商务智能论文
我国商务智能研究分析论文
我国商务智能研究分析论文商务智能是数据仓库、数据挖掘、OLAP等技术的集成，作为我国当前重要的研究前沿之一，商务智能是学术界和企业界关注的热点。
下面是店铺带来的关于我国商务智能研究论文的内容，欢迎阅读参考! 我国商务智能研究论文篇1浅谈我国外贸企业商务智能的发展环境【摘要】本文研究了我国外贸企业商务智能的发展环境，分别对内部环境和外部环境进行现状分析，并针对现状提出了外贸企业发展商务智能的不足和体现的问题。
【关键词】外贸企业商务智能内部环境社会环境1. 我国外贸企业商务智能发展的内部环境1.1我国外贸企业商务智能发展的现状分析长期以来，外贸企业在拉动我国经济增长、提高财税收入、稳定就业和促进产业发展等方面一直占有举足轻重的地位，由于近两年世界经济持续下滑，国际市场需求严重萎缩，中国外贸行业发展遇到前所未有的困难。
不断变化的市场形势与国家政策，迫使我国外贸企业在短期内改变经营理念，加速信息化发展，以减少交易成本，提高效率;以赢得更多客户，扩大交易数量;以全方位管理，提高竞争力。
在此基础上，各企业对数据的要求不再满足于收集和整理，而是需要更加完善的查询、归纳、总结、提炼和分析系统，许多外贸企业不惜花巨资寻找软件开发商定向开发适合自身的商务智能系统。
在我国，外贸企业商务智能化开展的层次较低，尽管近几年国家大力投入信息化基础设施建设，但企业信息化基础薄弱的事实并非一时所能改变。
绝大多数外贸企业的信息化水平仅停留在文字处理、财务管理等办公自动化管理阶段，而对产、供、销、人、财、物等重要资源实现信息化管理的很少，信息处理能力仅是世界平均水平的2.1%，而且仍以提供单纯的技术产品信息为主，不擅长动态信息的跟踪和获取。
1.2我国外贸企业商务智能发展的不足1.2.1数据积累不充分、不全面任何一个外贸企业从开始经营的那一天起总是在产生各种各样的数据，比如海关进/出口提(关)单实时数据、关单统计数据、买家名录数据、买家采购信息、卖家供应信息、市场分析数据、企业资信数据等等。
商业智能分析论文
数据仓库与数据挖掘论文题目BI技术应用现状及相应软件工具介绍评语：学院计算机工程学院班级计算1314 姓名 __苏帅豪___ 学号 ************成绩指导老师曾勇进2016年 6 月 12 日BI技术应用现状及相应软件工具介绍[摘要]商业智能是从大量的数据和信息中发掘有用的知识，并用于决策以增加商业利润，是一个从数据到信息到知识的处理过程。
本文从当前商业智能实际出发，清晰阐述了商业智能的概念，总结和分析了商业智能发展的现状,并对商业智能今后的发展做出了展望。
与此同时,客观分析了目前我国商业智能发展的状况,介绍了BI工具的情况。
使我们能够认清形势,更好地发展。
[关键词]商业智能、cognos、数据仓库、查询与报表[正文]1.商业智能概念：提到“商业智能”这个词，网上普遍认为是Gartner机构在1996年第一次提出来的，但事实上IBM的研究员Hans Peter Luhn早在1958年就用到了这一概念。
他将“智能”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。
”在1989年，Howard Dresner将商业智能描述为“使用基于事实的决策支持系统，来改善业务决策的一套理论与方法。
”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。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。
因此，从技术层面上讲，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。
可以认为，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，促使他们做出对企业更有利的决策。
商务智能及发展趋势-毕业论文
---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---商务智能及发展趋势商务智能（Business Intelligence，简称BI）的概念最早是Gartner Group 的Howard Dresner 于1996 年提出来的，我国学者将之翻译为“商业智能”或“商务智能”，本文选用“商务智能”作为Business Intelligence的中文翻译。
