商业智能的发展和应用
人工智能技术在商务智能中的应用与思考
人工智能技术在商务智能中的应用与思考近年来，人工智能技术的飞速发展，对商务智能领域也带来了革命性的变化。
商务智能系统主要用于对企业数据进行分析和挖掘，提供决策支持服务。
人工智能技术的运用则可以让商务智能系统更加智能化，拓展数据分析和决策支持的能力。
本文就人工智能技术在商务智能中的应用进行探讨，对其发展前景进行思考。
一、机器学习技术在商务智能中的应用机器学习是人工智能技术中的重要分支之一，其应用可以极大地提高商务智能系统的精确度和效率。
机器学习算法可以通过大数据集的学习和训练，自主提取出有用的特征和规律，实现数据分类、预测、聚类等多种功能。
以下是机器学习技术在商务智能中的应用案例：1.预测销售额：机器学习可以在历史数据的基础上，对未来销售额进行预测。
通过聚集销售数据、商品数据、市场数据等信息，运用分类、回归等机器学习算法，可以建立销售预测模型，预测出未来的销售额。
2.风险评估：风险评估是商业决策中一个非常重要的因素。
机器学习可以基于银行、保险等机构搜集的贷款记录、保险理赔记录等数据，建立风险评估模型，预测贷款违约概率或保险赔偿概率等，进而为商业决策提供参考。
3.推荐系统：个性化推荐是商务智能中的一个重要应用领域。
机器学习可以通过分析用户行为和喜好，为用户推荐更为符合其需求的商品和服务，从而提高用户体验，促进交易等。
二、自然语言处理技术在商务智能中的应用自然语言处理是人工智能技术中的另一重要分支，其应用可以让商务智能系统更加人性化和高效。
自然语言处理技术可以将自然语音转化为可计算的形式，从而让商务智能系统可以更自然地与人交互。
以下是自然语言处理技术在商务智能中的应用案例：1.语音识别：语音识别技术可以将人的语音转化为机器可识别的语言，提高商务智能系统的人机交互能力。
用户可以通过语音输入指令，系统能够自动解析并执行相关操作，提高工作效率。
2.智能聊天机器人：聊天机器人可以通过自然语言处理技术和人工智能技术相结合，与用户进行人机对话，并提供相应的服务。
大数据技术的发展趋势与应用
大数据技术的发展趋势与应用一、引言在当今信息技术飞速发展的时代，大数据技术作为一项创新型技术，正成为越来越多企业的关注焦点。
大数据技术的快速发展正在推动着企业的数字化转型，为企业提供了更加全面、精准、高效的数据支撑，帮助企业提高竞争力和效益。
那么，在未来，大数据技术发展的趋势和应用将会有哪些?二、大数据技术发展趋势1. 数据治理的加强大数据技术在企业中的应用已经十分普及，数据的安全性和可靠性也变得越来越重要。
为了更好地保障数据的有效性和完整性，数据治理将会逐渐成为大数据技术发展的重点之一。
数据治理包括数据准确性、一致性、完整性、可重用性和安全性等方面，将会在未来得到更加广泛的应用。
2. 多云、混合云、边缘计算的集成应用云计算和边缘计算已经成为了企业进行数字化转型的重要基础设施。
而将多云、混合云和边缘计算相结合，可以最大限度地提高企业的数据存储和处理效率。
未来，多云、混合云和边缘计算将会更加深入地融合，形成全新的数据处理模式。
3. 人工智能与大数据技术的深度融合人工智能与大数据技术是两个互相依托的技术，未来两者的结合将会越来越紧密。
大数据技术可以为人工智能提供更多数据的支撑，而人工智能则可以通过自身的算法来发掘更多数据的价值。
在未来，人工智能与大数据技术将会成为企业数字化转型过程中必不可少的双重引擎。
三、大数据技术的应用1. 商业智能商业智能是大数据技术的一种重要应用，通过对数据的分析和挖掘，可以为企业提供更加全面的数据支持，帮助企业进行更加有效的决策。
商业智能可以应用于市场分析、销售预测、客户分析等多个领域，为企业提供更加全面的数据支持。
2. 金融科技大数据技术在金融行业的应用也十分广泛。
通过大数据技术的支持，金融机构可以更好地了解客户需求、风险控制，提高交易效率和准确性。
同时，大数据技术也可以帮助金融机构进行反欺诈等方面的工作，维护金融市场的安全和公正。
3. 健康医疗大数据技术还可以应用于健康医疗领域，通过对海量的临床数据、医学文献和药物信息进行挖掘和分析，可以为医疗机构提供更加全面的数据支持，帮助医生提高诊断和治疗的准确性。
2023年商业智能化行业市场环境分析
2023年商业智能化行业市场环境分析1. 产业背景商业智能化（Business Intelligence，BI）是一种技术和工具的集合，它能够帮助企业从大量的数据中提取有价值的信息、进行数据分析、数据挖掘与预测，从而引导企业做出正确的决策。
