商业智能(BI)技术课程101
2024版商业智能(BI)介绍
•BI概述与背景•BI核心技术组件•BI实施方法论与流程目•BI在各行业应用案例分享•BI挑战及未来发展趋势录01BI定义及发展历程BI定义发展历程BI在企业中应用价值提高决策效率优化业务流程增强市场竞争力市场需求与趋势分析市场需求趋势分析02数据集成数据存储数据管理030201数据预处理关联规则挖掘分类与预测联机分析处理技术多维数据分析数据钻取与聚合实时数据分析可视化展现技术数据可视化利用图表、图像、动画等可视化手段，将数据以直观、易懂的形式展现出来。
交互式操作提供丰富的交互式操作功能，如拖拽、缩放、筛选等，方便用户对数据进行探索和分析。
定制化展现支持根据用户需求定制个性化的数据展现形式，满足不同用户的分析需求。
03明确项目目标和范围确定项目目标明确BI项目的业务目标，如提升销售额、优化运营流程等。
定义项目范围明确项目的涉及范围，包括数据源、分析维度、报表需求等。
评估项目资源对项目所需的人力、物力、时间等资源进行评估和规划。
从各种数据源中收集所需数据，包括数据库、文件、API 等。
数据收集数据清洗数据转换数据验证对数据进行清洗和处理，包括去除重复值、处理缺失值、异常值处理等。
将数据转换为适合分析的格式和结构，如数据聚合、维度转换等。
验证数据的准确性和完整性，确保数据质量符合分析要求。
数据准备和预处理模型构建与优化选择合适的模型模型训练模型评估模型优化系统部署系统测试用户培训系统维护系统部署与测试04金融行业：风险管理与客户分析风险管理客户分析制造业：生产优化与供应链管理生产优化通过BI对生产线数据进行实时监控和分析，制造企业可以及时发现生产过程中的瓶颈和问题，调整生产计划和资源配置，提高生产效率和产品质量。
供应链管理BI技术可以帮助制造企业实现供应链的可视化管理，通过对供应链各环节的数据进行分析，优化库存管理和物流配送，降低运营成本。
零售业：精准营销与库存管理精准营销库存管理其他行业：教育、医疗等教育行业医疗行业通过BI工具对医疗数据进行分析，医疗机构可以提高诊疗效率和准确性，实现医疗资源的优化配置和患者满意度的提升。
商业智能方案
商业智能方案第1篇商业智能方案一、引言随着信息技术的飞速发展，商业智能（Business Intelligence, BI）逐渐成为企业提升竞争力、优化决策的重要手段。
本方案旨在为公司（以下简称“甲方”）提供一套合法合规的商业智能解决方案，助力甲方在激烈的市场竞争中脱颖而出。
二、项目背景1. 甲方业务发展迅速，数据量不断增长，对数据分析的需求日益迫切。
2. 甲方现有数据分析工具和手段无法满足业务发展需求，亟需引入先进的商业智能技术。
3. 甲方希望通过商业智能技术，实现数据驱动的决策，提高企业运营效率。
三、目标与范围1. 目标：- 提高数据分析效率，缩短决策周期。
- 提升数据准确性，降低决策风险。
- 促进业务部门之间的数据共享，提高协作效率。
- 培养甲方员工的数据分析能力，提升整体数据素养。
2. 范围：- 数据采集：包括内部业务数据、外部市场数据等。
- 数据存储：建立统一的数据仓库，确保数据安全、可靠。
- 数据处理：对数据进行清洗、转换、整合等操作，提高数据质量。
- 数据分析：提供多维度的数据分析模型，满足不同业务需求。
- 数据可视化：将分析结果以图表等形式展示，便于用户理解和决策。
四、解决方案1. 数据采集：- 采用合法合规的数据采集手段，确保数据来源的可靠性。
- 结合甲方业务需求，定制化采集内部业务数据和外部市场数据。
2. 数据存储：- 基于分布式存储技术，搭建统一的数据仓库。
- 对敏感数据加密存储，确保数据安全。
- 定期备份数据，防止数据丢失。
3. 数据处理：- 采用数据清洗、转换、整合等技术，提高数据质量。
- 结合业务需求，构建数据模型，为数据分析提供基础。
4. 数据分析：- 提供多维度的数据分析模型，满足不同业务需求。
