ERP和商务智能(BI)详细介绍

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。

ERP与BI的区别与联系引言：随着互联网的飞速发展，传统企业都在寻求数字化转型之路。

可是企业刚上线ERP没多久，商业智能BI又再次火遍大江南北。

那究竟什么是BI？有了ERP 报表，还需要BI吗？ERP和BI它们之间又是什么关系？1、ERP先来说一下ERP吧。

ERP，即企业资源计划（Enterprise Resource Planning），它跳出了传统企业边界，从供应链范围去优化企业的资源，是基于网络经济时代的新一代信息系统。

它主要用于改善企业业务流程以提高企业核心竞争力，如用友U8、用友U8C、用友NC、金蝶K3、金蝶EAS等软件，都属于ERP范畴。

没有ERP之前，企业的业务数据都是通过手工记录、手工处理的，效率低，而且容易出错；有了ERP之后，所有流程实现信息化，就好比农民种田有了机器，工作更高效、产能更丰富。

ERP带给了企业信息的共享、业务流程的优化、工作效率的提升。

然而，外部的市场环境处于不断地变化中，企业的管理需求也在不断深化，除了优化企业内部业务流程、提升运营效率外，企业期望通过信息化手段更好地支持企业决策。

企业的数据不仅存在于ERP中，还存在于OA、CRM等系统中，跨系统进行数据分析在ERP报表中较难实现；另外，ERP的报表格式固定，分析维度单一，当数据出现异常难以支持问题追溯。

运行了多年的ERP系统中积累了大量的企业经营数据，但是如何将这些数据的价值最大化发挥出来？ERP系统就好像一匹宝马，亟需一个“伯乐”发掘它内部数据的价值。

这个“伯乐”，就是商业智能BI。

2、BI什么是BI？BI，即商业智能，它是一套完整的解决方案，能够代表企业发展的数字化情况，也更能够帮助客户实现企业精细化运营。

如数钥分析云，就是一款优秀的BI工具，能够将数据转化为能指导企业战略、业务决策的可行性信息。

BI的应用，弥补了ERP在数据分析应用中的不足。

1、打通数据孤岛，实现数据采集。

商业智能的关键在于能够进行跨平台数据交互，实现高效地数据收集，通过ETL （抽取、转换、装载）将数据合并到一个企业级的数据仓库中，智能解析数据文件，实现标准化数据信息管理，最后将数据通过可视化图表转化成信息传递给管理者，为管理者的决策提供数据依据。

商务智能系统的研发及应用商务智能（business intelligence，简称BI）是一种能够将大量企业数据转化为有用信息的技术。

商务智能的目的是利用数据来支持企业决策，并最终帮助企业取得成功并获得竞争优势。

随着企业数据量的快速增长，商务智能系统的研发和应用变得越来越重要。

本文将探讨商务智能系统的研发及应用。

一、商务智能系统的组成商务智能系统主要由数据仓库、数据挖掘、报表生成和数据可视化组成。

1.数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组件。

它是一个中央信息库，由各种数据来源提供数据，包括企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等。

数据仓库收集企业中的数据，并将其转化为可供使用的信息。

这些信息可以用于企业管理来决策。

数据仓库需要强大的数据管理可靠性，使数据能够被存储、访问和搜索。

由于数据仓库需要承载大量企业数据，因此它需要具有高度的扩展性和灵活性。

2.数据挖掘数据挖掘是商务智能的另一个重要组件。

它是使用算法和技术来从数据中提取有价值的信息。

数据挖掘可以采用多种技术，包括聚类、分类、预测、关联挖掘和时序模式识别。

常见的数据挖掘应用包括客户聚类、交叉销售、风险管理、广告推荐等。

3.报表生成商务智能系统将大量的数据转化为有用的信息，并生成报表。

这些报表可以为企业提供有价值的信息，用于企业决策。

报表可以是静态或动态的，取决于用户的需求。

静态报表是事先产生的，一般用于不经常改变的数据。

动态报表在请求时产生，用于频繁变化的数据。

4.数据可视化数据可视化是另一个重要组件，它将数据转化为图表、图形和地图等形式，以便更直观地呈现信息。

数据可视化可以使用户更好地理解数据，并更好地决策。

如果数据可视化没有正确地解释数据，则可能导致错误的决策。

二、商务智能系统的研发和实施商务智能系统在企业中得到越来越广泛的应用，研发和实施商务智能系统的团队需要包括数据仓库设计师、数据挖掘工程师、报表开发人员、数据可视化工程师等。

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。

企业数字化管理解决方案和工具介绍现今的企业越来越注重数字化管理，这也促使着企业发展出了越来越多的数字化管理解决方案和工具。

这些解决方案和工具可以帮助企业提高效率、降低成本，同时也能够提供实时数据分析和管理。

在此，本文将为您介绍一些主流的企业数字化管理解决方案和工具。

一、ERP系统ERP（Enterprise Resource Planning）系统就像企业的神经系统，能够将企业运营过程中的各种信息和数据集成到一个系统中进行统一管理和分析，包括财务、采购、制造、销售、库存、人力资源等方面。

