BI整体解决方案
BI 整体解决方案
快速、自由組合所需之個人/企業之儀表板
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老闆都有自己習慣看的重點
簡單拖拉體驗 所見即所得的製作 對於IT依賴最小
跨議題多頁式 戰情分析中心
職能一頁式管理議題多頁式管理
Mobile行動化戰情分析中心
Anytime Anywhere by Yourself !!
已產出 未出貨
訂單應出 未出率
控制點
退貨影響 退貨率
財務構面
顧客構面
控制點
未於客戶 限期內 完成報價 即時報價率
控制點
巿場曝光度不夠 活動來客達成率 每日客訪達成率
控制點
未即時回應 客戶交期 詢單 即時回應率 接單率
控制點
老客戶 流失 回購 增長率
控制點
毛利不佳 毛利達成率 銷貨平均 單價
控制點
新產品/新市場 銷售力度不佳 銷售目標達成率 新品/新市佔比
BI 規劃主要範疇
四大智慧銀行簡介
KPI 關鍵指標簡介 落實內控制度確保事前管理 BI6 工具新功能
鼎新BI 各模組主要效益
銷售/流通銷售智慧銀行
銷售智慧透過8個分析模型與10個指標管 理。提供綜觀全貌的營業資訊 （營業警訊／銷售統計/銷售績效 /策略戰術） 流通銷售智慧透過5個分析模型與10個指標管 理,提供流通業客戶快速掌握門店 /會員/產品分析/追蹤活動效益
多維度分析 提供時間、產品、製程、 機台、人員、訂單/工單 等維度, 可進行交叉分 析。 產能管理績效 產品委外生產統計、各工 作中心在製量統計、廠內 產量分析、各產線投入及 產出分析。 生產規畫管理 材料損耗率、標準/實際工時差 異、工單/訂單進度追蹤、工單 欠料狀況、逾期生產佔比、製 費佔營收比、製費降低率、生 產力分析。
企业BI解决方案
企业BI解决方案一、背景介绍随着企业规模的不断扩大和业务的日益复杂，企业面临着海量的数据和信息，如何高效地管理和利用这些数据成为了企业发展的重要课题。
商业智能（Business Intelligence，简称BI）解决方案应运而生，旨在帮助企业从数据中获取有价值的信息，并基于这些信息做出决策和规划。
二、企业BI解决方案的定义企业BI解决方案是指通过采集、整合、分析和展示企业内部和外部数据，为企业决策者提供全面、准确、实时的业务情报，以支持企业的决策制定、业务优化和战略规划。
三、企业BI解决方案的关键组成部分1. 数据采集和整合：企业BI解决方案需要从各个数据源中采集数据，并进行整合。
这些数据源可以包括企业内部的数据库、数据仓库、企业资源计划（ERP）系统，以及外部的市场调研数据、竞争对手数据等。
通过数据采集和整合，可以实现对企业数据的全面掌握和综合分析。
2. 数据分析和挖掘：企业BI解决方案需要提供强大的数据分析和挖掘功能，以帮助企业发现隐藏在数据中的规律和趋势。
通过数据分析和挖掘，可以发现产品销售的热点区域、客户的购买偏好、市场的变化趋势等，为企业决策者提供有力的依据。
3. 报表和可视化：企业BI解决方案需要提供丰富的报表和可视化功能，以直观地展示数据和分析结果。
通过报表和可视化，企业决策者可以快速了解企业的业务状况和趋势，并做出相应的决策调整。
4. 预测和优化：企业BI解决方案需要具备预测和优化功能，以帮助企业预测未来的市场变化和趋势，并优化企业的业务策略。
通过预测和优化，企业可以提前做好准备，抢占市场先机。
四、企业BI解决方案的应用场景1. 销售分析：通过企业BI解决方案，企业可以对产品销售情况进行全面分析，包括销售额、销售渠道、销售区域等，以帮助企业优化销售策略和提高销售效率。
2. 客户分析：通过企业BI解决方案，企业可以对客户的购买行为、偏好和价值进行分析，以帮助企业了解客户需求，提供个性化的产品和服务，增强客户黏性。
企业BI解决方案
企业BI解决方案一、背景介绍随着信息技术的快速发展，企业面临着海量的数据和复杂的业务环境，如何从数据中提取有价值的信息并进行深入的分析和决策成为了企业发展的关键。
因此，企业需要一种高效、可靠的解决方案来帮助他们实现业务智能化，提高决策的准确性和效率。
二、BI解决方案的定义BI（Business Intelligence）是指通过对企业内外部数据进行收集、整理、分析和展示，为企业决策者提供准确、及时、全面的信息支持，帮助企业进行战略决策和业务优化的一种解决方案。
三、BI解决方案的主要组成部分1. 数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是BI解决方案的核心，它用于集中存储企业的各种数据，包括内部和外部数据。
数据仓库的建立需要考虑数据的采集、清洗、整合和存储等环节，确保数据的质量和一致性。
2. 数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是BI解决方案中的重要环节，通过使用各种数据挖掘算法和技术，从海量的数据中发现隐藏的模式、关联规则和趋势，为企业提供决策支持和业务洞察。
3. 数据可视化（Data Visualization）：数据可视化是将数据以图表、报表、仪表盘等形式进行展示的过程。
通过直观的可视化界面，决策者可以更加直观地理解和分析数据，从而做出准确的决策。
4. 报表与分析（Reporting and Analysis）：报表与分析是BI解决方案中的重要功能，它可以根据用户需求生成各种定制化的报表，并提供多维度的数据分析功能，帮助企业进行业务分析和趋势预测。
5. 实时监控（Real-time Monitoring）：实时监控是BI解决方案中的关键环节，它可以实时监测企业的关键业务指标和运营情况，并及时发出预警，帮助企业及时调整业务策略和优化运营效率。
四、BI解决方案的优势1. 提高决策效率：BI解决方案可以帮助企业快速获取准确的数据和信息，提供全面的决策支持，帮助决策者做出更加准确和及时的决策。
企业BI解决方案
企业BI解决方案一、引言企业BI（Business Intelligence）解决方案是指通过收集、整理、分析和展示企业内部和外部数据，帮助企业管理层做出更加明智的决策的一套系统化的解决方案。
本文将详细介绍企业BI解决方案的定义、目的、组成部分、实施步骤以及优势。
二、定义企业BI解决方案是指利用先进的信息技术和数据分析方法，将企业内部和外部的数据进行收集、整理、分析和展示，以帮助企业管理层全面了解企业的运营状况、市场趋势、客户需求等关键信息，从而做出更加明智的决策。
三、目的企业BI解决方案的目的是提供准确、及时、全面的数据支持，帮助企业管理层了解企业的运营情况，发现问题和机会，并基于数据分析结果做出决策，以提高企业的效率、竞争力和利润。