- 支持自定义查询，便于用户探索数据。
- 基于机器学习算法，实现数据预测和智能分析。
5. 数据可视化：- 采用先进的可视化技术，将分析结果以图表等形式展示。
- 支持多种可视化组件，满足不同场景的需求。
BI培训
内容提纲
I. 商业智能介绍 II. 数据仓库的理论知识
数据仓库的定义 数据仓库的特点 数据仓库和数据库之间的区别 数据集市介绍 数据仓库实施详细步骤
III.商业智能项目模型的建立 IV. ETL介绍 V. 元数据介绍 VI. 数据质量分析 VII.联机分析处理(OLAP) VIII.总体架构和经典案例
企业战略
IT战略
业务架构
功能
组织
流程
绩效
IT架构
应用架构
数据架构
技术架构 治理架构
6
商业智能概述 商业智能的定义
通过对数据的收集、管理、分析及其转化，使数据成为可用的信息,从而获 得必要的洞察力和理解力,更好地辅助决策和指导行动。 人们把企业大量的业务数据转化成高价值的可以获取的信息和知识,并且在 恰当的时刻通过最恰当的方式把这些信息传递给恰当的人。
面向主题的、集成的、可变的、反映当前细节的数据集合。它主要用于
支持企业处理业务应用和存储面向主题的、即时性的集成数据, 为企业
决策者提供当前细节性的数据，通常作为数据仓库的过渡阶段。
ODS可以有两种形式：ODS 数据缓冲区和ODS统一信息视图区。
ODS数据缓冲区主要为业务源数据抽取到数据仓库中提供中间数据缓冲 的功能，与ODS统一信息视图区最大的区别就是数据抽取、清洗、转化、 加载的转换规则和数据存储的方式不同。ODS统一信息视图区是完全按照 主题的方式进行数据存储，提供用户快速的报表展示和数据实时查询的功 能。而ODS数据缓冲区的ETL规则一般只进行简单的汇总、计算或者从操作 型数据库中直接抽取而中间不进行任何转化。ODS统一信息视图区的数据 一般都是从ODS缓冲区中抽取过来的。
I. 商业智能介绍 II. 数据仓库的理论知识
《商业智能》课程教学大纲（含参考书信息）
《商业智能》课程教学大纲一、授课对象本课程讲授对象主要面向软件学院和计算机系研究生或高年级本科生。
二、本课程要求的先修课程选修本课程的学生应已修完：《数据库概论》或《数据库原理》《软件工程》三、教学方式本课程教学方式包括理论讲解与概念辨析、案例分析、课堂演讲与讨论，以及实验。
四、本课程的教学内容和基本要求1．商业智能的基本概念理解商业智能系统、数据仓库、数据集市、OLAP技术、数据挖掘的基本概念。
2．数据仓库的建模了解数据仓库建模的基本原则，掌握数据仓库逻辑模型、物理模型设计的常用方法，包括实体－联系模型、关系模型、多维模型、星型模式、雪花模式、事实星座、规范化/逆规范化、簇集设计、索引设计、分区设计。
掌握数据仓库中元数据存储、管理与维护。
了解数据仓库中数据粒度的设计原则。
3．数据仓库的构建掌握数据仓库中数据的抽取、转换、加载的常用方法。
数据仓库以及商业智能项目的组织和开发的常规流程、方法和实施要点。
4．联机分析和数据挖掘技术正确区分OLAP和OLTP系统的差异。
掌握维度设计技巧以及相应的多维分析技术和OLAP实现技术。
了解数据挖掘的常用技术。
5．商业智能系统解决方案了解商业智能系统解决方案的各个组成部分，根据具体业务需求设计合适的商业智能解决方案。
6．商业智能产品掌握商业智能主流产品的功能、特点、应用和管理通过课程学习，使学生可以对商业智能和数据挖掘的整体结构、概念、原理、技术、产品、应用和发展趋势有深入的了解和认识。
课程辅助目标－指导学生通过IBM商业智能705认证。
五、对学生能力培养的基本要求通过本教程的学习，要求学生能掌握BI系统一些基本概念，培养学生实际应用BI技术的能力。
通过本课程的学习，学生可对商业智能系统的解决方案、整体结构、技术和产品等有深入的了解和认识。
能够根据企业的现状与需求，选择合适的商业智能技术、工具与实施方案。
六、实验上机内容和基本要求通过上机实验了解IBM OLAP服务器、以及IBM智能挖掘器产品的背景知识、安装、配置、管理以及具体应用。
