商业智能的发展和应用课件
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商业智能与数据挖掘技术案例培训ppt与应用
03
案例分析：电商行业应用实践
电商行业背景分析及挑战
01
02
03
行业规模与增长
电商行业规模逐年扩大， 用户数量及交易额持续增 长，竞争激烈。
用户行为变化
用户购物行为呈现多样化 、个性化趋势，对电商平 台的商品推荐、用户体验 等提出更高要求。
数据驱动决策
电商平台积累了大量用户 数据，需要通过数据挖掘 和分析实现精细化运营和 个性化服务。
01
数据挖掘技术在信用评分中的应用
数据挖掘技术可以通过对大量历史数据的分析和挖掘，发现影响信用评
分的关键因素和潜在规律，为信用评分模型的构建提供有力支持。
02
信用评分模型构建流程
包括数据准备、特征选择、模型训练、模型评估等步骤，其中数据挖掘
技术主要应用于特征选择和模型训练环节。
03
案例分享
某银行基于数据挖掘技术构建了信用评分模型，通过对客户历史交易数
商业智能在企业中应用价值
提高决策效率
提升客户满意度
商业智能能够快速提供准确、全面的 数据信息，帮助企业决策者更好地了 解市场和业务情况，提高决策效率。
商业智能可以分析客户需求和行为， 帮助企业更好地了解客户，提供个性 化的产品和服务，提升客户满意度。
优化业务流程
通过对业务数据的分析，商业智能可 以发现业务流程中的瓶颈和问题，提 出优化建议，从而提高企业运营效率 。
风险预警系统设计原则
包括实时性、准确性、可解释性、灵活性等原则 ，确保风险预警系统能够及时、准确地发现和报 告潜在风险。
案例分享
某证券公司基于数据挖掘技术构建了风险预警系 统，通过对市场数据、客户交易数据等多维度数 据的实时监测和分析，实现了对市场异常波动和 客户异常行为的及时预警和处置。
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。
《文木商业智能》PPT课件
单机应用，包括设计专业版全部功能 ，并可开发设计包括数据抽取方案在 内的全部设计内容。
服务器版
版本功能说明
K/3商业智能服务器专业版
Web应用，且仅支持25用户许可以下 （不包括25用户许可）
K/3商业智能服务器企业版
Web用用，且支持25用户许可（包括 25用户许可）以上。
适用客户群
KPI配置重算
财务主题
K/3 BI
财务状况分析 经营成果分析 现金流量分析 财务指标分析 资金分析 固定资产分析 经营综合分析
对K/3单体账套分析
成本费用主题
成本习性分析 制造费用分析 财务费用分析 管理费用分析
人力资源主题
成本习性分析
数制财据造务整费费用用合分分层析析
生产制造主题
产量达成分析 生产进度分析 生产质量分析 设备稼动率分
业
务
运
K/3 财务 供应链 生产制造 HR
营
层
SQL
第三方应用 系统
SQL
系统外业务
BI工具版本
单机版
版本功能说明
K/3商业智能单机分析版 K/3商业智能单机专业版 K/3商业智能单机企业版
单机应用，按定义好的模版分析钻取 数据
单机应用，包括分析版全部功能，并 可自定义开发设计各种报表、统计图 以及操作界面，但不能修改数据抽取 方案设计。
（太难）
趋势分析
假设分析（What-if） 模型分析： 杜邦分析、3C战略三角模型、ADL矩阵、 CSP模型、FRICT筹资分析法、GE矩阵、 IT附加价值矩阵、KJ法、KT决策法、 PESTEL分析模型、PEST分析模型、PIMS分析、 RATER指数、RFM模型、ROS/RMS矩阵、 SCOR模型、SCP分析模型、SERVQUAL模型、 SIPOC模型、SWOT分析模型……
服务器版
版本功能说明
K/3商业智能服务器专业版
Web应用，且仅支持25用户许可以下 （不包括25用户许可）
K/3商业智能服务器企业版
Web用用，且支持25用户许可（包括 25用户许可）以上。
适用客户群
KPI配置重算
财务主题
K/3 BI
财务状况分析 经营成果分析 现金流量分析 财务指标分析 资金分析 固定资产分析 经营综合分析
对K/3单体账套分析
成本费用主题
成本习性分析 制造费用分析 财务费用分析 管理费用分析
人力资源主题
成本习性分析
数制财据造务整费费用用合分分层析析
生产制造主题
产量达成分析 生产进度分析 生产质量分析 设备稼动率分
业
务
运
K/3 财务 供应链 生产制造 HR
营
层
SQL
第三方应用 系统
SQL
系统外业务
BI工具版本
单机版
版本功能说明
K/3商业智能单机分析版 K/3商业智能单机专业版 K/3商业智能单机企业版
单机应用，按定义好的模版分析钻取 数据
单机应用，包括分析版全部功能，并 可自定义开发设计各种报表、统计图 以及操作界面，但不能修改数据抽取 方案设计。
（太难）
趋势分析
假设分析（What-if） 模型分析： 杜邦分析、3C战略三角模型、ADL矩阵、 CSP模型、FRICT筹资分析法、GE矩阵、 IT附加价值矩阵、KJ法、KT决策法、 PESTEL分析模型、PEST分析模型、PIMS分析、 RATER指数、RFM模型、ROS/RMS矩阵、 SCOR模型、SCP分析模型、SERVQUAL模型、 SIPOC模型、SWOT分析模型……
商业智能与数据挖掘技术案例培训ppt与应用
客户细分通常基于客户的属性、行为和偏好等数据，通过聚 类分析等方法将客户划分为不同的群体。这种细分可以帮助 企业更好地了解客户需求，识别潜在的市场机会，制定更精 准的市场策略和个性化服务。
预测模型
总结词
预测模型是利用数据挖掘技术对未来事件进行预测的一种模型，通过对历史数据 的分析，发现数据之间的关联和规律，建立预测模型，对未来事件进行预测。
智能化决策支持
基于人工智能和机器学习 的数据挖掘技术将为企业 提供更加智能化、个性化 的决策支持。
数据可视化技术的进步