四、组成部分1. 数据收集：企业BI解决方案的第一步是收集企业内部和外部的数据，包括销售数据、财务数据、生产数据、市场数据、客户数据等。
这些数据可以通过内部系统、外部数据提供商、社交媒体等渠道获取。
2. 数据整理：收集到的数据需要进行清洗、整理和标准化，以确保数据的准确性和一致性。
这一步骤通常包括数据清洗、数据集成、数据转换等。
3. 数据分析：在数据整理的基础上，利用统计学和数据挖掘等技术对数据进行分析，以发现数据中的规律、趋势和关联性。
常用的数据分析方法包括趋势分析、关联分析、聚类分析等。
4. 数据展示：将分析结果以可视化的形式展示给企业管理层，通常采用图表、报表、仪表盘等形式。
这样可以更直观地呈现数据，帮助管理层更好地理解和利用数据。
五、实施步骤1. 确定需求：与企业管理层和相关部门进行沟通，了解他们的需求和期望，明确BI解决方案的目标和范围。
2. 系统设计：根据需求确定BI解决方案的整体架构和功能模块，包括数据收集、数据整理、数据分析和数据展示等。
3. 数据采集：根据系统设计，采集企业内部和外部的数据，并进行清洗、整理和标准化。
4. 数据分析：利用适当的数据分析方法对数据进行分析，发现数据中的规律、趋势和关联性。
bi系统解决方案
BI 系统解决方案简介BI（Business Intelligence）是一种通过将企业内部和外部数据转化为可视化报表和洞察力，帮助企业进行决策和优化的技术和工具。
BI 系统解决方案则是指基于 BI 技术和工具，为企业提供的全套解决方案。
BI 系统解决方案通常包括数据提取、数据清洗、数据建模、数据分析和报告等多个步骤。
企业可以根据自身需求选择不同的 BI 工具和技术来构建适合自己的 BI 系统解决方案。
BI 系统解决方案的价值BI 系统解决方案可以帮助企业在以下几个方面获得价值：数据的可视化和洞察力BI 系统可以将企业内部和外部的海量数据通过可视化的方式展示给用户，从而帮助用户更好地理解数据的含义和关系。
通过数据可视化，用户可以快速获取洞察力，发现数据中的规律和趋势，并基于这些洞察力做出更准确的决策。
数据驱动的决策和优化BI 系统可以将企业的数据转化为决策所需的信息，并提供给决策者。
通过基于数据的决策，企业可以避免主观因素的影响，更准确地评估不同策略的效果，从而优化业务运营和管理。
高效的数据处理和分析BI 系统提供了多种数据处理和分析功能，如数据提取、数据清洗、数据建模和数据分析等。
这些功能可以帮助企业在庞大的数据量中快速定位关键信息，减少冗余数据的影响，提高数据处理和分析的效率。
BI 系统解决方案的关键要素数据集成和清洗BI 系统解决方案首先需要将企业内部和外部的数据进行集成和清洗。
数据集成是指将分散在不同系统和数据库中的数据整合到一个统一的数据仓库中，以便后续的处理和分析。
数据清洗是指对数据进行去重、纠错、格式化等处理，以减少数据质量问题对后续分析的影响。
数据建模和分析BI 系统解决方案需要借助数据建模和分析技术来提取和揭示数据中的模式和规律。
数据建模是指根据业务需求和问题，在数据集成的基础上构建相应的数据模型，以帮助用户更好地理解和分析数据。
数据分析是指通过使用统计学、数据挖掘等技术，从数据中发现隐藏的信息和规律。
服装企业商业智能(BI)整体解决方案
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06
CATALOGUE
项目成果评估与持续改进计划
项目成果评估指标体系构建
关键绩效指标（KPI）
包括销售额、毛利率、库存周转率等，用于衡量项目对业务的直接 贡献。
业务影响指标
评估项目对业务流程、决策效率、客户满意度等方面的影响，反映 项目的间接价值。
技术性能指标
针对BI系统的稳定性、响应速度、数据准确性等技术方面进行评估 ，确保系统满足业务需求。
数据质量评估与提升措施
数据质量评估
01
通过数据完整性、准确性、及时性等方面对数据质量进行评估
。
数据清洗与修复
02
对错误、重复、缺失等数据进行清洗和修复，提高数据质量。
数据质量监控
03
建立数据质量监控机制，持续跟踪数据质量变化并及时处理。
数据安全管理与合规性要求
数据加密与访问控制
对敏感数据进行加密处理，并设置访问控制策略，确 保数据安全。
进行系统测试、性能优化和用户 体验改进，确保系统稳定可靠。
上线运行与维护阶段
系统正式上线运行，提供持续的 技术支持和维护服务。
项目启动阶段
确立项目目标、范围、计划和团 队组成，进行初步需求调研。
里程碑节点
项目启动、需求调研完成、系统 设计与开发完成、系统测试通过 、正式上线运行等关键节点。
团队组建与培训安排
02
基于数据分析结果，制定有针 对性的营销策略，提高营销效 果和ROI。
03
对营销活动进行数据跟踪和效 果评估，及时调整营销策略， 实现营销效益最大化。
05
CATALOGUE
实施计划与风险控制策略
项目实施时间表及里程碑节点设置
企业BI解决方案
企业BI解决方案一、概述企业BI解决方案是一种基于商业智能（Business Intelligence，简称BI）技术的解决方案，旨在帮助企业更好地理解和利用自身的数据资源，从而提升决策能力和业务效益。
本文将从数据采集与整合、数据分析与挖掘、数据可视化与报表等方面详细介绍企业BI解决方案的标准格式。
二、数据采集与整合1. 数据源选择：企业BI解决方案需要根据企业的实际情况选择合适的数据源，可以包括企业内部的各类数据系统、外部数据供应商等。
2. 数据抽取与清洗：通过数据抽取工具，将数据从不同数据源中提取出来，并进行清洗、去重、格式转换等预处理操作，以确保数据质量和准确性。
3. 数据集成：将清洗后的数据整合到一个统一的数据仓库或数据湖中，实现数据的集中存储和管理，方便后续的数据分析和挖掘。
三、数据分析与挖掘1. 数据建模：根据企业的业务需求，进行数据建模，包括维度建模和事实建模，以便更好地理解和分析数据。
2. 数据挖掘算法选择：根据不同的业务场景和分析目标，选择合适的数据挖掘算法，如聚类分析、关联规则挖掘、预测模型等，以发现数据中的隐藏模式和规律。
3. 数据分析与挖掘：利用选定的算法对数据进行分析和挖掘，提取出有价值的信息和洞察，并将其转化为可操作的业务建议。
四、数据可视化与报表1. 可视化设计：根据数据分析结果和业务需求，设计合适的可视化界面，包括仪表盘、图表、地图等，以直观地展示数据和洞察。
2. 报表生成：根据企业的需求，自动生成定期或按需的报表，包括数据分析报告、业务指标报表等，以便管理层和决策者及时了解企业的运营状况。
