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商务智能与决策支持——案例及案例分析随着互联网技术的不断发展，大量数据被生产出来，这些数据中蕴含着巨大的商业价值。
商务智能和决策支持系统可以利用这些数据，提供决策制定者与业务分析师期望的数据驱动洞察，以优化业务决策。
以下是几个商务智能和决策支持系统的案例及案例分析。
案例1：超市销售决策支持系统在某家超市中，决策制定者需要决策哪些产品需要采购、以及量级的大小，以及哪些产品需要促销，以达到推广和促进销售的目的。
为了实现这些目的，该超市实现了一个决策支持系统。
决策支持系统采用商务智能数据仓库，从行业数据中导入了大量销售数据，包括每天、每周、每月、甚至每小时的交易、营销、库存和采购等数据。
该系统采用了高级数据可视化来表示销售数据，以帮助决策制定者快速识别有趣的数据趋势。
该系统还使用了预测分析，以辅助决策制定者预测某种产品的销售情况，并为其提供推荐；也使用了关联分析，以查找哪些产品最常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常在一起出售。
通过使用这个决策支持系统，超市看到了显着的效益。
决策支持系统帮助他们预测哪些产品将具有更高的需求，帮助他们采购了更合适的库存量，以及哪些产品需要进行促销以提高销售。
超市转型成了一个以数据为驱动的企业。
案例2：在线零售商的数据分析一家在线零售商使用商务智能、数据挖掘与分析技术来对订单，商品，顾客及销售数据进行分析，以帮助经营者做出更加精准的商业决策。
他们使用了大量的内部和外部数据来源，以建立一个全面的数据仓库，数据包括订单历史、销售历史、客户数据、产品数据和行业趋势等。
他们使用了数据挖掘和预测性分析来发现顾客的需求以及未来销售趋势。
通过分析他们的数据，该在线零售商能够快速识别哪些产品的销售量增加，哪些产品的销售量下降，哪些产品的客户评分较低，并能及时调整库存和价格等策略来优化他们的销售。
此外，经营者能够更好地识别他们的目标客户及其需求，以提供更好的客户服务。
商务智能案例在当今信息化时代，商务智能已经成为企业发展的重要战略。
通过商务智能技术，企业可以更好地理解市场和客户需求，优化业务流程，提高决策效率，从而获得竞争优势。
本文将通过几个实际案例，来探讨商务智能在不同行业中的应用和价值。
首先，让我们来看一个零售行业的案例。
一家大型连锁超市利用商务智能技术，对销售数据进行分析，发现某个季节性产品的销量出现了明显下滑。
经过进一步分析，发现这一产品的陈列位置发生了变化，导致顾客购买率下降。
通过及时调整陈列位置和促销策略，超市成功挽回了销量，并且提高了整体的销售额。
其次，我们来看一个制造业的案例。
一家汽车零部件制造企业利用商务智能技术，对生产过程进行监控和分析，发现某个工序出现了异常，导致产品质量下降。
通过及时调整生产参数，企业成功避免了大量次品的产生，提高了产品合格率，降低了生产成本。
再次，让我们看一个金融行业的案例。
一家银行利用商务智能技术，对客户数据进行挖掘和分析，发现某一类客户的贷款违约率较高。
通过建立风险预警模型，银行成功识别了高风险客户，并采取了针对性的风险管理措施，降低了不良贷款率，提升了资产质量。
最后，让我们来看一个医疗行业的案例。
一家大型医院利用商务智能技术，对医疗数据进行分析，发现某种疾病的就诊人数呈上升趋势。
通过及时调整资源配置和医疗方案，医院成功提高了对该疾病的诊疗效率，满足了患者的就医需求，提升了医疗服务水平。
通过以上案例的介绍，我们可以看到商务智能在不同行业中的应用场景和效果。
商务智能不仅可以帮助企业发现问题，还可以指导企业进行决策和行动。
在未来，随着技术的不断发展和商务智能平台的不断完善，商务智能将会在企业管理中发挥越来越重要的作用，成为企业提升竞争力的重要手段之一。
