商业智能系统(BI)
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bi基础知识-回复BI基础知识: 了解商业智能商业智能(Business Intelligence,BI)是一个涵盖多个领域的概念,包括数据分析、数据可视化、报告和仪表板等。
它综合运用技术和工具来帮助企业从海量数据中提取有价值的信息,以支持决策制定和业务运营。
本文将从BI的定义、组成部分以及关键性步骤展开,详细介绍BI基础知识。
第一部分:商业智能的定义与概述1. 什么是商业智能?商业智能是指利用技术和工具来收集、整理、分析企业内外部数据,提供有意义的信息以支持决策制定和业务运营的一种智能化方法。
2. 商业智能的价值和意义商业智能可以帮助企业实现数据驱动的决策,并从中获得以下几方面的价值:- 改善决策质量:通过分析和可视化数据,帮助决策者深入了解企业状况,从而做出更明智的决策;- 提高工作效率:通过自动化数据收集和分析过程,减少人工工作量,节省时间和成本;- 发现商机或问题:通过挖掘数据中隐藏的模式和趋势,帮助企业发现新的商机或解决问题;- 优化业务流程:通过数据分析和报表,帮助企业识别业务流程中的瓶颈和改进机会。
第二部分:商业智能的组成部分1. 数据仓库与数据集成数据仓库是商业智能的基础,它是一个集成的、主题导向的、相对稳定的数据存储区域,用于支持业务智能分析和决策制定。
数据集成则是将来自不同数据源的数据整合到数据仓库中。
2. 数据清洗与转换数据清洗与转换是将原始数据进行清洗、过滤、整理和重构,以使其符合数据分析和报表的要求。
这一步骤包括数据去重、格式标准化、缺失数据填充等。
3. 数据分析与挖掘数据分析与挖掘是应用统计学和机器学习技术来发现数据中的模式、趋势和关联性。
常见的分析技术包括数据探索、预测分析、聚类分析等。
4. 可视化与报表可视化与报表是利用图表、图形和仪表板等方式将分析结果可视化呈现,以便于业务人员理解和使用。
这可以通过数据可视化工具或自定义开发实现。
第三部分:构建商业智能系统的关键步骤1. 确定业务目标和需求首先,明确商业智能系统的目标和需求,了解企业的业务需求和决策制定过程,以帮助指导后续的数据模型设计和分析内容。
解析商业智能的力量:揭示BI商务智能的核心技术
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解析商业智能的力量:揭示BI商务智能的核心技术商业智能(Business Intelligence,简称BI)是指通过分析企业内部和外部的各种数据,帮助企业做出决策和提供战略指导的一种信息管理技术。
随着信息化的发展和企业数据量的不断增加,商业智能在企业管理中的作用越来越重要。
本文将揭示商务智能(Business Intelligence,简称BI)的核心技术,以及它对企业管理的影响。
商业智能的定义和特点商业智能是一种利用软件工具和技术来帮助企业通过数据分析进行决策的过程。
它可以帮助企业管理者了解企业的运营情况、市场趋势、客户需求等,并提供基于这些数据的性能指标,以支持决策过程。
商业智能的特点主要包括以下几个方面:1.数据驱动:商业智能主要以数据为基础进行分析和决策,通过对大量的数据进行整理、分析和挖掘,为企业的管理层提供决策依据。
2.集成性:商业智能系统需要从企业各个部门和业务系统中收集数据,并将这些数据进行整合和分析,形成全面的企业数据视图。
3.实时性:商业智能系统能够对数据进行实时的分析和报表生成,及时地反映出企业的最新运营情况和市场动态。
4.用户友好性:商业智能系统提供了可视化的报表和分析工具,使企业管理者能够方便地进行数据的查询、分析和决策。
BI商务智能的核心技术BI商务智能的核心技术包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化和预测分析等。
下面将对每个核心技术进行详细介绍。
数据仓库数据仓库是BI商务智能的核心基础设施,它用于集成和存储企业各个部门和业务系统中的数据。
数据仓库可以从不同的数据源中提取数据,并将其整合和转换为一种统一的数据模型,以方便用户进行查询和分析。
数据仓库的设计和建模是BI系统的重要一环,需要考虑到数据的完整性、一致性和准确性。
数据挖掘数据挖掘是BI商务智能的核心数据分析技术,它通过应用统计学、机器学习和模式识别等技术,从大量的数据中发现有价值的信息和模式。
数据挖掘可以帮助企业发现潜在的趋势、关联规则和异常事件,为企业的决策提供重要参考。
解析商业智能:BI商务智能的实际应用与影响
