商务智能系统by(A)第六小组PPT课件
商务智能系统的发展趋势
BI趋势之一：融合加强，演变成门户化 未来的商业智能BI趋势将是基于全面信息集成的服务，将是一种企业级
跨部门运作的基础信息系统，可以整合企业各类信息系统和信息资源，为企 业内的各种用户提供全面的信息消费服务，最后演变成企业的综合信息门户 化，而不是以前单一、隔离、枯燥的系统。
助决策者改善决策水平。商务智能系统的主要功能如下：
数据 集成
运营 分析
信息 呈现
战略决 策支持
数据集成
数据是决策分析的基础。很多情况下 ，决策需要的数据零散分布在几个业务系 统中，为了做出正确的经营决策，就需要 把这些零散的数据收集起来，形成一个系 统的整 体。因此从多个异构数据源，包括 内部的业务系统和外部的数据源提取源数 据，再经过一定的变换后装载到数据仓库 ，实现数据的集成是必要的。
商务智能系统 案例分析
物流企业商业智能平台需求分析及功能设计 （一）物流企业需求分析
物流企业商业智能平台构建的目的是能够满足物流企业各部门的数据分 析需求。更好地为管理者提供决策支持。所以，在平台设计时必须分析企业 各部门的具体需 求。目前物流企业在数据收集及分析方面普遍存在的问题有： 在业务发展过程中收集了海量的数据，但缺乏数据间的连接及有效管理，形 成数据“孤岛”。无法对数 据进行分析利用：信息化程度不高，缺乏对数据 进行深入分析的方法和系统；缺乏基于数据分析的决策辅助系统，如运输决 策辅助、仓储决策辅助等。物流企业商业 智能平台的建立应该有解决以上问 题的能力，所以物流企业商业智能平台应当具备两个功能：第一，数据的收 集及整合功能，商业智能体系中的数据仓库可以实现此 功能；第二，数据的 深入分析以及直观灵活的展示功能，以便辅助决策，通过商业智能平台的 OLAP、报表系统、主题分析等工具可实现此功能。
战略决策支持
战略决策支持是指根据公司各战略业 务单元（strategicbusinessunit，SBU）的 经营业绩和定位，选择一种合理的投资组 合战略。由于商务 智能系统集成了外部数 据，例如外部环境和行业信息，各战略业 务单元可据此制定自身的竞争战略。此外 ，企业还可以利用业务运营的数据，提供 营销、生产、财务 和人力资源等决策支持 。
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。
商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有 数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业 务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企 业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了 从数据仓库到分析型系统等。
信息呈现
信息呈现把收集的数据以报表的形式 呈现出来，让用户了解到企业、市场现状 。这是商务智能的初步功能。例如 BusinessObjects（SAP）的水晶报 表（ crystalreports）允许从各种数据源收集数 据，使报表分析人员可以随心所欲、快速 便捷地设计报表。在信息呈现的方式上， 除了报表、图等形 式以外，还可以用其他 直观的方式。此外，利用在线分析处理（ OLAP），也可以从多个维度观察数据。
案例分析
（二）商业智能平台功能设计
领导页面：通过折线网、柱状图、列表等方式，实现对当前关键业务数据的 及时、直观展现，使管理者对企业当前运营状况有直观的了解。
报表分析：提供各类统计和财务报表分析，可通过菜单选定参数，实现个性 化报表分析需求，并且可以辅以柱状图、饼图、雷达图等图形展现形式。
即席查询：通过菜单选择参数，实现对企业数据仓库中数据的快捷查询。 主题分析：利用OLAP灵活、全方位的分析手段。通过数据切片、旋转、钻取
、钻透等功能，实现不同主题的数据分析。如：市场细分、客户业务分析、 客户优先权分析、库存情况分析等。 数据挖掘：是目前最深层次的数据分析方法。可实现一般数据分析方法不能 实现的功能，如客户流失预警分析、客户信用评估、库存预警、业务开拓等 。 ETL：指数据的抽取、转换、加载。可定期执行，实现数据的整合、更新。 并且可实现企业数据库中脏数据的清理，提高数据分析结果的准确性。 系统管理：提供用户管理、权限管理、参数配置、日志管理、数据备份等功 能。
