BI商业智能系统
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。
BI商业智能系统
BI商业智能系统BI商业智能系统1：简介1.1 定义BI商业智能系统是一种通过收集、整理、分析和展示大量和复杂数据以为企业决策提供支持的技术和工具。
1.2 目的BI商业智能系统的目的是通过数据分析和可视化，提供及时、准确、全面的信息，帮助企业管理层做出决策，并改善企业的业务流程和运营效率。
2：架构2.1 数据采集2.1.1 数据源BI商业智能系统从多个数据源收集数据，包括企业内部系统、第三方数据提供商、社交媒体等。
2.1.2 数据提取数据提取是指从数据源中获取所需数据，并进行清洗和转换，以便进一步分析和展示。
2.2 数据存储2.2.1 数据仓库BI商业智能系统将采集到的数据存储在数据仓库中，以便后续的查询和分析。
2.2.2 数据湖数据湖是一个集中存储所有原始数据的存储系统，它可以接纳各种格式的数据，并支持数据的分析和挖掘。
2.3 数据处理和分析2.3.1 数据清洗数据清洗是对采集到的数据进行预处理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
2.3.2 数据分析数据分析是通过使用统计方法和数据挖掘算法，从数据中提取有价值的信息和洞察。
2.4 数据展示2.4.1 报表和仪表盘BI商业智能系统通过报表和仪表盘展示数据分析结果，便于用户理解和使用。
2.4.2 数据可视化数据可视化是通过图表、地图和其他可视化方式，将数据以直观形式展示，帮助用户发现数据中的模式和关联。
3：功能3.1 数据查询BI商业智能系统提供强大的查询功能，用户可以根据自己的需求，灵活的查询所需的数据。
3.2 报表和仪表盘设计BI商业智能系统提供报表和仪表盘的设计工具，用户可以根据业务需求和个人喜好，设计符合自己需要的报表和仪表盘。
3.3 数据分析BI商业智能系统提供各种数据分析功能，包括数据挖掘、数据建模、预测分析等，帮助用户从数据中发现价值。
3.4 数据可视化BI商业智能系统提供丰富的数据可视化功能，用户可以选择不同的图表和可视化方式，展示数据结果。
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(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
1 2 3
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。
BI商业智能系统简介
BI商业智能系统简介一、BI简介BI即商业智能，是Business Intelligence的简称，将存储于各种商业信息系统中的数据转换成有用信息的技术。
BI的实现包含了“数据→信息→知识→行动→智慧”这一过程所运用的技术和方法。
二、BI的价值可以将大量的数据处理过程流程化，提升数据分析效率，节省业务和分析人员的数据处理过程；可以通过交互方式、让业务人员自己进行查询分析，极大地降低数据分析的门槛；可以做到数据实时分析，后续自动化更新。
三、BI的搭建企业搭建和使用BI平台的方式，主要结合业务的发展阶段。
业务还在发展阶段的初创型公司，数据少，不会投入过多的人力和资金成本。
中型公司（1000人以内），会采用些免费工具，结合某个具体场景上定向采购方式实现。
因为一套BI系统的搭建还是相当消耗人力和时间的。
中大型公司（1000-2000），一般考虑自研+采购，并给自研预留一定的时间，逐步过渡到自己的系统上。
而大型公司，肯定自研了，甚至他们还会对外赋能，进行SaaS服务。
关于采购三款老牌的国外BI产品：Tableau、PowerBI、Qlik，三款国内认知度较高的BI产品：帆软、观远数据、永洪。
可分为免费和付费两大阵营。
免费阵营为首的是PowerBI，付费阵营为首的是Tableau。
关于自研OLAP联机分析处理技术多应用于BI搭建。
它可以从多个角度对数据进行分析和数据挖掘，用于多维数据查询和报表处理的需求。
四、BI的产品体系可以分为4个层面。
数据源（行为数据、日志数据、业务数据）；数据采集（数据中台）；数据加工（机器学习训练平台、用户画像构建系统、数据中台）；数据应用（push、BI、AI、人脸识别）。
五、BI的类型静态BI只提供静态的基础报表工具。
所有的报表要在需求沟通的阶段都明确好数据内容，在报表开发时写到程序里。
这个阶段的报表，只能起到描述业务的作用。
