几种典型的商业智能(BI)系统架构分析
BI商业智能管理系统
BI是一款集会员管理、会员营销于一体的会员管理系统。
同时可以满足多店连锁的功能，周边附属微信会员卡系统、商家联盟系统、手持PDA终端、手机操作终端。
系统不管在界面、操作上都是行业中的典范。
现有500多家进驻商家，4000多店铺，200000多个会员，每天成交10000多笔交易。
功能：一：分散经营，集中管理：1、软件采用先进最新的微软.NET技术开发，能够做到所有店面分散经营；总店能够看到所有分店的经营情况从而达到集中管理的目的。
2、强大的权限管理，总部可以对所有分店授权经营和监控管理。
3、强大的分销连锁管理流程，可将总店、分店、外办事处、加盟商等集中管理，使总店与分店、外办事处、加盟商的信息共享、集中运作，有效降低各个分支的运作成本。
二：界面美观，操作简单、便捷1、软件采用目前最流行的前端框架ExtJs开发，界面美观，兼容性好，无论是界面之美，还是功能之强，ExtJs都高居榜首；尤其是软件统计报表采用列表和图片的形式展现，操作员查看数据一目了然。
2、软件操作简单，易上手，无需专门培训也能会操作。
3、免费下载、一键安装、免费试用。
三：功能强大，设计新颖1、软件支持会员和散客消费；一个会员可以持多张卡。
2、同时支持磁卡、IC卡、可视卡、手机会员卡、第二代身份证、银行卡做会员卡。
其他配套硬件有小票打印机、扫描枪、来电盒、刷卡器等。
3、有储值、积分、计次、短信群发、库存管理、提成设置、推荐人、来电弹屏、统计分析等强大功能。
4、界面设计全部支持动画效果，突破传统的静态的界面设计。
四：性能稳定，数据安全、同步1、软件运行稳定、坚若磐石，可以承诺软件不存在任何运行出错的问题。
2、软件采用BS+CS的设计理念，打破传统BS架构存在浏览器兼容的问题和数据传输的安全性问题。
3、采用SSL、MD5加密数据传输，银行级别的安全架构理念设计，数据存放于安全级别很高的机房，网络速度快，服务器端能承载上千台的工作站；服务器提供自动备份、定时备份数据功能，在这样多重安全措施下能解决数据存放于本地而造成数据丢失的问题。
BI商务智能系统及其技术架构
BI商务智能系统及其技术架构BI商务智能系统是随着信息技术在管理领域不断发展而产生的具有特定功能和使用目标群的一种解决方案。
BI提供灵活的报表和分析工具支持对数据的评价和判读以及信息发布。
基于BI先进的数据结构和分析基础，企业可做出有事实依据的商业决策，决定面向目标的各种活动。
1 BI商务智能系统功能特点BI商务智能系统基于企业资源计划系统(Enterprise Resource Planning，ERP)及其他业务系统的业务信息，建立适应企业长期发展的数据仓库;采用方便、易用、表现力强的报表体系及可交互的数据智能分析平台来进一步方便企业从战略决策层到管理层再到操作层的各种需求。
BI商务智能系统主要有以下几个功能。
1.1 数据仓库通过数据收集、数据仓库的模型建立、数据仓库应用平台、数据展示技术，建立一套完整的技术方案。
使企业可以综合信息、分析数据信息和分发关键信息，提供可在所有层次上支持决策的功能强大的工具。
这些工具可创建和发布企业自定制的交互式报告和各种应用。
抽取数据、合并数据，然后存储数据、分析数据。
数据仓库的处理流程包括数据建模、数据萃取以及数据管理(通过管理员工作台);拥有先进的数据仓库技术架构，以及先进的工具，包括OLAP处理器、数据挖掘和报表、元数据库、业务计划和模拟等。
提供给用户一个简单易用的报表和分析界面。
满足信息使用者根据本公司的工作需要对信息进行有效的组织和个性化设置，包括定制查询、定制报表和各种分析功能。
支持以电子邮件方式给信息使用者发送分析报表，与企业门户无缝对接，并且可满足用户使用移动设备进行报表分析。
1.2 企业战略管理支持集团设置KPI指标体系，可实现从集团层面到下级单位的全覆盖。
同时系统应提供集团层面的信息查询和监控功能，可以从不同层级的下级单位和不同的系统中抽取需要的数据，并支持用户自定义的报表逻辑和格式生成报表、打印、下载成本地文件。
支持自定义企业的价值动因数，将财务和非财务的大量指标结合进行分析;支持参考及自定义的平衡计分卡，并且可以用于个人评估和绩效考核;支持建立企业管理驾驶舱，根据企业所需指标的种类调用各种系统标准的图形展示工具，帮助企业直观地掌握企业整体的经营状况。
商业智能BI介绍
商业智能BI介绍商业智能（Business Intelligence, 简称BI）是一种能够帮助组织利用数据分析和数据可视化的技术和工具。
通过将大量的数据集成、整理和分析，商业智能可以支持管理层做出决策、优化业务流程以及发现潜在的商业机会。
本文将介绍商业智能的定义、组成部分、应用场景、实施步骤和未来发展趋势。
一、商业智能的定义商业智能是一种通过使用数据分析和数据可视化工具来帮助企业管理层做出决策的技术。
