商务智能
商务智能与数据科学就业方向
商务智能与数据科学就业方向随着信息技术的飞速发展，商务智能和数据科学逐渐成为了热门的就业方向。
商务智能和数据科学的融合为企业提供了更加高效和智能的决策支持，也为从事相关工作的人员带来了广阔的就业机会。
商务智能是指利用先进的技术手段和方法，对企业内外部的数据进行采集、整理、分析和挖掘，从而帮助企业进行决策和管理的一种智能化系统。
商务智能的应用领域非常广泛，涉及市场营销、供应链管理、客户关系管理等多个方面。
因此，具备商务智能技能的人才非常受企业欢迎。
数据科学是指通过对数据进行分析和挖掘，发现其中潜在的规律、趋势和价值，从而为企业提供决策支持的一门学科。
数据科学涉及统计学、机器学习、数据挖掘等多个领域，需要具备扎实的数学和统计基础，以及良好的编程能力。
在大数据时代，数据科学的应用范围越来越广泛，从金融、医疗到交通、物流等各个行业都需要数据科学家来提供专业的数据分析和建模服务。
商务智能和数据科学的融合为企业带来了更加智能化和高效的决策支持。
通过对海量数据的分析和挖掘，企业可以更好地了解市场需求、产品销售情况、客户行为等信息，从而优化企业的经营策略和决策。
商务智能和数据科学的应用不仅可以提高企业的竞争力，还可以降低企业的成本和风险，提高企业的效率和利润。
商务智能和数据科学的就业前景非常广阔。
随着大数据时代的到来，越来越多的企业意识到了数据的重要性，对具备商务智能和数据科学能力的人才需求量也越来越大。
无论是大型企业还是初创公司，都需要商务智能和数据科学的专业人才来帮助他们进行数据分析和决策支持。
商务智能与数据科学的岗位多样性也是其就业方向的一大特点。
从数据分析师、商业分析师到数据工程师、数据科学家，不同的岗位需要不同的技能和专业知识。
因此，对于从事商务智能和数据科学工作的人来说，不仅需要具备扎实的专业知识，还需要不断学习和提升自己的技能，以适应不断变化的市场需求。
在选择商务智能与数据科学就业方向时，个人的兴趣和职业规划非常重要。
解析商业智能的力量：揭示BI商务智能的核心技术
解析商业智能的力量：揭示BI商务智能的核心技术商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过分析企业内部和外部的各种数据，帮助企业做出决策和提供战略指导的一种信息管理技术。
随着信息化的发展和企业数据量的不断增加，商业智能在企业管理中的作用越来越重要。
本文将揭示商务智能（Business Intelligence，简称BI）的核心技术，以及它对企业管理的影响。
商业智能的定义和特点商业智能是一种利用软件工具和技术来帮助企业通过数据分析进行决策的过程。
它可以帮助企业管理者了解企业的运营情况、市场趋势、客户需求等，并提供基于这些数据的性能指标，以支持决策过程。
商业智能的特点主要包括以下几个方面：1.数据驱动：商业智能主要以数据为基础进行分析和决策，通过对大量的数据进行整理、分析和挖掘，为企业的管理层提供决策依据。
2.集成性：商业智能系统需要从企业各个部门和业务系统中收集数据，并将这些数据进行整合和分析，形成全面的企业数据视图。
3.实时性：商业智能系统能够对数据进行实时的分析和报表生成，及时地反映出企业的最新运营情况和市场动态。
4.用户友好性：商业智能系统提供了可视化的报表和分析工具，使企业管理者能够方便地进行数据的查询、分析和决策。
BI商务智能的核心技术BI商务智能的核心技术包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化和预测分析等。
下面将对每个核心技术进行详细介绍。
数据仓库数据仓库是BI商务智能的核心基础设施，它用于集成和存储企业各个部门和业务系统中的数据。
数据仓库可以从不同的数据源中提取数据，并将其整合和转换为一种统一的数据模型，以方便用户进行查询和分析。
数据仓库的设计和建模是BI系统的重要一环，需要考虑到数据的完整性、一致性和准确性。
数据挖掘数据挖掘是BI商务智能的核心数据分析技术，它通过应用统计学、机器学习和模式识别等技术，从大量的数据中发现有价值的信息和模式。
数据挖掘可以帮助企业发现潜在的趋势、关联规则和异常事件，为企业的决策提供重要参考。
解析商业智能：BI商务智能的实际应用与影响
解析商业智能：BI商务智能的实际应用与影响1. 什么是商业智能（Business Intelligence，BI）？介绍与定义商业智能（Business Intelligence，BI）是一种基于数据分析的技术和工具，旨在帮助企业从大量的数据中提取有用的信息和洞察力，并基于这些信息做出决策和战略规划。
BI技术涉及数据整合、数据仓库、数据挖掘、报表和可视化等技术和方法，可以帮助企业更好地理解业务数据、发现潜在的商机，并提高决策的准确性和效率。
2. BI商务智能的实际应用案例2.1 销售分析与预测BI商务智能可以帮助企业分析和预测销售趋势，了解产品的销售状况和市场需求。
通过对历史销售数据的分析，可以识别出最畅销的产品、最具潜力的市场和最有效的促销策略，进而制定相应的营销计划和销售策略，提高销售业绩和市场占有率。
2.2 客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）BI商务智能可与CRM系统集成，从而提供客户行为和偏好的分析，帮助企业了解客户的需求和购买行为。
通过对客户数据的分析，企业可以更好地个性化服务，提供更有针对性的产品和服务，并建立长期稳定的客户关系。
