为什么需要商业智能信息化弱电深化设计的图纸

商业智能（Business，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（GartnerGroup）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。补充实施商业智能系统是一项复杂的系统工程，整个项目涉及企业管理，运作管理，信息系统，数据仓库，数据挖掘，统计分析等众多门类的知识.因此用户除了要选择合适的商业智能软件工具外还必须按照正确的实施方法才能保证项目得以成功.商业智能项目的实施步骤可分为：（1）需求分析:需求分析是商业智能实施的第一步，在其他活动开展之前必须明确的定义企业对商业智能的期望和需求，包括需要分析的主题，各主题可能查看的角度（维度）；需要发现企业那些方面的规律.用户的需求必须明确.（2）数据仓库建模：通过对企业需求的分析，建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，并规划好系统的应用架构，将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类.（3）数据抽取:数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中，在抽取的过程中还必须将数据进行转换，清洗，以适应分析的需要.（4）建立商业智能分析报表：商业智能分析报表需要专业人员按照用户制订的格式进行开发，用户也可自行开发（开发方式简单，快捷）.（5）用户培训和数据模拟测试：对于开发—使用分离型的商业智能系统，最终用户的使用是相当简单的，只需要点击操作就可针对特定的商业问题进行分析.（6）系统改进和完善：任何系统的实施都必须是不断完善的.商业智能系统更是如此，在用户使用一段时间后可能会提出更多的，更具体的要求，这时需要再按照上述步骤对系统进行重构或完善。

商业智能（Business，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。目前国内市场主要商业智能软件厂商有：BDP、Datafocus、finebi等。

BI （Business Intelligence 商业智能）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。商业智能的技术体系主要有数据仓库（DW）、在线分析处理（OLAP）以及数据挖掘（DM）三部分组成。数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、 不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。在线分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。数据挖掘（DM）是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策.简单并综合的说，就是利用数据库里的大量数据来灵活的抽取成各种订制的报表类型，用来满足经营管理所需要的决策、预测的数据需求。

商业智能（BusinessIntelligence，简称BI）的运用范围非常广泛。首先，商业智能可以用于数据分析和报告，帮助企业了解市场趋势、消费者行为和竞争对手的动态，从而做出更明智的商业决策。其次，商业智能可以在销售和营销方面发挥作用，通过分析销售数据、预测需求和评估市场效果，提高销售效率和市场竞争力。此外，商业智能还可以应用于供应链管理，通过优化物流和库存管理，提高生产效率和降低成本。最后，商业智能还可以在客户关系管理方面发挥作用，通过分析客户数据和行为模式，提供个性化的产品和服务，增强客户满意度和忠诚度。

BI是商业智能（Business Intelligence）分析工具的英文缩写。BI是指行为识别系统。理念识别系统是它的基础和原动力，它规划着企业内部的管理、教育以及企业对社会的一切活动。BI是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。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仔悉州（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念蔽其应用。BI是指行为识别系统。理念识别系统是它的基础和原动力，它规划着企业内部的管理、教育以及企业对社会的一切活动。对内的活动包括：干部教育、员工教育（这里又包括服务态度、服务技巧、礼貌用陆枣语和工作态度等）、工作环境等项目。对外活动包括：市场调查、产品销售、公共关系、广告宣传、促销活动等。各企业积极参与社会事件和公益文化活动，也属于活动识别的范畴，其目的主要在于赢得参与活动的社会公众的认同。

信息系统正在经历着“MIS→ERP→BI”的演变过程-MIS:管理信息系统－快速收集和处理商业信息-ERP：企业资源计划系统－准确监控信息流-BI：商业智能系统－大数据辅导企业经营决策1.2.1企业决策实现过程的信息需求管理就是决策，决策需要信息。决策过程实际上就是一个信息输入、信息输出及信息反馈的循环过程。使用计算机辅助商业系统进行决策需要经过5个步骤：1）提出决策信息请求2）调用商业智能应用程序（基于数据仓库的BI可辅助决策）3）基于已发布的模型、规则或是策略确定适当的决策（关键步骤）4）发布决策5）采取行动1.2.2企业信息化系统中的商业智能1、定义：商业智能的概念最早是GartnerGroup于1996年提出来的。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、联机分析、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——将存储于各种商业信息系统中数据转换为有用信息的技术”2.商业智能过程的两个层次：层次一：整合系统数据基础上提供灵活的前端展现（信息处理分析）eg.BI报表，Dashboard等层次二：数据库中的知识发现（数据挖掘）eg.大数据，智能推荐3.商业智能系统→客户智能、营销智能、财务智能、销售智能1.2.3商业智能的体系结构BI过程以来自业务系统的数据为基础，经过数据仓库技术的处理，整合数据并将其转化为有序的信息；这些信息经过联机分析处理技术（OLAP）的分析后，可以表达出数据内部的各种关联，这是对商业管理活动有很大帮助的知识；经营活动中很多时候还要进一步明确数据中隐藏的规则，这要靠数据挖掘技术。将商业智能系统工作的这一过程进行技术上的抽象，可以把商业智能的体系结构分为源数据层、数据转换层（ETL）、数据仓库（数据集市）层、OLAP及数据挖掘层和用户展现层。1、数据源即数据仓库中的数据来源，既包括组织内部的业务数据、历史数据、办公数据等，也包括互联网的相关web数据，以及部分其他数据结构的数据。2、ETL过程即抽取（Extraction）、转换（）和装载（Load）。ETL过程负责将业务系统中各种关系型数据、外部数据、遗留数据和其他相关数据经过清洗、转化和整理后放进中心数据仓库。3、数据仓库的应用包括联机在线分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）通过对数据仓库中多维数据分析操作，可以完成决策支持需要的查询及报表；通过数据挖掘可以发现隐藏在数据中的潜在规则。4、数据仓库的数据展示窗口BI前端展示可以提供各种能帮助人们快速理解数据内涵的可视化手段，包括：各种报表工具、查询工具和数据分析工具以表格或图形化的手段对数据的展现