近年来，商务智能技术日趋成熟，越来越多的企业决策者意识到需要商务智能来保持和提升企业竞争力。
我国商务智能的研究还处于导入期，商务智能的理论研究分为宏观研究和微观研究两方面，其中宏观研究主要是从总体上把握，如商务智能的必要性、内涵和理论综述等；微观研究主要包括：商务智能功能、技术、体系结构等。
1．宏观研究和微观研究两方面（1）商务智能的含义。
①Gartner Group将商务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的技术及其应用。
②IBM认为商务智能是一系列由系统和技术支持的以简化信息收集、分析的策略的集合，它应该包括企业需要收集什么信息、谁需要去访问这些数据、如何把原始数据转化为最终导致战略性决策的智能、客户服务和供应链管理。
③简言之，BI=DB（数据库）+DW（数据仓库）+OLAP（在线分析处理）+DM（数据挖掘），是多种技术的集合，是人工智能技术的最新方法。
（2）商务智能与知识管理的区别与联系。
商务智能和知识管理最重要的类似处是它们最终都处理知识，知识管理中的知识明显的总是直接来自人，商务智能中的知识源自数据，它是经过分析产生的知识；商务智能和知识管理都受企业文化和人的影响；商务智能看重的分析数据的技术和知识管理中管理和分发知识的技术很不同，然而，他们在内容获取和显示方面都共有终端技术。
2．微观研究方面。
（1）商务智能的功能。
商务智能系统的仪表盘可以剪裁环境以满足用户的特殊需要；用户可以定制主页来展示最关键的图表和报告，并且当商业需求变化时可以改变显示的图表；能基于底层（underlying）数据源的更新自动更新图表；可以根据特定参数或特定条件的变化进行预警；有例外管理能力；仪表盘的资源组件使资源材料与特定的使能过程一致；提供团队协同工作环境等。
商务智能结课论文
题目: 文本挖掘方法研究目录摘要 (1)一、概述 (3)二、国内外研究现状与动态 (3)三、主要研究内容 (5)1、文本挖掘流程 (5)2、文本特征表示 (1)3、文本相似度度量 (4)4、改进的文本挖掘方法 (8)5、文本挖掘方法评估 (10)四、总结与建议 (11)五、主要参考文献 (12)摘要如今互联网世界大数据日益发酵，各种数据一起奔涌而出，其中半结构化和非结构化数据所占比例明显增加，这是由于在信息传递的载体中文本发挥着越来越重要的作用。
与之相对应，文本处理得到了众多学者和商业应用的关注。
通过文本挖掘可以让用户在浩如烟海的文档中找到隐藏的信息，完成文本分类和聚类等各项功能，通过机器学习等自动化方法简化处理流程提高准确率和精确率。
本文首先介绍了向量空间模型的文本表示和基于统计学及信息量的特征选择方法，然后介绍了基于本体的文本语义相似度度量方法，主要有基于信息量的概念相似度计算方法和基于本体结构的概念相似度计算方法，紧接着针对文本分类和聚类两个领域的机器学习方法进行分析，对其存在的问题提出了改进意见。
最后介绍了这两类挖掘方法的评估标准，并提出了文本挖掘存在的问题及建议。
关键词：文本挖掘，特征选择，本文相似度，文本分类，文本聚类1AbstractNowadays big data is increasingly across the entire Internet. Various data surges up together of which the proportion of half structured and unstructured data has increased because texts play an more and more important role in the information transfer process. As a result, the text processing attracts the attention of many researchers and enterprises. With the help of text mining users can find voluminous information hidden in the document, finish the text classification and clustering and other functions. By the means of