3. 数据交互与共享：提供数据交互和共享的功能，使用户可以根据自身需求进行数据的筛选、排序和对比等操作，实现个性化的数据分析和探索。
五、安全与权限管理1. 数据安全：确保数据在采集、传输、存储和分析过程中的安全性，采取加密、权限控制、备份等措施，防止数据泄露和损坏。
2. 权限管理：基于角色和权限的管理模式，对不同用户和用户组进行权限的控制和管理，确保数据的安全和合规性。
企业BI解决方案
企业BI解决方案一、引言企业BI（Business Intelligence）解决方案是指通过收集、分析和展示企业内部和外部数据，帮助企业高效决策和优化业务流程的一套综合解决方案。
本文将详细介绍企业BI解决方案的定义、特点、实施步骤以及效益。
二、定义企业BI解决方案是指利用数据仓库、数据挖掘、数据分析和数据可视化等技术手段，对企业内外部的数据进行采集、整合、分析和展示，以帮助企业管理层和决策者更好地理解企业的运营状况、市场趋势和客户需求，从而做出更加准确、科学的决策。
三、特点1. 数据整合：企业BI解决方案能够将企业内部各个部门和外部数据源的数据进行整合，形成全面、一致的数据视图，避免了数据孤岛和重复录入的问题。
2. 数据分析：通过数据挖掘和统计分析等方法，企业BI解决方案能够深入挖掘数据背后的规律和趋势，帮助企业发现问题、解决问题，并提供决策支持。
3. 数据可视化：企业BI解决方案能够将复杂的数据以图表、报表、仪表盘等形式直观地展示出来，使决策者能够更加直观地理解数据，快速做出决策。
4. 实时性：企业BI解决方案能够实时采集和分析数据，及时反馈企业的运营情况，帮助企业做出及时调整和决策。
四、实施步骤1. 需求分析：明确企业的需求和目标，确定需要采集和分析的数据类型和范围。
2. 数据采集：建立数据仓库，收集和整合企业内部和外部的数据，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗和整理，去除错误和冗余数据，确保数据的质量。
4. 数据分析：利用数据挖掘和统计分析等方法，对清洗后的数据进行分析，发现数据背后的规律和趋势。
5. 数据可视化：将分析结果以图表、报表、仪表盘等形式展示出来，使决策者能够更加直观地理解数据。
6. 决策支持：根据分析结果，为企业管理层和决策者提供决策支持，帮助他们做出更加准确、科学的决策。
7. 持续优化：随着企业运营环境的变化，不断优化和调整企业BI解决方案，确保其持续有效地为企业提供决策支持。
bi解决方案
bi解决方案随着数据时代的到来，企业需要更好地利用自己的数据来推动业务发展。
商业智能（BI）解决方案成为企业实现智能化操作的重要工具之一。
BI解决方案提供了处理、分析和展示企业数据的工具和技术。
本文将探讨BI解决方案的定义、实现和使用。
一、BI解决方案的定义商业智能解决方案是一种可以帮助企业管理者通过提供关键信息来决策的技术。
BI解决方案可以汇总业务数据，并将它转化为可视化的形式，以便在提升决策效率方面起到关键作用。
BI解决方案可以帮助企业管理者识别潜在的趋势和机遇，从而使他们更好地掌握业务发展方向。
二、BI解决方案的实现1. 数据集成数据集成是BI解决方案的第一步。
首先需要通过数据仓库或ETL工具收集数据，再进行清理、转化和整合，然后将结果存储到数据中心。
2. 数据分析数据分析是BI解决方案的核心。
通过数据可视化工具和技术，可以将数据转化成图表和报表，使其易于分析和理解。
决策者可以从中发现趋势和机会，制定合适的策略。
3. 数据展示数据展示是BI解决方案的最后一步。
展示结果可以通过各种方式展示，包括报表、仪表盘和地图。
这些结果将有助于企业管理者制定更加完善的业务计划。
三、BI解决方案的使用1. 帮助企业管理者制定更科学合理的商业计划。
通过BI解决方案可以更加准确地了解企业的运营情况和趋势，从而更好地制定商业计划。
2. 辅助企业管理者评估业务绩效。
通过BI解决方案可以及时监控业务情况，帮助企业管理者及时了解业务绩效和可能的风险。
3. 提高企业竞争力。
通过BI解决方案，企业可以及时了解市场变化和竞争态势，从而更好地制定应对策略，提高企业在市场中的竞争力。
四、BI解决方案的未来发展BI解决方案是一个不断成长和变化的领域。
未来，通过AI和机器学习等技术，BI解决方案将更好地实现预测和自适应分析。
此外，BI解决方案将更加注重数据安全和保护。
结论随着企业对数据利用的重视，商业智能解决方案的应用将更加广泛。
通过BI解决方案，企业可以更加清晰地了解自己的数据，增强对业务的掌控。
企业BI解决方案
企业BI解决方案引言概述：企业BI（Business Intelligence）解决方案是指通过收集、整理和分析企业内部和外部的数据，为企业决策提供准确、全面和及时的信息支持。
它能够帮助企业有效地管理和利用数据资源，提升决策效率和竞争力。
本文将从数据收集、数据整理、数据分析、数据可视化和数据应用五个方面，详细介绍企业BI解决方案。
一、数据收集：1.1 内部数据收集：企业BI解决方案需要从企业内部系统中收集数据，包括销售数据、财务数据、人力资源数据等。
可以通过数据仓库、数据集成和ETL（抽取、转换、加载）等技术手段，将分散的数据整合到一个统一的数据源中。
1.2 外部数据收集：除了内部数据，企业BI解决方案还需要收集外部数据，如市场数据、行业数据、竞争对手数据等。
可以通过数据采集工具、API接口等方式，获取相关数据，并与内部数据进行整合。
二、数据整理：2.1 数据清洗：在数据收集后，需要对数据进行清洗，去除重复、缺失、错误等不准确的数据。
可以通过数据清洗工具和算法，自动识别和修正数据中的问题。
2.2 数据集成：企业BI解决方案需要将来自不同数据源的数据进行整合，以便进行综合分析。
可以使用数据集成工具和技术，将数据进行转换和整合，形成一致的数据模型。
2.3 数据存储：整理后的数据需要进行存储，以便后续的数据分析和应用。
可以选择传统的关系型数据库或者新兴的大数据存储技术，如Hadoop、NoSQL等。
三、数据分析：3.1 描述性分析：企业BI解决方案可以对数据进行描述性分析，即对数据的特征、趋势和分布进行统计和可视化展示。
通过数据报表、图表等方式，帮助企业了解当前的业务状态和趋势。
3.2 预测性分析：企业BI解决方案还可以进行预测性分析，即基于历史数据和模型，对未来的趋势和结果进行预测。
通过数据挖掘、机器学习等技术，帮助企业做出准确的预测和决策。
3.3 决策支持：最终目的是为企业的决策提供支持。