1 2 3
可视化效果的丰富
数据可视化技术将进一步发展，提供更加丰富、 生动的可视化效果，帮助用户更好地理解和分析 数据。
可视化工具的普及
随着可视化技术的进步，将出现更多易于使用、 功能强大的可视化工具，降低数据可视化的门槛 。
服务质量监控
实时监控服务质量，及时发现和处理问题，确保 服务质量和稳定性的提高。
03
商业智能与数据挖掘技术应用
客户细分
总结词
客户细分是商业智能和数据挖掘的重要应用之一，通过对客 户数据进行分类和聚类，将客户划分为具有相似特征和需求 的群体，有助于企业更好地理解客户需求，制定更精准的市 场策略。
详细描述
数据安全问题
数据泄露风险
在数据采集、存储和使用过程中，如 果缺乏足够的安全措施，可能导致敏 感数据的泄露，给企业带来损失和风 险。
数据访问控制
数据备份和恢复
需要建立完善的数据备份和恢复机制 ，以应对数据丢失或损坏的情况，保 证数据的可用性和完整性。
需要合理地控制数据访问权限，避免 未经授权的数据泄露和滥用，同时保 证合法用户的正常使用。
详细描述
关联规则挖掘可以帮助企业发现隐藏在大量数据中的有趣关系，例如在超市购 物篮分析中，发现购买尿布的顾客通常还会购买啤酒。这种关联规则可以帮助 企业制定更有针对性的营销策略，提高销售业绩。
预测模型
总结词
预测模型是利用数据挖掘技术对未来事件进行预测的一种模型，通过对历史数据 的分析，发现数据之间的关联和规律，建立预测模型，对未来事件进行预测。
智能化决策支持
基于人工智能和机器学习 的数据挖掘技术将为企业 提供更加智能化、个性化 的决策支持。
数据可视化技术的进步
1 2 3
可视化效果的丰富
数据可视化技术将进一步发展，提供更加丰富、 生动的可视化效果，帮助用户更好地理解和分析 数据。
可视化工具的普及
随着可视化技术的进步，将出现更多易于使用、 功能强大的可视化工具，降低数据可视化的门槛 。
服务质量监控
实时监控服务质量，及时发现和处理问题，确保 服务质量和稳定性的提高。
03
商业智能与数据挖掘技术应用
客户细分
总结词
客户细分是商业智能和数据挖掘的重要应用之一，通过对客 户数据进行分类和聚类，将客户划分为具有相似特征和需求 的群体，有助于企业更好地理解客户需求，制定更精准的市 场策略。
详细描述
数据安全问题
数据泄露风险
在数据采集、存储和使用过程中，如 果缺乏足够的安全措施，可能导致敏 感数据的泄露，给企业带来损失和风 险。
数据访问控制
数据备份和恢复
需要建立完善的数据备份和恢复机制 ，以应对数据丢失或损坏的情况，保 证数据的可用性和完整性。
需要合理地控制数据访问权限，避免 未经授权的数据泄露和滥用，同时保 证合法用户的正常使用。
详细描述
关联规则挖掘可以帮助企业发现隐藏在大量数据中的有趣关系，例如在超市购 物篮分析中，发现购买尿布的顾客通常还会购买啤酒。这种关联规则可以帮助 企业制定更有针对性的营销策略，提高销售业绩。
商业智能(BI)简介(精编课件).ppt
精品课件
OLAP
▪ （On-Line Analytical Processing）即联机分析处理，是 BI的一
种全新的数据封装方式，直接产物是报表或Cube，是使分析人员、管 理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取, 从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
▪ OLAP展现在用户面前的是一幅幅多维视图。 ▪ 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的
目的：解决在信息技术(IT) 发展中存在的拥有大 量数据、然而有用信息贫乏(Data richInformation poor)的问题。
精品课件
ETL
▪ 是数据抽取（Extract）、转换（
Transform）、清洗（Cleansing） 、装载（Load）的过程。是构建数据 仓库的重要一环，用户从数据源抽取出 所需的数据，经过数据清洗,最终按照预 先定义好的数据仓库模型，将数据加载 到数据仓库中去。
▪ 这样不难看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，
而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值 的过程就是Business Intelligence analyse的过程。
精品课件
景
▪ 说个场景，一天去街上买烤白薯，和老板那银聊天。
▪ 银：“你娃干哈地呀？”
把尿片和啤酒捆绑销售获得了巨大成功。 这个故事成了一个利用数据挖掘商业价值最大化的神话。由此看 来，非常不关联的两样东西，通过海量的信息数据处理，可以挖 掘出它们之间潜在的关联，将这种关联商业化，就会得到意想不 到的新业务或新的商业模式。 到底该怎样把这些占据大量存储空间的数据的价值挖掘出来，让 这些数据从成本的消耗者变成利润的促进者呢？新的数据分析技 术由此诞生了，完成了“数据”到“数据价值”转换的环节，同时给 这项技术起了一个响亮而又神密的名字“BI”（Business Intelligence）
OLAP
▪ （On-Line Analytical Processing）即联机分析处理，是 BI的一
种全新的数据封装方式，直接产物是报表或Cube，是使分析人员、管 理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取, 从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
▪ OLAP展现在用户面前的是一幅幅多维视图。 ▪ 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的