商务智能分析案例分析商务智能分析是指通过在线分析处理（OLAP）、数据挖掘（Data Mining）和其他商务智能工具，将企业内部和外部的数据整合、分析和应用，帮助企业决策者更好地了解市场动态和企业运营状况，制定更合理的商务战略，提高企业的运营效率和竞争力。
以下是一个商务智能分析案例：公司A是一家制造业企业，主营产品是电视机。
该公司希望通过商务智能分析来进行销售业绩分析和市场预测，以实现销售额的稳定增长。
首先，该公司建立了一个数据仓库，用于整合和存储来自不同部门和不同系统的数据，包括销售数据、市场数据、生产数据和客户数据等。
然后，公司A使用OLAP工具对销售数据进行分析。
通过OLAP，他们可以从不同的维度（如时间、地区、产品型号）对销售数据进行切片和钻取，了解销售额、销量和市场份额等指标的变化趋势和影响因素。
例如，他们发现一些特定地区的销售额出现下滑，通过进一步分析发现是由于竞争对手推出了新产品导致的。
此外，公司A还使用数据挖掘技术对市场数据进行分析。
他们利用数据挖掘算法，挖掘出潜在的消费者行为模式和市场趋势。
例如，他们发现在一些特定时间段，年轻人更倾向于购买大屏幕电视机，并在广告宣传中加大了对该目标消费群体的推广力度。
最后，公司A通过商务智能分析实现了销售额的稳定增长。
他们能够及时了解市场变化和竞争趋势，精确预测市场需求，并及时调整自己的产品和营销策略。
他们在市场中保持了竞争优势，提高了销售额和市场份额，实现了可持续发展。
通过上述案例可以看出，商务智能分析对于企业的决策制定和运营管理具有重要的作用。
它可以帮助企业快速获取和分析大量的数据，发现数据背后的规律和关联，为企业提供决策支持和战略指导，从而提高企业的竞争力和创造力。
商业人工智能的成功案例人工智能已经成为当今商业领域发展的重要趋势，其应用范围越来越广泛。
在不同领域，都有很多卓越的人工智能应用案例。
本文将介绍几个在商业领域取得成功的人工智能案例。
1. 数字助手在客服领域，人工智能凭借其强大的自然语言处理能力、图像识别能力和智能问答等技术成为了“数字助手”的主要构成部分。
数字助手可以在各个领域提供智能客服服务。
例如，智能客服机器人通过漫画形象、自然语言理解技术和语音交互，帮助用户解答各种问题。
随着人工智能技术的不断升级，智能客服机器人逐渐成为客户服务行业的一种新型解决方案。
2. 基于数据分析的商业决策数据已经成为企业管理和运营的重要资源，因此，基于数据分析打造智能商业决策系统是当前趋势之一。
IBM旗下的Watson分析系统就是一种利用人工智能技术对大数据进行分析和计算的平台。
通过不断学习和进化，Watson可以提供更加智能化的数据分析和建议，帮助企业制定更合理的商业计划。
3. 智能金融服务智能金融服务是指一种利用人工智能技术提供金融服务的方式。
人工智能可以利用自然语言处理、图像识别等技术，更好地理解用户需求，推动银行的个性化服务发展，极大地提高了金融服务的效率。
例如，新兴的智能投资平台能够根据用户的投资偏好和目标，自动推荐符合需求的投资，减少人工干预，提高效率。
4. 视觉识别商业领域中常常需要用到视觉识别技术。
例如，在物流行业中，人工智能可以对包裹进行图像分析，根据包裹的特征和大小以及配送地址信息，进行优化运输方案等。
在监控领域中，视频图像识别技术可以被用于卡口识别、入口管理、视频客流分析等业务场景中，依靠人工智能技术提高监控效率，降低监控成本。
总之，人工智能已经开始广泛应用于商业领域中。
客服、数据分析、金融服务和视觉识别等不同领域中都涌现出了许多成功案例。
随着技术的不断发展，我们相信人工智能将在更多的行业领域中发挥巨大作用。
商务智能应用案例
1. 瑞典移动运营商Telio使用商务智能工具分析客户数据，以提高客户留存率和销售额。
他们利用数据挖掘和数据可视化技术，分析了客户使用率、消费模式和趋势。
通过这种方式，他们能够更好地了解客户需求和行为，制定更有针对性的销售策略，并提供更优质的服务。
2. 美国连锁超市Publix使用商务智能工具管理其库存，以减少废品和节省成本。
