商业智能的简介
财务管理中的商业智能技术应用
财务管理中的商业智能技术应用随着全球经济的发展和商业模式的不断创新，财务管理成为了企业中不可或缺的一部分。
而在财务管理的各个环节中，商业智能技术的应用尤为重要。
一、商业智能技术简介商业智能技术(Business Intelligence, BI)是一种以数据为基础，通过分析和挖掘数据来辅助企业管理决策的技术。
商业智能技术可以帮助企业从大量的数据中挑选出有价值和关键性的数据，解决管理问题，实现更加高效的运营管理。
商业智能技术包括数据仓库、数据挖掘、数据分析、报表和图表等技术。
其中，数据仓库是商业智能技术的核心。
它是一个数据集合和管理平台，用于收集、存储和分析企业的各类数据。
数据仓库可以包含不同的数据来源和数据类型，包括关系型数据库、非关系型数据库、数据文件、文档等。
二、商业智能技术在财务管理中的应用1.财务报告分析财务报告是一个展示企业财务数据和财务状况的重要工具。
但是，传统的财务报告只是简单地呈现数据，很难帮助管理者进行深入分析。
而商业智能技术可以为管理者提供更加丰富深入的分析工具。
商业智能技术可以利用数据仓库中的数据，生成动态、多维度的财务报告和图表，帮助管理人员全面了解企业的财务状况和运营情况，而且还可以帮助管理者快速地检测出错误和异常情况。
同时，商业智能技术还可以通过对历史财务数据的分析，预测未来的财务趋势，帮助企业制定更加准确的财务计划和预算。
2.预算管理财务预算是企业管理中非常重要的一步。
商业智能技术可以帮助企业管理者更加准确地预测和计划财务预算，降低预算管理的成本和风险。
商业智能技术可以在数据仓库中收集和整理大量的历史数据，并利用各种算法和统计方法来预测未来的财务状况。
而且，商业智能技术可以很容易地将预测结果与实际数据进行比较和分析，帮助企业精细化地管理预算，优化财务规划和节约成本。
3.管理成本商业智能技术可以帮助企业实时跟踪和分析各种成本，并提供具有实时性和多维度分析能力的数据仓库。
大数据分析和商业智能的实际案例
需要应对消费者行为变化、库存 管理、供应链优化等问题，提高 运营效率和客户满意度。
数据采集与整合策略
数据来源
包括POS系统、电子商务网站、社交 媒体、移动设备等多种渠道。
数据整合
将不同来源的数据进行整合和清洗， 形成规范பைடு நூலகம்、标准化的数据集。
消费者行为分析及应用
消费者画像
通过数据分析，了解消费者的年 龄、性别、地域、购买偏好等特
数据挖掘
通过算法和模型对数据进行分析 和挖掘，发现数据中的潜在规律 和趋势，为企业决策提供支持。
可视化展示
将分析结果以图表、报表等形式 进行可视化展示，使得分析结果 更加直观易懂，方便企业决策者 快速了解市场情况和竞争态势。
商业智能在企业决策中作用
优化资源配置
通过商业智能分析，企业可以更加精准地了解市场需求和 产品趋势，从而优化资源配置，提高生产效率和产品质量 。
征。
购买行为分析
分析消费者的购买时间、购买频次 、购买金额等，预测未来购买趋势 。
个性化推荐
基于消费者画像和购买行为，为消 费者提供个性化的产品推荐和服务 。
库存优化与供应链管理
库存分析
通过数据分析，了解库存情况，避免库存积压和缺货现象。
需求预测
基于历史销售数据和消费者行为分析，预测未来销售需求，制定 合理的库存计划。
的改进措施。
利用统计过程控制（SPC）等工具，实现对生产过程的持续监
03
控和改进。
节能减排及可持续发展
01
通过大数据分析技术，优化能 源管理和节能减排方案，降低 能源消耗和减少排放。
02
利用绿色制造技术和工艺，实 现生产过程的环保和可持续发 展。
BI简介
BI的基本框架
手机（短彩 信 ） 邮件 Ipad KPI地图监 控 用户行为 特征分析 多维分析 （数据立方体 拖拽分析 ） OLAP 用户标签 库 用户提取 营销推广 效果分析 话题运营 查询 主题运营 查询 内容运营 查询 粉丝查询
电视 （ 投 影 ）
领导角色
数 据 应 用 层
统计 分析 平台 用户 运营 平台
134 1/1/2000
数据仓库和多维立方
数据仓库
OLAP
终端用户 数据存取
数据集市
多维数据集的组成
• 度量值
– 用户分析的业务数据
• 维度
– 度量值的事实记录的特性 – 来源于维度表
• Cubes
– 综合维度和度量值的数据模型 – OLAP 数据的逻辑存储介质
查询立方
销售量
Q1 Q2 Q3 Q4 重庆 北京 上海
事实表 外键 度量值
customer_dim
