商务智能在企业中的应用
商务智能系统的研发及应用
商务智能系统的研发及应用商务智能（business intelligence，简称BI）是一种能够将大量企业数据转化为有用信息的技术。
商务智能的目的是利用数据来支持企业决策，并最终帮助企业取得成功并获得竞争优势。
随着企业数据量的快速增长，商务智能系统的研发和应用变得越来越重要。
本文将探讨商务智能系统的研发及应用。
一、商务智能系统的组成商务智能系统主要由数据仓库、数据挖掘、报表生成和数据可视化组成。
1.数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组件。
它是一个中央信息库，由各种数据来源提供数据，包括企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等。
数据仓库收集企业中的数据，并将其转化为可供使用的信息。
这些信息可以用于企业管理来决策。
数据仓库需要强大的数据管理可靠性，使数据能够被存储、访问和搜索。
由于数据仓库需要承载大量企业数据，因此它需要具有高度的扩展性和灵活性。
2.数据挖掘数据挖掘是商务智能的另一个重要组件。
它是使用算法和技术来从数据中提取有价值的信息。
数据挖掘可以采用多种技术，包括聚类、分类、预测、关联挖掘和时序模式识别。
常见的数据挖掘应用包括客户聚类、交叉销售、风险管理、广告推荐等。
3.报表生成商务智能系统将大量的数据转化为有用的信息，并生成报表。
这些报表可以为企业提供有价值的信息，用于企业决策。
报表可以是静态或动态的，取决于用户的需求。
静态报表是事先产生的，一般用于不经常改变的数据。
动态报表在请求时产生，用于频繁变化的数据。
4.数据可视化数据可视化是另一个重要组件，它将数据转化为图表、图形和地图等形式，以便更直观地呈现信息。
数据可视化可以使用户更好地理解数据，并更好地决策。
如果数据可视化没有正确地解释数据，则可能导致错误的决策。
二、商务智能系统的研发和实施商务智能系统在企业中得到越来越广泛的应用，研发和实施商务智能系统的团队需要包括数据仓库设计师、数据挖掘工程师、报表开发人员、数据可视化工程师等。
商务智能在零售行业的应用
商务智能在零售行业的应用随着科技的不断发展，商务智能（Business Intelligence，BI）开始在各个行业中应用，并且为商业发展带来了无限可能。
在零售行业中，商务智能也成为了必不可少的工具，其应用可以大大提高企业的竞争力和经营效率。
本文将重点介绍商务智能在零售行业的应用。
一、数据分析与预测商业竞争的本质在于客户，零售企业必须关注市场趋势和消费者行为，以更好地满足消费者需求。
商务智能可以通过对大量数据的分析和挖掘，深入了解消费者需求和消费习惯。
同时，商务智能也可以帮助企业做出更精准的销售预测并制定更合理的库存管理策略，提高企业的经营效率和减少浪费。
二、市场营销商务智能可以帮助零售企业实现精准营销。
通过对客户数据的分析，企业可以深入了解目标客户的需求和行为习惯，进而制定个性化的营销策略。
同时，商务智能还可以分析推销活动的效果，实时调整和优化广告宣传和营销策略。
三、库存管理零售企业的库存管理是一个很重要的环节。
如果库存过多，将会浪费资金和占用仓储空间；如果库存不足，则会导致货架空缺，影响销售。
商务智能可以对销售和库存数据进行分析，以便更好地了解哪些商品需要进货，哪些商品需要降价，从而帮助企业制定更合理的采购计划和库存管理策略。
四、提高客户服务商务智能可以帮助零售企业提高客户服务水平。
通过对销售数据的分析，企业可以了解客户的需求和偏好，从而更好地满足客户需求。
此外，商务智能还可以对客户反馈和投诉情况进行实时跟踪和分析，及时解决问题，提高客户满意度。
五、提高决策效率商务智能可以帮助零售企业高效地进行决策。
企业管理层可以通过商务智能软件查看实时数据和报告，在更短的时间内做出合理和准确的决策。
