商务智能及其应用探索
数据分析与商务智能概述
• Business Intelligence Development Studio
SQL Server 2005的商务智能构架
பைடு நூலகம்服务
作用
商务 智能 应用
Business Intelligence Development Studio
集成 （SSIS）
分析 （SSAS）
报表 （SSRS）
• 管理信息系统和企业资源计划系统积累了大量的 历史数据。
– 不同历史时期的数据 – 根据不同业务需要的数据 – 由不同供应商提供的数据 – 体系结构和管理实施等方面存在着较大的差异 – 数据相对分散和独立，难以共享 – 没有建立起统一的能用于分析处理的基础数据平台
管理信息系统和企业资源计划系统
• 明确整个企业中的业务数据和相互关系是 有较大困难的。
• 对于这些公司来说，数据的增长是以10万倍来计 量的。
商务工具的变迁
• 多数情况下，数据的搜集是为了提高内在 操作的效率，并不是为了分析或者为了建 立预测模型。
• 数据一旦积累起来，就成为信息财富。这 些财富可被用来改进每个领域的决策。
• 人们已不再满足于简单的数据操作，产生 了进一步使用现有数据的要求。
– 每个邮件在递送过程中都要对条形码进行多次扫描； – 统计控制过程通过成千上万个传感器不断读取和记录
生产过程数据； – 电话系统要跟踪每一个电话的开始时间、持续时间和
网络路线等； – 顾客在网络上的每一次链接及看过的每一件商品都被
记录下来。
商务工具的变迁
• 今天，最大的公司数据库容量是用万亿字节 (terabytes)来计量的。
–决策所需的历史数据量很大，而传统的数据库 一般只存储短期数据。
多学科交叉复合的大数据与商务智能新兴工科专业建设探索与实践
多学科交叉复合的大数据与商务智能新兴工科专业建设探索与实践随着信息技术的迅速发展和大数据时代的到来，大数据与商务智能成为了企业和组织决策的重要支撑。
为了满足社会对于高素质、高技能人才的需求，大数据与商务智能新兴工科专业的建设成为了一个重要的课题。
这个专业需要多学科交叉复合的知识与技能，旨在培养具备深厚理论基础和实践能力的专业人才。
专业特点多学科交叉：大数据与商务智能专业涉及到计算机科学、统计学、数学建模、经济学等多个学科的知识，需要将这些学科进行有机结合，形成一套完整的专业体系。
理论与实践结合：该专业注重培养学生的实践能力，在理论学习的基础上，提供丰富的实践项目和案例，让学生能够熟悉并掌握大数据与商务智能的实际应用。
创新思维培养：大数据与商务智能的领域处于快速发展阶段，需要有创新思维和解决问题的能力。
该专业注重培养学生的创新意识和独立思考能力，鼓励他们在实践中探索新的方法和技术。
专业课程设置数据挖掘与分析：介绍数据挖掘的基本概念、算法和技术，培养学生对大数据进行分析和处理的能力。
商务智能与决策支持：讲解商务智能的理论和应用，培养学生对企业决策支持系统的设计与开发能力。
大数据管理与存储：介绍大数据管理和存储的技术和方法，培养学生对大数据平台的搭建和管理能力。
统计学与数学建模：强化学生的统计学基础，培养他们运用数学模型进行数据分析和预测的能力。
商务智能案例分析：通过实际案例的分析，让学生了解商务智能在不同行业的应用，并提供解决方案。
机器学习与人工智能：介绍机器学习和人工智能的基本原理和算法，培养学生对智能化决策系统的开发和优化能力。
实践教学与项目实践实验课程：设置大数据处理、商务智能工具使用等实验课程，让学生亲自操作并实践相关技术。
行业实习：组织学生到企业进行实习，了解真实的商务智能应用场景，并参与实际项目。
创新项目：鼓励学生参与创新项目，提出新的商务智能解决方案或技术改进，并给予指导和支持。
就业前景随着大数据与商务智能在各行各业的广泛应用，该专业的就业前景非常广阔。
管理信息系统-第十四章练习题
管理信息系统-第十四章练习题(总8页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--第十四章习题单项选择题以下关于企业信息系统今年来发展变化的说法正确的是（A）a. 规模扩大、局部细化、进入各界、面向社会b. 自动化程度提高、定量功能增多c．开发水平提高、开发成本下降d．品种不断出新、更新换代速度加快无线移动通信技术已经在经济活动中进入实际应用，其中与百姓直接相关的应用是（D）a. 手机短信b. 技能培训c．物流远程监控 d. 金融交易与金融服务Intranet是目前企业互联内部各类信息系统时常用的基础设施，对于（A）的企业尤为重要。
