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商务智能研究综述商务智能，又称商业智能，是指利用各种技术、工具和方法来获取、整理、分析、共享和管理企业数据，并利用得出的数据模式和商务洞察来辅助企业做出决策的一种新型应用软件。
商务智能在企业中扮演着至关重要的角色，给企业提供了沉淀、加工、分析和运营企业数据的能力，有效地提升企业的经营水平和竞争优势。
下面的综述将从商务智能的定义、特点、应用和未来发展趋势等方面，对商务智能进行全面的探讨。
一、商务智能的定义商务智能是指通过数据挖掘、数据分析、数据可视化等技术手段来获取、整理、分析、共享和管理企业数据的一种新型应用软件，其目的是为企业的决策制定提供精确有效的决策支持。
1. 数据处理能力强：商务智能系统拥有强大的数据处理能力，能够对海量数据进行存储、查询、分析和处理。
2. 操作简便灵活：商务智能系统具有简单明了的用户操作界面，企业用户可以根据自身需要灵活定制各类报表和图表等数据可视化工具，快速了解企业数据的变化和趋势。
3. 报表和图表自动化生成：商务智能系统支持报表和图表的自动生成，可以根据用户需求自动分析企业数据，自动生成各种类型的报表和图表，并且支持自定义报表和图表格式。
4. 多维分析能力：商务智能系统具备多维分析能力，能够对企业数据进行丰富多彩的分析，更好地满足企业决策制定的需要。
商务智能在企业中广泛应用于经营管理、市场营销、客户关系管理、供应链管理等领域，并在企业中发挥了重要的作用。
1. 经营管理：商务智能系统可以直观地展现企业的经营状况，帮助企业管理层更好地把握和掌控企业运营，及时制定有效的决策，从而提升企业的竞争力。
2. 市场营销：商务智能系统可以分析市场及客户数据，精确定位目标市场，制定相应的市场策略，提高企业销售额和市场份额。
3. 客户关系管理：商务智能系统可用于客户数据的处理和分析，帮助企业更好地把握客户需求和行为模式，并且制定针对性较强的客户关系管理策略。
4. 供应链管理：商务智能系统可以帮助企业更好地把握物流、库存和采购等供应链环节的情况，从而更好地提高供应链的整体效率和管理水平。
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。
商务智能的理解-回复商务智能是一种能够帮助企业进行数据分析和决策支持的技术和工具的集合。
它结合了数据分析、数据可视化、数据挖掘和报告等技术，通过对企业内部和外部数据的整合和分析，提供有关业务运营、市场趋势和客户行为等方面的洞察力和预测能力，从而帮助企业做出更明智的决策和战略规划。
首先，商务智能涉及的数据分析过程是关键的一步。
数据分析是通过采集、整理和解释数据来识别和理解业务趋势和模式的过程。
商务智能技术可以对海量的数据进行快速和高效的处理，以识别关键的业务指标和趋势。
通过这些数据分析，企业可以更好地了解自己的业务状况，包括销售额、市场份额、客户满意度等指标，从而为企业的决策提供有力支持。
其次，商务智能还包括数据可视化和报告功能。
数据可视化通过将数据呈现为图表、图形和仪表盘等形式，帮助用户更直观地理解和解释数据。
商务智能工具提供了各种可视化选项，如柱状图、线图、饼图等，用户可以根据需求选择最合适的方式来展示数据。
此外，商务智能工具还能生成定制化的报告，将数据分析的结果以清晰简洁的方式呈现给决策者，帮助其更好地理解和利用这些信息。
第三，商务智能也利用数据挖掘技术来提供更深入的洞察和预测能力。
数据挖掘是一种通过分析和挖掘数据中隐藏的模式和关联，来发现新的知识和洞察的方法。
商务智能工具可以运用数据挖掘算法和技术，从数据中发现隐藏的关系和模式，以及对未来趋势进行预测。
这种能力使企业能够更好地理解和把握市场趋势，预测客户需求，从而更好地规划业务发展和营销战略。
最后，商务智能还具备一定的决策支持功能。
商务智能工具将大数据和分析结果与企业的决策过程相结合，帮助企业制定更明智的决策和战略。
通过实时抓取和处理数据，商务智能能够迅速响应企业的需求，并提供实时的决策支持。
企业的决策者可以利用商务智能工具，根据数据和分析结果做出更准确和可靠的决策，降低风险，提高效率。