商业智能化起源于20世纪80年代的联机分析处理（Online Analytical Processing，OLAP）技术，随着数据量的不断爆炸和企业数据应用的不断发展，BI技术的发展也呈现出越来越快的趋势。
2. 市场环境分析（1）中国数字经济发展快速，数据化应用普及率高随着互联网时代的到来，中国的数字经济快速发展，同时人口红利、物流发展、产业规模等多个方面的进步促进了人们对数据化应用的认识和需求。
据统计，2019年中国大数据市场规模预计达到2567.2亿元。
数字化应用普及率高的环境使得商业智能化成为企业数据化应用的重要工具之一。
（2）具备可控制的成本优势和长远发展趋势商业智能化行业具备可控制的成本优势，可以通过合理的成本控制和精细的运营管理来保证企业的盈利能力。
同时，随着技术不断发展和企业数字化应用的深入，商业智能化行业的长远发展趋势也非常良好。
根据国际市场研究机构Forrester的报告，2022年全球商业智能化市场规模将达到422.4亿美元。
（3）面临激烈的行业竞争和高度专业化趋势随着市场的壮大，商业智能化行业的竞争也越来越激烈，市场占有率较高的企业利润空间受到压缩。
同时，商业智能化行业的发展也呈现出高度专业化的趋势，许多企业都在不断提高技术、服务质量和客户体验来突出自己的优势。
3. 发展趋势分析（1）数据驱动成为商业智能化发展的主导力量随着数据和技术的不断发展，数据驱动的商业智能化已然成为了行业发展的主导力量。
数据及其品质的提升、数据整合及开放、人工智能技术的快速普及以及云计算模式的广泛应用，都为实现高质量的商业智能化提供了技术支撑及前提条件。
（2）智能化程度的逐步提升在人工智能的背景下，商业智能化行业正逐步实现智能化，通过人工智能技术和算法来实现更加精细化、个性化的商业服务。
bi基础知识
bi基础知识【原创实用版】目录1.BI 的含义2.BI 的发展历程3.BI 的应用领域4.BI 的关键技术5.我国在 BI 领域的发展正文1.BI 的含义BI，即商业智能（Business Intelligence），是一种通过运用数据分析、数据挖掘等技术，使企业能够更加准确地了解其业务状况，从而辅助决策和提升业务效率的管理方法。
BI 可以帮助企业实现对业务的实时监控、数据驱动的决策以及智能化的运营。
2.BI 的发展历程商业智能的发展可以分为以下几个阶段：（1）早期数据分析：20 世纪 60 年代，企业开始使用计算机进行数据分析，主要用于财务管理和库存管理。
（2）数据仓库和 OLAP：20 世纪 90 年代，数据仓库和联机分析处理（OLAP）技术的出现，使得企业可以大规模地存储和分析数据，从而为决策者提供更加全面和准确的信息。
（3）数据挖掘和大数据：随着互联网的普及和数据量的快速增长，数据挖掘和大数据技术逐渐成为 BI 领域的热点。
这些技术可以帮助企业从海量数据中发现有价值的信息，为决策提供支持。
3.BI 的应用领域商业智能的应用领域非常广泛，主要包括：（1）销售与营销：通过分析销售数据、客户行为等，为企业制定更加有效的销售策略和营销活动。
（2）生产与供应链：通过对生产、库存、物流等环节的数据分析，优化生产流程，降低成本，提高供应链效率。
（3）财务管理：通过对财务数据的实时监控和分析，帮助企业实现财务风险的防范和控制，提高资金使用效率。
（4）人力资源管理：通过对员工的招聘、培训、绩效等方面的数据分析，优化人力资源配置，提高员工的工作效率和满意度。
4.BI 的关键技术商业智能领域的关键技术主要包括：（1）数据仓库：用于存储和管理企业级数据，为 BI 系统提供数据支持。
（2）数据挖掘：通过挖掘大量数据，发现潜在的规律、趋势和关联关系，为决策者提供有价值的信息。
（3）数据可视化：将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现出来，帮助决策者快速理解数据信息。
数据挖掘和商业智能
患者群体分析
根据病人的医疗数据和生活习 惯，分析病情变化规律 为个性化治疗和健康管理提供 依据
制造业
生产优化
01 利用数据分析技术，优化生产流程，降低生产成本
设备故障预测
02 基于设备传感器数据，实现故障预测和预防性维护
质量管理
03 通过数据监控和分析，提高产品质量，减少次品率
总结
以上是商业智能在不同行业的应用案例，通 过数据挖掘和分析，企业可以更好地理解市 场和客户需求，优化业务流程，提升决策效 率，实现商业智能的应用和价值。未来随着 技术的不断进步，商业智能将在更多领域发 挥重要作用，为企业持续创新和发展提供支 持。
02 准确的销售预测和成本控制，帮助企业增加利润。
提升客户体验
