面向中小企业智能数据处理工具
如何利用人工智能改善中小企业运营
如何利用人工智能改善中小企业运营中小企业作为经济的重要组成部分，在市场竞争日益激烈的背景下，如何利用人工智能（AI）技术改善运营成为当前亟需解决的问题。
本文将从三个方面探讨如何利用人工智能技术来提升中小企业的运营效率和竞争力。
一、人工智能技术在中小企业的应用人工智能技术包括机器学习、自然语言处理、图像识别等多个方向，在中小企业运营中应用广泛。
其中，机器学习可以通过训练模型对大量数据进行分析和预测，帮助企业做出更准确的决策。
自然语言处理则可以对大量文本数据进行深入分析，挖掘出有价值的信息。
图像识别技术可以通过处理图像数据，实现对产品质量和生产过程的监控。
这些技术的应用将大大提升中小企业的生产效率和管理水平。
二、人工智能在生产和供应链管理中的应用在生产过程中，人工智能可以通过机器学习技术对生产数据进行分析，实现对生产过程的优化与监控。
通过建立预测模型，可以准确预测生产线故障和维护需求，提前进行计划和调整，避免生产线停工导致的损失。
同时，利用人工智能技术，可以实现对供应链环节的全面监控与管理，提高供应链的效率和灵活性，降低库存成本和物流费用。
三、人工智能在销售和客户服务中的应用在销售和客户服务方面，人工智能技术可以通过自然语言处理和机器学习技术，对大量的销售和客户数据进行分析和挖掘。
通过建立客户画像，可以深入了解客户需求，实现精准化的推广和销售。
同时，通过语音识别和智能对话系统，可以实现自动化客户服务，提升客户满意度和忠诚度。
四、人工智能在财务管理和风险控制中的应用在财务管理方面，人工智能技术可以对大量的财务数据进行分析和预测，提供更准确的财务预测和风险评估，帮助企业做出更明智的财务决策。
同时，利用机器学习技术，可以对企业财务数据进行智能分析，准确识别风险，及时采取相应措施，降低运营风险。
五、建设与发展人工智能团队为了实现中小企业运营中人工智能技术的全面应用，企业需要建设和发展专业的人工智能团队。
这个团队可以包括数据分析师、编程工程师、人工智能算法专家等多个职位，共同推动人工智能技术在企业运营中的应用。
数据处理常用工具介绍(八)
数据处理常用工具介绍引言：如今，数据处理已经成为了我们日常生活中的一部分。
在这个信息爆炸的时代，各种各样的数据涌入到我们的生活中。
为了更好地分析和利用这些数据，人们发明了许多数据处理工具。
本文将介绍一些常用的数据处理工具，帮助读者更好地了解和使用这些工具。
一、微软Excel微软Excel 是最常用的数据处理工具之一。
它具有强大的功能和灵活的操作，在各个行业中得到了广泛应用。
Excel可以进行数据的收集、整理、计算、分析和可视化。
用户可以通过各种函数和公式对数据进行加工处理。
Excel还支持图表和图形的创建，以直观的方式呈现数据。
此外，Excel还可以进行数据的排序和筛选，方便用户根据自己的需要进行数据的查找和分类。
值得一提的是，Excel还支持宏的编写，可以实现一些自动化的操作，提高工作效率。
二、PythonPython 是一种功能强大的编程语言，也是数据处理的重要工具之一。
Python拥有丰富的数据处理库，如NumPy、Pandas、Matplotlib 等。
NumPy提供了高级的数值计算和矩阵运算功能，Pandas则提供了高效的数据分析工具。
Matplotlib则用于绘制各种类型的图表和图形。
Python可以读取和处理各种格式的数据，如CSV（逗号分隔值）、XLSX（Excel文件）、JSON（JavaScript对象表示法）等。
此外，Python还支持数据的爬取和清洗，用户可以通过编写脚本自动获取和处理数据。
Python的易学性和开源特性，使得它成为了数据科学家和分析师的最爱。
三、TableauTableau是一款流行的数据可视化和商业智能工具。
它通过简单的拖拽方式，将数据转化为各种形式的图表和图形。