商务智能系统的 特点
商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程， 目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力， 促使他们做出对企业更有利的决策。
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。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。
BI趋势之二：更易用更人性化 未来BI的门户将更加强调人性化，功能日趋“傻瓜”，强调易用性、稳定性
商务智能系统的 结构
·数据输入和输出的一元化管理
，保证数据一致性
·各部门间可共享数据
·数据流与业务流同步，保证数
据一致性
·将工作人员投入到高附加值的
数据分析和决策制度中
·帮助管理者实时、准确的了解
企业运营现状，支持决策制度
企业需要构建BI系统
商务智能系统的 结构
商务智能系统作一种辅助决策的工具，为决策者提供信息、知识支持，辅
第六小组
商务智能系统
演讲人：
资料整理 ：定义、特点、结构 (附图表) ————— 主要功能（+案例） ————————— 应用前景（+案例） ————————— 发展方向（+案例） ————————— 调查整理后的感受 —————————
什么是商务智能系统？
商务智能系统，又称BI（Business Intelligence） 系统
运营分析
运 营分析包括运营指标分析、运营业绩分析 和财务分析等。运营指标分析是指对企业不同的 业务流程和业务环节的指标进行分析，运营业绩 分析是指对各部门的营业 额、销售量等进行统计 ，在此基础上进行同期比较分析、应收分析、盈 亏分析和各种商品的风险分析等。财务分析是指 对利润、费用支出、资金占用以及其他经济指 标 进行分析，及时掌握企业在资金使用方面的实际 情况，调整和降低企业成本。
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BI商业智能介绍ppt课件
第 8/65页
企业商务智能应用的现状
1. 基本上是在电信、金融行业的应用较多 2. 其他行业的应用相对较晚 3. 即使有应用，也是将商务智能作为工具：报表、
OLAP分析、即席查询、数据挖掘 4. 和商务智能相关的是数据仓库（还是IT技术） 5. 商务智能实施很多是IT部门牵头，但是应用是业务
部门，所以最后的应用很难满足业务部门的需求 6. 有人称商务智能是决策支持系统，但是，项目实施
部门很难知道领导需要什么，所以开发完成后往往 不能得到领导的认可 7. 由于对需求了解的不充分，使得项目的周期延长， 成本增加，风险加大
9
企业商务智能体系架构规划
数据重新组织 数据重新组织 数据质量控制 数据质量控制
数据抽取、 迁移、加载
元数据管理（运营元数据、技术元数据、分析元数据）
数据获取
数据管理
实时 增量
虚拟 数据仓库
报表 随即查询
Intranet/ Internet
即席查询
决策人 员
管理人 员
WEBFOCUS 分析人 产品报告 员
例外分析 数据挖掘
数据挖 掘例外分 析
业务人 员
解决的业务问题
利润成本分析 资产分析
营销分析
投资组合分析 平衡计分卡/KPI
10
内议容程安排 内容安排
• 什么是商务智能 • 商务智能的整体架构 • 商务智能基本功能介绍
物联网 RFID
3
商务智能的理解？
数据 管理
数据
信息
知识
决策
商务智能是通过对来自不同的数据源进行统一处理及管理，通过灵活的展现 方法来帮助企业进行决策支持。
4
信息孤岛和信息烟囱
5
商务智能PPT
• • • • •
一、商务智能概述 二、数据仓库 三、数据挖掘 四、联机分析处理 五、总结
商务智能 商务智能即Business Intelligence,简称 智能 BI，是企业利用现代信息技术收集、管理和 是 分析商务数据和信息，创造和累计商务知 识和见解，改善商务决策水平的一套完整 一套完整 的解决方案。 的解决方案。
BI的作用和目的