他们使用数据分析和预测工具，帮助管理者分析销售数据、库存流动等各项指标，预测需求，并及时调整库存量和采购计划，从而最大限度地降低库存成本和废品率。
3. 加拿大银行RBC使用商务智能工具对客户进行分析，根据客户的交易历史、购买习惯和偏好等信息，制定个性化的金融服务和产品。
他们利用数据挖掘技术，根据数据模式和趋势，挖掘出潜在的销售和增值机会，并提供更优秀的客户服务。
4. 英国国家医疗保健服务（NHS）使用商务智能工具对病人数据进行分析，以改善患者的护理和医疗结果。
他们使用数据可视化技术，对病人数据进行可视化分析，帮助医生和护士更好地了解病情，并根据病情制定更精确定制的治疗方案，提高医疗效果，同时降低医疗费用。
5. 中国电信通过利用商务智能分析大数据进行网络安全监控。
对网络数据进行分析，发现异常点、黑客攻击，提供实时监控和警告。
同时，通过挖掘大数据和
用户数据，研究用户需求和行为，制定更精准的服务策略。
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。
人工智能技术在电子商务领域的应用案例随着科技的不断发展，人工智能技术逐渐渗透到各个领域，电子商务也不例外。
人工智能技术的应用为电子商务行业带来了许多创新和便利，本文将介绍一些人工智能技术在电子商务领域的应用案例。
一、智能推荐系统智能推荐系统是电子商务领域最常见的人工智能技术应用之一。
通过分析用户的购买历史、浏览记录、兴趣爱好等数据，智能推荐系统可以给用户提供个性化的商品推荐。
例如，当用户登录电子商务网站时，智能推荐系统会根据用户的喜好和购买行为，推荐符合用户兴趣的商品。
这种个性化推荐不仅提高了用户的购物体验，也为电商平台增加了销售额。
二、虚拟试衣间虚拟试衣间是另一个人工智能技术在电子商务领域的应用案例。
传统的线下购物中，试衣间是一个重要的环节，但是线上购物无法提供这样的体验。
然而，借助人工智能技术，虚拟试衣间可以为用户提供在线试衣的体验。
用户只需上传自己的照片，虚拟试衣间就能根据用户的身材和尺寸，将商品的效果实时展示在用户身上。
这种技术不仅方便了用户，也减少了因尺码不合适而产生的退换货问题。
三、智能客服智能客服是人工智能技术在电子商务领域的又一应用案例。
传统的客服系统往往需要人工操作，效率低下。
而智能客服则可以通过自然语言处理和机器学习等技术，实现自动回复和问题解答。
当用户遇到问题时，智能客服可以迅速给出准确的答案，提高用户的满意度。
此外，智能客服还可以根据用户的提问和反馈，进行数据分析，为企业提供改进产品和服务的参考。
四、智能物流智能物流是人工智能技术在电子商务领域的又一重要应用。
传统的物流系统往往需要人工操作，容易出现错误和延误。
而智能物流系统通过人工智能技术，实现了自动化和智能化。
例如，智能物流系统可以通过大数据分析和预测算法，预测用户的购买行为和需求，提前安排好物流配送计划，从而提高物流效率和准确性。
此外，智能物流系统还可以通过无人机、机器人等技术，实现自动化的仓储和配送，减少人力成本和提高效率。
商务智能案例商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过各种技术和工具对企业内部和外部的数据进行分析，从而提供决策支持的一种信息化技术。
随着信息化时代的到来，商务智能在企业管理中的作用越来越受到重视。
下面将通过几个实际案例，来探讨商务智能在不同行业中的应用。
首先，我们来看一个零售行业的案例。
某零售企业通过商务智能系统对销售数据进行分析，发现某款产品在特定季节和地区的销量异常突出。
通过进一步分析，发现这一现象与当地的气候和消费习惯有关。
基于这一发现，企业调整了产品的上架时间和地区分布，从而有效提升了销售额。
其次，我们来看一个金融行业的案例。
一家银行通过商务智能系统对客户的贷款申请数据进行分析，发现信用评分较低的客户往往违约率较高。