目的：解决在信息技术(IT) 发展中存在的拥有大 量数据、然而有用信息贫乏(Data richInformation poor)的问题。
精品课件
ETL
▪ 是数据抽取（Extract）、转换（
Transform）、清洗（Cleansing） 、装载（Load）的过程。是构建数据 仓库的重要一环，用户从数据源抽取出 所需的数据，经过数据清洗,最终按照预 先定义好的数据仓库模型，将数据加载 到数据仓库中去。
▪ 这样不难看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，
而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值 的过程就是Business Intelligence analyse的过程。
精品课件
景
▪ 说个场景，一天去街上买烤白薯，和老板那银聊天。
▪ 银：“你娃干哈地呀？”
把尿片和啤酒捆绑销售获得了巨大成功。 这个故事成了一个利用数据挖掘商业价值最大化的神话。由此看 来，非常不关联的两样东西，通过海量的信息数据处理，可以挖 掘出它们之间潜在的关联，将这种关联商业化，就会得到意想不 到的新业务或新的商业模式。 到底该怎样把这些占据大量存储空间的数据的价值挖掘出来，让 这些数据从成本的消耗者变成利润的促进者呢？新的数据分析技 术由此诞生了，完成了“数据”到“数据价值”转换的环节，同时给 这项技术起了一个响亮而又神密的名字“BI”（Business Intelligence）
商业智能PPT课件教材讲义
Operational & e-business systems
Analyze & model business
operations
Decision processing
systems
Two Information Technologies Have Profound Impact on Business Today
Customers
Target right online customers
Personalized oneto-one marketing
Sales
Convert site visitors to customers
Up selling
Cross selling
BI for CRM Solutions
“数据仓库之父”Bill Inmon给的定义：
数据仓库就是一个用以更好地支持企业或组 织的决策分析处理的，面向主题的，集成的， 不可更新的，随时间不断变化的数据集合
数据仓库的特征
面向主题的：主题是一个在较高层次将数据归 类的标准，每个主题基本对应一个宏观的分析 领域
集成的：允许数据来自于跨组织和部门等不同 数据源；集成的数据必须是一致的、用户看来 是统一的数据视图
Core Technologies in Business Intelligence
Data warehousing
Integrated corporate data source for decision support
OLAP and DSS
Information query, analysis and reporting
Ability to rationalize and automate the process of building the enterprise-wide decision support system
人工智能基础及应用 课件 5 智慧商业
5.3 智慧物流和智慧仓储
亚马逊和京东的发展策略比较 亚马逊主要采取自建仓储+配送外包的物流模式； 京东物流采用仓配模式为核心的一体化供应链的物流模式，目前已独立于京东集团之外成立
京东物流子集团独立运营。 思考： 从2020年起新冠疫情席卷全球，给供应链带来了前所未有的压力。面对大型的传染性疫情，
5.1 什么是智慧商业
大数据分析及销售策略 大数据应用于营销管理及创新领域，大大帮助了企业精准地挖掘顾客需求，极大提升了营销
效能。
大数据作用：产品定位、市场评估、用户画像、预测和优化。
5.2 无人零售
无人零售智能柜 无人零售主要是指没有售货员、收银员的零售场所，用户通过自助服务购买产品。 无人零售智能柜已成为适合新零售市场发展的科技产品。四种技术方案： ➢ 射频识别 ➢ 重力传感器 智慧物流和智慧仓储
京东智慧物流（2020年12月31日） 京东云仓生态平台下的运营的云仓数量已超过
1400个； 覆盖超过220个国家及地区的国际线路； 拥有32个保税仓库及海外仓库。
京东智慧物流货物分拣场景
京东正在打造“双48小时”时效服务，确保48小时内可以从中国运送至目的地国家，在之后的 48小时内，可以将商品配送至本地消费者。
5.2 无人零售
无人零售智能柜
RFID智能柜内部框架
静态识别摄像头
智能柜内部的重力传感层板 动态视觉识别柜购物场景
5.2 无人零售
无人零售便利店
购物流程：
1、开门进店：目前无人超市大多需要一定的操作流程才能进店，比如下载APP、关注公众号，加上扫码、刷 脸、按掌纹或虹膜感应开门进店。 2、选购商品：客户进入商店后，在店内可以自由挑选产品。 3、自助收银：客户把已经选好的商品，放入自助结账台，结账台的感应区会通过商品RFID标签对价格进行统 计，随后生成相应的价格二维码，客户扫二维码付款。 4、核验出门：客户完成购物后通过核验区，确认已付款后，系统把信号发送给门禁，门禁收到指示后开门。
智慧商业智能解决方案ppt
3
运用大数据分析客户行为，精准推荐商品，提 高客户满意度，实现商业价值的最大化。
案例二
01
腾讯利用智慧商业智能解决方案，分析海量用户数据，了解客 户需求和行为偏好，提供个性化、定制化的服务。
02
通过实时监测和智能预警，及时发现和解决客户问题，提高客
户满意度和忠诚度。
应用人工智能技术，实现智能客服、智能推荐等功能，提高客
降低成本