企业BI解决方案可以根据不同的业务需求，提供灵活的数据查询和分析功能，帮助企业决策者快速获取所需的信息，并做出准确的决策。
企业BI解决方案
企业BI解决方案一、概述企业BI解决方案是指为企业提供全面的商业智能解决方案，匡助企业管理层和决策者通过数据分析和可视化展示，实现对企业运营情况的深入了解和有效管理。
本文将详细介绍企业BI解决方案的主要内容和实施步骤。
二、解决方案内容1. 数据采集与整合企业BI解决方案的第一步是进行数据采集与整合。
通过连接企业各个数据源，包括数据库、ERP系统、CRM系统等，将数据整合到一个统一的数据仓库中。
同时，对数据进行清洗和转换，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据分析与挖掘在数据采集与整合的基础上，企业BI解决方案进行数据分析与挖掘。
通过使用各种数据分析工具和算法，对企业数据进行深入挖掘，发现数据中隐藏的规律和趋势。
同时，根据企业的需求和目标，进行各种分析，如销售分析、市场分析、客户分析等，为企业决策提供有力支持。
3. 可视化展示与报表企业BI解决方案将数据分析结果以可视化的方式展示给用户。
通过仪表盘、图表、报表等形式，直观地展示数据分析结果，匡助用户快速理解和把握数据。
用户可以根据自己的需求进行自定义报表的设计和生成，实现个性化的数据展示。
4. 实时监控与预警企业BI解决方案提供实时监控与预警功能，匡助企业及时掌握业务状况，发现问题并采取相应措施。
通过设置关键指标的阈值和预警规则，系统可以自动监测数据变化，并在达到预警条件时发送通知，让企业决策者能够及时做出反应。
5. 决策支持与优化企业BI解决方案最终目的是为企业决策者提供全面的决策支持。
通过提供准确、实时的数据分析结果，匡助企业决策者做出明智的决策。
同时，通过对企业运营情况的全面了解，提供优化建议，匡助企业提升运营效率和盈利能力。
三、实施步骤1. 需求分析与规划在实施企业BI解决方案之前，需要对企业的需求进行全面的分析和规划。
与企业管理层和决策者进行沟通，了解他们的需求和期望，确定解决方案的具体目标和内容。
2. 数据整合与清洗根据需求分析的结果，进行数据整合与清洗工作。
bi解决方案
bi解决方案BI（Business Intelligence）是指通过数据分析和挖掘，帮助企业决策者获取和运用有价值的商业信息，从而能够更好地做出决策、优化业务流程和提升企业绩效。
以下是BI解决方案的主要内容：1. 数据收集和整合：BI解决方案首先需要收集和整合企业内部和外部的各类数据。
包括企业运营数据、市场数据、客户数据等。
这些数据来自不同的系统和渠道，通过整合可以得到全面和准确的数据。
2. 数据清洗和处理：收集到的庞大数据需要进行清洗和处理，包括去除噪音数据、填充缺失数据、标准化数据等。
只有经过清洗和处理的数据才能够提供准确真实的信息。
3. 数据存储和管理：BI解决方案需要提供稳定和可靠的数据存储和管理系统。
包括构建数据仓库、数据集市等，确保数据的安全性和易用性。
4. 数据分析和挖掘：BI解决方案的核心是数据分析和挖掘。
通过多种统计和机器学习算法，将海量的数据转化为有价值的信息，帮助企业发现潜在的业务机会和问题。
5. 可视化和报告：BI解决方案需要提供直观和易懂的可视化界面，通过图表、仪表盘等方式展示数据分析结果。
同时还需要能够生成多样化的报告，满足企业不同层级的决策需求。
6. 实时监控和预测：BI解决方案还可以提供实时监控和预测功能，帮助企业快速发现并解决问题。
通过监控关键指标的变化，及时采取措施。
通过预测未来的发展趋势，提前做好规划和准备。
7. 智能推荐和建议：BI解决方案可以利用机器学习和人工智能技术，为企业提供智能推荐和建议。
基于对数据的深度分析，系统可以提供个性化的推荐和建议，帮助企业做出更明智的决策。
8. 效果评估和持续优化：BI解决方案需要对其效果进行评估和持续优化。
通过跟踪关键指标的变化，评估解决方案的效果，并及时调整和改进。
同时也需要关注用户反馈和需求，不断提升解决方案的质量和用户体验。
总之，BI解决方案可以帮助企业发现和利用数据中隐藏的商业价值，提供多维度和全面的数据分析和挖掘，以支持企业决策和运营管理。
企业BI解决方案
企业BI解决方案一、概述企业BI解决方案是指为企业提供全面的商业智能（Business Intelligence）解决方案，通过数据分析和可视化展示，帮助企业管理层做出更加明智的决策，提高企业的竞争力和盈利能力。
本文将详细介绍企业BI解决方案的组成部分、实施流程和效果评估。
二、组成部分1. 数据采集与清洗：通过各种数据源（如企业内部数据库、外部市场数据等）采集数据，并进行清洗和整合，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据仓库与数据集成：将采集到的数据存储在数据仓库中，通过ETL （Extract, Transform, Load）工具进行数据集成，将不同数据源的数据进行整合，方便后续的分析和查询。
3. 数据分析与挖掘：利用数据挖掘算法和统计分析方法，对数据进行深入挖掘和分析，发现数据中隐藏的规律和趋势，为企业决策提供更加准确的依据。
4. 可视化展示与报表生成：将分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示，使管理层能够直观地了解企业的经营情况和市场趋势，从而做出更加明智的决策。
5. 预测与优化：基于历史数据和趋势分析，利用预测模型对未来的市场走势、销售额等进行预测，并提出相应的优化策略，帮助企业把握商机和降低风险。
三、实施流程1. 需求分析：与企业管理层和各部门进行沟通，了解企业的业务需求和决策痛点，明确BI解决方案的目标和范围。
2. 数据采集与清洗：根据需求分析的结果，确定需要采集和清洗的数据源，并进行相应的数据采集和清洗工作。
3. 数据仓库与数据集成：设计和建立数据仓库，选择合适的ETL工具进行数据集成，确保数据的一致性和完整性。
4. 数据分析与挖掘：根据需求分析的结果，选择合适的数据挖掘算法和统计分析方法，对数据进行深入挖掘和分析。
5. 可视化展示与报表生成：设计和开发可视化展示界面，将分析结果以图表、报表等形式进行展示，并生成相应的报表供管理层参考。
6. 预测与优化：基于历史数据和趋势分析，建立预测模型，并提出相应的优化策略，帮助企业做出更加明智的决策。
服装企业商业智能(BI)整体解决方案
服装企业商业智能(BI)整体解决方案一、教学内容本节课我们将学习服装企业商业智能（BI）整体解决方案。
