业智能系统
BI商业智能系统BI商业智能系统1：简介1.1 定义BI商业智能系统是一种通过收集、整理、分析和展示大量和复杂数据以为企业决策提供支持的技术和工具。
1.2 目的BI商业智能系统的目的是通过数据分析和可视化，提供及时、准确、全面的信息，帮助企业管理层做出决策，并改善企业的业务流程和运营效率。
2：架构2.1 数据采集2.1.1 数据源BI商业智能系统从多个数据源收集数据，包括企业内部系统、第三方数据提供商、社交媒体等。
2.1.2 数据提取数据提取是指从数据源中获取所需数据，并进行清洗和转换，以便进一步分析和展示。
2.2 数据存储2.2.1 数据仓库BI商业智能系统将采集到的数据存储在数据仓库中，以便后续的查询和分析。
2.2.2 数据湖数据湖是一个集中存储所有原始数据的存储系统，它可以接纳各种格式的数据，并支持数据的分析和挖掘。
2.3 数据处理和分析2.3.1 数据清洗数据清洗是对采集到的数据进行预处理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
2.3.2 数据分析数据分析是通过使用统计方法和数据挖掘算法，从数据中提取有价值的信息和洞察。
2.4 数据展示2.4.1 报表和仪表盘BI商业智能系统通过报表和仪表盘展示数据分析结果，便于用户理解和使用。
2.4.2 数据可视化数据可视化是通过图表、地图和其他可视化方式，将数据以直观形式展示，帮助用户发现数据中的模式和关联。
3：功能3.1 数据查询BI商业智能系统提供强大的查询功能，用户可以根据自己的需求，灵活的查询所需的数据。
3.2 报表和仪表盘设计BI商业智能系统提供报表和仪表盘的设计工具，用户可以根据业务需求和个人喜好，设计符合自己需要的报表和仪表盘。
3.3 数据分析BI商业智能系统提供各种数据分析功能，包括数据挖掘、数据建模、预测分析等，帮助用户从数据中发现价值。
3.4 数据可视化BI商业智能系统提供丰富的数据可视化功能，用户可以选择不同的图表和可视化方式，展示数据结果。
商业智能BI介绍
商业智能BI介绍商业智能（Business Intelligence, 简称BI）是一种能够帮助组织利用数据分析和数据可视化的技术和工具。
通过将大量的数据集成、整理和分析，商业智能可以支持管理层做出决策、优化业务流程以及发现潜在的商业机会。
本文将介绍商业智能的定义、组成部分、应用场景、实施步骤和未来发展趋势。
一、商业智能的定义商业智能是一种通过使用数据分析和数据可视化工具来帮助企业管理层做出决策的技术。
商业智能的目的是将大量的数据整合、分析和可视化，以提供决策者所需的信息，帮助他们更好地了解企业的运营状况，并做出基于数据的决策。
二、商业智能的组成部分⒈数据源：商业智能系统需要从各个数据源中提取数据，这些数据源可以是企业内部的数据库、Excel文件、日志文件等。
⒉数据仓库：商业智能系统需要将数据存储在一个集中的数据仓库中，以便进行分析和查询。
⒊数据整合：商业智能系统需要将来自不同数据源的数据整合在一起，以便进行统一的分析和查询。
⒋数据分析：商业智能系统可以通过各种分析方法和算法对数据进行深入分析，以获取有关业务情况的洞察。
⒌数据可视化：商业智能系统可以将分析结果以图表、报表等形式展现出来，便于决策者理解和使用。
⒍决策支持：商业智能系统的最终目的是为决策者提供有关企业运营状况和业务机会的信息，帮助他们做出明智的决策。
三、商业智能的应用场景商业智能可以应用在各种不同的场景中，以下是其中一些常见的应用场景：⒈销售分析：通过分析销售数据和市场趋势，帮助企业了解产品销售情况和市场需求，从而制定合适的销售策略。
⒉客户分析：通过分析客户数据，帮助企业了解客户群体的特征和需求，以便进行定向营销和客户关系管理。
⒊运营分析：通过分析企业的运营数据，帮助企业优化生产流程、降低成本和提高效率。
⒋财务分析：通过分析财务数据，帮助企业了解财务状况、盈利能力和风险风险等关键指标。
⒌市场分析：通过分析市场数据和行业趋势，帮助企业了解市场竞争状况和未来发展趋势，从而制定市场战略。
商业智能系统是什么有哪几部分
商业智能系统是什么有哪几部分商业智能BI系统是一套完整的解决方案，可以将来自企业的不同业务系统（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己开发的业务系统软件）的数据，提取出有用的数据进行整合清洗，在保证数据正确性的同时，进行数据分析和处理，并利用合适的查询和分析工具快速、准确地为企业提供报表展现与分析，为企业提供决策支持。
BI不是简单的数据工具，而是一套从数据整合、分析到辅助决策，完整的解决方案。
下面就以Smartbi为例，介绍商业智能BI系统的3个核心功能应用。
1、商业智能bi三大组成部分，数据报表：报表是企业管理的基本措施和途径，是企业的基本业务要求，也是实现BI战略的基础。
报表可以帮助企业访问、格式化数据，并把数据信息以可靠和安全的方式呈现给使用者。
报表常规呈现就是使用柱状图、饼状图、折线图、二维表格等图形可视化的方式将企业日常的业务数据（财务、供应链、人力、运营等）全面呈现出来，再通过各种维度（看数据的角度）筛选、关联、跳转、钻透等方式查看各类分析指标，业务分析图表按照主题划分，图表之间存在一定的逻辑关系。
这个层次的报表分析就是呈现企业日常经营、业务的情况，让报表用户对日常的业务有一个清晰、直接、准确的认知，其次解放了他们自己手工通过EXCEL通过各种函数做汇总分析、制图的工作。
