商业智能的概念

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。

大数据时代下的商业智能方法研究近年来，随着信息科技的迅速发展，大数据时代已经日渐来临。

大数据的出现给商业带来了极大的机遇和挑战，商业智能慢慢成为了解决商业问题的主要手段之一。

本文将从商业智能的基本概念、应用场景、方法与挑战四个方面着手，深入探讨大数据时代下商业智能方法的研究。

一、商业智能的基本概念商业智能，英文缩写为BI（Business Intelligence），是一种通过企业对自身生产和业务中的数据进行收集、整合、分析，以期获得企业运营和市场形势的研究方法。

商业智能通过对数据和信息的处理，将企业内部和外部的信息有效地整合起来，为企业管理者提供高效的决策支持和竞争优势。

尤其在大数据时代，商业智能越来越重要。

海量的数据对企业来说是一种矛盾的情况，既是机遇，也是挑战。

商业智能具有的数据挖掘、分析、处理、展示功能可以帮助企业在海量数据中找到有用的信息，进行更有侧重性和实效性的决策。

二、商业智能的应用场景商业智能在企业内部的使用场景非常广泛，主要集中在四大方面：1. 生产营运管理：通过对企业的产量、物流、存货等数据进行分析，帮助企业制定更加科学的生产计划和投资决策。

2. 财务管理：通过对企业的资金流、商品成本、营业收入、支出等信息进行整合和分析，帮助企业制定更加合理的预算和财务策略。

3. 市场营销管理：通过对企业商品的销售状况、客户群体、市场反馈等信息进行分析，帮助企业制定更加准确的市场营销策略，提升品牌公信力和市场竞争力。

4. 人力资源管理：通过对企业员工的培训、绩效、薪资等信息进行分析，帮助公司建立更加合理的员工奖惩制度和招聘策略。

三、商业智能的方法商业智能的基本方法主要有以下三种：1. 数据挖掘技术：基于大数据技术，利用数学模型对大量数据进行建模分析，发现数据中所存在的有意义的信息，以此为依据提供决策规划。

2. 数据可视化技术：将分析结果呈现给最终用户的一种方式，将数据以图表、指标、仪表板等形式展示出来，帮助企业决策人员更直观地理解数据分析结果。

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。

商业智能大数据分析的应用一、商业智能（BI）和大数据分析的基本概念和内涵商业智能（BI）是对企业内部和外部数据进行分析、整合，为管理层和业务人员提供决策支持并优化业务流程的一种技术和应用。

商业智能的基本组成部分包括数据仓库、数据挖掘、查询和报表、分析和预测等。

大数据分析是一种基于大数据技术和算法，通过对数据进行收集、处理和分析，获取数据背后的价值和意义的一种分析方法。

大数据分析覆盖范围广泛，包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理、模式识别等领域。

商业智能和大数据分析的结合，可以充分利用企业内外部数据资源，挖掘潜在的商业价值和市场机会，提高企业的决策水平和核心竞争力。

二、商业智能和大数据分析的应用场景和案例商业智能和大数据分析的应用场景广泛，包括市场营销、客户服务、财务管理、供应链管理等领域。

以下是几个典型的案例。

1、市场营销企业可以通过商业智能和大数据分析，了解潜在客户的需求和偏好，并制定符合客户需求的销售策略和产品定位。

比如，通过数据挖掘和分析，了解不同地区消费者的消费行为和偏好，为企业的销售策略提供决策支持。

同时，利用商业智能的查询和报表功能，对市场营销活动的效果进行实时监测和分析，及时调整销售策略和活动方案。

2、客户服务商业智能和大数据分析还可以帮助企业提高客户服务水平。

企业可以通过分析客户反馈数据和交易数据，快速了解客户需求和问题，提供更加精准的服务。

此外，利用商业智能的可视化分析工具，将客户数据进行可视化展示，帮助客户更好地了解自身业务状况和客户服务质量。

3、财务管理商业智能和大数据分析也可以提高企业的财务管理水平。

通过对财务数据的收集、处理和分析，企业可以及时发现问题，并对财务状况进行评估和决策。

比如，利用商业智能的可视化分析工具，将公司财务数据进行可视化展示，帮助管理人员更好地理解公司的财务状况和财务运营情况。

4、供应链管理商业智能和大数据分析可以优化企业的供应链管理。

通过收集和分析供应链上游和下游信息，如库存情况、销售数量、交货时间等，企业可以更好地管理供应链风险和资源。

商业智能与大数据技术的应用第一章：引言随着信息时代的发展，商业智能和大数据技术逐渐成为企业决策和运营管理中不可或缺的重要组成部分。

本章将介绍商业智能和大数据技术的基本概念，以及它们在企业中的应用意义。

1.1 商业智能的概念商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过数据分析和处理，提供决策支持、业务洞察和市场预测等能力的一种技术和应用体系。

商业智能主要包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化和报表分析等功能，通过将海量的、分散的数据整合起来，为企业提供全方位、一体化的决策和运营支持。

1.2 大数据技术的概念大数据技术是指对大规模、高速产生的结构化和非结构化数据进行管理、处理和分析的一种技术系统。

大数据技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节，通过运用各种数据算法和模型，挖掘数据中的潜在价值，为企业提供精准的业务洞察和市场预测。

