商业智能(BI)项目可行性研究报告
智慧化项目可行性研究报告
智慧化项目可行性研究报告一、项目背景随着科技的不断发展和智能化技术的逐渐成熟，智慧化项目已经成为各行各业发展的重要趋势。
智慧化项目通过引入人工智能、大数据、物联网等先进技术，改变传统的业务模式，提高工作效率，降低成本，提升服务质量，增强竞争力，为企业带来巨大的商业价值。
因此，越来越多的企业开始关注智慧化项目，并积极探索如何将智慧化技术应用到自身业务中。
二、项目概述本项目拟引入智慧化技术，将其应用于企业的生产、管理、营销等方面，旨在提高企业的整体运营效率和服务水平。
项目包括以下几个方面的内容：1. 智能化生产管理：通过人工智能技术优化生产计划，提高生产效率，降低生产成本，减少资源浪费；2. 智慧化供应链管理：利用大数据技术优化供应链的运作，提高物流效率，降低库存压力，提升交付准时率；3. 智能化营销服务：通过物联网技术收集用户数据，个性化推荐产品，提升用户体验，增加销售额；4. 智慧化客户服务：通过智能客服系统提供24小时在线服务，提高客户满意度，减少人力成本。
三、项目目标本项目的目标是实现以下几个方面的目标：1. 提高企业的生产效率，降低生产成本，提升产品质量；2. 优化供应链管理，提高物流效率，降低库存压力；3. 提升企业的营销能力，增加销售额；4. 改善客户服务质量，提高客户满意度。
四、可行性分析1. 技术可行性：本项目拟引入的智慧化技术已经逐渐成熟，并在多个行业得到广泛应用。
通过对技术的评估和比较，可以确定合适的技术方案，并确保技术的稳定性和可靠性。
2. 经济可行性：本项目将带来企业生产效率的提升，成本的降低，销售额的增加等经济效益。
通过对项目的投资和收益进行详细的评估和分析，可以确定项目的收益情况，并制定合理的投资计划。
3. 管理可行性：项目的成功实施需要良好的管理团队和有效的管理机制。
通过建立专门的项目组织和项目管理制度，可以确保项目的顺利实施和运作。
4. 市场可行性：本项目拟引入的智慧化技术将带来企业竞争力的提升，服务水平的提高，有望获得市场的认可和好评。
bi项目方案
bi项目方案1. 引言在当今的信息化浪潮下，商业智能（Business Intelligence，简称BI）作为一种管理和决策支持工具，被越来越多的企业所采用。
本文旨在提供一份详细的BI项目方案，帮助企业顺利实施和运营BI系统。
2. 项目目标2.1 主要目标本项目的主要目标是建立一个功能完善、稳定可靠的BI系统，用于支持企业的数据分析和决策过程。
2.2 次要目标- 提高数据分析效率，减少决策层在获取和分析数据上的时间成本。
- 提供个性化和定制化的数据报告和仪表盘，满足不同部门和角色的需求。
- 实现数据的实时监控和预警功能，及时发现问题并采取相应措施。
- 支持多维度的数据查询和分析，促进深入洞察业务运营状况。
- 推动数据驱动的企业文化建设，提高数据的使用和价值。
3. 系统架构3.1 技术选型- 数据仓库：采用关系型数据库管理系统，并使用ETL工具实现数据抽取、转换和加载。
- 数据分析：使用OLAP技术实现多维分析和数据挖掘，并结合数据可视化工具展现分析结果。
- 用户界面：搭建基于Web的BI平台，提供友好的用户界面和操作体验。
3.2 数据流程- 数据抽取：从各个源系统抽取数据，并进行必要的清洗和转换。
- 数据加载：将清洗后的数据加载到数据仓库，并进行索引和优化。
- 数据分析：根据业务需求，使用OLAP工具进行多维分析和数据挖掘。
- 数据展示：通过仪表盘、报表等形式将分析结果可视化呈现给用户。
4. 项目实施4.1 项目规划- 确定项目团队和各成员的职责和角色。
- 制定项目时间计划和里程碑，确保项目按时完成。
- 明确项目的资源需求和预算，以确保项目可行性。
4.2 数据整理与清洗- 分析源数据，确定数据清洗和转换的需求。
- 设计并编写数据清洗和转换的脚本，并进行测试和验证。