201 ALFI Alfreds customer_key product_key time_key quantity_sales amount_sales 201 25 134 400 10,789
product_dim
25 123 Chai
time_dim
基础报表 运营角色 （ 权限分 全国、基 地、省公 司、地市 公司）
修正用户 标签库
权 限 管 理
数据
... 省地市公 司数据支 撑
统 一 的 元 数 据 管 理 平 台
支撑 平台
为各省、 地市移动公司提供数据接口和数据支撑
用 户 画 像 DW
自然属性特征
社会属性特征
网站动态行为特 征
通信行为特征
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
BI相关知识简介PPT课件
01
02
03
确定业务需求
深入了解业务背景，明确 BI系统需要解决的具体问 题。
设定项目目标
根据业务需求，设定清晰、 可衡量的项目目标，如提 高决策效率、优化业务流 程等。
评估资源投入
对项目所需的人力、物力、 财力等资源进行评估，确 保项目的可行性。
选择合适工具和技术栈
工具选型
根据项目需求和目标，选 择适合的BI工具，如 Tableau、Power BI、 FineBI等。
营销效果评估与优化
利用BI工具进行数据挖掘和分析，帮 助企业识别不同市场细分并确定目标 市场。
运用BI技术对营销活动的结果进行量 化评估，发现有效和无效的策略，进 而优化未来的营销活动。
营销策略制定与执行
基于BI提供的数据洞察，制定个性化 的营销策略，并通过实时数据监控调 整策略执行。
客户关系管理
持。
02
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概念及特点
数据仓库定义
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持 管理决策。
面向主题
数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
集成性
数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总 和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业 的一致的全局信息。
技术栈选择
确定与所选BI工具相匹配 的技术栈，如数据库、数 据清洗、数据挖掘等。
兼容性考虑
确保所选工具和技术栈与 现有系统兼容，降低实施 难度和成本。
构建数据模型和指标体系
数据模型设计
根据业务需求，设计合理的数据 模型，包括数据结构、数据关系
BI商业智能系统简介
BI商业智能系统简介一、BI简介BI即商业智能，是Business Intelligence的简称，将存储于各种商业信息系统中的数据转换成有用信息的技术。
BI的实现包含了“数据→信息→知识→行动→智慧”这一过程所运用的技术和方法。
二、BI的价值可以将大量的数据处理过程流程化，提升数据分析效率，节省业务和分析人员的数据处理过程；可以通过交互方式、让业务人员自己进行查询分析，极大地降低数据分析的门槛；可以做到数据实时分析，后续自动化更新。
三、BI的搭建企业搭建和使用BI平台的方式，主要结合业务的发展阶段。
业务还在发展阶段的初创型公司，数据少，不会投入过多的人力和资金成本。
中型公司（1000人以内），会采用些免费工具，结合某个具体场景上定向采购方式实现。
因为一套BI系统的搭建还是相当消耗人力和时间的。
中大型公司（1000-2000），一般考虑自研+采购，并给自研预留一定的时间，逐步过渡到自己的系统上。
而大型公司，肯定自研了，甚至他们还会对外赋能，进行SaaS服务。
关于采购三款老牌的国外BI产品：Tableau、PowerBI、Qlik，三款国内认知度较高的BI产品：帆软、观远数据、永洪。
可分为免费和付费两大阵营。
免费阵营为首的是PowerBI，付费阵营为首的是Tableau。
关于自研OLAP联机分析处理技术多应用于BI搭建。
它可以从多个角度对数据进行分析和数据挖掘，用于多维数据查询和报表处理的需求。
四、BI的产品体系可以分为4个层面。
数据源（行为数据、日志数据、业务数据）；数据采集（数据中台）；数据加工（机器学习训练平台、用户画像构建系统、数据中台）；数据应用（push、BI、AI、人脸识别）。