a. 分支机构分布较广b. 员工数较多c．客户数较多 d. 供应商较多Extranet是合作企业之间交互信息的基础设施，在以下Extranet的好处中（C）是最为重要和最具价值的。
a. 上游企业可以查询其客户的原材料库存信息，以便及时供货b. 下游企业可以查询自己订单的执行进展情况，以便安排好生产计划c．使供应链中企业的协同效果应有显著的提高d. 为电子商务系统作用的更好发挥提供技术支持数据仓库与数据库对比，有许多其别。
以下最为显著的或被认为的标志性的区别是（B）a. 能有效地被管理的数据的量b. 数据组织方法c. 前者管理的数据是历史态的，后者管理的数据是运作态的d. 应用领域数据仓库中数据的充分利用是建设数据仓库的主要目的。
目前在这方面与数据仓库最为相关的是（D）a.决策支持系统 b.企业资源计划c.新产品研究开发d.商务智能关于商务智能技术，我们一般认为主要是（C ）。
a.数据加工技术和信息处理技术b.人工智能技术和机器学习技术c.数据挖掘技术和在线分析技术d.知识转化技术和知识传播技术商务规律探索是商务智能技术的一项重要作用，以下可以被认为是能由商务智能技术探索的商务规律是（A）。
a.客户流失与客户服务之间的关系b．某产品在不久的将来，市场需求会激增c.某类客户的价值有下降的趋势d.某地区的市场有继续开拓的潜力客户关系管理是经营管理在客户方面精细化管理的新进展，近年来客户关系管理的内容在不断扩展，如（B）就是一个例子。
商务智能在我国的发展现状、问题及其对策
ｖ ｗ分别从 不同的角度来定义 Ｂ 【 。这些不 同的定义 大致 可 ｉ ｅ Ｉ】 Ｊ 以分为四类 ： （ ） 以 Ｇ ｒ ｅ、Ｉ Ｃ Ｂ １ ａ ｎｒ Ｄ 、ＩＭ、Ｓ Ｐ Ｓ Ｒ为代 ｔ Ａ 、Ｍ Ｔ 表 ，将 Ｂ 定义为工具和技 术 的集合 ；（ ） 以 Ｄ ｅｉｗ为代 Ｉ ２ ＭＲ ｖｅ 表 ，将 Ｂ 定义为过程 ；（ ） 以 Ｓ Ｓ为代 表 ，将 Ｂ 定 义为 智 Ｉ ３ Ａ Ｉ 能和知识 ； （ ） 以 Ｍｉ ｏｏｔ 代表 ，主张 Ｂ 是 一 种努 力 。 ４ ｃ ｓห้องสมุดไป่ตู้为 ｒ Ｉ
参考众家观点 ，结合信 息管理思 想 ，本文 拟对 Ｂ 定 义如 下 ： Ｉ Ｂ 是一种 从 组织 历史 数 据 中整合 数据 ，提取 信 息 ，加 以分 Ｉ
析 ，形成知识或情报 ，从 而帮助组织 了解运 作状况并 进行 分 析 、预测 、计划 的方 法和过程 。Ｂ 是一 种技术 、应 用 ，更 是 Ｉ
库 ”即为 “ 数据仓 库 ” （ Ｗ） Ｄ ，然 后在数 据仓 库 的基 础上 ，
生成报 表 ，进 行 联 机 分 析 处 理 Ｏ Ａ （ ｎ—Ｌｎ ｎ ｌ ｉ ｌ ＬＰ Ｏ ｉｅ Ａ ａ ｔ ａ ｙｃ
大数据分析与商务智能应用
大数据分析与商务智能应用随着信息时代的到来，数据的量和种类不断增加，这种大规模的数据被称为大数据。
对于商业领域而言，大数据的应用可以帮助企业更好地了解市场和客户需求，进行更加精准的决策和商业分析。
同时，商务智能作为一种数据分析和决策支持的工具，也是企业应对竞争和变革的重要手段。
本文就大数据分析和商务智能应用进行深入探讨。
一、大数据分析1.1 大数据的定义大数据是指数据量巨大、种类繁多、处理速度高、价值密度低的数据，常见的数据来源包括社交媒体、传感器、网络日志、机器生成数据等。
1.2 大数据的价值大数据的价值在于，它可以帮助企业发现市场趋势、客户需求，洞察业务模式和效率，发现最佳实践和决策。
1.3 大数据分析的技术大数据分析的技术包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理、数据可视化等。
这些技术可以帮助企业从数据中获取有用的信息，从而做出更加精准的决策。
1.4 大数据分析的应用大数据分析在商业领域有着广泛的应用，比如市场分析、客户关系管理、产品研发、供应链管理等。
二、商务智能2.1 商务智能的定义商务智能是指一系列用于支持企业决策的技术和工具。