BI是商业智能，商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。扩展资料实施商业智能系统是一项复杂的系统工程，整个项目涉及企业管理，运作管理，信息系统，数据仓库，数据挖掘，统计分析等众多门类的知识，因此用户除了要选择合适的商业智能软件工具外还必须按照正确的实施方法才能保证项目得以成功. 商业智能项目的实施步骤可分为：1、需求分析: 需求分析是商业智能实施的第一步，在其他活动开展之前必须明确的定义企业对商业智能的期望和需求，包括需要分析的主题，各主题可能查看的角度（维度）； 需要发现企业那些方面的规律. 用户的需求必须明确。2、数据仓库建模：通过对企业需求的分析，建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，并规划好系统的应用架构，将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类。3、数据抽取: 数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中，在抽取的过程中还必须将数据进行转换，清洗，以适应分析的需要。4、建立商业智能分析报表：商业智能分析报表需要专业人员按照用户制订的格式进行开发，用户也可自行开发。5、用户培训和数据模拟测试： 对于开发—使用分离型的商业智能系统，最终用户的使用是相当简单的，只需要点击操作就可针对特定的商业问题进行分析。6、系统改进和完善：任何系统的实施都必须是不断完善的. 商业智能系统更是如此，在用户使用一段时间后可能会提出更多的，更具体的要求，这时需要再按照上述步骤对系统进行重构或完善。参考资料来源：百度百科--商业智能

问题1：什么是商业智能技术？ 问题2：商业智能技术是什么意思？ 商业智能技术是包括数据仓库ue5e4Data Warehousing、联机分析处理ue5e4On－line Analytical Processing，OLAP、数据挖掘（Data Mining）在内的用于统计和分析商务数据的先进的信息技术。 商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。 商业智能系统设计，包括实体数据模型设计、ETL（抽取、转换和装载）设计、数据挖掘方法设计、终端程序设计（OLAP或EIS）等步骤。

数据质量与商业智能数据质量角色对于增强数据资产准确度和价值而言，将数据质量规则与活动（探查、清洗和监测）和MDM流程相集成显得十分关键。在启动任何MDM项目之前，您都需要了解源数据的内容、质量和结构。在数据源进行的数据探查使数据管理员和数据仓库管理员能够在数据进入MDM系统之前，快速发现和分析跨所有数据源的所有数据异常。此流程可极大加快从MDM实施中获取价值。由于数据清洗增强了数据的准确度，带来了数据完整性，并从源头增进了数据的可信度，因此数据清洗改善了MDM系统中的数据一致性。一旦源数据进入MDM系统，它将接受数据质量处理，其中包括验证、更正和标准化。MDM系统存储了在数据清洗前后的整个历史记录，从而开发人员不必再跟踪数据仓库中的数据沿袭。最后，数据质量度量标准使数据仓库管理员能够更好地监控参考数据的质量，并确保可以长期持续使用高质量的数据。因此，从技术角度看，实施MDM和InformaticaDataQuality，作为数据仓库中主数据的确定来源，可以从提取、转换和加载（ETL）流程中简化数据集成。此方法可极大减低与数据仓库有关的整个开发和维护工作。通过建立数据质量度量标准和定义数据质量目标，数据仓库管理员和数据管理员能够更好地监控参考数据的质量，并确保随着时间的推移能够跨企业持续使用高质量的数据。MDM简化了对数据仓库维度更新的处理，因为用于确定更改内容的所有逻辑均封装在MDM系统中。此外，MDM系统可以卸除大多数数据仓库的历史记录跟踪负担，使数据仓库仅管理它需要为进行聚合而应跟踪的变更。此系统可带来更小的数据仓库维度以及对负荷和查询性能的重大改进。运用MDM和InformaticaDataQuality将最终降低数据集成的工作量，提高从商业智能和报表推导的洞察分析的质量，确保能够从为商业智能增效的数据仓库方案中获得预期的价值和投资回报。数据质量水平与商业智能的关系当无法通过商业智能系统和报告系统提供准确的数据时，业务总体上都会受到影响。以下是为创建报表的商业智能系统提供不可靠数据所造成的一些后果：业务负责人：不准确的管理报告导致决策不够明智。合规主管：合规性法案要求公司能为其财务和合规报表提供一定的透明度和可审计性。业务分析师：如果业务分析师花费过多时间在多个商业智能系统间手动搜索和整理信息以更新和修正报表，则业务分析师的生产率会受到影响。此低效的工作会直接影响成本和营利能力。这些业务问题的根源在于没有关于客户、产品、渠道合作伙伴和供应商的唯一真实版本。由于在处理每个业务流程的不同系统间收集、存储和管理这些数据（亦称之为参考数据或主数据），因此，需要正确地解析重叠和冲突的参考数据，以获得唯一真实版本，从而带来宝贵而可操作的洞察力。许多组织拥有数十或数百数据库，并且在这些数据库中有维护相同核心参考对象的数十个（有时为数百个）不同的应用程序，而这些核心参考对象还具有重叠的属性。商业智能系统的用途是以中立的视角报告取自多个系统的现有数据。商业智能系统可以为维度分析进行一些累积工作，但是设计或配备商业智能系统并非为了创建唯一的真实版本。在取自应用程序孤岛的客户或产品数据中存在的不一致会对数据仓库中运行的分析可靠性产生消极的影响。总而言之，企业的商业智能只会与企业的数据质量水平相当。数据质量与五种形式的商业智能。商业智能已经发展成为多种形式，旨在满足企业不断增长的要求和任务关键型活动日益增长的水平。这些形式都有其自己的一套数据质量要求。仪表板记分卡和仪表板正被广泛采用，越来越多的用户利用它们获取财务，业务和绩效监控的鸟瞰图。通过可视化的图形、图标和计量表，这些传输机制帮助跟踪性能指标并向员工通知相关趋势和可能需要的决策。提供集成视图所需的数据元素通常跨越多个部门和学科，需要绝对最新才能有效。数据质量会影响记分卡和仪表板用户，因此这些用户必须能够：1．使用仪表板中计量表和刻度盘上的完整数据，并迅速采取措施。2．获取集成视图并使用标准化数据进行协作。3．利用具有一致数据的正式记分卡方法。4．向下钻取以查看组或个人级别绩效的准确数据。5．找到能够生成明显趋势且重复数据最少的业务流程。6．推导关联性并通过验证的数据执行交叉影响分析。企业报告企业报告为所有级别的个人提供来自企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、合作伙伴关系管理（PRM）、发票和帐单系统，以及整个企业内其他源系统的各种运营报告和其他业务报告。这些报告分布广泛，而薪酬和其他激励计划通常与报告的结果有关。数据质量会影响组织报告，因为组织必须：1．浏览多个报告，将它们显示到从不同来源聚合数据的多个表单中。2．选择各种参数并通过标准化数据为用户定制报告。3．利用各种性能指标的协调数据呈现多个表格和图表。4．使业务用户能够利用高精准数据创建自己的报告，无需IT部门参与。5.通过清洗和匹配的数据减少合规性管理的人工检查和审计。6．利用完整财务数据直接从商业智能报告开具发票和帐单。OLAP分析OLAP使用户能够即时以交互方式对相关数据子集进行“切片和切块”。同时，OLAP功能，比如向上钻取、向下钻取、或任意挖掘（跨业务维度）、透视、排序、筛选、以及翻阅，可用于提供关于绩效的基本详细信息。最为重要的是它能够回答存在的任何业务问题。这意味着调查深入到单个或多个数据仓库中可用的最原子级别的详细信息。数据质量会影响OLAP分析，因为用户和组织需要：1．通过对目标数据的完全访问在所有维度中任意钻取以进行深入调查。2．通过设置好格式的一致数据将OLAP轻松应用于任何维度子集。3．利用一致的基本数据对象最大限地减少冲突报告，确保交互性。4．利用多个维度的正确数据执行用户驱动的适时分析。5．提供更新的同步数据来处理事务级数据分析。预测分析高级和预测分析使富有经验的用户能够充分调查和发现特定业务绩效背后的详细信息并使用该信息预测远期效果。此方法可能涉及高级统计分析和数据挖掘功能。为了推动积极决策和改进对潜在商业威胁的姿态，预测分析可能包括假设测试，客户流失预测，供应和需求预测，以及客户评分。预测建模可用于预测各种业务活动及相关效果。数据质量会影响高级和预测分析，因为用户会寻求：1．为可定制报告创建跨越任何数据元素的报告过滤标准。2．为标准化数据格式搜索模式和预测洞察力以促进积极决策。3．通过一致数据获得信心，找出相互依存的趋势和预期成果。4．对准确数据采用多变量复原和其他技术，以实现更好的预测。5．在无数据重复的前提下定制数据分组，最大限度减少冲突。6．使用经认证的数据检验假设并使用统计、财务和数字函数。通知警报使用电子邮件、浏览器、网络服务器和打印机、PDA或门户网站时，通过通知和警报在广泛的用户触点间主动共享信息。通过及时交付目标信息，关键相关人士和决策者可以识别潜在的机会领域并发现要采取措施的问题领域。这种“一线”BI传输机制使组织能够保持协调一致，与业务风险和机会并进，同时事件仍将保持新鲜和有意义以保证响应。在此领域，数据质量会影响组织，因为组织会努力：1．从任何和所有数据源向最广泛的用户接触点发布警报。2．确保标准化及非冲突数据集上各种订阅类型的高吞吐量。3．使用户能够打开附件或点击链接，同时呈现一致、集成的数据。4．通过预先评定并核准的数据质量来降低发布错误警报和通知的风险。5．允许在多个事件数据符合特定阙值时实时触发警报。6．利用经验证的数据进行内容个性化和组关联。