五、BI的类型静态BI只提供静态的基础报表工具。
所有的报表要在需求沟通的阶段都明确好数据内容，在报表开发时写到程序里。
这个阶段的报表，只能起到描述业务的作用。
可视化BI在现代BI的多维数据模型基础上，通过符合直觉的软件界面交互，快速进行数据的探索和可视化分析。
大数据技术在商业智能中的应用
大数据技术在商业智能中的应用一、商业智能简介商业智能（Business Intelligence，BI）是一种以数据为基础，利用计算机技术集成、分析和展示企业数据，帮助企业决策者和经营者迅速准确地获取信息，改进企业经营管理、提高企业经济效益的技术和工具。
商业智能平台是构建商业智能应用的技术基础，商业智能平台由数据仓库、数据挖掘、数据分析、数据可视化等组成。
二、大数据技术在商业智能中的应用随着互联网和计算机技术的飞速发展，数据已成为现代企业经营中的重要组成部分。
在大数据时代，将大数据技术与商业智能平台结合，可为企业带来更加高效、精准的数据处理和分析能力。
1.数据采集商业智能的第一步，是数据的采集和整合。
大数据技术可以收集和整合各个渠道的数据，包括企业内部的数据、社交网络数据、网络贸易数据等，建立一个数据汇聚的平台。
例如，电商企业可以通过大数据技术实时采集用户数量、用户行为、区域分布、产品销售量、订单量、收益等数据，以形成全面、准确的数据视图，为企业决策者提供更多的信息支持。
2. 数据存储与处理数据采集完成后，需要对数据进行处理和存储。
大数据技术的高并发、高容量、高可靠特性，可以帮助商业智能平台构建高效的数据存储和处理方式，以便数据的及时性、准确性和安全性的保障。
例如，企业可以通过Hadoop和HBase等大数据技术，实现海量数据的快速检索和处理。
3.数据分析商业智能平台的核心是数据分析。
大数据技术可以为商业智能提供更加准确、有效的数据分析技术，例如数据挖掘、机器学习、数据建模等。
基于大数据技术的高维度、全局性、实时性等特点，可以实现更加深入、高效的数据挖掘。
例如，利用数据挖掘技术对客户行为进行分析，可以为企业提供有关客户喜欢的产品、购买渠道等信息，以便针对性地进行产品设计、推广等营销策略。
4.报告与可视化商业智能平台不仅要完成数据的分析，还要提供明确、易懂的数据展示方式。
大数据技术可以支持更加灵活、多样化的数据可视化和报告功能，例如基于GIS技术的地理信息分析，可视化程度更高的图表展示，更加直观的数据呈现。
BI与大数据区别
BI与大数据区别一、BI（商业智能）简介商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过对企业内部和外部的各种数据进行采集、整理、分析和展示，匡助企业管理者进行决策的一种信息化技术系统。
BI系统可以匡助企业发现潜在的商业机会、优化业务流程、提高决策效率，从而提升企业的竞争力。
二、大数据简介大数据（Big Data）是指规模巨大、复杂多样、难以通过传统数据库管理系统进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据的特点包括数据量大、数据类型多样、数据生成速度快以及数据价值密度低等。
大数据技术可以匡助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息，并进行精准的决策支持。
三、BI与大数据的区别1. 数据来源BI系统主要依赖于企业内部的结构化数据，如企业的销售数据、财务数据、人力资源数据等。
这些数据通常存储在企业的关系型数据库中，可以通过SQL等查询语言进行提取和分析。
大数据则更加关注外部环境和非结构化数据，如社交媒体数据、传感器数据、日志数据等。
这些数据通常以非结构化形式存在，需要使用大数据技术进行采集、存储和分析。
2. 数据规模和处理能力BI系统通常处理的数据规模相对较小，普通是以GB或者TB为单位。
BI系统主要关注数据的整理、清洗和可视化，以支持企业决策。
大数据系统面对的数据规模通常是以PB或者EB为单位，远远大于BI系统。
大数据系统需要具备强大的数据存储和处理能力，能够处理高速、高容量、高并发的数据流。
3. 数据分析方法BI系统主要采用传统的数据分析方法，如数据挖掘、统计分析、报表生成等。
BI系统通过对历史数据的分析，匡助企业管理者了解过去的业务情况和趋势，从而进行决策。
大数据系统则更加注重实时和预测性分析。
大数据系统通过对实时数据的处理和分析，可以匡助企业及时发现和应对市场变化、客户需求等，从而预测未来的发展趋势。