智慧商业智能解决方案能够降低企业在信息收集 、处理和分析方面的成本，提高企业经济效益。
02
智慧商业智能解决方案的三 大应用场景
应用场景一：实现精准营销
1 2
客户画像
通过大数据分析，精准刻画目标客户群体，为 营销策略制定提供科学依据。
智能推荐
根据客户的购买历史、浏览记录等数据，实现 个性化的商品推荐，提高销售转化率。
存周转率。
应用场景三：提升客户体验
智能客服
通过自然语言处理和智能语音技术，实现智能应答、快速解决问 题，提高客户满意度。
个性化服务
根据客户的消费习惯和需求，提供个性化的服务和解决方案，增 强客户黏性。
客户行为分析
收集并分析客户反馈和行为数据，发现潜在问题，及时改进产品 和服务，提升客户满意度和忠诚度。
通过将大数据和AI技术相结合，可以实现更高效的数据处理和分析，提供更加精 准的商业智能决策支持，从而提升企业的竞争力。
边缘计算将进一步推动智慧商业智能解决方案的发展
随着边缘计算技术的不断发展，其将在智慧商业智能解决方 案中发挥越来越重要的作用。
边缘计算可以大幅提高数据处理速度和响应时间，同时降低 数据传输成本，使得智慧商业智能解决方案更加高效、实时 和灵活。
计算机视觉
商务智能之应用(流程与价值)PPT课件( 53页)
从技术角度来说，是一种业务处理系统，实现了业务流程处理的自动 化；
从管理角度来说，它规范了企业的业务流程和管理制度，打破了企业 部门之间的界限，满足了管理人员掌握、计划、控制、分配企业全部 资源的需求；
系统提供了各种企业运营的原始数据。这些数据是对业务活动的原始 记录，通常以关系表或非结构化文档的形式存在。
Transported
数据传输，菜买完了，我们把菜拿回家的过程
Transformed Cleaning
数据转换与清洗，到家了，我们要拿菜做饭，不能直接就吃，因此 需要把菜洗一下，或者把烂掉的菜叶拔掉（在实际中，我们抽取来 的数据很多需要清洗）。有时，我们会发现有的家人十分讨厌圆的 土豆，没关系，我们在把它放进厨房（数据仓库）前，切成正方形 ，这样便没有问题了（虽然有点自欺欺人，只举个例子）
商务智能理论与应用概述 商务智能应用流程和价值 面向业务分析与管理决策的BI应用维度和指标设计 商务智能在ERP中的应用 商务智能在电力行业中的应用 商务智能应用案例 商务智能应用发展前沿 商务智能应用实践与项目实习
商业智能的基本定义
商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结 构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水 平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效ded
数据装载，将我们准备好的菜放进厨房里，等着厨师们来做饭了
ETL过程通常要耗用一个商业智能项目60%-70%的工作量
商业智能相关概念——OLTP/OLAP
OLTP
原始数据 细节性数据 当前值数据 可更新 一次性处理量小 面向应用，事务驱动 面向业务人员日常操作
OLAP
OLT(A)P
Central Data Warehouse
从管理角度来说，它规范了企业的业务流程和管理制度，打破了企业 部门之间的界限，满足了管理人员掌握、计划、控制、分配企业全部 资源的需求；
系统提供了各种企业运营的原始数据。这些数据是对业务活动的原始 记录，通常以关系表或非结构化文档的形式存在。
Transported
数据传输，菜买完了，我们把菜拿回家的过程
Transformed Cleaning
数据转换与清洗，到家了，我们要拿菜做饭，不能直接就吃，因此 需要把菜洗一下，或者把烂掉的菜叶拔掉（在实际中，我们抽取来 的数据很多需要清洗）。有时，我们会发现有的家人十分讨厌圆的 土豆，没关系，我们在把它放进厨房（数据仓库）前，切成正方形 ，这样便没有问题了（虽然有点自欺欺人，只举个例子）
商务智能理论与应用概述 商务智能应用流程和价值 面向业务分析与管理决策的BI应用维度和指标设计 商务智能在ERP中的应用 商务智能在电力行业中的应用 商务智能应用案例 商务智能应用发展前沿 商务智能应用实践与项目实习
商业智能的基本定义
商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结 构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水 平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效ded
数据装载，将我们准备好的菜放进厨房里，等着厨师们来做饭了
ETL过程通常要耗用一个商业智能项目60%-70%的工作量
商业智能相关概念——OLTP/OLAP
OLTP
原始数据 细节性数据 当前值数据 可更新 一次性处理量小 面向应用，事务驱动 面向业务人员日常操作
OLAP
OLT(A)P
Central Data Warehouse
大数据分析与商业智能的应用与对策培训ppt
大数据为人工智能提供丰富的训练数据和实时反馈，促进模型优化和智能升级。
两者融合将推动各行业智能化进程，提升生产效率和服务质量。
大数据在物联网中的应用
物联网设备产生大量 实时数据，为大数据 分析提供丰富的资源 。
大数据在物联网中应 用将促进智能化、高 效化的生产和服务模 式。
大数据分析有助于实 时监控、预测设备故 障和维护，提高运营 效率。
数据挖掘与分析
01
02
03
关联规则挖掘
通过关联规则挖掘，发现 数据之间的潜在联系和规 律，为商业决策提供支持 。
聚类分析
将数据按照相似性进行分 类，帮助企业了解市场和 客户群体，识别潜在的市 场机会。
预测分析
利用历史数据和算法模型 ，对未来的趋势和结果进 行预测，为企业制定战略 提供依据。
数据可视化与报告
。
