商业智能与大数据概述PPT
合集下载
商业智能系统ppt课件
库存数据分析时，会将库存数据与安全库存的要 求进行比对。 （c）基础数据的更新。BIS的运转需要有基础数 据的支持。现在大部分的BIS，可以设置自动在 某个时间从某个系统导入基础数据，然后进行分 析。当在此出现意外时，系统应该能及时将这些 异常信息反馈给管理员。 （2）规划报警的手段。现在BIS一般有三种报 警方式。分别为邮件报警、即时消息报警和手机 短信报警。这三种方式也各有优劣。一般对于一 些比较重要且紧急的消息，可以采用手机短信的 方式进行通知。不过手机短信也有一个不足的地
5 商业智能系统实施注意的问题
人的精力是有限的，不可能一天24小时盯着系统看 。在这种情况下，应该给BI系统装一只“眼睛”， 让系统帮忙盯着业务。当业务有异常时，要在第一 时间通知用户，以便于相关人员在第一时间采取补 救措施。亡羊补牢也来得及。对于报警这块内容， 在实施时需要关注如下问题。
规划需要报 警的内容 规划需要报 警的手段 定时报警有 效性的验证 分类对报警 信息处理
4 商业智能实施过程
基于知识的行动阶段 数据解释建模阶段 信息发送阶段 数据收集和预处理阶段 确定目标阶段
(1)确定目标阶段（Targeting）。商业智能所解决 的一般都是一个客户面临的关键问题,如何确定和 理解问题就成为商业智能实施的起点和成功的关 键。问题的确定方法可以有多种,如了解客户当前 新业务推广、客户流失及信用欺诈等。但关键一 点是确定问题的商业价值,简单来说,客户在商业智 能系统上的投入,通过问题的解决,能带来确定的收 益,否则这个项目从开始就是失败的。 (2)数据收集与预处理阶段（Tracking）。数据的 收集难度和客户的实际情况有较大的关系,如果客
（2）体系结构的研究
体系结构的研究：所谓体系结构(Architecture)是指一整套的 规则和结构，为一个系统或产品的整体设计提供主框架。而 一个商业智能的体系结构是指通过识别和理解数据在系统中 的流动过程和数据在企业中的应用过程来提供商业智能系统 应用的主框架。 ①BI基础结构：下图(a)描述了一个基本的商业智能体系结构。 根据不同的商业需求可以得到与之相应改进的体系结构，使 之更好地解决商务问题。例如，根据主题和数据分析的需要 设计不同的数据仓库，选择合适的中间软件和决策分析工具， 我们可以看出要预留不同的应用程序接口，以便后续的各种 方案的比较与操作。
数据分析与商务智能概述(PPT40页)
–公司明年的收入前景如何？ Forest&Trees
Knowledge Discovery in Database，KDD
• 这种需求既要求联机服务，又涉及大量的 数据。
商务工具的变迁
• 传统的数据库技术已无法满足这种需求， 具体体现在以下三方面：
–决策所需的历史数据量很大，而传统的数据库 一般只存储短期数据。
从各种异构数据源中整合BI需要的数据，同时可以实现与商务流程统一 SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS)
–什么产品可以交叉销售或提升销售？ 由于访问数据库的能力不足，它对大量数据的访问性能明显下降。
Enterprise Manager DecisionBase 这条规律对于商务的智能化和决策的科学化将有重要的意义。
教学内容
• 数据分析与商务智能概述 • 数据仓库与OLAP基础 • 数据仓库的设计与OLAP建模 • 数据挖掘的过程与算法
主要参考书
1. W H Inmon 著. 数据仓库. 机械工业出版社. 2. 林宇 编著. 数据仓库原理与实践. 人民邮电出版社. 3. Jiawei Han, Micheline Kamber著. 数据挖掘概念与
数据分析与商务智能
SQL Server 2005 Integration Services (SSIS) 如何将数以百万计的网络文件、电话记录、销售细目文件记录变成可利用的信息和知识？
Forest&Trees 决策所需的历史数据量很大，而传统的数据库一般只存储短期数据。
数据挖掘基础教程. 这条规律对于商务的智能化和决策的科学化将有重要的意义。
customer insolvency in telecommunications business
Knowledge Discovery in Database，KDD
• 这种需求既要求联机服务，又涉及大量的 数据。
商务工具的变迁
• 传统的数据库技术已无法满足这种需求， 具体体现在以下三方面：
–决策所需的历史数据量很大，而传统的数据库 一般只存储短期数据。
从各种异构数据源中整合BI需要的数据，同时可以实现与商务流程统一 SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS)