基于这一发现，银行调整了贷款审批流程，加强了对信用较低客户的审核，有效降低了不良贷款率，提升了贷款业务的盈利能力。
另外，我们再来看一个制造业的案例。
某制造企业通过商务智能系统对生产数据进行分析，发现某个工序的产能利用率较低，成本较高。
通过进一步分析，发现这一现象与设备故障率和人员技能水平有关。
企业随后进行了设备维护和员工培训，从而提升了该工序的产能利用率，降低了生产成本。
最后，我们来看一个互联网行业的案例。
一家电商企业通过商务智能系统对用户行为数据进行分析，发现某个产品的点击量较高，但转化率较低。
通过进一步分析，发现这一现象与产品描述和页面布局有关。
企业随后优化了产品描述和页面布局，从而提升了该产品的转化率，增加了销售额。
通过以上案例的介绍，我们可以看到商务智能在不同行业中的应用场景各异，但都发挥了重要的作用。
商务智能系统通过对数据的深度分析，帮助企业发现了隐藏在数据背后的规律和价值，为企业的决策提供了有力支持。
因此，商务智能已经成为现代企业管理中不可或缺的重要工具，对企业的发展起到了至关重要的作用。
随着技术的不断进步，商务智能系统的应用范围和深度将会进一步扩大，为企业带来更多的发展机遇。
人工智能在电子商务中的创新应用案例近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展为电子商务带来了极大的创新和变革。
AI技术通过模拟人类智能与行为模式，为电子商务提供了无限的可能性。
本文将通过介绍几个人工智能在电子商务中的创新应用案例，探讨这些案例在提升用户体验、精准推荐、智能客服等方面的重要作用。
一、虚拟试衣镜虚拟试衣镜是人工智能在电子商务中的重要创新应用之一。
通过利用计算机视觉与深度学习技术，虚拟试衣镜可以实时地将用户自己的形象与虚拟服装模特进行融合，让用户在线上体验虚拟试衣的乐趣。
用户可以选择不同款式、不同颜色、不同尺寸的服装，并将自己的形象显示在虚拟试衣镜中，以便直观地查看服装的效果。
同时，虚拟试衣镜还可以基于用户的身体数据为其推荐最适合的尺码，提供个性化的购物建议。
二、智能推荐系统智能推荐系统是人工智能在电子商务中的又一创新应用。
通过分析用户的浏览历史、购买记录和个人偏好等信息，智能推荐系统能够准确预测用户的需求，并向其推荐最符合其兴趣和偏好的产品。
该系统采用机器学习算法，不断优化推荐策略，以提高精准推荐的准确性。
通过智能推荐系统，电商企业可以更好地了解用户需求，提供更加个性化的购物体验，从而提高用户忠诚度和转化率。
三、智能客服助手智能客服助手是人工智能在电子商务领域的另一个创新应用。
传统的电商网站往往需要大量的人力投入来处理客户的咨询与投诉，效率低下且易出错。
而智能客服助手可以利用自然语言处理和机器学习技术，实现对用户提问的自动识别与回答。
该系统可以通过分析海量的语料库，从中获取答案，并与用户进行智能互动，提供准确、快速、满意的解答。
智能客服助手能够为电商企业降低运营成本，提高客户满意度，促进销售增长。
四、智能推送技术智能推送技术是人工智能在电子商务营销中的一项重要应用。
通过收集用户的浏览、搜索、购买等行为数据，智能推送系统可以向用户推送最有价值的个性化信息，包括促销活动、新品上市、定制化服务等内容。
人工智能技术在电子商务领域的应用案例随着科技的不断发展，人工智能技术在各个领域都得到了广泛的应用，其中在电子商务领域更是发挥了重要作用。
人工智能技术的应用为电子商务行业带来了许多创新，提升了用户体验，提高了运营效率，增加了销售额。
本文将介绍几个人工智能技术在电子商务领域的应用案例，展示其在商业领域的巨大潜力。
一、智能推荐系统智能推荐系统是人工智能技术在电子商务领域应用最为广泛的一个方面。
通过分析用户的历史行为数据、偏好和购买记录，智能推荐系统能够为用户推荐个性化的商品，提高用户的购物体验。
以亚马逊为例，其推荐系统根据用户的浏览记录、购买记录和评价等信息，为用户推荐可能感兴趣的商品，大大提高了用户的购买转化率和留存率。