• 理解业务 认识是哪些趋势、哪些非正常情况和哪些行为正对业务 产生影响 • 衡量绩效 • 改善关系 • 创造获利机会
BI的应用现状
• 欧美企业在2003年底大约有70%部署商务智能，虽然并不 一定把它当做全公司范围的、战略性的计划。美国和欧洲 的企业对商务智能工具的使用略有不同，美国企业用商务 智能做在线处理比欧洲企业多，而欧洲企业用商务智能进 行高级分析比美国企业多。 • 虽然许多企业都计划实施商务智能，但商务智能仍未能被 广泛地提升到战略性层面。 • 商务智能在中国的发展还处于起步阶段，大部分企业对商 务智能还缺乏必要的了解。 • 中国宝钢、海关以及大的银行和电信公司进行了数据仓库 和数据挖掘项目。
商务智能的发展趋势
商业智能软件市场在最近几年得到了迅速增长。从全球范围来看,据ＩＤＣ预测,到 2005年,这个市场将以27%的年平均增长率发展,届时将会达到118亿美元。越来越多的 组织开始扩展商务智能的应用。而随着现今企业商业流程日趋复杂、企业战略考虑越 来越要求精确性，以及市场从供应商为导向变为客户为导向，现在的商务智能技术也 在不断地发展中，体现了许多方面的趋势： 1. 绩效管理 2. 产品模块的集成 3. 结构化和非结构化数据 4. 数据质量 5. 预测分析 6. 客户定制化 企业中的大部分商务智能用户是偶尔的信息消费者，他们仅需要基本的报表和电子 表格功能。然而大多数商务智能软件的功能和特性远远超出了那些用户的接受和学习 能力。同样的，对信息消费者分类，根据功能和特点定义级别是必要的。加强商务智 能软件的客户可定制化功能，将会进一步扩大软件的用户群。
一、商务智能概述 二、数据仓库 三、数据挖掘 四、联机分析处理 五、总结
商务智能 商务智能即Business Intelligence,简称 智能 BI，是企业利用现代信息技术收集、管理和 是 分析商务数据和信息，创造和累计商务知 识和见解，改善商务决策水平的一套完整 一套完整 的解决方案。 的解决方案。
BI的作用和目的
• 理解业务 认识是哪些趋势、哪些非正常情况和哪些行为正对业务 产生影响 • 衡量绩效 • 改善关系 • 创造获利机会
BI的应用现状
• 欧美企业在2003年底大约有70%部署商务智能，虽然并不 一定把它当做全公司范围的、战略性的计划。美国和欧洲 的企业对商务智能工具的使用略有不同，美国企业用商务 智能做在线处理比欧洲企业多，而欧洲企业用商务智能进 行高级分析比美国企业多。 • 虽然许多企业都计划实施商务智能，但商务智能仍未能被 广泛地提升到战略性层面。 • 商务智能在中国的发展还处于起步阶段，大部分企业对商 务智能还缺乏必要的了解。 • 中国宝钢、海关以及大的银行和电信公司进行了数据仓库 和数据挖掘项目。
商务智能的发展趋势
商业智能软件市场在最近几年得到了迅速增长。从全球范围来看,据ＩＤＣ预测,到 2005年,这个市场将以27%的年平均增长率发展,届时将会达到118亿美元。越来越多的 组织开始扩展商务智能的应用。而随着现今企业商业流程日趋复杂、企业战略考虑越 来越要求精确性，以及市场从供应商为导向变为客户为导向，现在的商务智能技术也 在不断地发展中，体现了许多方面的趋势： 1. 绩效管理 2. 产品模块的集成 3. 结构化和非结构化数据 4. 数据质量 5. 预测分析 6. 客户定制化 企业中的大部分商务智能用户是偶尔的信息消费者，他们仅需要基本的报表和电子 表格功能。然而大多数商务智能软件的功能和特性远远超出了那些用户的接受和学习 能力。同样的，对信息消费者分类，根据功能和特点定义级别是必要的。加强商务智 能软件的客户可定制化功能，将会进一步扩大软件的用户群。
商业智能介绍PPT课件
操作(业务)系统特性
事务驱动 事务数量大，历时短 支持日常的业务 数据是当前的并在不断变化 存储详细数据， 面向应用 无冗余的数据结构与设计方法 针对快速预定义的事务优化设计 可预见的使用模式 支持办事人员或行政人员
信息(分析)系统特性
分析驱动 事务数量小，历时长 支持业务战略决策 数据是历史的， 静态的， 数据是汇总的 ， 面向主题 多维的数据结构 优化是针对查询而不是更新 不可预见的使用模式 支持管理人员和执行主管人员
服务质量分析 营销管理分析 渠道分析 专题分析
客户流失专题分析 ...