商务智能的应用场景广泛，涵盖了各个行业和领域。
在制造业中，商务智能可以帮助企业实现生产过程的优化和监控，提高生产效率和质量。
商务部工作人员的商务智能与数据分析商务部是国家负责对外贸易的重要机构，其工作人员需要具备商务智能与数据分析能力，以适应复杂多变的国际贸易环境。
本文将就商务部工作人员的商务智能与数据分析进行探讨，并提出相关建议。
一、商务智能的重要性与应用商务智能是指通过有效地采集、分析和利用数据来支持商务决策的能力。
对于商务部工作人员来说，商务智能至关重要。
首先，商务智能能够帮助工作人员了解市场动态、竞争对手情况等信息，为制定战略和决策提供重要参考。
其次，商务智能还可以帮助工作人员发现潜在商机，提前预警风险，从而更好地把握市场机会。
最后，商务智能能够提高工作人员的工作效率和准确性，提供合理的资源分配方案，提升工作绩效。
在实际应用中，商务智能可以通过多种方式来展现。
例如，商务部工作人员可以利用数据可视化工具对海关数据进行分析，直观地展示出每个国家的贸易额、市场份额等信息，进而识别出潜在的出口增长点。
此外，商务智能还可以通过人工智能技术对大量的商务资讯进行筛选和分类，帮助工作人员及时获取关键信息。
二、数据分析在商务部工作中的应用与商务智能相辅相成的是数据分析能力。
商务部工作人员需要将商务智能所提供的数据进行深入分析，从中提取有价值的信息，为决策提供支持。
数据分析可以帮助工作人员更好地了解市场需求、消费趋势、竞争态势等，从而制定更具针对性的战略和措施。
在数据分析中，工作人员可以运用统计学、概率论等方法来对数据进行建模和预测。
通过对历史数据的分析，可以拟定出未来相关指标的变化趋势，为决策提供科学依据。
此外，数据分析还可以通过数据挖掘技术，快速发现数据中的潜在规律和关联性，为业务拓展和市场开拓提供指导。
三、加强商务智能与数据分析能力的建议为了提高商务部工作人员的商务智能与数据分析能力，以下是一些建议：1. 培训和学习：商务部可以组织培训课程，培养工作人员的商务智能和数据分析技能。
可以邀请专业的培训师，就商务智能工具和数据分析方法进行系统性的培训。
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。
商务智能的理解-回复商务智能（Business Intelligence）是一种通过整合、分析和应用企业内外部数据来支持决策制定的信息系统。
随着信息技术的不断发展，企业内外的数据积累越来越庞大，商务智能系统的重要性愈发凸显。
本文将从商务智能的定义、作用、基本架构、数据采集与分析以及应用案例等方面，逐步解析商务智能。
首先，我们来定义商务智能。
商务智能是指一组用于收集、整合、分析和展示与企业相关数据的技术和工具。
它的目标是通过支持决策制定过程，提供准确、及时的数据报告和分析，促进企业的战略规划和运营管理。
商务智能的作用不可小觑。
首先，它可以帮助企业进行全面的数据整合和分析，将来自各个部门的数据汇总，并进行深入挖掘和关联分析，从而提供全局性的数据视图。
其次，商务智能可以帮助企业进行数据驱动的决策制定，通过数据分析和可视化展示，让决策者能够更清晰地了解企业的经营状况，并基于数据的洞察来做出准确决策。
此外，商务智能还可以提供预测和模拟分析，帮助企业进行风险评估和未来趋势预测，提前应对可能出现的问题。
商务智能的基本架构分为数据源、数据仓库、数据分析和数据可视化四个部分。
数据源是商务智能的基础，它包括来自企业内部各个子系统（如销售、采购、人力资源等）的数据，以及来自外部的市场、行业和竞争对手等数据。
数据仓库是存储数据的集中化平台，它对数据进行整合、清洗和归类，以便后续的分析和应用。
数据分析是商务智能的核心环节，它利用各种分析算法和技术，对数据进行挖掘、建模和预测。
最后，数据可视化通过图表、报表和仪表盘等形式，将数据分析的结果以直观、易懂的方式展示给决策者。
数据采集与分析是商务智能的重要环节。
数据采集包括获取和整合各种数据源的过程，可以通过ETL（提取、转换、加载）工具来实现。