automation such as machine learning method can simplify process and improve the rate of accuracy and precision.First part of the paper introduces the vector space model of text representation and feature selection method based on statistics and information, secondly introduces the text semantic similarity measurement method based on ontology, which are mainly based on the concept of information similarity calculation method and based on the concept of ontology structure similarity calculation method. Then the paper analyze two methods of machine learning of text classification and clustering to find out the existing problems and put forward the improvement opinion. Finally introduces the criteria for the assessment of the two types of mining method, and puts forward the problems existing in the text mining and suggestion.Key words: text mining, feature selection, text similarity, text categorization, text clustering一、概述互联网的发展给人们提供了更快捷地了解世界，更高效地完成工作，更科学地进行组织的方式，用户通过文本、音频、视频等显性的表达形式完成与互联网的交互，尤其以文本为主。
商务智能课程设计论文
商务智能课程设计论文一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握商务智能的基本概念、技术和应用，培养学生运用商务智能技术分析和解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：学生能够理解商务智能的基本概念、主要技术和应用领域；掌握数据挖掘、数据可视化、预测分析等商务智能方法；了解商务智能系统的设计和实施过程。
2.技能目标：学生能够运用商务智能工具进行数据挖掘、分析和可视化；具备构建简单的商务智能系统的能力；能够根据实际问题选择合适的商务智能技术进行解决方案设计。
3.情感态度价值观目标：学生树立正确的数据观念，认识到数据的价值和商务智能在现代商业决策中的重要性；培养学生勇于探索、创新的精神，提高学生解决实际问题的能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.商务智能基本概念：介绍商务智能的定义、发展历程和应用领域。
2.数据挖掘技术：讲解数据挖掘的基本方法、算法和应用，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
3.数据可视化：介绍数据可视化的基本概念、方法和工具，如柱状图、折线图、饼图等。
4.预测分析：讲解预测分析的基本方法、技术和应用，如时间序列分析、回归分析等。
5.商务智能系统设计与实施：介绍商务智能系统的设计流程、关键技术和支持工具。
6.实战案例分析：分析实际商务智能应用案例，让学生了解商务智能在企业运营中的价值。
三、教学方法本课程采用多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性：1.讲授法：讲解商务智能的基本概念、技术和应用，为学生提供系统的知识体系。
2.案例分析法：分析实际商务智能应用案例，让学生了解商务智能在企业运营中的价值。
