商务智能与决策支持——案例及案例分析
商务智能与决策支持——案例及案例分析
商务智能与决策支持教学案例案例1:光大银行商务智能系统得实施一、案例内容成立于1992年8月得光大银行, 作为国内最大得股份制商业银行,拥有众多客户群,几百个分支机构遍布国内外;同时光大银行以领先得理念为客户提供种类繁多得金融服务。
对于一个如此庞大得机构,如此繁多得金融服务,管理得复杂性可想而知。
近年来,通过综合柜台业务系统、阳光卡系统、网上银行系统与办公自动化系统等一系列信息化基础建设,光大银行率先实现了业务系统全国联网与总行数据大集中。
在成功实现业务系统全国联网与总行数据大集中后,经营管理分析方面又出现了一些亟待解决得新问题,如:统计数据不够及时准确、对决策分析缺乏专业化系统化支持、报表处理效率低、数据共享差、难以为以客户为中心得经营管理模式提供充足得信息支持、业绩考核没有理想得IT系统为支撑等等。
众多新问题得出现就是银行管理层始料未及得。
为了尽快突破海量数据得“封锁”,挖掘其中蕴涵得知识与信息,光大银行决策层于2002年初开始立项商业智能及数据仓库系统。
光大银行根据自身情况,以实际需要为导向,对各家方案得优劣进行仔细分析、反复考察、综合考虑。
最终,菲奈特软件公司得高端商务智能产品BI、Office以其领先得技术与简便得操作从众多竞争者中脱颖而出,赢得了光大银行决策层得一致青睐。
经过商议,双方在国际结算业务统计分析、对公业务统计分析、信贷风险管理、客户经理业绩考核等方面签定了一系列合作计划。
为了降低实施风险,将从国际结算业务统计分析系统开始,各个项目逐步实施。
成功得选型就是光大银行商业智能应用系统成功实施得开始。
国际业务部商业智能得应用证明,光大银行所采取得“以部门为基础实施数据处理”得决定就是正确得,也就是务实得。
从2002年12月开始,菲奈特BI、Office商业智能应用平台相继应用于光大银行其她几个业务部门,形成相应部门得商业智能系统。
这些商业智能系统以数据仓库技术为基础,把分散在各个业务系统得数据进行整合,数据经过清洗、转换,加载到数据仓库;再采用OLAP与Data Mining等技术,为管理决策人员提供强大、灵活得日常查询与决策支持。
第5章决策支持系统与商务智能
内容提要： 一、经营决策与决策支持 二、决策支持系统与专家系统 三、商务智能
案例导读：联华超市——企业商务智能应用（课本P87-88）
信息与决策的关系： 1、企业的信息系统与企业的业务管理和运作系统是相互影响的
不同的运作系统，对于信息收集、信息存放、信息分析和 处理、信息检索等功能的具体要求不同，信息系统的结构必须 考虑到运作系统的特点；
数据（x,y）,设回归方程是：
yˆ ˆ0 ˆ1x
其中：ˆ0是估计的回归直线在 y 轴上的截距，ˆ1是直线 的斜率，它表示对于一个给定的 x 的值，yˆ 是 y 的估 计值，也表示 x 每变动一个单位时， y 的平均变动值
使因变量的观察值与估计值之间的误差平方和
达到最小来求得 ˆ0 和 ˆ1 的方法。即
同时，信息系统还可以辅助客户服务方面的客户投诉记录 和原因分析。
3、在线分析和实时控制 可以及时了解产品在生产、销售和使用中的问题，开展售
后服务及质量反馈，从而强化企业的控制能力。 可以将设计、制造、销售、运输等通过集成来并行地进行
各种相关的作业，为企业提供对质量、适应变化、客户满意、 绩效等关键问题的实时分析。
一家在全国各地有许多销售分支机构的企业，如果要对 各个分支机构的库存进行集中管理，就必须有一个能够将各 分支机构的进销存信息及时录入和整合的信息系统。而如果 不采用网络技术，信息系统就不会具备这样的功能。
3、在生产经营活动中，企业管理部门要不断发现问题 和解决问题，在此过程中需要大量的决策行为。
决策是由信息来支持的，管理工作的关键和核心在于决 策。信息是决策的依据，决策实施后又得到新的信息，其中 包括了成功和失败的经验教训。
建立一个有效的经营决策模型需要考虑的问题： 1、组织决策体系的研究 2、确定适当的决策过程 3、确定收集、处理、提炼对决策有用信息的渠道、步骤
决策支持和商务智能课件
本章小结