商务智能还可以为企业提供预警功能，及时发现和解决问题。
综上所述，商务智能在零售行业的应用可以帮助企业更好地了解客户需求，提高销售预测准确性，制定更合理的库存管理策略，提高客户服务水平和决策效率。
商务智能的应用将加快零售行业数字化转型的步伐，提高企业的竞争力和经营效率。
商务智能与数据分析
商务智能与数据分析现在的商业环境变得越来越复杂和不确定，每个行业都需要不断适应市场变化以保持竞争力。
而商务智能和数据分析成为了企业管理者的必备工具，不仅可以帮助企业了解市场趋势，还可以为企业提供更有力的决策支持。
一、商务智能的定义商务智能（Business Intelligence, BI）是一种灵活的分析和决策支持系统，通过收集、分析和展示企业关键数据，帮助企业管理者快速制定战略，获得更佳的结果。
它需要强大的数据集成、维护和管理能力，以及灵活的数据挖掘和可视化功能。
商务智能可以从多个维度对数据进行分析和展示。
它能够处理大量的企业数据，包括销售、营销、财务、供应链等信息，利用数据挖掘算法和可视化技术，将数据转化成为各种图表和报表，帮助管理者更好地了解企业的业务状况和市场趋势。
二、数据分析的意义数据分析是商务智能的核心内容，通过对数据的分析和挖掘，可以为企业提供更深入的业务见解，以便更好地制定和实施策略。
下面，我们来看看数据分析的几个基本步骤。
2.1、数据收集首先，我们需要收集大量的企业数据，包括销售数据、客户数据、产品数据和业务数据等。
这些数据来自各种数据源，需要进行集成和处理，以便快速地进行分析和展示。
2.2、数据清洗在数据收集后，我们需要对数据进行清洗和处理，以消除数据中的噪声和异常值。
在数据清洗中，我们需要建立合适的数据模型，并利用数据挖掘算法来发现数据中的规律和趋势。
2.3、数据分析在完成数据清洗后，就可以进行数据分析了。
数据分析可以采用各种数据挖掘技术，包括聚类、分类、预测、关联规则等，以便了解企业的业务状况和市场趋势。
数据分析可以发现数据中隐藏的模式和规律，从而更好地了解业务和市场机会。
2.4、数据展示最后，我们需要将数据分析结果转化为可视化报表和图表，以便管理人员进行分析和决策。
数据展示需要采用适当的图表和报表样式，并提供灵活的查询和筛选功能。
三、商务智能在企业中的应用商务智能和数据分析已经被广泛应用于企业管理中，尤其适用于那些数据量大、复杂性高的企业。
商务智能应用案例
商务智能应用案例商务智能（Business Intelligence, BI）是指利用数据分析技术和信息技术来帮助企业进行决策和管理的过程。
随着大数据和人工智能技术的发展，商务智能已经成为企业发展的重要工具。
下面我们将介绍一些商务智能在实际应用中的案例，以便更好地理解商务智能的价值和作用。
首先，商务智能在零售行业的应用案例。
零售行业是一个典型的数据密集型行业，每天都会产生大量的销售数据、库存数据和客户数据。
利用商务智能技术，零售企业可以对这些数据进行分析，挖掘出消费者的购物偏好、商品的销售趋势等信息，从而更好地进行商品采购、促销活动和库存管理。
比如，一家超市可以通过商务智能系统分析出哪些商品的销售量呈现上升趋势，然后及时调整进货量，以满足消费者的需求，提高销售额。
其次，商务智能在金融行业的应用案例。
金融行业是一个风险管理和数据分析至关重要的行业。
商务智能技术可以帮助金融机构对客户的信用评分、贷款风险、投资组合等进行全面的分析，从而更好地控制风险，提高盈利能力。
比如，一家银行可以利用商务智能系统对客户的信用记录、财务状况等数据进行分析，及时发现潜在的信用风险，从而减少不良贷款的发生，保护银行的资产安全。
另外，商务智能在制造业的应用案例也非常广泛。
制造业是一个充满复杂生产过程和供应链的行业，商务智能可以帮助企业对生产数据、供应链数据进行分析，从而提高生产效率和降低成本。
比如，一家汽车制造商可以利用商务智能系统对生产线上的设备运行数据进行分析，及时发现设备的故障和停机情况，从而减少生产线的停工时间，提高生产效率。