用户可以根据需要选择合适的图表类型，如柱形图、折线图、饼图等。
Tableau还支持交互式操作，用户可以通过点击、滚动和拖动等方式，深入探索数据并发现隐藏在数据中的规律和趋势。
此外，Tableau的仪表板功能可以将多个图表和图形组合在一起，形成一个整体的数据展示界面。
数据处理常用工具介绍(一)
数据处理常用工具介绍在当今信息化的时代，数据以倍速增长，越来越多的组织和个人意识到数据的重要性，积极利用数据进行决策和创新。
然而，海量的数据对于我们来说是一种财富，也是一种挑战。
为了更好地利用数据，我们需要使用适当的数据处理工具。
本文将介绍一些常用的数据处理工具，以帮助您更高效地处理和分析数据。
1. ExcelExcel是微软公司开发的一种办公软件，它在数据处理领域有着广泛的应用。
Excel提供了强大的数据分析和计算功能，可以进行数据的整理、筛选、排序、计算等操作。
它的表格形式和公式功能使得数据处理变得简单易懂。
同时，Excel还支持多种数据可视化形式，如柱状图、折线图和饼图等，帮助用户更直观地了解数据。
2. PythonPython是一种简单易学、功能强大的编程语言，被广泛应用于数据处理和分析领域。
通过Python的数据处理库（如Pandas和NumPy），我们可以对大规模的数据进行读取、清洗、转换和分析。
Python还支持各种数据处理算法和人工智能工具包，如机器学习和深度学习，帮助我们从海量数据中挖掘出有用的信息。
3. SQLSQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系型数据库的特定编程语言。
SQL提供了一套标准化的命令和语法，可用于从数据库中检索、操作和处理数据。
通过SQL，我们可以方便地进行数据查询、筛选、排序和汇总等常见操作。
它的简单和强大让SQL成为了数据处理必备工具之一。
4. TableauTableau是一种流行的可视化工具，用于创建交互式和动态的数据可视化报表。
它支持多种数据源的连接，包括Excel、CSV和数据库等。
通过简单的拖拽操作，我们可以创建复杂的数据可视化图表，如地图、热力图和散点图等。
Tableau还提供了丰富的过滤和交互功能，帮助我们更好地理解和呈现数据。
5. RR是一种开源的统计计算和图形化的编程语言，用于数据处理和分析。
R提供了大量的统计方法和数据处理函数，可用于数据清洗、变换和建模等操作。
如何利用人工智能技术提升中小企业的运营效益
如何利用人工智能技术提升中小企业的运营效益随着科技的不断发展，人工智能技术逐渐走进了各个领域，为企业的运营带来了巨大的改变。
中小企业作为经济的重要组成部分，也应该积极拥抱人工智能技术，充分利用其优势，提升运营效益。
本文通过探讨几个具体方面，以期为中小企业如何利用人工智能技术提升运营效益提供一些建议。
一、智能客服系统在中小企业运营中，客户服务一直是关注的重点。
传统的客服方式往往人力成本高、效率低下，而引入智能客服系统可以有效解决这一问题。
智能客服系统通过人工智能技术，能够根据客户的问题快速给出答案，解决客户的疑虑。
同时，智能客服系统还可以通过对客户的行为数据分析，为企业提供更精准的销售推荐，提升销售效果。
中小企业可以借助智能客服系统，提升客户满意度，增加销售额。
二、自动化生产管理在传统生产模式下，中小企业的生产过程需要大量的人工参与，存在人力资源不足、人为操作不精确等问题。
而通过引入人工智能技术，可以实现生产的自动化管理，提高生产效率。
例如，利用人工智能技术进行设备故障预测，可以提前对可能发生故障的设备进行维修，避免生产中断，降低生产成本。
此外，人工智能技术还可以通过对产品质量数据的分析，帮助企业找出产品质量问题的根源，并提出相应的解决方案。
通过自动化生产管理，中小企业可以提高生产效率，降低生产成本，增强市场竞争力。