商业智能系统可辅助建立信息中心，如产生各种工作报表和分析报表。用作以下分析：销售分析主要分析各项销售指标，例如毛利、毛利率、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等；而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路；同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还可根据各种销售指标产生新的透视表。商品分析商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过D系统对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。人员分析通过D系统对公司的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标（销售指标为主，毛利指标为辅）和采购人员指标（销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等）的分析，以达到考核员工业绩，提高员工积极性，并为人力资源的合理利用提供科学依据。主要分析的主题有，员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等等。

商务智能也叫商业智能。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（GartnerGroup）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。目前国内市场主要商业智能软件厂商有：帆软FineBI、QlikView等。其中FineBI是一款敏捷式BI，性价比非常高。

?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。

说它的应用实际就是说它能解决哪些问题，有哪些具体的解决方案吧。商业智能的应用主要就是数据处理方面，相较其他信息管理数据分析软件，它做的不仅仅是数据的汇总分组，还有信息孤岛的整合，多维分析，数据挖掘预测分析之类。推荐你一款很容易上手的商业智能软件你试用感受一下——finebi——你会发现很多你为之苦恼的数据问题，商业智能都可以把它们ko掉

BI（商业智能）是一组流程、架构和技术，可将原始数据转换为有意义的信息，从而推动有利可图的业务行动。它是一套软件和服务，可将数据转化为可操作的情报和知识。 BI 对组织的战略、战术和运营业务决策有直接影响。BI 支持使用历史数据而不是假设和直觉做出基于事实的决策。 BI 工具执行数据分析并创建报告、摘要、仪表板、地图、图形和图表，为用户提供有关业务性质的详细情报。 商业智能 (BI) 是支持数据准备、数据挖掘、数据管理和数据可视化的技术的总称。商业智能工具和流程允许最终用户从原始数据中识别可操作的信息，从而促进各行业组织内的数据驱动决策。 市场上有许多 BI 工具，可帮助业务用户分析性能指标并实时提取洞察力。这些工具专注于自助服务功能，减少 IT 依赖，使决策者能够更快地识别性能差距、市场趋势或新的收入机会。BI 应用程序通常用于做出明智的业务决策，从而提升公司在市场中的地位。 BI 软件的用户采用率继续快速增长，尤其是当客户将工作负载迁移到云时。供应商越来越多地支持不同的云平台提供商，从而导致更多基于 SaaS 的 BI 解决方案和基于订阅的定价模式。

BI是商业智能，商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。扩展资料实施商业智能系统是一项复杂的系统工程，整个项目涉及企业管理，运作管理，信息系统，数据仓库，数据挖掘，统计分析等众多门类的知识，因此用户除了要选择合适的商业智能软件工具外还必须按照正确的实施方法才能保证项目得以成功. 商业智能项目的实施步骤可分为：1、需求分析: 需求分析是商业智能实施的第一步，在其他活动开展之前必须明确的定义企业对商业智能的期望和需求，包括需要分析的主题，各主题可能查看的角度（维度）； 需要发现企业那些方面的规律. 用户的需求必须明确。2、数据仓库建模：通过对企业需求的分析，建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，并规划好系统的应用架构，将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类。3、数据抽取: 数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中，在抽取的过程中还必须将数据进行转换，清洗，以适应分析的需要。4、建立商业智能分析报表：商业智能分析报表需要专业人员按照用户制订的格式进行开发，用户也可自行开发。5、用户培训和数据模拟测试： 对于开发—使用分离型的商业智能系统，最终用户的使用是相当简单的，只需要点击操作就可针对特定的商业问题进行分析。6、系统改进和完善：任何系统的实施都必须是不断完善的. 商业智能系统更是如此，在用户使用一段时间后可能会提出更多的，更具体的要求，这时需要再按照上述步骤对系统进行重构或完善。参考资料来源：百度百科--商业智能