最后，商务智能在市场营销领域的应用案例也非常值得关注。
市场营销是一个需要不断调整和优化的领域，商务智能可以帮助企业对市场数据、竞争对手数据进行分析，从而更好地制定营销策略和推广活动。
比如，一家互联网公司可以利用商务智能系统对用户的点击行为、购买行为进行分析，从而更好地了解用户的兴趣和需求，精准投放广告，提高营销效果。
商务智能技术在中小企业中的应用调查报告
（ 伙伴 关 系 ３） 如 何 优 化企 业 绩 效 ，如 何 充 分利 用 伙 伴 的 网络 ７ 一些 从 事
“ 目前 ９ ％ 企 业 的战 略 没 有得 到很 好 的实 施 ，管理 人员 往 往 不 设 计 的 制造 业 要 想去 制 造 产 品或 者 外 包 分销 ，可 以通 过提 高伙 ０ 知 道 实际 发 生 的情 况 ，员 工 也 知道 日常 工作 与 企业 的战 略 的 关 伴 关 系网络 的使 用来 实现 。 系。 ”经过 两 年 的发 展 ， 目前 商务 智 能在 中小 企 业 中应用 情 况到 底是 怎样 的？ 带 着 这个 问题 ， 曲阜 师 范大 学计 算机 科 学 学 院软 科学 项 目组 （ 商务 智 能技 术在 中小企 业 中的应 用研 究 ， 目编号 项
为其 提 供信 息 获 取 能 力 ，而且 通 过 对信 息 的开 发 ，将 其 转 变 为 企业 的竞争 优 势 。ＩＭ、Ｍｉ ｏ ｏｔ Ｂ ｃ ｓｆ、Ｏｒ ｌ ｒ ａ ｅ等软 件 巨头 都 将 Ｂ ｃ ｌ 作 为 未来 企 业 极 为重 要 的 战 略成 长 点 ，并 投入 了 巨额 资金 和 人
ＡＰ Ｌ Ｄ Ｒ Ｓ ＡＲ Ｐ Ｉ Ｅ Ｅ ＣＨ ＜ ＜ Ｅ ＜
商 务 智 能 技 术 在 中小 企 业 中的应 用调 查报 告
商 务智 能 （ １ 是 目前在 国 内外 企 业 界和 软 件 界 受 到 广 泛 Ｂ］
关注 的热 门话 题 ，它把 先 进 的信 息 技 术应 用 到 整 个企 业 ，不仅
（ ） 查 对 象分布 三 调
本 次调 查 中 ，调 查 对 象 为 中小 企业 ，调 查对 象 所 占比例 如
商务智能习题答案
商务智能习题答案商务智能习题答案商务智能（Business Intelligence，简称BI）是一种通过收集、分析和处理大量数据来辅助企业决策的技术和方法。
在当今信息化的时代，商务智能已经成为企业管理的重要工具之一。
下面将针对商务智能的一些习题进行解答，帮助读者更好地理解和应用商务智能。
1. 商务智能的基本概念是什么？商务智能是指通过从海量数据中提取有价值的信息，帮助企业管理者做出准确决策的一种技术和方法。
它包括数据仓库、数据挖掘、数据分析等多个方面的内容，旨在帮助企业发现潜在的商机，优化业务流程，提高经营效益。
2. 商务智能的主要应用领域有哪些？商务智能的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 销售和市场营销：通过对销售数据的分析，帮助企业了解市场需求、产品销售情况，提供决策支持，制定更有效的营销策略。
- 客户关系管理：通过分析客户数据，了解客户的喜好和需求，提供个性化的服务和产品，增强客户满意度和忠诚度。
- 供应链管理：通过对供应链数据的分析，帮助企业优化供应链流程，提高供应链效率，降低成本。
- 财务管理：通过对财务数据的分析，帮助企业了解财务状况，进行财务预测和风险评估，提供决策依据。
- 人力资源管理：通过对人力资源数据的分析，帮助企业进行人力资源规划、员工绩效评估和人才管理，提高人力资源管理效果。
3. 商务智能的实施过程包括哪些步骤？商务智能的实施过程一般包括以下几个步骤：- 需求分析：明确企业的需求和目标，确定需要分析的数据和指标。
- 数据采集和清洗：收集和整理各种数据源的数据，进行数据清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。