03 通过个性化推荐和客户行为分析，优化客户体验，增强客户忠 诚度。
数据挖掘和商业智能的发展趋势
人工智能的整合
数据挖掘算法与人工智能技术 的结合，实现更智能的数据分 析和决策支持。
云计算的发展
云计算技术提供了更高效的 数据存储和计算能力，为数 据挖掘和商业智能提供更好 的支持。
大数据的应用
利用大数据技术处理海量数据， 挖掘更深层次的商业价值和成 本效益。
结语
数据挖掘和商业智能在当今商业领域扮演着 至关重要的角色，随着技术的不断发展和应 用场景的拓展，它们将继续推动企业的发展 和竞争力提升。
●02
第2章 数据预处理
数据清洗
数据清洗是数据预处理的重要步骤之一，主要 包括缺失值处理、重复值处理和异常值处理。 在数据分析过程中，有效的数据清洗可以提高 模型的准确性和稳定性。
朴素贝叶斯
朴素
01 独立性假设
贝叶斯
02 概率推断
商业智能在商业银行的应用
商业智能在商业银行的应用【摘要】商业智能在商业银行的应用日益被重视和应用。
本文从客户数据分析、风险管理、营销推广、业绩评估和客户服务优化等方面探讨商业智能技术在商业银行中的具体应用。
通过商业智能技术，商业银行可以更好地了解客户需求，有效管理风险，提高营销效率，评估业绩和优化客户服务体验。
结论部分分析了商业智能技术对商业银行业务发展的重要性，并探讨了未来商业智能在商业银行的发展趋势和应用前景。
随着商业银行业务的不断发展和竞争加剧，商业智能技术的应用将成为商业银行提升竞争力和实现可持续发展的重要工具之一。
【关键词】商业智能、商业银行、客户数据分析、风险管理、营销推广、业绩评估、客户服务优化、业务发展、发展趋势、应用前景展望1. 引言1.1 商业智能在商业银行的应用概述商业智能技术在商业银行领域的应用日益广泛，成为银行业务发展的重要支撑。
商业智能技术通过对客户数据的分析，为商业银行提供了更深入的了解客户需求和行为模式的能力，从而帮助银行更好地制定市场策略和产品推广方案。
在风险管理方面，商业智能技术可以通过对大数据的分析和预测，帮助银行及时发现潜在风险，并采取相应措施降低风险。
商业智能技术还在营销推广、业绩评估和客户服务优化等方面发挥着重要作用，为商业银行的发展提供了有力支持。
未来，随着商业智能技术的不断发展和普及，商业银行将能够更好地利用数据资产，加强与客户的互动，提升服务质量和运营效率。
商业智能在商业银行领域的应用前景广阔，将为银行业带来更多创新和发展机遇，推动银行业务的数字化转型和智能化发展。
商业智能技术的重要性将继续凸显，成为商业银行业务发展的关键驱动力。
2. 正文2.1 商业智能技术在商业银行客户数据分析中的应用商业智能技术在商业银行客户数据分析中的应用是非常重要的。
通过商业智能技术，银行可以更好地理解客户的行为和需求，从而制定更有针对性的营销策略和服务方案。
商业智能技术可以帮助银行分析客户的交易记录、网上银行行为、信用卡消费等数据，从中发现客户的偏好和消费习惯，进而精准地推送相关产品和服务给客户。
商业智能技术的应用与应用
商业智能技术的应用与应用一、引言商业智能技术（Business Intelligence，简称BI）是指一套能够将大量数据转化为有价值的信息和洞见的技术系统，并且通过这些信息和洞见来帮助企业管理者做出更明智的商业决策。
随着数据时代的到来，商业智能技术在企业中的应用也越来越广泛。
本文将从以下几个方面来探讨商业智能技术的应用与发展。
二、商业智能技术的应用1.数据收集和整合商业智能技术最基础的应用就是数据收集和整合。
数据的收集和整合需要利用大数据分析的技术，将各种不同类型的数据从多个来源整合，比如企业内部的数据库系统，互联网上的公共数据源以及市场调研数据等等。
收集并整合这些数据可以帮助企业管理者了解自己的市场定位，优化资源配置和业务流程，并能更精准地分析市场细分及竞争对手情报。
2.数据分析和挖掘除了将数据进行收集和整合，在BI技术中的数据分析和挖掘也是非常重要的部分。
数据分析是将商业数据转化为决策支持信息的重要方法之一。
从数据中提取商机，发现业务趋势及归纳分析、提升企业竞争力都是其核心目标。
数据分析的技术包括数据挖掘、分析报告、OLAP等。
数据挖掘是通过半自动的手段寻找数据中包含的有价值的信息，提供洞见、规律及预测性的模型。
3.数据可视化商业智能技术中不可或缺的部分就是数据可视化，它能帮助企业管理者更直观地了解业务的情况和趋势，做出更精准的决策。
通过图形化数据显示技术，可以将数据结果以图表、地图、仪表板等多种形式呈现，让企业管理者更快速的洞察数据信息，了解业务状况。