- 执行数据清洗和转换过程，确保数据质量和准确性。
4.3 数据仓库建设- 根据数据模型设计，创建数据仓库和相关的表结构。
- 制定数据加载策略和方法，确保数据仓库及时更新。
2024年智能设备项目可行性研究报告
智能设备项目可行性研究报告目录序言 (4)一、技术方案 (4)(一)、企业技术研发分析 (4)(二)、智能设备项目技术工艺分析 (5)(三)、智能设备项目技术流程 (7)(四)、设备选型方案 (8)二、制度建设与员工手册 (10)(一)、公司制度体系规划 (10)(二)、员工手册编制与更新 (11)(三)、制度宣导与培训 (12)(四)、制度执行与监督 (14)(五)、制度评估与改进 (16)三、智能设备项目可行性研究报告 (17)(一)、产品规划 (17)(二)、建设规模 (18)四、智能设备项目选址说明 (20)(一)、智能设备项目选址原则 (20)(二)、智能设备项目选址 (22)(三)、建设条件分析 (23)(四)、用地控制指标 (24)(五)、地总体要求 (26)(六)、节约用地措施 (27)(七)、总图布置方案 (28)(八)、选址综合评价 (30)五、土建工程方案 (32)(一)、建筑工程设计原则 (32)(二)、智能设备项目总平面设计要求 (33)(三)、土建工程设计年限及安全等级 (34)(四)、建筑工程设计总体要求 (35)(五)、土建工程建设指标 (37)六、风险评估 (38)(一)、智能设备项目风险分析 (38)(二)、智能设备项目风险对策 (39)七、社会责任与可持续发展 (39)(一)、企业社会责任理念 (39)(二)、社会责任智能设备项目与计划 (40)(三)、可持续发展战略 (40)(四)、节能减排与环保措施 (41)(五)、社会公益与慈善活动 (41)八、实施计划 (42)(一)、建设周期 (42)(二)、建设进度 (42)(三)、进度安排注意事项 (42)(四)、人力资源配置和员工培训 (43)(五)、智能设备项目实施保障 (43)九、进度计划 (44)(一)、智能设备项目进度安排 (44)(二)、智能设备项目实施保障措施 (45)十、公司治理与法律合规 (46)(一)、公司治理结构 (46)(二)、董事会运作与决策 (48)(三)、内部控制与审计 (49)(四)、法律法规合规体系 (50)(五)、企业社会责任与道德经营 (52)十一、人力资源管理 (54)(一)、人力资源战略规划 (54)(二)、人员招聘与选拔 (55)(三)、员工培训与发展 (57)(四)、绩效管理与激励 (57)(五)、职业规划与晋升 (58)(六)、员工关系与团队建设 (59)序言本项目投资分析及可行性报告旨在全面介绍和规划一个创新性的智能设备项目，以满足需求。
bi项目方案
bi项目方案一、项目概述BI项目（Business Intelligence Project）是以数据分析和决策为核心的企业级项目。
本项目旨在通过构建高效、可靠的数据仓库和BI平台，提供数据洞察、业务分析和决策支持，以促进企业的战略规划和业务发展。
二、项目目标1. 构建数据仓库：收集、清洗、整合和存储企业内外部数据，确保数据的准确性、完整性和一致性。
2. 建立BI平台：搭建灵活、易用的报表和分析平台，满足不同用户的需求，提供自助查询、可视化分析和实时监控等功能。
3. 提供决策支持：通过分析业务数据，挖掘潜在机会和问题，辅助管理层制定战略计划和业务决策，并提供预测和优化建议。
三、项目实施阶段1. 需求调研阶段：- 与相关业务部门沟通，了解业务需求和数据来源，明确项目目标。
- 收集并整理业务需求，制定详细的需求规格说明书。
2. 数据设计与建模阶段：- 分析和评估数据源，设计数据仓库模型，确保数据粒度和结构的准确性。
- 建立ETL流程，实现数据的抽取、清洗和转换，确保数据的一致性和及时性。
3. 平台搭建与开发阶段：- 选取合适的BI平台工具，进行系统搭建和配置。
