商务智能

当今社会信息技术飞速发展，经济全球化趋势日益明显，市场竞争激烈。

生存在这样一个“信息爆炸”时代，企业管理者能否利用信息进行快速而有效的决策已直接关系到企业的生死存亡。

越来越多的企业提出对商务智能的需求，商务智能的出现和飞速发展，成为必然趋势。

商务智能实质上是数据转化为信息的过程，这一过程也可称为信息供应链，其目的是把初始的操作型数据变成决策所使用的商务信息。

商务智能是什么？通常业外人士会误以为,商务智能就是近两年各大品牌手机争相推出的商务智能型手机里所涉及的功能。

事实上，迅速窜红手机界的“商务智能”和迅速走红电子商务界的“商务智能”是有根本区别的。

商务智能型手机所指的商务智能是使手机实现了电脑上的某些功能，方便了商务人士的出行、交流等等。

那真正的商务智能是什么呢？商务智能其实就是能够帮助用户进行数据分析，获得信息，从而对自身业务经营做出正确明智决定的工具2．商务智能背景知识2.1 商务智能的产生很多人以为商务智能是新兴的技术和理念，应用也刚刚开始。

而事实并非如此，商务智能早已在潜移默化中渗透到企业的应用中去了，像金蝶和用友的财务软件很早就加入了智能分析的功能，只不过没有将其单独区分开来。

最初在商务交易中引入计算机辅助管理时，开发人员是根据企业已规定好的业务规则来编写交易系统，其主要目的是让“商务流程自动化”，从而缩短业务周期，提高效率，增强企业的竞争力，最终为企业创造更大的利润。

随着计算机在商业管理中的普及，企业的部门框架和业务规则随着社会分工的日益细化，原有的商务管理系统面对日益变化的业务规则逐渐变得力不从心。

因此，软件厂商针对新出现的商业部门和业务规则，推出了一系列的自成体系的，专门针对某块商业数据管理的管理软件，如财务管理软件，客户关系管理软件，产品数据管理软件，人力资源管理软件等。

