商业智能与大数据概述
大数据分析和商业智能的实际案例
需要应对消费者行为变化、库存 管理、供应链优化等问题，提高 运营效率和客户满意度。
数据采集与整合策略
数据来源
包括POS系统、电子商务网站、社交 媒体、移动设备等多种渠道。
数据整合
将不同来源的数据进行整合和清洗， 形成规范பைடு நூலகம்、标准化的数据集。
消费者行为分析及应用
消费者画像
通过数据分析，了解消费者的年 龄、性别、地域、购买偏好等特
数据挖掘
通过算法和模型对数据进行分析 和挖掘，发现数据中的潜在规律 和趋势，为企业决策提供支持。
可视化展示
将分析结果以图表、报表等形式 进行可视化展示，使得分析结果 更加直观易懂，方便企业决策者 快速了解市场情况和竞争态势。
商业智能在企业决策中作用
优化资源配置
通过商业智能分析，企业可以更加精准地了解市场需求和 产品趋势，从而优化资源配置，提高生产效率和产品质量 。
征。
购买行为分析
分析消费者的购买时间、购买频次 、购买金额等，预测未来购买趋势 。
个性化推荐
基于消费者画像和购买行为，为消 费者提供个性化的产品推荐和服务 。
库存优化与供应链管理
库存分析
通过数据分析，了解库存情况，避免库存积压和缺货现象。
需求预测
基于历史销售数据和消费者行为分析，预测未来销售需求，制定 合理的库存计划。
的改进措施。
利用统计过程控制（SPC）等工具，实现对生产过程的持续监
03
控和改进。
节能减排及可持续发展
01
通过大数据分析技术，优化能 源管理和节能减排方案，降低 能源消耗和减少排放。
02
利用绿色制造技术和工艺，实 现生产过程的环保和可持续发 展。
大数据分析与商业智能
大数据分析与商业智能随着信息化时代的到来，大数据分析和商业智能也逐渐成为各个领域的热门话题。
在商业领域，大数据分析和商业智能已经成为企业决策的重要工具，通过数据分析和挖掘，从海量数据中提取有价值的信息，帮助企业领导者做出更加科学、精准、高效的决策。
一、大数据分析的背景和定义随着社会对信息的追求，信息技术得到了飞速的发展。
大数据分析在这一背景下应运而生。
大数据分析是指根据大量数据进行分析和处理，从而得出有价值的信息和知识。
与传统的数据分析相比，大数据分析更注重数据源的多样性、数据量的巨大性、信息价值的高效性和应用场景的多样化。
大数据分析主要包括以下几个方面：1. 数据的收集、存储和管理2. 数据预处理和清洗3. 数据的探索、分析和挖掘4. 数据的可视化呈现和应用二、商业智能概述商业智能（BI）是指通过采集、整合、分析和展现从各个企业内部和外部来源获得的商业数据来支持企业管理决策的一套系统性的解决方案。
商业智能一般包括以下几个方面：1. 数据仓库：用于存储分析所需的数据2. 数据挖掘：将数据转化为可用的信息3. 数据报表和查询工具：帮助用户分析和可视化数据4. 决策支持系统：提供预测、趋势和分析5. 操作管理：确保商业智能运营的有效性和可靠性三、大数据分析和商业智能的集成大数据分析和商业智能两者之间的关系，并不是完全独立的。
在商业智能的应用过程中，大数据分析是一个重要的环节。
大数据分析主要是通过应用机器学习和数据挖掘技术，对大量数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息和知识，帮助决策者更好地理解市场和客户需求，从而制定出更加科学的决策。
研究表明，大数据分析和商业智能的结合可以帮助企业实现更高的效益。
同时，大数据分析和商业智能的应用可以为企业提供更好的数据分析和决策支持能力，使企业能够更加高效地利用业务数据，更好地满足客户的需求。
四、大数据分析和商业智能的应用一般情况下，大数据分析和商业智能主要应用于以下几个方面：1. 金融领域：通过大数据分析和商业智能应用，发现客户的金融需求，为客户制定更加精准、高效的金融产品和服务，提升客户满意度。
大数据分析与商业智能
大数据分析与商业智能在当今数字化的时代，数据已经成为企业和组织最宝贵的资产之一。
大数据分析和商业智能作为从海量数据中提取有价值信息和洞察的关键技术，正在深刻地改变着企业的决策方式和运营模式。
大数据分析，简单来说，就是对海量、多样化的数据进行处理和分析，以发现隐藏在其中的模式、趋势和关系。
这些数据的来源极其广泛，包括社交媒体、传感器、交易记录、网络日志等等。
其规模之大、增长之快、类型之多，往往超出了传统数据处理工具的能力范围。