- 数据仓库建设：设计和构建数据仓库，将数据存储在统一的数据库中，以便进行后续的分析和挖掘。
- 数据分析和挖掘：使用商务智能工具和技术对数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和模式。
- 报告和可视化：将分析结果以报表、图表等形式呈现，便于管理者理解和使用。
大数据背景下的企业商务智能应用分析
大数据背景下的企业商务智能应用分析目前，正处于数据大爆炸时代，企业为了适应快节奏市场变化，需要进一步的结合大数据等现代技术，加强管理力度，企业应该在这段时期加强商务智能应用，做好决策管理工作，保障各项工序可以顺利进行，加强监管力度，这也是产品及工作质量能够达到规定要求的重要保障。
标签：大数据;商务智能应用;工业管理;研究在网络平台构建完成后，信息交流变得越来越频繁，信息的发展直接影响了人们的生活方式，企業也应该在这段时期内，加强对信息技术的应用，使用现代技术科学、合理的利用产生的数据服务工作，优化工作质量，丰富业务处理系统，在大量数据的加持下，可以使通过智能系统为管理人员决策依据，同时还应该着眼于未来，让企业向商务智能方向发展。
一、商务智能概述随着信息技术的发展，人们频繁的使用信息数据，在这种背景下，需要进一步强化数据分析能力，这样才能处理大容量数据，保证日常工作可以顺利推进。
商务智能的出现就是企业解决大数据问题的有力工具，商务智能BI着重应用，整合了数据库、挖掘技术等内容，经过整合之后，可以在短时间内处理庞大的数据量，在当前时代中处理数据的软件、技术络绎不绝的出现，为了提升工作效率，如何根据工作需要，灵活的使用技术处理信息技术变得异常重要，商务智能BI 具有较强的整合能力，可以良好的应对大量数据，在短时间内提取出有价值的信息，帮助企业管理人员进行决策，与以往接触到的数据处理软件不同，商务智能BI开创了一种全新的工作领域，了解系统化的管理理念之后，还应该根据工作需要设计系统结构，其中原始数据的收集工作，主要依托于API访问系统。
商务智能BI其中包含数据存储层，这项技术有较强的信息处理能力，还能灵活的整合各项技术，提升数据处理效率，通过抽取、转换和转载基础数据，可以实现很多操作内容，这项技术可以快速分析存储的数据，强大的运营能力可以保证数据处理工作可以高效、自动化运行，这样可以进一步提升工作效率，企业通过商务智能BI可以优化执行表现，同时还可以提升财务管理工作的工作表现，其中财务指标与非财务指标衡量一直是以往工作中表现极差的部分，但是在商务智能BI作用下，分析部门、绩效管数据，保证各项工作顺利开展。
大数据背景下的企业商务智能应用分析
大数据背景下的企业商务智能应用分析随着数字化时代的来临，数据已经成为企业发展的重要驱动力。
以往的商业决策都是凭借管理者的经验和直觉，而如今，大数据技术在企业商务智能应用中扮演了至关重要的角色。
企业通过将大数据与商务智能结合起来，可以更好地理解市场趋势、了解客户需求、优化生产流程、提高营销效果等，从而实现更高效的运营管理和更快速的发展。
本文将对大数据背景下的企业商务智能应用进行深入分析，探讨其在企业发展中的作用和意义。
一、大数据与商务智能的结合大数据是近年来兴起的一种技术概念，指的是规模巨大、类型多样、处理复杂的数据集合。
大数据的特点包括四个V：Volume（数据量大）、Velocity（数据传输和处理速度快）、Variety（数据种类多）、Veracity（数据真实性）。
而商务智能则是一种数据分析的方法，通过利用各种技术和工具来将企业内外部的数据转化为有价值的信息和知识，从而帮助企业做出更好的决策和提高业务运营效率。
大数据与商务智能的结合，主要体现在以下几个方面：1. 数据收集与整合：大数据技术可以帮助企业更全面、更快速地收集各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