2.3 财务分析与预测BI商务智能还可以应用于财务领域，帮助企业分析财务绩效、预测盈利能力和评估风险。
通过对财务数据的分析，企业可以及时发现财务问题，制定有效的财务措施，并预测未来的盈利能力和现金流动性，为企业的财务决策提供重要的依据。
2.4 库存管理与供应链优化BI商务智能可以帮助企业优化库存管理和供应链运作。
通过对库存数据和供应链数据的分析，企业可以及时了解库存情况、预测库存需求，并优化供应链流程，降低库存成本和缩短订单交付周期。
3. BI商务智能的影响3.1 提高决策的准确性和效率商业智能技术的应用可以帮助企业从大量的数据中提取有用的信息和洞察力，通过对数据的分析，提供准确的决策支持。
同时，商业智能还能够自动生成报表和可视化图表，使决策者更直观地理解业务数据，提高决策的效率和决策结果的质量。
商务智能复习题
一、选择题（本题共5道小题，每小题2分，共10分）1. 数据仓库是随着时间变化的，下面的描述不正确的是( C )。
A. 数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照C. 数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容D. 数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合2. 有关数据仓库的开发特点，不正确的描述是( B )。
A. 数据仓库使用的需求在开发初期就要明确B. 数据仓库开发要从数据出发C. 数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式的开发D. 在数据仓库环境中，并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活，且没有固定的模式3. 在有关数据仓库测试，下列说法不正确的是( D )。
A. 在完成数据仓库的实施过程中，需要对数据仓库进行各种测试。
测试工作中要包括单元测试和系统测试。
B. 当数据仓库的每个单独组件完成后，就需要对他们进行单元测试。
C. 系统的集成测试需要对数据仓库的所有组件进行大量的功能测试和回归测试。
D. 在测试之前没必要制定详细的测试计划。
4. 关于基本数据的元数据是指( D )。
A. 基本元数据与数据源、数据仓库、数据集市和应用程序等结构相关的信息B. 基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息C. 基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息D. 基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息6. 下面关于数据粒度的描述不正确的是( C )。
A. 粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别B. 数据越详细，粒度就越小，级别也就越高C. 数据综合度越高，粒度也就越大，级别也就越高D. 粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量6. 关于OLAP的特性，下面正确的是：( D )(1)快速性(2)可分析性(3)多维性(4)信息性(5)共享性A. (1) (2) (3)B. (2) (3) (4)C. (1) (2) (3) (4)D. (1) (2) (3) (4) (5)7. 关于OLAP和OLTP的区别描述，不正确的是：( C )A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据，它与OTAP应用程序不同。
商务智能系统
➢从技术角度看，商务智能是以企业中的数据仓库为 基础，经由联机分析处理工具、数据挖掘工具加上 决策人员的专业知识，从根本上帮助公司把运营数 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 递给恰当的人的过程。
➢从数据分析的角度看，商务智能是为了解决商业活 动中遇到的各种问题，利用各种信息系统进行的高 质量和有价值的信息收集、分析、处理过程，其基 本功能包括个性化的信息分析、预测和辅助决策。
从商务智能系统的循环流程中可以看出，数据仓库、 OLAP （On-Line Analytical Processing：联机分析处理）和数 据挖掘（Data Mining）是其主要的技术支柱：
➢数据仓库是处理海量数据的基础，存储按照商务智能要求 重新组织的来自业务系统的数据；
➢联机分析处理不仅进行数据汇总/聚集，同时还提供切片、 切块、下钻、上钻和旋转等数据分析功能，用户可以方便 地对海量数据进行多维分析；
1 外部数据源通过运行环境（ERP、CRM、SCM等）流 入BI循环（包含有关客户、供应商、竞争对手、产 品以及企业本身的信息）；
2 进入数据仓库/数据集市等数据存储部分——对加 入数据仓库的数据进行净化和转换，纠正错误的数 据和统一格式，使其满足数据仓库应当具有的数据 格式和质量标准；将其存储在中央存储库中（充当 中央存储库的可以是关系型数据库或者多维数据 库），数据的抽取、净化、转换和存储是BI循环的 核心组成部分；
商务智能概述PPT课件
管理信息系统和企业资源计划系统
• 明确整个企业中的业务数据和相互关系是 有较大困难的。
百家争鸣、百花齐放的管理系统数据 ——共有多少个三角形?