商业智能则是一套将数据转化为有意义的信息和知识，以支持企业决策的方法和技术。
它不仅仅是关于收集和呈现数据，更重要的是通过分析和解读数据，为企业提供决策支持，帮助企业制定战略、优化业务流程、提高运营效率和竞争力。
那么，大数据分析和商业智能是如何在商业世界中发挥作用的呢？首先，它们能够帮助企业更好地了解客户。
通过分析客户的购买行为、偏好、反馈等数据，企业可以精准地进行市场细分，推出更符合客户需求的产品和服务，制定更有针对性的营销策略，从而提高客户满意度和忠诚度。
例如，电商平台可以根据用户的浏览和购买历史，为用户推荐个性化的商品；餐饮企业可以根据顾客的点餐数据，优化菜单设计。
其次，大数据分析和商业智能有助于优化企业的运营流程。
企业在日常运营中会产生大量的数据，如生产数据、库存数据、物流数据等。
通过对这些数据的分析，企业可以发现流程中的瓶颈和问题，及时进行调整和改进，降低成本，提高效率。
比如，制造业企业可以通过分析生产线上的数据，提前预测设备故障，进行预防性维护，减少停机时间。
再者，它们在风险管理方面也具有重要意义。
金融机构可以利用大数据分析客户的信用记录、交易行为等数据，评估信用风险，做出更明智的贷款决策；保险公司可以通过分析大量的理赔数据，制定更合理的保险费率和条款，防范欺诈风险。
此外，大数据分析和商业智能还能支持企业的战略决策。
企业可以通过对市场趋势、竞争对手数据的分析，了解行业动态，发现新的商业机会，制定更具前瞻性的战略规划。
商业智能与大数据技术的应用
商业智能与大数据技术的应用第一章：引言随着信息时代的发展，商业智能和大数据技术逐渐成为企业决策和运营管理中不可或缺的重要组成部分。
本章将介绍商业智能和大数据技术的基本概念，以及它们在企业中的应用意义。
1.1 商业智能的概念商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过数据分析和处理，提供决策支持、业务洞察和市场预测等能力的一种技术和应用体系。
商业智能主要包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化和报表分析等功能，通过将海量的、分散的数据整合起来，为企业提供全方位、一体化的决策和运营支持。
1.2 大数据技术的概念大数据技术是指对大规模、高速产生的结构化和非结构化数据进行管理、处理和分析的一种技术系统。
大数据技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节，通过运用各种数据算法和模型，挖掘数据中的潜在价值，为企业提供精准的业务洞察和市场预测。
第二章：商业智能的应用商业智能技术在企业中应用广泛，可以提高企业的竞争力和决策效率。
本章将从数据仓库、数据挖掘、数据可视化和报表分析四个方面介绍商业智能的具体应用。
2.1 数据仓库数据仓库是商业智能的核心基础设施，它是用于集成、存储和管理企业各类数据的一个中央库。
通过数据仓库，企业可以快速获取和分析各类数据，从而提高对市场和客户的洞察能力，支持更好的决策和规划。
2.2 数据挖掘数据挖掘是商业智能的一项重要技术，它通过发现数据中隐藏的模式和规律，帮助企业发现潜在的商机和问题。
数据挖掘技术可以应用于客户分群、市场趋势预测、销售预测等多个领域，为企业提供可靠的决策支持。
2.3 数据可视化数据可视化是商业智能的又一重要功能，它通过图表、地图、仪表盘等形式，将数据可视化呈现，帮助企业直观地理解和分析数据。
数据可视化可以帮助企业发现数据中的关联性和趋势，加强对业务运营的监测和控制。
2.4 报表分析报表分析是商业智能的重要应用手段，它通过定期和自动化地生成各类报表，帮助企业对业务进行全面和精准的分析。
商业智能和大数据的完美结合
商业智能和大数据的完美结合随着科技的不断发展和互联网的普及，大数据成为了当今社会的热门话题。
大数据的出现给商业带来了巨大的机遇和挑战。
商业智能（Business Intelligence）作为一种数据分析和决策支持的工具，与大数据的结合更是为企业带来了前所未有的商业价值。
一、大数据的价值大数据是指海量的、高速的、多样化的数据集合。
这些数据来自各个领域，包括社交媒体、传感器、移动设备等。
通过对这些数据进行分析，可以发现隐藏在其中的商业价值。
首先，大数据可以帮助企业了解消费者的需求和喜好，从而更好地定位产品和服务。