二、智能客服系统智能客服系统是另一个人工智能技术在电子商务领域的重要应用。
传统的客服系统需要大量人力投入，而智能客服系统可以通过自然语言处理和机器学习技术，实现自动化的客服服务。
例如，淘宝的智能客服机器人“阿里小蜜”可以为用户提供24小时在线的咨询服务，解决用户的问题，提高了客户满意度和服务效率。
三、智能搜索引擎智能搜索引擎是人工智能技术在电子商务领域的又一重要应用。
传统的搜索引擎需要用户输入关键词来搜索商品，而智能搜索引擎可以通过语义理解和推荐算法，为用户提供更加精准的搜索结果。
例如，京东的智能搜索引擎可以根据用户的搜索历史和行为，为用户推荐最符合其需求的商品，提高了搜索的准确性和效率。
四、智能营销系统智能营销系统利用人工智能技术分析用户的行为数据和偏好，为用户提供个性化的营销推广方案，提高营销效果。
例如，阿里巴巴的智能营销系统可以根据用户的购买记录和浏览行为，为商家提供精准的广告投放方案，提高了广告的点击率和转化率。
五、智能供应链管理智能供应链管理是人工智能技术在电子商务领域的新兴应用。
通过人工智能技术，企业可以实现对供应链的智能化管理，提高供应链的效率和灵活性。
例如，苏宁易购利用人工智能技术优化供应链管理，实现了库存的精准预测和调配，降低了库存成本，提高了供应链的运作效率。
商务智能应用案例实战4571.doc商务智能BI应用实例案例一：公安领域BI产品应用解决方案1案例二：李宁集团在零售领域BI产品应用解决方案2案例三：奥克斯集团BI系统成功应用4案例四：应用商业智能提升水泥企业的管理效率5其他应用1：商务智能大众化：《纽约时报》启示录7其他应用2：服务型政府的BI视野8案例一：公安领域BI产品应用解决方案应用摘要：公安交通管理局警务的业务处理系统建设已经有一定的规模了，在日常的警务工作中，这些应用系统及相关的数据库大大提高工作效率，完成了各项任务，优势十分明显。
随着城市交通日益发达，管理的相关因素显得更加错综复杂。
加上原有系统在设计时是为满足某个警务工作的需要而有针对性建设的。
这就造成信息的条状分布和信息系统带来新的挑战，因此，新平台系统建设将梳理信息资源，提高综合管理信息应用决策能力。
智能性处理：作为高科技、信息化的智能交通管理的重要步骤，综合市交管局的信息，整合信息孤岛。
提高信息分析的质量，有力地支持警务工作地展开。
公安交通综合数据处理平台建设实现了如下目标：系统架构：公安交通综合数据处理平台的系统架构分为四个层次，即道路现场、终端信息处理层、信息数据处理层以及信息综合应用层，如图所示：案例二：李宁集团在零售领域BI产品应用解决方案应用摘要：随着李宁集团经营规模的不断扩大，信息化的建设也在不断的深入，从POS系统到ERP系统，从MAIL系统到OA系统，整个集团的每项工作都与信息系统密不可分，可以说是行业内信息化建设的先导者。
但是随着信息系统的日益增多，面临的问题也不断涌现（如：信息孤岛、大量历史数据的闲置）。
如何将多个信息系统的数据进行整合.如何将大量闲置的历史数据提炼成知识.ADM（汉端科技）根据自己的多年BI行业经验，针对这些问题提出了解决方案。
通过AD M提供的商务智能BI系统项目的实施，最有力的数据挖掘、信息分析整理、数据管理等解决方案，帮助企业梳理和制定完善的报表体系，为企业制定具有竟争力的分析模式和模型、充分利用现有信息资源，让各个业务部门实现销售、产品规划、财务、库存等核心业务的辅助决策。
智能处理：本年销售系统总体增长综合店效（南北区域）区域零售总体增长水平分销业务部分区域订货情况零售子公司分区域订货情况坪效与竞品差距新品销售总体分析新品销售同期对比分析各产品类别销售-订货对比分析交叉分析_按各分析维度销售排名分析订货总体情况各指标总体规划与实际订货对比订货情况同期对比分析交叉分析_按各分析维度订货排名分析Top客户分区域订货情况客户级别分区域的状态VIP客户分析产品库存分析在仓产品库存时间分析通路库存分析总体收入总体利润总体费用应收帐款零售公司指标分析系统建设达到的目标通过信息及时的预警跟踪，以关键有效的信息，为决策者提供了更为简洁的监控能力，以提高管理效率，防范信息阻塞及死角带来的风险。