商务智能可以将这些数据进行整合，使之成为有意义的信息和知识。
2. 数据分析与挖掘：大数据技术可以帮助企业对大规模数据进行有效的分析和挖掘，挖掘出其中隐藏的规律和趋势。
商务智能可以利用各种分析工具和方法，对数据进行深入挖掘，找出其中的商业价值。
3. 数据可视化与报告：商务智能可以将分析结果通过可视化的方式呈现出来，使决策者能够直观地了解数据背后的含义和趋势。
大数据技术可以帮助商务智能更好地处理和呈现大规模数据。
通过大数据与商务智能的结合，企业可以更好地了解市场、产品和客户，做出更准确的决策，提高运营效率，优化客户体验，从而实现更加可持续的发展。
二、企业商务智能应用案例1. 零售行业在零售行业，大数据与商务智能的应用可以帮助企业更好地了解消费者的购买习惯和偏好，准确把握市场趋势。
商务智能在企业绩效管理中的应用
商务智能在企业绩效管理中的应用一、引言随着市场竞争的加剧和信息化的发展，企业对于绩效管理的重视程度越来越高。
而商务智能（Business Intelligence，简称BI）作为一种新兴的信息技术工具，可以帮助企业更好地进行绩效管理。
本文将从BI的定义、优势以及在企业绩效管理中的应用等方面进行分析。
二、商务智能的定义及优势1. 商务智能的定义商务智能是指通过对企业内部和外部数据进行采集、整合、分析和展现等方式，帮助企业决策者更好地了解企业运营情况并做出正确决策的一种信息技术工具。
2. 商务智能的优势（1）提高决策质量：商务智能可以通过数据分析和展现等方式，帮助决策者更好地了解企业运营情况，并且预测未来发展趋势，从而做出正确决策。
（2）提高工作效率：商务智能可以自动化地对数据进行采集、整合和分析等过程，减少人工干预，提高工作效率。
（3）降低成本：商务智能可以帮助企业更好地了解运营情况，从而减少资源浪费和无效投入，降低成本。
三、商务智能在企业绩效管理中的应用1. 数据采集与整合商务智能可以通过对企业内部和外部数据的采集和整合，帮助企业更好地了解市场趋势、客户需求以及企业内部运营情况等信息。
这些信息可以为企业制定正确的战略和决策提供依据。
2. 数据分析与展现商务智能可以对采集和整合的数据进行分析，并通过报表、图表、仪表盘等方式进行展现，帮助企业更好地了解运营情况。
同时，商务智能还可以进行数据挖掘和预测分析等操作，帮助企业预测未来发展趋势。
3. 绩效评估与监控商务智能可以帮助企业进行绩效评估和监控。
通过对关键绩效指标（KPI）的设定和跟踪，帮助企业了解自身绩效状况，并且及时发现问题并进行调整。
4. 可视化分析商务智能还可以通过可视化分析的方式，将复杂的数据转化为易于理解和分析的图表和报表，帮助企业更好地了解运营情况和发展趋势。
同时，可视化分析还可以帮助企业进行数据挖掘和预测分析等操作。
5. 个性化定制商务智能可以根据不同用户的需求，进行个性化定制。
大数据背景下的企业商务智能应用分析
大数据背景下的企业商务智能应用分析1. 引言1.1 大数据与商务智能的关系在当今信息大爆炸的时代，大数据已经成为企业发展的重要资源。
而商务智能则是帮助企业有效利用这些大数据资源的关键工具。
大数据和商务智能之间有着密不可分的关系，二者相互倚重，相互促进，共同推动着企业的发展。
大数据为商务智能提供了丰富的数据支持。
在传统的商务智能系统中，数据量较小、数据质量不高是普遍存在的问题。
而随着大数据技术的发展，企业可以通过收集、存储和分析海量的数据，从中挖掘出更加精准的商业洞察。
大数据为商务智能系统提供了更加全面、深入的数据基础，使其能够更好地服务于企业决策与发展。
商务智能又为大数据的应用提供了核心技术支撑。
大数据虽然包含了海量的数据资源，但如果缺乏有效的分析工具和技术手段，这些数据就无法转化为有用的信息。
而商务智能正是通过数据挖掘、分析与可视化等技术手段，帮助企业从大数据中提炼出有价值的商业智慧。
商务智能系统的智能化分析能力，使得大数据能够更好地为企业的决策与创新服务。