但是，这些自成体系的的管理软件之间，数据很难共享从而在企业各个部门之间形成了“信息孤立” 的局面。

于是，软件厂商又推出了更大块集成的企业资源规划(ERP)系统，把之前推出的各块独立的管理系统整合起来。

信息管理专业商务智能课程
信息管理专业的商务智能课程主要包括以下内容：
1. 商务智能概述：介绍商务智能的基本概念、原理和应用。

2. 数据仓库与数据挖掘：讲解数据仓库和数据挖掘的基本概念和技术，包括数据抽取、转换和加载（ETL）、多维数据模型、关联规则挖掘、聚类分析等。

3. 决策支持系统：学习决策支持系统的基本原理和架构，包括数据收集、数据分析、决策模型和决策过程。

4. 商务智能工具与技术：介绍各种商务智能工具和技术，如数据可视化、在线分析处理（OLAP）、数据挖掘工具等。

5. 商务智能应用案例分析：通过实际案例分析，了解商务智能在企业中的应用，如市场分析、销售预测、客户关系管理等。

6. 业务智能策略与管理：讲解商务智能的战略规划、组织架构和项目管理，包括商务智能项目的规划、实施与评估。

通过学习商务智能课程，学生可以掌握商务智能的基本理论知识和应用技能，能够利用商务智能工具和技术进行数据分析和决策支持，为企业的发展和决策提供有效的信息支持。

商务智能名词解释
商务智能是指通过数据分析、数据挖掘等技术手段，将企业内部和外部的数据转化成有价值的信息，为企业决策提供支持和帮助的一种信息化解决方案。

下面是一些常见的商务智能名词解释：
1. 数据仓库（Data Warehouse）：指用来存储企业各种数据的中心化存储系统，为企业的数据分析和决策提供基础。

2. 数据挖掘（Data Mining）：指通过分析大量数据，发现其中的潜在模式和关系，为企业提供决策支持。

3. 大数据（Big Data）：指海量、多样、高速流动的数据集合，需要使用特定的技术和工具进行处理和分析。

4. 数据可视化（Data Visualization）：指将数据以图表、图形等形式展现出来，使人们更容易理解和分析数据。

5. 分析报告（Analytical Report）：指通过对数据的分析和处理，生成的结论和建议，为企业的决策提供参考。

6. 指标（Metric）：指衡量企业绩效的一组数据或量度标准，如销售额、利润率等。

7. 仪表板（Dashboard）：指以图形化方式展示企业的关键业务指标和数据信息的一种应用程序，方便企业管理者快速了解企业运营状况。

8. OLAP（在线分析处理，Online Analytical Processing）：指一种多维数据分析技术，可以对数据进行多维度的分析和查询。

9. 数据清洗（Data Cleansing）：指对数据进行清理和整理，
去除不准确、不完整或无效的数据，确保数据的质量和准确性。

10. 数据模型（Data Model）：指描述数据之间关系和结构的一种概念模型，如关系型数据模型、面向对象数据模型等。

商务智能方法与应用笔记一、商务智能的概念商务智能是指利用数据分析、数据挖掘、商业预测等技术手段，帮助企业管理者进行决策的一种信息化工具。

商务智能的实际应用是将各种不同的数据整合在一起，以便更好地进行分析和利用，从而为企业的管理层提供决策支持。

二、商务智能的方法1. 数据仓库数据仓库是商务智能的基础，它是一个用于存储和管理企业核心数据的集中式数据库系统。

数据仓库可以整合来自不同数据源的数据，包括交易数据、客户数据、市场数据等。

数据仓库的建立和维护是商务智能的第一步，也是商务智能方法中最重要的一环。

2. 数据分析数据分析是商务智能的核心方法之一，通过对大量数据的分析，可以帮助企业发现潜在的业务趋势和问题。

数据分析可以采用统计分析、数据挖掘、机器学习等技术手段，以发现数据中的规律和关联，从而为企业的决策提供可靠的依据。

3. 商业智能工具商业智能工具是商务智能方法中的重要支撑，包括数据可视化工具、报表工具、仪表盘工具等。

这些工具可以帮助企业管理者更直观地了解数据，以便更好地进行业务分析和决策。

三、商务智能的应用1. 销售预测通过商务智能方法可以分析历史销售数据、市场趋势等信息，从而预测未来的销售趋势，帮助企业做出合理的生产计划和市场策略。

2. 客户分析商务智能可以对客户进行深入的分析，包括客户的消费习惯、偏好、忠诚度等方面，从而帮助企业制定更有针对性的营销策略，提升客户满意度和忠诚度。

3. 供应链优化通过对供应链数据的分析，商务智能可以帮助企业优化供应链管理，提高供应链的效率和灵活性，减少库存成本和生产周期，提升企业的竞争力。

四、商务智能的发展趋势随着大数据、人工智能等技术的发展，商务智能也在不断演进。

未来，商务智能将更加注重数据的实时性和智能化分析能力，以更好地满足企业决策的需求。

总结：商务智能方法与应用是企业信息化的重要组成部分，它通过数据分析、预测建模、决策支持等手段，帮助企业管理者更好地把握市场动向、优化资源配置，提高企业的竞争力和盈利能力。

商务智能研究综述商务智能是指运用先进技术和软件来帮助企业做出更明智的商业决策的过程。

它涉及到数据收集、整合、分析和展示，为企业提供更准确的商业洞察和预测能力。

随着大数据和人工智能技术的不断发展，商务智能正成为企业决策的重要工具。

本文将对商务智能的相关研究进行综述，探讨其现状和未来发展趋势。

一、商务智能的发展历程商务智能的发展可以追溯到信息技术的兴起和企业对数据分析的需求。

20世纪80年代，企业开始使用数据仓库和数据挖掘技术来分析大规模的数据，以发现商业趋势和规律。

随着互联网和移动技术的普及，企业对实时数据分析和预测能力的需求越来越迫切，商务智能技术也得到了迅速发展。

今天，商务智能已经成为企业决策的重要工具，涵盖了数据分析、数据可视化、预测分析、机器学习等多个领域。

二、商务智能的技术应用商务智能技术主要包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化、在线分析处理（OLAP）、预测分析、机器学习等多种技术手段。