商业智能技术的应用与应用
商业智能技术的应用与应用一、引言商业智能技术（Business Intelligence，简称BI）是指一套能够将大量数据转化为有价值的信息和洞见的技术系统，并且通过这些信息和洞见来帮助企业管理者做出更明智的商业决策。
随着数据时代的到来，商业智能技术在企业中的应用也越来越广泛。
本文将从以下几个方面来探讨商业智能技术的应用与发展。
二、商业智能技术的应用1.数据收集和整合商业智能技术最基础的应用就是数据收集和整合。
数据的收集和整合需要利用大数据分析的技术，将各种不同类型的数据从多个来源整合，比如企业内部的数据库系统，互联网上的公共数据源以及市场调研数据等等。
收集并整合这些数据可以帮助企业管理者了解自己的市场定位，优化资源配置和业务流程，并能更精准地分析市场细分及竞争对手情报。
2.数据分析和挖掘除了将数据进行收集和整合，在BI技术中的数据分析和挖掘也是非常重要的部分。
数据分析是将商业数据转化为决策支持信息的重要方法之一。
从数据中提取商机，发现业务趋势及归纳分析、提升企业竞争力都是其核心目标。
数据分析的技术包括数据挖掘、分析报告、OLAP等。
数据挖掘是通过半自动的手段寻找数据中包含的有价值的信息，提供洞见、规律及预测性的模型。
3.数据可视化商业智能技术中不可或缺的部分就是数据可视化，它能帮助企业管理者更直观地了解业务的情况和趋势，做出更精准的决策。
通过图形化数据显示技术，可以将数据结果以图表、地图、仪表板等多种形式呈现，让企业管理者更快速的洞察数据信息，了解业务状况。
三、商业智能技术的应用案例1.物流公司数据分析案例物流公司需要高精度的定位服务作保障，而定位服务直接和轨迹数据有关。
通过 BI 技术，物流公司可以对轨迹数据进行清洗、筛选和分析，实现了全流程的轨迹跟踪。
这样就能够为物流公司的客户提供清晰、精准的物流信息，同时也有利于企业实现高效运营。
2.服装零售公司数据分析案例服装零售企业的销售数据、会员数据、库存数据等关键数据可以通过BI技术进行汇总、分析和研究，以获取市场及市场环境信息，并更加精准地进行商品定位、库存控制等。
商业智能前沿教学大纲
商业智能前沿教学大纲商业智能前沿教学大纲商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过对企业内部和外部数据进行采集、整理、分析和应用，为企业决策提供有力支持的一种信息化工具和方法。
随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，商业智能作为企业管理和决策的重要手段，正日益受到重视。
本文将从商业智能的概念、发展历程、技术体系和应用案例等方面，探讨商业智能前沿教学大纲。
一、商业智能的概念和发展历程商业智能的概念最早出现在20世纪80年代，当时主要是指利用计算机技术和数据仓库，对企业内部的数据进行分析和挖掘，以支持管理决策。
随着互联网和移动互联网的兴起，商业智能逐渐演变为一种集成了数据采集、数据仓库、数据分析和数据可视化等功能的综合性解决方案。
商业智能的发展历程可以分为三个阶段。
第一阶段是数据报表和查询工具的阶段，主要用于生成静态报表和查询企业数据。
第二阶段是数据挖掘和OLAP（联机分析处理）的阶段，主要用于对数据进行多维分析和挖掘。
第三阶段是大数据和智能分析的阶段，主要通过机器学习和人工智能等技术，实现对大规模数据的智能分析和预测。
二、商业智能的技术体系商业智能的技术体系包括数据采集、数据仓库、数据分析和数据可视化等方面。
数据采集是指通过各种方式获取企业内部和外部的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
数据仓库是指将采集到的数据进行整理和存储，以便进行后续的分析和应用。
数据分析是指通过各种算法和模型，对数据进行挖掘和分析，以发现数据中的规律和价值。