三、商业智能技术的应用案例1.物流公司数据分析案例物流公司需要高精度的定位服务作保障，而定位服务直接和轨迹数据有关。
通过 BI 技术，物流公司可以对轨迹数据进行清洗、筛选和分析，实现了全流程的轨迹跟踪。
这样就能够为物流公司的客户提供清晰、精准的物流信息，同时也有利于企业实现高效运营。
2.服装零售公司数据分析案例服装零售企业的销售数据、会员数据、库存数据等关键数据可以通过BI技术进行汇总、分析和研究，以获取市场及市场环境信息，并更加精准地进行商品定位、库存控制等。
商业智能在企业中的运用及发展趋势初探
的应 用过 程来 提供 商业 智代 管理 理 论为 指 导 ． 息技 术为 支撑 和新 的集 信
仍 处于发 展之 中 。 商业 智能 发展 大致 经历 了事 务处 理 系统 成 系统 ， 其支 撑 技术 主要 包 括两 个 方面 ： 一是计 算机技 术 ， （ Ｐ ） 管理 信息 系 统 （ Ｓ 、 Ｔ Ｓ、 ＭＩ ） 高级人 员 管 理信 息 系统 （ Ｉ） 诸 如数 据 库技 术 、 据 挖 掘技 术 、 机分 析 处理 技 术及 数 Ｅ Ｓ 数 联
略 规划 及前 景预 测等 多 个 角度 提供 重要 的分 析指 导 ， 为企 与 以往 的信 息 系统 相 比 ． 商业 智能 系统 具有 以下 几个
而 且提供 了预 先打 包好 的应用 领 域 的解决方 案 。 （ ） ２ 商业
的研究 和应 用处 于发 展 阶段 ． 其理 论研 究 和 商业 运用 不仅 业 的发展 壮 大 ， 基业 常青 提供 有力 的保 障 。
于新兴 的商 业智 能技 术 来寻 求解 决 之道 。 目前 ． 商业 智能 目标 ． 用 已有 的或 新 建 的分 析 模 型 ， 企 业各 部 门环 节 运 将
的生产流 程清 晰 系统地 展 示给 管理 者 。
在 数据 收 集整 理 分 析 的基 础 上 ， 从企 业 发展 趋 势 、 策
和方法 ． 过应 用基 于 事实 的支 持 系统 来 辅助 商业 决 策 的 于信 息 提供者 和信 息 消费 者 通 制定 。 商业 智 能是对 商业信 息 的搜 集 、 理和分 析 过程 ． 管 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
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商业智能基本概况 商业智能市场介绍 商业智能关键技术 商业智能行业应用 行业现状及发展趋势 企业BI实施、推广策略
体系架构
ETL 数据仓库（DW） 元数据（Metadata）
二
三 四 五 六
数据挖掘（DM）
联机分析技术 （OLAP）
58
基本体系架构
59
系统技术架构
运维管理平台
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）。 高级经理平均每月要看140指标。 很多CEO不得不处理跌宕起伏的利润以及会计处理的重新调整。
目标或协议）和运用趋势报表。
支持公开的、透明的信息系统。
15
CIO调查
16
17
18
• 商业智能的本质正是把数据转化为知识，致力于知识发现和挖掘，减 少数据孤岛、适应新兴技术、实现数据资产化
19
商业智能的定义 -- 1989年 Gartner首次 提出商业智能概念
综合各种理解的核心，商业智能是指从数据中发现有价值的规律、模式， 将数据转化为知识，支持企业的决策、营销、服务的一系列软件、技术、 方法的集合。
数据源元数据管理
数据仓库技术 数据仓库方法论 J2EE架构
技术元数据
元数据管理技术 数据存储技术
商业元数据管理
SOA架构 PORTAL技术
数据治理方法论
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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
基础数据 交换
File1
当前快照
低阶公共汇总
指标视图
企业各类数 据
更有效的智能化管理
灵活和可视化 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 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
DB2以及Cognos、SPSS、Datastage，覆盖BI全部领域