比如，财务部门会关心今年的营业收入、目标完成率、营业毛利润率、净资产收益率等；销售部门会关心销售金额、订单数量、销售毛利、回款率等；采购部门会关心采购入库金额、退货情况、应付账款等等。
在这个阶段系统价值就显得非常有限，数据的作用仅仅是从一个可视化的角度对业务做出了另一种形式的解读，用户仅仅是被动的接收来自可视化报表上传递的信息。
2、商业智能bi三大组成部分，数据分析：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析可以被分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。
商业智能的应用和实践
商业智能的应用和实践随着信息技术的不断发展，商业智能（BI）作为一种高效的数据分析和决策支持工具，成为各个企业的重要组成部分。
商业智能利用数据挖掘技术和业务分析方法，提取企业数据集合中隐藏的信息和知识，帮助企业管理层快速了解业务运营状况和市场趋势，以便作出最优决策。
一、商业智能的基本架构商业智能系统通常包括以下三个组成部分：1. 数据仓库（DW）：数据仓库是指将企业的各个业务系统的海量数据进行统一的清洗、聚合、冗余消除、集成并存储的大型数据存储库。
它是商业智能系统的核心，也是数据分析和报表可视化的基础和保障。
2. 商业智能应用服务器：该服务器负责接收数据存储在数据仓库中的数据，进行数据挖掘、数据分析、数据建模和透明处理等相关操作，并将处理后的数据通过各种可视化报表和数据图表的方式呈现给用户。
3. 商业智能应用用户客户端：用户可通过商业智能系统提供的BI客户端工具，来获取和使用经过商业智能系统处理后的分析结果，从而更好地理解自己的业务和市场需求，针对不同的业务实验制定最优战略策略及优化方案。
二、商业智能应用场景商业智能系统可用于各个行业和领域的数据分析和决策支持，如下：1. 零售业：商业智能可通过对批发、零售销售、促销活动、库存管理等数据进行分析和挖掘，帮助零售商全面了解市场需求趋势，精准预测库存需求，制定最优的销售策略。
2. 金融业：商业智能可以通过分析金融机构的财务数据和市场数据，来帮助银行优化贷款和信贷评分模型，降低风险和损失。
3. 制造业：商业智能在制造业中广泛应用，从供应链管理、生产线管理、质量控制、设备监控等方面的数据分析和建模，帮助制造商提高生产效率，降低成本，提高产品质量。
三、商业智能实践案例下面介绍几个商业智能实践案例，以帮助更好地理解商业智能系统的实际应用。
1. Wal-Mart商业智能应用案例Wal-Mart是世界上最大的零售商之一，该公司成功应用商业智能系统，大大提高了公司在零售业中的竞争力。
商业智能原理
商业智能原理商业智能（Business Intelligence）是一个综合系统，它将数据分析、业务知识和决策支持等领域结合在一起，帮助企业从大量的数据中提取有价值的信息，并以此为基础做出战略和经营决策。
商业智能的原理涵盖了数据的收集、加工、分析和应用等方面，本文将详细介绍商业智能的原理与应用。
1. 数据收集商业智能的第一个步骤是数据收集。
在此阶段，企业需要收集各种来源的内部和外部数据，包括销售数据、客户数据、竞争对手数据、市场数据等等。
这些数据来自不同的渠道，包括企业内部系统、第三方数据供应商、社交媒体等。
数据收集是商业智能的基础，只有拥有准确、完整的数据，才能进行后续的分析和应用。
2. 数据加工数据加工是商业智能的重要环节。
在此阶段，企业需要对收集到的数据进行清洗、整合和转换，以确保数据的准确性和一致性。
数据清洗包括处理缺失值、重复值和异常值等；数据整合是将来自不同来源的数据进行统一，确保数据能够进行比较和分析；数据转换包括将数据转化为可分析的形式，例如将文本数据转化为数值型数据。
3. 数据分析数据分析是商业智能的核心环节。
通过应用各种分析方法和技术，企业可以从大量数据中发现有价值的信息和模式，并从中获取商业洞察。
数据分析的方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
通过数据分析，企业可以对市场趋势、竞争对手、产品表现等进行深入了解，为决策提供科学依据。
4. 数据应用数据应用是商业智能的最终目标。
通过将数据分析的结果应用于实际业务环境中，企业能够优化业务流程、改进决策过程、提高业务绩效。
数据应用可以是生成报表和可视化图表，为管理层和决策者提供直观的数据呈现；也可以是构建预测模型和优化算法，帮助企业进行有效的资源分配和运营管理。
商业智能的原理基于数据的价值和应用。
通过收集、加工、分析和应用数据，企业可以获取战略和竞争优势，提高决策的准确性和效率。
商业智能不仅可以帮助企业识别问题和机会，还可以为企业决策者提供实时的决策支持，使企业能够快速应对市场变化和竞争挑战。
BI商业智能系统简介
BI商业智能系统简介一、BI简介BI即商业智能，是Business Intelligence的简称，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。
BI的实现包含了“数据→信息→知识→行动→智慧”这一过程所运用的技术和方法。
二、BI的价值可以将大量的数据处理过程流程化，提升数据分析效率，节省业务和分析人员的数据处理过程；可以通过交互方式、让业务人员自己进行查询分析，极大地降低数据分析的门槛；可以做到数据实时分析，后续自动化更新。
三、BI的搭建企业搭建和使用BI平台的方式，主要结合业务的发展阶段。
业务还在发展阶段的初创型公司，数据少，不会投入过多的人力和资金成本。