三、智能营销推广中小企业在市场推广上往往面临资源有限的问题，而人工智能技术可以为其提供智能化的推广方案。
智能营销推广通过分析用户数据，可以准确判断用户需求，根据用户的兴趣和购买行为进行个性化的推广活动。
例如，通过人工智能技术，企业可以实现精准广告投放，将广告推送给潜在客户，提升广告的转化率。
此外，人工智能技术还可以对营销活动进行实时监测和调整，提高营销效果。
中小企业可以利用智能营销推广，提高品牌知名度，拓展市场份额。
四、智能数据分析中小企业运营过程中产生了大量的数据，如何利用这些数据为企业决策提供参考成为一个重要问题。
AI的技术如何帮助中小企业创新
AI的技术如何帮助中小企业创新在当今快速发展的数字化时代，人工智能（AI）技术的出现为中小企业提供了创新的机会和可能性。
AI的技术应用不仅能够提高企业运营的效率，还能够帮助企业发现新的商机和创造新的价值。
本文将探讨AI技术在中小企业创新中的应用与影响。
一、智能数据分析与预测AI技术可以帮助中小企业更好地分析和利用海量的数据。
通过应用智能算法和机器学习技术，AI可以对企业的数据进行深入挖掘和分析，发现数据间的关联性和相互影响。
这些数据分析的结果可以帮助企业了解市场趋势、消费者需求以及竞争对手的动态，从而指导企业的产品研发和市场营销策略。
AI技术还可以通过对历史数据的分析和学习，进行未来的预测和趋势预测。
中小企业可以利用这些预测结果来调整和优化其生产和供应链管理，提前应对市场波动和变化。
二、智能客服与沟通随着人工智能语音识别和自然语言处理技术的发展，智能客服机器人成为了中小企业提高客户服务和沟通效率的有力工具。
智能客服机器人可以通过与客户的对话进行问题解答和服务支持，不仅可以减轻企业客服人员的工作压力，还可以实现24小时全天候的在线支持。
此外，智能客服机器人还可以通过与客户的互动和交流，收集和分析客户反馈和需求，及时调整和改进企业的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
三、智能制造与自动化AI技术在中小企业的制造生产过程中起到了重要作用。
通过应用机器学习和深度学习技术，AI可以分析和优化生产线的运行效率，提高产品质量和生产效率。
智能制造系统可以实现设备和机器的联网和自动化控制，通过对生产过程的实时监测和数据分析，可以及时发现和处理潜在的问题和故障，降低生产成本和风险。
四、智能营销与个性化推荐AI技术在中小企业的市场营销中也发挥着重要作用。
通过对消费者的行为和兴趣数据进行分析，AI可以生成个性化的推荐和营销策略，提高营销的针对性和效能。
中小企业可以通过AI技术实现个性化的广告推送、定制化的产品推荐和精准的市场营销策略，从而提高品牌影响力和销售额。
面向中小微企业的大数据采集和精准服务解决方案研究
人工智能 | ARTIFICIAL INTELLIGENCE摘要：在数字经济时代，中小微企业存在数据管理能力普遍不足、资源有限和分散、研发投入不足等问题。
因此导致其核心竞 争力缺乏，需要引入数据治理、信贷服务等多方位服务形式，大力推动企业的数据资产化进程。
依托成熟的数据标准体系，为客户提供完善的数据采集、存储、治理、分析挖掘等SAAS化数据资源服务的整体解决方案，集中生产与交易相关联的数据 进行分析，将企业资产化后的数据与政府、国内领军的企业征信机构形成交易闭环，助力企业获得更多金融服务资源，解决 中小微企业融资雎题。
关键词：数据服务：中小微企业；SAAS化；信贷服务面向中小微企业的大数据采集和精准服务解决方案研究■文/彭珂朱涛1.研究背景数据是创新发展的基础，是新的生产要素。
2020年4 月9日，中共中央、国务院首次发布《关于构建更加完善的 要素市场化配置体制机制的意见》。
《意见》指出了土地、劳动力、资本、技术、数据5个要素领域改革的方向，明确 了完善要素市场化配置的具体措施。
数据作为一种新型生产 要素，成为了《意见》中备受关注的内容。