4. 数据应用领域BI系统主要应用在企业的决策层和管理层，匡助他们进行战略规划、业务优化、绩效评估等。
商业智能十大品牌简介
IBM在商业智能领域拥有领先的技术和深厚的专业知识，被广泛认为是行业的领导者。
IBM的商业智能产品和服务已被全球众多企业和组织采用，涵盖金融、零售、制造、医疗等多个行业。
IBM在商业智能领域的创新和专业知识使其成为该领域的领导者，并对整个行业产生了深远的影响。
02
CHAPTER
品牌二：Oracle
Oracle成立于1989年，总部位于美国加州，是全球领先的企业软件和数据库公司。其业务涉及云计算、大数据、人工智能等领域，为全球各行各业的客户提供全面的IT解决方案。
Oracle商业智能软件是该公司的重要产品之一，它提供了强大的数据分析、报表生成、数据挖掘等功能，帮助企业更好地了解市场和客户需求，提升决策效率。此外，Oracle还提供了一系列的数据仓库和数据安全产品，以及各种企业级应用软件，如ERP、CRM、人力资源管理系统等。
总部地点：瑞典
QlikView、Qlik Sense、Qlik Cloud、Qlik Narrative等
产品
数据可视化、数据挖掘、数据分析、数据报告等
服务
在全球范围内拥有大量的客户和合作伙伴，对商业智能领域的发展具有重要影响力和推动作用
全球商业智能市场中的领导者之一，连续多年在Gartner魔力象限报告中被评为领导者
Power BI已经成为许多企业和组织的数据分析平台，为决策者提供了快速、准确的数据支持。
Power BI在云计算、大数据、人工智能等领域都有广泛的应用，对整个商业智能行业产生了深远的影响。
THANKS
感谢您的观看。
CHAPTER
品牌八：Domo
成立时间：2010年
商业智能技术在施工企业工程项目业务数据分析中的应用
而商业 智能系统能够 将企业 中各 个 子公司 、各个 系统 的数据 中提取 有 ‘ 用的数据后进行清理 ，并通过 Ｅ Ｌ过 Ｔ 程获得企 业数据 的全局视 图 ，从而保 证数据 的完整性 、 实性和及时性 ， 真 并 通过数据挖掘工具 、 Ｌ Ｏ ＡＰ工具等对其 进行分析和 处理 ，使数据 变成 辅助决
比 、 公 司 问 同期 对 比等 多角 度 进 行分 分
●
统， 使得业务数据存放在不同的数据库 中， 同职能和 组织之问的数据很难共 不
享 如此 ， 造成 了各个 软 件 系统 之 间 、 就
企业信息化建设 中的重要作 用总体上
来说 主要 体 现 在 以 下 两 大方 面 ：
务经营决策的工具 。这里所谈 的数据
包括来 自企 业各 个业 务系统 的数 据 ，
１实现数据共享 ． 、 通过商业智能系 统 的数据集成能力解决信息孤岛问题 。
以及来 自企业所处的外部环境 中的各
特 色， 首先企业要去承接一个个 工程 ，
然后 以 项 目 的 方 式 组 织 这 一 个 个 工程
承包合 同的履 约过 程 ，具有典型的项
目管理的特点。而在其他 行业 ， 例如制
造 业 ， 不 具 备这 种 特 点 ．正 因为 施 工 则 企业 以项 目 的方 式 组 织 企 业 的 基 本 生
同 时 ， 能 因 为历 史 的 原 因 ， 业 的各 可 企 个 子公 司 或 者 各 个 职 能 部 门 在 信 息 化 建 设 时 各 自为 政 ，建 设 单 独 的 业 务 系
业务数据分析时 ， 应将分公司作为分析
对象 ， 析内容包括跟踪 中项 目、 分 已投
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comprehe
nd（易于理 Directly 解) obtainabl e（直接获 取)
（相关性) Context
（环境关 系)
时效性: Timely
我们分析的是长期的历史数据，而不是短期的数据。 我们的分析需要及时得到结果，无需等待。 我们的分析针对的是过去，而非实时监控。
可信度: Credible
数据统计、预测分析、数据挖掘…
最后的迚度如何，跟企业的既定战略目标是否一致，是否需要及时调 整策略将发生偏差的事情调整到正确的轨道上来？
过程分析，邮件通知，指标预警…
答案就是商业智能应用！
目录
商业智能的认识 系统的特性 系统架构 市场现状
谢谢！
珠海市宇能科技有限公司 公司地址： 网址： 联系电话：
直接获取: Directly obtainable
目的:提高效率 基于网络的解决方案 各种终端的支持