商业智能的目的是将大量的数据整合、分析和可视化，以提供决策者所需的信息，帮助他们更好地了解企业的运营状况，并做出基于数据的决策。
二、商业智能的组成部分⒈数据源：商业智能系统需要从各个数据源中提取数据，这些数据源可以是企业内部的数据库、Excel文件、日志文件等。
⒉数据仓库：商业智能系统需要将数据存储在一个集中的数据仓库中，以便进行分析和查询。
⒊数据整合：商业智能系统需要将来自不同数据源的数据整合在一起，以便进行统一的分析和查询。
⒋数据分析：商业智能系统可以通过各种分析方法和算法对数据进行深入分析，以获取有关业务情况的洞察。
⒌数据可视化：商业智能系统可以将分析结果以图表、报表等形式展现出来，便于决策者理解和使用。
⒍决策支持：商业智能系统的最终目的是为决策者提供有关企业运营状况和业务机会的信息，帮助他们做出明智的决策。
三、商业智能的应用场景商业智能可以应用在各种不同的场景中，以下是其中一些常见的应用场景：⒈销售分析：通过分析销售数据和市场趋势，帮助企业了解产品销售情况和市场需求，从而制定合适的销售策略。
⒉客户分析：通过分析客户数据，帮助企业了解客户群体的特征和需求，以便进行定向营销和客户关系管理。
⒊运营分析：通过分析企业的运营数据，帮助企业优化生产流程、降低成本和提高效率。
⒋财务分析：通过分析财务数据，帮助企业了解财务状况、盈利能力和风险风险等关键指标。
⒌市场分析：通过分析市场数据和行业趋势，帮助企业了解市场竞争状况和未来发展趋势，从而制定市场战略。
商业智能系统是什么有哪几部分
商业智能系统是什么有哪几部分商业智能BI系统是一套完整的解决方案，可以将来自企业的不同业务系统（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己开发的业务系统软件）的数据，提取出有用的数据进行整合清洗，在保证数据正确性的同时，进行数据分析和处理，并利用合适的查询和分析工具快速、准确地为企业提供报表展现与分析，为企业提供决策支持。
BI不是简单的数据工具，而是一套从数据整合、分析到辅助决策，完整的解决方案。
下面就以Smartbi为例，介绍商业智能BI系统的3个核心功能应用。
1、商业智能bi三大组成部分，数据报表：报表是企业管理的基本措施和途径，是企业的基本业务要求，也是实现BI战略的基础。
报表可以帮助企业访问、格式化数据，并把数据信息以可靠和安全的方式呈现给使用者。
报表常规呈现就是使用柱状图、饼状图、折线图、二维表格等图形可视化的方式将企业日常的业务数据（财务、供应链、人力、运营等）全面呈现出来，再通过各种维度（看数据的角度）筛选、关联、跳转、钻透等方式查看各类分析指标，业务分析图表按照主题划分，图表之间存在一定的逻辑关系。
这个层次的报表分析就是呈现企业日常经营、业务的情况，让报表用户对日常的业务有一个清晰、直接、准确的认知，其次解放了他们自己手工通过EXCEL通过各种函数做汇总分析、制图的工作。
比如，财务部门会关心今年的营业收入、目标完成率、营业毛利润率、净资产收益率等；销售部门会关心销售金额、订单数量、销售毛利、回款率等；采购部门会关心采购入库金额、退货情况、应付账款等等。
在这个阶段系统价值就显得非常有限，数据的作用仅仅是从一个可视化的角度对业务做出了另一种形式的解读，用户仅仅是被动的接收来自可视化报表上传递的信息。
2、商业智能bi三大组成部分，数据分析：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析可以被分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。
商业智能(BI)简介
02
基于客户画像，制定个性化的营销策略，如优惠券发放、新品
推荐等，提高营销效果。
营销效果评估
03
通过BI工具对营销活动的执行情况进行实时监控和数据分析，
及时调整策略，确保营销目标达成。
制造业生产过程监控与优化案例
生产过程实时监控
利用BI技术对生产线上的数据进行实时采集、处理和分析，及时发 现问题并采取措施。
BI的发展历程经历了多个阶段，从早期的决策支持系统（DSS）到数据仓库（ DW）、在线分析处理（OLAP），再到现在的自助式BI、大数据BI等。
BI在企业决策中作用
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提高决策效率
BI能够快速提供准确、全面的数据信息，帮助决 策者迅速了解企业运营状况，提高决策效率。
优化决策质量
通过对数据的深度分析和挖掘，BI能够揭示数据 背后的规律和趋势，为决策者提供更加科学、合 理的决策依据。
机器学习（ML）
ML算法可以应用于数据预处理、特征提取、模型构建等 BI流程中，实现自动化和智能化的数据分析。
深度学习（DL）
