简述商务智能的发展历史
电子商务发展史
电子商务发展史随着科技的快速发展，互联网成为了人们生活中不可分割的一部分。
电子商务作为互联网应用的重要组成部分，也在过去的几十年里取得了巨大的发展。
本文将从起源、发展、现状以及未来等方面介绍电子商务的发展史。
一、起源电子商务起源于20世纪70年代的美国。
当时，互联网尚未普及，主要是通过计算机网络进行交流和商务活动。
1972年，电子邮件成为了当时最先进的互联网应用之一，企业和个人开始使用电子邮件进行沟通和商务往来。
随后，由于计算机技术的快速发展，电子商务开始向在线商务进化。
二、发展1.早期电子商务20世纪80年代，电子商务开始进入到实际商业运作阶段。
1982年，法国传媒学者米歇尔·斯威特提出了“信息高速公路”的概念，这为电子商务的发展奠定了基础。
此后，各国开始建设电子商务基础设施，并推出了一系列电子商务标准和规范。
2.互联网时代的电子商务1990年代中期，互联网技术得到了飞速发展，成为连接全球的交流和商务平台。
此时，电子商务进入了一个崭新的发展阶段。
1994年，亚马逊和eBay这样的电子商务平台相继成立，开辟了电子商务零售市场的新篇章。
同时，电子支付、在线营销等电子商务配套服务也迅速发展起来。
3.移动互联网时代的电子商务2000年代初，随着移动互联网的兴起，电子商务进入了一个全新的阶段。
人们开始使用手机和平板电脑进行在线购物和支付，传统电子商务随之向移动端延伸。
大量的移动应用程序和社交媒体也成为了电商的重要组成部分。
移动支付、云计算等新技术和服务的出现，进一步推动了电子商务的发展。
三、现状当前，电子商务已经成为全球经济的重要组成部分，对传统商业模式产生了深远的影响。
电子商务带来了更加便捷和高效的购物体验，改变了人们的消费习惯。
同时，电子商务也为企业提供了更广阔的市场和商机，促进了经济的发展。
各国政府和企业纷纷加大对电子商务的支持力度，并提出一系列政策和措施，推动电子商务的可持续发展。
四、未来随着科技的不断进步，电子商务在未来将继续进化和发展。
商务智能的发展和应用
商务智能的发展和应用聂迪(宝鸡文理学院计算机科学系，陕西宝鸡721016)摘要所为商务智能，是明显区别于商业智能的一种分析数据的技术，其内容的获取和显示方面都有终端技术。
现今，商务智能已发展成不仅仅只是软件产品和工具，而是一种整体应用的解决方案，甚至升华为一种管理思想，体现的是一种理性的经营管理决策的能力，即全面、准确、及时、深入分析和处理数据与信息的能力。
关键字商务智能；分析；管理；技术引言商务智能的出现是一个渐进的复杂的演变过程，而且仍在发展之中，最早的商务智能被称为决策支持系统，它经历了事务处理系统（TPS）、高级管理人员信息系统（EIS），管理信息系统（MIS）和决策支持系统（DSS）等系统，最终演变成为今天的商务智能。
随着计算机应用的不断发展和深入，软件系统的大型化、复杂化，软件的开发与应用已相当的广泛。
近年来，商务智能技术日趋成熟，越来越多的企业决策者意识到需要商务智能才能保持和提升企业的竞争力。
在美国，500强企业里面已经有90%以上的企业利用企业管理和商务智能软件帮助管理者做出决策。
国外己经有很多成功实施商务智能的案例。
可在我国，商务智能还处于导入期，商务智能应用的程度和实际效果都与国外企业有很大差距。
商务智能的定义商务智能是指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的各种经营活动提供决策信息。
它是企业利用现代信息技术收集、管理和分析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，增强综合竞争力的智慧和能力。
商务智能的结构主要由两部分构成：数据仓库环境和分析环境。
主要有三种技术构成：数据仓库，联机分析处理，数据挖掘。
数据仓库是商务智能的基础，联机分析处理是以海量数据为基础的复杂分析技术，数据挖掘是从海量数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但有可能有用的信息和知识。
商务智能概述、发展现状、热点及趋势
Business Intelligence
商务智能概述、发展现状、热点及趋势