一句话从人工过渡至电子化管理。效率提高、节约人力成本、管理更加规范化。如果是服装行业，可以考虑唯衣宝。

在这里引用个场景来形象解释：现在大多数企业都上了OA、ERP、CRM等系统，而这些系统运行一段时间以后，必然帮助企业收集了大量的历史数据。但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书。而业务人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的具体信息。此时，如何把数据转化为易懂的信息，使得业务人员（包括管理者）能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商业智能即BI主要解决的问题。因此可以把BI当成是一套完整的解决方案，用来有效地集成企业现有的数据，并快速准确地提供报告，提出决策性依据，帮助企业做出明智的经营决策。商业智能可以在业务经营时协助企业管理决策。

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。商业智能系统可辅助建立信息中心，很多行业都可以使用啊。机械制造，医药行业，汽车行业，精细化工。食品行业。企业集团。等等都可以的。现在国内比较好的商业智能软件，给你推荐一款吧。也是应用比较多的一款。鼎捷，神州数码的产品系列。都很棒的。你可以到他们网站了解一下。

商业智能是商业数据海洋中的指南针，它从历史数据中提取信息，搞清楚经营状况，通过信息的分析获取对经营决策有价值的知识，从而帮助用户对自身的业务经营做出正确而明智的决定。比如，通过商业智能可以解决客户在不同地域的分布情况，可以对客户进行各个角度的分类，还可以把客户和订单联系起来，找出其变化趋势。商业智能的概念最早是gartner于1996年提出来的。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、联机分析、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。而后随着商务环境的变迁和技术的进步，人们对于bi有了更多和更深的认识。2007年3月，gartner商务智能峰会重新定义bi为分析应用（工具）、基础架构和平台以及良好的实践（模型）。商务智能的发展呈现出“从数据驱动转向业务驱动、从关注技术转向关注应用、从关注工具转向关注工具产生的绩效”的发展特点。

BI商业智能，在我们的日常生活中已经广泛地被使用。例如:我们所熟知的电信、金融、医疗、制造业、零售、电商等行业。 BI商业智能它是一套完整的解决方案，是企业中将现有的数据进行整合。快速准确的提供报表供领导进行业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。类似于大数据分析系统，但跟大数据分析有明显的区别，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。 例如医疗行业解决方案：当前医疗卫生信息化还处于各自开发、各自建设的发展过程，医疗数据纷繁复杂，各种数据分布于各个医疗厂商系统内部，存在数据异构及信息孤岛情况。BI商业智能的存在能够在医疗机构内各系统实现互联互通、数据共享和应用，更快更高效的解决医疗行业中存在的问题。 以上只是列举了医疗行业的解决方案，希望能帮到您。 BI商业智能系统，也就是大数据智能可视化分析系统，只要有数据就能做，因此不存在说只能用于哪个特定行业。就拿奥威BI商业智能工具来说，它也是能够用于不同行业的大数据智能可视化分析。只不过它针对多个行业（如电商零售、制造业等）以及主流ERP（如金蝶、用友）准备了标准化的、系统化的数据分析解决方案，预设数据分析模型，满足包括财务、仓库在内的80%的通用分析需求。 你也可以上奥威BI商业智能工具的demo平台上看看，那里公布了多个行业的智能数据可视化分析效果。以上仅为不同行业的智能数据可视化分析报表截图，如果想体验在线自助分析，体验BI商业智能工具秒响应、秒分析、秒呈现等效果，建议还是亲自去奥威BI商业智能工具官网的demo平台看看。