Oracle、Hyperion、BIEE、ODI，覆盖BI全部领域，数据挖掘领域有 待加强 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 Sybase SAP SAS Teradata，主要是数据仓库领域 Sybase Business IQ，主要是数据仓库领域 Objects、Crystal Reports，主要是Olap和报表领域
源系统层
总部系统
系统监控管理 ODS+DW ETL层 数据集市层 应用层
应用安全管理
展现层 企业报表
1
ETL层
操作型数据存储
地产板块系统 房托板块系统
报表模型
2
3
4
5
洗漱
查询模型
即席查询 多维分析 电子地图 战略决策模型 监控预警 计量统计 经济分析
1
16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 %
File2 File3
基础数据 交换 基础数据 交换
历史拉链
高阶公共汇总
汇总数据视图
数 据 访 问
数据库连接
事件流水 基础数据 交换 公共代码
指标
明细数据视图
数据下发
应用集市
数据接口
公用参数
数据接口
操作数据区
基础数据 交换 数据接口 基础数据 交换 数据扩展 数据接口
数 据 提 供
补录、维护
缓冲数据 交换
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
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
商务智能发展
22
发现-业务问题
23
发现—被动决策
24
发现—主动决策
25
Source（SAS）
26
转换
交通板块系统
合并
金融板块系统
基础业务信息数据库 转换 经营分析模型
2
3
4
5
其他板块系统
补录 数据区
数据挖掘模型 ……
数据挖掘 虚拟雇员
16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 % 16 2/3 %
外部数据
系统管理平台
ETL技术 XML\WEBServices
50%以上的CEO认为在于开拓新市场；40%以上的CEO认为是提高客户关系；近30%
的CEO认为来自于新渠道；近20%的CEO 认为体现在多元化等
对财务人员的调查状况 我们为什么不满?
财务人员感觉很辛苦 …
财务部的平均成本在过去10年间从收入的3%降到1%（最好的公司 是0.6%) 我们减少工作了吗? 没有. 甚至我们的工作比以前更辛苦.
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
市场概况 市场并购 市场规模
二
三 四 五 六
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
Oracle Microsoft
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。
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
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
空间信息分析工具软件
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
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。 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 的方式，进入数据仓库的数据一般情况下是不需要更新的，这样就保证了数据的稳定性。通常， 它只需要三种数据访问：数据的初始化装入、数据的添加和数据的查询访问。
7
我们为什么不满?
问题是财务做了太多低价值的工作 …
太多的对帐和月结工作
太多的指标 太多的不相关报表
太多的明细预算、目标和差异报表。
太多的记分卡 太多的从不同IT系统出来的表格
太多的手工处理
太多的无价值会议
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
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
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 商业智能市场介绍 商业智能关键技术 商业智能行业应用 行业现状及发展趋势 企业BI实施、推广策略
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）