其次，大数据可以帮助企业预测市场趋势和行业变化，提前做出调整和决策。
最后，大数据还可以帮助企业发现潜在的商机和创新点，推动企业的发展和增长。
二、商业智能的作用商业智能是一种将数据转化为有价值信息的过程，通过分析和挖掘数据，帮助企业做出更准确、更明智的决策。
商业智能的主要功能包括数据整合、数据分析和数据展示。
首先，商业智能可以将来自不同来源和不同格式的数据整合到一个统一的平台上，提供给企业一个全面的数据视图。
其次，商业智能可以通过各种算法和技术对数据进行分析，发现其中的规律和趋势。
最后，商业智能可以将分析结果以可视化的方式展示给企业决策者，帮助他们更好地理解和利用数据。
三、商业智能与大数据的结合商业智能和大数据的结合可以实现更加精细化和个性化的数据分析和决策支持。
首先，大数据为商业智能提供了更多的数据源，使得分析结果更加准确和全面。
通过对大数据的分析，商业智能可以更好地了解消费者的需求和行为，从而为企业提供更精确的市场定位和产品推广策略。
其次，商业智能可以通过对大数据的挖掘，发现潜在的商机和创新点。
通过对大数据的分析，企业可以发现市场的空白和需求的缺口，从而推出更具竞争力的产品和服务。
最后，商业智能可以通过对大数据的分析，预测市场的趋势和行业的变化，帮助企业做出更明智的决策。
四、商业智能与大数据的应用案例商业智能和大数据的结合已经在各个行业得到了广泛的应用。
大数据技术在商业智能中的应用
大数据技术在商业智能中的应用一、商业智能简介商业智能（Business Intelligence，BI）是一种以数据为基础，利用计算机技术集成、分析和展示企业数据，帮助企业决策者和经营者迅速准确地获取信息，改进企业经营管理、提高企业经济效益的技术和工具。
商业智能平台是构建商业智能应用的技术基础，商业智能平台由数据仓库、数据挖掘、数据分析、数据可视化等组成。
二、大数据技术在商业智能中的应用随着互联网和计算机技术的飞速发展，数据已成为现代企业经营中的重要组成部分。
在大数据时代，将大数据技术与商业智能平台结合，可为企业带来更加高效、精准的数据处理和分析能力。
1.数据采集商业智能的第一步，是数据的采集和整合。
大数据技术可以收集和整合各个渠道的数据，包括企业内部的数据、社交网络数据、网络贸易数据等，建立一个数据汇聚的平台。
例如，电商企业可以通过大数据技术实时采集用户数量、用户行为、区域分布、产品销售量、订单量、收益等数据，以形成全面、准确的数据视图，为企业决策者提供更多的信息支持。
2. 数据存储与处理数据采集完成后，需要对数据进行处理和存储。
大数据技术的高并发、高容量、高可靠特性，可以帮助商业智能平台构建高效的数据存储和处理方式，以便数据的及时性、准确性和安全性的保障。
例如，企业可以通过Hadoop和HBase等大数据技术，实现海量数据的快速检索和处理。
3.数据分析商业智能平台的核心是数据分析。
大数据技术可以为商业智能提供更加准确、有效的数据分析技术，例如数据挖掘、机器学习、数据建模等。
基于大数据技术的高维度、全局性、实时性等特点，可以实现更加深入、高效的数据挖掘。
例如，利用数据挖掘技术对客户行为进行分析，可以为企业提供有关客户喜欢的产品、购买渠道等信息，以便针对性地进行产品设计、推广等营销策略。
4.报告与可视化商业智能平台不仅要完成数据的分析，还要提供明确、易懂的数据展示方式。
大数据技术可以支持更加灵活、多样化的数据可视化和报告功能，例如基于GIS技术的地理信息分析，可视化程度更高的图表展示，更加直观的数据呈现。
BI与大数据区别
BI与大数据区别引言概述：在当今信息时代，数据的重要性越来越被人们所重视。
而在数据处理和分析领域，BI（商业智能）和大数据成为了热门话题。
然而，很多人对于BI和大数据的概念和区别并不清楚。
本文将详细介绍BI和大数据的区别，帮助读者更好地理解这两个概念。
一、BI的概念和特点1.1 BI的定义BI（Business Intelligence）是指通过对企业内部和外部数据的收集、整理、分析和展示，为企业管理层提供决策支持的一种技术和方法。
1.2 BI的特点- 面向决策：BI的目标是为企业管理层提供决策支持，帮助他们做出更明智的决策。
- 数据驱动：BI依托于数据，通过对数据的分析和挖掘，提供有价值的信息和洞察。
- 实时性：BI系统能够实时地获取和处理数据，使得决策者能够及时获得最新的信息。