本章分为两大部分，第一部分是介绍决策支持系统，第二部分是介绍商务智能系统。第一部分首先从相关概念入手，分别介绍了决策、决策支持系统、智能决策支持系统、人工智能、专家系统、群体决策支持系统等相关概念，然后重点介绍了决策支持系统的原理，包括决策支持系统的概念模型和结构模型，接着又简单介绍了智能决策支持系统和群体决策支持系统的结构，同时结合我国的实际情况，介绍了决策支持系统的具体应用情况，最后做了一个小结，将本章的决策支持系统与之前所学的管理信息系统做了一番比较，希望能够加深学生对这两个概念的区别与联系。第二部分首先介绍了商务智能的概念，以及它的结构与原理，然后结合国内外的实际情况，介绍了商务智能应用的三个层次以及发展趋势。
Contents
决策支持系统
1
商务智能
2
第二节 商务智能
一、商务智能的概念 商务智能是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合。 （1）信息系统层面 （2）数据分析层面 （3）知识发现层面 （4）战略层面 功能： （一）数据管理功能。 （二）数据分析功能。 （三）知识发现功能。 （四）企业优化功能。
关键术语
决策、结构化、半结构化、决策支持系统（DSS）、智能决策支持系统（IDSS）、人工智能（AI）、专家系统、群体决策支持系统（GDSS）、概念模型、结构模型、数据库、 模型库、知识库、方法库、人机接口、推理机、商务智能、OLTP、OLAP、 数据挖掘
思考题
1. 怎么理解决策？ 2. 什么是决策支持系统？决策支持系统的基本特征是什么？ 3. 专家系统的特点是什么？ 4. 群体决策支持系统的功能有哪些？ 5. 决策支持系统的结构模型包括哪些？ 6. DSS与MIS的关系问题一直是学术界讨论的热点。请谈谈你对二者关系的认识？ 7. 什么是商务智能？商务智能的功能有哪些？ 8. 请简单描述下商务智能的基本运作过程。
商务智能
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。
商务智能实质上是数据转化为信息的过程，这一过程也可称为信息供应链，其目的是把初始的操作型数据变成决策所使用的商务信息。
商务智能是什么？通常业外人士会误以为,商务智能就是近两年各大品牌手机争相推出的商务智能型手机里所涉及的功能。
事实上，迅速窜红手机界的“商务智能”和迅速走红电子商务界的“商务智能”是有根本区别的。
商务智能型手机所指的商务智能是使手机实现了电脑上的某些功能，方便了商务人士的出行、交流等等。
那真正的商务智能是什么呢？商务智能其实就是能够帮助用户进行数据分析，获得信息，从而对自身业务经营做出正确明智决定的工具2．商务智能背景知识2.1 商务智能的产生很多人以为商务智能是新兴的技术和理念，应用也刚刚开始。
而事实并非如此，商务智能早已在潜移默化中渗透到企业的应用中去了，像金蝶和用友的财务软件很早就加入了智能分析的功能，只不过没有将其单独区分开来。
最初在商务交易中引入计算机辅助管理时，开发人员是根据企业已规定好的业务规则来编写交易系统，其主要目的是让“商务流程自动化”，从而缩短业务周期，提高效率，增强企业的竞争力，最终为企业创造更大的利润。
随着计算机在商业管理中的普及，企业的部门框架和业务规则随着社会分工的日益细化，原有的商务管理系统面对日益变化的业务规则逐渐变得力不从心。
因此，软件厂商针对新出现的商业部门和业务规则，推出了一系列的自成体系的，专门针对某块商业数据管理的管理软件，如财务管理软件，客户关系管理软件，产品数据管理软件，人力资源管理软件等。
但是，这些自成体系的的管理软件之间，数据很难共享从而在企业各个部门之间形成了“信息孤立” 的局面。
于是，软件厂商又推出了更大块集成的企业资源规划(ERP)系统，把之前推出的各块独立的管理系统整合起来。
大数据背景下的企业商务智能应用分析
大数据背景下的企业商务智能应用分析1. 引言1.1 大数据与商务智能的关系在当今信息大爆炸的时代，大数据已经成为企业发展的重要资源。
而商务智能则是帮助企业有效利用这些大数据资源的关键工具。
大数据和商务智能之间有着密不可分的关系，二者相互倚重，相互促进，共同推动着企业的发展。
大数据为商务智能提供了丰富的数据支持。
在传统的商务智能系统中，数据量较小、数据质量不高是普遍存在的问题。
而随着大数据技术的发展，企业可以通过收集、存储和分析海量的数据，从中挖掘出更加精准的商业洞察。
大数据为商务智能系统提供了更加全面、深入的数据基础，使其能够更好地服务于企业决策与发展。