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解析商业智能:BI商务智能的实际应用与影响1. 什么是商业智能(Business Intelligence,BI)?介绍与定义商业智能(Business Intelligence,BI)是一种基于数据分析的技术和工具,旨在帮助企业从大量的数据中提取有用的信息和洞察力,并基于这些信息做出决策和战略规划。
BI技术涉及数据整合、数据仓库、数据挖掘、报表和可视化等技术和方法,可以帮助企业更好地理解业务数据、发现潜在的商机,并提高决策的准确性和效率。
2. BI商务智能的实际应用案例2.1 销售分析与预测BI商务智能可以帮助企业分析和预测销售趋势,了解产品的销售状况和市场需求。
通过对历史销售数据的分析,可以识别出最畅销的产品、最具潜力的市场和最有效的促销策略,进而制定相应的营销计划和销售策略,提高销售业绩和市场占有率。
2.2 客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)BI商务智能可与CRM系统集成,从而提供客户行为和偏好的分析,帮助企业了解客户的需求和购买行为。
通过对客户数据的分析,企业可以更好地个性化服务,提供更有针对性的产品和服务,并建立长期稳定的客户关系。
2.3 财务分析与预测BI商务智能还可以应用于财务领域,帮助企业分析财务绩效、预测盈利能力和评估风险。
通过对财务数据的分析,企业可以及时发现财务问题,制定有效的财务措施,并预测未来的盈利能力和现金流动性,为企业的财务决策提供重要的依据。
2.4 库存管理与供应链优化BI商务智能可以帮助企业优化库存管理和供应链运作。
通过对库存数据和供应链数据的分析,企业可以及时了解库存情况、预测库存需求,并优化供应链流程,降低库存成本和缩短订单交付周期。
3. BI商务智能的影响3.1 提高决策的准确性和效率商业智能技术的应用可以帮助企业从大量的数据中提取有用的信息和洞察力,通过对数据的分析,提供准确的决策支持。
同时,商业智能还能够自动生成报表和可视化图表,使决策者更直观地理解业务数据,提高决策的效率和决策结果的质量。
2024版商业智能(BI)介绍
![2024版商业智能(BI)介绍](https://img.taocdn.com/s3/m/1b601323a55177232f60ddccda38376baf1fe0c4.png)
•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。
BI商业智能系统
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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
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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(BI)简介
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02
基于客户画像,制定个性化的营销策略,如优惠券发放、新品
推荐等,提高营销效果。
营销效果评估
03
通过BI工具对营销活动的执行情况进行实时监控和数据分析,
及时调整策略,确保营销目标达成。
制造业生产过程监控与优化案例
生产过程实时监控
利用BI技术对生产线上的数据进行实时采集、处理和分析,及时发 现问题并采取措施。
BI的发展历程经历了多个阶段,从早期的决策支持系统(DSS)到数据仓库( DW)、在线分析处理(OLAP),再到现在的自助式BI、大数据BI等。
BI在企业决策中作用
1 2 3
提高决策效率
BI能够快速提供准确、全面的数据信息,帮助决 策者迅速了解企业运营状况,提高决策效率。
优化决策质量
通过对数据的深度分析和挖掘,BI能够揭示数据 背后的规律和趋势,为决策者提供更加科学、合 理的决策依据。
机器学习(ML)
ML算法可以应用于数据预处理、特征提取、模型构建等 BI流程中,实现自动化和智能化的数据分析。
深度学习(DL)
DL在图像和语音识别等领域有广泛应用,未来可进一步拓 展至BI领域,如通过图像识别技术自动解读图表信息。
数据治理对于BI成功实施重要性
01
数据质量
高质量的数据是BI分析的基础,数据治理可以确保数据的准确性、一致
学员心得分享和互动交流环节
学员心得分享