数据仓库是商务智能的基础，它用于整合和存储企业的各种数据，包括销售数据、市场数据、财务数据等。

数据挖掘技术可以帮助企业挖掘数据中隐藏的规律和趋势，发现潜在的商业机会。

数据可视化则可以将复杂的数据转化为直观的图表和图像，帮助企业快速理解数据背后的含义。

预测分析和机器学习则可以帮助企业根据历史数据和实时数据做出精准的商业预测和决策。

三、商务智能的应用领域商务智能技术可以应用于各个行业和领域，帮助企业提高决策效率和竞争力。

在零售行业，商务智能可以帮助企业分析消费者行为和购物习惯，优化商品陈列和促销策略。

在金融行业，商务智能可以帮助银行和证券公司分析金融市场动态，预测交易风险和利润率。

在制造业，商务智能可以帮助企业优化供应链管理和生产计划，提高生产效率和产品质量。

在医疗行业，商务智能可以帮助医院和诊所分析患者病历和医疗数据，提供个性化的诊疗方案。

四、商务智能的发展趋势随着大数据和人工智能技术的不断发展，商务智能也在不断演进和完善。

商务智能目的：通过科研训练，让没有科研经验的本科生走进实验室初步接触科研，按照“分配科研训练题目→题目初步了解→广泛搜索文献资料→文献综述→拟定实验思路→进行简单实验→实验现象说明、简单结果分析→撰写科研训练报告，谈体会和心得”的流程，独立思考、独立设计方案、独立实验，培养学生理论联系实际、独立自主发现问题和解决问题的能力。

主要内容： 1. 查阅资料及学习相关知识； 2. 在老师的指导下参与简单的科研活动； 3.与同学讨论有关知识； 4.科研训练成果的展示。

一．商业智能的定义1. 商务智能（Business Intelligence，简称 BI）：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。

商业智能现在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。

这些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、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。

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。

商业智能是一种解决方案。

商业智能的概念最早由Gartner Group 与1996 年提出来。

业智能所涉及的结构与应用，Gartner Group 命名之前就有，在起初被称为经理信息系统（EIS），在演化为商业智能之前叫决策支持系统（DSS）。

易观国际从用户需求的角度将 BI 定义为：BI 是一种为企业或机构提供大规模数据联机处理、数据挖掘、数据分析，以及报表展现等服务，以实现对特定的商业分析目标或企业整体绩效提供定量化决策支持的解决方案的综合。