通过信息关联，以模型固化管理规范为手段，以信息引导数据的分析为方法，为决策者提供有力的决策依据。
通过财务、生产、销售及采购的综合信息，为决策者综合管理平衡提供了有效的支持。
通过数据仓库的建设，为企业建立多维分析的基础；实现根据分析维度的灵活组合查询与分析。
借助BI分析工具，实现顶层汇总数据监控到明细数据查询分析；将分析由汇总到明细、由宏观到微观，提高企业分析的时效性与准确性。
通过分析主题及模型的建立，为企业决策提供具有可决策、可预测的分析模型，将模型分类，形成各个分析主题，为企业在分析决策中，提供成体系的分析方法与思路。
在应用过程中，逐渐形成了一套标准数据信息的规范。
系统架构：案例三：奥克斯集团BI系统成功应用应用概要：目前，奥克斯集团是中国500强企业、中国大企业集团竞争力前25强、中国信息化标杆企业、国家重点火炬高新技术企业，并为国家工程技术中心和国家级博士后工作站的常设单位，在宁波、、、南昌建立了四大研究院；拥有“三星”和“奥克斯”两大中国名牌，“奥克斯”是“中国驰名商标”。
秉承“以人为本、诚信立业”的企业宗旨，奥克斯集团经历了20余年的历程，取得了跨越1000倍的发展，现拥有总资产80亿元、员工3万名，涉足电力、家电、能源、通讯四大制造业以及房产、医疗、物流三大投资项目，并已形成3平方公里的生产基地，其中宁波三大制造基地、南昌制造基地、深圳制造基地、上海制造基地等国内六大生产基地，同时正在全球拟建四大生产基地。
2006年，实现销售收入180亿元(其中出口3.2亿美元)、利润8.6亿元。
奥克斯数据挖掘和商务智能系统主要基于以下几方面来建立：建立销售数据集市、采购数据集市、生产数据集市、存货数据集市、质量数据集市、研发数据集市、财务数据集市。
建立企业景气指数，针对KPI和企业景气指数进行预警、预测，实现对销售，采购，生产，存货，质量（包括仓储和发货），研发以及财务七部分的过程监控智能处理：通过品牌价格权衡技术结合价格敏感度分析，提供消费者实际消费的环境直接测量价格对品牌的影响及对竞争品牌的影响，从而实现市场动态模拟。
所获丰富的信息，为客户完成定价策略提供强有力的指导与支持。
奥克斯数据挖掘和商务智能系统囊括了丰富的算法，例如：时间序列分析神经网络技术决策树关联规则系统架构：奥克斯数据挖掘和商务智能系统在功能上包括四大部分：绩效指标子系统指标预警子系统指标预测子系统指标互动子系统案例四：应用商业智能提升水泥企业的管理效率应用概要：某大型水泥企业在成功实施ERM项目后，财务、销售、采购、库存、质量、生产调度、原材料进厂、产品出厂、OA、CRM等系统均运行良好，为公司的管理提升、效率提高做出了较大贡献，随着公司的跨越式发展，公司管理逐渐从单一公司管理模式转向集团管理模式，在新的管理模式下如何实现科学管理，是集团化管理所面临的一个重要课题。
在财务管理方面，目前五个生产基地都已经建立独立的信息系统，而且都积累了大量的第一手生产经营数据。
因此，如何对五个生产基地的数据进行多角度、多层次分析，发现公司生产经营中存在的优势与薄弱环节，从全局性、系统性角度思考公司运作状况及发展趋势，挖掘隐藏在数据中的规律性东西以此来指导公司集团化生产经营，为领导决策提供科学依据，这是公司在管理层面所迫切需要解决的问题。
经过调研、分析与论证，公司决定实施商业智能BI(Business Intelligence)项目。
按照总体规划、分步实施的原则，以财务为突破口，建立面向公司各部门、五个生产基地的商业智能BI系统。
增强分析与挖掘数据资源的能力，提升公司科学管理水平：由于财务系统的信息化基础较好，并且已形成集团化管理模式。
因此公司商业智能BI 项目以财务为突破口，建立面向公司各部门、五个生产基地，基于数据仓库基础之上的商业智能BI系统。