- 开发报表和分析模块，实现用户需求的自助查询和可视化展示。
4. 测试与上线阶段：- 对系统进行全面的功能测试和性能测试，修复存在的问题。
- 针对用户进行培训和知识分享，确保用户的熟练使用。
5. 运维与优化阶段：- 监控系统性能，及时处理异常情况和故障。
- 优化系统架构和报表性能，提升用户体验和查询效率。
四、项目交付成果1. 数据仓库和数据集市：搭建稳定可靠的数据存储环境，确保数据的安全和可访问性。
2. 报表和分析平台：提供直观、灵活的数据可视化报表和分析功能，支持用户自助查询和定制报表。
3. 战略决策支持：通过数据分析和洞察，提供高质量的决策支持报告和优化建议，辅助企业战略决策的制定和推进。
五、项目预算和进度1. 预算估算：- 软件许可费用：根据所选BI平台工具和规模进行估算。
bi项目方案
bi项目方案一、项目背景如今，随着大数据时代的到来，企业对数据的需求越来越迫切。
商业智能（BI）作为一种通过对企业内部和外部数据进行全面分析，并以直观、易懂的方式展示分析结果的解决方案，已经成为企业管理决策和发展的重要工具。
本文将提出一份BI项目方案，以满足企业在信息化建设中的需求。
二、项目目标1. 构建企业级数据仓库：通过收集并整合企业各个系统产生的结构化和非结构化数据，建立一个统一的数据仓库。
数据仓库应具备高可靠性、高扩展性和高安全性的特点。
2. 实现数据可视化：通过利用数据可视化工具，将数据以图表、仪表盘等形式进行展示，使决策者能够直观地了解企业的运营状况，发现潜在问题和机会，并做出明智的决策。
3. 提供智能化分析功能：通过引入机器学习和人工智能等技术，对海量数据进行深度挖掘和分析，提供智能化的业务洞察和预测能力，为企业的发展方向提供支持。
4. 实现数据共享与协作：通过BI系统，实现数据的共享与协作，打破部门之间的信息孤岛，提高工作效率和协同能力。
三、项目实施步骤1. 需求分析阶段：在该阶段，项目团队将与各个部门进行沟通，详细了解他们的数据需求和业务场景，收集并整理这些需求，形成一个明确的需求文档。
2. 数据采集与清洗阶段：在该阶段，项目团队将根据需求文档，选择合适的采集工具，将各个系统的数据进行抽取、转换和加载，同时进行数据清洗和数据质量的检查。
3. 数据建模与设计阶段：在该阶段，项目团队将根据需求文档和已经采集到的数据，进行数据建模和数据库设计，确定数据仓库的结构和数据存储方式。
4. 报表与可视化设计阶段：在该阶段，项目团队将根据需求文档，选择适合的报表和可视化工具，设计和开发各类报表和可视化界面，以满足不同用户的数据分析需求。
5. 数据分析与挖掘阶段：在该阶段，项目团队将根据已经建立的数据仓库和可视化工具，对数据进行深度挖掘和分析，提供各类智能化业务洞察和预测模型。
6. 系统测试与优化阶段：在该阶段，项目团队将进行系统测试，包括功能测试、性能测试和安全性测试等，同时根据测试结果进行系统调优和优化。
智能可行性研究报告
智能可行性研究报告一、研究背景随着科技的发展和智能化技术的不断进步，智能可行性已经成为了当下的热点话题。
智能可行性不仅仅是一种理论上的概念，更是一种可操作性的技术和方法。
它对于推动工业的发展，提高社会效率，增强国家竞争力都有着重要的作用。
因此，本研究旨在深入探讨智能可行性的相关理论和实践，分析其应用前景和实际可行性，以期为相关领域的研究提供一定的参考和支持。
二、研究概况1.智能可行性的理论基础智能可行性的理论基础主要来源于人工智能、大数据分析、机器学习等相关领域。
智能可行性的核心目标是通过技术手段提高工作效率，优化资源配置，降低成本开支，增加生产效益等。
它主要包括智能决策、智能调度、智能运维、智能监控等方面，涉及的技术手段包括智能算法、数据挖掘、模式识别等。
2.智能可行性的应用场景智能可行性的应用场景非常广泛，主要包括生产制造、物流运输、医疗保健、金融服务等领域。