可视化BI在现代BI的多维数据模型基础上，通过符合直觉的软件界面交互，快速进行数据的探索和可视化分析。
BI商业智能系统概要
BI商业智能系统随着企业各种信息系统的建设和完善,企业所拥有的数据越来越多。
决策者面对的问题已经不再是缺少信息,而是如何得到正确的信息以帮助制定决策。
典型的公司拥有数十乃至上百个应用,但是却难于从中提取、综合、使用这些系统的数据,继而从数据中提取有用的信息,发掘并提升数据的价值。
商业智能(Business Intelligence,简称BI提供了提取数据、处理加工、信息访问的技术手段。
经过多年发展,其运用范围逐渐由支撑特定业务过程的战术性决策发展到在企业范围内系统化地创造价值。
因此,越来越多的企业已将其视为战略性的企业应用。
商业智能通过将分散在企业各系统中的数据进行整合,使得繁琐的信息获取过程变得简便易行。
任何用户都能够容易的运用这些技术进行决策,业务执行、业务管理、企业管理各个层次上的用户都能够使用不同的工具和技术做出明智的决策,全方位的提高企业的竞争力。
信息技术在企业中的地位正在由业务支撑工具逐步走向中心性地位,在很大程度上影响着企业如何开展业务和创造新的价值。
企业要求IT系统不仅要能够支撑特定业务的执行,而且还要能够创造出新的价值。
由于IT在业务中逐步走向中心地位,对这些信息的访问也需要扩展到原来创建系统所服务的对象之外。
系统之间越来越需要广泛的互相连接,以及扩展连接到客户和合作伙伴的系统。
与此同时,由于系统是业务的载体,所以必须要能够跟随业务变化而变化,成为快速革新的助推器而不是障碍。
作为企业的关键资产,IT不仅被期望是一个运行良好的成本中心,而且是企业成长和扩张的贡献力量。
业务对IT要求的多种重要能力:广泛互联的能力:连接客户、合作伙伴,赋予员工新的能力。
通过将内部员工、合作伙伴和客户的数据进行整合,并进行加工和提炼后再提供出来供内部员工、合作伙伴和客户使用,商业智能系统提升了三者业务上互相联接的能力适应变化的能力:随着业务的发展而变化,促进而非阻碍业务发展。
创造价值的能力:在业务的各个不同层面上创造价值。
BI商业智能系统建设方案(完整版)
BI商业智能系统建设方案(完整版)摘要本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，主要包括需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面。
需求分析在需求分析阶段，我们与客户进行了深入的沟通，确定了以下几个主要需求：- 数据抽取和集成：系统需要能够从多个数据源中抽取数据，并将其整合到一张数据表中。
- 数据预处理：我们需要对原始数据进行清洗、去重、拆分、合并等预处理工作，以确保数据的质量和准确性。
- 数据挖掘：通过数据挖掘技术，我们可以发掘数据中隐藏的模式、关联规则和趋势，从而为业务决策提供参考。
- 数据展示：将结果以可视化方式呈现，能够更好地帮助用户理解数据和发现问题。
系统架构我们的BI系统采用了典型的三层架构，包括数据仓库层、数据集成层和应用层。
- 数据仓库层：用于存储原始数据和预处理后的数据，我们采用了关系数据库来存储数据。
- 数据集成层：用于数据的抽取、清洗、转换和加载，我们采用了ETL工具来完成这些工作。
- 应用层：用于数据挖掘和数据展示，我们采用了现有的商业智能工具，如Tableau、Power BI等，并对其进行了定制化开发，以满足业务需求。
数据挖掘数据挖掘是BI系统的核心，我们采用了以下几种方法：- 分类和预测：通过分类和预测算法，对数据进行分类、预测和识别。
- 关联规则和聚类：通过关联规则和聚类算法，发现数据中的规律和模式。
- 决策树和神经网络：通过决策树和神经网络算法，实现数据的自动分析和决策。
我们将采用Python等开源工具和商业工具相结合的方式进行数据挖掘。
数据展示数据展示是BI系统的另一个重要方面，我们将通过以下方式展示数据：- 报表和仪表盘：通过可视化方式展示数据，以便用户更好地理解数据、发现问题和做出决策。
- 数据挖掘模型：将数据挖掘模型集成到系统中，并允许用户自主查询和分析数据。
总结本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，从需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面进行了详细介绍。
数字化时代，企业为什么选择商业智能BI，又能够解决哪些问题？