即席查询、预定义报表、自定义报表、OLAP、数据挖掘、专题分析模型
元 数
客户分析数据集市
据 管 理
财务分析数据集市
大客户分析数据集市
企业数据仓库 ETL(抽取、转换、加载)
业务数据库 业务数据库 业务数据库 业务数据库
模型库 业务数据库
第25页/共30页
数据仓库的实施风险
构建一个数据仓库是一项有风险的工作
经验告诉我们 … 超过 60%的数据仓库项目最终以失败而告终:
• 项目超预算 • 项目推迟交付 - 或根本交付不了 • 结果未能达到用户的期望 • 项目在技术上是成功的, …
但在业务上却是失败的 第26页/共30页
商业智能实施的风险
第15页/共30页
商业智能实施的内容
第16页/共30页
商务智能系统的构建过程
钻取/切片/旋转
汇总
OLAP服务器
抽取/转换/加载 数据仓库/集市
业务数据源
第17页/共30页
商业智能实施内容-需求驱动
数据获取 企业信息模型
指标定义
指标体系
前端展现
事务驱动 事务数量大，历时短 支持日常的业务 数据是当前的并在不断变化 存储详细数据， 面向应用 无冗余的数据结构与设计方法 针对快速预定义的事务优化设计 可预见的使用模式 支持办事人员或行政人员
信息(分析)系统特性
分析驱动 事务数量小，历时长 支持业务战略决策 数据是历史的， 静态的， 数据是汇总的 ， 面向主题 多维的数据结构 优化是针对查询而不是更新 不可预见的使用模式 支持管理人员和执行主管人员
服务质量分析 营销管理分析 渠道分析 专题分析
客户流失专题分析 ...
即席查询、预定义报表、自定义报表、OLAP、数据挖掘、专题分析模型
元 数
客户分析数据集市
据 管 理
财务分析数据集市
大客户分析数据集市
企业数据仓库 ETL(抽取、转换、加载)
业务数据库 业务数据库 业务数据库 业务数据库
模型库 业务数据库
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数据仓库的实施风险
构建一个数据仓库是一项有风险的工作
经验告诉我们 … 超过 60%的数据仓库项目最终以失败而告终:
• 项目超预算 • 项目推迟交付 - 或根本交付不了 • 结果未能达到用户的期望 • 项目在技术上是成功的, …
但在业务上却是失败的 第26页/共30页
商业智能实施的风险
第15页/共30页
商业智能实施的内容
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商务智能系统的构建过程
钻取/切片/旋转
汇总
OLAP服务器
抽取/转换/加载 数据仓库/集市
业务数据源
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商业智能实施内容-需求驱动
数据获取 企业信息模型
指标定义
指标体系
前端展现
商业智能系统ppt课件
商 业 智 能 系 统 结 构 图
3 商业智能系统研究内容
商 业 智 能 系 统 研 究 内 容 支撑技术研究
BI基础结构
体系结构的研究
网络体系 下BI结构
应用系统的研究
(1)支撑技术的研究
商业智能系统的支撑技术主要包括两方面。一是计 算机技术。包括：数据仓库、数据集市技术；数据 挖掘技术；OLTP(On-Line Transaction Processing 联机事务处理)、OLAP（在线分析）等分析技术； 数据可视化技术；计算机网络与WEB技术。二是现 代管理技术，包括：统计、预测等运筹学方法；客 户管理、供应链管理、企业资源计划等管理理论和 方法；企业建模方法。支撑技术的研究主要围绕两 部分展开：决策支持工具研究和企业建模方法研究。
商业智能系统
一、商业智能 二、商业智能系统 三、商业智能统研究内容 四、商业智能实施过程 五、商业智能系统实施注意的问题
பைடு நூலகம்
1 商业智能
1.1 商业智能概念的定义 商业智能的概念最早是Gartner Group于1996年提出来 的。商业智能是由数据仓库、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。可以看做是相关软件的集合。 商业智能所涉及的技术有数据库技术、OLAP(联机分析 处理Online Analytical Processing,简称OLAP)技术、数 据采集和迁移技术、网络技术、GUI技术、查询报表技 术、统计学、人工智能、知识发现技术等。
4 商业智能实施过程
基于知识的行动阶段 数据解释建模阶段 信息发送阶段 数据收集和预处理阶段 确定目标阶段
(1)确定目标阶段（Targeting）。商业智能所解决 的一般都是一个客户面临的关键问题,如何确定和 理解问题就成为商业智能实施的起点和成功的关 键。问题的确定方法可以有多种,如了解客户当前 新业务推广、客户流失及信用欺诈等。但关键一 点是确定问题的商业价值,简单来说,客户在商业智 能系统上的投入,通过问题的解决,能带来确定的收 益,否则这个项目从开始就是失败的。 (2)数据收集与预处理阶段（Tracking）。数据的 收集难度和客户的实际情况有较大的关系,如果客
商务智能理论框架图PPT课件
数据集成服务
商 分析、解释 业 智 能 价 值 链
目标、任务
业务层
ERP
2020/10/13
CRM
SCM
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
其它系统
问题、数据 1
战略层 组织层 功能层
技术层
战略规划、平衡计分卡
决策
商业绩效管理（BPM），商务活动监控（BAM），前后台信息部门分工
BI应用：战略、运营、分析
模型库、知识库、关键绩效指标（KPI）
BI平台：以用户为导向的EIS,数据分析，数据挖掘，OLAP等
数据仓库
实时数据存储（ODS）
提取转换转载ETL
数据集成服务
比较、预测
分析、解释 商 业 智 能 价 值 链
目标、任务
业务层
ERP、CRM
EAM、MES
SCM、DCS
其它系统
2020/10/13
问题、数据 2
谢谢您的指导
THANK YOU FOR YOUR GUIDANCE.