我们将介绍商业智能的概念，并解释其在服装企业中的应用。
接着，我们将探讨如何通过数据分析和可视化来帮助服装企业做出更明智的商业决策。
我们将详细介绍服装企业BI解决方案的关键组成部分，包括数据采集、数据存储、数据分析和数据可视化。
我们将使用案例研究和实际示例来帮助学生理解这些概念，并提供实践情景引入、例题讲解和随堂练习。
二、教学目标1. 学生能够理解商业智能的概念及其在服装企业中的应用。
2. 学生能够了解服装企业BI解决方案的关键组成部分。
3. 学生能够掌握如何通过数据分析和可视化来支持服装企业的商业决策。
三、教学难点与重点重点：商业智能在服装企业中的应用、服装企业BI解决方案的关键组成部分。
难点：数据分析和可视化技术的运用。
四、教具与学具准备教具：投影仪、电脑、幻灯片播放软件。
学具：笔记本电脑、平板电脑或智能手机，用于随堂练习。
五、教学过程1. 引入：通过向学生展示服装企业的实际案例，引起他们对商业智能和BI解决方案的兴趣。
2. 讲解商业智能概念：解释商业智能的定义，并强调其在服装企业中的重要性。
3. 介绍BI解决方案：详细介绍服装企业BI解决方案的关键组成部分，包括数据采集、数据存储、数据分析和数据可视化。
4. 案例研究：通过分析服装企业的实际案例，让学生了解如何将商业智能应用于实际情境中。
5. 例题讲解：使用具体的例题来说明如何利用数据分析和可视化来支持服装企业的商业决策。
6. 随堂练习：学生通过实际操作，应用所学的知识和技能，解决实际问题。
六、板书设计板书设计将包括本节课的主要概念和关键点，例如商业智能的定义、BI解决方案的组成部分，以及服装企业中商业智能的应用示例。
七、作业设计1. 作业题目：设计一份针对服装企业的BI解决方案。
答案：学生将需要结合所学的知识，设计一份包括数据采集、数据存储、数据分析和数据可视化的BI解决方案，以支持服装企业的商业决策。
企业BI解决方案
企业BI解决方案一、介绍企业BI解决方案是指为企业提供的针对业务智能（Business Intelligence）需求的一套综合性解决方案。
通过收集、整合和分析企业内部和外部的数据，该解决方案能够帮助企业管理层做出更加明智的决策，提高企业的竞争力和运营效率。
二、解决方案的组成部分1. 数据仓库（Data Warehouse）数据仓库是企业BI解决方案的核心组成部分。
它是一个集成、主题导向、稳定和可伸缩的数据存储系统，用于存储和管理企业内部和外部的各类数据。
数据仓库可以从多个数据源中提取数据，经过清洗、转换和加载后，形成一个统一的数据模型，为后续的数据分析提供基础。
2. 数据抽取、转换和加载（ETL）ETL是指将数据从不同的数据源中抽取出来，经过清洗、转换和加载的过程，最终加载到数据仓库中。
ETL工具能够自动化地完成这一过程，提高数据处理的效率和准确性。
3. 数据模型和数据分析工具数据模型是数据仓库中的逻辑结构，用于描述数据之间的关系和属性。
数据分析工具则是用于从数据模型中提取有价值的信息和洞察力的工具，例如数据挖掘、报表和仪表盘等。
这些工具可以帮助企业管理层对数据进行多维度的分析和可视化展示，从而更好地理解企业的经营状况和市场趋势。
4. 数据安全和权限管理企业BI解决方案需要保证数据的安全性和可靠性。
通过合理的权限管理和数据加密技术，可以确保只有授权人员能够访问和操作数据。
同时，也需要建立数据备份和恢复机制，以应对意外情况和数据丢失的风险。
5. 数据可视化和报告数据可视化是将数据以图表、图形和仪表盘等形式展示出来，使得数据更加直观和易于理解。
报告则是对数据进行整理和解读的文档，用于向企业管理层传递重要的信息和决策建议。
通过数据可视化和报告，企业管理层可以更好地了解企业的运营状况和市场趋势，做出相应的决策。
三、企业BI解决方案的优势1. 提高决策效率企业BI解决方案能够将海量的数据整合和分析，提供准确、及时的决策支持。
企业BI解决方案
企业BI解决方案引言概述：随着企业数据的不断增长和复杂化，企业需要一种有效的方式来管理和分析这些数据，以便做出明智的决策。
企业BI（商业智能）解决方案应运而生。
本文将介绍企业BI解决方案的概念、优势以及实施步骤。
一、企业BI解决方案的概念1.1 企业BI解决方案的定义企业BI解决方案是一种集成的数据分析和报告系统，它能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，并将这些信息以可视化的方式展示出来，以支持决策制定。
1.2 企业BI解决方案的组成部分企业BI解决方案通常由以下几个组成部分构成：- 数据仓库：用于存储和管理企业的各类数据，包括结构化和非结构化数据。
- 数据提取、转换和加载（ETL）工具：用于从各种数据源中提取数据，并将其转换为可用于分析的格式。
- 数据分析和报告工具：用于对数据进行分析和生成报告，以便企业管理层做出决策。
1.3 企业BI解决方案的优势企业BI解决方案具有以下几个优势：- 实时数据分析：企业BI解决方案能够提供实时的数据分析，使企业能够及时了解当前的业务状况，并做出相应的调整。
- 决策支持：通过可视化的方式展示数据分析结果，企业BI解决方案能够为企业管理层提供决策支持，帮助他们做出明智的决策。
- 数据一致性：企业BI解决方案能够确保企业内部各个部门使用的数据一致，避免了因数据不一致而导致的错误决策。
二、企业BI解决方案的实施步骤2.1 确定需求和目标在实施企业BI解决方案之前，企业需要明确自己的需求和目标。
这包括确定需要分析的数据类型、分析的目的以及期望的结果。
2.2 数据采集和整合企业BI解决方案需要从各种数据源中采集数据，并将其整合到数据仓库中。
这包括与各个数据源进行对接，并确保数据的准确性和完整性。
2.3 数据分析和建模在数据采集和整合完成后，企业需要使用数据分析工具对数据进行分析，并建立相应的数据模型。
这包括使用统计方法和机器学习算法对数据进行挖掘和建模。
2.4 可视化和报告数据分析完成后，企业需要使用报告工具将分析结果以可视化的方式展示出来。
2023-BI智能分析平台集团企业整体解决方案-1
BI智能分析平台集团企业整体解决方案随着信息化时代的到来，企业数据量越来越庞大，如何对这些数据进行高效地分析和处理，成为了企业发展中必不可少的一环。
针对这一问题，BI智能分析平台被各大企业所采用。
本文将结合实际案例，为大家介绍一种针对集团企业的整体解决方案。
一、平台建设环节BI智能分析平台，需要从数据的获取、清洗、存储与分析等多个阶段进行考虑和建设。