数据标准化
对数据进行标准化处理，将不同 来源和格式的数据转换为统一的
标准，以便进行比较和分析。
数据分析人才的培养与引进
培训现有员工
通过培训和进修课程，提高现有员工的数据分析 技能和业务知识。
引进优秀人才
积极招聘具有数据分析经验和专业技能的人才， 为团队注入新鲜血液和新的思维方式。
建立合作机制
与其他企业和机构建立合作关系，共享资源和经 验，共同培养数据分析人才。
商业智能技术的创新与发展
持续关注新技术趋势
密切关注数据分析领域的新技术和趋势，如人工智能、机器学习 等。
投资研发
加大对商业智能技术的研发投入，推动技术的创新和发展。
建立技术交流平台
与其他企业和研究机构建立技术交流平台，促进技术合作和创新 。
04
大数据与商业智能的未来展望
两者融合将推动各行业智能化进程，提升生产效率和服务质量。
大数据在物联网中的应用
物联网设备产生大量 实时数据，为大数据 分析提供丰富的资源 。
大数据在物联网中应 用将促进智能化、高 效化的生产和服务模 式。
大数据分析有助于实 时监控、预测设备故 障和维护，提高运营 效率。
数据挖掘与分析
01
02
03
关联规则挖掘
通过关联规则挖掘，发现 数据之间的潜在联系和规 律，为商业决策提供支持 。
聚类分析
将数据按照相似性进行分 类，帮助企业了解市场和 客户群体，识别潜在的市 场机会。
预测分析
利用历史数据和算法模型 ，对未来的趋势和结果进 行预测，为企业制定战略 提供依据。
数据可视化与报告
。
数据标准化
对数据进行标准化处理，将不同 来源和格式的数据转换为统一的
标准，以便进行比较和分析。
数据分析人才的培养与引进
培训现有员工
通过培训和进修课程，提高现有员工的数据分析 技能和业务知识。
引进优秀人才
积极招聘具有数据分析经验和专业技能的人才， 为团队注入新鲜血液和新的思维方式。
建立合作机制
与其他企业和机构建立合作关系，共享资源和经 验，共同培养数据分析人才。
商业智能技术的创新与发展
持续关注新技术趋势
密切关注数据分析领域的新技术和趋势，如人工智能、机器学习 等。
投资研发
加大对商业智能技术的研发投入，推动技术的创新和发展。
建立技术交流平台
与其他企业和研究机构建立技术交流平台，促进技术合作和创新 。
04
大数据与商业智能的未来展望
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集成的（integrated）：通常，构造数据仓库是将多个异种数据源，如关系数据库、一般文件和 联机事务处理记录集成在一起。使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定、编码结构和属 性度量等指标的一致性。
时变的：数据存储从历史的角度提供信息。数据仓库中的关键结构，隐式或显式地包含时间元素。 非易失的（nonvolatile）：数据仓库的数据是有历史保存意义的，数据仓库的数据也只使用添加
第一阶段 信息管理 • 软件到服务（SaaS BI） • 具有可配置型、灵活性
及变化性更强的功能 • 可视化和模型化 • 嵌入式BI • 实时BI
商务智能发展
22
发现-业务问题
23
发现—被动决策
24
Байду номын сангаас
发现—主动决策
25
Source（SAS） 26
27
28
29
商业智能的价值
30
31
传递更高的业务价值
建立高效的财务团队，提供有效的决策支持和表现洞察力（例如价值 驱动因子和趋势报表）。
利用整合的系统(商业智能系统,数据仓库 “single version of truth”) 迅速传递相
关信息，建立每天传递的模型而不是每周或每月传递。
13
成为商业合作伙伴
信赖的、增值的合作伙伴 …
了解业务 洞查其表现（价值驱动因子、趋势分析、相关措施） 独立公正的意见。
灵活和可视化
业务报表
第一阶段 信息管理 • 提供基本、静态信息 • 固定格式、时间、内
容
数据仓库
第一阶段 信息管理 • 建立数据仓库存储业务
数据 • 建立数据集市解决特定
的专题分析 • 提供OLAP应用
分析与优化
第一阶段 信息管理 • 建立客户为中心的数据
仓库和数据集市 • 集成复杂的管理工具
（OLAP、数据挖掘和 业务评估） • 数据分析影响业务模式 • 集成客户交流渠道
Oracle
Oracle、Hyperion、BIEE、ODI，覆盖BI全部领域，数据挖掘领域有 待加强
Microsoft SQL Server，覆盖BI全部领域，适合中小型企业，性价比高
Informatica Informatica，主要是数据集成领域
Teradata Teradata，主要是数据仓库领域
战略决策模型 经营分析模型 数据挖掘模型
……
企业报表 即席查询 多维分析 电子地图 监控预警 计量统计 经济分析 数据挖掘 虚拟雇员
展现层
12345 16 2/3 %
16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 %
16 2/3 %
12345 16 2/3 %
16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 %
1
目录
一 商业智能基本概况 二 商业智能市场概况 三 商业智能关键技术 四 商业智能行业应用 五 行业现状及发展趋势 六 企业BI实施、推广策略
前言 商业智能定义 商业智能发展历程 分析的八个阶段 BI应用示例 商业智能价值评估
2
3
4
CEO调查
• 未来3年中，对全球CEO来说（83%），提高公司业绩的重点关注领域是收入增长 • CEO仍然密切关注削减成本，68%的CEO在回答中指出削减成本是其第二大关注领域 • 当问及你是否认为你的公司有能力对不断变化的业务环境做出反应时，只有13%的
“财务总监辞职年年有，然而今年特别多”。
6
我们为什么不满?