- 可视化：BI系统通过图表、报表等形式将数据可视化展示，使得决策者更容易理解和分析数据。
二、大数据的概念和特点2.1 大数据的定义大数据（Big Data）指的是规模庞大、类型多样、增长速度快的数据集合，无法使用传统的数据处理工具进行处理和分析。
2.2 大数据的特点- 4V特征：大数据具有Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据类型多样）和Value（数据价值高）四个特征。
- 非结构化数据：大数据包含了各种来源和形式的非结构化数据，如文本、音频、视频等。
- 数据挖掘和机器学习：大数据通过数据挖掘和机器学习等技术，从海量数据中发现有价值的信息和模式。
- 数据存储和处理技术：大数据需要使用分布式存储和处理技术，如Hadoop、Spark等，来应对数据规模和处理速度的挑战。
三、BI与大数据的关系3.1 BI与大数据的目标不同BI的目标是为企业管理层提供决策支持，而大数据的目标是从海量数据中挖掘有价值的信息和模式。
3.2 数据处理方式不同BI主要依赖于结构化数据，通过对数据的整理和分析，提供决策支持；而大数据处理的是包含非结构化数据在内的海量数据，通过数据挖掘和机器学习等技术，发现数据中的规律和洞察。
BI与大数据区别
BI与大数据区别一、BI（商业智能）简介商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过对企业内部和外部的各种数据进行采集、整理、分析和展示，匡助企业管理者进行决策的一种信息化技术系统。
BI系统可以匡助企业发现潜在的商业机会、优化业务流程、提高决策效率，从而提升企业的竞争力。
二、大数据简介大数据（Big Data）是指规模巨大、复杂多样、难以通过传统数据库管理系统进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据的特点包括数据量大、数据类型多样、数据生成速度快以及数据价值密度低等。
大数据技术可以匡助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息，并进行精准的决策支持。
三、BI与大数据的区别1. 数据来源BI系统主要依赖于企业内部的结构化数据，如企业的销售数据、财务数据、人力资源数据等。
这些数据通常存储在企业的关系型数据库中，可以通过SQL等查询语言进行提取和分析。
大数据则更加关注外部环境和非结构化数据，如社交媒体数据、传感器数据、日志数据等。
这些数据通常以非结构化形式存在，需要使用大数据技术进行采集、存储和分析。
2. 数据规模和处理能力BI系统通常处理的数据规模相对较小，普通是以GB或者TB为单位。
BI系统主要关注数据的整理、清洗和可视化，以支持企业决策。
大数据系统面对的数据规模通常是以PB或者EB为单位，远远大于BI系统。
大数据系统需要具备强大的数据存储和处理能力，能够处理高速、高容量、高并发的数据流。
3. 数据分析方法BI系统主要采用传统的数据分析方法，如数据挖掘、统计分析、报表生成等。
BI系统通过对历史数据的分析，匡助企业管理者了解过去的业务情况和趋势，从而进行决策。
大数据系统则更加注重实时和预测性分析。
大数据系统通过对实时数据的处理和分析，可以匡助企业及时发现和应对市场变化、客户需求等，从而预测未来的发展趋势。
4. 数据应用领域BI系统主要应用在企业的决策层和管理层，匡助他们进行战略规划、业务优化、绩效评估等。
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背景简介 • 1983.9 -1990.12，同济大学电气工程系，
自动控制专业，本科与硕士 • 1991.1-1993.1 同济大学电气工程系自动控制教研室 • 1993.1-1994.7 德国FESTO上海办事处 • 1994.7-2009.7 美国AT&T公司、NCR公司、Teradata，在Teradata担任中
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）
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。
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 Ad-hoc query