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1. 商务智能概述 2. 商务智能国内外发展现状 3. 商务智能热点及趋势
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商务智能概述
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1.商务智能定义 2.商务智能的作用
3.商务智能的核心技术
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商务智能的作用
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理解业务
创造获利机会 改善关系 衡量绩效
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商务智能的核心技术
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数据仓库
数据挖掘技术
在线联机分析处理（OLAP）
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商务智能国内发展的现状
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中国BI软件市场蓄势待发，无论是宏观经济政策环境，还是市场与技术 都蕴藏着巨大发展商机。从宏观经济环境看，中国经济的强劲增长势必带 来企业用户对IT 技术更为深入的需求。中国企业面临着如何走向国际化 的挑战，通过尽快提升IT应用水平，加速战略决策，有利于与国际大企 业站在同一起跑线上，BI系统建设 将会是必由之路；从国家政策看，政 府为了扶持民族软件产业.对软件产业给予了较多的优惠政策。随着BI在 国内应用的升温，将有越来越多的软件厂商涉足BI 领域，这将带动国产 BI产品的快速发展；从市场需求看，BI已不仅仅是一种概念、一种技术， 已经成为企业业务层面的一种需求，因为BI是管理经验的一种 IT应用， 企业可以通过先进的BI工具，引进最吻合企业的管理方式，让企业数据 跑起来；从技术发展看，ERP、CRM、SCM、信息门户等信息化产品虽 然 能协助企业大幅度使用现有信息，但无法为企业所有数据资料提供一 个完整的视图，无法真正满足数据分析型应用的要求，因此这些产品将会 逐渐融合到BI系统 中，甚至被替代。尽管如此，中国的BI市场发展也存 在一些问题，如：
电商的发展历程
电商的发展历程电商的发展历程可以追溯到20世纪90年代，当时互联网开始广泛应用并成为人们生活的一部分。
下面将简要介绍电商的发展历程。
早期阶段（1990年代-2000年代初）电商起初以B2C（企业对消费者）模式为主，如亚马逊和eBay等电商平台的兴起，改变了人们购买商品和服务的方式。
这些平台通过互联网连接了消费者和供应商之间的中介平台，提供了在线购物和交易的便利性。
进入21世纪初，B2B（企业对企业）模式也逐渐发展起来。
一些电商公司如阿里巴巴开始提供在线采购、供应链管理和支付服务等，为企业间的交易提供了高效和便捷的平台。
中期阶段（2000年代中期-2010年代）随着互联网技术的不断发展，移动互联网的出现为电商带来了更多的机遇。
移动互联网的普及使得人们可以随时随地通过手机或平板电脑进行在线购物。
此外，社交媒体的兴起也为电商提供了更广泛的宣传和推广渠道。
电商在这一阶段出现了更多的细分领域，如社交电商、跨境电商和农村电商等。
社交电商将社交媒体与电商相结合，通过社交分享和推广来增加销售额。
跨境电商则通过打破地理和国界的限制，使消费者可以购买来自世界各地的商品。
农村电商致力于将电商的便利性和效益带给农村地区，促进农产品的销售和农村经济的发展。
智能科技时代（2010年代至今）随着大数据、人工智能和物联网等科技的迅速发展，电商进入了智能科技时代。
智能科技的应用使得电商平台得以更好地了解用户需求，并通过个性化推荐和智能客服等服务提升用户体验。
同时，新兴技术如虚拟现实和增强现实也逐渐应用于电商领域，为消费者提供更加沉浸式和个性化的购物体验。
此外，自动化仓储和智能物流系统的推广也使得电商的物流效率和配送速度得到了显著提升。