–什么产品可以交叉销售或提升销售？ 由于访问数据库的能力不足，它对大量数据的访问性能明显下降。
Enterprise Manager DecisionBase 这条规律对于商务的智能化和决策的科学化将有重要的意义。
教学内容
• 数据分析与商务智能概述 • 数据仓库与OLAP基础 • 数据仓库的设计与OLAP建模 • 数据挖掘的过程与算法
主要参考书
1. W H Inmon 著. 数据仓库. 机械工业出版社. 2. 林宇 编著. 数据仓库原理与实践. 人民邮电出版社. 3. Jiawei Han, Micheline Kamber著. 数据挖掘概念与
数据分析与商务智能
SQL Server 2005 Integration Services (SSIS) 如何将数以百万计的网络文件、电话记录、销售细目文件记录变成可利用的信息和知识？
Forest&Trees 决策所需的历史数据量很大，而传统的数据库一般只存储短期数据。
数据挖掘基础教程. 这条规律对于商务的智能化和决策的科学化将有重要的意义。
customer insolvency in telecommunications business
大数据分析与商业智能的关键洞察力培训ppt
数据处理
对数据进行转换、聚合、联接等操作 ，以满足后续分析的需要。
数据挖掘与可视化
数据挖掘
利用统计学、机器学习等方法，从大量数据中发现有价值的模式和规律。
数据可视化
通过图表、图像等形式，直观地展示数据分析结果，帮助用户更好地理解数据 。
机器学习与人工智能在大数据中的应用
机器学习
利用大数据训练模型，提高预测和分类的准确性。
企业应制定大数据发展战略，明确发展目标、路径和重点。
价值创造与商业模式创新
通过大数据分析，企业可以发现新的商业机会和价值点，创新商业 模式。
组织变革与人才培养
大数据的发展需要企业进行组织结构的调整和人才队伍的建设，培 养具备大数据思维和技能的人才。
THANK YOU
感谢各位观看
大数据分析与商业智能的关键洞 察力培训
汇报人：可编辑 2023-12-25
目录
• 大数据与商业智能概述 • 大数据分析技术 • 商业智能的实践应用 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据与商业智能的未来发展
01
大数据与商业智能概述
大数据的定义与特性
定义
大数据是指数据量巨大、类型多 样、处理复杂的数据集合。
供应链优化
库存管理
通过数据分析优化库存水平，降 低库存成本并确保产品供应的稳
定性。
物流优化
分析运输成本、时效和可靠性， 提高物流效率并降低运输成本。
供应商管理
评估供应商的性能和可靠性，确 保供应链的稳定性和竞争力。
风险管理
财务风险
通过数据分析识别潜在的财务风险，如欺诈行为 、坏账等，并采取相应的控制措施。
特性
大数据具有4V特点，即体量（ Volume）、速度（Velocity）、 多样（Variety）和价值（Value） 。
对数据进行转换、聚合、联接等操作 ，以满足后续分析的需要。
数据挖掘与可视化
数据挖掘
利用统计学、机器学习等方法，从大量数据中发现有价值的模式和规律。
数据可视化
通过图表、图像等形式，直观地展示数据分析结果，帮助用户更好地理解数据 。
机器学习与人工智能在大数据中的应用
机器学习
利用大数据训练模型，提高预测和分类的准确性。
企业应制定大数据发展战略，明确发展目标、路径和重点。
价值创造与商业模式创新
通过大数据分析，企业可以发现新的商业机会和价值点，创新商业 模式。
组织变革与人才培养
大数据的发展需要企业进行组织结构的调整和人才队伍的建设，培 养具备大数据思维和技能的人才。
THANK YOU
感谢各位观看
大数据分析与商业智能的关键洞 察力培训
汇报人：可编辑 2023-12-25
目录
• 大数据与商业智能概述 • 大数据分析技术 • 商业智能的实践应用 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据与商业智能的未来发展
01
大数据与商业智能概述
大数据的定义与特性
定义
大数据是指数据量巨大、类型多 样、处理复杂的数据集合。
供应链优化
库存管理
通过数据分析优化库存水平，降 低库存成本并确保产品供应的稳
定性。
物流优化
分析运输成本、时效和可靠性， 提高物流效率并降低运输成本。
供应商管理
评估供应商的性能和可靠性，确 保供应链的稳定性和竞争力。
风险管理
财务风险
通过数据分析识别潜在的财务风险，如欺诈行为 、坏账等，并采取相应的控制措施。
特性
大数据具有4V特点，即体量（ Volume）、速度（Velocity）、 多样（Variety）和价值（Value） 。