与DSS、EIS系统相比，商业智能具有更美好的发展前景。近些年来，商业智能市场持续增长。IDC预测，到2005年，BI市场将达到118亿$，平均年增长率为27%（Information Access Tools Market Forecast and Analysis: 2001-2005,IDC#24779,June 2001）。随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入，企业不停留在事务处理过程而注重有效利用企业的数据为准确和更快的决策提供支持的需求越来越强烈，由此带动的对商业智能的需求将是巨大的。商业智能的发展趋势可以归纳为以下几点：功能上具有可配置性、灵活性、可变化性BI系统的范围从为部门的特定用户服务扩展到为整个企业所有用户服务。同时，由于企业用户在职权、需求上的差异，BI系统提供广泛的、具有针对性的功能。从简单的数据获取，到利用WEB和局域网、广域网进行丰富的交互、决策信息和知识的分析和使用。解决方案更开放、可扩展、可按用户定制，在保证核心技术的同时，提供客户化的界面针对不同企业的独特的需求，BI系统在提供核心技术的同时，使系统又具个性化，即在原有方案基础上加入自己的代码和解决方案，增强客户化的接口和扩展特性；可为企业提供基于商业智能平台的定制的工具，使系统具有更大的灵活性和使用范围。从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展这是商业智能应用的一大趋势，即在企业现有的应用系统中，如财务、人力、销售等系统中嵌入商业智能组件，使普遍意义上的事务处理系统具有商业智能的特性。考虑BI系统的某个组件而不是整个BI系统并非一件简单的事，比如将OLAP技术应用到某一个应用系统，一个相对完整的商业智能开发过程，如企业问题分析、方案设计、原型系统开发、系统应用等过程是不可缺少的。从传统功能向增强型功能转变增强型的商业智能功能是相对于早期的用SQL工具实现查询的商业智能功能。前应用中的BI系统除实现传统的BI系统功能之外，大多数已实现了图2中数据分析层的功能。而数据挖掘、企业建模是BI系统应该加强的应用，以更好地提高系统性能。市场增长强势不减BI软件市场在最近几年得到了迅速增长。在2000年，即使是经济不景气的一年，BI软件市场仍然增加了22%，达到了36亿美元。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。在这个市场中，终端用户查询、报告和OLAP工具占绝对主流，达到65%。用户希望从他们的企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）和遗留系统中发掘他们的数据资产，因此对BI软件的需求正在不断增加。这些需求推广来看，说明企业正逐渐摆脱单纯依赖于软件来处理日常事务，而是明确要利用软件来帮助自己，依据企业数据做出更好、更快的决策。此外，对分析应用需求的增加将持续刺激对商业智能软件的需求。这些软件主要用来进行复杂的预测，得出相对直接的执行报告，另外也包括以多维分析工具为基础的客户分类应用。商业智能解决方案走向完整正当国内企业级用户对基于世界先进商业智能技术的本地化解决方案的需求日益高涨与迫切时，IBM（中国）公司日前在北京发布大型IBM商业智能解决方案，来自海内外技术专家的精彩演示，淋漓尽致地展示了IBM商业智能解决方案的先进技术、强大功能和完善的服务支持，为基于新一代IBM数据仓库与智能挖掘的商业智能应用方案在国内的广阔应用前景绘出了精彩蓝图。作为第一个进入中国市场的完整的、本地化的商业智能解决方案，IBM商业智能解决方案的推出标志着国内用户利用商业智能技术开展电子商务的时机更加成熟，国内企业因此能够借助世界最先进的信息技术，更好地了解客户，更有效地开展客户关系管理，进而获得更有利的竞争优势。所谓商业智能（BusinessIntelligent），就是将企业中的现有数据转化为知识的过程。企业在开展业务的同时，获得了大量数据，来自国外的统计结果表明，全球企业的信息量平均每1．5年翻一番，而仅仅利用了全部信息数据的7%。随着知识经济时代的来临，记录客户与市场数据的信息和信息利用能力已经成为决定企业生死存亡的关键因素，越来越多的国内外企业已经根据信息流和数据分析技术进行企业重整，传统的数据记录方式无疑被更先进的商业智能技术所代替。据美国PaloAlto管理集团预测，到2001年，全球商业智能市场将达到700亿美元。　在商业智能解决方案的帮助下，企业级用户可以通过充分挖掘现有的数据资源，捕获信息、分析信息、沟通信息，发现许多过去缺乏认识或未被认识的数据关系，帮助企业管理者做出更好的商业决策，例如开拓什么市场、吸引哪些客户、促销何种产品等等。商业智能还能够通过财务分析、风险管理、欺诈分析、销售分析等过程帮助企业降低运营成本，进而获得更高的经营效益。根据世界权威性的IDC公司的调查结果表明，企业用于商业智能的投资回报率平均2．3年高达400%。数据仓库是商业智能解决方案的基础，一项来自美国MetaGroup的市场分析指出，92%的企业将在今后3年内使用数据仓库，到2000年，全球数据仓库的使用者就将达到1000万，数据库访问因特网和企业内部网所带来的投资回报率达68%。

　　你好，商业智能系统，简称BI，下面是介绍　　商业智能系统（BusinessIntelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。　　　　商业智能(BI,BusinessIntelligence)的概念最早是由GartnerGroup提出来的。确切地讲，商业智能并不是一项新技术,它是将数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)等技术与资源管理系统(ERP)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。　　　　商业智能一直存在于企业的日常工作当中。比如对数据的简单整理、对报表的分析、通过这些分析做出未来若干时间内的工作规划等，这些都是商业智能的表现。随着企业信息化的发展，在应用ERP过程中，大量的数据积累，大量的信息涌现，造成了企业对ERP数据信息的困惑，从而引发了企业对于专业商业智能软件产品的需求。商业智能不再仅仅是一种概念、一种技术，它更多的成为了一种业务层面的需求，为企业应用服务。商业智能产品在制造业领域应用的核心就是通过数据提取、整理、分析，最终通过分析结果制定有关策略、规划，达到资源的合理配置，节约成本提高效益。商业智能在制造业信息化领域大有可为，我知道做商业智能软件做的好的是珠海奥威软件的Power-BI，功能很齐全，性能速度也很棒，尤其是他们的技术人员非常的负责，全程跟进驻场，我提出的需求也全都很快满足了。

……要是漫画的话.同性恋

【答案】：C本题考查的是商业智能的三个层次。商业智能的实现有三个层次：数据报表、多维数据分析、数据挖掘。商业智能的三个层次必须掌握，还要注意每个层次的内容，易考查选择题。

也就是自动数据统计，关键还是人

人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。商业智能（Business Intelligence），英文缩写为BI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。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。商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。例如商贸型企业，其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等，以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。