3.讨论法：学生分组讨论，培养学生的团队协作能力和解决问题的能力。
4.实验法：让学生动手实践，运用商务智能工具进行数据挖掘、分析和可视化。
四、教学资源为实现课程目标，我们将采用以下教学资源：1.教材：《商务智能理论与实践》，为学生提供系统的商务智能知识。
2.参考书：推荐学生阅读相关领域的经典教材和论文，拓展知识面。
商务智能论文
商务智能在中小型企业中的应用和发展20080400702089刘崟电子商务（2）班摘要：随着信息量的持续爆炸式增长及业务决策制定的不断加快，商业智能技术走到了发展的十字路口。
一方面，领先的企业已开始使用商业智能来支持日常运营及传统的战略决策;另一方面，普通中小企业仍然依赖直觉来制定重要的业务决策，其管理水平远远落后于投资商业智能技术的领先企业。
目前来看．我国的中小企业信息化有如下几个特点：企业规模小、资金少。
因此对中小型企业而言，进人商业智能的门槛过高，困难重重。
如何解决这些困难，成为当前研究的热点问题。
关键字商务智能应用中小企业发展1.商务智能的定义：根据国际数据公司(IDC)的定义，商业智能(商务智能)是对商业信息的搜集、加工、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，帮助他们更快地做出对企业更有利的决策。
商业智能一般由数据仓库、数据查询和报表、数据挖掘、在线分析(OLAP)、预算和预测等部分组成。
目前，我国大型企业由于其规模大，经济实力雄厚，ERP(企业资源计划)和商务智能应用比较广泛，尤其在电信、保险、金融、钢铁等行业。
小型企业则主要用在电子商务国际贸易相关商务智能领域的应用。
2.中小型企业商务智能化状况分析在中国的企业中，中小企业占到总数99%，但其整体的IT部署合理程度以及信息化程度都非常低，目前中小企业领域存在对于IT采购的巨大需求。
而商务智能作为一种“新瓶装旧酒”的技术，在中小企业信息化应用过程中，却再次得到了用户的认可，据不完全统计，2011年的商务智能市场规模将会达到45亿。
在过去，商务智能比较适合于大型企业，但随着企业信息化量的不断增长，越来越多的中小企业开始关注应用商务智能，但从实际的应用过程中发现，商务智能应用仍然存在诸多待解决的问题：似是而非的产品和服务、花样繁多的技术、喧嚣的厂商、隐约不清的安全风险、纷纷扰扰的标准、对现在业务和IT流程的冲击等等，同时也给中小企业老板带来选型上带来了很大的困惑。
电子商务中的人工智能技术应用研究论文素材
电子商务中的人工智能技术应用研究论文素材随着科技的快速发展和互联网的普及，电子商务成为了一种重要的商业模式。
而在电子商务中，人工智能技术的应用也日益增多，不仅改变了传统商业的运营方式，也为商家和消费者带来了诸多便利。
本文将探讨电子商务中的人工智能技术应用，并分析其对商业环境的影响。
一、智能推荐系统智能推荐系统是电子商务中常见的人工智能应用之一。
通过对用户的搜索习惯、浏览历史以及购买记录进行分析，智能推荐系统能够准确预测用户的兴趣偏好，为用户个性化地推荐商品和服务。
这不仅为用户提供了更好的购物体验，也增加了商家的销售机会。
同时，智能推荐系统还可以为商家提供精准的市场分析数据，帮助他们了解消费者需求并做出更合理的经营决策。
二、语音识别技术随着智能手机的普及，语音搜索和语音购物逐渐成为一种趋势。
人工智能技术中的语音识别技术能够将用户的语音指令准确转化为文字，并根据用户的需求提供相应的商品或服务。
这大大提高了用户的购物效率，同时也降低了购物的门槛，使更多的人能够享受到便捷的电子商务体验。
三、虚拟试衣技术虚拟试衣技术是一种基于人工智能的虚拟现实技术。
通过将用户的照片与商品的模型进行匹配，虚拟试衣技术能够让用户在线上轻松地试穿衣物，节省了实体店的试衣时间和成本，并提高了用户对商品的购买决策的准确性。
同时，商家也能够通过虚拟试衣技术更好地展示商品的特点，提高销售转化率。
四、智能客服系统智能客服系统是应用较为普遍的人工智能技术之一。
传统的人工客服存在信息传递不准确、效率低下等问题，而智能客服系统通过自然语言处理和机器学习等技术，能够准确理解用户的问题并给出智能化的回答。
这不仅提高了客户服务的质量，也降低了商家的运营成本。
五、智能物流系统在电子商务中，物流是一项重要的环节。
而人工智能技术的应用则使物流变得更加智能化和高效化。
