business intelligence解析

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。

商业智能技术的应用与研究一、商业智能技术的概念商业智能技术（Business Intelligence, BI），是指通过对企业内外部各种信息的整合和分析，以提供有效决策支持为核心，运用计算机技术、数据挖掘技术、人工智能、数据可视化等技术手段，提高企业竞争力和效益的一种综合性信息技术。

简单地说，商业智能技术即是指为企业决策层和管理层提供有利于商业决策行为的各种技术、工具和平台。

二、商业智能技术的组成与应用商业智能技术是一个复杂的体系，主要包括数据仓库、数据采集、数据清洗、数据挖掘、数据可视化五个方面。

1、数据仓库数据仓库是商业智能技术的基础，它是一个数据集合，将来自不同来源、多样化的数据进行整合、清理、转化为可应用的数据，常见的数据源有企业内部数据、外部市场数据、社交网络数据等。

数据仓库的主要功能是提供成功的商业分析，加速完成业务决策的过程、理解业务进程、监控业务关键点等。

2、数据采集数据采集是指从不同数据源，包括企业内部系统或外部信息来源收集和整理企业相关数据，是保证数据经过预处理，能够被有效地存储和使用。

数据采集旨在搜集一些有关企业的基本信息以及数据，以供后续分析。

常见的数据采集方式包括如自动化采集、批量采集、结构化采集、非结构化采集等。

3、数据清洗数据清洗是指对采集到的原始数据解析，对其进行一系列的校验、筛选、归一化的操作，最终得到可用于日常操作之用的数据。

数据清洗是整个商业智能体系中非常重要的一个环节，它可以确保数据的质量，提高商业智能分析的准确度和可靠性。

4、数据挖掘数据挖掘（Data Mining）是指将采集到的数据进行深层次地挖掘和分析操作，挖掘数据中隐藏的联系、规律和模式，并提供给决策者进行在线业务分析。

数据挖掘的应用比较广泛，例如基于数据挖掘算法，可进行市场趋势分析、广告点击率预测、客户细分等应用。

5、数据可视化数据可视化是指将数据分析的结果进行可视化展示，以便决策者快速了解和理解数据，为决策提供有力的支持。

商务智能习题答案商务智能习题答案商务智能（Business Intelligence，简称BI）是一种通过收集、分析和处理大量数据来辅助企业决策的技术和方法。

在当今信息化的时代，商务智能已经成为企业管理的重要工具之一。

下面将针对商务智能的一些习题进行解答，帮助读者更好地理解和应用商务智能。

1. 商务智能的基本概念是什么？商务智能是指通过从海量数据中提取有价值的信息，帮助企业管理者做出准确决策的一种技术和方法。

它包括数据仓库、数据挖掘、数据分析等多个方面的内容，旨在帮助企业发现潜在的商机，优化业务流程，提高经营效益。

2. 商务智能的主要应用领域有哪些？商务智能的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 销售和市场营销：通过对销售数据的分析，帮助企业了解市场需求、产品销售情况，提供决策支持，制定更有效的营销策略。

- 客户关系管理：通过分析客户数据，了解客户的喜好和需求，提供个性化的服务和产品，增强客户满意度和忠诚度。

- 供应链管理：通过对供应链数据的分析，帮助企业优化供应链流程，提高供应链效率，降低成本。

- 财务管理：通过对财务数据的分析，帮助企业了解财务状况，进行财务预测和风险评估，提供决策依据。

- 人力资源管理：通过对人力资源数据的分析，帮助企业进行人力资源规划、员工绩效评估和人才管理，提高人力资源管理效果。

3. 商务智能的实施过程包括哪些步骤？商务智能的实施过程一般包括以下几个步骤：- 需求分析：明确企业的需求和目标，确定需要分析的数据和指标。

- 数据采集和清洗：收集和整理各种数据源的数据，进行数据清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。

- 数据仓库建设：设计和构建数据仓库，将数据存储在统一的数据库中，以便进行后续的分析和挖掘。

- 数据分析和挖掘：使用商务智能工具和技术对数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和模式。

- 报告和可视化：将分析结果以报表、图表等形式呈现，便于管理者理解和使用。

商业智能原理商业智能（Business Intelligence）是一个综合系统，它将数据分析、业务知识和决策支持等领域结合在一起，帮助企业从大量的数据中提取有价值的信息，并以此为基础做出战略和经营决策。

商业智能的原理涵盖了数据的收集、加工、分析和应用等方面，本文将详细介绍商业智能的原理与应用。

1. 数据收集商业智能的第一个步骤是数据收集。

在此阶段，企业需要收集各种来源的内部和外部数据，包括销售数据、客户数据、竞争对手数据、市场数据等等。

这些数据来自不同的渠道，包括企业内部系统、第三方数据供应商、社交媒体等。

数据收集是商业智能的基础，只有拥有准确、完整的数据，才能进行后续的分析和应用。

2. 数据加工数据加工是商业智能的重要环节。

在此阶段，企业需要对收集到的数据进行清洗、整合和转换，以确保数据的准确性和一致性。

数据清洗包括处理缺失值、重复值和异常值等；数据整合是将来自不同来源的数据进行统一，确保数据能够进行比较和分析；数据转换包括将数据转化为可分析的形式，例如将文本数据转化为数值型数据。