第一步，是从数据源入手，利用ETL工具，将各个子公司和部门的数据进行清洗和转化，最终存储到统一的数据仓库中。
第二步，在平台建设的过程中应选择灵活的BI平台工具，如Cognos或MicroStrategy等，以保证数据分析和可视化的高效性和准确性。
第三步，是针对企业的特点进行个性化定制，包括数据仓库设计、报表设计等。
第四步，在平台建设的过程中，不仅仅只有技术层面的建设，还需要从用户使用的角度设计数据仓库访问权限、功能权限、数据权限等，以保证数据的安全性。
二、应用层面的丰富化BI智能分析平台建设完成后，需要针对企业实际的数据情况和需求，打造个性化的BI应用系统。
例如，数据报表、数据可视化、数据挖掘与分析等，来满足不同人员的多样化需求。
这些应用系统突出了BI的价值，有效地解决了企业数据分析的痛点问题。
通过BI应用系统的使用，可以明确企业各个子公司和部门的业务状况，发掘数据背后的规律和趋势，提高企业决策的精准度和专业性，为企业发展提供有力的支撑。
三、平台建设与应用的良性互动BI智能分析平台建设和BI应用系统的建设，是一项系统工程，需要不断地进行优化和改进，以适应企业的日常运营。
因此，需要做好以下两方面的工作：a.不断完善数据源，扩展数据覆盖面，保证数据的准确性和完整性。
在数据源扩展的同时，需要建立合理有效的过程管控体系和质量保证体系，以确保数据源的稳定和可靠性。
b.不断完善BI应用系统，更新用户需求和技术要求，优化应用体验，提高BI应用系统的普及率和使用频率。
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⏹Q likView BI整体解决方案伴随着企业各种数据积累的日益繁多,ERP后时代,BI开始愈发引起更多大中小企业的关注.然而,关注群体虽多,但真正让BI应用发挥极致的却是零星散点.更多的CIO对于BI 应用还停留在观望的层面.假使任由这种状况继续,BI应用的普及之路必将漫漫修远.那么是什么因素阻碍着BI在企业中的应用呢?大家对于BI的普及又抱有何种态度呢?BI普及的突破口又在那里呢?➢商务智能分析商业智能也称作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. 商业智能的概念最早在1996年提出.当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、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技术及其应用.目前,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、客户和供应商资料及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,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即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.目前,商业智能产品及解决方案大致可分为数据仓库产品、数据抽取产品、OLAP产品、展示产品、和集成以上几种产品的针对某个应用的整体解决方案等.➢针对数据BI主要针对数据,采用多种的分析方法(1)单变量统计分析:提供基本统计分析工具,进行最大值、最小值、算术平均值、几何平均值、众数、中位数、极差、方差、标准差以及各类比例计算.选择分析的分析变量或指标,系统自动生成分析变量或指标的基本统计信息.(2)经济变量或指标分布分析:设定经济变量或分析指标的分布统计区间以及步长,系统生成分布情况表来反应指标数据的分布特征,这些特征不但使我们指标数据了解更为精确,而且能根据他们分布特征做出更为正确的决策,指标数据的分布特征一方面反应了指标数据的集中趋势,另一方面反应了指标数据的离中趋势,指标数据分布信息表,以及指标分布图.(3)同比分析:数据与往年同期数据比较,形成同比趋势图.(4)环比分析:本期数据与上期数据比较,形成时间序列图.例如,按月进行环比分析,系统自动获得按月采样的指标趋势图.(5)定比分析:本期数据与去年年底同期数据比较,形成时间序列图.例如,按月进行定比分析.(6)趋势分析:对于时间序列数据(按年按月)系统柱型图、折线图、形成趋势变化,并用傅立叶变换或线性插值对折线图进行趋势拟合.(7)相关分析: 对两个不同的经济变量进行相关性判断,确定经济变量之间是否存在相关关系.相关分析是进行因果分析的基本工具,通过相关分析可以判断经济指标之间的替代关系和关联度.(8)差异分析:分析两个样本之间的差异程度,雷达图分析是进行差异分析的有效手段.(9)结构分析:分析指标的构成结构和分布结构.如地区分布、品牌分布、企业分布都与结构分析有关.饼图是开展结构分析的有效工具.(10)预警分析:系统根据预警条件,生成预警分析图.(11)80／20分析:系统将直观地反应80／20法则.➢客户关系决策分析(CRM-BI)CRM-BI帮助企业能够利用实时信息和数据,迅速做出正确的决策.许多企业的目的是多种多样的,例如有的是为了追求最大的用户购买量,有的是为了使最终用户受益.帮助企业从上到下地组织和管理客户和交易数据,改进战术和战略决策,从而促进公司的发展.客户资料可以按年、月、季度、周的时间维度查看客户数据,也可以按区域、名称、分类等维度查看客户数据.在客户详细信息列表将详细显示您关心的客户详细信息.在客户地域分布结构图中,点击某一区域的泡点可显示具体区域内相关客户信息.根据客户分类显示客户相关信息,通过帕累托(80/20)方法找出最有价值的客户.本例通过对销售额进行帕累托选择,也可按其他数据进行选择.本例中对安徽的客户进行了基于销售额的帕累托选择,结果在客户详细信息中显示.客户趋势分析中,首先根据客户分类查看近几年内的客户购买的总趋势,然后点击钻取数据进一步查看具体年份客户每月的购买的趋势.从上一层钻取下来以后,本例结合了客户满意度查看客户的购买趋势,以便及时的发现问题.从分析结果来看,本例中2008年的华北区的销售情况及客户满意度情况决定了2009年此区域销售不好的结果.而2009年的情况也恰恰证实了这一点.企业在未来的运作过程里完全可以根据商业智能提供的分析及时的发现问题、找出原因、解决问题通过对现有客户的分析,查看现有客户已购产品、未购产品、可能购买的产品,以便制定销售策略.通过对已收集到的潜在客户信息进行分析,以便找出客户可能购买的产品,进行针对性的制定策略,挖掘潜在客户,CRM-BI引导企业树立”以客户为中心”的理念,制定“以客户为中心”的战略,重新梳理自己的组织结构、梳理流程体系,注重客户体验营销,持续地调整和改善产品和服务,从而不断地提升客户满意地和忠诚度.