以生产制造为例，智能可行性可以通过智能调度算法优化生产线的排程，提高生产效率；在物流运输领域，智能可行性可以通过智能路径规划算法提高货物运输的效率，降低运输成本。
3.智能可行性的挑战与机遇智能可行性在实际应用过程中也面临着一些挑战，主要包括技术不成熟、成本过高、风险难以控制等问题。
但与此同时，智能可行性也具有巨大的发展潜力和市场前景。
比如，据国际市场研究公司IDC的预测，2018年全球人工智能市场将达到12.5亿美元，到2023年将实现20.7%的年增长率。
三、案例分析为了深入了解智能可行性的实际应用情况，我们对几个典型的案例进行了分析。
1.生产制造领域的智能可行性应用某汽车制造企业引入了智能调度系统，实现了生产线的自动排程并动态调整。
在以前，生产线的排程需要由生产计划员手动设置，难以适应订单变化和生产环境变化。
引入智能调度系统后，生产线能够根据实时订单情况和设备状况自动调整排程，大大提高了生产效率和灵活性。
2.物流运输领域的智能可行性应用某物流公司引入了智能路径规划系统，通过分析历史运输数据和实时交通情况，为货车提供最优的运输路径。
BI项目可行性研究报告
BI项目可行性研究报告1. 研究背景随着信息时代的到来，企业面临着海量数据的挑战和机遇。
为了更好地利用和管理数据，许多企业开始关注商业智能（BI）项目的实施。
本报告旨在对BI项目的可行性进行研究和评估，以为企业决策提供参考。
2. 研究目的本研究的目的是评估BI项目的实施是否有益于企业，并确保项目能够达到预期的商业目标。
通过分析现有数据和业务需求，我们将研究BI项目的技术可行性、经济可行性和组织可行性。
3. 研究方法本研究将采用以下方法来评估BI项目的可行性：- 市场调研：了解当前BI市场的发展趋势、竞争状况和最佳实践。
- 需求分析：与企业相关部门沟通，了解业务需求和数据要求。
- 技术评估：评估BI工具和技术的适用性及可靠性。
- 成本效益分析：计算实施BI项目所需的投资和预期的回报。
- 风险评估：识别和评估可能的风险和障碍。
4. 研究结果基于我们的研究和分析，我们得出以下结论：- 技术可行性：现有的BI工具和技术能够满足企业的需求，并提供高效的数据分析和报告功能。
- 经济可行性：实施BI项目将带来显著的经济效益，从长远来看，投资回报将超过成本。
- 组织可行性：企业具备实施BI项目所需的组织能力和资源，并且有足够的支持和合作意愿。
5. 建议和推荐基于我们的研究结果，我们建议企业实施BI项目，并提出以下推荐：- 制定清晰的项目计划和目标，并确保高层管理层的支持和参与。
- 确保与各相关部门进行充分的沟通和合作，以确保BI项目能够满足业务需求。
- 选择合适的BI工具和技术，并进行适当的培训和支持。
- 定期评估和监控项目的进展，并及时调整项目策略和计划。
- 建立有效的数据管理和安全机制，以保护企业数据的机密性和完整性。
6. 结论本可行性研究报告强调了BI项目的潜在优势和可行性，以及实施该项目所需的关键要素。
我们相信，通过正确实施BI项目，企业将能够更好地管理和利用数据，并取得更大的商业成功。
建议企业在决策前综合考虑本报告中的结论和建议。
商业智能解决方案(二)敏捷BI解决方案
商业智能解决方案(二)敏捷BI解决方案商业智能解决方案(二)敏捷BI解决方案引言概述商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过数据分析、数据挖掘等技术手段，帮助企业管理者做出更加明智的决策。
敏捷BI解决方案则是一种快速、灵活、有效的商业智能解决方案，能够帮助企业更好地应对市场变化和竞争挑战。
本文将详细介绍敏捷BI解决方案的五个部分。
一、灵活的数据整合1.1 数据源多样性：敏捷BI解决方案能够轻松整合各种数据源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，从而为企业提供更全面的数据分析基础。
1.2 实时数据处理：敏捷BI解决方案支持实时数据处理，能够及时捕获和分析最新的数据，帮助企业管理者做出及时的决策。