商务智能原理及方法-商务智能简介嘿，朋友们！咱们今天来聊聊商务智能这个听起来有点高大上的东西。

其实啊，商务智能就像是一个超级聪明的小助手，能帮企业在一堆杂乱的数据里找出有用的信息，然后做出聪明的决策。

我先给您举个小例子吧。

前段时间，我去了一家小小的面包店。

这家店生意一直不温不火，老板愁得不行。

后来呢，他听说了商务智能这个神奇的玩意儿，决定试试看。

他把每天的销售数据、顾客喜好、原材料采购等等信息都整理了起来。

通过分析这些数据，他发现周末的时候，巧克力口味的面包卖得特别好，但是周一到周五，全麦面包更受欢迎。

而且，每天下午三四点左右，来买面包当下午茶的人特别多，可这个时候店里经常缺货。

于是，老板根据这些发现调整了生产和备货计划。

周末多做巧克力面包，工作日多准备全麦面包，每天下午提前准备充足的货。

结果您猜怎么着？生意那是越来越红火！这其实就是商务智能的一个小小的应用啦。

商务智能的原理呢，简单来说就是收集数据、整理数据、分析数据，最后得出有用的结论。

比如说，一家大公司，有成千上万的客户数据，包括他们的购买记录、年龄、性别、地域等等。

商务智能系统就能把这些看似杂乱无章的数据整理得井井有条，然后发现一些有趣的规律。

比如，年轻人更喜欢买时尚的产品，而老年人更注重产品的实用性。

那商务智能的方法都有啥呢？常见的有数据挖掘、数据仓库、联机分析处理等等。

数据挖掘就像是在一座大矿山里找宝贝，能从海量的数据中找出隐藏的模式和关系。

比如说，通过分析客户的购买行为，发现哪些产品经常一起被购买，这样就可以进行捆绑销售啦。

数据仓库呢，则是一个超级大的“数据仓库”，把各种各样的数据都存起来，方便随时取用和分析。

联机分析处理就更厉害了，能让您从不同的角度快速查看数据，一下子就看清问题的本质。

总之啊，商务智能在当今的商业世界里可太重要了。

它能帮助企业降低成本、提高效率、增加利润，就像给企业装上了一双慧眼，能看清市场的风云变幻，做出明智的选择。

商务智能的理解
商务智能（Business Intelligence，BI）是一个技术集合概念，它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。

商务智能的核心是将企业的各种数据及时地转换为管理者感兴趣的信息，并以各种方式展现出来，帮助管理者进行决策。

商务智能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。

商务智能的主要技术手段包括联机分析处理技术、数据挖掘手段、数据仓库以及最终的数据可视化技术。

商务智能也可以理解为数据仓库+数据挖掘+联机分析处理技术。

利用数据仓库技术，可以复制业务处理数据，提供基于结构化的数据查询和分析，专注于信息的提取和知识的发现。

数据挖掘可以帮助企业在大量的数据中发现那些有价值的信息或知识。

联机分析处理技术可以基于数据仓库中多维的数据进行在线分析处理，生成新的信息，又能实现监视业务管理的成效，使管理者和决策者能自由地与数据相互联系。

如需更详细的信息，建议查阅相关资料或咨询商业智能领域专业人士。

商务智能一、专业介绍1、学科简介：商务智能属于自设专业（自设专业是指在教育部专业目录中没有，而学校根据自己的特点和社会发展的需要设立的专业），属于管理科学与工程或工商管理一级学科下的二级学科，不同院校所属一级学科有所不同。

商务智能，又称商业智能。

商务智能包括一系列基于先进管理理念、决策理论与最新信息技术的方法与综合技术，以及应用这些方法与技术收集、处理、分析组织或企业的数据，并将其转化为知识，帮助其做出及时准确的决策。

商务智能系统是管理信息系统（MIS）吸收最新IT技术在先进管理理念指导下的扩展，与工商管理、统计、计算机应用等领域关系密切。

以下研究方向与考试科目以西南财经大学为例：2、研究方向：(01)金融智能(02)市场智能(03)分布式智能决策3、考试科目：(101)思想政治理论(201)英语一或(202)俄语或(203)日语(303)数学三(803)管理学复试笔试科目：数据库系统原理二、专业培养目标本学科主要以数据仓库、数据挖掘、电子商务、企业应用集成、知识管理、业务流程重组与整合等技术为基础，培养研究生能够通过信息技术和管理科学的高度融合达到对商务信息的有效挖掘、开发、分析、运用和管理，以帮助企业决策为目的，能够最大限度的使用信息资源来管理和影响企业决策流程，为企业的正确决策提供前瞻性支持，从而有效增强企业的核心竞争力。

本学科要求研究生具有较扎实的数理基础、信息科学与技术基础及管理科学与工程基础，并具有较强的决策分析和解决实际问题的能力。

三、与此专业相近的自设专业智能决策与知识管理四、相同一级学科下的其他专业（二级学科）会计学、企业管理、旅游管理、技术经济及管理五、招收此自设专业的院校及开设年份中国科学技术大学（2002年）西南财经大学（2007年）（一级学科为工商管理）六、就业方向与前景金融智能是目前国际上热门的金融应用领域，就业前景看好，主要包含三个研究方向，（1）金融智能：本方向培养的人才将能够在银行、保险、证卷、审计等行业从事有关金融风险管理、金融决策优化、金融市场管理、反金融犯罪等的数据分析与智能决策等工作。