总的来说，电商在过去几十年中经历了不断的演变和发展。
从最初的B2C模式到如今的智能科技时代，电商不仅改变了人们购物的方式，也深刻影响了商业模式和消费者行为。
随着科技的进一步发展，电商的发展前景将更加广阔。
商业智能前沿教学大纲
商业智能前沿教学大纲商业智能前沿教学大纲商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过对企业内部和外部数据进行采集、整理、分析和应用，为企业决策提供有力支持的一种信息化工具和方法。
随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，商业智能作为企业管理和决策的重要手段，正日益受到重视。
本文将从商业智能的概念、发展历程、技术体系和应用案例等方面，探讨商业智能前沿教学大纲。
一、商业智能的概念和发展历程商业智能的概念最早出现在20世纪80年代，当时主要是指利用计算机技术和数据仓库，对企业内部的数据进行分析和挖掘，以支持管理决策。
随着互联网和移动互联网的兴起，商业智能逐渐演变为一种集成了数据采集、数据仓库、数据分析和数据可视化等功能的综合性解决方案。
商业智能的发展历程可以分为三个阶段。
第一阶段是数据报表和查询工具的阶段，主要用于生成静态报表和查询企业数据。
第二阶段是数据挖掘和OLAP（联机分析处理）的阶段，主要用于对数据进行多维分析和挖掘。
第三阶段是大数据和智能分析的阶段，主要通过机器学习和人工智能等技术，实现对大规模数据的智能分析和预测。
二、商业智能的技术体系商业智能的技术体系包括数据采集、数据仓库、数据分析和数据可视化等方面。
数据采集是指通过各种方式获取企业内部和外部的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
数据仓库是指将采集到的数据进行整理和存储，以便进行后续的分析和应用。
数据分析是指通过各种算法和模型，对数据进行挖掘和分析，以发现数据中的规律和价值。
数据可视化是指将分析结果以图表、报表和仪表盘等形式展示给用户，以便用户更直观地理解和应用数据。
三、商业智能的应用案例商业智能在各个行业和领域都有广泛的应用。
以零售行业为例，商业智能可以帮助零售企业进行销售预测、库存管理和客户分析等工作。
通过对历史销售数据的分析，可以预测未来的销售趋势，从而合理安排采购和供应链。
通过对客户数据的分析，可以了解客户的购买偏好和行为习惯，从而提供个性化的推荐和服务。
商务智能介绍新
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Historical Data
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Data Warehouse
数据仓库基础概念讲解
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Last Update Date 2005-07-06 10:00 2005-07-06 11:00 2005-07-07 10:00 2005-07-07 10:00
增量抽取策略要求能够从数据源分离出增量 数据（业务系统最新更改的数据）。
Increment Data
DW
数据仓库基础概念讲解
参考资料
ISBN 0-471-25547-5
� Dimension � 维度，按照不同的视角来分析 数据
� Mesure
� 度量，指标
� Fact
� 事实
� KPI
� 关键绩效指标
� Stagging Area 临时存储区
数据仓库基础概念讲解
� 专业术语讲解
� BI
� Business Intelligence 商务智能
� DW
� Data Warehouse 数据仓库
� 关键术语：
� OLAP （On-Line Analytical Processing）在线分析处理 � OLTP （On-Line Transaction Processing）在线交易处理
企业为什么要构建数据仓库？
传统的决策：
产品在不停的降价,为什么还是留不住客户? 用户数在不停的增加,为什么销售收入反而减少? 是哪些用户在使用我们的产品? 推出什么样的业务会赢得更多的用户?