中型公司（1000人以内），会采用些免费工具，结合某个具体场景上定向采购方式实现。
因为一套BI系统的搭建还是相当消耗人力和时间的。
中大型公司（1000-2000），一般考虑自研+采购，并给自研预留一定的时间，逐步过渡到自己的系统上。
而大型公司，肯定自研了，甚至他们还会对外赋能，进行SaaS服务。
关于采购三款老牌的国外BI产品：Tableau、PowerBI、Qlik，三款国内认知度较高的BI产品：帆软、观远数据、永洪。
可分为免费和付费两大阵营。
免费阵营为首的是PowerBI，付费阵营为首的是Tableau。
关于自研OLAP联机分析处理技术多应用于BI搭建。
它可以从多个角度对数据进行分析和数据挖掘，用于多维数据查询和报表处理的需求。
四、BI的产品体系可以分为4个层面。
数据源（行为数据、日志数据、业务数据）；数据采集（数据中台）；数据加工（机器学习训练平台、用户画像构建系统、数据中台）；数据应用（push、BI、AI、人脸识别）。
五、BI的类型静态BI只提供静态的基础报表工具。
所有的报表要在需求沟通的阶段都明确好数据内容，在报表开发时写到程序里。
这个阶段的报表，只能起到描述业务的作用。
可视化BI在现代BI的多维数据模型基础上，通过符合直觉的软件界面交互，快速进行数据的探索和可视化分析。
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；
基于大数据分析的商业智能系统设计
基于大数据分析的商业智能系统设计一、引言商业智能系统是指通过收集、分析、挖掘大量数据，为企业决策提供支持和指导的系统，目前在企业管理领域得到广泛应用。
而大数据技术的发展，为商业智能系统的实现提供了更为先进和高效的手段。
本文将以基于大数据分析的商业智能系统设计为主题，详细介绍商业智能系统的相关概念、技术和实现方法。
二、商业智能系统概述商业智能系统是指通过对企业数据的分析，帮助企业决策者更好地了解企业内部、外部的经营环境和趋势，并能够根据以往的经验和数据模型，提供针对性的建议和决策支持。
商业智能系统的基本组成包括数据仓库、数据分析、数据挖掘和数据可视化四个部分。
其中，数据仓库负责存储企业内外部的各类数据，并对数据进行整合；数据分析通过提取数据中的关键信息，为企业提供决策支持；数据挖掘则是对大量数据进行挖掘和预测，为企业提供新的商业机会；数据可视化则通过图表等形式让数据更具可读性和可操作性，方便企业实现快速决策。
三、大数据技术在商业智能系统中的应用随着大数据技术的发展和应用，商业智能系统的数据源已经从内部数据扩展到包括社交媒体、传感器、传统的商业数据、交通运输和制造领域等各种类型的数据。
商业智能系统的设计需要结合大数据技术的应用，才能更好地完成数据的收集、分析、挖掘和可视化。
1. 大数据收集大数据收集是商业智能系统设计中的关键环节，涉及到如何从海量数据中提炼出有价值的信息。
传统的商业智能系统主要使用ETL（抽取、转换、加载）技术来进行数据收集和管理，但面对大数据规模的数据，这种方法显得过于繁琐、耗时和成本高昂。
因此，基于大数据的商业智能系统设计需要使用更为先进和高效的技术，如Hadoop、Spark等分布式计算、存储技术和流式处理技术等。
2. 大数据分析大数据分析是商业智能系统设计中最重要的环节之一。
它可以通过分析用户的行为、预测趋势、比较不同数据集等方式来帮助管理员更好地了解企业运营和趋势。
实际上，大数据分析是一个相当复杂的过程，需要结合多种技术和方法，如数据挖掘、机器学习、统计分析等，进行分类和预测分析。
商业智能的工作原理
商业智能的工作原理商业智能（Business Intelligence，简称BI）是一种利用数据分析技术来帮助企业做出决策的智能化系统。
商业智能的工作原理主要包括数据采集、数据存储、数据分析和决策支持等几个关键环节。
首先，商业智能系统需要进行数据采集。
这包括从各个数据源收集数据，如企业内部的数据库、外部供应商的数据、社交媒体的数据等。
数据采集可以通过自动化的方式进行，也可以通过人工手动输入的方式进行。
采集到的数据需要进行清洗和整理，以确保数据的准确性和一致性。
接下来，商业智能系统将数据存储到数据仓库中。
数据仓库是专门用来存储和管理企业数据的数据库。
数据仓库可以将不同数据源的数据整合在一起，并进行适当的数据转换和数据模型设计，以便于后续的数据分析和查询。
数据存储完成后，商业智能系统进行数据分析。
这是商业智能的核心环节，通过使用各种分析工具和算法，对数据进行深入挖掘和分析，以发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
数据分析可以包括统计分析、数据挖掘、机器学习等多种技术手段。
通过数据分析，企业可以了解市场趋势、产品销售情况、客户需求等关键信息，为企业决策提供科学依据。
最后，商业智能系统通过决策支持功能，将分析结果转化为实际的决策建议。
决策支持可以通过可视化报表、数据图表、数据仪表盘等形式提供给企业管理层。
决策支持功能可以帮助管理人员快速了解企业的状况，并做出正确的决策。
商业智能的工作原理可以总结为数据采集、数据存储、数据分析和决策支持。
商业智能系统通过整合和分析海量数据，帮助企业了解市场动态、优化业务流程、提高效率、降低风险，并为未来的发展提供参考。
商业智能的应用已经渗透到各个行业的企业中，成为企业决策的重要工具。
总之，商业智能的工作原理是将数据转化为有价值的信息，为企业决策提供支持。