主要功能是采五个生产基地的基础数据、预算数据、明细及业务数据，建立数据仓库系统，基于财务分析管理需求，实现服务于公司各级领导及管理人员的智能化分析系统。
根据公司的分析管理需求，设计解决方案如图1，自动抽取各生产基地第一手业务数据、预算数据及BI系统所需要的其他数据，数据被规范化处理后被装载到公司数据仓库，数据仓库的数据经过商业智能BI系统的综合处理，形成多层次、多维度、灵活、动态、实时的最终分析结果，公司领导及各级管理人员可以快速、准确、实时、方便地对公司生产经营数据进行分析，为决策提供科学依据。
智能处理：1. 实现了五个生产基地财务数据集成统一由于五个生产基地采用各自独立的信息系统，产品、客户、科目、供应商等基础资料数据没有规范统一，只能对单个基地进行简单的手工报表分析，无法提供多层次多角度的分析，更不能提供基于集团的汇总分析。
BI系统实施完成后，完成了对五个生产基地的财务及预算成本数据的集成，各生产基地财务业务历史和实时数据每天定时自动清洗加载至数据仓库，数据每月定时自动加载，加载间隔可自由调整，保证了数据信息实时性。
既为领导进行决策提供参考，又方便业务人员快速进行多层次多角度自由组合查询，大大提高了工作的效率。
2. 大大减少报表设计工作量在实施BI项目之前，财务所特的报表主要是从K/3设计或引出，手工制作EXCEL报表。
这种设计报表的方式存在很大的不足：A、报表设计工作占用业务人员大部分时间和精力，而且可能存在重复工作。
B、手工设计报表可能导致数据的错误。
C、报表样式简单，主要是单一的表格形式。
BI系统实施完成后设计一张报表只需要不到一分钟，利用BI系统设计的报表样式丰富，分析方法多，如：同比环比，占比，趋势分析等，而且不会存在数据出错的情况。
这样从很大程度上面减少了报表设计工作人员的工作量。
3. 简化复杂的计算，缩短查询时间财务数据指标的计算复杂，用K/3做统计的时候需要做很多计算，而且每个月都需要手动引出数据，很可能会操作失误，BI系统弥补了K/3系统和手工操作的不足。
由于BI 技术采用一种先进的理念，预先计算好结果，即AD-Hoc(即席查询)，海量计算查询响应时间较K/3系统短很多。
4. 减轻业务系统负荷由于以前大部分分析工作是在K/3系统上进行，所以K/3服务器的负荷是比较重的，实施BI系统后，大部分查询分析都可以在BI系统上进行，可以大大降低K/3服务器的负荷，提高K/3系统的稳定性。
5. 提供正确的决策信息通过多角度多层次的分析多方面的数据，可以发现问题或者是潜在有价值规律，辅助领导层做出正确的决策，减少损失增加收益，提高企业自身竞争能力。
总之，通过BI系统的实施，整合了财务分析需要的所有数据，并且提供了全面而专业的财务分析报表工具，财务人员可以利用BI系统提供的报表快捷、高效、深入的分析财务数据，将更多精力投入到挖掘隐藏在这些数据中的深层次的规律，发掘数据的价值，更好的指导财务工作，BI系统在财务部门的应用效果显著，在行业具有较好的推广使用价值。
系统框架：图1 商业智能BI系统框架图BI系统中的总帐分为财务指标分析、损益分析、现金流分析、资产负债分析四部分。
财务指标分析可以对各生产基地的资产收益率、利润率等各项财务指标进行计算。
损益分析对财务费用、管理费用、营业费用三大费用实际发生构成及与预算的对比进行分析，也对损益构成、损益趋势、损益同比环比进行了分析，并且以图表等直观方式显示。
现金流分析对现金流的构成、趋势进行分析并提供了同比环比分析功能。
资产负债分析则对长期负债、股东权益债、固定资产债、流动负债、流动资产、资产负债等的构成进行详细展示，并通过资产负债趋势分析和同比环比分析报表展示出来。
其他应用1：商务智能大众化：《纽约时报》启示录商务智能如何走向大众化，一直是业界内热议和争论的问题。
传统的观点认为，商务智能软件是决策辅助系统、是“老板工程”，属于少数高管和专业分析人员，这部分人员，仅占组织的15%左右。