商业智能的发展与应用研究
商业智能的发展与应用研究 随着信息技术的迅猛发展，数据的大规模积累和变化使得商业智能越来越成为企业竞争的重要手段。商业智能（Business Intelligence，BI）是指基于数据的分析和挖掘，以提供商业决策支持的一种信息技术手段。它通过各种分析手段和方法，从大量的数据中提炼出有价值的信息，进而帮助企业决策者快速获得有针对性的洞见和决策支持方案。
一、商业智能的发展历程 商业智能最初起源于20世纪80年代的数据挖掘技术和决策支持系统。到了90年代，商业智能开始向企业流行，成为企业管理的重要工具。2000年以后，商业智能跨足了各个行业，涉及的业务领域也越来越广泛，在数据挖掘、数据仓库、数据管理、数据分析等技术方面得到了非常重要的发展。2010年以后，大数据和云计算技术的迅猛发展，为商业智能的应用带来了更多可能性。
二、商业智能的应用领域 1.销售和市场营销领域 商业智能可帮助销售和市场营销人员分析销售数据，例如销售额、销售渠道、市场份额等，从而了解客户行为、发现趋势和分析产品销售情况。这可以帮助企业制定有效的销售和市场营销策略，从而提高销售业绩。
2.人力资源领域 商业智能可应用于组织人力资源的决策支持。它可以帮助企业掌握员工信息、员工满意度、员工培训等重要数据信息，了解人力资源开销、绩效管理等方面数据情况，从而优化人力资源管理策略，提升员工满意度和企业绩效。
3.金融领域 商业智能在银行、保险、证券等金融领域中也有广泛的应用。例如，商业智能可用于监测风险、防范金融欺诈、掌握客户信息和市场趋势等。
4.制造业领域 商业智能可以被应用于制造业中，帮助企业监测整个生产过程和产线运作效率，从而提高生产效率和产品质量，降低成本。
5.医疗保健领域 商业智能技术也可被应用于医疗领域。例如，医疗机构可利用商业智能技术分析患者数据，从而预测疾病风险、提高治疗效果和降低医疗费用。
三、商业智能的技术支持 1.数据仓库 数据仓库是商业智能系统所依托的重要技术支持。企业要想得到有价值的商业决策，就必须将所有数据整合到一个中央数据仓库中，以方便提取和分析。
商业智能(BI)简介(精编课件)
•商业智能(BI)概述•商业智能(BI)的核心技术•商业智能(BI)的实施步骤目•商业智能(BI)的应用案例•商业智能(BI)的未来发展趋势录商业智能的定义商业智能（Business Intelligence，简称BI）是一种运用数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析数据的技术，旨在帮助企业更好地利用数据提高决策效果。
BI通过对海量数据进行收集、整理、分析，将数据转化为有用的信息，再将这些信息转化为知识，最终为企业的战略决策提供支持。
第一阶段01第二阶段02第三阶段03数据集成数据存储数据管理030201数据预处理关联规则挖掘分类与预测联机分析处理技术多维数据分析提供多维数据视图，支持对数据进行切片、切块、旋转等操作，以便从不同角度分析数据。
数据钻取与聚合支持对数据进行不同层次的钻取和聚合操作，满足用户对不同粒度数据的分析需求。
实时数据分析支持对实时数据进行在线分析，以便及时发现问题和机会。
可视化技术交互式可视化数据可视化提供交互式操作界面，支持用户对可视化结果进行自定义和调整，以满足个性化分析需求。
大屏展示技术评估数据需求了解所需数据的类型、来源和质量要求，确保数据的可用性和准确性。
确定分析目标明确需要解决的业务问题或目标，例如销售趋势分析、客户细分等。
制定实施计划根据业务需求和资源情况，制定详细的实施计划和时间表。
明确业务需求数据准备与处理数据收集01数据清洗02数据转换03建立数据模型选择建模方法根据分析目标和数据特点，选择合适的建模方法，例如统计模型、机器学习模型等。
构建模型利用选定的建模方法和工具，构建数据模型，并进行训练和调优。
验证模型使用验证数据集对模型进行验证，评估模型的准确性和可靠性。
数据分析与挖掘数据可视化数据挖掘交互式分析结果呈现与解释结果报告结果解释决策支持1 2 3销售数据可视化库存优化顾客细分和个性化营销零售业销售分析生产过程监控质量控制供应链优化商业智能可以实时监控生产线的运行状态，及时发现问题并进行调整，确保生产过程的顺利进行。