➢销售决策分析从海量销售数据中提取有用信息,并利用这些信息做出有利于企业发展的决策是企业在现代信息社会中立于不败之地的关键.在基于数据仓库的联机分析处理与MDX技术应用于零售企业销售业绩评估中.以企业的销售业务数据为基础创建数据仓库,进行多维分析,并将分析结果以图示形式显示给用户,帮助了决策者能够从多角度进行分析,从而为零售企业销售制定销售计划、做出营销决策起到了良好的支持作用,✧综合销售汇总分析直观的展现综合销售情况,方便决策层直观了解信息,为正确决策提供坚实的数据依据.✧不同维度的销售分析通过不同维度的分析和展现,例如从销售大区到具体客户再到该客户所购买的产品系列再到单一的产品销售情况等等,.使决策层可以从各个方面角度的了解数据,提升历史数据的应用价值.✧同比环比分析详细的细化分析,准确的反应了真实的实际情况,以此为据决策层做出的判断准确性和精度都得到了有效的保证➢仓储分析仓储BI的主要应用体现在,将物资入出库数据重新组织,得到每种物资的库存周转率、周转天数以及库存占用量,还可以得到库存与入、出库数据比较的曲线分析图.避免库存过大或过小,合理的调整物资的安全库存,减少库存积压,降低仓储成本.✧库存资金占用分析当前库存资金占用情况.,可以按照不同维度查看,例如产品系列、产品编号等来进行钻取、分析展示.✧库存资金结构分析以库存资金金额维度展示的库存分析结果.✧库存周转分析直观展示了库存周转情况,通过对库存金额、数量的变化趋势展示库存周转效率.✧及时库存汇总及时反应库存汇总状况,方便决策层灵活掌握当前库存状态.➢质量保证随着市场经济发展的深入,产品质量已成为制造企业生死攸关的大问题.企业必须加快技术进步,采用先进的工艺技术,加强产品质量监管,增强国内外市场竞争能力,才能达到不断提高经济效益的目的.质量管理对于所有制造类企业都是非常现实的需求,管理者必须及时了解掌最近的相关信息,才能更有效地管理企业、部门等.质量保证它与生产、仓储分析、HR等有着密切的联系,它可以从海量的数据中挖掘出利于企业发展的问题所在,也能从图表中为企业领导提供质量信息,供企业领导决策.✧不合格率从下图中可以直观地看到每一种产品,每一种型号的不合格率以,以及成品的数量.并且可以根据年份、月份、产品分类、产品系列等不同的限定条件来查看不同产品、不同型号的不合格率.点击图中的不同区域,可以不同程度地钻取数据,例如:在不合格率中点击“重型后桥齿轮”的绿色区域后,就可以查看到不同型号的不合格率;当你进一步点击任一型号后,就会出现生产该产品的部门;以此类推,当你进一步点取后,就会落实到造成该不合格品的小组、个人等,也可以查看出造成该产品不合格的具体的原因,并帮助决策者分析不合格率高的原因,究竟是生产企业技术力量薄弱,管理问题;还是企业经济力量薄弱,在原材料、设备选购上存在问题;还是企业对执行的国家标准理解不准确等等,都可以侧面地从图表中得到答案,从而进一步提高产品的成品率.✧投诉率投诉率顾名思义就是客户在实际生活中对于产品的满意程度或着说不满意程度占总体客户的比重/比例,它不但反映的是客户对于产品的一个态度,更多的是从侧面反映了产品的质量问题.下图是根据不同类型、不同型号的划分,以时间为维度对产品的投诉率进行一次统计、整理.下图就表示在2007年一整年间,从1月到12月间不同产品的投诉率的一个走向.当然点击不同的折现,可以进一步钻取该类型产品的不同型号的投诉率情况,以及生产部门的投诉率等等都可以查看的到.✧成品率成品率,是指生产企业在生产产品的过程中,根据产品产出的合格成品情况与核定的产品材料总投入量,所确定的一定比率关系,简单点说,投入100套原材料,能产出多少套成品.用公式表示: (成工数量÷ 总数量) × 100%个人绩效从不合格率、投诉率等指标中,不但可以帮助决策者从海量的数据中挖掘出有利于企业发展的信息,从而提高产品的质量,更可以与员工的绩效挂钩,从而帮助HR部门作为员工成绩、工资评定的一个参考依据.从每一名员工、每一点着手,来实现企业整体产品质量的提高,作为帮助决策者管理企业的一项有力的工具.例如:下图即是提取成品数、不合格率两个维度,看到每一名员工的生产情况.可以选择不同年份、月份的生产情况来查看.将整个生产部门绩效分析的结果图按十字划分为四部门:左上,当成品数越高、不合格率越低,则说明该员工及其优秀,为企业不但创造了价值还节约了成本,应给予奖励;反之，右下,当成品数低,而不合格率高时,说明该员工不但没有为企业带来价值,更浪费了原料、时间,则应给予一定的惩罚.右上,表示成品数高、不合格率高,表明该员工制作的产品量高,可存在着一定的问题,应在方法上给予一定的纠正.左下,表示成品数低,不合格率也低,一般在企业新员工中,常常出现这样的情况.由于员工并不熟练,所以在工作中效率低下,但好在认真,不合格率也相对较低,应给予一定的培训、帮助,让其熟练，达到多、快、好、省.通过这样的一个简单明了的图例,就可以为管理者的决策提供有力的数据说明,与人员绩效直接挂钩,真正做到奖罚分明,也使得员工工作更有积极性,从而提高产品的整体质量.当然,这只是其中一项举例,我们可以根据用户的不同需求,提取更多有价值、有意义的信息.➢财务分析系统BI财务分析的应用实际上应该非常广阔的.这里简单的展示财务分析的几个核心数据.✧综合财务状况直观展示总体的财务状况,对于有不良情况以红色警示提示.✧损益表.销售收入应该完全是经营所得来的数据,这个数据不包括公司变卖财产、土地等等的费用,这些费用会被记录在“其他收入”的项目下.所以,从两年以上的这个数据的对比,我们基本可以产生一个公司经营状态的初步意识,现在,所有的BI系统,都能做到这一点.在这个层面,我们可以从图表中,大约看到销售收入、销售成本、管理费用的变化情况.高层次的BI系统,可以通过这个数据的整合,可以分析出公司人力资源管理的效率,系统开发过程中,加入一个本行业的标准人均销售率是其的秘密所在.当然,这个数据很难得到,一般清铉会在对这个公司进行总体的评估后,在对行业的研究总结过程中,给以工程师一个标准.一般我会按照我自己确定的五级管理成熟度模型中确定的不同级别的企业,对于这个数据进行调整.损益分析✧现金流量现金流量表是根据资产负债表与损益表编制的.流量表中包含经营活动中的现金流量、投资活动中的现金流量以及融资活动中的现金流量.在BI分析中,金融类的公司与其他行业的公司在流量表的分析中是完全不同的,对于一般公司来说,其公司是不可能长期依赖借贷与投资来生存的.