数据可视化是指将分析结果以图表、报表和仪表盘等形式展示给用户，以便用户更直观地理解和应用数据。
三、商业智能的应用案例商业智能在各个行业和领域都有广泛的应用。
以零售行业为例，商业智能可以帮助零售企业进行销售预测、库存管理和客户分析等工作。
通过对历史销售数据的分析，可以预测未来的销售趋势，从而合理安排采购和供应链。
通过对客户数据的分析，可以了解客户的购买偏好和行为习惯，从而提供个性化的推荐和服务。
BI商务智能介绍
BI工具即商业智能（Business Intelligence）分析工具的英文缩写。
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，快速准确的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。
商业智能的概念最早在1996年提出。
当时将商业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。
商业智能（BI）工具是利用一组方法和技术来准备，呈现和帮助分析数据的工具。
通过此过程，数据将转化为可操作的业务信息，帮助决策者和最终用户做出更有效的数据驱动决策。
商业智能使用的一套方法和技术根据解决方案的目的而广泛多样化。
有些工具专注于数据准备方面，可能包括ETL（提取，转换，加载）层，以更好地组织和利用数据。
有些工具专注于更广泛的企业使用，可能专注于数据混搭，以帮助企业根据来自不同部门系统的信息做出组织决策。
有些工具更侧重于自助服务功能和最终用户体验。
有些工具专注于支持其他应用程序的分析，这些工具专注于所谓的“嵌入式BI”或“嵌入式分析”，并包含各种附加功能，使其更易于集成到现有系统中。
BI工具不仅拥有让数据更容易被理解的魔力，更具有化腐朽为神奇，让数据分析更井然有序、一望而知的神奇作用。
Smartbi是全面的BI工具，基于统一架构实现查询、报表、自助分析、多维分析、仪表板、移动分析、数据采集、数据挖掘以及其他辅助功能，并且具有分析报告、结合AI进行语音分析等特色功能。
怎么选择BI工具？BI提供各种用例和用途。
因此，随着时间的推移已经开发的工具类型也变得专门化以最好地满足这些不同用例的需要。
还有各种各样的分析和统计方法，这些方法已根据用户的需求纳入解决方案。
以下是许多现代BI套件中使用的一些主要工具类型：企业报告，仪表板，自助BI，在线分析处理，实时分析，云BI，嵌入式BI，开源BI，预测分析等。
所有这些工具都以某种方式使用，以便以可用的方式为决策者可视化数据。
BI商业智能系统
BI商业智能系统BI商业智能系统文档⒈介绍⑴概述本章节介绍BI商业智能系统的概念和目的。
⑵系统背景本章节介绍BI商业智能系统的发展背景和现状。
⒉系统架构⑴总体架构本章节介绍BI商业智能系统的总体架构，包括数据提取、数据处理、数据分析和信息展示等模块。
⑵数据流程本章节详细描述BI商业智能系统的数据流程，包括数据收集、数据清洗、数据存储和数据分析等过程。
⑶技术架构本章节介绍BI商业智能系统所采用的技术架构，包括数据库管理系统、数据挖掘算法和可视化工具等。
⒊功能模块⑴数据提取模块本章节介绍BI商业智能系统的数据提取模块，包括数据源的选择和数据抽取的方式等。
⑵数据处理模块本章节详细描述BI商业智能系统的数据处理模块，包括数据清洗、数据透视和数据转换等功能。
⑶数据分析模块本章节介绍BI商业智能系统的数据分析模块，包括数据挖掘、多维分析和预测模型等功能。
⑷信息展示模块本章节详细描述BI商业智能系统的信息展示模块，包括报表、仪表盘和数据可视化等功能。
⒋部署和维护⑴系统部署本章节介绍BI商业智能系统的部署过程，包括硬件环境的准备和软件安装等步骤。
⑵系统维护本章节详细描述BI商业智能系统的维护工作，包括数据维护、系统监控和性能优化等方面。