大数据分析与商业智能应用的培训ppt
人工智能与大数据融合
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数 据将成为企业核心竞争力的重要组成部分 。
人工智能技术的发展将推动大数据技术的 进一步创新和应用，实现更加智能化的数 据处理和分析。
数据安全与隐私保护
数据共享与开放
随着大数据应用的深入，数据安全和隐私 保护将成为越来越重要的问题，需要加强 相关技术和政策的研究和制定。
04
大数据在市场营销中应用
消费者行为分析与预测
数据收集
通过市场调研、社交媒体、电商平台等渠道 收集消费者数据。
数据分析
运用统计分析、数据挖掘等技术，对消费者 行为进行深入分析。
数据清洗
对数据进行清洗、去重、转换等预处理操作 。
预测模型
建立预测模型，对消费者未来行为进行预测 。
个性化推荐系统设计与实现
BI系统架构与功能模块
BI系统架构
BI系统架构通常包括数据源、数据仓库、OLAP服务器、前端展示等组成部分。其中，数据源是BI系统的基础， 数据仓库用于存储和管理数据，OLAP服务器提供数据分析功能，前端展示则用于呈现分析结果。
BI功能模块
BI系统的功能模块通常包括数据集成、数据处理、数据分析、数据可视化等。其中，数据集成模块负责将不同来 源的数据整合到一起，数据处理模块对数据进行清洗、转换和加工，数据分析模块运用统计学和数据挖掘技术对 数据进行深入分析，数据可视化模块则将分析结果以图表、报告等形式呈现出来。
处理速度快
大数据处理要求在秒级时间内 给出分析结果，处理速度快。
数据类型多
大数据包括结构化、半结构化 和非结构化数据，如文本、图 片、视频等。
价值密度低
大数据价值密度的高低与数据 总量的大小成反比，即数据价 值密度随着数据总量的增大而
大数据之商业智能
5/1/2021
客户细分分析
客户管理能力
数据仓库建设应以应用主题驱动
业务系统 业务系统
网上信息 网上信息
市场数据 市场数据
要素1 要素1
数据集市
主题 客户关系管理
模型 要素2 要素2
- 客户消费行为统计
. .. ..
. 要素n
要素n
问问题题
客客
户户
模f(要模f(要型素型素1,1要,要素素2…2…要要素素n)n)
各自为政，互相独立 财务分析
运营分析 客户分析
财务系统 营销系统 服务系统
帮助企业提高战略决策
科学决 策
提高服务水 平和客户满 意度
数据仓库
建立业务单 一视图、消 除信息孤岛、 多角度审视 业务数据
敏锐洞 悉市场 机会
5/1/2021
内部效益考核
加强企业监 管、防范欺 诈
商务智能对企业的作用和价值
商业智能
S
BI理解
数据 管理
数据
信息
知识
决策
商务智能是通过对来自不同的数据源进行统一处理及管理， 通过灵活的展现方法来帮助企业进行决策支持。
5/1/2021
BI概念
S 商业智能（Business Intelligence，简称BI）的概念最早是Gartner Group 于1996年提出来的。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。
即席查询
决策人员 管理人员
WEBFOCUS
产品报告
分析人员
数据挖掘 例外分析
业务人员
解决的业务问题
大数据分析与商业智能应用的实战与培训ppt主题
商业智能应用实践案例
01
02
03
零售行业
金融行业
制造业
通过商业智能工具分析销售数据、库存数 据和客户数据，优化商品布局、促销策略 和库存管理。
通过商业智能工具分析市场数据、客户数 据和业务数据，制定风险控制、投资策略 和客户关系管理方案。
通过商业智能工具分析生产数据、质量数 据和供应链数据，提高生产效率、降低成 本和优化供应链管理。
数据采集与清洗
01
数据来源
了解数据的来源，包括内部数 据和外部数据。
02
数据清洗
对数据进行清洗，去除重复、 错误或不完整的数据。
03
数据转换
将数据转换为适合分析的格式 或数据模型。
数据存储与管理
01
02
03
数据存储
选择合适的数据存储方式 ，如关系型数据库、 NoSQL数据库等。
数据备份与恢复
确保数据的安全性和可用 性。
商业智能工具的优缺点及选择建议
优点
商业智能工具能够快速处理和分 析大量数据，提供可视化分析和 查询功能，帮助企业快速做出决
策和制定策略。
缺点
商业智能工具可能存在高成本、复 杂性和学习难度，同时不同的工具 具有不同的特点和适用场景。
选择建议
在选择商业智能工具时，需要考虑 企业的实际需求、数据源和格式、 预算和学习成本等因素，选择适合 自己的工具。
市场营销
通过大数据分析，了解客户需求和市场 趋势，制定更精准的营销策略。
金融行业
大数据分析在金融风控、投资决策等方 面发挥着重要作用。
医疗健康
