BI-商务智能功能模块详解
商业智能BI讲解
数案 案
据准 实
分备 施
析就 建
解决 方案 定义
逻辑 数据 模型 设计
绪议
定制解决方案规划
物理数据库
设计 解
决 方 案 体 系 结
数据转换 元 解
数决
据方
应用开发
管案 理集
成
数 据 仓 库 评
构
设
数据挖掘
估
计
服务
数据仓库管理 (处理流程与操作)
解决方案支持
应用增强
逻辑数据 模型回顾 物理数据 库回顾
ETL流程
ETL 工具
• 开源 kettle 工具 • DI • Oracle ODI • IBM datastage • informatica
OLTP & OLAP
• OLTP（Online Transaction Process） 联机事务处理，是公司日常运营的基础，是业务流程信息化的 关键，基于生产数据库。
大数据的技术标签
1. Hadoop 2. MPP 3. HDFS 4. 流式计算 5. spark
BI 与大数据
帆软大数据方案
星环大数据平台
个人看法
• 大数据是BI的input的一部分 • 大数据和BI都是为决策服务的 • 结合实际需求选择“大数据“ or ”BI”
谢谢！
HOLAP的优点
混合数据组织的OLAP实现 低层是关系型的 高层是多维矩阵型 ROLAP和MOLAP的有机结合
度量值
度量值是决策者所关心的具有实际意义的数值
事实表
度量值所在的表称为事实数据表，事实表所表现的特点是 包含数值数据(事实)，而这些数值数据可以统计汇总以提供 有关单位运作历史的信息。此外，每个事实数据表还包括一 个或多个列，这些列作为引用相关的维度表的外码
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。
BI商务智能系统及其技术架构
BI商务智能系统及其技术架构BI商务智能系统是随着信息技术在管理领域不断发展而产生的具有特定功能和使用目标群的一种解决方案。
BI提供灵活的报表和分析工具支持对数据的评价和判读以及信息发布。
基于BI先进的数据结构和分析基础，企业可做出有事实依据的商业决策，决定面向目标的各种活动。
1 BI商务智能系统功能特点BI商务智能系统基于企业资源计划系统(Enterprise Resource Planning，ERP)及其他业务系统的业务信息，建立适应企业长期发展的数据仓库;采用方便、易用、表现力强的报表体系及可交互的数据智能分析平台来进一步方便企业从战略决策层到管理层再到操作层的各种需求。
BI商务智能系统主要有以下几个功能。
1.1 数据仓库通过数据收集、数据仓库的模型建立、数据仓库应用平台、数据展示技术，建立一套完整的技术方案。
使企业可以综合信息、分析数据信息和分发关键信息，提供可在所有层次上支持决策的功能强大的工具。
这些工具可创建和发布企业自定制的交互式报告和各种应用。
抽取数据、合并数据，然后存储数据、分析数据。
数据仓库的处理流程包括数据建模、数据萃取以及数据管理(通过管理员工作台);拥有先进的数据仓库技术架构，以及先进的工具，包括OLAP处理器、数据挖掘和报表、元数据库、业务计划和模拟等。
提供给用户一个简单易用的报表和分析界面。
满足信息使用者根据本公司的工作需要对信息进行有效的组织和个性化设置，包括定制查询、定制报表和各种分析功能。
支持以电子邮件方式给信息使用者发送分析报表，与企业门户无缝对接，并且可满足用户使用移动设备进行报表分析。
1.2 企业战略管理支持集团设置KPI指标体系，可实现从集团层面到下级单位的全覆盖。
同时系统应提供集团层面的信息查询和监控功能，可以从不同层级的下级单位和不同的系统中抽取需要的数据，并支持用户自定义的报表逻辑和格式生成报表、打印、下载成本地文件。
支持自定义企业的价值动因数，将财务和非财务的大量指标结合进行分析;支持参考及自定义的平衡计分卡，并且可以用于个人评估和绩效考核;支持建立企业管理驾驶舱，根据企业所需指标的种类调用各种系统标准的图形展示工具，帮助企业直观地掌握企业整体的经营状况。
(bi商务智能)微软解决方案 - 商务智能 v10
微软解决方案- 商务智能微软商务智能解决方案帮助企业更好的进行市场营销、降低生产经营成本、减少财务风险、提高人员和组织绩效、提升综合竞争力。
⏹问题和挑战市场竞争越来越激烈，客户需求日益多样化，企业内部运营管理需要更加高效。