可以说大数据和商务智能是一对相辅相成的关系。
大数据为商务智能提供了数据基础，而商务智能则通过技术手段实现对大数据的深度分析和应用，使企业能够更好地理解市场需求、优化业务流程，提升竞争力。
在大数据背景下，企业需要充分发挥大数据和商务智能的优势，将二者有机结合，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
【字数：407】1.2 大数据背景下的企业商务智能应用意义在大数据时代，企业商务智能应用变得越来越重要。
大数据的兴起带来了企业数据量的爆炸性增长，传统的数据处理方法已经无法满足企业对于数据的需求。
企业需要借助商务智能技术来帮助他们更好地利用大数据，进行数据分析和决策。
企业商务智能应用的意义主要体现在以下几个方面：1. 提升数据分析效率：通过商务智能应用，企业可以更快速地收集、整理和分析大数据，帮助企业管理者更快速准确地做出决策。
2. 挖掘数据潜力：大数据中蕴含着丰富的信息和价值，通过商务智能应用，企业可以深入挖掘数据潜力，发现隐藏在数据中的商机和潜在问题，为企业发展提供更多的可能性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
在总结前人对商务智能概念定义的基础上，结合工程应用实际，作者认为: 商务智能是构筑在企业业务系统基础之上，以知识获取和共享为目的的解决方 案。它通过对企业内外数据的整合、分析，提取出有价值的信息，帮助用户在加 强管理、促进营销和企业发展方面做出及时、正确、科学的决策，并分析、发现 和把握新的商机。
第I页
上海交通大学工程硕士学位论文
摘要
的管理需求，本论文结合国外商务智能 SAP BI 软件，为企业设计了 具有可扩展性的数据仓库模型，实现了与企业财务等系统的数据转 换，建立了用于企业管理分析的大数据量报表系统。该系统为管理层 提供了多维度的分析和查询功能，产生各种维度的图形和报表，实现 了企业对客户、供应商等方面的即时分析和管理。
保密□，在 年解密后适用本授权书。 本学位论文属于
不保密5。 （请在以上方框内打“√”）
学位论文作者签名： 李怡
指导教师签名：陆朝俊
日期： 2008 年 10 月 15 日 日期： 2008 年 10 月 15 日
上海交通大学工程硕士学位论文
第一章 商务智能概述
第一章 商务智能概述
商务智能是一套完整的解决方案，它是将数据仓库、联机分析处理(OLAP) 和数据挖掘等结合起来应用到商业活动中，从不同的数据源收集数据，经过抽取 (Extract)、转换(Transform)和加载(Load)，送入到数据仓库或数据集市，然后使 用合适的查询与分析工具、数据挖掘工具和联机分析处理工具对信息进行处理， 将信息转变成为辅助决策的知识，最后将知识呈现于用户面前，以实现技术服务 与决策的目的。
但由于企业内各个系统的应用平台和存储平台都较为独立，各系 统间接口较难实现。对于数据分析基本上是依靠每个系统自有（开发） 的报表分析功能，很难实现数据共享和关联分析。企业也因此意识到 一个成功的业务系统并不等于是一个成功的决策系统。他们开始寻求 第三方的商务智能解决方案，通过相对灵活、可扩展性强的数据仓库 及数据挖掘技术，实现企业对业务数据的分析和决策。
With the development of the reform, the freight transport of Chinese shipping companies is continuously rising. The information of their customers and suppliers is increasing as well. These companies find that it has become more and more difficult to analyze their business data.