商务智能又为大数据的应用提供了核心技术支撑。
大数据虽然包含了海量的数据资源，但如果缺乏有效的分析工具和技术手段，这些数据就无法转化为有用的信息。
而商务智能正是通过数据挖掘、分析与可视化等技术手段，帮助企业从大数据中提炼出有价值的商业智慧。
商务智能系统的智能化分析能力，使得大数据能够更好地为企业的决策与创新服务。
可以说大数据和商务智能是一对相辅相成的关系。
大数据为商务智能提供了数据基础，而商务智能则通过技术手段实现对大数据的深度分析和应用，使企业能够更好地理解市场需求、优化业务流程，提升竞争力。
在大数据背景下，企业需要充分发挥大数据和商务智能的优势，将二者有机结合，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
【字数：407】1.2 大数据背景下的企业商务智能应用意义在大数据时代，企业商务智能应用变得越来越重要。
大数据的兴起带来了企业数据量的爆炸性增长，传统的数据处理方法已经无法满足企业对于数据的需求。
企业需要借助商务智能技术来帮助他们更好地利用大数据，进行数据分析和决策。
企业商务智能应用的意义主要体现在以下几个方面：1. 提升数据分析效率：通过商务智能应用，企业可以更快速地收集、整理和分析大数据，帮助企业管理者更快速准确地做出决策。
2. 挖掘数据潜力：大数据中蕴含着丰富的信息和价值，通过商务智能应用，企业可以深入挖掘数据潜力，发现隐藏在数据中的商机和潜在问题，为企业发展提供更多的可能性。
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。
信息管理系统之决策支持与商务智能
专家系统按所处理的问题类型分类
专家系统任务类型的层次结构
专家系统的结构
• 知识库中包含信息和
经验法则，专家系统
的核心就是知识库中
存储的知识；
知识库
解释子系统 推理机
• 推理机是专家系统的 知识获取子系
中央处理单元；
统
用户 接口
• 知识获取子系统可以 在知识库中加入新的 规则；
• 解释子系统用来解释 求得结果的过程 。
• 不同的框架网络又可通过信息检索 组成更大的系统，代表一块完整的 系统。
用框架描述“椅子”的概念
框架网络的活动和推理
• 两种活动继承推理
– 填槽：即框架未知内容的槽的填写 – 匹配：即根据已知事件寻找合适的框架，
用于描述当前事件，并对未知事件进行预 测
• 推理
– 继承推理：各框架之间可以构成继承关系。 – 匹配 – 预测，联想和直觉
MS/OR
订货
调度
半结构化 决策支持系统 股票管理 贸易 开发市场 经费 资本获利分析
预算
非结构化 经验和直觉 为杂志选取封面 聘用管理人员 研究与开发分析
决策支持系统的定义
• DSS是以管理科学、运筹学、控制论和 行为科学为基础，以计算机技术、模拟 技术和信息技术为手段，面对半结构化 的决策问题，支持决策活动的具有智能 作用的人－机计算机系统 。
专家系统的发展趋势－第一代 专家系统
• 特点
– 高度专业化，但结构、功能不完整，移植性差； – 专门问题求解能力强，但缺乏推理解释功能。
专家系统的发展趋势－第二代 专家系统
• 特点
– 学科专用型系统； – 系统结构较完整，功能较全面，移植性好； – 具有推理解释功能，使用户比较清楚地了解系统地
大数据时代的商业智能与数据分析
大数据时代的商业智能与数据分析1. 引言1.1 概述在大数据时代的到来之前，商业决策往往是基于经验和直觉进行。
然而，随着社会的不断发展和技术的迅速进步，大量的数据被生成和存储，这使得传统商业决策方法显得无法满足对信息和洞察力越来越高的需求。
1.2 商业智能与数据分析概念商业智能是一种利用各种技术和工具处理、分析和可视化企业数据以支持商业决策的方法。
它包括了从数据仓库和在线分析处理（OLAP）到报表、仪表盘和数据挖掘等多个方面。
数据分析是通过使用统计学、数学建模、机器学习以及其他相关技术，从大规模的数据中提取出有价值信息，并将其转化为洞察力和见解的过程。
1.3 目的和意义本文旨在深入探讨在大数据时代背景下商业智能与数据分析的重要性与应用。
通过研究定义及特点，我们可以更好地理解商业智能如何应对大量的企业数据，并将其转化为有意义的信息。
