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基本BI知识一、什么是BI？BI（Business Intelligence）即商业智能，是指通过对企业内部和外部数据的分析，帮助企业管理者做出更明智的决策，提高企业运营效率和市场竞争力的一种管理和分析方法。
BI通过收集、整理、分析数据，将数据转化为有价值的信息和洞察，并提供可视化的报表和仪表盘，帮助企业管理层全面了解企业状况，识别业务机会和风险，以及进行业务规划和预测。
二、BI的核心要素1. 数据源数据源是BI系统的基础，它可以包括内部数据库、企业应用系统、云端存储、第三方数据供应商等。
通过合理选择和整合数据源，可以确保BI系统获得准确、全面的数据，并提高数据的可靠性和一致性。
2. 数据仓库数据仓库是BI系统中存储和管理数据的中心库，它采用多维数据模型，将不同数据源的数据整合到一个统一的数据模型中，方便用户对数据进行分析和查询。
数据仓库通常采用ETL（Extract, Transform, Load）的流程，对数据进行抽取、转换和加载，确保数据的质量和一致性。
3. 数据分析工具数据分析工具是BI系统中用于对数据进行处理、分析和可视化的软件工具，包括数据挖掘工具、报表工具、可视化工具等。
这些工具可以帮助用户从不同角度和层次理解数据，发现数据中的隐藏信息和关联规律，支持决策者进行数据驱动的决策。
4. 数据可视化数据可视化是BI系统的重要功能，它通过图表、仪表盘等可视化手段展示数据分析结果，提高用户对数据的理解和洞察能力。
数据可视化可以帮助用户直观地呈现数据，发现数据中的趋势和异常，以及进行数据的比较和分析。
三、BI的应用场景1. 销售分析BI系统可以帮助企业对销售数据进行分析，包括销售额、销售渠道、客户分布等方面的数据。
通过对销售数据的分析，企业可以了解销售情况，找出销售瓶颈和机会，制定销售策略和预测销售趋势。
2. 运营分析BI系统可以对企业的运营数据进行分析，包括生产效率、成本控制、供应链管理等方面的数据。
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。
商业智能的概念和应用商业智能（Business Intelligence，简称BI）作为一种运用数据分析技术为企业决策提供支持的解决方案，在当今商业世界中担负着重要的角色。
本文旨在探讨商业智能的概念和应用，并分析其优缺点。
一、商业智能的概念商业智能的概念最早在上世纪八十年代被提出，它是指运用数据挖掘、OLAP、数据仓库等技术，将企业内部和外部的各种数据进行收集、分析和应用，以帮助企业管理者及决策者对业务发展的趋势、市场需求、客户行为等方面做出科学合理的决策。
商业智能的实现需要采用专业软件和硬件设备，使得数据集成、数据处理、数据分析和数据展示得以高效完成。
商业智能的核心理念是将企业内部和外部的海量数据转化为有用的信息，让数据发挥作用。
简单地说，就是让企业在决策时能够准确、及时、全面地了解其内部和外部环境，以便迅速调整策略或决策方案，从而增强企业的核心竞争力。
二、商业智能的应用商业智能的应用非常广泛，覆盖了几乎所有的行业和领域。
下面我们分别介绍其主要应用领域。
1、销售分析销售分析是商业智能运用的一个重要领域。
通过采集和分析客户信息、市场信息、销售数据等，企业可以更好地洞悉市场需求，把握商业机遇，提高销售业绩。
2、供应链管理供应链管理是对企业供应链中各个环节进行分析和优化的一项重要工作。
商业智能的运用可以加强对供应链上游和下游的控制，降低成本，提高效率。
3、客户关系管理客户关系管理一直是企业研究的重点，其运用商业智能可以更好地了解客户需求，有效地改进客户服务，并及时调整产品或服务策略，提高用户满意度。
4、财务分析财务分析是企业管理中不可或缺的环节，它是对企业收入和支出、经营成本和财务状况等方面展开分析。
商业智能的运用可以为企业提供全面的财务数据，及时反映企业财务状况，为管理者及决策者提供有力的数据支持。
三、商业智能的优缺点商业智能在应用中，其优点和缺点都比较明显。
1、商业智能的优点一方面，商业智能采用数据集成的方式，整合了企业内部和外部的各种数据源，减少了数据收集和管理的时间和成本。
•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基础知识【原创实用版】目录1.BI 的含义2.BI 的发展历程3.BI 的应用领域4.BI 的关键技术5.我国在 BI 领域的发展正文1.BI 的含义BI，即商业智能（Business Intelligence），是一种通过运用数据分析、数据挖掘等技术，使企业能够更加准确地了解其业务状况，从而辅助决策和提升业务效率的管理方法。
BI 可以帮助企业实现对业务的实时监控、数据驱动的决策以及智能化的运营。
2.BI 的发展历程商业智能的发展可以分为以下几个阶段：（1）早期数据分析：20 世纪 60 年代，企业开始使用计算机进行数据分析，主要用于财务管理和库存管理。