DL在图像和语音识别等领域有广泛应用，未来可进一步拓 展至BI领域，如通过图像识别技术自动解读图表信息。
数据治理对于BI成功实施重要性
01
数据质量
高质量的数据是BI分析的基础，数据治理可以确保数据的准确性、一致
学员心得分享和互动交流环节
学员心得分享
通过本次学习，我对商业智能有了更深入的了解，掌握了基本的数据分析方法 和工具使用技巧。同时，我也意识到数据质量对分析结果的重要性，需要在实 践中不断提高数据管理和治理能力。
互动交流环节
在学习过程中，我与同学们进行了积极的交流和讨论，分享了彼此的学习心得 和经验。通过互相学习，我不仅拓宽了视野，还收获了更多的知识和技巧。
几种典型的商业智能BI系统架构分析
几种典型的商业智能（BI ）系统架构分析目前，随着商务智能理论的不断发展， 商务智能的系统架构已经从单一的理论衍生岀多种架 构，如分布式商务智能架构，联合商务智能架构等。
下图是前 BO 公司定义的商务智能的基本架 构，它是一种开放式的系统架构，可以分布式集成现有的系统。
从这个架构中，我们可以比较清楚的看岀目前商务智能架构的模式。
包括数据层、业务层和应用层三部分。
数据层基本上就是 ETL 过程。
业务层主要是 OLAP 和Data Mining 的过程。
在应用层里主要包括数据的展示，结果分 析和性能分析等过程。
在实际应用中，由于每个公司的规模和组织架构的不同，在实施商务智能选择系统架构的时候要结合公司的特点， 选者最合适的架构。
下面就介绍几种现实系统中的几种BI 架构。
BO 公司定义的BI 架构1、简单的BI 架构这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理， 集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。
缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。
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应用于多数据仓库的集成和管理。
特点是适用于加 速time-to-market ,需要高层力量的驱动。
成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics 度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL 工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。
联合的BI 架构包括：集中逆向商务智能架构， 分布逆向商务智能架构， 集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。
几种典型的商业智能(BI)系统架构分析
几种典型的商业智能(BI)系统架构分析1、简单的BI架构目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。
缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。
2、联合的BI架构（Federated BI Architecture）这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。
应用于多数据仓库的集成和管理。
特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。
成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。
联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。
2、1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture）·通常用于中小组织·需要良好的保管者的沟通·需要高级执行者买进·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的）2、2 分布式逆向BI架构（Distributed Upstream BI Architecture）·中小组织和大型组织都适用·是大多数从下至上注重实效表现的逼近系统·更多的考虑多数人意见·更多的限制于大多数人意见·实施团队需要良好的沟通2、3 集中式的顺序BI架构（Centralized Downstream BI Architecture）·适用于长期数据仓库项目·用于紧密配合多管道的在巨大组织中到处存在的DW/DM系统·经常目标设定为特殊功能组织或行政中心·需要高层在所有的拥有者进行决策·需要为已有系统在实施团队和支持团队建进行良好的沟通2、4 分布式顺序BI架构（Distributed Downstream BI Architecture）·适用于大型多元化组织·容易适应各种不同的冲突。