同时，通过实践案例分析，我们可以了解数据分析在商业中的具体应用，并探讨数据驱动决策对企业发展的重要性和影响。
此外，本文还将讨论大数据时代对商业智能和数据分析带来的挑战。
包括数据隐私与安全问题以及技术和人才需求的增长。
最后，我们将总结关键观点与结论，并展望未来发展趋势与挑战克服方向，以期为读者提供有关商业智能与数据分析在大数据时代下的重要性以及发展前景的全面认识。
2. 大数据时代的商业智能2.1 定义及特点在大数据时代，商业智能（Business Intelligence）是指利用大数据分析技术和工具，将海量、复杂的数据转化为有价值的信息和知识，以支持企业决策制定和战略规划。
商业智能通过收集、整合、分析和可视化多源异构数据，帮助企业发现趋势、模式与关联性，并提供准确、可靠的决策支持。
其特点如下：- 数据驱动：商业智能基于事实数据进行分析与决策制定，强调依据客观数据进行经营管理。
- 实时性：大数据的快速处理使商业智能能够实时监控和反馈企业运营情况，及时作出调整与优化。
- 可视化展示：通过数据可视化手段，商业智能将抽象的数据转化为直观的图表、仪表盘等形式，更加易于理解和传播。
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商务智能与决策支持——案例及案例分析
随着互联网技术的不断发展，大量数据被生产出来，这些数据中蕴含着巨大的商业价值。
商务智能和决策支持系统可以利用这些数据，提供决策制定者与业务分析师期望的数
据驱动洞察，以优化业务决策。
以下是几个商务智能和决策支持系统的案例及案例分析。
案例1：超市销售决策支持系统
在某家超市中，决策制定者需要决策哪些产品需要采购、以及量级的大小，以及哪些
产品需要促销，以达到推广和促进销售的目的。
为了实现这些目的，该超市实现了一个决
策支持系统。
决策支持系统采用商务智能数据仓库，从行业数据中导入了大量销售数据，包括每天、每周、每月、甚至每小时的交易、营销、库存和采购等数据。
该系统采用了高级数据可视
化来表示销售数据，以帮助决策制定者快速识别有趣的数据趋势。
该系统还使用了预测分析，以辅助决策制定者预测某种产品的销售情况，并为其提供推荐；也使用了关联分析，
以查找哪些产品最常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常
常常常常常常常常常常常常在一起出售。
通过使用这个决策支持系统，超市看到了显着的效益。
决策支持系统帮助他们预测哪
些产品将具有更高的需求，帮助他们采购了更合适的库存量，以及哪些产品需要进行促销
以提高销售。
超市转型成了一个以数据为驱动的企业。
案例2：在线零售商的数据分析
一家在线零售商使用商务智能、数据挖掘与分析技术来对订单，商品，顾客及销售数
据进行分析，以帮助经营者做出更加精准的商业决策。
他们使用了大量的内部和外部数据
来源，以建立一个全面的数据仓库，数据包括订单历史、销售历史、客户数据、产品数据
和行业趋势等。
他们使用了数据挖掘和预测性分析来发现顾客的需求以及未来销售趋势。
通过分析他们的数据，该在线零售商能够快速识别哪些产品的销售量增加，哪些产品
的销售量下降，哪些产品的客户评分较低，并能及时调整库存和价格等策略来优化他们的
销售。
此外，经营者能够更好地识别他们的目标客户及其需求，以提供更好的客户服务。
这家在线零售商变成了一个以“数据驱动”为核心的企业。
案例3：食品连锁店使用商务智能来优化运营效率
一家食品连锁店使用商务智能数据仓库检索数据，以确保员工和工厂之间的协调和平
滑运转。
他们将生产和销售数据结合起来，以帮助决策制定者做出更好的决策。
他们使用
预测和优化算法，以及数据可视化和报告来帮助经营者在制定运营决策时判断食品需要多
长时间才能到达每个商店，并选择最有效的线路和交通工具。
通过使用商务智能，这家连锁店可以更好地预测产品需求、增加库存、优化产品配送等，他们减少了损失和过多生产，提高了库存周转率和利润率。
此外，由于这家食品连锁店变成了一个以数据为基础的企业，他们也能够迅速实现库存量等生产控制，进一步提高了其运营效率。
结论：
商务智能和决策支持系统的应用越来越普及，已经成为企业进行决策和运营管理的重要工具。
上述三个案例均为不同行业企业的案例，它们通过商务智能和决策支持系统，优化了业务模式，提高了业务效率。