它可以帮助企业分析和理解市场、客户、业务和运营。
2.2 商务智能的价值商务智能的价值在于，它可以帮助企业更加有效地管理业务和进行决策。
企业可以通过商务智能工具获取关键指标和趋势，对业务模式和过程进行优化和改进。
2.3 商务智能的技术商务智能技术包括数据仓库、在线分析处理、查询和报告工具、数据可视化等。
这些技术可以帮助企业从多个角度对业务数据进行分析和探索，帮助企业决策者更好地了解业务情况。
2.4 商务智能的应用商务智能在企业业务关键领域的应用非常广泛，比如销售分析、市场趋势分析、客户分析、供应链管理、风险管理等。
这些应用可以帮助企业更加精准地做出决策和优化业务流程。
三、大数据分析和商务智能的结合应用3.1 大数据与商务智能的整合将大数据和商务智能进行整合，可以让企业更加有效地利用数据来洞察业务，并进行决策。
基于Web Services的商务智能研究
ｒ ａ — ｍｅ ｓａｕ ｆＷｅ ｅｖ ｃ ｓ ｈ ｎ ｐ ｔ ｏ ｗ ｒ ｎ ｔｔｓ ｔ ｅ Ｂ ’ ｙ ｔ ｍ ａｃ ｉ ｃｕ ｅ ａ ｄ ｉ ｌｍｅ ｔｔ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｅ ｔ ｔ ｔ ｓｏ ｂ ｓ ｒｉ ｅ ，ｔ ｅ ｕ ｓ ｆｒ ａ ｄ ａ ｄ ｓ ｅ ｈ Ｉ Ｓ ｓ ｓｅ ｒ ｈ ｔ ｔ ｒ ｎ ｍｐｅ ｎ ａｉ ａ ｅ — ｎ Ｗ ｂ ｌ ｉ ａ ｅ ｏ ｓ ｒｉ ｅ ，Ｓ ｓ ｔ ａ ｏ ｉ ｅ ｔ ｅ ｐ ｅ ｉｔ ｂｌ ｙｏ １ｗｉ ｈ ｒ ｎ ｆＷｅ ｅ ｖｃ ｓ ｔ ａ ｓ ｈ ｅ ｉｉｎ ａ ｉ ｔ ｆｅ ｔｒ ｒ ｅ ｅｖ ｃ ｓ Ｏ ａ ｏ ｃ ｎ ｃ ｍｂ ｎ ｈ ｒ ｄ ｃａ ｉ ｔ ｆＢ ｔ ｔ ｅ ｔ ｄ ｏ ｂ ｓ ｒｉ ｅ ｏ ｒ ｉ ｔ ｅ ｄ ｃ ｓｏ ｂｌ ｙ ｏ ｎ ｅ ｐ ｓ ． ｉ ｈ ｅ ｅ ｉ ｉ
了企业 对市 场 的 快 速响 应 。是 否 能 正确 处 理 和 有效 利 用各 种业 务 信息 和 数 据 已经 成 为 了决 定 企 业 兴 衰 的关键 。企 业 都希 望 通 过商 务 智 能 产 品 和服 务 处 理
的商 务智 能 网络 方 案 成 为解 决 企 业 发 展 困境 的最 佳
途径 。
１ 商 务 智 能 的 三位 一 体
商务 智能 （ ｕｉｅｓＩｔｌｇｎ ｅ 简 称 Ｂ ） Ｂ ｓ ｓ ｎｅｌ ｅ ｃ ， ｎ ｉ Ｉ 的概 念
最早 由 Ｇ ｒ ｅ ｒｕ ａｔ ｒ ｏｐ于 １９ ｎ Ｇ ９６年 提 出 ， 将 商 务 智 能 他 定义 为一类 由数 据仓库 （ 或数 据 集 市 ） 查 询 报 表 、 、 数 据分 析 、 据挖掘 、 数 数据 备份 和恢 复等 部分 组 成 ， 以帮 助企业 决 策为 目的 的技术 及 其 应 用 ¨ 。商 务 智 能 系
BI)平台介绍
BI项目成功的关键 项目成功的关键
高层领导的强力支持 流畅的数据流 一支熟悉业务、精通技术的团队 业务驱动，业务人员与BI团队良好的沟通 完善的推广、培训制度 功能完善的相关软件（DW、ETL、OLAP、 DM)
BI的实施是一个长期的、不断 的实施是一个长期的、
完善的过程， 完善的过程，需要公司各部门良好的 协作
产 品
渠 道
交 易
机 构
OLTP & OLAP
OLTP（Online Transaction Process）
联机事务处理，是公司日常运营的基础，是业务流程信 息化的关键，基于生产数据库。
OLAP（Online Analysis Process）
联机分析处理，基于数据仓库的数据分析，以供决策所 需，面向管理层，面向未来。
切片和切块(Slice and Dice) 钻取(Drill)
旋转(Rotate)/转轴(Pivot)
OLAP分类 分类
OLAP
按照存储方式
按照处理地点
ROLAP
MOLAP
HOLAP
Server OLAP
Client OLAP
OLTP、ROLAP与MOLAP模式比较 、 与 模式比较
OLTP
ROLAP
为了数据挖掘你也不必非得建立一个数据仓库，数据仓 库不是必须的
DM（数据挖掘） vs OLAP （数据挖掘）