战略层 组织层 功能层
技术层
战略规划、平衡计分卡
决策
商业绩效管理（BPM），商务活动监控（BAM），前后台信息部门分工
BI应用：战略、运营、分析
模型库、知识库、关键绩效指标（KPI）
比较、预测
BI平台：以用户为导向的EIS,数据分析，数据挖掘，OLAP等
数据仓库
实时数据存储（ODS）
提取转换转载ETL
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2020/10/13
汇报人：XXXX 日期：20XX年XX月XX日
3
商业智能PPT课件教材讲义
Operational & e-business systems
Analyze & model business
operations
Decision processing
systems
Two Information Technologies Have Profound Impact on Business Today
Customers
Target right online customers
Personalized oneto-one marketing
Sales
Convert site visitors to customers
Up selling
Cross selling
BI for CRM Solutions
“数据仓库之父”Bill Inmon给的定义：
数据仓库就是一个用以更好地支持企业或组 织的决策分析处理的，面向主题的，集成的， 不可更新的，随时间不断变化的数据集合
数据仓库的特征
面向主题的：主题是一个在较高层次将数据归 类的标准，每个主题基本对应一个宏观的分析 领域
集成的：允许数据来自于跨组织和部门等不同 数据源；集成的数据必须是一致的、用户看来 是统一的数据视图
Core Technologies in Business Intelligence
Data warehousing
Integrated corporate data source for decision support
OLAP and DSS
Information query, analysis and reporting
Ability to rationalize and automate the process of building the enterprise-wide decision support system
企业商务智能简介ppt课件
基本功能
发展过程
• 展现方式
• 设计实施
发展现状
企业现状 未来愿景 解决方案
• 系统安全
• 技术架构 • 常见分析 • 软件平台
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业务人员
技术人员 管理人员 实现效果
未来愿景
24
未来愿景－业务人员
在友好的界面下浏览报表（如浏览器）
展示方式和转换格式应更加多样化
3
概念阐述－概念解析
信息系统
信息系统是商业智能系统(BI system)的物理基础，表现为具有强大决策分析功能的单独的软件工 具和面向特定应用领域的信息系统平台，如SCM、CRM、ERP。与事务型的MIS不同，商业智能系 统能提供分析、趋势预测等决策分析功能
数据分析
数据分析是系列算法、工具或模型的集合。数据分析层首先获取与所关心主题有关的高质量数据或 信息，然后自动或人工参与使用具有分析功能的算法、工具或模型，帮助人们分析信息、得出结论、
4
概念阐述－概念诠释
应用对象：企业、组织机构、实体、政府 实现手段：利用现代信息技术、网路技术
信息来源：收集结构化、非结构化的数据
管理方式：储存、提取、转换、装载、整合 数据类型：结构化、非结构化的数据信息 数据表征：数据查询、多维分析、数据挖掘等 处理对象：对企业商务产生影响的数据和信息
形成假设、验证假设
知识发现
与数据分析一样，知识发现层也是系列算法、工具或模型。知识发现层将数据转变成信息，而后通 过发现，将信息转变成知识；或者直接将信息转变成知识
战略管理
战略层将信息或知识应用在提高决策能力和运营能力上。商业智能的战略层是利用多个数据源的信 息以及应用经验和假设来提高企业决策能力的一组概念、方法和过程的集合。它通过对数据的获取、 管理和分析，为贯穿企业组织的各种人员提供信息，以提高企业战略决策和战术决策能力
商务智能PPT课件
美国智能家居以数字家庭和数字技术改造为契机，偏重于豪华感， 追求舒适和享受，但其能源消耗很大，不符合现阶段世界范围内低碳、 环保和开源节流的理念。日本的智能家居是开发、设计、施工规模化 与集团化，以人为本，注重功能，兼顾未来发展与环境保护，大量采 用新材料、新技术，充分利用信息、网络、控制与人工智能技术，实 现住宅技术现代化。德国的智能家居追求专项功能的开发，注重基本 的功能性。韩国政府对智能小区和智能家居采取多项政策扶持，规定 在汉城等大城市的新建小区必须具有智能家居系统，目前韩国全国 80%以上的新建项目采用智能家居系统，产生了像三星、LG等知名的 智能家居品牌。