大数据分析可以帮助医生诊断疾病、制 定治疗方案，提高医疗质量和效率。
03
商业智能工具与应用实践
大数据分析与商业智能应用的实际操作与培训ppt的主题
商业智能工具
采用成熟的商业智能工具，如 Tableau、Power BI等，方便用 户进行数据可视化、分析和挖掘 。
数据仓库与数据湖
建立数据仓库或数据湖，集中存 储和管理大数据，便于统一管理 和查询。
总结词
针对大数据和商业智能的挑战， 有许多解决方案和实践案例可供 参考。
实践案例
分享成功的商业智能应用案例， 如电商推荐系统、金融风控分析 等，为其他企业提供参考和借鉴 。
访问控制
建立严格的访问控制机制，对 不同用户设定不同的权限级别 ，限制对数据的访问和使用。
法律法规
遵守相关法律法规和伦理规范 ，保护个人隐私和企业商业秘 密。
数据处理与分析的效率问题
总结词
大数据处理和分析的效率是影响商业 智能应用效果的重要因素。
02
分布式计算
采用分布式计算技术，将大数据拆分 成小块，分发到多个计算节点进行处 理，提高处理效率。
详细描述
客户行为分析包括客户购买行为、浏览行为、反馈行为等方 面的分析。通过收集和分析客户数据，企业可以了解客户的 喜好、购买习惯和需求，从而制定更加精准的市场策略和个 性化服务。
市场趋势预测
总结词
市场趋势预测是商业智能应用的另一个重要领域，通过分析市场数据和趋势， 企业可以提前预测市场变化，抢占先机。
识别异常值、处理异常值。
数据格式化
统一数据格式、数据类型转换 。
04
数据标准化
归一化、标准化。
数据存储与管理的技术
关系型数据库
如MySQL、Oracle等。
NoSQL数据库
如MongoDB、Cassandra等。
数据仓库
如Teradata、Oracle Exadata 等。
大数据分析与商业智能应用的实战与培训ppt主题
定义
Байду номын сангаас
数据来源
大数据是指数据量巨大、类型多样、 处理复杂的数据集合。
大数据主要来源于社交媒体、移动设 备、企业数据库等。
特性
大数据具有4V特点，即体量（ Volume）、速度（Velocity）、多样 （Variety）和价值（Value）。
商业智能的含义与重要性
含义
商业智能是指利用数据分析和报 告工具，帮助企业做出更好的决 策。
中的安全性。
访问控制
实施严格的访问控制策略，限制 对数据的访问权限，防止未经授
权的访问和泄露。
隐私法规遵循
遵守相关隐私法规，如GDPR等 ，确保在收集、处理和使用数据
时保护个人隐私。
数据质量与准确性问题
数据清洗
对数据进行预处理和清洗，去除异常值、缺失值 和错误数据。
数据验证
建立数据验证机制，确保数据的准确性和一致性 。
统一数据标准
01
建立统一的数据标准和管理规范，确保各部门之间的数据交换
和共享。
沟通与协作
02
加强部门间的沟通与协作，促进信息共享和业务协同。
培训与知识传递
03
开展跨部门的数据分析培训和交流活动，提高团队整体的数据
分析能力。
05 大数据与商业智能的未来趋势
人工智能与机器学习在大数据中的应用
自动化数据清理
数据溯源
追踪数据来源，提高数据的可追溯性和可信度。
高性能计算的需求
分布式计算
采用分布式计算技术，将大数据分割成小块进行处理，提高计算 效率和响应速度。
内存计算
利用内存计算技术，将数据存储在内存中，加速数据处理速度。
并行处理
- 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)。
Ad-hoc query
6。使用Brio分析 营销活动成功率
Raw Customer List
直邮
3。名单和相应营销 信息传送给不同的 渠道系统
Call Center SMS
分行
4。渠道应用接触目
5。数据仓库监控客
标客户，传送促销
数据仓库
户开卡事件
蓝草咨询，快信乐息 培训！
上海蓝草企业
支出排名最高，查询之前各月份，它的排名也最高，最近一年每月平均结 算支出为3390元。
2、查询96368的用户资料为当地一烟草公司客服号码。 3、从数据仓库提取其结算话单，统计其与各个运营商之间互通的情况， 发现其与铁通的用户互通较多，造成结算支出较大。
蓝草咨询，快乐培训！
上海蓝草企业
CRM系统的主要模块： 分析模块 沟通管理 个性化模板与规则 交互：营销渠道整合(call center/SMS/Email) 最优化：营销评估和优化
投资回报：
CRM投产之后，已经执行了170多个营销活动，由于实现了目标客户营销，平均每个营销活动的目标客户从百万级降低到10万， 乃至5000-1000之间，所以营销成本比系统投产前降低了90%以上。
蓝草咨询坚定认为蓝，草咨卓询，快越乐培的训！训练培训是获得 知识的绝佳路径w，ww.bg但wah也aha.c应n 上海是蓝草学企业员快乐的旅程，