大数据与商务智能的关系及未来发展趋势一、大数据和商务智能的概念大数据是指数据规模超过传统数据处理能力的数据集合。

在互联网时代，大数据已成为社交网络、商业交易、物联网、数字娱乐等方方面面的数据源泉，它们的增长速度和分散程度越来越高，数量巨大、异构性强、存储扩展性差、处理能力弱等问题也逐步浮出水面。

商务智能（BI）是指通过数据仓库、数据挖掘等技术，通过对海量数据的收集、整理、分析和建模，帮助商业机构预测市场需求、调整战略、优化经营，提高商业活动的效率和效益。

二、大数据和商务智能的关系大数据和商务智能之间存在着密不可分的联系。

商务智能需要大数据为支撑，而大数据的应用则离不开商务智能的帮助。

1. 商务智能对于大数据的应用商务智能通过数据分析和可视化技术，帮助企业将已有数据转化为商业智务，做出更为明智的决策。

通过建立数据挖掘模型，商业智能可以提供跨部门的数据分析，将数据转化为实际业务价值和竞争优势。

2. 大数据对于商务智能的提升商务智能需要大量的数据才能进行深度分析和预测，而大数据则可以提供更为丰富和真实的数据源，为商业智能提供更为深入和准确的分析。

同时，大数据还可以通过机器学习等技术实现自动化的数据处理，从而减少人力成本。

三、大数据和商务智能的未来发展趋势1. 大数据和商务智能逐步融合大数据和商务智能之间的界限逐渐模糊，两者正在向着更为深入、广泛、自动化、智能化等方向发展。

在这个过程中，企业需要不断地趋于数据的完整性和一致性，将数据从临时的、不可靠的状态转化为可持续的、可靠的状态。

2. 大数据和商务智能的结合大数据和商务智能的结合将会被推崇为越来越重要的趋势。

商务智能需要大数据的支撑，大数据的跨系统、跨组织、跨行业的积累和共享，必然会促进商业竞争的更多领域的可行性。

3. 商务智能和大数据的岗位化商业智能和大数据的技术人员，需要投资大量的时间和精力来学习不同的技术和工具，同时还需要充分了解企业的领域知识和业务需求，从而提供更为专业化、个性化的解决方案。

商务智能方法与应用笔记摘要：一、商务智能的概述1.定义与发展历程2.商务智能的关键要素二、商务智能方法论1.数据挖掘技术2.数据仓库与数据建模3.数据可视化与报告三、商务智能应用场景1.销售与营销2.供应链管理3.客户关系管理4.人力资源管理四、实战案例分析1.亚马逊的推荐系统2.阿里巴巴的大数据决策3.企业级商务智能解决方案五、商务智能的未来发展趋势1.人工智能与机器学习的融合2.大数据技术的不断创新3.云计算与边缘计算的支持正文：一、商务智能的概述商务智能（Business Intelligence，简称BI）是一种通过运用先进的技术、方法和工具，对企业的海量数据进行挖掘、分析、可视化，从而为企业决策提供依据和指导的过程。