DM（Data Mining）和OLAP是完全不同的 OLAP分析过程的本质是一个演绎推理的过程 演绎推理的过程 演绎推理 OLAP分析先建立一系列的假设，然后通过OLAP来证实或 推翻这些假设来最终得到自己的结论 DM本质上是一个归纳的过程 归纳的过程 归纳 不是用于验证某个假定的模型的正确性，而是在数据库中自 己寻找模型 数据挖掘和OLAP具有一定的互补性 网易BI目前的应用仅仅局限于OLAP
商务智能
商务智能目的：通过科研训练，让没有科研经验的本科生走进实验室初步接触科研，按照“分配科研训练题目→题目初步了解→广泛搜索文献资料→文献综述→拟定实验思路→进行简单实验→实验现象说明、简单结果分析→撰写科研训练报告，谈体会和心得”的流程，独立思考、独立设计方案、独立实验，培养学生理论联系实际、独立自主发现问题和解决问题的能力。
主要内容： 1. 查阅资料及学习相关知识； 2. 在老师的指导下参与简单的科研活动； 3.与同学讨论有关知识； 4.科研训练成果的展示。
一．商业智能的定义1. 商务智能（Business Intelligence，简称 BI）：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。
商业智能现在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。
这些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。
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。
商业智能是一种解决方案。
商业智能的概念最早由Gartner Group 与1996 年提出来。
业智能所涉及的结构与应用，Gartner Group 命名之前就有，在起初被称为经理信息系统（EIS），在演化为商业智能之前叫决策支持系统（DSS）。
易观国际从用户需求的角度将 BI 定义为：BI 是一种为企业或机构提供大规模数据联机处理、数据挖掘、数据分析，以及报表展现等服务，以实现对特定的商业分析目标或企业整体绩效提供定量化决策支持的解决方案的综合。
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序言 (1)一、概况 (1)（一）商务智能的定义 (1)（二）商务智能的发展过程 (2)（三）商务智能的作用 (3)二、企业成功应用商务智能的两方面 (4)（一）商务智能体系结构分析 (4)（二）商务智能核心技术 (7)三、商务智能的应用状况 (10)（一）商务智能的应用领域 (10)（二）主流软件供应商的商务智能产品剖析 (11)四、商务智能的国内、外应用情况 (20)（一）国外应用状况 (20)（二）国内应用情况 (21)五、商务智能解决方案 (21)（一）各大厂商的商务智能解决方案 (21)（二）汽车：ABC公司BI系统实施方案案例 (23)六、商务智能发展前景分析 (26)（一）商务智能的应用 (26)（二）国内商务智能发展的机遇与存在的问题 (27)（三）国内商务智能快速发展建议 (28)七、小结 (29)参考文献 (30)商务智能及其应用探索内容摘要当今社会信息技术飞速发展，经济全球化趋势日益明显，市场竞争激烈。
生存在这样一个“信息爆炸”时代，企业管理者能否利用信息进行快速而有效的决策已直接关系到企业的生死存亡。
越来越多的企业提出对商务智能的需求，商务智能的出现和飞速发展，成为必然趋势。
本文首先全面介绍了商务智能的概念、发展过程及作用，然后阐述了商务智能的体系和核心技术。
多角度多层次地重点研究了商务智能的应用:分析了主流软件供应商的商务智能产品，总结了国内外应用现状。
最后，从国家和行业、企业、软件、管理咨询、项目实施等五个宏观与微观角度，探讨了国内商务智能应用中存在的问题，并探索性地提出了相应的解决方案。