⒌法律合规⑴数据保护与隐私本章节介绍BI商业智能系统在数据保护和隐私方面应遵循的法律法规和最佳实践。
⑵知识产权本章节详细描述BI商业智能系统对知识产权的保护和合规要求。
附件：⒈数据库架构图⒉系统使用手册⒊报表样例法律名词及注释：⒈数据保护：指对个人数据进行合法、正当的处理并保护个人隐私的措施。
⒉隐私：指个人信息在存储、处理和传输过程中的保密与安全性。
⒊知识产权：指人们在创造性活动中得出的独特、新颖并对社会有用的想法、发明、作品等的权益。
⒋最佳实践：指某一领域内被广泛认可为行业标准的方法或流程。
⒌合规要求：指符合法律法规和规章制度的要求，确保企业的经营活动合法、合规。
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乾学院· VIP课堂
商业智能DashBoard
R A Q S O F T B I 与大屏技术
R A Q S O F T B I 1.数据可视化
2.初识BI仪表盘（DBD）
3.报表组布局功能快速制作DBD
4.BI工具制作DBD
5.WEB技术开发方式制作DBD
6.手机端DBD
7.结论
本章内容
1
数据可视化
可视化的主要呈现形式--表格、统计图
比起用户界面中其它形式，表格能集中呈现更多数据，统计图呈现数据更形象。
我们看到的所有网页、软件界面都属于数据可视化
其它界面元素，无论数据多少、显示是否
美观、操作是否酷炫，同样是把数据库里
的数据呈现给人看，仍然属于可视化。
更复杂的可视化界面
有时出于多角度观察一些相关数据的目的，会把几个图表
放到一个界面里，而且几个图表之间的数据存在共享参数、
互相联动。
这个可视化界面内容多了，操作复杂了。
各种语言的界面中，最广泛，最通用的是网页网页技术
HTML
CSS
JAVASCRIPT
三种主要的终端--大屏/PC/手机
从使用技术角度看相同，都使用网页开发的三种语言。
从设计角度看差异很大，根据硬件特点要合理布局内容、个性化的设计交互及外观。
2
初识BI仪表盘（DBD）
BI 仪表盘是什么BI 仪表盘，名称也可能是：商业智能仪表盘（BI Dashboard 、DBD ）、企业驾驶仓。
以下的课程中采用DBD 这个简称来表达BI 仪表盘。
观察数据时，通常不是单独的一个表格或统计图，而是图文结合，多个图表混合的形式。
就类似驾驶室里，很多个仪表盘分别表达不同的数据。
驾驶车辆需要仪表盘，那驾驶企业，就需要通过企业数据制作出来的表示企业运营状况的BI 仪表盘。
统一的背景
统一的星空背景图背景
初识DBD-示例4一些装饰性的区域
一些功能按钮
切换多个报表显示/
隐藏的TAB页按钮
日历选择控件
观察：DBD 是由复杂布局的多个图、表及其它页面元素组成
多种形式的参数输入控件
非报表的HTML 元素区域
动态显示/隐藏各块大小不一，还可
能出现合并的区域
统一的背景
观察：独立于图表外的参数控件控制多表联动
置于三个图
表外的独立
参数控件
通过这些按钮设置一个
名为【主题】的参数值，
点击按钮，切换四个报
表内容，这也属于联动
观察：另外一种联动形式--报表之间联动
观察示例1，三个图表都和“孙林”有关。
期望
点击第一个图里的“孙林”柱子时，下面两个图
也变成“孙林”的数据。
这是报表之间的联动。
无论哪种方式
联动，都可以
把它们理解成
共享参数
DBD 关键点总结
组成丰富：主体是多个统计图、表格；还有独立的共享参数
控件、标签页等控制控件及一些装饰性区域。
布局复杂：多种界面元素合理的组合在一起，把丰富的内容
融洽的融合在一起，需要很重要的一个设计步骤。
联动灵活：独立的共享参数控件方式联动、报表之间联动，
增强交互，为探索更多数据提供手段。
DBD 实现3、布局同时，考虑共享参数如何实现联动。
1、制作局部的单个图表报表。
2、实现布局，这是制作DBD 的重要本职工作。
实现要点制作方式3、BI 工具可视化方式制作。
1、报表工具简单制作(报表组布局功能)。
2、WEB 技术开发方式精细制作。