通过数据采集、数据存储、数据分析和决策支持等环节的有机结合，商业智能系统帮助企业提高决策质量和效率，实现业务的可持续发展。
商业智能系统在销售预测中的应用
商业智能系统在销售预测中的应用1. 引言商业智能系统（Business Intelligence, BI）作为一种信息技术工具，已经在各行各业得到广泛的应用。
其中，销售预测是商业智能系统最重要的应用之一。
本文将探讨商业智能系统在销售预测中的应用，以及如何利用商业智能系统提高销售预测的准确性和效率。
2. 销售预测的重要性销售预测对企业的战略决策和运营管理具有重要意义。
通过合理准确地预测销售情况，企业可以制定相应的市场策略，调整产品组合和价格，优化库存管理，提高供应链效率，以及规划人力资源需求等。
因此，提高销售预测的准确性和效率对企业来说至关重要。
3. 商业智能系统在销售预测中的应用商业智能系统通过数据分析、数据挖掘和预测模型等方法，可以提供有效的销售预测支持。
具体应用包括以下几个方面：3.1 数据整合与清洗商业智能系统可以从不同的数据源中提取销售相关的数据，并将其进行整合与清洗。
这些数据包括销售业绩、市场趋势、竞争情报、产品信息、客户反馈等。
通过整合清洗数据，商业智能系统建立了一个可靠、准确的数据基础，为后续分析和预测提供了可靠的支持。
3.2 数据分析与挖掘商业智能系统使用各种数据分析和挖掘技术，例如关联规则挖掘、聚类分析、时间序列分析等，对销售数据进行深入分析。
通过挖掘数据中的隐藏关系和规律，商业智能系统可以发现潜在的销售趋势和规律性规律，并提供有针对性的销售预测。
3.3 预测模型的建立与优化商业智能系统通过建立适当的预测模型，例如线性回归、时间序列模型、神经网络等，对销售数据进行预测。
同时，商业智能系统使用统计学方法和数学优化技术，对这些预测模型进行优化和调整，以提高模型的准确性和稳定性。
3.4 销售预测结果的可视化与报告商业智能系统将销售预测结果以可视化的形式呈现给用户，例如图表、报表、仪表盘等，使用户可以直观、清晰地了解销售情况和趋势。
同时，商业智能系统还可以生成定制化的销售预测报告，为企业决策提供可靠的参考依据。
商业智能系统开发专业就业方向
商业智能系统开发专业就业方向
商业智能系统开发专业是当今信息技术领域中非常热门的一个
方向，随着大数据时代的到来，商业智能系统开发的需求越来越大。
商业智能系统开发专业的毕业生可以在以下几个方向上就业：
1. 数据分析师：商业智能系统开发专业的毕业生具有深厚的数
据分析能力，可以在企业中担任数据分析师的职位，负责处理企业的数据，提取数据中的关键信息，并进行可视化展示，为企业的决策提供支持。
2. 商业智能工程师：商业智能系统开发专业的毕业生熟练掌握
商业智能系统的开发技术，可以在企业中担任商业智能工程师的职位，负责开发企业内部的商业智能系统，帮助企业更好地管理和利用数据。
3. 数据仓库工程师：商业智能系统开发专业的毕业生对数据仓
库建设有较深的理解，可以在企业中担任数据仓库工程师的职位，负责搭建企业的数据仓库系统，为企业提供数据的存储和管理，支持企业的决策制定。
4. 产品经理：商业智能系统开发专业的毕业生在学习过程中接
触到商业智能系统的多个方面，对于产品的开发和管理有一定的了解，可以在企业中担任产品经理的职位，负责商业智能产品的开发和推广。
总之，商业智能系统开发专业的毕业生在就业方面有着广阔的发展前景，可以选择根据自己的兴趣和特长选择不同的职业方向。
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BI商业智能系统
BI商业智能系统BI商业智能系统文档⒈介绍⑴概述本章节介绍BI商业智能系统的概念和目的。
⑵系统背景本章节介绍BI商业智能系统的发展背景和现状。
⒉系统架构⑴总体架构本章节介绍BI商业智能系统的总体架构，包括数据提取、数据处理、数据分析和信息展示等模块。
⑵数据流程本章节详细描述BI商业智能系统的数据流程，包括数据收集、数据清洗、数据存储和数据分析等过程。
⑶技术架构本章节介绍BI商业智能系统所采用的技术架构，包括数据库管理系统、数据挖掘算法和可视化工具等。
⒊功能模块⑴数据提取模块本章节介绍BI商业智能系统的数据提取模块，包括数据源的选择和数据抽取的方式等。
⑵数据处理模块本章节详细描述BI商业智能系统的数据处理模块，包括数据清洗、数据透视和数据转换等功能。
⑶数据分析模块本章节介绍BI商业智能系统的数据分析模块，包括数据挖掘、多维分析和预测模型等功能。
⑷信息展示模块本章节详细描述BI商业智能系统的信息展示模块，包括报表、仪表盘和数据可视化等功能。
⒋部署和维护⑴系统部署本章节介绍BI商业智能系统的部署过程，包括硬件环境的准备和软件安装等步骤。
⑵系统维护本章节详细描述BI商业智能系统的维护工作，包括数据维护、系统监控和性能优化等方面。
⒌法律合规⑴数据保护与隐私本章节介绍BI商业智能系统在数据保护和隐私方面应遵循的法律法规和最佳实践。
⑵知识产权本章节详细描述BI商业智能系统对知识产权的保护和合规要求。
附件：⒈数据库架构图⒉系统使用手册⒊报表样例法律名词及注释：⒈数据保护：指对个人数据进行合法、正当的处理并保护个人隐私的措施。
⒉隐私：指个人信息在存储、处理和传输过程中的保密与安全性。
⒊知识产权：指人们在创造性活动中得出的独特、新颖并对社会有用的想法、发明、作品等的权益。
⒋最佳实践：指某一领域内被广泛认可为行业标准的方法或流程。
⒌合规要求：指符合法律法规和规章制度的要求，确保企业的经营活动合法、合规。
商业智能系统(BI)