（2）数据仓库和 OLAP：20 世纪 90 年代，数据仓库和联机分析处理（OLAP）技术的出现，使得企业可以大规模地存储和分析数据，从而为决策者提供更加全面和准确的信息。
（3）数据挖掘和大数据：随着互联网的普及和数据量的快速增长，数据挖掘和大数据技术逐渐成为 BI 领域的热点。
这些技术可以帮助企业从海量数据中发现有价值的信息，为决策提供支持。
3.BI 的应用领域商业智能的应用领域非常广泛，主要包括：（1）销售与营销：通过分析销售数据、客户行为等，为企业制定更加有效的销售策略和营销活动。
（2）生产与供应链：通过对生产、库存、物流等环节的数据分析，优化生产流程，降低成本，提高供应链效率。
（3）财务管理：通过对财务数据的实时监控和分析，帮助企业实现财务风险的防范和控制，提高资金使用效率。
（4）人力资源管理：通过对员工的招聘、培训、绩效等方面的数据分析，优化人力资源配置，提高员工的工作效率和满意度。
4.BI 的关键技术商业智能领域的关键技术主要包括：（1）数据仓库：用于存储和管理企业级数据，为 BI 系统提供数据支持。
（2）数据挖掘：通过挖掘大量数据，发现潜在的规律、趋势和关联关系，为决策者提供有价值的信息。
（3）数据可视化：将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现出来，帮助决策者快速理解数据信息。
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数据模型介绍BI（Business Intelligence，商业智能）是指通过对企业进行数据的收集、整理、分析和展现，帮助企业进行决策和管理的技术系统。
BI数据模型是指BI系统中用于存储和处理数据的结构和方法。
下面是BI数据模型的介绍。
一、BI数据模型的概念BI数据模型是指用于BI系统中存储和处理数据的抽象和表示形式。
它是BI系统中构建数据仓库和数据集市的基础，包括数据的组织结构、关系和操作方式等。
BI数据模型以数据为中心，围绕业务需求和分析目标构建，将多种数据源进行整合，并提供高效的数据查询和分析功能。
二、BI数据模型的特点1.数据驱动：BI数据模型是以数据为核心的，它将企业的各种数据源进行整合，提供一致、可靠的数据信息，为分析和决策提供支持。
2.业务导向：BI数据模型是根据具体的业务需求和分析目标构建的，它关注企业的业务过程和关键业务指标，具有可扩展性和灵活性。
3.统一性：BI数据模型将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据的冗余和不一致性，提供一致和准确的数据视图。
4.可操作性：BI数据模型提供丰富的数据操作功能，包括数据的查询、分析、计算、转换和展示等，用户可以根据自己的需求进行灵活的操作。
5.时效性：BI数据模型可以实时或定期更新数据，保证数据的及时性和准确性，支持实时监控和预测分析。
三、BI数据模型的组成1.数据实体：BI数据模型中的数据实体是指业务实体或对象，在数据模型中以表或类的形式表示，包括维度表和事实表。
- 维度表（Dimension Table）：维度表包含与业务过程和指标相关的维度属性，用于描述业务数据的各个方面，如产品、时间、地点、销售员等。
- 事实表（Fact Table）：事实表包含与业务过程和指标相关的度量值，用于存储数值型数据，如销售额、利润、数量等。
2.关联关系：BI数据模型中的关联关系是指维度表和事实表之间的连接方式，用于将维度和度量进行关联和查询。
一、BI的定义BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。
简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。
用图解的方式可以理解为下图：图（1）这样不难看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，而BI要做的事情是在Data 的基础上，让Data产生价值，这个产生价值的过程就是Business Intelligence analyse的过程。
如何实现Business Intelligence analyse的过程，从技术角度来说，是一个复杂的技术集合，它包含ETL、DW、OLAP、DM等多环节，基本过程可用下图描述。
图（2）上图流程，简单的说就是把交易系统已经发生过的数据，通过ETL工具抽取到主题明确的数据仓库中，OLAP后生成Cube或报表，透过Portal展现给用户，用户利用这些经过分类（Classification）、聚集（Clustering）、描述和可视化（Description and Visualization）的数据，支持业务决策。
说明：BI不能产生决策，而是利用BI过程处理后的数据来支持决策。
哪么BI所谓的智能到底是什么呢？（理清这个概念，有助于对BI的应用。