在这样的前提下，企业经营管理者面临着比以往更大的挑战，经常会遇到的如下问题：一、企业营销管理方面：无法及时了解企业销售状况；难以监控和分析企业销售趋势；难以及时响应客户与市场需求；企业内部流程导致销售周期加长；难以吸引优秀销售人才；二、生产管理过程方面：供应链协作运作不顺畅；难以监控和分析存货趋势；配送网络效能不高；难于迅速和准确地响应市场反馈；如何有效降低生产成本；三、财务管理方面：财务数据来源于多ERPs、电子表格和其他计划系统，难以形成统一视图；无法钻取分析高层财务报表；难以及时掌握企业资金使用实际情况；财务预测能力不足；缺乏财务欺诈检测与预告警能力；四、人力资源管理方面：优秀人才流失；组织健康性指标（OHI）下降；难以量化、衡量、追踪、评价员工的工作效绩；员工培训等人力运作成本增长；⏹解决方案概述微软商务智能解决方案，通过整合、分析、挖掘企业信息，有效解决企业营销、生产、财务、人力资源管理等方面存在的上述问题。
整个方案通过建立企业内部预测、计划、分析、监控和报告的闭环，帮助管理者详细了解企业业务运行情况，并通过IT系统承载具体行动和任务分派，提升企业的业务绩效和管理绩效。
整体方案的特点包括：●通过详细的数据分析，提供更好的计划，提升企业的计划、预算和预测能力目前一些企业的各业务部门往往有自己独立的预算方法和工具，计划与预算的管理分开进行，存在多个版本的预算和表单。
BI通过灵活统计、分析业务运作数据，集中生成各种标准化报表，自动产生预算，并随时监控业务的实际执行情况，使得企业的计划、预算与预测能形成闭环，这不仅能提高企业的预算、计划能力，而且能有效减少获取业务情况所花费的时间，提高工作效率。
BI-商务智能功能模块详解
BI Business Intelligence 商业智能AI Artificial Intelligence 人工智能NN Network Node 网络结点OLAP On-Line Analytical Processing 联机分析技术OLTP 联机事务处理产品案例①BI.Office是由菲奈特软件公司自行研发的商业智能平台产品，其核心技术是商业智能（Business Intelligence）相关技术，包括数据仓库/ 联机分析处理/ 数据挖掘等技术，以及报表处理、数理统计、AI、NN、经济学、管理学等，在目前国内市场的商业智能技术和产品中，处于领先水平。
BI.Office采用业内先进的Web Service技术架构，实现基于Web的分布式组件应用，保证了平台独立和较强的伸缩能力，同时最大程度地独立于软件厂商，保证了客户投资和系统升级能力。
BI.Office实现了多种数据源的无缝集成，支持IBM、Microsoft、Oracle等不同类型的OLAP Server，同时支持对OLAP、OLTP和数据仓库的集成访问。
【技术层次】BI. Office 在研发过程中成功应用了XP、RUP和MSF等软件工程理论，把国外成熟的过程控制理论综合应用到了软件产品的生命周期中。
【编程规范有利于软件的升级维护】BI.OFFICE——基于Web Service架构先进的产品技术框架设计，技术架构基本上分为四层：客户端用户图形界面、Web Service Runtime层、业务逻辑层（远程组件）和数据库访问层【产品架构】产品功能特点1.查询清晰的查询结果格式预览，分离查询的格式和数据信息；业界最流行的两种OLAP钻取方式，分别是层叠式和覆盖式；先进的多维查询操作方式，提供三个轴的灵活定制，包括旋转、分页、切片等；表格和图形的信息互动，多表多图可同时实现查询钻取功能；提供自定义指标和自定义维成员等OLAP扩展功能，弥补实施过程的遗漏，同时能支持复杂的工业函数和用户扩展的分析要求；集成的OLAP和OLTP查询；2.报表灵活的报表排版和编辑功能，支持图形、表格、分析报告等多种报表元素的组合；报表内容可打印和导出，实现和OA等外部系统的有效集成；3.告警监控基于OLAP的告警规则设定，让企业决策者快速准确地定位关键数据所在；提供多种分析工具辅助告警规则的定制，包括预测、WhatIF分析、盈亏平衡点分析，同时提供关联规则的指导；对告警监控的结果数据提供多种分析手段，如指标明细分析、WhatIF分析、盈亏平衡点分析、关联分析、数据挖掘分析，发现告警数据背后的更深层次信息；提供告警规则集的定制功能，在更高的逻辑层次上封装多条告警规则，实现更复杂的告警条件组合，满足金融、保险等商业领域的复杂需求；4.