易于理解: Easy and fast to comprehend
一图抵千金
行动力: Actionable
把分析的结果转化为行动 Email 开会决策
全自动的BI系统 美好的愿望，往往难以真正实现
目录
商业智能的认识 系统的特性 系统架构 市场现状
从全球范围来看，商业智能(BI)领域并购不断，商业智能市场已经超 过ERP和CRM成为最具增长潜力的领域。从国内来看，商业智能(BI) 已经被电信、金融、零售、保险、制造等行业越来越广泛的应用， 操作型BI逐步在大企业普及，也就是说商业智能(BI)不仅限于高层管 理者的决策之用，也日益成为普通员工日常操作的工具。
目录
商业智能的认识 系统的特性 系统架构 市场现状
商业智能的架构
Cube 数据集市 外部数据源 ETL 业务数据库系统 数据仓库 查询工具 报表分析 文件资料 源数据 DW OLAP 数据挖掘 Client 客户端
商业智能的四个层次
源数据 数据仓库 Data Warehouse 多维数据库 OLAP/Cube 分析系统
商业智能包括的范围
我知道它以后会是什么样
数据挖掘
我知道它为什么是这样
数据分析(OLAP)
我知道它现在是怎样的
数据报表
目录
商业智能的认识 系统的特性 系统架构 市场现状
商业智能应该具有的七种特性
Actionable Timely(时
（行劢力） Easy and
Fast to
效性) Credible （可信度) Relevant
商业智能认识的几个误区
认识误区 观点和内容
粗浅认识 复杂认识
个人利益 行业误导
商业智能就是高级、图形化的报表制作工具 商业智能技术高深、应用复杂、价格昂贵，只 是适合大型企业应用的奢侈品
商业智能的应用会增加管理者很多的学习负担， 甚至会影响到其管理地位 商业智能只适用于金融、保险、电信、零售等 交易量大，数据密集的行业
主要原因:对商业智能的价值体现理解的片面性
如 何 开 源 如 何 节 流
商业智能的价值体现
销售收入 直接成本 利息 税金 费用折旧 净利润
持 续 盈利
商业智能的基本定义
Business Intelligence的缩写。最早是Gartner Group 于1996 年提出来的 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮劣企 业做出明智的业务经营决策 BI=Data->Information 因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，只是数据整 合，数据仓库，OLAP和数据挖掘等技术的综合运用
企业决策者需要什么？
首先告诉企业决策者企业已经发生了什么事情，结果如何?
各种业务报表、各种丰富的图表图形，及直观的仪表盘，指示灯..
其次是告诉企业决策者产生这些结果的具体原因是什么，该采用 何种策略来解决？
即时查询，多维分析、数据挖掘及各种决模型…
然后还要告诉企业决策者企业在可预见的将来会发生什么？
现代企业的IT系统
企业资源计划系统(ERP) 客户关系管理系统(CRM) 供应链系统(SCM） 电子商务系统(EBiz) 人力资源管理系统(HR)
…..
经过这些年的积累，很多企业已经收集，拥有了大量的数据。此时， 如何把数据转化为信息，使得企业的决策者和业务人员能够充分的 利用这些信息，成为了近年来非常受关注的话题。 这就是商业智能 主要解决的问题。
数据库中的数据往往含有脏数据，可信度有限 系统错误 人为错误 信息应该具有较高的可信度
相关性: Relevant
我们分析的数据是相关的，有相互联系的。 不再是信息孤岛。
环境关系: Context
时间是一种环境 不同的指标之间的比较也是一种环境 最了解环境关系的往往是业务人员
企业发展越来越庞大，监控力度越来越弱，如何及时监控企业的 日常运作？ （管理层次太深）
如何分析过去、了解现在、预测未来，制定科学评价自己的能力 ，科学制定绩效目标或预算？（太难）
业务发展这么快，管理模式相应变化也快，报表设计如何跟上业 务发展的需要？
我们有一些数据在我们的IT 系统… 但是…(查询和做报表实在太慢）
商业智能
基本概念介绍
珠海市宇能科技有限公司 部门：堡狮龙专项 姓名：李炽洪 2012年 2 月 6日
困扰企业决策者的是什么？
如何降低 企业经营风险 及时正确获取 企业完整信息
企业管理策 略贯彻保障
建立科学评价 分析体系
企业信息化建设多年，积累了海量的数据，是数据垃圾还是管理 知识，该如何利用？ （数据量太大）