智能物流系统利用大数据分析、物联网和自动化技术，能够快速准确地处理订单信息、优化配送路线、实时跟踪货物等，提高物流效率，减少了物流成本，并为用户提供了更好的物流体验。
商业智能论文
商业智能(-- --计算机学科前沿讲座论文)昆明理工大学信息院计算机应用技术专业：计算机应用技术2010/11信息技术的高速发展带来了企业利用信息技术提高本身竞争力的巨大空间：信息技术不但使企业获取需要的信息，而且，促进企业对信息的再利用，以此营造企业的竞争优势。
企业一直在寻找对商业智能的理解和实现的方式，以增强企业的竞争力。
早在80年代，当时“商业智能”的标准是能容易地获得想要的数据和信息。
90年代是商业智能真正起步的阶段。
到目前为止，关于BI还没有统一的定义，不同的人只是从不同的方面表达了对“商业智能”的理解。
早在90年代初，Garter Group的Howard Dresner把EUQR（终端查询和报表）、DSS、OLAP称为商业智能。
企业使用这些工具使企业获得的优势也被称为商业智能。
后来，出现了数据仓库、数据集市技术，以及与之相关的ETL（抽取，转换，上载）、数据清洗、数据挖掘、商业建模等，人们也将这些技术统归为商业智能的领域。
一、商业智能简介商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
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。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。
商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析的过程，目的是使企业的各级决策者获得知识和洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。
商业智能系统从企业运作的日常数据中开发出结论性、基于事实和具有可实施性的信息，使企业管理者和决策者能以一种更清晰的角度看待业务数据，提高企业运作效率，增加利润并建立良好的客户关系，从而使企业能更快更容易地做出更好的商业决策，以最短的时间发现商业机会并捕捉商业机遇。
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主流商务智能解决方案的对比和分析作者：彭潇勇软工一班2010302580155摘要：针对市场上五种比较流行的商务智能解决方案供应商的产品进行了不同角度的分析与对比，指出了各种解决方案之间的共性和特性，并分析对比了各个产品之间的优劣势。
以此作为国内企业寻找切合本企业实际利益的商务智能解决方案的一个依据。
1、引言：商务智能，指用现代数据仓库技术、在线分析技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
商务智能（Business Intelligence，简称BI）最早由Gartner Group于1996年提出。
Gartner将BI定义为“各种不同的应用程序和技术，可用于收集、存储、分析、共享数据并提供数据访问，从而帮助企业用户做出更好的业务决策。
”商务智能的基本理念便是提升业务洞察力，将数据信息转化为商务价值。
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，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，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
借助这一手段，企业可以在市场更加多变、竞争更加激烈、组织越来越复杂、规模越来越庞大的商业环境下高效运营、正确决策、快速响应，从而实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转化。
因此商务智能应该被看成是一种更好的为企业制定决策提供数据支持和信息知识的解决方案。
既然是解决方案型的技术，便不是一个高下立判的问题。
因此我们便有必要对一些主流BI解决方案进行有针对性的分析，提取出其中值得企业关注和投资的信息，以便为企业选择BI解决方案提供一个有针对性的依据。
一下便是有关IBM、Microsoft、Oracle、SAS、SAP 这五大BI解决方案提供商的对比分析。