对于这两个表,其综合起来分析,一般可以发现报表做假的嫌疑,高成熟度的BI可以做一个提示,但对于提示的结果不是绝对的,对于针对上市公司进行分析的BI以及总公司在对旗下多家分支机构的整体掌控中,这个功能会有一定的用处.资产收支趋势分析资产负债表.这是最核心的财务报表.也是财务分析的重点.流动比:流动比是衡量公司偿还短期债务的能力,以及应回收与库存变现的能力.这方面的分析数据大约有几个,流动资产比、速动资产比、应收款流动、回收期、库存流动. 通常流动资金越大越好,但光看这个数据并不代表什么,如果流动资金在今年有5％的增长,同时,我们看到销售增加了9％.那么,这个公司的财务状态就非常好.在BI开发的过程中,对于流动资产比到底多少应该是具体BI参数,对于不同的公司应该是不同的.参阅美国上市公司,有人认为应该大于2,才能认为是公司运营良好.✧速动资产比速动资产是指现金、有价证券、应收款,它与流动负债的比大约1,那么就可以被认为其流动资产可以偿还流动负债了,如果这个数据是1.2,那么这个公司的库存管理是非常好的.✧经营利润率经营利润率主要是分析一个公司的毛利润,经营收入占销售收入的比例.对于集团化管理的公司来说,这是经常性的指标,一般来说,一个公司毛利润很高,而经营利润却比较低,那一定有某个环节是需要进行调整了.具体的实际情况,应该是五花八门,什么情况都有.BI系统上很难给出一个具体的问题所在,是需要派人进行处理的,一般常见可能有几个问题:A、销售人员出现问题.销售人员可能有吃里扒外的现象,通过公司进行洗钱,内外勾结,从中私囊.B、公司的管理层出现问题.这个有两个方面,一个是机构的问题,行政人员过多.一个是各种娱乐费用、公司汽车豪华等等问题.C、行业问题.对于行业问题,是属于公司战略管理方面的.对于战略管理方面BI的开发思想,采用的最直接的数据就是财务分析的这个数据,如果毛利润在整体下降,那么在战略管理的BI系统中,就会有一个提示,提示公司某一个业务,其原来定义的项目生命周期是否应该做调整,是否应该开发新的产品与业务来源,公司资金的分配计划中,也许,就因为这些数据的分析,需要重新进行一次调整.对于BI的财务分析来说,主要是对一段时期的数据进行对比与分析,当然,通过最新的一些数据,BI系统也能做一些判断,但企业经营是一个非常复杂的事情,虽然达到理想中的五级管理成熟度.但是信息化所设计的知识领域实在太宽,很难在所有的企业管理领域都能成为专家,所以,做信息化是一个团队的行为,只有依靠团队的智慧,才可能真正达到企业需要的信息化. 信息化只是一个工具,明白工具的核心,其实,不需要任何信息化,也能成就一个高成熟度的公司来.对于囊中羞涩的公司,更是应该明白这个道理.信息化的核心是一个体系,相互配合相互支撑的体系.➢人力资源决策分析(HR-BI)HR-BI帮助HR经理通过多种方法查看数据,包括多层次的分析表把数据经不同的标准(成本、地域、机构和人群)进行快速简洁地分析;可视性分析报告用直观的图例形式表现;区别于一般性仅展现业务结果的报表系统,HR-BI可以通过建立一系列HR指标分析模型(HR Metrics),对HR相关数据的深入挖掘与多维分析,达到HR与企业经营的连接,实现HR对企业经营战略的支持.人力资源基础信息,可以根据任意条件及视角进行人员的分类,并对关心的问题进行逐层钻取.在费用模块针对费用做一些费用方面的分析,并可对关心数据进行自定义钻取.下面将演示不同的视角分类,以便抛砖引玉,实际项目中按需求均可调整、添加.从部门维度查看人员分布情况,并可以点击进入下一层查看相关人员(查看的同时将在上面的员工基础信息处显示员工的基本信息）从职称维度查看人员分布情况,并可以自定义点击进入下一层查看相关人员信息.从学历维度查看人员分布情况,并可以自定义点击进入下一层查看相关人员信息.从年龄维度查看人员分布情况,并可以自定义点击进入下一层查看相关人员信息.从户籍维度查看人员分布情况,并可以自定义点击进入下一层查看相关人员信息.➢综合分析纵向横向BI应用到今天,有两大发展趋势:一方面向纵深发展,针对单独业务强化分析,例如针对销售针对财务的专业分析;另一方面则向横向扩展,将企业内部多业务整合横向联动分析通过分析销售来联动的体现出对HR对CRM对财务等等其它模块的影响.我们在看待事物的时候,如果从不同角度看,往往会得出不同的结果.在对业务数据进行分析时,也会有这种现象.如现在对某个区域的销售数据进行分析.如果以年销售额来分析的话,也许可以发现每年的销售收入都在成比例增长.这是一个不错的结果.但是如果从客户的角度出发进行分析,管理员可能会发现一些老客户的销售额在逐渐降低.销售收入的增长都是靠新客户来拉动的.这个结果就不怎么如人意.老客户的丢失,在很大程度上说明企业的客户满意度不是很高,或者说客户的回头率不理想.从这个案例中可以看出,在对BI数据进行分析时,要从多个纬度对同一数据进行分析.这是管理上的需要.BI通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智决策的软件解决方案.BI的出现,使管理决策者有了真实可靠而又及时的依据来进行战略调整和业务决策,而不是像过去那样只能依靠经验或者过时的信息.这对于在适应瞬息万变的市场环境中求生存、求发展的现代企业来说意义重大.例如电信运营商要分析哪些人总是不及时缴费,一般都会猜测收入低的人往往会缴费不及时.但是,通过数据挖掘,你可能发现是家住在五环以外的人不及时缴费,然后再进一步在五环外作市场调研,又发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费.这种信息就来得更加可信而且真实.也就是说,企业的业务人员在日常的工作中应用BI的话,也会取得好效果.据悉,云南移动近期建立的高价值个体分析系统就是面向一线人员,通过对用户的异常行为进行告警,并具有贴近业务的大量选择器功能,为客户经理的日常维护和用户分析工作提供了支撑.这是BI从企业高层的战略工具向一线人员应用工具转变的典型案例➢最后BI的普及未来在那里?BI在未来的普及是市场发展的使然,是企业危机意识在IT系统建设上的直接体现.BI的普及是BI发展的终极之路,但就目前而言,现阶段还难以得到中国企业的认可,还需要时间的积累.对于BI在未来的普及,借助业界成熟的BI工具,快速实现不同行业客户的业务模型和数据模型,满足客户对于BI业务需求,帮助客户建立可持续性发展的集团企业BI应用平台.与此同时,还可以提炼优秀企业的管理模式和管理实践纳入中国管理智库,以对标管理提升BI应用价值.虽然对于中国用户来说,目前对于BI的应用主要集中在商业分析、数据仓库和数据挖掘这三个方面.但随着新技术的不断发展,未来的商业智能应用会更加广泛.。