通过本次学习,我对商业智能有了更深入的了解,掌握了基本的数据分析方法 和工具使用技巧。同时,我也意识到数据质量对分析结果的重要性,需要在实 践中不断提高数据管理和治理能力。
互动交流环节
在学习过程中,我与同学们进行了积极的交流和讨论,分享了彼此的学习心得 和经验。通过互相学习,我不仅拓宽了视野,还收获了更多的知识和技巧。
BI商业智能系统简介
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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。
BI与大数据区别
![BI与大数据区别](https://img.taocdn.com/s3/m/67b49007b207e87101f69e3143323968011cf486.png)
BI与大数据区别一、BI(商业智能)简介商业智能(Business Intelligence,简称BI)是指通过对企业内部和外部的各种数据进行采集、整理、分析和展示,匡助企业管理者进行决策的一种信息化技术系统。
BI系统可以匡助企业发现潜在的商业机会、优化业务流程、提高决策效率,从而提升企业的竞争力。
二、大数据简介大数据(Big Data)是指规模巨大、复杂多样、难以通过传统数据库管理系统进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据的特点包括数据量大、数据类型多样、数据生成速度快以及数据价值密度低等。
大数据技术可以匡助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息,并进行精准的决策支持。
三、BI与大数据的区别1. 数据来源BI系统主要依赖于企业内部的结构化数据,如企业的销售数据、财务数据、人力资源数据等。
这些数据通常存储在企业的关系型数据库中,可以通过SQL等查询语言进行提取和分析。
大数据则更加关注外部环境和非结构化数据,如社交媒体数据、传感器数据、日志数据等。
这些数据通常以非结构化形式存在,需要使用大数据技术进行采集、存储和分析。
2. 数据规模和处理能力BI系统通常处理的数据规模相对较小,普通是以GB或者TB为单位。
BI系统主要关注数据的整理、清洗和可视化,以支持企业决策。
大数据系统面对的数据规模通常是以PB或者EB为单位,远远大于BI系统。
大数据系统需要具备强大的数据存储和处理能力,能够处理高速、高容量、高并发的数据流。
3. 数据分析方法BI系统主要采用传统的数据分析方法,如数据挖掘、统计分析、报表生成等。
BI系统通过对历史数据的分析,匡助企业管理者了解过去的业务情况和趋势,从而进行决策。
大数据系统则更加注重实时和预测性分析。
大数据系统通过对实时数据的处理和分析,可以匡助企业及时发现和应对市场变化、客户需求等,从而预测未来的发展趋势。
4. 数据应用领域BI系统主要应用在企业的决策层和管理层,匡助他们进行战略规划、业务优化、绩效评估等。
BI商业智能介绍
![BI商业智能介绍](https://img.taocdn.com/s3/m/8ad10a7af011f18583d049649b6648d7c1c708e4.png)
商业智能(BI)介绍一、引言随着信息技术的飞速发展,数据已成为企业发展的核心资产。
如何从海量数据中提取有价值的信息,为决策提供有力支持,成为企业面临的重要课题。
商业智能(BusinessIntelligence,简称BI)作为一种数据分析和决策支持技术,应运而生,并在全球范围内得到广泛应用。
本文将对商业智能的概念、发展历程、关键技术、应用领域及未来趋势进行介绍。
二、商业智能的概念商业智能,简称BI,是指通过收集、整合、分析企业内外部数据,为企业提供决策支持的一系列技术、工具和方法。
BI的目标是从大量数据中提取有价值的信息,帮助企业实现业务优化、提高运营效率、降低成本、提升竞争力。
三、商业智能的发展历程1.数据报表阶段:20世纪80年代,企业开始使用电子表格和数据库技术数据报表,为管理层提供数据支持。
2.数据仓库阶段:20世纪90年代,数据仓库技术逐渐成熟,企业开始构建数据仓库,实现数据的集中存储和管理。
3.商业智能阶段:21世纪初,商业智能技术得到广泛关注,各种BI工具和平台应运而生,帮助企业实现数据的深入分析和挖掘。
4.大数据时代:近年来,随着大数据技术的发展,商业智能开始融合大数据技术,实现对海量数据的实时分析和处理。
四、商业智能的关键技术1.数据仓库:数据仓库是商业智能的基础,用于存储和管理企业内外部数据。
数据仓库采用星型模型或雪花模型进行设计,以适应不同场景的数据分析需求。