）BI最终展现给用户的信息就是报表或图视，但它不同于传统的静态报表或图视，它颠覆了传统报表或图视的提供与阅读的方式，产生的数据集合就象玩具“魔方”一样，可以任意快速的旋转组合报表或图视，有力的保障了用户分析数据时操作的简单性、报表或图视直观性及思维的连惯性。
我想这是大家热衷于BI的根本原因。
二、BI的诞生随着IT技术的进步，传统的业务交易系统有了长足的发展，已经实现了业务信息化，每一笔业务数据都记录在数据库中，星转斗移，累积了以TB为计量单位的业务数据记录。
也许你会问：这么多数据，占用了很多存储设备，耗费存储成本，却又不经常访问，留着它有什么用处？可以给你肯定的回答,留着这些历史数据意义巨大，挖掘业务的规律、支持决策。
BI工具即商业智能（Business Intelligence）分析工具的英文缩写。
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（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（BI）工具是利用一组方法和技术来准备，呈现和帮助分析数据的工具。
通过此过程，数据将转化为可操作的业务信息，帮助决策者和最终用户做出更有效的数据驱动决策。
商业智能使用的一套方法和技术根据解决方案的目的而广泛多样化。
有些工具专注于数据准备方面，可能包括ETL（提取，转换，加载）层，以更好地组织和利用数据。
有些工具专注于更广泛的企业使用，可能专注于数据混搭，以帮助企业根据来自不同部门系统的信息做出组织决策。
有些工具更侧重于自助服务功能和最终用户体验。
有些工具专注于支持其他应用程序的分析，这些工具专注于所谓的“嵌入式BI”或“嵌入式分析”，并包含各种附加功能，使其更易于集成到现有系统中。
BI工具不仅拥有让数据更容易被理解的魔力，更具有化腐朽为神奇，让数据分析更井然有序、一望而知的神奇作用。
Smartbi是全面的BI工具，基于统一架构实现查询、报表、自助分析、多维分析、仪表板、移动分析、数据采集、数据挖掘以及其他辅助功能，并且具有分析报告、结合AI进行语音分析等特色功能。
怎么选择BI工具？BI提供各种用例和用途。
因此，随着时间的推移已经开发的工具类型也变得专门化以最好地满足这些不同用例的需要。
还有各种各样的分析和统计方法，这些方法已根据用户的需求纳入解决方案。
以下是许多现代BI套件中使用的一些主要工具类型：企业报告，仪表板，自助BI，在线分析处理，实时分析，云BI，嵌入式BI，开源BI，预测分析等。
所有这些工具都以某种方式使用，以便以可用的方式为决策者可视化数据。
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。
BI相关知识介绍什么是BIBI，即商业智能（Business Intelligence），是指通过将数据转化为有用的信息，帮助企业做决策和制定战略的一项技术和方法。
BI利用数据分析、数据挖掘、数据可视化等技术，帮助企业从海量数据中发现规律、趋势和商业机会，提供决策支持和管理指导。
BI的作用1.决策支持：BI通过分析和挖掘数据，提供决策所需的信息和报告，帮助企业管理层和决策者做出准确、科学的决策。
2.业务优化：BI通过对业务流程和运营数据进行分析，发现问题和瓶颈，提出优化建议，帮助企业提高效率和竞争力。
3.数据可视化：BI将数据以可视化的方式呈现，帮助用户更直观地理解数据，发现规律和趋势。
4.预测分析：BI利用数据分析和建模技术，进行趋势预测和模拟分析，帮助企业预测未来走势，制定相应战略。
BI的核心组成1.数据源：BI的数据源可以是企业内部的数据库、数据仓库，也可以是外部数据源，如市场调研数据、社交媒体数据等。
2.数据仓库：BI会将数据从不同的数据源中提取、清洗、整合，存储到数据仓库中，以供后续分析和挖掘。
3.数据分析：BI通过各种分析技术，如数据挖掘、统计分析等，对数据进行深入分析，发现数据背后的规律和趋势。
4.可视化工具：BI利用可视化工具将分析结果以图表、图像等形式展示出来，以帮助用户更直观地理解数据。
5.报告和仪表盘：BI生成各种类型的报告和仪表盘，呈现数据分析的结果，帮助用户做出决策和管理业务。
BI的应用场景1.销售分析：BI可以帮助企业分析销售数据，了解销售额、销售渠道、客户行为等，找出销售瓶颈和提升销售的机会。
2.运营分析：BI可以帮助企业分析供应链、生产效率、库存情况等运营数据，优化运营流程，提高效率和降低成本。
3.客户分析：BI可以帮助企业了解客户的需求和行为，进行客户细分和个性化营销，提高客户满意度和忠诚度。
4.市场分析：BI可以对市场调研数据、竞争对手数据进行分析，帮助企业了解市场趋势、竞争对手动态，制定市场策略。
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。
Bi的总结归纳经过多次的实践和总结，我对Bi的特点和实际应用进行了深入的归纳和总结。