数据分析则是对采集到的数据进行处理和挖掘的过程，可以应用统计学、数据挖掘和机器学习等方法，从中发现规律、提取特征和预测未来。
在进行数据分析时，非常重要的一点是要确保数据的质量和准确性，因为不准确的数据可能导致错误的决策。
商务智能的认识浅谈２0１0７921 刘星妤当今，企业必须对瞬息万变的市场做出迅速的反应，进行有效的决策,而决策的正确性与及时性都必须建立在全面、准确、及时的信息的基础上，从数据中发现商业知识的能力以及成为支撑企业建立竞争优势不可或缺的条件。
商务智能技术的出现为解决问题提供新的理论基础和技术选择。
商务智能利用计算机和通信等现代科技，针对企业收集、整理、分析和分享信息的流程,为企业提供信息,扩大信息的受众范围,增加信息的价值，为企业及时、准确的进行决策提供服务的过程。
有人认为商务智能是一种技术，是数据库,联机分析处理工具,数据挖掘功能的集合.对于这种简单的观点是不正确的,商务智能涉及到了企业战略,组织，功能，技术，业务等五个层面的整体解决方案。
企业的商务智能平台包含数据收集,存储,挖掘,分析及预测等全方位功能，构成一条完整的智能价值链,提供统一的智能分析平台。
商务智能的发展经历了,事务处理系统（ｔranｓactioｎ procｅssin ｇ system,TPＳ)，管理信息系统(manaｇｅmｅnt iｎｆoｒmation ｓｙstem,ＭＩＳ),经理信息系统(execuｔiｖe iｎfｏrmatioｎｓｙstｅm,ＥIＳ)，决策支持系统(ｄｅcisｉoｎ support system,D ＳS),直到最后的商务智能系统(ｂusiｎeｓs intelｌigｅnce system，BIS)。
商务智能系统是新一代的企业管理软件,它也是一种基于互联网的绩效管理系统。
任何管理者都需要充分发信息对企业进行管理.商务智能系统是从整个企业的调度来审视各项数据，所以它对于那些不太明显的和跨部门的问题也能够给予关注。
管理者可以通过个人网页对经营业务进行监督。
他们可以选择一些关键的业绩指标来对公司当前的经营表现进行监督，或按照时间顺序绘制公司的经营业绩走势图,从而使企业的发展趋势一目瞭然.为了帮助管理者更好的理解公司的经营情况和对影响经营业绩的基本原因作出分析,在商务智能系统中包含了许多可供用户立即使用的智能报告和分析手册，还包罗了一个搜索引擎。
大数据时代的商务智能分析一、商务智能的概念和价值商务智能（Business Intelligence，BI）是利用各种数据分析方法和工具，提取企业内外部分散的、异构的、海量的信息数据，并对其进行处理、分析、展示和应用，使企业的经营管理运作更加科学、精细和高效的一种业务应用系统。
商务智能的实现，可以从数据来源、数据处理、信息发布和应用支持四个方面来介绍商务智能的基本架构和功能。
商务智能的价值主要体现在以下几个方面：1.提升决策质量：商务智能可以通过对企业内部和外部数据进行分析和挖掘，为管理决策提供科学、准确、及时和可信的数据支持。
2.降低决策风险：商务智能可以通过对多源异构数据的集成和分析，及时发现和解决问题，从而降低决策风险，提高企业的抗风险能力。
3.优化资源配置：商务智能可以通过对数据的分析、挖掘和展示，帮助企业发现潜在机会和问题，在资源配置上做到合理和精细，提高企业的效率和利润。
4.提高市场竞争力：商务智能可以通过对市场、竞争对手和消费者等信息的分析和挖掘，构建企业的核心竞争力，提高企业的市场占有率和盈利能力。
二、大数据时代商务智能的新趋势随着互联网技术的逐步成熟和应用的普及，大数据对于商务智能的影响也越来越显著。
在大数据时代，对大数据的分析成为商务智能的一个重要发展方向。
主要表现为以下新趋势。
1.数据可视化：传统的商务智能系统一般以数据报表、图表和多维分析等方式展示数据。
而在大数据时代，则更关注数据可视化的呈现形式和逻辑关系。
商务智能系统除了可以实现数据可视化外，还可以通过对数据的声音、视频、图片和动态演示等进行多维度地呈现。
2.移动化：随着移动技术的飞速发展以及智能移动设备的普及，越来越多的企业更关注数据在移动端的展示与分析。