2.数据挖掘:数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
常用的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
3.数据可视化:数据可视化是将数据分析结果以图表、报表等形式展示给用户,提高数据可读性和易理解性。
数据可视化工具包括Tableau、PowerBI等。
4.在线分析处理(OLAP):在线分析处理是一种多维度数据分析技术,支持用户对数据进行切片、切块、钻取等操作,以满足不同分析需求。
5.云计算:云计算技术为商业智能提供了强大的计算能力和存储空间,使得企业可以快速搭建和部署BI系统。
商业智能(BI)简介(精编课件)
![商业智能(BI)简介(精编课件)](https://img.taocdn.com/s3/m/18d44ccf82d049649b6648d7c1c708a1294a0a41.png)
•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。
商业智能BI介绍
![商业智能BI介绍](https://img.taocdn.com/s3/m/bd0729c1c9d376eeaeaad1f34693daef5ef7133e.png)
商业智能BI介绍商业智能BI介绍1-概述1-1 定义商业智能(Business Intelligence),简称BI,是指利用先进的数据分析、数据挖掘、数据可视化等技术,将企业内外部的大量数据转化为有意义的信息和洞察力,以支持企业的决策和战略制定。
1-2 目的商业智能的目的是帮助企业更好地理解和分析业务情况,发现业务规律,并从中获得价值洞察,以促进企业的增长和竞争力提升。
2-商业智能的基本要素2-1 数据采集数据采集是商业智能的基石,包括从各种数据源(如企业内部系统、外部数据提供商等)收集数据,并将其存储于数据仓库或数据湖中。
2-2 数据集成数据集成是将各个数据源中的数据整合到一起,形成一个统一的数据视图,以方便分析和查询。
2-3 数据分析数据分析是商业智能的核心环节,包括数据挖掘、统计分析、机器学习等方法,用于从数据中发掘有意义的模式和规律。
2-4 可视化和报表可视化和报表是将分析结果以图形化的形式展示,以便用户能够更直观地理解和使用数据,从而做出更好的决策。
3-商业智能的应用领域3-1 销售和市场营销分析3-2 财务和成本管理分析3-3 运营和供应链分析3-4 人力资源分析3-5 客户关系管理分析3-6 绩效管理分析4-商业智能的价值和优势4-1 改善决策质量4-2 提高工作效率4-3 发现商业机会和挑战4-4 优化资源配置4-5 保持竞争优势5-商业智能的发展趋势5-1 大数据和云计算的融合5-2 的应用5-3 自助式BI工具的发展5-4 数据治理和隐私保护6-附件本文档涉及的附件包括数据采集工具、数据集成方案、数据分析算法等相关资料。
7-法律名词及注释(请根据具体情况添加相应的法律名词及注释)。
商业智能(BI)是什么一文讲透-2024鲜版
![商业智能(BI)是什么一文讲透-2024鲜版](https://img.taocdn.com/s3/m/9943a3d650e79b89680203d8ce2f0066f53364d5.png)
2024/3/28
16
明确项目目标和范围
2024/3/28
确定业务需求
了解企业或组织的业务目标和挑战,明确BI项目需要解决的具体 问题。
定义项目范围
根据项目目标和业务需求,确定BI项目的实施范围,包括数据源、 数据分析内容、报表和仪表盘等。
设定成功标准
制定可衡量的成功标准,以便在项目实施过程中对项目成果进行评 估。
24
其他行业:教育、医疗等
教育行业
通过BI工具对学生学习数据进行分析和挖掘,教育机构可以发现学生的学习特点和需求,提供个性化的教 学方案和资源推荐。
医疗行业
利用BI技术对医疗数据进行分析和挖掘,医疗机构可以提高诊疗效率和准确性,降低医疗成本和风险。同 时,通过对患者数据的分析,医疗机构还可以提供个性化的健康管理方案。
提高决策效率
通过BI系统提供的数据分析和可 视化功能,企业可以快速准确地 了解市场、客户和竞争对手的情
况,为决策提供支持。
2024/3/28
优化业务流程
BI系统可以帮助企业发现业务流程 中的瓶颈和问题,提出优化建议, 从而提高业务效率和降低成本。
提升市场竞争力
通过BI系统对市场趋势和客户需求 的分析和预测,企业可以及时调整 市场策略和产品方案,提升市场竞 争力。
智能数据可视化 借助人工智能技术,BI系统可以自动生成适合特定数据集 的可视化图表和报告,帮助用户更直观地理解数据。
