商业智能的需求
大数据分析和商业智能的实际案例
需要应对消费者行为变化、库存 管理、供应链优化等问题，提高 运营效率和客户满意度。
数据采集与整合策略
数据来源
包括POS系统、电子商务网站、社交 媒体、移动设备等多种渠道。
数据整合
将不同来源的数据进行整合和清洗， 形成规范பைடு நூலகம்、标准化的数据集。
消费者行为分析及应用
消费者画像
通过数据分析，了解消费者的年 龄、性别、地域、购买偏好等特
数据挖掘
通过算法和模型对数据进行分析 和挖掘，发现数据中的潜在规律 和趋势，为企业决策提供支持。
可视化展示
将分析结果以图表、报表等形式 进行可视化展示，使得分析结果 更加直观易懂，方便企业决策者 快速了解市场情况和竞争态势。
商业智能在企业决策中作用
优化资源配置
通过商业智能分析，企业可以更加精准地了解市场需求和 产品趋势，从而优化资源配置，提高生产效率和产品质量 。
征。
购买行为分析
分析消费者的购买时间、购买频次 、购买金额等，预测未来购买趋势 。
个性化推荐
基于消费者画像和购买行为，为消 费者提供个性化的产品推荐和服务 。
库存优化与供应链管理
库存分析
通过数据分析，了解库存情况，避免库存积压和缺货现象。
需求预测
基于历史销售数据和消费者行为分析，预测未来销售需求，制定 合理的库存计划。
的改进措施。
利用统计过程控制（SPC）等工具，实现对生产过程的持续监
03
控和改进。
节能减排及可持续发展
01
通过大数据分析技术，优化能 源管理和节能减排方案，降低 能源消耗和减少排放。
02
利用绿色制造技术和工艺，实 现生产过程的环保和可持续发 展。
商业智能项目五要素
商业智能项目五要素作者：佚名来源：《中国信息化周报》2018年第12期在日益激烈的市场环境中，如何提高企业在数据信息中发现商机的能力，并有效地利用在商业管理和决策中，已经成为每个企业直面的问题之一。
越来越多的企业管理者开始借助商业智能技术去发现商务运营过程中存在的问题。
随着信息技术的进步，商业智能正在渗入企业管理的各个方面，并发挥着越来越重要的作用。
商业智能也称作商务智能或商业智慧，即BI（Business Intelligence），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，快速准确地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。
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、客户和供应商数据，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它外部环境中的各种数据。
而商业智能可以从操作层、战术层和战略层三个维度辅助企业业务的经营决策。
想要做好BI项目，要把握哪些要素呢？把需求分析做好仅仅是成功的一半。
因为要把需求解决好并付诸实践，还有很多细节需要处理。
在项目初始阶段，需要把重心放在项目范围和需求上。
对BI项目来说，很多项目的失败都是由于需求不清引发的。
不论是报告、进度板、还是其它实时通讯手段，如果缺乏实施主体决策者的支援，这些手段的价值趋同于零。
只有项目决策与运营战略相一致，才能事半功倍。
宏观把控战略一致性BI项目必须先得到公司高层的肯定，因为项目运作起来会涉及到公司各个层面。
同时，要理解好战略驱动需求对BI项目的要求，只有对客户的商业战略有一定了解后，才能够在做需求时提出有意义、有深度的问题，从而使项目一开始就找准冲刺目标。
绩效评估举例来说，如果一间工厂选择的战略是“操作精良和成本低”，那么结果会是什么呢？管理层的主要决策都将集中于控制成本，透过供应链优化、降低赤字等方式达成。
在这种情况下公司会建立起相应的KPI指标清单。
而如果选择的是“客户为上”策略呢？那么企业的重心会放在研究客户，增加客户参与度等方面。
商务智能系统