这样的系统能够大大提高企业的效率和准确性。

比如像SAP、Oracle等全球性的ERP系统，可以更好的适应不同企业的运营模式和需求。

二、CRM系统CRM（Customer Relationship Management）系统是用来管理客户关系的系统。

这类系统可以帮助企业对顾客进行分类、跟进、满意度管理、投诉管理等工作，从而更好的了解客户需求，提供更精确的服务。

目前市场上的CRM系统有许多，其中Salesforce、微软Dynamics CRM以及Oracle CRM等系统都是领头羊。

三、MES系统MES（Manufacturing Execution System）系统是专门为工厂提供的管理系统。

该系统从生产计划下达、物料进料、设备清单、人员考勤等方面对工厂进行统一管理，并能够为公司分析生产数据，从而提高生产效率。

当前市面上的自动化生产线，比如工业机器人、移动平台，都需要通过与MES系统相连接才能发挥其最佳作用。

四、SCM系统SCM（Supply Chain Management）系统是为供应链设计的系统，包括采购、配送、库存和仓储等。

SCM系统能够提高供货的效率和准确性，帮助企业快速解决短缺或损失影响的问题。

市面上的SAP APO、Oracle Supply Chain等系统是比较流行的解决方案。

五、BI系统BI（Business Intelligence）系统是针对企业的经营管理和决策制定而设计的系统。

erp 术语ERP术语指的是企业资源计划系统（Enterprise Resource Planning），它是为了优化企业资源和信息化建设而开发和使用的一种计算机软件系统。

ERP术语具有非常准确的解释和定义，下面将从五个方面来详细阐述。

一、MIS（Management Information System）- 管理信息系统管理信息系统是一种为企业提供全面支持的系统，它能够处理各种业务流程，生成流程图以及提供数据分析的功能。

MIS系统可以将管理信息集中管理，实现全面监控和管理，提高效率和效益。

二、SCM（Supply Chain Management）- 供应链管理供应链管理是一种管理方法，它以有效的协调作为基础，将公司内部的物流系统、供应商及其供应系统以及客户及其需求系统整合在一起，以实现高效、低成本、高效能的供应链。

ERP系统中供应链管理是最为重要和核心的功能之一。

三、CRM（Customer Relationship Management）- 客户关系管理客户关系管理是基于维护和管理客户与企业之间的关系的系统。

CRM系统通过不断的研究客户需求和行为，实现客户资源的管理、积累和使用，以提高客户的满意度和忠诚度。

CRM功能被广泛应用在ERP的销售模块中。

四、HRM（Human Resource Management）- 人力资源管理人力资源管理是ERP系统的关键模块，它涵盖了员工招聘、培训、薪酬、绩效管理、劳动关系等人力资源管理过程。

它不仅包括人力资源信息系统（HRIS），还包括员工自助系统等其他组成部分。

五、BI（Business Intelligence）- 商业智能商业智能是一种对业务数据进行有针对性分析和处理的方法，以便企业更好地了解和预测未来的业务趋势。

ERP系统中的BI系统通过整合历史数据、即时数据、市场数据等多种数据，帮助企业采取更有效的决策，优化自身的商业流程。

总之，ERP术语囊括了企业所有的资源管理、生产流程及对外客户信息管理。

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。

ERP系统与商务智能系统BI的设计方案商务智能BI采用先进技术，是企业信息化的新领域，是企业数据生命周期的第二阶段。

商务智能的实现依赖于大量的、准确的、真实数据；而ERP系统产生了大量的、准确的、真是的数据。

因此,将商务智能建立在ERP系统原始数据的基础上，使孤立、分散的企业数据按历史顺序彼此相关，并且按高效、易于提取的结构进行存储,让用户可以按不同的方法进行快速分析，不失为一种良好的企业决策支持解决方案。

本文从以下3个方面对ERP与商务智能整合应用的基本方案进行详细描述.1、关于分析主题的确定确定分析主题是成功实现ERP商务智能系统的第一步。

准确地确定分析主题首先要熟悉ERP的管理模式，通过对ERP相关业务流程的分析确定主题.确定分析主题的依据主要有：对ERP功能模块的分析、对ERP业务流程的分析、对相同类型企业发展战略的了解。

在实际的应用中，如果可以，最好能获得对企业历史数据的分析,便于概括地把握企业的“脉象”.通过对ERP理论和ERP管理模式的研究，针对一般ERP的核心模块和核心业务流程，本文概括了ERP系统的8个分析主题.1。

1 销售主题任务：准确及时地捕捉到销售信息,分析销售情况，对下一步的生产经营科学地进行决策。

主题解释：销售概况分析；销售通路分析；销售策略分析；销售员销售绩效分析；时间段销售分析；销售地区分析；客户销售量分析；客户分布分析;客户类型分析;公司销售成绩的多角度分析；销售规划及销售预测等。

1。

2 市场主题任务：把握市场动向，市场购买潜力和市场价格特点极其发展趋势。

主题解释：地区市场、行业市场的购买潜力分析；市场价格分析；市场趋势预测等。

1.3 产品主题任务：掌握产品的销售能力和销售潜力，合理安排产品结构。

主题解释：产品销售量分析;产品销售额分析；产品销售贡献率分析；产品结构分析；产品市场占有率分析；未销售产品分析；不良品原因分析;产品退货分析;产品获利情况分析;产品订购信息等.1。

BI（BusinessIntelligence）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。

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销售(Business)到数据(Data)的过程，而BI要做的事情是在数据(Data)的基础上，让数据(Data)产生价值，这个产生价值的过程就是商业智能分析(Business Intelligence analyse)的过程。

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，需要利用数据抽取转换(ETL)、数据仓库(DW)、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘(DM)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。

商业智能定义为下列软件工具的集合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，不包括适应于专业人士的成品报告生成工具。

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。

数据挖掘（Data Mining）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。

数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart）产品。

包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型。

联机分析处理(OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父 E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。

OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理(OLTP) 明显区分开来。

当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。