什么是商业智能Business Intelligence
1. 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。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。
活动平均反馈率
无法评估
活动回报率
无法评估
客户单一视图能力 无，贷款容易有风险
蓝草咨询，快;1 Day <1 Day １天～1周 30%＋
50+ 8-30% Up to 60% 强大
8
BI应用案例：在市场营销的应用（某银行信用
卡中心）
基于数据仓库的客户关系管理系统，从了解客户或客户细分开 始，在制定各种客户／产品／渠道的营销管理策略时提供 决策信息支持，计划、执行并管理各种行销活动。CRM在 银行卡管理中提供新卡获取、客户挽留和交叉销售的功能， 有力推动银行卡业务快速发展。
商业智能(Business Intelligence)与 大数据概述
蓝草咨询，快乐培训！ 上海蓝草企业管理咨
询有限公司
TOPIC
1 商业智能的应用示例 2 数据仓库解决方案架构 3 进入大数据时代 4 Q&A
蓝草咨询，快乐培训！
上海蓝草企业
蓝草咨询，快乐培训！
上海蓝草企业
4
BI应用案例：管理驾驶窗
蓝草咨询，快乐培训！
上海蓝草企业
5
BI应用案例：客户获取
事例：争夺铁通的用户
实施者：中国电信某地区公司市场部 使用应用名称：数据仓库内结算话单 步骤： 1、对当月所有用户的结算费用进行排序，发现电话号码96368的结算
1。初始客户名单通过Brio从数据 仓库中筛选出来，并导入TCRM中
Ad-hoc query
Raw Customer List
2。营销活动定义、名单进行去 重、频率规则的限定和过滤
Ad-hoc query
Raw Customer List
优化客户名单
直邮－客户获取营销邮件， 依据分行及目标客户类型 而有不同
2
为今天工作成绩优异而努力学习，为明天事 业腾飞培训学习以蓄能！是企业对员工培训 的意愿，是学员参加学习培训的动力，亦是 蓝草咨询孜孜不倦追求的目标。
蓝草咨询提供的训练培训课程以满足初级、 中级、中高级的学员（含企业采购标的）， 通过蓝草精心准备的课程，学习达成当前岗 位知识与技能；晋升岗位所需知识与技能； 蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应 用型课程；特别关注新技术、新渠道、新知 识创新型知识课程。
收7.37万元，年累计创收88.42万元
蓝草咨询，快乐培训！
上海蓝草企业
7
BI应用案例：数据仓库效益（国内某股份
制银行）
业务及客户统计报表产生速度
实施前
4-6 Weeks
营销名单获取时间
4-6 Weeks
绩效分析能力
N/A
客户可接触率
<15%
一年能执行营销活动数量
<10
9
流失概率50－60％的客户贡献度分布：
投资回报：
07年10月的预测评分结果显示流失概率50％以 上的客户为93975人；
在流失概率50％以上客户中，其中3％的客户贡 献86％利润；
在挽留客户的营销活动中，将主要的资金和资源 用在3%高价值客户上，可节省97%的营销成本， 而得到86%的效果；
6
BI应用案例：客户获取
4、针对铁通经营的同样是固定电话，电信的产品完全可替代的特点， 派单给大客户服务部，要求大客户经理说服烟草公司把它的分销商的 电话全部转为电信电话。
5、通过一系列综合的营销手段，成功把烟草公司分销商转换为电信用 户
成效：
• 铁通1842个用户转为电信用户
• 按门面电话的最低ARPU 40元/月计算，月创
蓝草咨询，快乐培训！
上海蓝草企业
1
BI应用的背后
1. 支持前述类型应用的最佳实践是构建企业级数据仓库EDW（数据平 台），通过一定的数据模型来整合企业内的各种数据，并在此基础之上 构建相关的分析型应用
2. 商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据 挖掘等技术的综合运用。
3. 数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的 （Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定 的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数 据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)--数据仓库之父Bill Inmon,“Building the Data Warehouse”（1991）