在大数据时代，商务智能通过使用适配移动终端的视觉化界面、数据云计算等方式，将数据分析应用实现移动化，实现管理人员无时无刻对业务数据实时查看与分析。
3.智能化：大数据时代商务智能采用智能算法和机器学习等技术，帮助企业更好地掌握数据，并从中挖掘出有用的信息。
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。
商务智能的认识浅谈
20107921 刘星妤当今，企业必须对瞬息万变的市场做出迅速的反应，进行有效的决策，而决策的正确性与及时性都必须建立在全面、准确、及时的信息的基础上，从数据中发现商业知识的能力以及成为支撑企业建立竞争优势不可或缺的条件。
商务智能技术的出现为解决问题提供新的理论基础和技术选择。
商务智能利用计算机和通信等现代科技，针对企业收集、整理、分析和分享信息的流程，为企业提供信息，扩大信息的受众范围，增加信息的价值，为企业及时、准确的进行决策提供服务的过程。
有人认为商务智能是一种技术，是数据库，联机分析处理工具，数据挖掘功能的集合。
对于这种简单的观点是不正确的，商务智能涉及到了企业战略，组织，功能，技术，业务等五个层面的整体解决方案。
企业的商务智能平台包含数据收集，存储，挖掘，分析及预测等全方位功能，构成一条完整的智能价值链，提供统一的智能分析平台。
商务智能的发展经历了，事务处理系统（transaction processing system，TPS），管理信息系统(management information system，MIS)，经理信息系统(executive information system，EIS)，决策支持系统(decision support system，DSS)，直到最后的商务智能系统(business intelligence system，BIS)。
商务智能系统是新一代的企业管理软件，它也是一种基于互联网
的绩效管理系统。
任何管理者都需要充分发信息对企业进行管理。
商务智能系统是从整个企业的调度来审视各项数据，所以它对于那些不太明显的和跨部门的问题也能够给予关注。
管理者可以通过个人网页对经营业务进行监督。
他们可以选择一些关键的业绩指标来对公司当前的经营表现进行监督，或按照时间顺序绘制公司的经营业绩走势图，从而使企业的发展趋势一目瞭然。
为了帮助管理者更好的理解公司的经营情况和对影响经营业绩的基本原因作出分析，在商务智能系统中包含了许多可供用户立即使用的智能报告和分析手册，还包罗了一个搜索引擎。
功能强大的走势图是企业的发展出事可视化。
通过使用最新的，随时可用的和详尽的职能报告，可利用公司内部网获取各种信息。
商务智能涉及企业战略、组织、功能、技术、业务这5个层面，通过他们可以吧企业整合成一个信息工厂。
在商务智能的价值链中实现数据到信息、知识、智能、利润的价值增值，从而使企业取得竞争优势。
同时在问题和决策之间有信息的反馈，保证战略的决策和执行能够适应环境的变化。
商务智能与ERP,CRM,SCM的关系。
企业资源计划（ERP）是指建立在信息技术的基础上，以系统化的管理思想识别和规划企业资源，为企业的决策层和员工提供决策运行手段的管理平台。
通过使用ERP系统，企业的相关业务功能间的数据更新能够自动、实时完成，管理人员可以实时掌握业务细节，从而根据这些信息及时的制定不同的计划。
为了发挥ERP系统中的数据资
源的作用，企业需要在ERP系统之上建立一个商务智能系统，从而把对ERP系统的投资最大化，从其中的数据获得更高的价值，商务智能与ERP体系相结合可以为企业带来更多好处，比如能够增强企业的决策能力，促进企业的监控能力等。
在当今全球化竞争日益激烈的环境下，企业必须“以客户为中心”。
客户关系管理分为运营和分析两个层面，运营型CRM的发展总是先于分析型。
运营型CRM的发展促进了企业客户互动的能力，并且捕捉到相关的活动的客户数据。
运营型CRM通过减低运营成本为企业带来效益，分析型CRM则是通过拉动企业的收入增长而实现效益，直接驱动企业收入和效益的增长。
CRM整体解决方案不但能够完成客户数据的采集、业务处理的流程化等运营型CRM的管理功能，而且引入数据仓库，数据挖掘等相关技术，能够进行呵护相关数据分析和营销，销售和服务的部门级辅助决策支持，并能够为高层管理人员提供全局性的辅助决策支持，实现了运营与分析的互动。