3. 数据分析数据分析是商业智能的核心环节。

通过应用各种分析方法和技术，企业可以从大量数据中发现有价值的信息和模式，并从中获取商业洞察。

数据分析的方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。

通过数据分析，企业可以对市场趋势、竞争对手、产品表现等进行深入了解，为决策提供科学依据。

4. 数据应用数据应用是商业智能的最终目标。

通过将数据分析的结果应用于实际业务环境中，企业能够优化业务流程、改进决策过程、提高业务绩效。

数据应用可以是生成报表和可视化图表，为管理层和决策者提供直观的数据呈现；也可以是构建预测模型和优化算法，帮助企业进行有效的资源分配和运营管理。

商业智能的原理基于数据的价值和应用。

通过收集、加工、分析和应用数据，企业可以获取战略和竞争优势，提高决策的准确性和效率。

商业智能不仅可以帮助企业识别问题和机会，还可以为企业决策者提供实时的决策支持，使企业能够快速应对市场变化和竞争挑战。

商业智能技术的应用与应用一、引言商业智能技术（Business Intelligence，简称BI）是指一套能够将大量数据转化为有价值的信息和洞见的技术系统，并且通过这些信息和洞见来帮助企业管理者做出更明智的商业决策。

随着数据时代的到来，商业智能技术在企业中的应用也越来越广泛。

本文将从以下几个方面来探讨商业智能技术的应用与发展。

二、商业智能技术的应用1.数据收集和整合商业智能技术最基础的应用就是数据收集和整合。

数据的收集和整合需要利用大数据分析的技术，将各种不同类型的数据从多个来源整合，比如企业内部的数据库系统，互联网上的公共数据源以及市场调研数据等等。

收集并整合这些数据可以帮助企业管理者了解自己的市场定位，优化资源配置和业务流程，并能更精准地分析市场细分及竞争对手情报。

2.数据分析和挖掘除了将数据进行收集和整合，在BI技术中的数据分析和挖掘也是非常重要的部分。

数据分析是将商业数据转化为决策支持信息的重要方法之一。

从数据中提取商机，发现业务趋势及归纳分析、提升企业竞争力都是其核心目标。

数据分析的技术包括数据挖掘、分析报告、OLAP等。

数据挖掘是通过半自动的手段寻找数据中包含的有价值的信息，提供洞见、规律及预测性的模型。

3.数据可视化商业智能技术中不可或缺的部分就是数据可视化，它能帮助企业管理者更直观地了解业务的情况和趋势，做出更精准的决策。

通过图形化数据显示技术，可以将数据结果以图表、地图、仪表板等多种形式呈现，让企业管理者更快速的洞察数据信息，了解业务状况。

三、商业智能技术的应用案例1.物流公司数据分析案例物流公司需要高精度的定位服务作保障，而定位服务直接和轨迹数据有关。

通过 BI 技术，物流公司可以对轨迹数据进行清洗、筛选和分析，实现了全流程的轨迹跟踪。

这样就能够为物流公司的客户提供清晰、精准的物流信息，同时也有利于企业实现高效运营。

2.服装零售公司数据分析案例服装零售企业的销售数据、会员数据、库存数据等关键数据可以通过BI技术进行汇总、分析和研究，以获取市场及市场环境信息，并更加精准地进行商品定位、库存控制等。

商务智能应用案例商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过各种技术和工具来收集、整理、分析企业内外部的数据，以支持企业决策制定和业务运营的过程。