27
大数据时代对BI影响和挑战
数据量爆炸式增长
大数据时代带来了海量的数据,要求BI系统能够处理和分析更大规模的数据集,提取有价值 的信息。
数据多样性
大数据包含各种类型的数据,如结构化数据、非结构化数据和半结构化数据,要求BI系统具 备处理和分析不同类型数据的能力。
BI商业智能方案
![BI商业智能方案](https://img.taocdn.com/s3/m/423bdafb5ebfc77da26925c52cc58bd630869340.png)
04
增强市场竞争力:通过BI商业 智能方案,企业能够及时掌握 市场动态,制定针对性的营销 策略,增强市场竞争力。
某企业BI商业智能方案实施经验教训
明确需求:深入了 解企业业务需求, 制定合适的BI方案
技术选型:选择适 合企业规模和需求 的BI工具和技术
数据整合:整合企 业内部和外部数据, 确保数据质量
商业智能工具
数据仓库:存储和管理大量数据,为商业智能分 析提供基础
数据挖掘:从海量数据中提取有价值的信息,发 现商业规律
数据可视化:将数据以图表、图形等形式展示, 便于理解和分析
商业智能平台:集成多种商业智能工具,提供一 站式数据分析和决策支持服务
4
BI商业智能方案 的成功案例
某企业BI商业智能方案实施过程
01
需求分析:了解企业需求,确定BI商业智能 方案的目标和功能
02
方案设计:根据企业需求,设计BI商业智能 方案的架构和功能模块
03
数据准备:收集企业数据,进行数据清洗、 整合和标准化
04
系统实施:搭建BI商业智能系统,进行系统 测试和优化
05
培训与支持:对企业员工进行BI商业智能方 案的使用培训,提供技术支持和售后服务
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持续优化: 根据实际效 果,对BI商 业智能方案 进行持续优 化和改进
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BI商业智能方案 的关键技术
数据仓库技术
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数据仓库的定义:用于存储、管理和 分析大量数据的系统
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数据仓库的作用:整合、清洗、转换 数据,为商业智能提供基础数据支持
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数据仓库的架构:包括数据采集、数 据存储、数据管理和数据应用等部分
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数据仓库的关键技术:数据抽取、数 据清洗、数据转换、数据建模等
商业智能在企业决策中的应用研究
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商业智能在企业决策中的应用研究商业智能(Business Intelligence,简称BI)是指利用数据分析、数据挖掘等技术,从企业内部和外部的各种数据源中提炼出有价值的信息,为企业决策提供科学依据和决策支持。
在当今信息化时代,商业智能在企业决策中的应用愈发重要。
本文将探讨商业智能在企业决策中的应用研究,并提供几个实际案例进行说明。
一、商业智能在企业决策中的重要性1. 提供数据分析和报告:商业智能可以从企业各个数据源中收集、整理和分析数据,并为决策者呈现直观、可视化的报告和分析结果,帮助决策者了解企业的运营状况、市场趋势等重要信息。
2. 支持战略规划:商业智能可以帮助企业识别市场机遇和潜在风险,为企业的战略规划提供数据支持。
通过对市场、竞争对手、顾客需求等方面的数据分析,决策者可以更加准确地把握市场动态,制定更加科学的发展战略。
3. 优化运营效率:商业智能可以对企业内部的各项运营数据进行分析,帮助企业发现运营中的瓶颈和问题,并提供解决方案,以达到优化运营效率的目标。
通过对供应链、生产效率、质量管控等方面的数据分析,决策者可以及时调整与改进企业运营策略。
二、商业智能在企业决策中的应用案例1. 销售业绩分析与预测一家制造企业通过商业智能系统,从销售渠道和销售人员的数据中提取有价值的信息。
通过对历史销售数据的分析,企业可以了解产品的销售趋势、销售区域的市场份额、不同销售人员的业绩情况等。
并且利用商业智能的预测分析功能,可以预测未来销售的趋势和潜在风险,有针对性地调整销售策略和资源配置。