… 但高层管理者也不高兴
90%的财务经理对花5个月和20%的工作时间来做年计划/预算很不满 意。
每月要花11天做月报表，14天时间做预测。
仅有37%的决策者认为财务具有决策支持能力（有21%的经理认为 财务具有预测能力；仅19%的经理认为财务具有风险管理能力）。
CEO认为他们的组织有这样的能力 • 全球有40%的CEO认为迅速的反应能力极为重要 • 有52%的CEO认为差异化产品非常重要 • 当问及在未来3年里技术要素是否会带来最大的冲击，大多数CEO对适应新技术（76%）
和技术冲击（62%）表示关心 • 超过60%以上的CEO认为，未来三年收入增长的最佳机会在于提供新产品或者服务
32
33
案例1：工行数据仓库应用实例
34
案例2-如何避免高校学生客户在毕业后开始流失
35
案例3：信用卡套现分析
36
案例4：虚假按揭分析
37
案例5：国外某银行ATM交叉销售（1）
38
案例5：国外某银行ATM交叉销售（2）
39
案例5：国外某银行ATM交叉销售（3）
40
商业智能价值体系概述
访
问
明细数据视图
数据接口
数据接口
数
据
提
数据接口
供
数据接口
数据接口
ETL特征
• 以串行/并行方式，从不同异构数据 数据源流向统一的目标数据，核心在于转换过程（关联、聚集），而抽取 和装载一般可以作为转换的输入和输出。
• ETL元数据主要包括每次转换前后的数据结构和转换的规则。 • 数据同步，数据ETL是经常性的活动，按照固定周期运行，甚至实施运行。 • 庞大的数据量，需要ETL工具具有良好的伸缩性。 • 流程控制和数据验证机制。
41
商业智能价值体系分析方法与模型概述
42
数据仓库成熟度评估模型的引入补充价值分析的“漏洞”
43
数据仓库成熟度评估模型
44
数据仓库成熟度评估-评分标准示例
45
寻找和最佳实践的缺口就是下一次改进的机会
46
目录
一 商业智能基本概况 二 商业智能市场介绍 三 商业智能关键技术 四 商业智能行业应用 五 行业现状及发展趋势 六 企业BI实施、推广策略
市场概况 市场并购 市场规模 市场结构 主要供应商
47
48
国内商业智能的潜在需求
49
国内BI市场规模
50
51
52
Magic Quadrant for Business Intelligence Platfroms
53
54
55
厂商
产品及简介
IBM
DB2以及Cognos、SPSS、Datastage，覆盖BI全部领域
而且我们的压力变的越来越大。在2010年，62%的财务人员表示 他们在“大” 或“非常大”的压力下工作，68%的人员反映他们的压 力比早两年更大（63%的人员反映压力正在影响他们的健康）
在美国，2002年至2004年间，500个CFO中有225个辞去工作。 2005年在英国，有50%的CFO辞职。
数据仓库管理平台
数据仓库管理软件
数据仓库生成软件 数据抽取、转换、载入；数据质量
目录
一 商业智能基本概况 二 商业智能市场介绍 三 商业智能关键技术 四 商业智能行业应用 五 行业现状及发展趋势 六 企业BI实施、推广策略
体系架构 ETL 数据仓库（DW） 元数据（Metadata） 数据挖掘（DM） 联机分析技术
Sybase
Sybase IQ，主要是数据仓库领域
SAP
Business Objects、Crystal Reports，主要是Olap和报表领域
SAS
SAS，数据挖掘领域领先
56
绩效管理和分析应用软件
财务绩效和战略管理应用软件 预算编制、财务报表合并、盈
利分析、战略管理
客户关系管理分析应用软件 销售、客户服务、呼叫中心、 市场、网站分析、价格优化
16 2/3 %
系统管理平台
数据源元数据管理
技术元数据
商业元数据管理
ETL技术 XML\WEBServices
数据仓库技术 数据仓库方法论
J2EE架构 数据治理方法论
元数据管理技术 数据存储技术
SOA架构 PORTAL技术
关键技术----ETL
源数据
数据接入区
数据交换区
基础数据区
应用数据区
数据接出区
8
我们为什么不满?