➢从技术角度看，商务智能是以企业中的数据仓库为 基础，经由联机分析处理工具、数据挖掘工具加上 决策人员的专业知识，从根本上帮助公司把运营数 据转化成为高价值的可以获取的信息（或者知识）， 并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传 递给恰当的人的过程。
➢从数据分析的角度看，商务智能是为了解决商业活 动中遇到的各种问题，利用各种信息系统进行的高 质量和有价值的信息收集、分析、处理过程，其基 本功能包括个性化的信息分析、预测和辅助决策。
从商务智能系统的循环流程中可以看出，数据仓库、 OLAP （On-Line Analytical Processing：联机分析处理）和数 据挖掘（Data Mining）是其主要的技术支柱：
➢数据仓库是处理海量数据的基础，存储按照商务智能要求 重新组织的来自业务系统的数据；
➢联机分析处理不仅进行数据汇总/聚集，同时还提供切片、 切块、下钻、上钻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；
1 外部数据源通过运行环境（ERP、CRM、SCM等）流 入BI循环（包含有关客户、供应商、竞争对手、产 品以及企业本身的信息）；
2 进入数据仓库/数据集市等数据存储部分——对加 入数据仓库的数据进行净化和转换，纠正错误的数 据和统一格式，使其满足数据仓库应当具有的数据 格式和质量标准；将其存储在中央存储库中（充当 中央存储库的可以是关系型数据库或者多维数据 库），数据的抽取、净化、转换和存储是BI循环的 核心组成部分；
商业智能BI选型报告
商业智能BI选型报告商业智能（Business Intelligence，BI）是指通过收集、整理、分析和展示企业内部和外部各种数据和信息，为企业决策提供支持和指导的一种信息技术应用。
BI选型是指根据企业的需求和情况，选择适合的商业智能工具和平台来实现企业的数据分析和决策支持功能。
在BI选型时，需要考虑以下几个方面：1.功能需求：根据企业的业务需求，确定需要的核心功能。
比如数据分析、报表生成、数据可视化、预测分析等。
2.数据源集成能力：企业数据来自不同的数据源，如数据库、文件、云端等。
选择BI工具时，需要考虑其数据源集成能力，确保可以方便地连接各种数据源。
3.可扩展性：企业的业务数据可能呈指数级增长，选择BI工具时需要考虑其在大数据环境下的可扩展性，能否支持大量数据的存储和处理。
4.用户友好性：BI工具应该具有友好的用户界面和操作方式，方便用户进行数据分析和报表生成，降低学习和使用成本。
5.安全性：企业的数据是重要的资产，选择BI工具时需要考虑其数据安全性，尤其是在数据传输和存储过程中的安全性。
6.成本与性价比：选择BI工具时需要考虑其总体成本和性价比，包括购买成本、部署成本、维护成本等。
根据上述几个方面，我为您推荐以下几款商业智能工具：1. Tableau：Tableau是一款功能强大的数据可视化和分析工具，能够快速地将数据转化为信息，提供直观的数据分析和可视化功能。
Tableau具有良好的用户友好性和易用性，适用于各种规模的企业。
2. Power BI：Power BI是由微软提供的商业智能工具，能够将多个数据源进行集成和分析，并通过丰富的可视化功能来展示数据结果。
Power BI与微软生态系统紧密结合，与Excel等常用工具配合使用效果更佳。
3. QlikView：QlikView是一款自主研发的商业智能软件，可以实现数据的可视化、分析和交互。
QlikView具有强大的数据处理和查询能力，适用于对大数据量进行复杂分析的企业。
商业智能技术在企业管理中的应用
商业智能技术在企业管理中的应用随着信息时代的到来，信息化已经成为各个领域的发展趋势，对于企业来说，管理信息化的应用早已不能够满足需求。
商业智能技术（Business Intelligence, BI）是一种能够对企业数据进行收集、分析、挖掘和展现的技术，它的发展为企业的决策提供了可靠的依据和支持，为企业管理带来了崭新的局面。
一、商业智能技术的发展及应用随着商业智能技术的发展，其应用的范围和形式也越来越广泛。