以下是我对Bi的总结归纳：一、Bi的概念和特点Bi，即商业智能，是一种基于数据分析和数据挖掘技术的商业决策支持系统。
其主要特点包括：1. 数据驱动：Bi通过分析和挖掘企业数据，提供可靠的决策支持，帮助企业实现数据驱动的经营管理。
2. 高度集成：Bi整合了多种数据来源和分析工具，能够将分散的数据整合为一体，提供全方位的数据支持和决策分析。
3. 多维分析：Bi提供多维数据分析功能，可以从不同维度对数据进行切片和分析，帮助企业深入了解业务问题。
4. 可视化展示：Bi能够将复杂的数据和分析结果以直观的图表形式展示，帮助用户快速理解和把握关键业务信息。
二、Bi的应用场景Bi广泛应用于企业的各个领域，以下是几个常见的应用场景：1. 销售分析：Bi可以对销售数据进行细致的分析和监控，帮助企业制定销售策略、评估销售绩效并优化销售流程。
2. 客户关系管理：Bi可以分析客户信息和行为，帮助企业了解客户需求、提高客户满意度并实现精准营销。
3. 财务分析：Bi可以整合财务数据，分析企业的财务状况和业绩，帮助决策者进行财务规划和风险评估。
4. 供应链管理：Bi可以对供应链数据进行分析，帮助企业优化供应链流程、减少库存成本并提高供应链的运作效率。
5. 决策支持：Bi可以提供多维度的数据支持和决策分析，帮助决策者制定可靠的商业决策和战略规划。
三、Bi的优势和挑战Bi作为一种决策支持技术，具有多种优势，但也面临一些挑战：1. 优势：a. 提供及时的数据支持：Bi可以快速获取和分析企业数据，帮助企业及时了解业务情况，并做出相应决策。
b. 支持决策的科学化：Bi基于数据分析和挖掘技术，能够提供客观、可靠的数据支持，帮助决策者做出科学的决策。
c. 提升运营效率：Bi通过自动化的数据分析和报表展示，减少了决策者的工作量，提高了管理效率。
d. 支持战略规划：Bi可以对大数据进行深度分析，为企业的战略规划提供全面和准确的数据支持。
商业智能的概念商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指利用现代信息技术、管理方法与统计技术，将分散在企业各个业务系统中的数据进行采集、整合、分析与挖掘，为企业高效决策和战略制定提供有力支持的一种智能化管理工具。
商业智能的核心目标是通过收集、整合和分析企业内外部各类数据，帮助企业形成真实可靠的决策依据，并为企业决策层提供全面、准确、及时的决策信息。
商业智能系统能够将大量的数据转化成有价值的信息，帮助企业识别市场需求、调整业务战略、优化运营管理、提高工作效率，实现可持续竞争优势。
商业智能的特点主要包括以下几个方面：1. 数据驱动：商业智能系统依赖于大量的数据，通过数据分析和挖掘，提取有价值的知识和信息。
2. 集成与整合：商业智能系统能够将来自多个来源的数据进行集成和整合，实现全面而准确的数据分析。
3. 多维分析：商业智能系统支持多维数据分析，能够从不同的角度对数据进行分析，帮助企业发现潜在的业务机会和问题。
4. 可视化展示：商业智能系统通过图表、报表、仪表盘等方式将数据以可视化的形式呈现，使决策者更容易理解和利用数据。
5. 实时性：商业智能系统能够及时地对数据进行处理和分析，提供实时的决策支持。
商业智能系统主要包括以下几个关键组成部分：1. 数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是商业智能系统的核心，用于集成和存储来自各个业务系统的数据。
2. 数据清洗与整合：数据清洗与整合是指对数据进行清洗、去重、转换和集成，以确保数据的准确性和一致性。
3. 数据分析与挖掘：数据分析与挖掘是商业智能系统的核心功能，通过应用统计分析、数据挖掘和机器学习等技术，发现数据中隐含的信息和规律。
4. 可视化与报表：可视化与报表是将数据以图表、报表等形式展现出来，帮助用户更直观地理解数据。
5. 决策支持：商业智能系统通过提供决策支持功能，帮助决策者进行分析和决策，并提供相应的预测和建议。
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 - Business Intelligence 简介(简版)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。
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（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。
目前，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。
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（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支持。