国内航运企业随着中国加入 WTO 和改革开放的不断深化，以及全 球化的大规模生产和市场推广，其运输周转量正不断增加，同时在业 务过程中涉及的客户、供应商等信息量也随之增加，企业对业务数据 的分析也变得越来越困难。本论文首先从商务智能的相关基本理论出 发，对数据仓库的特点、体系结构及目标等方面进行了深入研究，并 探讨了 OLAP 的概念、特点及技术运用。根据目前国内大型航运企业
虽然航运企业建立了相应的数据仓库，并对实现了对各客户、供 应商等方面的分析和展示，但仍然无法直接从客户、供应商等业务数 据中挖掘出隐含在其中的，对决策者有潜在价值的知识和规则。本论 文在数据仓库的基础上，探讨了数据挖掘的方法、应用和过程等理论。 在航运企业数据仓库的基础上，本论文结合 SAP BI 软件，设计并实 现了企业数据挖掘的模型，并通过聚类分析过程的实例，分析和挖掘 了客户、供应商等数据的潜在规律，为企业财务决策、经营决策、市 场决策等提供了依据。
第 III 页
上海交通大学工程硕士学位论文
ABSTRACT
The management will benefit from it in decision making process. With the application of business intelligence, more accurate
KEY WORDS: business intelligence, data warehouse, SAP BI, data mining
第 IV 页
上海交通大学 学位论文原创性声明
本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立 进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不 包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究 做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意 识到本声明的法律结果由本人承担。
Though these companies have created their data warehouses, they still can not identifying valuable information and potential knowledge directly. The paper then discusses the method, the application and the process of data mining. Based on these theories, the paper creates a model of data mining. This model facilitates the managemn and knowledge about customers and supplies at deep level and transforms indirect and obscure information into a straightforward way.
上海交通大学 硕士学位论文 商务智能在企业中的应用 姓名：李怡 申请学位级别：硕士 专业：软件工程 指导教师：陆朝俊;张伟荣
20081001
上海交通大学工程硕士学位论文
摘要
商务智能在企业中的应用
摘要
近年来，随着国内大型企业的信息化建设不断稳定完善，企业内 各业务系统所存储的业务数据量也在成倍的增长。企业已经不再满足 业务系统的实施，他们寄望于业务系统不但是一个成功的日常业务处 理系统，而且是一个良好的决策支持系统,为企业管理层提供全面经 营管理决策的辅助支持，实现企业的商务智能。
decision-making information can be provided by the BI system. The management can control the overall interests of their companies more easily. And the enterprise value will be maximized.
国内航运企业信息系统具有业务系统数量多、集成度低、数据分 析困难的特点。商务智能技术的深入应用，将使决策者更加轻松地从 宏观到微观全面了解企业的状况，并提供企业管理层更加直观、有效 的经营决策信息，从而实现企业价值的最大化。
关键字：商务智能，数据仓库，SAP BI，数据挖掘
第 II 页
上海交通大学工程硕士学位论文
学位论文作者签名：李怡
日期： 2008 年 10 月 15 日
上海交通大学 学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同 意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许 论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或 部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制 手段保存和汇编本学位论文。
学术界对商务智能有不同的定义:Gartner GrouP 认为“商务智能是将数据转 换成信息的过程，然后通过发现将信息转化为知识”。Data Warehouse Institute 组 织认为“商务智能是将数据转换成知识并将知识应用到商业行为上的一个过程”。 Dan Pratte 认为“商务智能是从根本上帮助你把公司的运营数据转化成为高价值 的可以获取的信息(或者知识)，并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息 传递给恰当的人”。
Because of the relative independence of each system, interfaces can not be easily realized. Data-analysis usually depends on the programming reports. This mode can hardly achieve data sharing and OLAP. These companies realized that a successful business system did not equal to a successful decision support system. Now they are trying to look for other solutions to business intelligence.