商业智能系统(BI)1. 项目简介商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。
商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等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。
而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
商业智能的基本过程如图1所示。
图1 BI 基本过程从图1中可以知道，商业智能的体系结构主要由数据源、ETL、数据仓库和数据分析及展现等四部分构成。
数据流通过外部异构数据源进入ETL过程，在ETL过程后被存入数据仓库，用OLAP类型加以分析和查询，从而得出用户所需要的数据信息。
研究商业智能系统的体系结构有助于加强商业智能系统在企业中更加普及的运用，促进商业智能的快速发展。
外部数据源的主要来源是企业各个应用系统产生的数据也可以使外部数据，选择出有代表性的数据进入系统。
ETL技术是指对外部进入的数据进行抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load）。
2. 功能需求目前，很多厂商活跃在商业智能（下面称BI）领域。
商业智能系统的构建与优化
商业智能系统的构建与优化近年来，随着大数据、云计算等技术的发展，商业智能系统成为商业领域的热门话题。
商业智能系统能够将数据转化为实际的商业价值，帮助企业决策者更好地了解和管理企业的业务。
在这篇文章中，我将探讨商业智能系统的构建与优化，简单介绍商业智能系统中的一些常见概念，并提供一些实用的建议。
一、商业智能系统的概念1. 商业智能系统的定义商业智能系统是一种基于数据分析的系统，帮助企业管理者获取企业运营的信息，并做出准确的决策，达成企业目标。
2. 商业智能系统的优势商业智能系统可以帮助企业管理者了解市场趋势、顾客偏好和员工绩效等方面的信息，对企业做出决策提供了有力的支持。
另外一个优势就是可以提高企业信息的可视化，让数据更加直观和易于理解。
3. 商业智能系统的流程商业智能系统的流程通常包括数据收集、数据存储、数据分析、数据可视化和报告生成等步骤。
这些步骤需要耗费大量的时间和人力，因此对商业智能系统的构建和优化非常重要。
二、商业智能系统的构建1. 数据收集商业智能系统中的数据是从各种数据源收集的，例如企业内部的数据库、外部的第三方应用程序等。
在收集数据之前，需要先确定需要收集哪些数据、数据格式及数据来源。
2. 数据存储商业智能系统需要一个可靠的数据存储系统来存储大量的数据。
传统的数据存储方式是使用关系数据库，但是在处理大数据方面可能显得捉襟见肘。
因此，NoSQL数据库也成为了一个不错的选择，可以更好地适应大数据的存储需求。
3. 数据分析商业智能系统的核心就是数据分析，可以通过多种方法进行分析。
例如，可以使用数据挖掘技术、机器学习算法等，以发掘数据中隐藏的信息和相关性。
4. 数据可视化数据可视化是将分析后的数据转化为更直观的图表、表格或其他形式，以便企业管理者更好地理解和应用这些数据。
商业智能系统需要支持各种类型的数据可视化。
5. 报告生成商业智能系统需要自动生成报告，以呈现分析结果和洞察力。
这些报告可以包括表格、图表、交互式分析等。
商业智能构架体系的组成
商业智能构架体系的组成在这个信息爆炸的时代，商业智能（BI）就像是为我们打开了一扇窗，让我们能透过这层厚厚的数据迷雾，看得更清晰、走得更稳当。
今天我们就来聊聊这个BI的构架体系到底是个什么样子，它的组成部分又是怎样的。
听起来可能有点儿枯燥，但别担心，我会用简单的语言、轻松的方式，带你一起走进这个神秘的世界！1. 数据源：万里长征第一步首先，咱们得从数据源说起。
可以这么说，没有数据，商业智能就像无本之木，没法扎根。
数据源就是数据的发源地，涵盖了各类数据库、应用程序、甚至是社交媒体的反馈。
想象一下，如果你在淘宝上买了件衣服，系统就会生成一条交易数据，这就是数据源的一部分。
而且数据源可以是结构化的，比如数据库里整齐的表格；也可以是非结构化的，比如一堆评论、图片等。
1.1 结构化数据和非结构化数据说到结构化数据，嘿，大家都知道那种整齐划一的表格，信息清晰明了，随便拿出来都能看得懂。
反观非结构化数据，它们就像是个叛逆的孩子，没个规矩，五花八门，得花点心思去整理。
这就好比你在朋友家聚会，所有人都在聊天，而你却要从这一片喧闹中找出重点，难度可想而知。
1.2 数据的获取方式数据获取方式也多种多样。
你可以通过API接口从各种系统中获取数据，或者通过网络爬虫抓取网页信息，甚至是通过人工收集。
不过，不管你用什么方式，数据的质量都得把关。
数据不准确，结果就像是没加盐的汤，淡而无味。
2. 数据存储：储备粮仓接下来，我们聊聊数据存储。
这就像是个粮仓，把你收集来的数据好好地储存起来，以备不时之需。
数据存储有很多种形式，最常见的就是数据库，比如MySQL、Oracle之类的。
除此之外，还有数据湖、数据仓库等高大上的东西。
2.1 数据库与数据仓库的区别数据库就像是一个小商店，专门存放日常的交易数据，快速取用；而数据仓库则是个大型超市，专门为复杂的分析提供数据，可能是按季度、按年度进行整理的。
简单来说，数据库更偏向于日常操作，而数据仓库则是为了分析和决策。
商业智能系统设计原则初步认知与优化
商业智能系统设计原则初步认知与优化商业智能系统（Business Intelligence, BI）是一种通过数据分析和信息可视化来辅助决策的技术系统。