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物联网智能家居给我们编制了一张如此美丽的蓝图，但是现实 的发展却没有想象这般的美好，还有很多现实的深层次的问题值 得探讨和研究。 （1）传感终端设备技术需突破。传统的物联网接入技术，如 RFID、二维码、传感器技术等需要进一步成熟。从技术稳定性、 价格性价比、产品实用性等多方面考虑。此外传感网络与宽带、 CDMA等移动网络的融合，也是急需技术研发的方面。 （2）物联网智能家居体系结构需建立。一个行业想要走上良性发 展的轨道，必须要建立统一的体系结构标准，这样才能实现各个 生产厂家的产品相互兼容，也才能健康持续的发展。但是在现阶 段，短时间内还无法制定统一的标准，还需时日加以等待。 （3）商业产业链需成熟。物联网智能家居现在处于起步阶段，产 品大规模批量化生产还需要时间，随之带来的就是产品成本相对 较高。在中国只有少部分用于试点研究安装，真正用于生活的还 不多见。所以在这个时候更加需要成熟的商业产业链推动其发展， 使其能够在市场中找到相应的位置。同时政府也应该出台相应的 扶持政策，催化推动物联网智能家居的可持续发展。
小米现在整个平台已经拥有了7000万 激活用户，一年后会超过2亿的用户量， 全球市场刚开始展开，在过去的一年里 面我们开拓了6个市场，包括香港、台湾、 新加坡、马来西亚、印度、印尼这六个 市场，最近在印度是我们主攻的市场， 我相信，用这样的模式经过5—10年， 小米有机会成为世界第一的智能手机公 司。
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物联网智能家居给我们编制了一张如此美丽的蓝图，但是现实 的发展却没有想象这般的美好，还有很多现实的深层次的问题值 得探讨和研究。 （1）传感终端设备技术需突破。传统的物联网接入技术，如 RFID、二维码、传感器技术等需要进一步成熟。从技术稳定性、 价格性价比、产品实用性等多方面考虑。此外传感网络与宽带、 CDMA等移动网络的融合，也是急需技术研发的方面。 （2）物联网智能家居体系结构需建立。一个行业想要走上良性发 展的轨道，必须要建立统一的体系结构标准，这样才能实现各个 生产厂家的产品相互兼容，也才能健康持续的发展。但是在现阶 段，短时间内还无法制定统一的标准，还需时日加以等待。 （3）商业产业链需成熟。物联网智能家居现在处于起步阶段，产 品大规模批量化生产还需要时间，随之带来的就是产品成本相对 较高。在中国只有少部分用于试点研究安装，真正用于生活的还 不多见。所以在这个时候更加需要成熟的商业产业链推动其发展， 使其能够在市场中找到相应的位置。同时政府也应该出台相应的 扶持政策，催化推动物联网智能家居的可持续发展。
小米现在整个平台已经拥有了7000万 激活用户，一年后会超过2亿的用户量， 全球市场刚开始展开，在过去的一年里 面我们开拓了6个市场，包括香港、台湾、 新加坡、马来西亚、印度、印尼这六个 市场，最近在印度是我们主攻的市场， 我相信，用这样的模式经过5—10年， 小米有机会成为世界第一的智能手机公 司。
商务智能技术基础(ppt 78页)
• 数据预处理是整合企业原始数据的第一步，包括 数据抽取、转换和装载三个过程;
• 数据仓库则是处理海量数据的基础;
• 数据分析是体现系统智能的关键，一般采用OLAP 和DM两大技术。OLAP不仅进行数据汇总/聚集， 同时还提供切片、切块、下钻、上卷和旋转等数 据分析功能，用户可以方便地对海量数据进行多 维分析。数据挖掘则是挖掘数据背后隐藏的知识 ，通过关联分析、聚类和分类等方法建立分析模 型，预测企业未来发展趋势和将要面临的问题。
预测型模式是可以根据数据项的值精确确定某种结果的模式。挖掘预测型模 式所使用的数据也都是可以明确知道结果的。描述型模式是对数据中存在的规则 做一种描述，或者根据数据的相似性把数据分组。
二、商务智能技术简介
• 4. 三大核心技术之间关系
DW是前提和基础。负责统一数据规则的处理和存储。 OLAP是操作，侧重显性知识处理和分析。 DM是发现，侧重于隐性知识发掘和利用 。
• 数据展现则主要保障系统分析结果的可视化。
元数据
外部数 据源
业务处 理系统 数据源
数据仓库
数据分析平台 (数据挖掘、报表展现和 OLAP工具)
商务智能应用
商务智能框架图
二、商务智能技术简介
• 1. DW（数据仓库）
必要性： 实施BI首先要从企业内部和企业外部不同的数
据源，如客户关系管理(CRM)、供应链管理(SCM)、企业资源 规划(ERP)系统以及其他应用系统等搜集有用的数据，进行转 换和合并，因此需要数据仓库和数据集市技术的支持。
数据仓 库
OLAP 服务器 报表设计
分析人 员
数据分工析具数据展现