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。 2. 商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据
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。
5
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。
绩效分析能力 客户可接触率
N/A <15%
一年能执行营销活动数量
<10
活动平均反馈率 活动回报率
无法评估
无法评估
客户单一视图能力 无，贷款容易有风险
实施后
<1 Day <1 Day １天～1周 30%＋
50+ 8-30% Up to 60% 强大
7
BI应用案例：在市场营销的应用 （某银行信用卡中心）
4。渠道应用接触目 标客户，传送促销 信息
直邮 分行
3。名单和相应营销 信息传送给不同的 渠道系统
Call Center SMS
8
BI应用案例：客户挽留（某银行信 用卡中心）
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
❖ 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。
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
从1996年开始专注于商业智能、数据仓库领域的咨询与项目实施服务，主要为金融、 电信行业的客户提供商业智能解决方案，包括数据仓库基础平台、CRM、风险、 运营管理、财务管理等领域
1
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
2
什么是商业智能Business
Raw Customer List
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
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
Ad-hoc query
Raw Customer List
6。使用Brio分析 营销活动成功率
☺
数据仓库
5。数据仓库监控客 户开卡事件
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
收7.37万元，年累计创收88.42万元
6ห้องสมุดไป่ตู้
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 营销名单获取时间
实施前
4-6 Weeks 4-6 Weeks
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；
流失概率50－60％的客户贡献度分布：
9
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. 这些应用很难在企业原有的OLTP系统（以交易或者流程为主）上实现， 如果没有数据仓库，也可以通过手工或者半手工的方式来实现，但非常 麻烦，很难重复使用 3. BI系统主要通过数据分析来发现数据之间内含的业务规律，其负载类型 和负载特征与OLTP系统有很大的差异，一般都需要建立物理独立的系 统，并采用适合BI负载环境的专门技术平台---一般都是以基于MPP （Massive Parallel Processing）技术的数据库引擎为基础 4. 目前国内主流的MPP平台有：DB2, Netezza (IBM Puredata), Oracle Exadata, Teradata, EMC Greenplum (Pivotal), HP Vertica, SAP HANA. Microsoft也推出了它的MPP数据库一体机
3
BI应用案例：管理驾驶窗
4
事例：争B夺I应铁通用的用案户 例：客户获取
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
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。