它能够将大量的商业数据转化为有用的信息，并提供决策者所需的洞察力，帮助企业做出更明智的决策。
为了设计一个高效和优化的商业智能系统，我们需要遵循一些设计原则。
1. 确定业务需求和目标：在设计商业智能系统之前，我们需要清楚地了解企业的业务需求和目标。
这可以通过与业务部门的合作和需求调研来实现。
只有明确了业务需求和目标，我们才能够设计出真正有用的商业智能系统。
2. 数据质量和数据准备：商业智能系统的有效性和准确性取决于数据的质量。
因此，在设计系统时，我们需要确保数据的质量和准确性。
这包括数据清洗、数据整合和数据模型设计。
只有拥有高质量的数据，我们才能够从中提取有用的信息。
3. 强调可视化和交互性：商业智能系统的一个重要目标是帮助决策者更好地理解和分析数据。
因此，在设计系统时，我们需要注重信息的可视化和交互性。
合适的可视化工具和交互功能可以帮助用户更容易地理解数据，并与系统进行互动，提升用户体验。
4. 高度可扩展性和灵活性：商业智能系统需要具备高度的可扩展性和灵活性，以应对不断增长的数据量和业务需求的变化。
为了实现这一目标，我们需要选择适合的数据存储和处理技术，并设计灵活的架构和模块化的组件。
5. 整合多元数据源：现代企业通常拥有来自不同系统和数据源的数据。
为了设计优化的商业智能系统，我们需要考虑如何整合这些不同的数据源，并确保数据的一致性和准确性。
这可以通过数据集成和ETL（抽取、转换和加载）技术来实现。
6. 实时数据分析和预测能力：商业智能系统不仅需要提供过去的数据分析，还需要具备实时数据分析和预测能力。
这可以通过使用实时数据处理和机器学习算法来实现。
实时数据分析可以帮助企业更及时地发现趋势和问题，做出快速反应。
7. 安全和数据隐私保护：商业智能系统通常包含大量敏感和重要的商业数据。
商业智能BI介绍
商业智能BI介绍商业智能（BI）介绍商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过数据分析和数据可视化等手段，帮助企业从大量数据中提取有价值的信息和洞察，以支持决策和战略制定的过程。
BI系统将各种数据源整合在一起，利用分析工具和可视化技术，帮助企业高效地获取、分析和呈现数据，为决策者提供全面和准确的信息。
商业智能的特点1. 数据集成：商业智能系统能够将来自不同数据源的数据整合在一起，实现数据的一体化管理与分析。
2. 数据分析：商业智能系统提供了多种分析工具和算法，能够对数据进行多维度、多角度的分析，发现数据背后的规律和趋势。
3. 数据可视化：商业智能系统通过图表、仪表盘等可视化方式，将数据转化为直观、易于理解的形式，帮助用户快速获取信息和洞察。
4. 决策支持：商业智能系统为企业决策者提供准确、及时的数据分析结果和洞察，帮助其做出明智的决策，并制定可行的战略。
商业智能的核心功能1. 数据仓库（Data Warehouse）：商业智能系统以数据仓库为基础，整合来自不同数据源的数据，并进行数据清洗和预处理，以提供高质量的数据。
2. 数据分析（Data Analysis）：商业智能系统提供了各种数据分析工具，如数据挖掘、统计分析等，帮助用户发现数据之间的关联和隐藏的信息。
3. 数据可视化（Data Visualization）：商业智能系统能够将数据转化为图表、仪表盘等可视化形式，帮助用户直观地理解数据。
4. 报表与仪表盘（Reports & Dashboards）：商业智能系统能够各种报表和仪表盘，帮助用户将数据呈现给决策者，以支持决策和沟通。
5. 查询与导航（Query & Navigation）：商业智能系统提供了强大的查询和导航功能，使用户能够灵活地获取和分析数据。
6. 预测与模拟（Forecast & Simulation）：商业智能系统可以基于历史数据和算法模型，进行数据预测和模拟，帮助企业做出未来的决策。
BI商业智能系统
BI商业智能系统正文：1.引言BI（商业智能）是一种利用数据分析、数据挖掘和数据可视化等技术，帮助企业管理者基于数据驱动的决策支持系统。
本文档旨在提供对BI商业智能系统的全面介绍，以帮助用户了解和应用该系统。
2.系统概述2.1 系统简介BI商业智能系统是一套集数据整合、分析、报表、可视化等功能于一体的软件系统，旨在提高企业管理层对业务数据的理解和分析能力。
2.2 系统架构BI商业智能系统主要由数据层、数据处理层、分析层和展现层四个层次构成。
数据层负责数据存储和整合，数据处理层负责数据清洗和建模，分析层负责数据分析和挖掘，展现层负责结果报表和可视化。
3.系统功能3.1 数据整合BI商业智能系统能够从多个数据源中提取数据，并进行整合和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
3.2 数据分析BI商业智能系统提供了丰富的数据分析工具，包括统计分析、趋势分析、关联分析、预测分析等，帮助用户深入挖掘数据背后的价值和规律。
3.3 报表BI商业智能系统可以根据用户需求，丰富多样的报表和图表，以可视化的方式展现分析结果，帮助用户更直观地理解和分享数据分析成果。
3.4 可视化展示BI商业智能系统具备强大的可视化展示能力，支持直观的数据可视化呈现，如仪表盘、地图、树状图等，使用户能够更加清晰地了解业务状况和趋势。
4.系统应用4.1 销售分析BI商业智能系统可以对销售数据进行深度分析，例如销售额、销售渠道、产品类别等的分析，帮助企业了解销售情况和趋势，从而指导销售策略和决策。