商务智能应用案例
商务智能应用案例商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过各种技术和工具来收集、整理、分析企业内外部的数据，以支持企业决策制定和业务运营的过程。
商务智能应用已经成为现代企业管理的重要工具，它可以帮助企业更好地理解市场趋势、客户需求和企业内部运营情况，从而提高决策的准确性和效率。
一、零售行业。
在零售行业，商务智能应用可以帮助企业更好地了解消费者的购买行为和偏好，从而优化产品组合和促销策略。
例如，一家超市可以通过商务智能系统分析销售数据，发现某种商品的销量与天气变化有关，进而调整库存和采购计划，以应对不同的季节和气候。
此外，商务智能还可以帮助零售企业进行客户细分，制定个性化营销方案，提高客户满意度和忠诚度。
二、金融行业。
在金融行业，商务智能应用可以帮助银行和保险公司更好地了解客户的信用风险和投资偏好，从而制定更加精准的风险管理和投资策略。
例如，银行可以通过商务智能系统对客户的贷款还款记录和资产状况进行分析，预测客户的信用风险，并据此调整贷款利率和额度。
另外，商务智能还可以帮助金融机构监控市场风险和资产配置，及时调整投资组合，降低投资风险。
三、制造业。
在制造业，商务智能应用可以帮助企业优化生产计划和供应链管理，提高生产效率和产品质量。
例如，一家汽车制造商可以通过商务智能系统分析生产线上的传感器数据，及时发现设备故障和生产异常，从而减少停机时间和生产成本。
此外，商务智能还可以帮助制造企业预测市场需求，调整生产计划，避免库存积压和产能浪费。
四、跨境电商。
在跨境电商领域，商务智能应用可以帮助企业了解不同国家和地区的消费习惯和市场趋势，优化产品定价和推广策略。
例如，一家跨境电商平台可以通过商务智能系统分析不同国家和地区的用户行为数据，发现不同市场的热门产品和购买偏好，据此调整商品定价和营销活动，提高销售收入和市场份额。
总结。
商务智能应用已经成为各行各业提高管理效率和决策水平的重要工具，它可以帮助企业更好地理解市场和客户，优化业务流程和资源配置，提高竞争力和盈利能力。
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几种典型的商业智能(BI)系统架构分析
1、简单的BI架构这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。
缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。
2、联合的BI架构（Federated BI Architecture）这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。
应用于多数据仓库的集成和管理。
特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。
成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。
联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。
2、1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture）·通常用于中小组织·需要良好的保管者的沟通·需要高级执行者买进·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的）
2、2 分布式逆向BI架构（Distributed Upstream BI Architecture）·中小组织和大型组织都适用·是大多数从下
至上注重实效表现的逼近系统·更多的考虑多数人意见·更多的限制于大多数人意见·实施团队需要良好的沟通
2、3 集中式的顺序BI架构（Centralized Downstream BI Architecture）·适用于长期数据仓库项目·用于紧密配合多管道的在巨大组织中到处存在的DW/DM系统·经常目标设定为特殊功能组织或行政中心·需要高层在所有的拥有者进行决策·需要为已有系统在实施团队和支持团队建进行良好的沟通
2、4 分布式顺序BI架构（Distributed Downstream BI Architecture）·适用于大型多元化组织·容易适应各种不同的冲突·容易转换到不同的环境·需要为已有系统在实施团队和支持团队间进行良好的沟通
2、5 混合型BI架构（Hybrid BI Architecture）·比任何理想化模型更接近现实情况·更适应自然的联盟·元数据集成更具有挑战性。