第二章：商业智能的应用商业智能技术在企业中应用广泛，可以提高企业的竞争力和决策效率。

本章将从数据仓库、数据挖掘、数据可视化和报表分析四个方面介绍商业智能的具体应用。

2.1 数据仓库数据仓库是商业智能的核心基础设施，它是用于集成、存储和管理企业各类数据的一个中央库。

通过数据仓库，企业可以快速获取和分析各类数据，从而提高对市场和客户的洞察能力，支持更好的决策和规划。

2.2 数据挖掘数据挖掘是商业智能的一项重要技术，它通过发现数据中隐藏的模式和规律，帮助企业发现潜在的商机和问题。

数据挖掘技术可以应用于客户分群、市场趋势预测、销售预测等多个领域，为企业提供可靠的决策支持。

2.3 数据可视化数据可视化是商业智能的又一重要功能，它通过图表、地图、仪表盘等形式，将数据可视化呈现，帮助企业直观地理解和分析数据。

数据可视化可以帮助企业发现数据中的关联性和趋势，加强对业务运营的监测和控制。

2.4 报表分析报表分析是商业智能的重要应用手段，它通过定期和自动化地生成各类报表，帮助企业对业务进行全面和精准的分析。

商业智能（Business Intelligence，简称BI）的概念最早是Gartner Group于1996年提出来的。

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。

当时，Gartner Group预测说：到2000年，信息民主（注：指组织内信息共享的无差别性）将在具有前瞻性思维的企业中浮现。

借助商业智能，员工、咨询员、客户、供应商以及公众能够有效地运用信息。

其实，商业智能所涉及的技术与应用，在Gartner Group命名之前就有，起初被称为经理信息系统（EIS），在羽化成商业智能之前叫决策支持系统（DSS）。

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。

为此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。

BI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，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。

商业智能的这个基本过程如图所示。

数据挖掘与商业智能随着互联网和信息技术的高速发展，数据量的爆炸式增长使得企业和组织面临了前所未有的挑战和机遇。

在这个数字化时代，数据挖掘和商业智能的应用逐渐成为推动企业发展的关键要素。

本文将探讨数据挖掘与商业智能的概念、作用以及在不同领域的应用案例。

一、数据挖掘和商业智能的概念和作用1.1 数据挖掘的概念和作用数据挖掘是从大量非结构化和半结构化的数据中发现隐藏在其中的有价值的信息和模式的过程。

通过运用数据挖掘技术，企业可以识别出潜在的趋势、关联规律和异常行为，从而进行更准确的决策和预测。

数据挖掘技术包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。

1.2 商业智能的概念和作用商业智能是利用各种分析工具和技术，将数据转化为有价值的信息和知识，帮助企业制定战略和决策的过程。

商业智能包括数据仓库的建立、数据分析和报告生成等。

通过商业智能的应用，企业可以根据市场需求和竞争环境进行业务分析，优化运营和提高竞争力。

二、数据挖掘和商业智能在不同领域的应用案例2.1 零售业在零售业，数据挖掘和商业智能的应用受到广泛关注。

通过分析消费者购买行为和喜好，零售商可以准确预测市场需求，并进行精准的产品定位和定价策略。

例如，亚马逊通过分析用户的购买历史和浏览记录，向用户推荐个性化的商品。

2.2 市场营销数据挖掘和商业智能在市场营销领域也有着广泛的应用。

通过分析市场数据和消费者行为，企业可以精确找到目标客户，并进行精准的广告投放和营销活动。

例如，谷歌利用数据挖掘技术，根据用户的搜索记录和浏览行为，向用户展示相关的广告内容。

2.3 银行和金融业在银行和金融业，数据挖掘和商业智能可以帮助机构更好地识别风险和进行风险评估。

通过分析大量的金融数据和用户行为，银行可以更准确地预测客户的信用风险，并进行相应的信贷管理和风险控制。

2.4 医疗保健数据挖掘和商业智能在医疗保健领域也具有重要作用。

通过分析医疗数据和患者信息，医疗机构可以提供个性化的诊断和治疗方案，提高医疗水平和效率。

BI概念商业智能也称作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。

bi什么意思
BI(BusinessIntelligence商业智能)的概念，是由全球最专业权威的IT研究咨询公司GartnerGroup在1996年首次提出，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的技术及其应用。

在Gartner定义前后，不同的企业、专家和行业领袖，都对这一概念进行过自己的解读。

但总的来看，关键的要素仍然不变：即通过数据原材料和相关分析技术，产生知识/信息/判断，应用于企业经营管理决策。

可以说，企业需求和数据技术的双重驱动，是BI诞生的根本原因。

自从1956年IBM发明硬盘之后，数据存储的研究和应用突飞猛进。

在IBM的推动下，关系型数据库、数据仓库技术逐渐成熟，从数据存储自然过渡到数据挖掘。

随后，数据抽取转换加载、数据仓库和联机分析处理等技术也逐渐成熟。

技术基础有了，再说市场需求。

在商业智能发展初期，报表是企业最大的痛点和需求。

因为当时只有具备专业技术的IT人才会使用工具，大多数业务人员无法使用数据。

特别是财务人员每天将大量的时间花在不同报表的数据导入上，往往需要耗费大量的时间精力。

导致数据分析的速度，远远赶不上业务发展的速度，无法对决策提供及时有效的支持。