图1.3 商务智能系统的组成
商务智能系统架构 • 商务智能系统的最大好处是可以得到准
章商务智能系统PowerPointPresent
➢ 选择数据源 ➢ 数据预处理 ➢ 数据存储 ➢ 数据分析
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章商务智能系统PowerPointPresent
• （1）选择数据源 • 数据源包括了企业中所有的信息系统，以及根据决
策分析需求可能涉及的其他外部数据资源，为了确保商 务智能系统的成功，在识别和确定数据源时应遵循一些 原则：
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章商务智能系统PowerPointPresent
•（3）BI应用子系统
• 通过对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组， 以支持用户多角度、多层次的分析，并利用数据分析工具 从中发现有用的知识，支持企业的决策过程。它主要包括 各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具 以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用。其中数据 分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工 具既针对数据仓库，同时也针对OLAP服务器。
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章商务智能系统PowerPointPresent
•1 商务智能的产生原因
•企业对社会环境变化的需求、技术进步的拉动 以及经营理念发展的结果。 •（1）企业运营模式的变化。 •（2）“数据= 资产”新企业观念的建立。 •（3）传统分析工具的整合能力有限。 •（4）信息技术的推动。
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章商务智能系统PowerPointPresent
13.2 商务智能系统的体系结构
所谓体系结构（Architecture）是指一整套的规则和 结构，为一个系统或产品的整体设计提供主框架。而 一个商业智能的体系结构是指通过识别和理解数据在 系统中的流动过程和数据在企业中的应用过程来提供 商业智能系统应用的主框架。
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章商务智能系统PowerPointPresent
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章商务智能系统PowerPointPresent
• （1）选择数据源 • 数据源包括了企业中所有的信息系统，以及根据决
策分析需求可能涉及的其他外部数据资源，为了确保商 务智能系统的成功，在识别和确定数据源时应遵循一些 原则：
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•（3）BI应用子系统
• 通过对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组， 以支持用户多角度、多层次的分析，并利用数据分析工具 从中发现有用的知识，支持企业的决策过程。它主要包括 各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具 以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用。其中数据 分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工 具既针对数据仓库，同时也针对OLAP服务器。
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•1 商务智能的产生原因
•企业对社会环境变化的需求、技术进步的拉动 以及经营理念发展的结果。 •（1）企业运营模式的变化。 •（2）“数据= 资产”新企业观念的建立。 •（3）传统分析工具的整合能力有限。 •（4）信息技术的推动。
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13.2 商务智能系统的体系结构
所谓体系结构（Architecture）是指一整套的规则和 结构，为一个系统或产品的整体设计提供主框架。而 一个商业智能的体系结构是指通过识别和理解数据在 系统中的流动过程和数据在企业中的应用过程来提供 商业智能系统应用的主框架。
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