2. 客户行为分析与个性化营销一家电子商务企业通过商业智能系统,分析客户的购买行为、喜好偏好等数据,建立客户画像,了解客户的需求和购买习惯。
基于这些数据,企业可以进行个性化营销策略,向特定客户推荐相关产品,提高销售转化率和客户满意度。
3. 成本管理与利润分析一家零售企业通过商业智能系统,对仓储、物流、生产等环节进行成本分析,从而找出成本过高的环节和具体原因。
商业智能BI介绍
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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
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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。
BI商业智能介绍PPT
![BI商业智能介绍PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/92e74529dcccda38376baf1ffc4ffe473268fd5f.png)
的决策,从而提高决策效率。
优化资源配置
02
通过数据分析,企业可以更好地了解业务情况,优化资源配置,
提高资源利用率。
增强竞争优势
03
通过数据分析和可视化,企业可以更好地了解市场和竞争对手,
从而制定出更具竞争力的策略。
商业智能的历史与发展
01
02
起源
发展
商业智能的起源可以追溯到20世纪80 年代,当时的企业开始意识到数据的 重要性,并开始尝试使用数据库和报 表工具来管理数据。
供应链优化
1Байду номын сангаас
商业智能通过对供应链数据的分析,能够优化企 业的采购、生产和物流等环节,降低成本和提高 效率。
2
通过分析供应商和市场供需状况,商业智能能够 帮助企业制定合理的采购计划和库存管理策略。
3
商业智能还可以帮助企业实现与供应商的协同合 作,提高供应链的透明度和可控性。
财务分析与预测
01
商业智能通过对财务数据的整合和分析,能够提供 全面的财务状况和经营成果的展示。
案例二:某银行的客户细分与个性化营销
总结词
通过客户细分和个性化营销,银行提高客户 满意度和忠诚度,增加业务收入。
详细描述
某银行利用BI工具对客户数据进行分析,将 客户划分为不同细分市场。针对不同细分市 场的客户需求和行为特点,银行制定个性化 的营销策略和产品组合。通过精准营销和个 性化服务,银行提高了客户满意度和忠诚度, 增加了交叉销售和增值服务的机会,最终实 现业务收入的稳步增长。
数据可视化仪表盘
提供数据可视化仪表盘功能,以便更加全面地展示数据的各种指标 和趋势。
数据挖掘与预测
1 2 3
数据挖掘算法
BI的名词解释
![BI的名词解释](https://img.taocdn.com/s3/m/6f2381acf9c75fbfc77da26925c52cc58bd690d3.png)
BI的名词解释BI(Business Intelligence),即商业智能,是指通过系统地收集、整理、分析和展现企业内部和外部数据,以支持企业决策制定、战略规划和业务运营的一种管理理念和分析工具。
BI的核心目的是帮助企业在激烈的市场竞争中获取竞争优势,提高运营效率和决策质量。
BI的基本概念和应用范围BI的名词解释可能需要从多个方面来阐述,首先可以从BI的基本概念出发,简要介绍BI的含义和作用。
随着信息技术的不断发展,企业内部和外部数据的规模和复杂度呈指数级增长。
BI的提出与发展就是为了解决这一问题。
BI通过利用数据仓库和数据挖掘等技术手段,从大数据中提取有价值的信息并进行分析与展示,帮助企业管理者进行决策和规划,提高企业的竞争力。
其次,可以探讨BI的应用范围。
BI可应用于各行各业,包括传统制造业、金融服务业、零售业、物流业等,甚至还可以应用于政府、医疗、教育等非盈利领域。
BI的应用范围广泛,可以覆盖从企业级决策到个人工作中的各个层级,帮助用户实现各种目标。
BI的关键技术及其作用要深入理解BI,需要了解一些关键的技术和工具。
在BI领域中,有许多工具和技术可以实现数据的提取、转换、分析和可视化展示。
这些技术包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化、报表和仪表盘等。
数据仓库是BI中的核心技术之一。
它是一个用于集成、存储、管理和分析企业数据的数据库系统。
数据仓库的建立可以帮助企业将散乱的数据整合在一个统一的平台上,方便数据分析和决策制定。