关键词：商务智能数据挖掘数据仓库软件剖析Business intelligence and its application to exploreAbstractThe rapid development of information technology in today's society, the trend of economic globalization is increasingly clear, intense market competition. Survive in such a "information explosion" era, business managers can use information for quick and effective decision-making has been directly related to the company's survival. More and more enterprises put forward the demand for business intelligence, business intelligence, and the emergence and rapid development, has become an inevitable trend. Firstly, a comprehensive introduction to the concept of business intelligence, the development process and the role, and then describes the core of business intelligence systems and technologies. Multi-angle multi-level focus on the business intelligence applications: analysis of the mainstream software vendors business intelligence products, summed up the application status at home and abroad. Finally, from the state and industry, enterprise, software, management consulting, project implementation, the five macro and micro perspectives on business intelligence applications in domestic problems, and explore to put forward the corresponding solutions.Keywords：Business Intelligence Data Mining Data Warehouse Software Profiling序言当今世界，电子商务的发展已经深刻的影响着企业的经营方式。
企业面对日益激烈的竞争，需要有灵敏的感觉和快速反应能力，提高反应能力和决策的准确性。
而企业做出业务决策的最基本依据是企业庞大的数据资源。
为此伴随着互联网技术的进一步发展，一种能够帮助企业整合数据，并从中提取分析出有用的信息，并且获取知识，提高企业理性做出管理决策支持的系统——商务智能应运而生。
商务智能系统的技术体系主要有数据仓库、在线分析处理以及数据挖掘三部分组成。
目前国外的企业，大部分已经进入了中端BI，叫做数据分析。
有一些企业已经开始进入高端BI，叫做数据挖掘。
而我国的企业，目前大部分还停留在报表阶段。
经过几年的积累，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。
这些系统都是通过业务人员或者用户的操作，最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。
可统一称为OLTP(Online Transaction Process，在线事务处理)。
系统运行了一段时间以后，必然帮助企业单位收集大量的历史数据。
但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书。
业务人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息。
企业用户对智能分析系统的需求已开始突显。