中国中小微企业地位举足轻重，中小微企业是我国经 济的重要组成部分。
国家统计局发布的第四次全国经济普 查系列报告显示：中小微企业为我国经济做出了突出贡献：我国中小微企业最终产品和服务价值占GDP60%以上，纳 税占比50%以上；中小微企业是解决我国民生就业的主力 军：我国中小微企业吸纳就业占全部企业就业人员的比重为 79.4%。
若计入个体工商户、家庭式作坊，全国小微企业数 量占全国各类工商市场主体的95.6%,如图1所示。
中■中企此地位举足轻璽^^4%^^^6%^^^0%^市》占比（*图i中小微企业的地位中小微企业的发展对国家社会经济发展具有重大作用。
然而，中小微企业在竞争中往往失败率很高，截至2018年底，全国中小企业中停产、歇业、倒闭的大约占到总数的7.5%。
金蝶产品简介
2产品简介2.1ERP软件产品2.1.1金蝶EAS ——面向大型集团企业金蝶EAS是集团企业的一体化全面管控解决方案，适用于资本管控型、战略管控型及运营管控型的集团企业。
金蝶EAS为资本管控型的多元化企业集团提供财务、预算、资金和高级人才的管控体系，为战略管控型的集团企业提供集团财务、企业绩效管理、战略人力资源、内控与风险的全面战略管控，为运营管控型的集团提供战略采购、集中库存、集中销售与分销、协同计划及其复杂的内部交易和协同供应链的集成管理。
金蝶EAS面向亟待跨越成长鸿沟的大中型企业，以“创造无边界信息流”为产品设计理念，支持云计算、SOA 和动态流程管理的整合技术平台实现业务的全面管理，支持管理创新与发展，帮助企业敏捷应对日益复杂的商业环境变化，提升整体运作效率，实现效益最大化。
2.1.1.1关键特性2.1.1.1.1清晰洞察基于企业商业模式的战略制定、目标分解与KPI结合，清晰洞察企业运营效率与效果，直观获取企业管控与协同运作合规程度，及时响应外部监管要求。
金蝶EAS 为企业高层提供了多种决策支持工具，包括“风险管理”、“对标管理”、“决策支持平台”、“企业建模平台”，为企业提供清晰的洞察力，帮助企业突破垂直边界。
2.1.1.1.2互联互通以企业核心竞争力构建的价值链协同，以产业链视角构建的企业价值网络协同，以满足社会公共服务需要构建的第三方协同。
金蝶EAS 通过多级计划体系实现集团供应链协同和多工厂协同制造，完整覆盖供应协作、客户协作和服务协作等三类产业链协同模式，支持业务信息联查、知识信息联查等“企业级智能检索”功能，帮助企业实现沟通与协作的无边界。
2.1.1.1.3敏捷应变的架构建立贯彻业务战略的IT战略和IT体系，实现IT系统的灵活性和互操作性，以更快地响应业务需求，为企业提供敏捷、灵活的IT架构与业务解决方案。
金蝶EAS将云计算、SOA、业务流程管理和3G进行技术整合，是中国第一个打通了底层技术、中间层服务和上层应用的企业管理软件，实现IT与业务的对齐，为企业实现无边界信息流建立技术基础。
ChatGPT技术在中小企业智能客服系统中的应用与优化
ChatGPT技术在中小企业智能客服系统中的应用与优化随着人工智能技术的不断发展，智能客服系统逐渐成为中小企业提升服务质量和效率的重要工具。
其中，ChatGPT技术作为自然语言处理领域的一项重要突破，具有广泛的应用前景。
本文将重点探讨ChatGPT技术在中小企业智能客服系统中的应用和优化方法。
一、ChatGPT技术概述ChatGPT是一种基于深度学习模型的自然语言处理技术，通过训练模型以对输入文本进行理解，并生成有逻辑、有连贯的回复。
相较于传统的规则引擎，ChatGPT技术具有更高的语义理解和回复生成能力。
其训练基于大规模对话数据，通过Transformer模型实现语义解析和生成。
二、ChatGPT技术在中小企业智能客服系统中的应用1. 自动回复中小企业面对大量的客户咨询，智能客服系统可以通过ChatGPT技术实现自动回复。
客户的问题会被系统解析并生成相应的回复，极大地提高了客户的满意度和响应速度。