多大的作用

数云的商业智能BI，支持大数据的可视化分析，简单易用，快速快速获取数据价值；让决策者随时随地掌握最新业务进度；让合适的人看到合适的内容。传统报表需要人工去分析。

市面上打着BI的旗号，实际却只是单纯数据工具的产品不少，大家在进行BI 选型时，眼花缭乱，不知所措。我从技术来源上可以将市面上的BI工具做个简单分类，方便了解。1、基于直接连接业务系统出报表的报表工具（OLTP应用）代表厂商是润乾报表，后来是帆软FineReport。此类报表工具的优势是开发比较灵活，同时含数据填报和补录功能；不足是非基于OLAP的BI报表工具，导致不支持基于多维的报表操作，比如基于同一维度的钻取表，就需要做多张表，通过链接的方式来实现；同时，由于做表前要通过sql语句锁定和加载分析的源数据，不能充分使用数据库的性能，因此大数据量下的计算性能和高并发下的性能是其最大的弱项。也正因为此类报表这些不足，润乾新一代产品集算器定位在源数据库与报表的中间层，致力于解决数据库到报表的计算性能问题。帆软推出FineBI，试图通过BI技术解决相关问题，但由于基于OLAP技术的积累时间较短，其直连数据库的实现直到今年年初才发布，还有待进一步验证。2、基于DW/BI理论的传统BI工具国外代表厂商： IBM收购的Cognos、Oracle的BIEE和SAP收购的BO国内代表厂商： 亿信华辰的亿信ABI、思迈特的SmartBI这类分析工具，较好地解决了多维报表操作问题以及性能问题。但国外工具在中国式的复杂报表实现上处于弱势，同时由于BI工具偏应用层，各项目中不可避免有些定制和二次开发的需求，国外公司在此类问题上基本上无法响应。由于基于OLAP技术，因此BI工具本身不能提供数据的修改和补录相关功能，国外工具在这种场景下就捉襟见肘。亿信华辰是国内成立较早的一批BI厂商，客户遍及政府、银行、电力、税务、租赁等行业，服务国税总局、进出口银行、国家电网、海尔集团等众多政企用户，行业影响力可见一斑。亿信ABI脱胎于2003年发布的单机版数据分析系统，从BI@Report，到亿信BI，再到如今的亿信ABI，历经四次架构跃进，二十多次重大版本更新，十余年技术沉淀，产品功能和性能基本上可以与国外类似工具一较高低。这类工具国内还有一个典型代表厂商思迈特（SmartBI）。思迈特团队对DW/BI有比较多的实践经验，但由于一些历史原因，最终把产品发展成一个基于Excel做设计器的报表工具和一个面向业务使用的自助分析工具。基于Excel做报表设计器，一是无法实现在线设计与共享，二是也不符合国家对某些领域要求的自主安全可控的发展方向，同时由于对标FineReport，未能很好地解决报表工具固有的缺点。3、面向业务人员使用的敏捷BI工具。国外代表厂商：Tableau国内代表厂商：帆软FineBI、亿信华辰豌豆BI随着技术和市场的发展，有很多公司开始研发直接面向业务用户的敏捷BI工具。国外有代表性的是Tableau，Tableau一开始的产品定位就是为了替代Excel，单机用户在本地完成各种快速的设计与分析操作，重点强调与数据的互动，以及各种分析方式的操作互动。这类工具由于其定位问题，在制作各种复杂的统计报表的能力天然不足。国内也有很多的厂商做敏捷BI，比如帆软的FineBI、亿信华辰的豌豆BI。第一个版本的FineBI由于严重依赖FineReport技术，因此其第一个版本的BI更想定位为传统BI工具，重点解决多维分析的能力，但从市场反馈来说，无法做到与FineReport的明显区分，因此其后续版本的BI逐步趋向于敏捷BI工具。但由于其在OLAP技术上的经验很少，还是需要把分析数据打包成的专用数据包，然后BI工具基于专用数据包进行分析，这个专用数据包的作用相当于帆软自有的数据分析模型（类似于OLAP数据库或者cube的作用），需要自己完成对数据分析模型的管理和维护。直到最近，其才发布能够直连OLAP数据库的引擎，相关能力还需要项目上的进一步验证。亿信华辰在共用核心OLAP引擎技术上单独发展了一个面向业务人员使用的豌豆BI，定位为更简单，更易上手的自助分析BI，其中采用了很多智能化技术提供产品的自动化，让用户操作更加简便，比如数据表导入时的自动建模技术，数据画像功能，多表的自动关联技术，图表智能化推荐技术，以及图表动态自动关联技术等。4、基于互联网技术和资源的创业型BI代表厂商：阿里云的QuickBI、网易有数、海致BDP、神策数据等由于很多人都看好BI的市场和应用场景，因此有些互联网公司在自身应用的基础上开发了BI产品，如阿里云的QuickBI，以及网易有数等，这些工具属于轻量级的工具，其业务地位在公司属于边缘业务，因此得不到重视和发展。还有些从互联网公司出来的创业团队创立的公司，如海致BDP和神策等，这些公司的产品重点是基于saas或者某类业务应用场景的BI应用。因此这类BI工具的通用性上还需要更多的时间验证。

商业系统是能给商业经济带来效益和获利的系统，商业系统是事业经营的核心。商业系统又称商业智能系统。 商业智能系统又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能系统是对商业信息的搜集、管理和分析过程的系统，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使企业决策者做出对企业更有利的决策。商业智能系统一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。

　　商业系统，就是能给商业经济带来效益和获利的系统。　　从金融方面讲，可让一个企业能以最低的投入，产出最大的回抱行为，都称之为商业行为。　　知识扩展：　　商业智能系统（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。　　商业智能(BI,BusinessIntelligence)的概念最早是由GartnerGroup提出来的。确切地讲，商业智能并不是一项新技术,它是将数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)等技术与资源管理系统(ERP)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。　　商业智能一直存在于企业的日常工作当中。比如对数据的简单整理、对报表的分析、通过这些分析做出未来若干时间内的工作规划等，这些都是商业智能的表现。随着企业信息化的发展，在应用ERP过程中，大量的数据积累，大量的信息涌现，造成了企业对ERP数据信息的困惑，从而引发了企业对于专业商业智能软件产品的需求。商业智能不再仅仅是一种概念、一种技术，它更多的成为了一种业务层面的需求，为企业应用服务。商业智能产品在制造业领域应用的核心就是通过数据提取、整理、分析，最终通过分析结果制定有关策略、规划，达到资源的合理配置，节约成本提高效益。商业智能在制造业信息化领域大有可为。

datafocus也不错，比一般的BI好用，很方便啊

是在进制里用的吗？如果是 那就是二进制。

客户，产品，竞争者，服务。商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。

BI系统其实是企业信息化发展到一定程度后的产物。企业通过ERP、CRM等系统将生产和销售环节的信息汇总到数据库里面，自然而然的就希望从中分析出一些规律，帮助企业发现哪些地方还需要进一步改善。BI就是来解决这个问题的。举一个例子，对于一个快消品公司来说，数万个经销门店里数百个SKU的销量数据每天都在更新，但是，如何发现哪一类商品在哪个地区的销量突然增长或下降了呢？有了BI系统，管理会计或销售主管就可以建立一个模型（有的BI系统，比如Wyn Enterprise会称之为文档），让系统去采集每周/月的销售数据，将SKU汇总到商品品相，将门店汇总到地区，然后按照时间对比两者的增减，最后生成一张柱状图，这个问题就一目了然了。比如，销售主管发现在西北区，X商品销量增长迅速，而南区却在下降，就可以及时调整促销及物流策略了。总之，BI分析系统就是帮你发现数据的价值。对于已经有了足够数据的公司，上BI系统真的很有必要。

商业智能商业智能，又称商务智能，英文为Business，简写为BI。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。商业智能的概念于1996年最早由加特纳集团（GartnerGroup）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。目前，学术界对商业智能的定义并不统一。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。可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。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（）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。提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、、BusinessObjects、Cognos、SAS等。具体可参照ke./view/21020.htm参考资料：ke./view/21020.htm