2、五大主流BI解决方案提供商的对比：2.1、IBM商务智能解决方案特性：IBM 公司在数据仓库/商业智能行业处于领先地位, 根据Survey. com 的2001 报告“数据仓库解决方案”, IBM 的市场占有率将近61% 。
全世界跨各行各业的公司都选择了IBM的BI解决方案来帮助他们更具有方向性、更有利润的运营。
IBM具有如此庞大的市场占有率，这与其分布于世界各地的数千名BI咨询专家，以及由在BI方面具备提供解决方案资格的IBM业务合作伙伴组成的巨大网络分不开的。
借用集成了各种不同类型的BI工具的DB2，IBM公司具备了相当丰富的经验和专长来开发经济高效、全面的解决方案，可以满足不同行业的具体需求和单个客户的需求。
IBM使用DB2 Warehouse Manager 构建数据仓库。
有助于简化和加速构建数据仓库原型，以及后续BI系统的开发与配置。
同时，用于构建和管理数据仓库架构的IBM 工具使企业能够构建和提供与Web 数据源相集成的数据仓库, 并且能够构建稳固、可扩展的数据中心和业务应用。
2.2、Microsoft商务智能解决方案：进入2010年以后，微软的Office 2010、SharePoint2010、SQL Server 2008 R2等重头产品相继发布，从此，微软推出了一个新的组合型商业智能解决方案。
在这个解决方案中，微软强调商务智能的平民化，即企业的每一个员工都可以很容易的上手进行数据分析挖据并得到自己想要的数据。
在底层有了SQL Server 做保障，用户只要精通Office，在一台性能良好的笔记本电脑就可以进行自助式BI分析。
这样实质上就实现了敏捷开发。
事实上，在这个解决方案上微软仅仅为客户提供了一个作为基础模型的平台，而把更多制作解决方案的过程交给合作伙伴。
这样做的主要目的是为了消除由于不同地域和文化差异引起的客户预期解决方案的不理想。
同时这样做还可以通过充分利用同一公司发布的多种软件的优势进行强强联合。
总之，微软推出的BI解决方案的优势有如下几点：1、提升企业绩效管理的综合实力：Office PerformancePoint Server 2007 是一套完整、集成的绩效管理应用程序（包括业务记分卡、分析和计划），该应用程序使公司能够更高效地计划和管理业务。
2、使得数据资源得以有效利用、充分挖掘潜在价值：SQL Server 2005 Analysis Services 首次提供统一、集成的业务数据视图作为传统报表、OLAP 分析、KPI 记分卡和数据挖掘的基础。
3、具有丰富的数据展现手段，增强商业洞察力：Excel 2007 不仅带来了新的、更直观的可视化效果功能，而且实现了与 Microsoft SQL Server 2005和 Microsoft Office SharePoint Server 2007 的更紧密集成。
4、总开发成本低：这也是微软最值得宣传的特点之一。
2.3、Oracle BI解决方案：Oracle在BI解决方案中完美的利用了其自身在数据库方面的强大优势并以此为依托建立庞大的拥有海量数据的数据仓库系统。
Oracle 公司在长期进行数据仓库项目建设过程中已总结及开发成熟的数据获取和数据质量管理工具(Oracle Warehouse Builder Enterprise ETL Option，Oracle Warehouse Builder Data Quality Option )，帮助用户快速构建数据仓库。
而且Oracle Database 9g 以上的版本都含有内置的OLAP和数据挖掘引擎，能保障数据的统一性，极强的扩展能力，安全、可靠及容易管理。
Oracle提供了一个可以降低企业商务智能构建与部署成本和复杂性的完整、预先集成的技术基础。
Oracle的数据获取方案和Oracle数据仓库方案紧密集成，能够充分满足数据仓库系统对于ETL 性能上的要求，同时能够把对业务系统的影响降到最小，实现高效、可靠的数据获取。
ORACLE 的IB 主要优点: ORACLE 的BI体系产品比较丰富, 基于C /S、B /S、关系模型、多维模型, 自主开发( B IBEAN )、都有自己独立的解决方案。
劣势便是技术支持不够及时有效，在频繁的收购其他的应用程序厂商后并没有立即跟进各个系统之间的整合步骤，导致各个系统相互之间的耦合度大大增加。