数字化时代，企业为什么选择商业智能BI，又能够解决哪些问题？商业智能BI概述BI（Business Intelligence）系统就是常说的商业智能，是一种主要由数据仓库、数据分析、查询报表、可视化分析等组成的技术类解决方案。
随着数字化时代到来，数据在企业中的地位越来越高，而BI 作为可以满足企业不同人群对数据查询、分析和挖掘的需求，为管理和业务提供数据依据和决策支持的系统，在商业世界中也更加火热。
同时，BI系统并不是刚刚诞生，未经市场检验的新产品。
早在1958年，IBM就将BI的早期形态定义为：“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。
”。
不得不说，这个几十年前的定义对未来BI产品的形态把握十分精准，现阶段BI系统重要功能之一依旧是将业务和数据互相结合分析，为管理人员提供战略决策信息。
商业智能BI能力1、数据治理数据仓库是BI系统的重要组成部分，而数据仓库的本质就是完成从面向业务过程数据的组织管理到面向业务分析的组织管理的转变过程，这就意味着BI系统是有数据治理能力的。
数据仓库其实和现实中的产品仓库有相似之处，在这个大仓库中存储着众多不同来源、不同生产方式、不同包装的产品（数据），在存储过程中，管理人员会排除掉错误数据，划分区块将庞杂的数据进行归类合并，等需要的时候就可以直接从对应区块提取，这其实就是建立数据框架、进行ETL处理的过程，而这些操作会使企业业务数据得到质量上的提升。
2、全局视角BI系统能够打破企业的数据孤岛，将各部门业务信息系统（ERP、OA）进行整合，将不同业务产生的数据信息在整个企业中流转起来，这样业务、技术以及管理人员就能更加系统全面地利用企业数据，更高效的利用全局视角。
全局视角对企业的战略决策有着巨大的作用，以往管理人员在进行决策时需要点开各部门的业务信息系统查看单个部门的业务数据，很容易忽略业务信息情况，对企业发展战略作出不全面的判断。
- 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)。
BI商业智能系统随着企业各种信息系统的建设和完善，企业所拥有的数据越来越多。
决策者面对的问题已经不再是缺少信息，而是如何得到正确的信息以帮助制定决策。
典型的公司拥有数十乃至上百个应用，但是却难于从中提取、综合、使用这些系统的数据，继而从数据中提取有用的信息，发掘并提升数据的价值。
商业智能(Business Intelligence，简称BI)提供了提取数据、处理加工、信息访问的技术手段。
经过多年发展，其运用范围逐渐由支撑特定业务过程的战术性决策发展到在企业范围内系统化地创造价值。
因此，越来越多的企业已将其视为战略性的企业应用。
商业智能通过将分散在企业各系统中的数据进行整合，使得繁琐的信息获取过程变得简便易行。
任何用户都能够容易的运用这些技术进行决策，业务执行、业务管理、企业管理各个层次上的用户都能够使用不同的工具和技术做出明智的决策，全方位的提高企业的竞争力。
信息技术在企业中的地位正在由业务支撑工具逐步走向中心性地位，在很大程度上影响着企业如何开展业务和创造新的价值。
企业要求IT系统不仅要能够支撑特定业务的执行，而且还要能够创造出新的价值。
由于IT在业务中逐步走向中心地位，对这些信息的访问也需要扩展到原来创建系统所服务的对象之外。
系统之间越来越需要广泛的互相连接，以及扩展连接到客户和合作伙伴的系统。
与此同时，由于系统是业务的载体，所以必须要能够跟随业务变化而变化，成为快速革新的助推器而不是障碍。
作为企业的关键资产，IT不仅被期望是一个运行良好的成本中心，而且是企业成长和扩张的贡献力量。
业务对IT要求的多种重要能力：广泛互联的能力：连接客户、合作伙伴，赋予员工新的能力。
通过将内部员工、合作伙伴和客户的数据进行整合，并进行加工和提炼后再提供出来供内部员工、合作伙伴和客户使用，商业智能系统提升了三者业务上互相联接的能力适应变化的能力：随着业务的发展而变化，促进而非阻碍业务发展。
创造价值的能力：在业务的各个不同层面上创造价值。
商业智能系统为企业各个不同层面的人提供合适的工具和信息，使得获取准确信息和做出明智决策的能力不仅仅局限于决策层，而是所有人员都能够在各自的层面上借助BI系统提供能力，从而全方位的增强企业决策能力，全面创造价值。
这些能力的重要价值在于增强了企业敏捷性，能够更主动地适应企业内部和外部的变化。
商业智能的核心议题始终围绕在为员工提供正确信息的周围，使他们能够在合适的时间完成一个特殊的目标。