1.3 自动化数据清洗：敏捷BI解决方案可以自动清洗和转换数据，提高数据质量，减少人工干预，提高工作效率。
二、灵活的数据可视化2.1 多样化的报表展示：敏捷BI解决方案支持多种报表展示方式，包括表格、图表、地图等，帮助用户更直观地理解数据。
2.2 交互式数据分析：敏捷BI解决方案提供交互式数据分析功能，用户可以根据需要自由选择数据维度和指标，进行深入分析。
2.3 自定义报表设计：敏捷BI解决方案支持用户自定义报表设计，用户可以根据自己的需求和喜好设计个性化的报表，提高工作效率。
三、灵活的数据挖掘3.1 预测分析功能：敏捷BI解决方案可以进行预测分析，帮助企业管理者预测未来的趋势和变化，制定更加科学的发展战略。
3.2 关联分析功能：敏捷BI解决方案支持关联分析功能，可以帮助用户发现数据之间的潜在关系，为企业决策提供更多参考。
3.3 聚类分析功能：敏捷BI解决方案还支持聚类分析功能，可以将数据自动分组，帮助用户更好地理解数据。
四、灵活的数据应用4.1 实时监控功能：敏捷BI解决方案可以实时监控数据变化，及时发现异常情况，帮助企业管理者做出及时的调整。
4.2 决策支持功能：敏捷BI解决方案提供决策支持功能，可以根据数据分析结果给出智能建议，帮助企业管理者做出更明智的决策。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
商业智能（BI）项目第一章、商业智能(BI)项目总体介绍第一节、项目名称商业智能（BI）项目第二节、商业智能（BI）概念商业智能又名商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。
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。
可以认为，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（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。
商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。
商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。
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。
第三节、项目产生背景（一）急切的分析型需求中国经济经历90年代以来快速发展的20年，在2000年前后，很多企业都陆续积极建设核心业务系统，电讯行业的计费系统、生产制造的MES、零售分销行业的ERP系统等等都基本在这一时期快速得于实现，这些系统是让操作人员在工作流程化规范化方面取得了长足进步，资金流得到严格控制和监管。
随着这些系统的完善特别是业务系统数据的积累，公司业务分析及决策人员越来越发现，基于业务系统基础数据的各种分析对其决策非常有帮助，在工作过程中有越来越依赖系统数据的趋势，这一时期其分析工作普遍是如下流程：1、先从业务系统导数据到Excel，然后通过灵活的Excel进行加工，最后生成漂亮的报表；2、生成的报表除了支持自己工作之外，还需要传递到相关部门和领导。
在这个分析过程中普遍存在如下突出问题：1、业务系统压力大：业务系统数据量越来越大，从业务系统查数据导数据越来越慢，并且频繁的导数据，把业务系统也给拖死；2、手工报表时间长：导数据，再加上Excel数据加工时间，通常，出个周报、月报最少需要1-2天时长，耗时太长；3、数据不统一：每个部门都有分析人员，大家都在各自出报表和做分析，数据和分析结果难于共享，并且汇总到领导那里数据容易“打架”，数据不统一；4、决策难于深化：大量时间在做数据处理，没时间分析，分析发现问题之后难于做相关分析，除非再花几天时间；最终造成员工很忙，领导很急；在电子商务行业，其核心数据还是一些日志，比如点击日志、搜索日志等等，这些数据一开始就非常庞大，相比较传统行业还可以导出来Excel处理，在这个行业，Excel的数据支撑能力是无能为力的，只有BI起来之后才可能做的了该类分析。