4.2 客户分析BI商业智能系统可以对客户数据进行综合分析，例如客户分布、购买偏好、价值评估等的分析，帮助企业了解客户需求和行为，制定精准的客户管理策略。
4.3 财务分析BI商业智能系统可以对财务数据进行全面分析，例如财务报表、利润分析、成本分析等的分析，帮助企业发现财务问题和优化财务决策。
5.系统附件本文档附带的附件包括BI商业智能系统用户手册、数据分析报告范例和数据展示样例。
商业智能系统的数据分析和应用
商业智能系统的数据分析和应用随着市场竞争加剧和市场营销环境的复杂性增加，企业需要通过各种手段来提高其竞争力和利润空间。
商业智能系统，即BI系统，是一种通过数据挖掘和数据分析来提高企业决策能力和效率的工具。
本文将讨论商业智能系统的数据分析和应用。
一、商业智能系统的数据分析商业智能系统通过数据分析来揭示数据背后的信息，为企业提供有关业务运营和市场趋势的见解。
商业智能系统自身无法产生决策，但是它可以向企业决策者提供支持和判断依据。
1. 数据仓库商业智能系统的数据仓库是业务数据的集合，可供分析师、数据挖掘专家和企业决策者使用。
数据仓库的结构与操作方式通常为星形或雪花形式，基本上是所有数据的汇总。
数据仓库可以跨越多个应用程序和数据库，为企业提供全面、准确和及时的数据。
2. 数据挖掘数据挖掘是商业智能系统的关键技术。
它是通过分析模式、建立预测模型和发现规律等手段，对数据进行系统研究和探索。
数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在数据背后的信息，从而提高决策能力和效率。
3. 数据可视化商业智能系统通过数据可视化将数据转化为可读易懂的格式，包括表格、图表和地图等。
数据可视化为企业提供了更清晰的数据见解，帮助企业决策者更好地理解和应用数据。
二、商业智能系统的应用商业智能系统适用于各种业务领域，包括金融、零售、医疗、教育等。
它可以用于许多不同的应用程序，如营销、库存、客户服务、生产和财务等。
以下是一些商业智能系统的应用案例。
1. 营销商业智能系统可以帮助企业评估市场趋势、了解竞争对手、分析客户需求和优化定价策略。
通过使用商业智能系统，企业可以更好地了解客户行为和偏好，从而更好地定位市场和调整营销策略。
2. 库存商业智能系统可以提供库存分析，以帮助企业优化库存管理。
它可以跟踪库存、采购和销售信息，从而提高库存周转率、减少库存成本和最大程度地满足客户需求。
3. 客户服务商业智能系统可以帮助企业提高客户服务质量。
它可以分析客户满意度、客户投诉和客户反馈等信息，从而提供更好的客户服务体验，促进客户忠诚度和增加销售额。
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商业智能系统相关技术的研究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。
商业智能所涉及的技术与应用,在Gartner Group命名之前就有,起初被称为经理信息系统(E IS) ,在演化成商业智能之前叫决策支持系统(DSS)。
商业智能是数据库技术、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、知识发现技术等理论和技术的综合运用，其核心内容是从许多来自企业不同的业务处理系统的数据中，提取出有用的数据，进行清理以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即E几过程，整合到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业信息的一个全局视图，利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具等对数据仓库里的数据进行分析和处理，形成信息，把信息提炼出辅助决策的知识，最后把知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
1.2正确理解商业智能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。
对该定义的正确解释, 可以从四个层面展开。
信息系统层面: 称为商业智能系统( BI Sys-t em) 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。
数据分析层面: 是一系列算法、工具或模型。
首先获取与所关心主题有关的高质量的数据或信息, 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、形成假设、验证假设。
知识发现层面: 与数据分析层面一样, 是一系列算法、工具或模型。
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。
战略层面: 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。
商业智能的战略层面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。
总之, 商业智能的目标是将企业所掌握的信息转换成竞争优势, 提高企业决策能力、决策效率、决策准确性。
为完成这一目标, 商业智能必须具有实现数据分析到知识发现的算法、模型和过程, 决策的主题具有广泛的普遍性。