数据仓库可以从企业内部各个业务系统中收集数据,并将其按照规定的格式进行存储和处理。
数据挖掘是BI中的另一个关键技术。
它利用各种算法和模型,从大规模的数据集中挖掘隐藏的模式、规律和关联性。
数据挖掘技术可以帮助企业发现客户需求、市场趋势、消费者行为等信息,为企业提供决策支持。
数据可视化是BI中的重要环节之一。
通过数据可视化,使用者可以通过直观的图表、图形和仪表盘来分析和理解数据。
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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。
事实上,能够满足用户需要的BI产品和方案必须建立在稳定、整合的平台之上,该平台需要提供用户管理、安全性控制、连接数据源以及访问、分析和共享信息的功能。
BI平台的标准化也非常重要,因为这关系到与企业多种应用系统的兼容问题,解决不了兼容问题,BI系统就不能发挥出应有效果。
这里我们介绍一下常规意义上商业智能(BI)系统的功能,主要构架包括以下几个方面。
2.1读取数据BI系统可读取多种格式(如Excel、Access、以Tab分割的txt和固定长的txt等)的文件,同时可读取关系型数据库(对应ODBC)中的数据。
在读取文本和数据的基础上,BI系统还可以完成:连接文本把2个CSV文件中的共同项目作为键(Key),将所需的数据合并到一个文件,这样可以像操作数据库一样方便,但无须用户编程即可实现。
设置项目类型作为数据的项目类型,除按钮(button)(文字项目)、数值项目以外,还可以设置日期表示形式的日期数据项目、多媒体项目和不需要生成按钮但在列表显示中能够浏览的参照项目。
时间设置日期项目数据可以根据年度或季度等组合后生成新的期间项目。
同样,时间项目数据可以根据上午、下午或时间带等组合后生成新的时间项目。
设置等级对于数值项目,可以任意设置等级,生成与之相对应的按钮。
例如,可以生成与年龄项目中的20岁年龄段、30岁年龄段的等级相对应的按钮。
2.2分析功能2.2.1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。
BI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BI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。
2.2.2显示数值比例/指示显示顺序BI系统可使数值项目的数据之间的比例关系通过按钮的大小来呈现,并显示其构成比,还可以改变数值项目数据的排列顺序等。
选择按钮后,动态显示不断发生变化。
这样能够获得直观的数据比较效果,并能够凸显差异,便于深入分析现象背后的本质。
2.2.3监视功能预先设置条件,使符合条件的按钮显示报警(红)、注意(黄)信号,使问题所在一目了然。
比如说:上季度营业额少于100万元的店警告(黄色标出),少于50万元的报警(红色标出)。
执行后,BI系统就把以店名命名的按钮用相应的颜色表示出来。
2.2.4按钮增值功能可将多个按钮组合,形成新的按钮。
比如:把[4月]、[5月]、[6月]三个按钮组合后得到新的按钮[第2季度]。
2.2.5记录选择功能从大量数据中选择按钮,取出必要的数据。
挑出来的数据可重新构成同样的操作环境。
这样用户可以把精力集中在所关心的数据上。
2.2.6多媒体情报表示功能由数码相机拍摄的照片或影像文件、通过扫描仪输入的图形等多媒体文件、文字处理或者电子表格软件做成的报告书、HTML等标准形式保存的文件等,可以通过按钮进行查找。
2.2.7分割按钮功能在分割特定按钮类的情况下,只需切换被分割的个别按钮,便可连接不断实行已登录过的定型处理。
2..2.8程序调用功能把通过按钮查找抽取出的数据,传给其他的软件或用户原有的程序,并执行这些程序。
2.2.9查找按钮名称功能通过按钮名查找按钮,可以指定精确和模糊两种查找方法。
另外,其他的按钮类也可以对查找结果相关的数据进行限定。
2.2.10丰富画面列表画面可以用and/or改变查找条件,可以进行统计/排序。
统计对象只针对数值项目,统计方法分三种:合计、件数、平均,而且可以按照12种方式改变数值的显示格式。
视图画面提供切换视角和变换视图功能,通过变换与设置条件相应的数值(单元格)的颜色表示强调。
依次变换视角可进行多方面的数据分析。
视图的统计对象只针对数值项目,统计方法有合计、平均、构成比(纵向、横向)、累计(纵向、横向)、加权平均、最大、最小、最新和绝对值等12种。