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商务智能宣讲PPT课件
商务智能的发展历程
01
02
03
起步阶段
20世纪90年代，商务智能 概念初步形成，主要应用 于财务和销售数据分析。
发展阶段
21世纪初，随着数据仓库 和数据挖掘技术的成熟， 商务智能在企业中得到广 泛应用。
成熟阶段
近年来，随着大数据、云 计算和人工智能技术的融 合，商务智能在功能和性 能上得到进一步提升。
预测与决策支持
预测
利用数据分析结果和模型预测未 来的趋势和结果，为决策提供依
据和支持。
决策支持
通过数据分析和可视化结果，为决 策者提供全面的数据支持和建议， 帮助决策者做出科学合理的决策。
实时更新
提供实时数据更新和推送服务，确 保决策者能够及时获取最新的数据 和分析结果。
03 商务智能的应用场景
快速响应和决策支持。
03
数据可视化增强理解
利用大数据可视化技术，商务智能系统可以将复杂的数据以直观、易懂
的方式呈现，提高用户对数据的理解。
云端商务智能的发展趋势
云端部署降低成本
云端商务智能可以降低企业IT成本，通过按需付费模式，企业可 以根据实际需求灵活配置资源。
云端协作提升效率
云端商务智能可以实现多用户同时访问和协作，提高工作效率和 协作效果。
客户细分与个性化服务
客户细分
个性化服务
商务智能可以通过对客户数据的分析，将 客户进行细分，帮助企业更好地了解不同 类型客户的需求和特点。
针对不同客户的特点和需求，商务智能可 以帮助企业提供个性化的服务和产品，提 高客户满意度和忠诚度。
客户留存与挽回
客户价值提升
商务智能可以通过对客户流失原因的分析 ，帮助企业采取有效措施留住老客户和挽 回流失的客户。
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简述商务智能的发展历史
商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过对企业内部和外部的数据进行收集、整理、分析和展示，以帮助企业管理层做出决策的一种信息技术。
其发展历史可以追溯到上世纪70年代，随着计算机技术的发展和企业信息化进程的加快，商务智能得到了广泛的应用和发展。
商务智能的发展可以分为以下几个阶段：
1. 数据收集阶段（70年代-80年代）
在计算机技术刚刚起步的时候，企业开始意识到数据的重要性，并开始采集和存储大量的数据。
这些数据主要包括企业内部的销售数据、财务数据以及市场调研数据等。
然而，由于当时计算机技术的限制，数据的收集和存储主要依靠人工操作和磁带等传统的手段，效率较低。
2. 数据整理阶段（80年代-90年代）
随着计算机技术的进步，企业开始使用数据库管理系统（DBMS）对数据进行整理和存储。
数据库的出现使得数据的管理更加方便和高效。
此时，企业开始意识到数据的重要性，开始对数据进行分析和挖掘，以获得更多的商业价值。
同时，决策支持系统（DSS）的出现为企业的决策提供了更多的信息支持。
3. 数据分析阶段（90年代-2000年代）
随着互联网和大数据技术的发展，企业面临着海量的数据，如何从中提取有用的信息成为一个亟待解决的问题。
数据挖掘和数据分析技术的出现使得企业可以从庞杂的数据中发现隐藏的规律和趋势，并进行预测和决策。
此时，商务智能开始成为企业管理的重要工具，许多企业开始引入商务智能系统，以帮助管理层进行决策。
4. 数据展示阶段（2000年代至今）
随着数据量的不断增加和分析技术的不断进步，数据展示也变得越来越重要。
数据可视化和报表工具的出现使得企业可以将复杂的数据以图表、图形等形式直观地展示出来，使管理层更容易理解和分析数据，从而做出更准确的决策。
同时，移动互联网和云计算的发展使得商务智能系统可以随时随地地访问和使用，为企业的管理提供了更多的便利。
总结来说，商务智能的发展经历了从数据收集到数据整理、数据分析再到数据展示的过程。
随着技术的不断进步和应用的不断深入，商务智能在企业的决策支持和业务管理方面发挥着越来越重要的作用。
未来，随着人工智能和大数据技术的不断成熟，商务智能将进一步发展，为企业提供更加智能化和高效的决策支持。