BI商业智能介绍_简版

•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。

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。

商业智能概述
商业智能（Business Intelligence，简称BI），是指利用软件工具
和专业技术对企业组织内的历史性和当前的数据进行分析和建模，以获取
有关企业的决策及行动指南的技术。

它是一种技术，在许多不同的领域都
受到了广泛应用，比如：制造、零售、消费品、金融、保险、汽车、联盟、通信和娱乐等等，它的目的是分析过去的数据，预测未来的趋势，帮助企
业有效地管理资源，增强收入、降低成本，以提高企业的效率和收益。

商业智能技术涉及到数据挖掘、预测分析、知识管理等方面，这些技
术可以帮助管理者更好地了解和管理企业的资源、产品、服务和运营情况，进一步加强企业发展能力。

商业智能系统技术的基本架构有以下几种。

第一种是数据仓库技术，
它是运用数据库技术构建企业组织的历史性和当前的数据仓库，并将历史
数据与当前数据进行整合，以便于更好地理解企业的历史发展和现状。

其
次是数据挖掘技术，它是采用模式识别算法对历史性数据进行深入挖掘，
以找出关联关系和隐藏规律，从而构建业务模型和分析模型，并对企业进
行有效的管理。

BI（商业智能）简介BI（Business Intelligence）即商务智能，它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，快速准确地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。

把商业智能看成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数据支持。

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。

应用范围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。