这些问题在业务系统运营之后都存在，并且随着时间的推移，特别是发展快的公司带来数据量的激增，问题更加明显。
（二）企业精细化管理需要BI支撑精细化管理的核心思想还是快、精、准，几个基本要求都需要BI的强力支撑：1、快，要求自上而下的实时把控，第一时间发现问题需要BI支持，特别是高层领导对全公司问题都能够第一时间发现就需要把各种流程控制系统里面数据拿出来进行分析，发现异常；2、精，能对问题追根溯源，需要BI的向下钻取、向上汇总、交叉分析、关联分析等基本技术支撑，否则看到问题也不知道原因在哪里；3、准，还就是要求问题落实到人，问题出在谁身上？谁该受到惩罚？谁该进行工作改进？（三）数据里面的知识可以帮助企业进行优化升级数据-知识-操作-数据这样一个信息闭环其实就是实践-总结-再实践的一个螺旋式上升过程，在这个过程中如果缺少数据到知识的一步那就是简单重复的操作，而加入知识总结这样一个分析之后的实践，则是有提升的实践，其必然结果是促进我们工作不断得到修正和优化。
所以说BI系统对数据进行知识化是企业优化升级的必然需求。
（四）知识还可以产品化在电子商务行业，不论是B2B还是B2C，知识可以提升网站的友好性，让网站设计者了解用户的习惯和行为，设计符合用户操作的流程和功能；根据买家的行为提供个性化的商品推荐可以帮助用户提升工作效率和采购效果，提升他们对网站的认可度；另外对于卖家来说在网站进行推广之后，迫切希望知道有没有效果，改进机会在哪里？所有这些需求都需要BI把数据提取为知识，这些知识将提升网站对买卖双方的支持能力，在这个过程中也可以对部分知识进行产品化，为电子商务企业在搜索排名等功能性收费之外创造第二条盈利模式——知识收费。
第二章、商业智能（BI）产品市场分析第一节、现有市场状况及需求状况制造业是商业智能的重要市场Manufacturing Insights(IDC 公司附属公司）的报告显示，由于市场全球化和自由化带来了更加激烈的竞争和复杂性，亚太区（不含日本）的许多制造商继续对IT 进行投资，以提高运营效率，更好地控制不断增长的业务成本。
随着越来越多的制造商在华建立了生产基地，降低成本并占领巨大的国内市场，这些制造商需要对主要的IT基础架构、应用和服务进行投资以使其运营能够健康平稳地发展，并获得领先优势。
这将继续促进中国和海外制造商的制造业IT投资。
在对基础架构投入大量资金的同时，在中国和印度这样的新兴大型市场的许多制造商将继续对企业资源管理(ERM）和商务智能（BI）解决方案进行投资，从而为更好的内部协作和决策制定提供基础平台。
有关专家指出，随着互联网的普及，在决策支持系统基础上发展商业智能已成为必然。
随着基于互联网的各种信息系统在企业中的应用，企业将收集越来越多的关于客户、产品及销售情况在内的各种信息，这些信息能帮助企业更好地预测和把握未来。
所以，电子商务的发展也推动了商业智能的进一步应用。
从行业发展来看，商业智能作为业务驱动的决策支持系统，其发展是以较为完善企业的信息系统和稳定的业务系统为基础的。
商业智能未来的应用与行业内信息化的基础状况密切相关，以制造型企业为主，其次是流通企业，这两个领域将是商业智能不可忽视的新市场。
企业随着信息化水平的提高，商业智能产品将会与ERP 和CRM等管理软件进一步融合。