同时，也减轻了客服人员的工作负担，使其更专注于处理复杂问题和提供个性化服务。
2. 智能引导在处理复杂问题时，ChatGPT技术可以帮助客服人员进行智能引导。
系统可以分析客户提出的问题，提供一些选项和建议，以辅助客服人员给出正确的答案和解决方案。
这不仅减少了客服人员的工作压力，还能够提高客服的准确性和效率，为客户提供更好的服务。
3. 多渠道支持ChatGPT技术可以在多个渠道上作为基础技术进行支持。
无论是在企业网站、社交媒体、还是移动应用上，都可以使用ChatGPT技术实现智能客服功能。
这使得客户可以在自己熟悉和方便的平台上获得一致的服务体验，并为企业提供了更多的接触客户的机会。
三、ChatGPT技术在中小企业智能客服系统中的优化方法1. 个性化模型训练ChatGPT技术在应用过程中，为了更好地适应企业特定的场景和需求，可以进行个性化模型训练。
通过对企业数据进行标注和整理，可以增加模型对行业术语、业务流程的理解，提高问题处理的准确性和主动性。
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摘要：本文分析了目前国内企业MIS应用的的现状，分析了今后企业信息系统的应用需求，根据目前状况和需求介绍了一个商业智能工具软件的设计。
关键词：MIS DSS 商业智能 OLAP 数据仓库一、企业MIS应用现状随着国内企业改革的不断深入，企业管理也随之深化，企业领导、管理人员和专业技术人员都更加充分认识到了信息资源只有通过信息系统的加工处理，才能得到更有效的利用。
信息系统的建设在社会经济活动中起着越来越重要的作用。
经过几十年的探索与实践，我国各企事业信息系统的建设也由单项应用、小系统应用向大型化和网络化方向发展。
但是，我们也清楚地看到目前MIS的建设仍有许多不尽人意之处，如：许多MIS往往只限于对数据的统计分析，而真正涉及到预测、决策及优化方面的工作较少，结果是只能代替一部分繁重的手工劳动，并没有充分发挥MIS的效益。
当前的MIS所必须解决的一些较普遍的问题有：1.涉及的数据种类多、数据量大，而且数据往往分散在各业务部门，每个业务部门对信息的收集方式、分析方法、统计口径、报表输出形式等都有各自独特的处理要求。
2.具有明显的时变性。
管理制度的不断改革和经济形式的不断变化，引起信息处理方法频繁变更，各业务口采集的数据，及对基础数据的分析统计方法，报表输出格式都会随着形势的发展而有新的变化和侧重。
这些修改必须由专业程序员利用较长的时间才能完成，远远无法满足对系统数据灵活查询，随机查询的要求，浪费了宝贵的数据内在的价值。
而且由于系统不停地被改动，稳定性也大大降低。
3.新、旧系统的继承与发展。
有的企业原来就有MIS，但是旧的系统不能满足各业务部门自身的业务需求，而且早期的系统多采用单机环境，所采用的应用平台及数据库系统也各不相同。
怎样将这些现有的、零散的、独立的信息继承起来，有效地利用，也是企业信息化建设的重要课题。
4.缺乏辅助决策支持功能。
许多MIS往往只限于解决一些具体的业务处理问题，对数据的统计分析较少，而涉及到多维分析、决策支持及数据挖掘方面的工作则更少，使大量数据不能充分发挥效益。
二、企业通用管理软件现状我国中小型企业占国内企业总数的94％，它们在市场中最具活力。
在大型企业对计算机的需求已经趋于平稳的时候，中小型企业用户就显得格外的突出。
中小型企业由于企业自身的规模有限，没有能力自己独立开发内部管理软件，而并不十分健全的内部经营体系又急需系统化的管理，这就为企业管理软件的发展打下了坚实的基础。
当前，建立竞争优势，提高市场竞争力已经成为企业管理的核心，而原有的管理软件已经越来越不能适应管理实践的要求，新的时代需要新一代的管理软件。
我国企业管理软件的发展，在经历了单项管理系统、MRP／MRPⅡ应用之后，正朝着更先进的ERP模式发展。