商务智能应用已经成为现代企业管理的重要工具，它可以帮助企业更好地理解市场趋势、客户需求和企业内部运营情况，从而提高决策的准确性和效率。

一、零售行业。

在零售行业，商务智能应用可以帮助企业更好地了解消费者的购买行为和偏好，从而优化产品组合和促销策略。

例如，一家超市可以通过商务智能系统分析销售数据，发现某种商品的销量与天气变化有关，进而调整库存和采购计划，以应对不同的季节和气候。

此外，商务智能还可以帮助零售企业进行客户细分，制定个性化营销方案，提高客户满意度和忠诚度。

二、金融行业。

在金融行业，商务智能应用可以帮助银行和保险公司更好地了解客户的信用风险和投资偏好，从而制定更加精准的风险管理和投资策略。

例如，银行可以通过商务智能系统对客户的贷款还款记录和资产状况进行分析，预测客户的信用风险，并据此调整贷款利率和额度。

另外，商务智能还可以帮助金融机构监控市场风险和资产配置，及时调整投资组合，降低投资风险。

三、制造业。

在制造业，商务智能应用可以帮助企业优化生产计划和供应链管理，提高生产效率和产品质量。

例如，一家汽车制造商可以通过商务智能系统分析生产线上的传感器数据，及时发现设备故障和生产异常，从而减少停机时间和生产成本。

此外，商务智能还可以帮助制造企业预测市场需求，调整生产计划，避免库存积压和产能浪费。

四、跨境电商。

在跨境电商领域，商务智能应用可以帮助企业了解不同国家和地区的消费习惯和市场趋势，优化产品定价和推广策略。

例如，一家跨境电商平台可以通过商务智能系统分析不同国家和地区的用户行为数据，发现不同市场的热门产品和购买偏好，据此调整商品定价和营销活动，提高销售收入和市场份额。

总结。

商务智能应用已经成为各行各业提高管理效率和决策水平的重要工具，它可以帮助企业更好地理解市场和客户，优化业务流程和资源配置，提高竞争力和盈利能力。

商业智能和大数据分析的区别与联系商业智能和大数据分析是当今商业领域中备受关注的两个概念。

虽然它们都与数据相关，但在实际应用中有着明显的区别和联系。

本文将探讨商业智能和大数据分析的区别与联系。

一、商业智能与大数据分析的定义商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过对企业内外部数据进行收集、整理、分析和展示，帮助企业管理者做出决策的一套技术和工具。

商业智能强调的是对已有数据的利用，通过数据的挖掘和分析，帮助企业了解市场趋势、顾客需求以及产品销售情况等，为企业决策提供支持。

大数据分析（Big Data Analytics）是指对大规模数据集进行挖掘、分析和解释，以获得有价值的信息和洞察。

大数据分析侧重于处理海量的结构化和非结构化数据，利用机器学习、数据挖掘等技术，从中发现模式、趋势和关联，帮助企业预测未来发展趋势、优化运营和创新业务模式。

二、商业智能与大数据分析的区别1. 数据规模和来源：商业智能主要关注的是企业内部的数据，包括销售数据、财务数据、客户数据等。

而大数据分析则涉及更广泛的数据来源，包括社交媒体数据、传感器数据、日志数据等。

大数据分析需要处理的数据规模更大、更复杂，需要借助分布式计算和存储技术。

2. 分析目的和方法：商业智能的目的是为了帮助企业管理者做出决策，通过对已有数据的分析，提供商业洞察和决策支持。

商业智能主要采用报表、仪表盘、数据可视化等方式，以直观的形式展示数据分析结果。

而大数据分析的目的是为了发现隐藏在大数据中的模式和趋势，通过机器学习、数据挖掘等技术，进行预测和优化。

3. 时间要求和反应速度：商业智能通常是基于历史数据的分析，对结果的要求相对较低，更注重对过去的总结和分析。

而大数据分析更加注重对实时数据的分析，要求更高的反应速度和实时决策能力。

大数据分析需要借助实时数据处理和流式计算等技术，能够快速响应市场变化和用户需求。

三、商业智能与大数据分析的联系尽管商业智能和大数据分析有着明显的区别，但它们也有一些联系和互补之处。

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。

商业智能（BusinessIntelligence）介绍前言2007年3月，甲骨文以33亿美元价格收购企业绩效管理软件厂商Hyperion(海波龙)，同年4月，BusinessObjects宣布收购Cartesis，BusinessObjects公司需要支付的总交易金额为2.25亿欧元(约合3亿美元)现金。

10月8日，德国软件巨头SAP周日表示，将以48亿欧元(约合68亿美元)现金收购法国商业智能软件开发商博奥杰(BusinessObjects)。

商业智能并购金额如此巨大，显示必须有相应的市场规模，BI公司才会拥有如此市值。

昂贵的商业智能分析软件，必然伴随着商业智能分析项目的高额软件使用许可费用和实施成本，这还不包括项目实施潜在的失败风险！最重要的，商业智能看似日益普及，中小企业是否可以从中受益？什么是商业智能呢？先让我们来看看有关权威机构是如何对商业智能定义的！第一部分权威机构对商业智能的定义GartnerGroup--（全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司。

其研究范围覆盖全部IT产业，就IT的研究、发展、评估、应用、市场等领域，为客户提供客观、公正的论证报告及市场调研报告，协助客户进行市场分析、技术选择、项目论证、投资决策）l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。

2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。

IDC--（是IDG（国际数据集团）旗下子公司，全球著名的信息技术、电信行业和消费科技市场咨询、顾问和活动服务专业提供商）l商业智能是一组软件工具的集合：（1）终端用户查询和报告工具：专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适用于专业人士的成品报告生成工具（2）OLAP工具：提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。

OLAP也被称为多维分析（3）数据挖掘（DataMining）软件：使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。