… 和没有足够多的高价值工作
了解价值驱动因子 了解哪里能创造价值，哪里不能创造价值（产品、渠道、和客户是值
得做的） 提供更多的相关预测和趋势分析来提高可见度 帮助管理者更好的进行风险评估与调整。 提供外部数据实现内部核查（参照同行、竞争者和基准决定我们怎样
做？） 通过系统的整合实现持续计划和资源优劣排序以支持最好的投资机会。 通过措施与行动的统一来帮助管理者执行他们的策略
9
如何改变现状
10
财务新视角
11
创造时间
简化、标准化、和授权 …
从明细的、复杂的组织中释放出来（包括预算、目标、和更多的措 施/报表与项目）
自动的、集中的、标准的（可能是外部资源）处理日常工作。 将计划编制和最终决策分散到与客户密切联系的团队（利用统一的
整合系统）
12
发展技能
组织和IT平台 …
供应链分析应用软件 采购、物流、库存、生产
服务运营分析应用软件 金融服务、教育、政府、医疗、
通讯服务等等
生产计划分析应用软件 需求、供给和生产计划
人力资源分析应用软件
商业智能工具软件
查询、报表和分析工具软件 仪表盘、报表生成、联机
分析、即席查询 高级分析工具软件
数据挖掘与统计
内容分析工具软件
空间信息分析工具软件
61
关键技术—数据仓库（DW）
• DW定义
按照W.H.Inmon这位数据仓库权威的说法，“数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、 集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。”
面向主题的（subject-oriented）：数据仓库围绕一些主题，如顾客、供应商、产品和销售组织。 数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是集中于组织机构的日常操作和事物处理。因此， 数据仓库排除对决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。
时变的：数据存储从历史的角度提供信息。数据仓库中的关键结构，隐式或显式地包含时间元素。 非易失的（nonvolatile）：数据仓库的数据是有历史保存意义的，数据仓库的数据也只使用添加
第一阶段 信息管理 • 软件到服务（SaaS BI） • 具有可配置型、灵活性
及变化性更强的功能 • 可视化和模型化 • 嵌入式BI • 实时BI
商务智能发展
22
发现-业务问题
23
发现—被动决策
24
Байду номын сангаас
发现—主动决策
25
Source（SAS） 26
27
28
29
商业智能的价值
30
31
传递更高的业务价值
建立高效的财务团队，提供有效的决策支持和表现洞察力（例如价值 驱动因子和趋势报表）。
利用整合的系统(商业智能系统,数据仓库 “single version of truth”) 迅速传递相
关信息，建立每天传递的模型而不是每周或每月传递。
13
成为商业合作伙伴
信赖的、增值的合作伙伴 …
了解业务 洞查其表现（价值驱动因子、趋势分析、相关措施） 独立公正的意见。
灵活和可视化
业务报表
第一阶段 信息管理 • 提供基本、静态信息 • 固定格式、时间、内
容
数据仓库
第一阶段 信息管理 • 建立数据仓库存储业务
数据 • 建立数据集市解决特定
的专题分析 • 提供OLAP应用
分析与优化
第一阶段 信息管理 • 建立客户为中心的数据
仓库和数据集市 • 集成复杂的管理工具
（OLAP、数据挖掘和 业务评估） • 数据分析影响业务模式 • 集成客户交流渠道
Oracle
Oracle、Hyperion、BIEE、ODI，覆盖BI全部领域，数据挖掘领域有 待加强
Microsoft SQL Server，覆盖BI全部领域，适合中小型企业，性价比高
Informatica Informatica，主要是数据集成领域
Teradata Teradata，主要是数据仓库领域
战略决策模型 经营分析模型 数据挖掘模型
……
企业报表 即席查询 多维分析 电子地图 监控预警 计量统计 经济分析 数据挖掘 虚拟雇员
展现层
12345 16 2/3 %
16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 %
16 2/3 %
12345 16 2/3 %
16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 %
1
目录
一 商业智能基本概况 二 商业智能市场概况 三 商业智能关键技术 四 商业智能行业应用 五 行业现状及发展趋势 六 企业BI实施、推广策略
前言 商业智能定义 商业智能发展历程 分析的八个阶段 BI应用示例 商业智能价值评估
2
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CEO调查
• 未来3年中，对全球CEO来说（83%），提高公司业绩的重点关注领域是收入增长 • CEO仍然密切关注削减成本，68%的CEO在回答中指出削减成本是其第二大关注领域 • 当问及你是否认为你的公司有能力对不断变化的业务环境做出反应时，只有13%的
“财务总监辞职年年有，然而今年特别多”。
6
我们为什么不满?