ERP（企业资源计划）是管理信息系统在九十年代的最新发展，近年来被引入到中国后，受到国内的广泛关注。
ERP不仅集成了企业运营和管理的各主要部分（财务、分销、制造、人力资源、决策支持），更代表了先进的管理思想和管理方式。
我们可以预见， ERP 将作为管理现代化的重要工具，在我国企业等组织得到越来越广泛的应用。
但是，当前国内ERP 系统的数据分析能力大都不够强大，而ERP系统启动运行之后，其数据分析能力是决定性能的重要指标。
面向ERP软件的数据分析功能被称为“商业智能”，其主要功能是对ERP系统积累的数据进行分析处理，形象地说就是帮助用户发现ERP系统积累的数据的潜在价值。
可以这么说，普通的ERP 系统能够帮助用户规范企业的管理，而拥有强大数据分析功能的ERP 系统则能够使用户从这种规范的管理中获得更大的效益。
因此，如果企业要采用ERP系统，一般需要一个强大的数据分析部件。
这个数据分析部件能够与ERP系统集成，在ERP系统运行过程中采集数据进行分析，并能将样本数据和分析结果存入数据仓库以便用户查询采用。
三、企业信息系统应用需求1、企业对数据仓库的需求调查研究表明，大多数企业并不缺少数据，而是受阻于过量的冗余数据和数据不一致；而且它们变得越来越难于访问、管理和用于决策支持；其数据量正以成倍的速度增长。
这样，信息中心面临着不断增长的决策支持的需求，但是，开发应用变得越来越复杂和耗费人力。
那么怎样把大量的数据转换成可靠的、商用的信息以便于决策支持呢？数据仓库正广泛地被公认为是最好的解决方案。
数据仓库化是企业范围内数据的处理过程，它将企业内分散的原始操作数据和来自外部的数据汇集和整理在一起，为企业提供完整、及时、准确和明了的决策信息，使最终用户能够真正利用DSS工具直接从企业信息池中随机地提取、分析数据，有效地服务于企业的全方位决策。
作为一个决策支持环境，DW（Data Warehouse）收集存储了各种不同数据源中的数据。
通过数据的组织给决策支持者提供分布在整个企业内部跨平台的数据。
再下一步，现有的管理系统和现有的数据仓库将得到扩展，一是使数据仓库从一种局部的企业解决方案扩展到企业外部，扩展到企业的用户中去，使企业用户的数据仓库使用面更加广泛，这些可以通过Internet/Intranet的帮助来实现，这是数据仓库与电子商务相互融合的一点；二是使数据仓库从一种企业数据管理工具扩展到企业辅助决策工具，能够充分利用数据仓库中的数据资源，为企业的发展起到辅助决策的功能，使企业用户的数据仓库得到更加深入的使用，这些可以通过数据库厂商提供的工具来实现，也可以由其它软件公司提供的独立工具包来实现，这是数据仓库与商务智能相互融合的一点。
2、企业对Internet/Intranet的需求企业决策系统与互联网的结合，正成为企业亟待解决的焦点问题之一。
因为随着企业内部和企业间的信息交流量的增大，用户已不再满足于简单的文件共享方式，而是追求一种更灵活、更方便的数据共享策略，这便是大批企业用户将自身以数据库为核心的MIS系统从客户机/服务器计算模式向Internet/Intranet的系统架构转变。
另外，发展到一定规模的企业，其自身的国际化已成为必然，一些分支机构可能是跨地区、跨国界的，因此，在数据传递、信息共享和发布时，Internet成为这些跨地域企业的必然选择；激烈的市场竞争，也要求企业对市场变化做出快速的反应，用户的需求也不再是对离散的单个信息做简单的查询，而是要求能够提供一种对企业大量数据做出汇总的、多层次的、多侧面的快速灵活的查询、分析及报表制作手段。
因此，市场上最需求的是如何使数据库中的大量信息满足人们不断变化的业务需求，并能及时为管理决策支持提供服务。
如何将企业决策支持系统与Internet/Intranet技术有机地结合起来，提供基于Web，集查询、报表、OLAP(On-Line Analytical Processing)分析及数据挖掘为一体的企业级决策支持解决方案，已经成为一个重要课题。