CRM解决方案通过市场营销，销售和服务等数据收集并整合在一起，再将这些运营数据和外来的市场数据进行整合和转换，载入数据仓库，运用OLAP和数据挖掘等技术葱数据仓库的分析和提取相关规律，米线和发展趋势，让客户信息和只是在整个企业内部得到有效的流转和共享，并进一步转化为企业的战略规划，科学决策以及对业务流程的辅助支持，以提高在所有渠道中和客户交互的有效性和针对性，实现企业利润最大化。
由于供应链管理活动需要并将产生大量数据，企业必须利用商务智能工具整合并分析这些数据，以改进供应链管理过程中的决策，提
高经营效率和客户满意度。
从供应链管理系统的数据收集系统中提取数据并加以分析能够帮助企业识别运营趋势，针对供应链流程做出更有效的决策。
供应链的数据分析能够帮助企业找到原材料，同时评估供应商，从而更加有效的制造产品，更好的评估客户需求，以更有竞争力的价格即使向客户提供产品。
商务智能系统的体系结构主要是数据仓库，联机分析系统，数据挖掘。
数据仓库是一个面向主题的、集成、时变的、不可更新的数据集合，主要用来支持管理者制订决策及商务智能过程。
目前企业信息系统的数据由基于运行操作的DBMS管理，但是基于决策的数据库和基于运行操作的数据库在数据来源、数据内容、数据模式、服务对象、访问方式、事务管理乃至物理存储等方面都有不同的特点和要求，因此直接在基于运行操作的数据库上建立决策支持系统不合适。
数据仓库的主要功能是为企业决策支持系统、经理信息系统、智能服务提供所需要的信息，把企业日常运营中分散的、不一样的、不易获取的数据经归纳整理后转换为集中的、可随时访问的深层信息。
从概念上说，数据仓库实质上是吧运作数据转换成商业信息，帮助公司解决许多不同的复杂的商业难题。
从技术上说，数据仓库是企业内部各单元的运作数据和事务数据的中央仓库，这些数据需要经过归化、平衡、协调和编辑。
他是为最终用户进行分析梳理而专门设计的，使最终用户可以针对任何一个经营单位和企业去存取市场数据和信息。
数据仓库有能力对整个企业各部门传送过来的各种信息进行统一和综合，这实际
上是决策支持和客户管理的一次革新。
联机分析处理是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。
它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。
决策数据是多维数据，多维数据就是决策的主要内容。
OLAP专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。
联机分析处理具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点，从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确判断。
它可用于证实人们提出的复杂的假设，其结果是以图形或者表格的形式来表示的对信息的总结。
它并不将异常信息标记出来，是一种知识证实的方法。
数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
知识发现过程由以下三个阶段组成：
（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。
数据挖掘可以与用户或知识库交互。
数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。
数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。
目前，随着数据挖掘技术的发展，比如非结构话数据挖掘，WEB数据挖掘，空间数据挖掘，流媒体数据挖掘等高级数据挖掘技术的日渐成熟，数据挖掘在商务活动中的应用越来越多。
商务智能系统帮助企业的作业无容置疑，对企业的运营发展更是极为重要，所以企业都应该要实现商务智能，帮助企业提高工作效率，帮助企业提高客户满意度，最终提高企业的利润率。