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。
从数据源经过抽取（Extra，E）、转换（Transform，T）、装载（Load，L）过程加载到中央数据仓库，再从数据仓库经过分类加工放到数据集市（Data Market，DM），或者将数据集市中的数据进一步存放到多维数据库（Multi-dimension Database，MDD），这都属于数据分析的问题，从中间层到终端用户或从多维数据库到终端用户可将其划归为前端应用实现（数据展现）的问题。
而贯穿整个体系数据处理环节的，是系统的流程调度控制和元数据管理，其结构如下图所示。
商业智能系统（体系结构）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。
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。
3商业智能系统的研究内容商业智能系统是以现代管理理论为指导，信息技术为支撑核心的集成系统。
近年来，它的研究热点主要集中在三大方面：支撑技术的研究、体系结构的研究、应用系统的研究。
（1）支撑技术的研究技术研究确切地讲，BI 并不是一项新技术，它将数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM ) 等技术与CRM、ERP等系统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。
商业智能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、OLAP、Legacy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。
企业建模是为解决如何建立特定企业模式的辅助工具。
IDEF(ICAM Definition method, ICAM--Integrated Computer Aided Manufacturing) 等研究方法是较程式化的企业建模方法，比较新的建模方法包括基于UML(Unified Modeling Language)的企业建模等方法。
数据挖掘算法的研究是目前计算机界研究的热点之一，它逐渐成为一个跨越人工智能、数据统计等多学科的研究领域。
决策分析工具的研究还包括各种分析方法的研究。
（2）体系结构的研究(a)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。
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。
网络环境下的商业智能系统模型如图(b)所示。
图(a) BI基础结构图(b) 网络环境下BI体系结构（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（E-business）4商业智能的实施过程商业智能的实现是一个循环的螺旋式上升的过程。
商业智能实施一般可分为5个阶段:确定目标阶段(targeting)、数据收集与预处理阶段(Tracking)、信息发送阶段(Routing)、数据解释建模阶段(interpreting)及基于知识的行动阶段(Action)。
(1)确定目标阶段。
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。
数据的收集难度和客户的实际情况有较大的关系,如果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。
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。
因此,信息价值与获取,分析该信息的用户人数及用户所属商业领域数量的函数关系可表示为:价值(信息)=用户数2×所属商业领域数量。
(4)数据解释与建模阶段。
这一阶段是商业智能实施的核心部分。
但是,到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。
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。
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。
（1）规划需要报警的内容一般来说，需要对报警的内容进行合理的规划。
范围设置的太小，报警信息会有很多。
管理员无法对这些数据进行疑义甄别。
范围设置的太宽，则也会漏掉有价值的信息。
故这个范围的设置，直接关系到报警功能的使用价值。
通常如下这些信息需要设置报警功能。
（a）在价格分析中，一些异常的价格需要报警。
如销售订单价格低于规定的价格或者说采购订单价格高于规定的最好价格。
如订单数量比较多或者让供应商赶货，价格会存在一些异常的情况。
BI系统在数据分析时，要及时的告知相关人员，便于他们确认相关的事项。
（b）在库存数据分析时，当实际库存低于所规定的安全库存时，系统要能够进行报警。
通常情况下，企业为了保证正常的生产计划，会在企业仓库中预备一定的库存数量。
而在BI 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。
如果这些数据是采用无人值守的方式进行的，则有可能在数据导入的过程中，遇到一些意外情况，而无法成功导入或者导入不完全。
如果遇到这种情况的话，那么系统要能够及时的将这种异常信息发送给管理员。