四、企业智能数据处理工具的设计针对企业应用需求，我们分别在一九九五年和一九九七年开发出“科力MIS—多媒体MIS系统生成工具软件”DOS版和Windows版本，这个工具软件主要解决用户不写程序，通过可视化交互设计工具建立管理系统的需求，它还支持声音、图像和AVI活动图像的数据库存储和显示等的多媒体应用。
经过几年来的实践，我们认为企业迫切需要一种智能化的数据处理工具，这类工具将解决如下问题：1.建立在企业已有MIS系统或ERP系统的基础之上，利用已有的数据。
现在有许多中小型企业已经有了一些MIS系统或ERP系统，但由于形势的变化，很快就会有进一步的需求，因此迫切需要新的软件，既能解决出现的问题，又能利用已有的数据。
2.为部分中型企业提供基于数据仓库的解决方案。
对小型企业，出于各方面的考虑，一般都不采用基于数据仓库的解决方案，而对于中型企业，则应该给他们一个建立自己的数据仓库的机会。
如果能建立数据仓库，就能更好地组织企业的数据，智能决策工具也能发挥更大的功效。
3.可以为小型企业提供通用MIS系统生成工具。
对一些需求比较简单的小型企业，不用用户编程，就能通过可视化的方法实现一个MIS系统，再结合智能决策系统，将能实现更灵活、更强大的功能。
4.既可以实现传统的查询及统计报表功能，又可以实现多维数据分析、决策支持及数据发掘等高级功能。
智能决策工具可以实现极为灵活的查询和报表，而且内嵌了部分分析功能，可以称之为交互式的查询和报表。
另外，即使在较大型的MIS系统甚至ERP系统中，都很难找到多维数据分析、决策支持及数据发掘等高级功能，智能决策工具内却提供这些功能，这样就可以很好地利用原有的数据，大大加强原有系统的能力.5.全面支持Internet/Intranet。
绝大部分的输出都可以定向为HTML文件，这中间包括查询结果、报表、分析和数据挖掘的结果等；另外，还提供部分功能在基于浏览器的环境中实现，使用户可以通过浏览器来进行诸如查询数据、浏览报表、简单分析等功能。
五、系统的结构系统分为两大部分棗分析设计部分和应用系统部分，分别面向企业IS（信息系统管理员）人员与企业管理人员，IS人员除了负责高级数据分析工作以外，还负责为管理人员设计具体应用系统，由于大部分具体的应用工作可以由管理人员来完成，所以从另一个方面缓解了信息人才缺乏的问题。
应用系统部分的功能结构图见图一，设计部分功能结构图见图二。
系统中最重要的是“描述层”的设计。
在一般的商业用户访问数据时，他们最担心的往往是复杂的数据库术语和繁复的数据库操作。
如何才能赋予这些商业用户自主访问数据库和数据仓库中信息的能力，使他们可以把那些数据库术语和操作抛之脑后呢？我们在此使用了一种称为“描述层”的技术来解决这个问题。
在使用了“描述层”技术后，不但解决了一般商业用户担心的问题，而且同时也提供了IS人员控制和管理数据访问所必须的工具。
这一技术把复杂的数据库结构描述成易于理解的业务术语，把商业用户同技术性的数据库术语以及复杂的SQL访问语言分离开来。
它就像一个透镜，用户可以通过它来看数据仓库。
这样最终用户无须具备计算机专业知识，更不必是数据库方面的专家，就能够自主地访问公共数据，分析信息，从而更好地理解企业发展的趋势，作出明智的决策。
“描述层”可以被称为一个覆盖在数据库内部数据对象之上的一个解释层，是用户和数据库之间的一个代码翻译层，也就是将数据库中比较凌乱、复杂的数据对象（例如：存储在数据表中的各个字段的记录）通过预先定义好的规则（“描述层”）过滤转换成实际使用的业务对象，例如：人员姓名、物资类型等等。
同时，“描述层”的功能不仅仅在于过滤和映射，还可以对数据通过预先定义好的规则进行重组，例如在数据库中没有的高层数据（比如：通过价格和销售量在本地提取销售额），所以我们可以通过“描述层”给数据库增加一些不存在而又有实际意义的内容。