关联分析提供多种关联分析功能，延续用户的假设性推理思路；基于OLAP的对照式关联分析，可进行灵活的区域定位分析和明细分析，模拟业务分析人员的分析思路，定位具体问题，或从多角度深化演绎推理过程；报表级别的关联分析，可灵活定制不同的关联路径；指标级别的关联分析，可跨分析主题进行指标关联，辅助实现跳跃式和引导式的关联分析过程；5.经济指标分析提供金融、保险、证券等行业内特有的盈亏平衡点分析；提供敏感系数分析，辅助决策人员定位关键性的因子指标；提供增强性的WhatIF分析，用于假设推理和趋势分析；各种经济指标分析工具能辅助分析人员准确地定制告警阈值；6.统计分析多种业内流行的现状分析方法，包括8020分析、绝对值分布分析、比重分析、排序分析、平衡性分析、方差分析、80/20区间分析、进度分析、强度分析、异常值分析，等等；辅助决策人员对企业现状进行全面综合的分析；业内流行的发展分析方法，包括基比分析、环比分析、增长率分析、同期比分析；辅助决策人员对企业的发展趋势进行分析和预测；7.数据挖掘决策树（Decision Tree）算法和神经网络（NN）算法的成功研发；提供多种专家评分方法，可构造多个指标的综合评分模型，提供给业务分析人员或行业专家使用；运用自研发的决策树算法实现分类模型，运用于告警分析，挖掘出隐藏在告警现象背后的商业规律；同时分类模型可应用于报表分析过程，预告分析对象可能出现的特殊情况，提前发现商机或预知风险；决策树分类方法可独立于告警结果运行，展现完整的数据挖掘应用流程，提供给专业分析人员使用；基于多种时间序列算法的趋势预测模型；基于多元回归算法的线性或非线性预测模型；决策树分类模型和各种预测模型可应用于缺失值的估算；8.自动化和反馈灵活且标准的自动化任务定制功能，提供查询报表的自动生成，满足客户每日报表、每周报表、每月报表等需求的实现；贴近客户商业运作模式的信息反馈功能，可把分析报告发送给相关人员查阅；9.权限控制基于用户－角色－功能－资源的权限控制机制，提供用户跨角色的资源合并策略，更贴近客户的实际需求；平台内部统一实现了权限控制和管理，脱离OS的限制；并可通过管理工具实现灵活配置；10.应用闭环平台级体现应用闭环，定义问题－发现问题－分析问题，更贴近用户的分析思维，先假设－分析－再假设－再分析；以告警规则和关联规则为核心资源的信息互用体现在整个闭环应用中；总结：商务智能的版本很多，基本上所有的都包括一下几个部分：1.数据源与数据提取（技术特点：ETL数据抽取，转换，装载）2.数据仓库（主要包括元数据和经过ETL的业务数据）3.访问工具4.决策支持工具（即席查询、报表、在线分析处理、数据挖掘等）5.商务智能应用（如利润成本分析、资产分析、营销分析等，各种业务的分析是根据各级决策者的需求，从数据仓库提取数据，分析处理）6.系统管理（安全管理（用户和权限）、数据管理与更新、数据维护与监控、数据容量规划等）7.元数据管理（技术元数据与业务元数据）THANKS !!!致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习课件等等打造全网一站式需求欢迎您的下载，资料仅供参考8.。
BI商业智能系统
BI商业智能系统BI商业智能系统文档⒈介绍⑴概述本章节介绍BI商业智能系统的概念和目的。
⑵系统背景本章节介绍BI商业智能系统的发展背景和现状。
⒉系统架构⑴总体架构本章节介绍BI商业智能系统的总体架构，包括数据提取、数据处理、数据分析和信息展示等模块。
⑵数据流程本章节详细描述BI商业智能系统的数据流程，包括数据收集、数据清洗、数据存储和数据分析等过程。
⑶技术架构本章节介绍BI商业智能系统所采用的技术架构，包括数据库管理系统、数据挖掘算法和可视化工具等。
⒊功能模块⑴数据提取模块本章节介绍BI商业智能系统的数据提取模块，包括数据源的选择和数据抽取的方式等。
⑵数据处理模块本章节详细描述BI商业智能系统的数据处理模块，包括数据清洗、数据透视和数据转换等功能。
⑶数据分析模块本章节介绍BI商业智能系统的数据分析模块，包括数据挖掘、多维分析和预测模型等功能。
⑷信息展示模块本章节详细描述BI商业智能系统的信息展示模块，包括报表、仪表盘和数据可视化等功能。
⒋部署和维护⑴系统部署本章节介绍BI商业智能系统的部署过程，包括硬件环境的准备和软件安装等步骤。
⑵系统维护本章节详细描述BI商业智能系统的维护工作，包括数据维护、系统监控和性能优化等方面。
⒌法律合规⑴数据保护与隐私本章节介绍BI商业智能系统在数据保护和隐私方面应遵循的法律法规和最佳实践。
⑵知识产权本章节详细描述BI商业智能系统对知识产权的保护和合规要求。