早期的商业智能技术仅能够对数据进行分析和展现，但需求的增加要求商业智能技术不仅能够对数据进行简单的分析，更需要能够从数据中发掘出信息，进行预测和优化。
目前商业智能技术已经广泛应用于企业的管理决策、市场营销、资源优化和风险预测等方面。
在企业内部，商业智能技术的应用被深度融入到企业的各个业务环节之中，从而进行决策与管理的优化和创新，从而改善企业的管理质量和效益。
二、1.提供全面的数据分析商业智能技术能够对企业的数据进行收集、处理和分析，从而为企业的管理决策提供全面和准确的支持，实现了对企业内部、外部、竞争对手等方面的数据进行分析。
企业可以根据数据进行各项评价，找出问题和瓶颈，进行优化调整和决策。
2.提高工作效率通过商业智能技术，企业可以实现对内部工作的有效监管和管理，对流程、人员和资源进行合理配置和调度，实现工作效率的提高。
同时，也可以利用商业智能技术为员工提供实时、准确的数据支持，协助员工在工作中更加高效、准确地完成任务。
3.创新业务模式商业智能技术能够对市场数据进行深入分析，发掘出市场的需求和趋势，从而引导企业进行业务模式的调整和创新。
企业可以通过对数据的分析，调整产品的定位和销售渠道，提高产品的市场竞争力。
不仅如此，商业智能技术还能够帮助企业优化营销策略，提高销售额和市场占有率。
4.提高决策质量商业智能技术能够以数据为基础，通过分析、挖掘和展现，提供能够支持为企业管理层进行决策的准确依据，从而提高决策质量。
商业智能软件介绍
商业智能软件介绍商业智能软件（Business Intelligence Software）是一种集成了数据分析、数据挖掘、数据可视化和预测分析等功能的软件工具。
它可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息和见解，支持决策制定、战略规划和业务优化。
首先，商业智能软件可以进行数据集成，将来自各种数据源和不同格式的数据进行集中管理和整合。
通过数据集成，用户可以方便地获取和管理数据，消除数据孤岛，提高数据的可用性和准确性。
其次，商业智能软件提供数据分析功能，可以对已经集成的数据进行深入的分析。
它可以进行数据的汇总、排序、聚类、分类等操作，以便在数据中发现隐含的规律和关联。
同时，商业智能软件还可以进行多维分析，即对数据进行多个维度的切片和钻取，帮助用户全面理解数据。
另外，商业智能软件还可以进行数据可视化，将数据以图表、报表、仪表盘等形式展示出来。
通过可视化，用户可以直观地了解数据的趋势、关系和异常情况，帮助用户更好地理解数据，做出合理的决策。
最后，商业智能软件还提供数据挖掘功能，可以通过应用统计学和机器学习算法，自动发现数据中的模式和规律。
数据挖掘可以帮助用户发现一些隐藏在数据中的洞察，对业务决策和战略规划提供重要的支持。
除了上述核心功能，商业智能软件还有一些附加功能，如预测分析、业务流程建模和自动化报告等。
预测分析可以基于历史数据和趋势，预测未来的趋势和发展方向。
业务流程建模可以帮助用户建立和管理业务流程，提高工作效率和业务流程的可控性。
自动化报告可以根据用户的需求，定期生成和分发报告，减少人工操作和提高工作效率。
商业智能软件在企业中的应用越来越广泛。
它可以帮助企业更好地理解市场需求、优化供应链、提升客户满意度、降低风险等。
例如，零售企业可以利用商业智能软件分析销售数据，找出最畅销的产品和最受欢迎的地区，优化进货计划和销售策略。
金融机构可以利用商业智能软件对客户的交易数据进行分析，检测欺诈行为和风险，并提供更加个性化的服务。
商业智能系统开发专业就业方向
商业智能系统开发专业就业方向
商业智能系统开发专业是当今信息技术领域中非常热门的一个
方向，随着大数据时代的到来，商业智能系统开发的需求越来越大。
商业智能系统开发专业的毕业生可以在以下几个方向上就业：
1. 数据分析师：商业智能系统开发专业的毕业生具有深厚的数
据分析能力，可以在企业中担任数据分析师的职位，负责处理企业的数据，提取数据中的关键信息，并进行可视化展示，为企业的决策提供支持。