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2019/9/11
可编辑修改
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商务智能系统
• 来自不同系统的大量数据中往往隐藏着重 要的规律和商业规则，这些是企业管理者 需要寻找的“金矿”。
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管理信息系统和企业资源计划系统
• 管理信息系统和企业资源计划系统积累了大量的 历史数据。
– 不同历史时期的数据 – 根据不同业务需要的数据 – 由不同供应商提供的数据 – 体系结构和管理实施等方面存在着较大的差异 – 数据相对分散和独立，难以共享 – 没有建立起统一的能用于分析处理的基础数据平台
customer insolvency in telecommunications business
6
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
商务智能概述
• 为什么出现商务智能？Why
– 企业经营管理活动对商务智能的需求
• 如何理解商务智能? What • 商务智能如何实现? How
– 商务智能的技术构成
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1 企业对商务智能的需求
• 商务工具的变迁 • 企业信息化系统的进化
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商务工具的变迁
• 伴随着商务工具的变迁，人们处理信息的 能力在工具的帮助下变得越来越强大，信 息量的增长也越来越快。
– 电报 – 电话 – 传真机 – 计算机 – 互联网
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商务工具的变迁
• 在20世纪初，或者即使到了20世纪中叶，没有一 个公司的账目、订货记录和文件柜的数据总和能 超过几十个百万字节(megabytes)。
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商务工具的变迁
商业智能案例
商业智能案例随着信息技术的不断发展，商业智能（Business Intelligence，简称BI）在企业管理中扮演着越来越重要的角色。
商业智能是指通过对企业内部和外部数据的收集、分析和挖掘，以帮助企业管理者做出更加科学、合理的决策，提高企业的竞争力和经营效益。
下面将介绍一些商业智能在实际应用中的案例，以期为大家提供一些启发和借鉴。
首先，以零售行业为例。
在零售行业，商业智能可以帮助企业管理者更好地了解顾客的购买习惯、偏好和需求，从而精准推出产品和服务，提高销售额和顾客满意度。
通过对销售数据的分析，企业可以发现哪些产品热销，哪些滞销，从而调整采购和库存策略，降低库存成本，提高资金周转率。
此外，商业智能还可以帮助零售企业进行市场细分和定位，制定精准的营销策略，提高市场占有率和品牌知名度。
其次，以金融行业为例。
商业智能在金融行业的应用非常广泛，可以帮助银行、保险公司等金融机构更好地管理风险、提高运营效率和客户满意度。
通过对客户数据和交易数据的分析，金融机构可以建立客户画像，了解客户的信用风险、偏好和需求，从而精准推荐产品和服务，提高交叉销售和客户保有率。
同时，商业智能还可以帮助金融机构进行风险管理和监控，及时发现异常交易和信用风险，保障金融机构的资产安全和稳健经营。
再次，以制造业为例。
在制造业领域，商业智能可以帮助企业管理者更好地了解生产过程和设备运行状态，提高生产效率和质量稳定性。
通过对生产数据和设备数据的分析，企业可以发现生产过程中存在的瓶颈和问题，及时进行调整和优化，提高生产效率和降低生产成本。
同时，商业智能还可以帮助企业进行供应链管理和预测，优化供应链布局和库存管理，降低库存和物流成本，提高供应链的灵活性和响应速度。
综上所述，商业智能在各行业的应用都能够带来显著的效益。
通过对数据的收集、分析和挖掘，商业智能可以帮助企业管理者更好地了解市场、客户、产品和运营等方面的情况，从而做出更加科学、合理的决策，提高企业的竞争力和经营效益。
商务智能系统的设计与实现
商务智能系统的设计与实现商务智能系统（Business Intelligence System）是一种基于数据分析和决策支持的信息系统，通过收集、整合、分析和展示数据，帮助企业管理层和决策者进行战略规划和运营管理。
本文将详细介绍商务智能系统的设计与实现，包括需求分析、数据建模、数据仓库设计、数据分析和可视化。
一、需求分析在设计与实现商务智能系统之前，首先需要进行需求分析。
需求分析的目的是明确系统用户的需求和目标，了解他们希望从商务智能系统中获得什么样的信息。
通过与用户和业务部门的讨论和交流，我们可以确定商务智能系统的功能要求和数据分析需求。
二、数据建模数据建模是商务智能系统设计的重要环节，它用于描述数据的结构、关系和属性。
常用的数据建模方法有ER模型（实体-关系模型）和维度建模。
在商务智能系统中，维度建模被广泛应用，它以事实表为核心，围绕其建立维度表，构建多维数据模型。
通过数据建模，可以清晰地了解数据的来源、结构和关系，为后续的数据仓库设计提供基础。