使这些承诺成为真实的需求，成为全面的、安全的、与操作系统集成的、全天候的商业智能解决方案。
下图为商业智能发展缩影图：一、商业智能的技术架构商业智能是由数据仓库、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的技术及其应用。
商业智能是数据库技术、OLAP技术、数据采集和迁移技术、网络技术、GUI技术、查询报表技术、统计学、人工智能、知识发现技术等理论和技术的综合运用，其核心内容是从许多来自企业不同的业务处理系统的数据中，提取出有用的数据，进行清理以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，整合到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业信息的一个全局视图，利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具等对数据仓库里的数据进行分析和处理，形成信息，把信息提炼出辅助决策的知识，最后把知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
二、商业智能的体系结构商业智能的整个系统被划分为4个层面，根据数据的处理和应用过程分成7个环节。
从数据源经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load）过程加载到中央数据仓库，再从数据仓库经过分类加工放到数据集市（Data Market，DM），或者将数据集市中的数据进一步存放到多维数据库（Multi-dimension Database，MDD），这都属于数据组织的问题，从中间层到终端用户或从多维数据库到终端用户可将其划归为前端应用实现的问题。
而贯穿整个体系数据处理环节的，是系统的流程调度控制和元数据管理，其结构如图1所示。
图1 商业智能体系结构下面对商业智能的完整的体系结构作如下解释：（1）数据源：数据源可以是企业日常运作积累下来的各类的业务数据，也可以是外部的数据。
数据仓库的体系结构必须能处理这种多样性带来的种种问题，并解决由于数据远程迁移所带来的完整性和安全性的问题。
（2）数据抽取、转换和装载（ETL）：从源数据抽取数据、进行一定的变换、装载到数据仓库。
需要进行数据处理，包括：简单变换——一次只针对一个字段，而不是考虑相关字段的值；清洁和刷洗——为了保证前后一致地格式化和使用某一字段或相关的字段群，检查字段和字段组中的实际内容而不仅是存储格式；集成——要把从全然不同来源的数据结合在一起，真正的困难在于将其集成为一个紧密结合的数据模型；聚集和概括——按照一个和几个业务维将相近的数值加在一起，聚集是将不同业务元素加在一起成为一个公共总数，在数据仓库中它们是以相同的方式进行的。
（3）数据仓库：数据仓库的一个目的就是把企业的信息访问基础从一种非结构化的或发展中的环境改变成一种结构化或规划良好的环境。
（4）数据集市：数据集市是为部门范围级别的决策支持应用而设计的，其数据模型设计和数据组织上更多地服务于一个部门的信息需求。
（5）操作型数据存储区：操作型数据存储区（Operational Data Store，ODS）是业务系统和DW之间更偏向业务系统的数据存储区域。
（6）元数据：元数据（Meta-data）通常定义为“关于数据的数据”，是描述和管理数据仓库自身内容对象、用来表示数据项的意义及其在系统各组成部件之间的关系的数据。
数据仓库所提供的“统一的企业级的信息视图”能力，主要就是靠元数据来体现。
实现元数据管理的主要目标就是使企业内部元数据的定义标准化。
数据仓库的维护工具可以根据元数据完成数据的抽取、清洗和转换，并做适度的汇总，数据仓库的元数据包括：①数据资源：包括数据源模型，描述源数据属性及业务含义，源数据到数据仓库的映射关系；②数据组织：数据仓库、数据集市表的结构、属性及业务含义，多维结构等；③数据应用：查询与报表输出格式描述、OLAP、数据挖掘等的数据模型的信息展现、商业术语；④数据管理：数据仓库操作过程以及数据仓库操作结果的模型，包括描述数据抽取和清洗规则，数据加载控制，临时表结构、用途和使用情况，数据汇总控制。
（7）前端应用：数据仓库的前端应用是建立数据仓库的目的，即根据用户的特点提供不同的界面。