2. 商业智能工程师：商业智能系统开发专业的毕业生熟练掌握
商业智能系统的开发技术，可以在企业中担任商业智能工程师的职位，负责开发企业内部的商业智能系统，帮助企业更好地管理和利用数据。
3. 数据仓库工程师：商业智能系统开发专业的毕业生对数据仓
库建设有较深的理解，可以在企业中担任数据仓库工程师的职位，负责搭建企业的数据仓库系统，为企业提供数据的存储和管理，支持企业的决策制定。
4. 产品经理：商业智能系统开发专业的毕业生在学习过程中接
触到商业智能系统的多个方面，对于产品的开发和管理有一定的了解，可以在企业中担任产品经理的职位，负责商业智能产品的开发和推广。
总之，商业智能系统开发专业的毕业生在就业方面有着广阔的发展前景，可以选择根据自己的兴趣和特长选择不同的职业方向。
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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。
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前面我很罗嗦地交代了商业智能的来龙去脉，我希望让各位知道的是，商业智能需求天生就注定了是不好弄的，为什么，一句话可以概括，因为这是脑子工程，是一把手的工程！决策，其本身就是一个很个性化的事情，每个人的思维方式和思维习惯千差万别，加上性格偏向和个人喜好等因素，好与不好本身就是个价值判断，不是一个是非分明的逻辑判断。
说穿了，商业智能的需求就不可能有什么标准的模式，因为即使从人工智能的理论角度，现在也还没有一个方法可以完全地模拟人脑的运做，所以对商业智能需求的定义和控制过程事实上就变成了对人脑的控制过程，如果需求是做到一把手的头上的，想控制一把手的想法可不是闹着玩的。
关于商业智能的需求，业界和用户就存在两种观点之争，为了说明两种观点，我把商业智能四个字拆开成“商业”和“智能”两对，前者是商业观点，后者是智能观点。
这也反映了商业智能需求驱动力的一个发展和变迁，从商业智能形成产业到目前，商业智能需求的主要驱动出现了三次变迁。
首先是技术驱动，最开始只是觉得它是先进的技术，很多企业开始购买了很多这些产品，积极的通过技术的方法驱动这个技术在企业里面的应用。
譬如引入查询与报表工具，多维分析工具来改些原来业务系统的报表以及开发一些分析型的应用。
到后来我们称之为业务驱动，现在特别是金融行业，还有政府行业，他们的数据量非常大，基于数据的分析和研判实际上在日常业务流程的战术层次也有很大的一个应用的价值。
前在很多行业里面，它的基本从业人员的素质已经非常专业化，比如说特别在金融行业里面，从业人员的素质非常高，因此他很多时候他的决策是在战术层面决定的，比如银行的客户经理负责信贷业务的话，很多时候是他客户经理就要决策，给这个客户相应的信贷的政策是什么样的，基本定制适合这个客户服务的套餐。
面对这样一个情况，实际上我们看到很多时候是业务的一种驱动，满足一线业务人员每天做很多战术上决策的需要。
再到后来是管理驱动，由于管理信息面的广度要求，就要开始建数据仓库整合数据了，大家可能觉得他是为管理服务的，但是我们认为在中国早期的bi建设当中，它没有真正起到这个作用，仅仅是给管理者提供了一些基本的报表而已。
为什么会提到管理驱动呢，我刚才已经提到了现在的企业老总所面对的内外夹攻的双重压力，在这个情况之下，我们看到的是企业真正的意识到了这种管理的重要性，特别是现在金融企业，它面临很多管理上的改革，比如说中国的金融行业在这两年改革最多的地方，就是我们的信贷风险的管理，还有我们的相应的一些引进一些先进的成本核算的机制，还有绩效考核的机制，这些都是真正对管理从内在的改变。
进而它反过来就会驱动数据仓库技术的应用。
我们看到在以前，比如说我们做数据仓库的时候，我们会在中国的很多企业里面，认为它是一个可有可无的系统，只是说这个报表我早一点拿到，晚一点拿到而已，但是今天我们看到在银行里面所有的员工，他每个季度的奖金怎么发，都是数据仓库来支撑的绩效考核系统来实现的。