BI是商业智能，商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。扩展资料实施商业智能系统是一项复杂的系统工程，整个项目涉及企业管理，运作管理，信息系统，数据仓库，数据挖掘，统计分析等众多门类的知识，因此用户除了要选择合适的商业智能软件工具外还必须按照正确的实施方法才能保证项目得以成功. 商业智能项目的实施步骤可分为：1、需求分析: 需求分析是商业智能实施的第一步，在其他活动开展之前必须明确的定义企业对商业智能的期望和需求，包括需要分析的主题，各主题可能查看的角度（维度）； 需要发现企业那些方面的规律. 用户的需求必须明确。2、数据仓库建模：通过对企业需求的分析，建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，并规划好系统的应用架构，将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类。3、数据抽取: 数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中，在抽取的过程中还必须将数据进行转换，清洗，以适应分析的需要。4、建立商业智能分析报表：商业智能分析报表需要专业人员按照用户制订的格式进行开发，用户也可自行开发。5、用户培训和数据模拟测试： 对于开发—使用分离型的商业智能系统，最终用户的使用是相当简单的，只需要点击操作就可针对特定的商业问题进行分析。6、系统改进和完善：任何系统的实施都必须是不断完善的. 商业智能系统更是如此，在用户使用一段时间后可能会提出更多的，更具体的要求，这时需要再按照上述步骤对系统进行重构或完善。参考资料来源：百度百科--商业智能

商业智能系统可辅助建立信息中心，如产生各种工作报表和分析报表。用作以下分析：销售分析主要分析各项销售指标，例如毛利、毛利率、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等；而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路；同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还可根据各种销售指标产生新的透视表。商品分析 商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过D系统对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。人员分析通过D系统对公司的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标（销售指标为主，毛利指标为辅）和采购人员指标（销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等）的分析，以达到考核员工业绩，提高员工积极性，并为人力资源的合理利用提供科学依据。主要分析的主题有，员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等等。

为了更好地发现问题的原因所在，用理性思维代替主管经验型感性思维，以便于更好地决策，现在是大数据分析时代，为什么倡导大数据分析，原因就在于之前由于技术原因，经济原因，产生的业务数据都被我们忽略了，数据中提炼不出价值，不能及时规避发展中的问题是阻碍企业发展的原因。BI的核心在于基于数据仓库进行数据的关联分析，通过核心数据的变化去决定企业下一阶段的发展走势！！！有时间的话，可以关注一下FINEBI，提高大数据分析性能，支持业务人员做模板，强大的移动端交互的功能。

你好，商业智能系统，简称BI，下面是介绍商业智能系统（，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能（BI,）的概念最早是由提出来的。确切地讲，商业智能并不是一项新技术，它是将数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等技术与资源管理系统（ERP）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。商业智能一直存在于企业的日常工作当中。比如对数据的简单整理、对报表的分析、通过这些分析做出未来若干时间内的工作规划等，这些都是商业智能的表现。随着企业信息化的发展，在应用ERP过程中，大量的数据积累，大量的信息涌现，造成了企业对ERP数据信息的困惑，从而引发了企业对于专业商业智能软件产品的需求。商业智能不再仅仅是一种概念、一种技术，它更多的成为了一种业务层面的需求，为企业应用服务。商业智能产品在制造业领域应用的核心就是通过数据提取、整理、分析，最终通过分析结果制定有关策略、规划，达到资源的合理配置，节约成本提高效益。商业智能在制造业信息化领域大有可为，我知道做商业智能软件做的好的是珠海奥威软件的Power-BI，功能很齐全，性能速度也很棒，尤其是他们的技术人员非常的负责，全程跟进驻场，我提出的需求也全都很快满足了。希望对你有帮助

一个是人工智能，一个是商业智能；从商业智能走向人工智能，中间会隔着数据挖掘；所以，大数据是最基本的前提。

商业智能系统可辅助建立信息中心，如产生各种工作报表和分析报表。用作以下分析：销售分析主要分析各项销售指标，例如毛利、毛利率、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等；而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路；同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还可根据各种销售指标产生新的透视表。商品分析 商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过D系统对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。人员分析通过D系统对公司的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标（销售指标为主，毛利指标为辅）和采购人员指标（销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等）的分析，以达到考核员工业绩，提高员工积极性，并为人力资源的合理利用提供科学依据。主要分析的主题有，员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等等。

BI是商业智能，商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。扩展资料实施商业智能系统是一项复杂的系统工程，整个项目涉及企业管理，运作管理，信息系统，数据仓库，数据挖掘，统计分析等众多门类的知识，因此用户除了要选择合适的商业智能软件工具外还必须按照正确的实施方法才能保证项目得以成功. 商业智能项目的实施步骤可分为：1、需求分析: 需求分析是商业智能实施的第一步，在其他活动开展之前必须明确的定义企业对商业智能的期望和需求，包括需要分析的主题，各主题可能查看的角度（维度）； 需要发现企业那些方面的规律. 用户的需求必须明确。2、数据仓库建模：通过对企业需求的分析，建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，并规划好系统的应用架构，将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类。3、数据抽取: 数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中，在抽取的过程中还必须将数据进行转换，清洗，以适应分析的需要。4、建立商业智能分析报表：商业智能分析报表需要专业人员按照用户制订的格式进行开发，用户也可自行开发。5、用户培训和数据模拟测试： 对于开发—使用分离型的商业智能系统，最终用户的使用是相当简单的，只需要点击操作就可针对特定的商业问题进行分析。6、系统改进和完善：任何系统的实施都必须是不断完善的. 商业智能系统更是如此，在用户使用一段时间后可能会提出更多的，更具体的要求，这时需要再按照上述步骤对系统进行重构或完善。参考资料来源：百度百科--商业智能