商务智能的发展历程可以追溯到20世纪50年代，随着信息技术的发展，商务智能逐渐成为企业竞争力的重要组成部分。

商务智能的关键要素包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化。

二、商务智能方法论1.数据挖掘技术：数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。

常见数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析和文本挖掘等。

2.数据仓库与数据建模：数据仓库是用于存储、管理、分析大量结构化和半结构化数据的系统。

数据建模是将现实世界中的业务问题抽象为数学模型，并利用计算机程序进行求解的过程。

3.数据可视化与报告：数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示，使数据更加直观易懂。

数据报告则是将分析结果以文字、图表等形式呈现给用户。

三、商务智能应用场景1.销售与营销：通过分析客户行为、购买习惯等数据，为企业制定精准的营销策略和促销活动提供支持。

2.供应链管理：通过对供应链各环节的数据进行分析，实现对库存、物流、供应商等环节的优化管理。

3.客户关系管理：通过对客户数据的分析，提高客户满意度、忠诚度和维系率。

4.人力资源管理：通过对员工招聘、培训、绩效等方面的数据进行分析，优化人力资源配置。

企业电子商务的智能化方案第一章企业电子商务智能化概述 (2)1.1 企业电子商务智能化发展背景 (3)1.2 企业电子商务智能化重要性 (3)1.3 企业电子商务智能化发展趋势 (3)第二章电子商务平台智能化架构设计 (4)2.1 平台架构概述 (4)2.2 关键技术选型 (4)2.3 系统安全与稳定性 (5)第三章智能化数据分析与挖掘 (5)3.1 数据采集与预处理 (5)3.1.1 数据采集 (5)3.1.2 数据预处理 (6)3.2 数据分析与挖掘方法 (6)3.2.1 描述性分析 (6)3.2.2 关联分析 (6)3.2.3 聚类分析 (6)3.2.4 预测分析 (7)3.3 数据可视化与应用 (7)3.3.1 数据可视化 (7)3.3.2 数据应用 (7)第四章智能化用户画像与个性化推荐 (7)4.1 用户画像构建方法 (8)4.2 个性化推荐算法 (8)4.3 用户画像与推荐系统的融合 (8)第五章智能化供应链管理 (9)5.1 供应链智能化概述 (9)5.2 智能化供应链设计 (9)5.3 供应链协同与优化 (10)第六章智能化仓储与物流 (10)6.1 智能仓储技术概述 (10)6.2 仓储智能化解决方案 (11)6.3 智能物流与配送 (11)第七章智能化客户服务 (11)7.1 客户服务智能化概述 (12)7.2 智能客服系统设计 (12)7.2.1 系统架构 (12)7.2.2 关键技术 (12)7.2.3 功能模块 (12)7.3 客户满意度与忠诚度提升 (12)7.3.1 提高服务效率 (13)7.3.2 个性化服务 (13)7.3.3 提升客户体验 (13)7.3.4 增强客户信任 (13)7.3.5 提高客户满意度 (13)7.3.6 增强客户忠诚度 (13)第八章电子商务智能化营销策略 (13)8.1 智能化营销概述 (13)8.2 营销智能化解决方案 (13)8.2.1 数据驱动营销策略 (13)8.2.2 智能客服与客户关系管理 (14)8.2.3 营销自动化工具 (14)8.3 营销效果评估与优化 (14)8.3.1 营销效果评估指标 (14)8.3.2 营销效果优化策略 (14)第九章企业电子商务智能化人才培养与团队建设 (15)9.1 人才培养策略 (15)9.1.1 建立完善的人才选拔机制 (15)9.1.2 制定个性化培养计划 (15)9.1.3 强化理论与实践相结合 (15)9.1.4 建立激励机制 (15)9.2 团队建设与管理 (15)9.2.1 明确团队目标 (15)9.2.2 优化团队结构 (15)9.2.3 强化团队培训 (15)9.2.4 完善团队管理机制 (16)9.3 智能化培训与技能提升 (16)9.3.1 创新培训方式 (16)9.3.2 关注行业动态 (16)9.3.3 加强技能认证 (16)9.3.4 建立人才储备库 (16)第十章企业电子商务智能化风险管理 (16)10.1 风险管理概述 (16)10.2 风险识别与评估 (16)10.2.1 风险识别 (16)10.2.2 风险评估 (17)10.3 风险防范与应对策略 (17)10.3.1 技术防范策略 (17)10.3.2 市场防范策略 (17)10.3.3 法律法规防范策略 (17)10.3.4 管理防范策略 (17)第一章企业电子商务智能化概述1.1 企业电子商务智能化发展背景互联网技术的飞速发展，电子商务逐渐成为企业拓展市场、提升竞争力的重要手段。