2.4、SAS BI解决方案：SAS商业智能功能抓住SAS集成结构的优势，利用可定制的开发环境，一个灵活的可扩展的界面和支持服务，以及信息提供软件包，SAS商业智能为端对端智能生成和传递过程提供主要组件：易于访问质量稳定的企业数据；对于业务用户-使用在线分析处理(OLAP)快速有效访问全球的高度汇总的数据；强大的分析型的交互式数据探索；基于网络的 ad hoc报告和分析；通过网络端口发布订阅频道和无线设备传递内容；一个健壮的，开放的开发环境，使程序员可以从其它编程语言和程序接入到SAS。
在应用开发方面,将全新和修改后的应用集成到现有环境中，从而提供投资保护。
利用可重复使用的组件、自动代码生成和简便易用的开发环境来简化和加速应用开发。
使用基于Web的报表和分析工具、定制的信息提交门户、根据不同用户定制接口的瘦客户机应用、甚至无线设备，SAS技术能够经济高效地向企业员工和合作伙伴提供知识和增值洞察力。
使用门户，通过安全的Web接口向整个企业提供定制信息。
SAS 查询和报表技术提供：快速、轻松的访问整合、清理过的企业数据。
供查询和报表应用使用的数据必须准确而且可靠。
它向所有决策者提供事实的统一描述。
同时，SAS的可视化技术也是一项比较有优势的数据挖掘呈现的技术。
SAS可视化技术充分利用SAS的集成架构来提供从SAS分析功能获得的洞察力。
2.5、SAP BI解决方案：基于SAP的BI系统最大的优势在于与SAP产品的集成，SAP系列源系统几乎不用作任何开发就可以将数据抽取到SAP BI。
源系统设计的好坏．直接决定了BI系统的抽取难易度。
SAP ERP 系统中在这方面值得借鉴，几乎所有业务数据(包括自定义业务数据)都支持改变日志，业务数据的每个微小的修改都有着详细的记录。
SAP不建议第三方系统直接连接访问其数据库系统，对数据库系统的直接修改更是不被允许的，SAP还提供丰富的接口访问各种业务数据。
操作型BI是SAP长期的重要技术目标，使用BI来获得ERP系统和供应链系统数据更大的分析和探索是SAP巩固其ERP市场地位，同时扩展新市场的重要战略。
操作型BI可以通过SAP ERP 系统来实现实时地客户的绩效分析（也可以通过数据仓库一起来实现），同时支持利用开放的数据库实现商务智能分析。
用户可以更容易的及时发现ERP工作流中的问题，从而实时修改、优化操作，提高操作的绩效。
3、结论：企业经过长期的发展,必然收集到大量的数据。
这些数据包含有哪类产品更受客户的喜欢,哪类促销活动能提升销售额,什么样的价格能为更多客户所接受,什么时间段应该推出什么样的产品等等信息。
如何能使这些数据有序合理的存储,并为企业的发展出谋划策就是建立数据仓库,而能够完美的实现二者交互的工具莫过于商务智能工具了。
商务智能的提出，为企业的决策部门提供了一个良好的支持平台，实现了企业的智能化决策，很大程度上改善了企业的运营管理的效率，充分提高了企业市场决速反应能力与核心竞争力。
因此，为企业量身定制一个充分切合企业自身利益，符合企业的市场发展战略的商务智能解决方案便成为了企业栖息在国际化舞台上的必经之路。
为了减少企业在寻找BI解决方案制造商中的盲目性以及更好的认清楚当前市场上的主要BI解决方案制造商的特点，我挑选了五大主流BI解决方案制造商进行分析并得出以下几点结论：IBM提供的BI解决方案涵盖了商务智能的各个方面，能提供一个全面的企业级BI解决方案，且在基于Web的BI平台构建上有其他供应商无法比拟的经验和优势。
Microsoft新推出的组合式BI解决方案中，更多体现的是一个“人人BI”的思想，而且总体的开发成本较低，非常适合中小型企业的BI架构ORACLE 的BI体系产品比较丰富，并且拥有强大的数据库、数据仓库系统作为基础，对于建立世界级的数据仓库BI系统有着得天独厚的优势。
SAS BI 具有SAS集成架构的优势，在界面开发上面有更大的灵活性。
SAP BI的最大优势在于SAP产品的集成性，在绩效管理和对财务分析的支持方面具有优势。
参考文献：【1】李伟龙论商务智能对企业的重要性《硅谷》2010年【2】IBM商业智能解决方案《计算机世界》 2002年【3】程中东，范新刚 IBM公司、ORACLE公司和MICROSOFT公司的商务智能解决方案异同点的分析《中山大学学报论丛》 2006年第26卷第6期【4】Oracle数据仓库，商务智能解决方案白皮书【5】Oracle 数据仓库和BI解决方案简介上海蒙马软件技术有限公司 2009年【6】赵莹．惠贤芳基于SAP的商务智能系统中ETL增量更新的实现《电脑知识与技术》2010年。