… 但高层管理者也不高兴
90%的财务经理对花5个月和20%的工作时间来做年计划/预算很不满 意。
每月要花11天做月报表，14天时间做预测。
仅有37%的决策者认为财务具有决策支持能力（有21%的经理认为 财务具有预测能力；仅19%的经理认为财务具有风险管理能力）。
CEO认为他们的组织有这样的能力 • 全球有40%的CEO认为迅速的反应能力极为重要 • 有52%的CEO认为差异化产品非常重要 • 当问及在未来3年里技术要素是否会带来最大的冲击，大多数CEO对适应新技术（76%）
和技术冲击（62%）表示关心 • 超过60%以上的CEO认为，未来三年收入增长的最佳机会在于提供新产品或者服务
32
33
案例1：工行数据仓库应用实例
34
案例2-如何避免高校学生客户在毕业后开始流失
35
案例3：信用卡套现分析
36
案例4：虚假按揭分析
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案例5：国外某银行ATM交叉销售（1）
38
案例5：国外某银行ATM交叉销售（2）
39
案例5：国外某银行ATM交叉销售（3）
40
商业智能价值体系概述
访
问
明细数据视图
数据接口
数据接口
数
据
提
数据接口
供
数据接口
数据接口
ETL特征
• 以串行/并行方式，从不同异构数据 数据源流向统一的目标数据，核心在于转换过程（关联、聚集），而抽取 和装载一般可以作为转换的输入和输出。
• ETL元数据主要包括每次转换前后的数据结构和转换的规则。 • 数据同步，数据ETL是经常性的活动，按照固定周期运行，甚至实施运行。 • 庞大的数据量，需要ETL工具具有良好的伸缩性。 • 流程控制和数据验证机制。
41
商业智能价值体系分析方法与模型概述
42
数据仓库成熟度评估模型的引入补充价值分析的“漏洞”
43
数据仓库成熟度评估模型
44
数据仓库成熟度评估-评分标准示例
45
寻找和最佳实践的缺口就是下一次改进的机会
46
目录
一 商业智能基本概况 二 商业智能市场介绍 三 商业智能关键技术 四 商业智能行业应用 五 行业现状及发展趋势 六 企业BI实施、推广策略
市场概况 市场并购 市场规模 市场结构 主要供应商
47
48
国内商业智能的潜在需求
49
国内BI市场规模
50
51
52
Magic Quadrant for Business Intelligence Platfroms
53
54
55
厂商
产品及简介
IBM
DB2以及Cognos、SPSS、Datastage，覆盖BI全部领域
而且我们的压力变的越来越大。在2010年，62%的财务人员表示 他们在“大” 或“非常大”的压力下工作，68%的人员反映他们的压 力比早两年更大（63%的人员反映压力正在影响他们的健康）
在美国，2002年至2004年间，500个CFO中有225个辞去工作。 2005年在英国，有50%的CFO辞职。
数据仓库管理平台
数据仓库管理软件
数据仓库生成软件 数据抽取、转换、载入；数据质量
目录
一 商业智能基本概况 二 商业智能市场介绍 三 商业智能关键技术 四 商业智能行业应用 五 行业现状及发展趋势 六 企业BI实施、推广策略
体系架构 ETL 数据仓库（DW） 元数据（Metadata） 数据挖掘（DM） 联机分析技术
Sybase
Sybase IQ，主要是数据仓库领域
SAP
Business Objects、Crystal Reports，主要是Olap和报表领域
SAS
SAS，数据挖掘领域领先
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绩效管理和分析应用软件
财务绩效和战略管理应用软件 预算编制、财务报表合并、盈
利分析、战略管理
客户关系管理分析应用软件 销售、客户服务、呼叫中心、 市场、网站分析、价格优化
16 2/3 %
系统管理平台
数据源元数据管理
技术元数据
商业元数据管理
ETL技术 XML\WEBServices
数据仓库技术 数据仓库方法论
J2EE架构 数据治理方法论
元数据管理技术 数据存储技术
SOA架构 PORTAL技术
关键技术----ETL
源数据
数据接入区
数据交换区
基础数据区
应用数据区
数据接出区
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我们为什么不满?
… 和没有足够多的高价值工作
了解价值驱动因子 了解哪里能创造价值，哪里不能创造价值（产品、渠道、和客户是值
得做的） 提供更多的相关预测和趋势分析来提高可见度 帮助管理者更好的进行风险评估与调整。 提供外部数据实现内部核查（参照同行、竞争者和基准决定我们怎样
做？） 通过系统的整合实现持续计划和资源优劣排序以支持最好的投资机会。 通过措施与行动的统一来帮助管理者执行他们的策略
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如何改变现状
10
财务新视角
11
创造时间
简化、标准化、和授权 …
从明细的、复杂的组织中释放出来（包括预算、目标、和更多的措 施/报表与项目）
自动的、集中的、标准的（可能是外部资源）处理日常工作。 将计划编制和最终决策分散到与客户密切联系的团队（利用统一的
整合系统）
12
发展技能
组织和IT平台 …
供应链分析应用软件 采购、物流、库存、生产
服务运营分析应用软件 金融服务、教育、政府、医疗、
通讯服务等等
生产计划分析应用软件 需求、供给和生产计划
人力资源分析应用软件
商业智能工具软件
查询、报表和分析工具软件 仪表盘、报表生成、联机
分析、即席查询 高级分析工具软件
数据挖掘与统计
内容分析工具软件
空间信息分析工具软件
61
关键技术—数据仓库（DW）
• DW定义
按照W.H.Inmon这位数据仓库权威的说法，“数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、 集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。”
面向主题的（subject-oriented）：数据仓库围绕一些主题，如顾客、供应商、产品和销售组织。 数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是集中于组织机构的日常操作和事物处理。因此， 数据仓库排除对决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。