三、数据仓库设计数据仓库是商务智能系统的核心组成部分，用于集成和存储企业各个部门的数据，并提供多维分析能力。
数据仓库设计需要考虑数据的抽取、转换和加载（ETL）过程，以及数据的存储和索引机制。
常见的数据仓库设计模式有星型模型和雪花模型，选择适合业务需求的模型，合理设计数据表结构和索引，可以提高数据查询和分析的效率。
四、数据分析数据分析是商务智能系统的核心功能之一，通过对数据的挖掘和研究，发现数据中隐藏的关联和规律，为决策提供支持和参考。
数据分析方法包括统计分析、数据挖掘和机器学习等。
统计分析可以对数据进行描述性和推断性分析，了解数据的分布和关系；数据挖掘可以挖掘隐含的模式、关联和异常点；机器学习可以根据历史数据建立预测模型，对未来的趋势和情况进行预测。
五、可视化商务智能系统的数据可视化是将数据分析结果以图表、报表和仪表盘等形式展示给用户的过程。
通过可视化，用户可以直观地了解和分析数据，从而进行决策和规划。
商业智能(BusinessIntelligence)介绍090804
商业智能（BusinessIntelligence）介绍前言2007年3月，甲骨文以33亿美元价格收购企业绩效管理软件厂商Hyperion(海波龙)，同年4月，BusinessObjects宣布收购Cartesis，BusinessObjects公司需要支付的总交易金额为2.25亿欧元(约合3亿美元)现金。
10月8日，德国软件巨头SAP周日表示，将以48亿欧元(约合68亿美元)现金收购法国商业智能软件开发商博奥杰(BusinessObjects)。
商业智能并购金额如此巨大，显示必须有相应的市场规模，BI公司才会拥有如此市值。
昂贵的商业智能分析软件，必然伴随着商业智能分析项目的高额软件使用许可费用和实施成本，这还不包括项目实施潜在的失败风险！最重要的，商业智能看似日益普及，中小企业是否可以从中受益？什么是商业智能呢？先让我们来看看有关权威机构是如何对商业智能定义的！第一部分权威机构对商业智能的定义GartnerGroup--（全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司。
其研究范围覆盖全部IT产业，就IT的研究、发展、评估、应用、市场等领域，为客户提供客观、公正的论证报告及市场调研报告，协助客户进行市场分析、技术选择、项目论证、投资决策）l商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。
2商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。
IDC--（是IDG（国际数据集团）旗下子公司，全球著名的信息技术、电信行业和消费科技市场咨询、顾问和活动服务专业提供商）l商业智能是一组软件工具的集合：（1）终端用户查询和报告工具：专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适用于专业人士的成品报告生成工具（2）OLAP工具：提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。
OLAP也被称为多维分析（3）数据挖掘（DataMining）软件：使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。
BI(商业智能)的三个层次
BI（商业智能）的三个层次--企业级BI的新诠释企业信息化在中国发展了20多个年头，基本经历了三个阶段。
第一个阶段是以财务软件为核心的企业电算化阶段；第二个阶段是以企业进、销、存的计划和控制为核心的企业资源计划阶段；第三个阶段是以企业数据智能分析为核心的企业精细管理信息化阶段。
这三个阶段是和中国企业本身的发展需求相适应的。
中国企业已经从粗放式管理的做大模式，逐渐过度到精细式管理的做强模式。
商业智能（BI）类的软件正是为企业精细式管理的做强模式提供了有效的信息化保证。
BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，是业务、数据、数据价值应用的过程。
BI用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。
站在技术角度讲BI 是一种运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析数据的崭新技术，目的是为企业决策者提供决策支持。
但技术并不是BI的全部，BI是管理手段和信息技术的融合。
一个企业级BI系统的建立需要有三个层次。
第一个层次的BI是：Business i-Mode(简称：1stBI)。
i-mode（Information-Mode）是指基于信息系统的企业商业模型设计，这是BI的基础。
在做商业智能分析之前，我们要了解我们为谁分析和分析什么。
比如：企业要确定战略，我们就要有历史数据支撑我们的决策，我们需要先知道需要什么决策信息，这些决策信息是通过什么商业模型才能得到。
接下来再去从信息系统中挖掘这些数据，并通过模型计算得到这些决策信息。
这个基于BI的系统，叫DSS（数据决策支持系统）。
DSS为领导提供不同模式下的商业价值分析。
比如：在人力资源系统中企业需要找到与战略相匹配的人才，就需要先建立人才筛选模型，确定战略人才有什么特征，然后通过数据挖掘，把企业的战略人才找出来。
再比如：在销售管理系统中企业需要找到有价值的客户群，就需要建立客户价值模型。