附件：⒈数据库架构图⒉系统使用手册⒊报表样例法律名词及注释：⒈数据保护：指对个人数据进行合法、正当的处理并保护个人隐私的措施。
⒉隐私：指个人信息在存储、处理和传输过程中的保密与安全性。
⒊知识产权：指人们在创造性活动中得出的独特、新颖并对社会有用的想法、发明、作品等的权益。
⒋最佳实践：指某一领域内被广泛认可为行业标准的方法或流程。
⒌合规要求：指符合法律法规和规章制度的要求，确保企业的经营活动合法、合规。
BI商业智能介绍(含多款)
商业智能（BI）介绍一、引言随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业发展的核心资产。
如何从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持，成为企业面临的重要课题。
商业智能（BusinessIntelligence，简称BI）作为一种数据分析和决策支持技术，应运而生，并在全球范围内得到广泛应用。
本文将对商业智能的概念、发展历程、关键技术、应用领域及未来趋势进行介绍。
二、商业智能的概念商业智能，简称BI，是指通过收集、整合、分析企业内外部数据，为企业提供决策支持的一系列技术、工具和方法。
BI的目标是从大量数据中提取有价值的信息，帮助企业实现业务优化、提高运营效率、降低成本、提升竞争力。
三、商业智能的发展历程1.数据报表阶段：20世纪80年代，企业开始使用电子表格和数据库技术数据报表，为管理层提供数据支持。
2.数据仓库阶段：20世纪90年代，数据仓库技术逐渐成熟，企业开始构建数据仓库，实现数据的集中存储和管理。
3.商业智能阶段：21世纪初，商业智能技术得到广泛关注，各种BI工具和平台应运而生，帮助企业实现数据的深入分析和挖掘。
4.大数据时代：近年来，随着大数据技术的发展，商业智能开始融合大数据技术，实现对海量数据的实时分析和处理。
四、商业智能的关键技术1.数据仓库：数据仓库是商业智能的基础，用于存储和管理企业内外部数据。
数据仓库采用星型模型或雪花模型进行设计，以适应不同场景的数据分析需求。
2.数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
常用的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
3.数据可视化：数据可视化是将数据分析结果以图表、报表等形式展示给用户，提高数据可读性和易理解性。
数据可视化工具包括Tableau、PowerBI等。
4.在线分析处理（OLAP）：在线分析处理是一种多维度数据分析技术，支持用户对数据进行切片、切块、钻取等操作，以满足不同分析需求。
5.云计算：云计算技术为商业智能提供了强大的计算能力和存储空间，使得企业可以快速搭建和部署BI系统。
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BI Business Intelligence 商业智能
AI Artificial Intelligence 人工智能
NN Network Node 网络结点
OLAP On-Line Analytical Processing 联机分析技术
OLTP 联机事务处理
产品案例①
BI.Office是由菲奈特软件公司自行研发的商业智能平台产品，其核心技术是商业智能（Business Intelligence）相关技术，包括数据仓库/ 联机分析处理/ 数据挖掘等技术，以及报表处理、数理统计、AI、NN、经济学、管理学等，在目前国内市场的商业智能技术和产品中，处于领先水平。
BI.Office采用业内先进的Web Service技术架构，实现基于Web的分布式组件应用，保证了平台独立和较强的伸缩能力，同时最大程度地独立于软件厂商，保证了客户投资和系统升级能力。
BI.Office实现了多种数据源的无缝集成，支持IBM、Microsoft、Oracle等不同类型的OLAP Server，同时支持对OLAP、OLTP和数据仓库的集成访问。
【技术层次】
BI. Office 在研发过程中成功应用了XP、RUP和MSF等软件工程理论，把国外成熟的过程控制理论综合应用到了软件产品的生命周期中。
【编程规范有利于软件的升级维护】
BI.OFFICE——基于Web Service架构先进的产品技术框架设计，技术架构基本上分为四层：客户端用户图形界面、Web Service Runtime层、业务逻辑层（远程组件）和数据库访问层【产