数值项目切换通过按钮类的阶层化(行和列最多可分别设置8层),由整体到局部,一边分层向下挖掘,一边分析数据,可以更加明确探讨问题所在。
图表画面BI系统使用自己开发的图形库,提供柱形图、折线图、饼图、面积图、柱形+折线五大类35种。
在图表画面上,也可以像在阶层视图一样,自由地对层次进行挖掘和返回等操作。
2.2.11数据输出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。
2.2.12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。
3. 模块介绍根据BI系统的功能需求,可将系统设计为包含以下子功能模块:财务分析主题模块、供应链分析主题模块、成本分析主题模块、生产制造分析主题模块、人力资源分析主题模块。
其中每个模块又具有其相应的子模块,如图2所示。
图2 BI系统模块图3.1财务分析主题提供对资产负债表、利润表、现金流量表、资金报表、费用报表等财务管理报表的多维分析和数据提取,清晰展示企业的盈利能力、资产结构、偿债能力和资金运营能力;同时通过对各项比率及数值的逐层分解,明确定位导致利润波动的根源;科学、严密的分析结论,为企业多种决策提供有价值的支持,包括投资人的投资决策、债权人的信贷决策、企业管理当局的经营决策等。
如图3所示。
图3 财务分析模块3.2供应链分析主题提供对销售收入、回款、销售成本及毛利、销售订单、应收账款、采购到货及时性、采购到货质量、采购价格、采购费用、存货周转与库龄、库存呆滞料、库存资金占用情况等业务数据的多维分析,清晰反映出企业销售整体情况;销售、采购策略与库存策略的合理性、库存健康与否等业务信息,帮助管理者及时调整措施,以便降低库存,缩短交货提前期,提高供应链整体运营效率。
如图4所示。
图4供应链分析模块3.3成本分析主题提供了成本结构分析、成本比较分析、成本趋势分析、排名分析,帮助相关管理人员明晰成本底线,找到成本改善的切入点,从而制定针对性的成本管控措施,持续优化成本管理,构建成本领先优势。
如图5所示。
图5成本分析模块3.4生产制造分析主题提供设备稼动率分析、设备利用率分析、产量达成率趋势分析、生产计划完成情况分析、生产订单执行分析、物料报废率和良品率分析、产品完工质量分析、产品一次交验合格率分析,保证相关管理人员掌握生产计划执行情况、物料消耗和质量情况,以便采取措施,使生产计划如期执行,降低报废损失,提高产品质量。
如图6所示。
图6生产制造分析模块3.5人力资源分析主题提供对企业人员编制、人员结构、薪酬结构等多维度分析,深入清晰地展现企业人力资源状况和对业务战略的支持能力。
通过薪酬分析,可以判断企业当前人力成本状况,结合人员结构和编制分析,找出企业人力成本的优化方向。
通过离职分析,诊断企业人才流失根源,改善绩优人才保留机制。
深入全面的数据钻取、清晰直观的图表展现,使HR总监、CEO能轻松掌握人力资源状况,在制定业务战略时决策更加明智。
如图7所示。
图7 人力资源分析模块4. 技术方案商业智能系统从整体规划的角度出发,系统体系架构如图8所示。
图8 商业智能系统总体结构图商业智能系统平台为商业系统(如各商业银行)统计分析型应用的开发提供了统一、集成的基础架构。
系统平台由数据采集平台、统一数据平台、应用服务平台组成。
数据采集平台实现业务系统数据源的整合,将多个业务系统的数据有序化、规范化,重新组织为统一数据平台的数据模型结构。
数据采集平台提供标准化、可定义的数据抽取、转换和加载功能,为数据建仓提供支持和保证。
统一数据平台由包含全局数据模型的基础数据区和面向主题应用的主题数据区组成。
基础数据区采用实体一关系模型设计,在整合、规范各个业务系统共享数据结构的同时,支持面向特定业务的扩展设计,从而保证数据平台的统一性和扩展性。
主题数据区在基础数据区之上,面向特定业务的主题应用进行设计,支持关系型的主题模型和多维主题模型。
主题数据区也即数据集市层,可以根据需要构建的业务应用,随时进行模型扩充,以完善统一数据平台的内涵。
统一数据平台为系统应用提供了一致、集成、规范、标准的数据基础。
应用服务平台为面向主题应用系统的开发提供了技术框架和开发模式。
应用服务平台采用丁ZEE架构进行设计,封装了各类公共应用服务,如查询引擎、权限认证服务、报表索引服务、数据缓存服务、参数管理服务等,这些服务可以被基于此商业智能系统平台构建的业务应用所重用;应用服务平台还引入了强大的扩展机制,既可以针对特定业务应用扩充服务内容,还提供对第三方应用产品、中间件的集成功能,从而保证整个系统体系架构的稳定性和可扩展性。