第二节、企业效益分析商业智能帮助企业的管理层进行快速，准确的决策，迅速的发现企业中的问题，提示管理人员加以解决. 但商业智能软件系统不能代替管理人员进行决策，不能自动处理企业运行过程中遇到的问题.因此商业智能系统并不能为企业带来直接的经济效益，但必须看到，商业智能为企业带来的是一种经过科学武装的管理思维，给整个企业带来的是决策的快速性和准确性，发现问题的及时性，以及发现那些对手未发现的潜在的知识和规律，而这些信息是企业产生经济效益的基础，不能快速，准确地指定决策方针等于将市场送给对手，不能及时发现业务中的潜在信息等于浪费自己的资源.比如：通过对销售数据的分析可发现各类客户的特征和喜欢购买商品之间的联系，这样就可进行更有针对性的精确的促销活动或向客户提供更具有个性的服务等，这都会为企业带来直接的经济效益.第三节、商业智能（BI）发展趋势与DSS、EIS系统相比，商业智能具有更美好的发展前景。
近些年来，商业智能市场持续增长。
随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入，企业不停留在事务处理过程而注重有效利用企业的数据为准确和更快的决策提供支持的需求越来越强烈，由此带动的对商业智能的需求将是巨大的。
商业智能的发展趋势可以归纳为以下几点：1、功能上具有可配置性、灵活性、可变化性BI系统的范围从为部门的特定用户服务扩展到为整个企业所有用户服务。
同时，由于企业用户在职权、需求上的差异，BI系统提供广泛的、具有针对性的功能。
从简单的数据获取，到利用WEB和局域网、广域网进行丰富的交互、决策信息和知识的分析和使用。
2、解决方案更开放、可扩展、可按用户定制，在保证核心技术的同时，提供客户化的界面针对不同企业的独特的需求，BI系统在提供核心技术的同时，使系统又具个性化，即在原有方案基础上加入自己的代码和解决方案，增强客户化的接口和扩展特性；可为企业提供基于商业智能平台的定制的工具，使系统具有更大的灵活性和使用范围。
3、从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展这是商业智能应用的一大趋势，即在企业现有的应用系统中，如财务、人力、销售等系统中嵌入商业智能组件，使普遍意义上的事务处理系统具有商业智能的特性。
考虑BI系统的某个组件而不是整个BI系统并非一件简单的事，比如将OLAP 技术应用到某一个应用系统，一个相对完整的商业智能开发过程，如企业问题分析、方案设计、原型系统开发、系统应用等过程是不可缺少的。
4、从传统功能向增强型功能转变增强型的商业智能功能是相对于早期的用SQL工具实现查询的商业智能功能。
前应用中的BI系统除实现传统的BI系统功能之外，大多数已实现了数据分析层的功能。
而数据挖掘、企业建模是BI系统应该加强的应用，以更好地提高系统性能。
5、市场增长强势不减BI软件市场在最近几年得到了迅速增长。
在2000年，即使是经济不景气的一年，BI软件市场仍然增加了22%，达到了36亿美元。
到2005年时，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。
在这个市场中，终端用户查询、报告和OLAP工具占绝对主流，达到65%。
用户希望从他们的企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）和遗留系统中发掘他们的数据资产，因此对BI软件的需求正在不断增加。
这些需求推广来看，说明企业正逐渐摆脱单纯依赖于软件来处理日常事务，而是明确要利用软件来帮助自己，依据企业数据做出更好、更快的决策。
此外，对分析应用需求的增加将持续刺激对商业智能软件的需求。
这些软件主要用来进行复杂的预测，得出相对直接的执行报告，另外也包括以多维分析工具为基础的客户分类应用。
6、商业智能解决方案走向完整第四节、现有商业智能（BI）产品的优缺点分析1、市场现有厂家状况目前，国际上大的商业智能公司，主要有IBM和微软，Oracle、Sap等，国内主要是用友和金蝶2、各大厂商的优势现列举最著名的两大商业智能（BI）解决方案提供商为例：IBMIBM提供了全面的商业智能解决方案，包括前端工具、在线分析处理工具、数据挖掘工具、企业数据仓库、数据仓库管理器和数据预处理工具等。