最终用户对数据仓库的访问方式包括:即席查询、报表、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘以及领导信息系统（EIS）等。
（8）数据挖掘（Data Mining，DM）：数据挖掘是采用数学的、统计的、人工智能和神经网络等领域的科学方法，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，为商业智能系统服务的各业务领域提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
（9）信息门户（Enterprise Information Portal，EIP）：为使数据仓库的使用者可以根据自己的需要获得想要的信息，需要从界面、应用系统交互等角度进行门户的建设规划。
如果将这些功能模型进行抽象，可以归结为以下的功能层次：①集成：包括信息的集成、人的集成和流程的集成。
②内容管理：对现有信息实现统一的目录分类管理（Categorization）。
包括结构化数据和非结构化信息的分类、编目、摘要、审核和发布。
③搜索：分类和搜索是组织和获取信息的紧密联系的两个方面。
④以人为本的核心安全架构：支持统一面向自然人的用户身份认证，统一用户的访问权限控制和统一用户资源管理，实现单次登录就可以访问所有相关信息资源是门户的一个重要功能。
⑤个性化：即信息门户的数据和应用可以根据每一个人的要求来配置，为用户提供个性化的应用界面，提高员工工作效率，增强对用户的亲和力和吸引力。
⑥可访问性：在门户中，用户可以在安全机制的保护下，在任何时间任何地点方便地访问企业的信息和应用，完成对信息和数据的处理和提交，保证企业的业务运转永不停顿。
⑦协作与共享：提供同事间、部门间、企业间、客户和厂商间的协作和交互。
⑧管理和调度：可以实现日常性的信息采集和分送的调度和管理维护。
信息门户实施后，员工日常需要的各个应用和信息集中展现在员工的桌面。
只要在统一的信息访问入口进行一次登录的身份验证，便可真正地实现信息一站式服务。
三、商业智能需求商业智能需求形成的价值链： 商业智能需求按照成长历程来说，大体分为两个阶段：技术驱动时代；业务驱动时代。
技术驱动的时代：商业智能的需求分析更多地是侧重在BI 工具的应用。
例如用报表工具来实现一些管理性的报表，用OLAP 来实现一些经常性的数据统计与分析，用ETL 工具来替代个性化的界面商业智能需求所形成的价值链商业智能工具的分析和提炼 收集整理 其他 管理运营 数据信息和知识 分析数据采集数据使业务更加高效 更大的效益 企业信息门户 正确的决策和行动 分析人员 银行领导 员工手工编写代码方式的数据迁移。
这个阶段的需求分析过程有非常明显的技术倾向性，这种项目往往有个前提，就是目标技术平台往往在项目启动之初已经敲定。
需求分析师首先要非常了解目标技术平台的各项技术指标，并且把目标用户的需求引导并且框定在这个目标技术平台的能力范围之内。
在业务驱动的时代，需求分析师首先需要非常熟悉目标用户的日常业务，商业智能系统比传统业务系统相比，需求的把握与定义是非常困难的，传统业务系统的流程是非常清晰的，类似银行业务的核心业务系统，诸如储蓄业务，对公业务，国际业务即使种类很多，而对于落实到具体业务的需求的时候，起码同一家银行是有一个标准的业务操作的流程的，不论流程多么复杂，所对应的需求总是明确的，可见的，用程序化的方式来表达也是简单的，而且作为生产系统，早日投产比完善往往是更具价值，在这个大前提是，花繁为简，稳定压倒一切是甲乙双方都认同的。
而作为以辅助业务中战术决策的商业智能系统，首先要迈过的一个关口就是，在战术智慧上，系统的决策水平要起码高明于一个中等层次的业务人员的商业智慧，这样他才会觉得系统对他是有帮助的。
目前，一些大公司依靠影响力，组织了一群技术专家经过多年的类似项目经验沉淀后，形成了一套模板，一则让BI 需求分析师对于业务思考模式的学习和理解可以从客户现场退回到自己的公司内部。
二则，也试图用既成事实的行业标准的做法迅速而直接的影响用户的思维，业界内俗称，给客户“洗脑”，然而，针对个别企业的业务所分析出来的模板能推广，有一个预设前提，就是这种业务在全世界有一个可以普遍使用，而且有同质度非常高的标准成功模式，事实上，每个企业和人一样，是个性发展的产物，不是标准形成的产物，标准的推行本身就意味着企业的持续变革，这里也形成了一个悖论，持续的变革是否需要模板也需要持续的调整，然后模板的调整是否又需要持续的变革来配合……在BI领域，这个以优化为名的迭代几乎形成了一个没完没了的怪圈。