BI是“商业智能”的缩写。本质上是一种从现有的大量数据中发现其中的规律，指导业务优化的技术，是大数据的主要应用场景。BI系统就是可以做BI的系统或工具，一般的说，BI系统是企业的信息系统中的一个模块，需要配合数据填报、采集的系统使用，不能单独工作。BI系统的边界很清晰，接入其他业务系统读取数据，给最终用户输出报告和报表。BI系统在使用时，首先由业务分析人员（系统集成商的人）或专门的BI工程师（企业内部的人，可以由财务部的管理会计兼任）根据业务的需要，创建若干个模型（有的BI工具，比如Wyn Enterprise管这个叫“文档”），模型中包含三个主要内容：1. 从哪里读取数据，2. 如何汇总这些数据，3. 如何展示出来。这部分工作大多数时候都是不需要写代码的，拖拖拽拽即可。然后，将模型放到BI系统中，系统就可以根据模型，从其他系统的数据中抓取数据，加工后生成报告或报表。这样，各个部门的同事就可以看到这些报告，根据分析的结果不断改善自己的工作了。其实，咱们身边就有可以搭建最简单BI系统的方案，那就是Excel的数据透视表+图表。虽然没有像PowerBI、Wyn那种高性能、支持大数据量、可以多人共享同一份报表，至少可以借此了解一下BI是怎么运作的。

比较著名的商业智能产品1、Informatica Enterprise Data IntegrationInformatica Enterprise Data Integration包括Informatica PowerCenter和Informatica PowerExchange 两大产品，凭借其高性能、可充分扩展的平台，可以解决几乎所有数据集成项目和企业集成方案。2、Microsoft SQL ServerSQL Server 是一个关系数据库管理系统。它最初是由Microsoft、Sybase 和Ashton-Tate三家公司共同开发的，于1988 年推出了第一个OS/2版本。其中，使用最多的Microsoft SQL Server 2005 是一个全面的数据库平台，使用集成的商业智能 (BI)工具提供了企业级的数据管理。3、Business ObjectsBusiness Objects 是全球领先的商务智能(BI)软件公司的产品套件，Business Objects XI 为报表、查询和分析、绩效管理以及数据集成提供了最完善、最可靠的平台4、sybase美国Sybase公司研制的一种关系型数据库系统，是一种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机/服务器环境下的大型数据库系统。 Sybase提供了一套应用程序编程接口和库，可以与非Sybase数据源及服务器集成，允许在多个数据库之间复制数据，适于创建多层应用。5、Teradata数据仓库Teradata数据仓库拥有全球领先的技术，其主要软件和硬件产品包括：Teradata数据库、Teradata数据仓库软件、企业数据仓库、动态企业数据仓库、数据仓库专用平台。

大数据和商业智能的关系从应用上来讲，商业智能是一套完整解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。大数据的侧重点在于海量数据处理，主要是对非结构化的数据进行处理。大数据是传统数据库、数据仓库、BI概念外延的扩展，手段的扩充，不存在取代的关系，也并不是互斥的关系。

商业智能，通俗来说，你可以把它理解为是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。具体来说你可以分为3块来理解标签：ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表BI工具：Tableau、Qlikview、FineBI技术发展方向：自助式BI（工具简单易用）、移动BI、云BI（SAAS级）；数据挖掘技术、R语言等分析语言的结合，拓展专业数据分析的功能

公司的BI指的是行为识别系统（behavior identity）。 BI直接反映企业理念的个性和特殊性，是企业实践经营理念与创造企业文化的准则，对企业运作方式所作的统一规划而形成的动态识别系统。

BI商业智能，在我们的日常生活中已经广泛地被使用。例如:我们所熟知的电信、金融、医疗、制造业、零售、电商等行业。 BI商业智能它是一套完整的解决方案，是企业中将现有的数据进行整合。快速准确的提供报表供领导进行业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。类似于大数据分析系统，但跟大数据分析有明显的区别，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。 例如医疗行业解决方案：当前医疗卫生信息化还处于各自开发、各自建设的发展过程，医疗数据纷繁复杂，各种数据分布于各个医疗厂商系统内部，存在数据异构及信息孤岛情况。BI商业智能的存在能够在医疗机构内各系统实现互联互通、数据共享和应用，更快更高效的解决医疗行业中存在的问题。 以上只是列举了医疗行业的解决方案，希望能帮到您。 场景梳理：总结梳理金融风控、物流管理、广告营销、零售电商、交通出行、医疗 健康 、客户服务、在线教育等8个典型商业智能应用场景。 新型商业智能侧重于智能技术在商业场景和典型环节中的渗透应用，在产业链的中游解决方案提供商环节集聚了大量垂直领域的技术赋能型公司。同时，大多由互联网 科技 巨头领导布局的商业智能技术平台也可以充当产业链中游角色，为各商业场景/环节提供赋能效果。在产业链上游，传统IT厂商、云服务厂商、大数据平台服务商可为产业链中游技术提供者赋予计算、存储等基础设施支持， ERP、CRM等企业信息系统可帮助企业有效记录其资源及业务数据。 BI商业智能系统，也就是大数据智能可视化分析系统，只要有数据就能做，因此不存在说只能用于哪个特定行业。就拿奥威BI商业智能工具来说，它也是能够用于不同行业的大数据智能可视化分析。只不过它针对多个行业（如电商零售、制造业等）以及主流ERP（如金蝶、用友）准备了标准化的、系统化的数据分析解决方案，预设数据分析模型，满足包括财务、仓库在内的80%的通用分析需求。 你也可以上奥威BI商业智能工具的demo平台上看看，那里公布了多个行业的智能数据可视化分析效果。 以上仅为不同行业的智能数据可视化分析报表截图，如果想体验在线自助分析，体验BI商业智能工具秒响应、秒分析、秒呈现等效果，建议还是亲自去奥威BI商业智能工具官网的demo平台看看。 Oracle BI系统排名？Oracle BI办公系统怎么选?什么是用户口碑最好的Oracle BI系统？ 提到BI选型，难免不会提到致远，Oracle BI怎么样？Oracle BI的优缺点？Oracle BI用户口碑怎么样？ 想了解这些信息，您应该到 选型宝 ，B2B的大众点评，看看用户对Oracle BI产品的实名点评。 关于 Oracle BI , 以下信息来自选型宝最新发布的BI口碑选型报告，希望对您有帮助。 一、Oracle入选选型宝BI厂商口碑领导者象限： 二、这是Oracle旗下几款主流BI产品，在选型宝社区的点评量和口碑值： Oracle BI系统排名？Oracle BI办公系统怎么选?什么是用户口碑最好的Oracle BI系统？ 现在，您可以登陆 选型宝 官网，选择您在考察的BI产品，就能生成一份专属的选型报告，快到选型宝官网试试吧。