品架构】
产品功能特点
1.查询
清晰的查询结果格式预览，分离查询的格式和数据信息；
业界最流行的两种OLAP钻取方式，分别是层叠式和覆盖式；
先进的多维查询操作方式，提供三个轴的灵活定制，包括旋转、分页、切片等；
表格和图形的信息互动，多表多图可同时实现查询钻取功能；
提供自定义指标和自定义维成员等OLAP扩展功能，弥补实施过程的遗漏，同时能支持复杂的工业函数和用户扩展的分析要求；
集成的OLAP和OLTP查询；
2.报表
灵活的报表排版和编辑功能，支持图形、表格、分析报告等多种报表元素的组合；
报表内容可打印和导出，实现和OA等外部系统的有效集成；
3.告警监控
基于OLAP的告警规则设定，让企业决策者快速准确地定位关键数据所在；
提供多种分析工具辅助告警规则的定制，包括预测、WhatIF分析、盈亏平衡点分析，同时提供关联规则的指导；
对告警监控的结果数据提供多种分析手段，如指标明细分析、WhatIF分析、盈亏平衡点分析、关联分析、数据挖掘分析，发现告警数据背后的更深层次信息；
提供告警规则集的定制功能，在更高的逻辑层次上封装多条告警规则，实现更复杂的告警条件组合，满足金融、保险等商业领域的复杂需求；
4.关联分析
提供多种关联分析功能，延续用户的假设性推理思路；
基于OLAP的对照式关联分析，可进行灵活的区域定位分析和明细分析，模拟业务分析人员的分析思路，定位具体问题，或从多角度深化演绎推理过程；
报表级别的关联分析，可灵活定制不同的关联路径；
指标级别的关联分析，可跨分析主题进行指标关联，辅助实现跳跃式和引导式的关联分析过程；
5.经济指标分析
提供金融、保险、证券等行业内特有的盈亏平衡点分析；
提供敏感系数分析，辅助决策人员定位关键性的因子指标；
提供增强性的WhatIF分析，用于假设推理和趋势分析；
各种经济指标分析工具能辅助分析人员准确地定制告警阈值；
6.统计分析
多种业内流行的现状分析方法，包括8020分析、绝对值分布分析、比重分析、排序分析、平衡性分析、方差分析、80/20区间分析、进度分析、强度分析、异常值分析，等等；辅助决策人员对企业现状进行全面综合的分析；
业内流行的发展分析方法，包括基比分析、环比分析、增长率分析、同期比分析；辅助决策人员对企业的发展趋势进行分析和预测；
7.数据挖掘
决策树（Decision Tree）算法和神经网络（NN）算法的成功研发；
提供多种专家评分方法，可构造多个指标的综合评分模型，提供给业务分析人员或行业专家使用；
运用自研发的决策树算法实现分类模型，运用于告警分析，挖掘出隐藏在告警现象背后的商业规律；同时分类模型可应用于报表分析过程，预告分析对象可能出现的特殊情况，提前发现商机或预知风险；
决策树分类方法可独立于告警结果运行，展现完整的数据挖掘应用流程，提供给专业分析人员使用；
基于多种时间序列算法的趋势预测模型；
基于多元回归算法的线性或非线性预测模型；
决策树分类模型和各种预测模型可应用于缺失值的估算；
8.自动化和反馈
灵活且标准的自动化任务定制功能，提供查询报表的自动生成，满足客户每日报表、每周报表、每月报表等需求的实现；
贴近客户商业运作模式的信息反馈功能，可把分析报告发送给相关人员查阅；
9.权限控制
基于用户－角色－功能－资源的权限控制机制，提供用户跨角色的资源合并策略，更贴近客户的实际需求；
平台内部统一实现了权限控制和管理，脱离OS的限制；并可通过管理工具实现灵活配置；
10.应用闭环
平台级体现应用闭环，定义问题－发现问题－分析问题，更贴近用户的分析思维，先假设－分析－再假设－再分析；
以告警规则和关联规则为核心资源的信息互用体现在整个闭环应用中；
总结：商务智能的版本很多，基本上所有的都包括一下几个部分：
1.数据源与数据提取（技术特点：ETL数据抽取，转换，装载）
2.数据仓库（主要包括元数据和经过ETL的业务数据）
3.访问工具
4.决策支持工具（即席查询、报表、在线分析处理、数据挖掘等）
5.商务智能应用（如利润成本分析、资产分析、营销分析等，各种业务的分析是根据各级
决策者的需求，从数据仓库提取数据，分析处理）
6.系统管理（安全管理（用户和权限）、数据管理与更新、数据维护与监控、数据容量规
划等）
7.元数据管理（技术元数据与业务元数据）
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