此时，如何把数据转化为信息，使得业务人员(包括管理者)能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商务智能主要解决的问题。
另一方面，根据专家分析及国外实际情况和资料都表明，商务智能将是一个必然的趋势，也是信息化的更高层次。
一、概况（一）商务智能的定义商务智能（Business Intelligence，简称BI）的概念最早是Gartner Group的Howard Dresner 于1996年提出来的[1]。
当时将商务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。
当时的预测说：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Howard Dresner命名之前就有，起初被称为主管信息系统（EIS），在羽化成商业智能之前叫决策支持系统（DSS）。
到目前为止，还没有BI的一个权威的定义。
下面引用企业界IBM和学术界的两个定义。
IBM认为商务智能是指一种能力：通过智能的使用你的数据财产来制定更好的商务决策。
它的意思是说各种企业的决策人员以企业中的数据仓库(Data Warehouse) 为本，经由各式各样的查询分析工具(Query/Report Tools)、联机分析处理(Online Analytical Processing 简称OLAP)工具、或是数据挖掘(Data Mining)工具加上决策规划人员的行业知识(Industry Knowledge)，从数据仓储中获得有利的信息，进而帮助企业提高获利，增加生产力与竞争力。
目前，学术界对BI的定义是：商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。
（二）商务智能的发展过程商务智能的出现是一个渐进的演变过程，它经历了事务处理系统(Transaction Process System. TPS)、经理信息系统(Executive Information System EIS)、管理信息系统(Management Information System, MIS)和决策支持系统(Decision Support System. DSS)等阶段。
1.事物处理系统事务处理系统是以计算机处理代替某些手工操作。
这个时期主要借助计算机的运算能力将人力从大量计算和重复性工作中解脱出来。
事务处理系统的积极意义在于，就应用TPS 的该项工作而言，效率提高，耗用时间缩短;缺陷在于，完全“就事论事”，针对某个具体事件进行数据的输入输出，当事件处理完毕后，关于该事件的数据便不太可能被利用，其中的信息也就此湮没于之前已积累起来的浩繁数据中[2]。
如果说，把事件处理过程中的数据处理看作信息的“一次利用”，事件结束后将关于该事件的数据直接或经过处理后提供给中层管理人员作为日常管理的参考，这个过程看作信息的“二次利用”，将关于该事件的数据进行加工后，提交给高层决策者作为战略决策的参考，这个过程看作信息的“三次利用”。
显然，从信息的“一次利用”到“三次利用”，信息的价值实现程度是递增的，也就是说，“三次利用”中信息所创造的价值远大于“一次利用”中信息创造的价值，反之劣质信息造成的危害程度亦如此。
那么，事物处理系统仅仅完成了信息的“一次利用”，舍弃了信息更高价值的实现。
对于刚从繁重手工操作中解脱出来的人们而言是体会不出来这种损失的。
但是随着商业和技术的发展，事物处理系统越来越难以满足应用的需求。
经理信息系统应运而生。
2.经理信息系统经理信息系统根据预先定义的查询以报表或图表的形式向使用者提供商业活动情况的相关数据。
它的服务对象是高层管理者和执行人员，通常提供的信息是一定时期内的总销售额、每种产品的销售额、销售数量等。
EIS的积极意义在于，使决策者在一定程度上掌握企业的业务状况，不至于全靠“拍脑袋”决策。
不足之处在于，EIS应用面太窄，仅局限于高层，中层管理人员的管理活动依然得不到有力的信息支持；应用程序的用途和所使用的数据格式都是由软件开发人员在编程时设定的，若有新的需求，则需要从头瘫新的软件，时效性差，很不灵活。
3.管理信息系统管理信息系统的出现部分地解决了EIS遇到的问题。