BI与企业营销
基本bi知识
基本BI知识一、什么是BI？BI（Business Intelligence）即商业智能，是指通过对企业内部和外部数据的分析，帮助企业管理者做出更明智的决策，提高企业运营效率和市场竞争力的一种管理和分析方法。
BI通过收集、整理、分析数据，将数据转化为有价值的信息和洞察，并提供可视化的报表和仪表盘，帮助企业管理层全面了解企业状况，识别业务机会和风险，以及进行业务规划和预测。
二、BI的核心要素1. 数据源数据源是BI系统的基础，它可以包括内部数据库、企业应用系统、云端存储、第三方数据供应商等。
通过合理选择和整合数据源，可以确保BI系统获得准确、全面的数据，并提高数据的可靠性和一致性。
2. 数据仓库数据仓库是BI系统中存储和管理数据的中心库，它采用多维数据模型，将不同数据源的数据整合到一个统一的数据模型中，方便用户对数据进行分析和查询。
数据仓库通常采用ETL（Extract, Transform, Load）的流程，对数据进行抽取、转换和加载，确保数据的质量和一致性。
3. 数据分析工具数据分析工具是BI系统中用于对数据进行处理、分析和可视化的软件工具，包括数据挖掘工具、报表工具、可视化工具等。
这些工具可以帮助用户从不同角度和层次理解数据，发现数据中的隐藏信息和关联规律，支持决策者进行数据驱动的决策。
4. 数据可视化数据可视化是BI系统的重要功能，它通过图表、仪表盘等可视化手段展示数据分析结果，提高用户对数据的理解和洞察能力。
数据可视化可以帮助用户直观地呈现数据，发现数据中的趋势和异常，以及进行数据的比较和分析。
三、BI的应用场景1. 销售分析BI系统可以帮助企业对销售数据进行分析，包括销售额、销售渠道、客户分布等方面的数据。
通过对销售数据的分析，企业可以了解销售情况，找出销售瓶颈和机会，制定销售策略和预测销售趋势。
2. 运营分析BI系统可以对企业的运营数据进行分析，包括生产效率、成本控制、供应链管理等方面的数据。
利用PowerBI进行销售数据分析
利用PowerBI进行销售数据分析随着数据分析的重要性日益凸显，越来越多的企业开始积极运用数据来优化业务决策和提升竞争力。
销售数据作为企业运营管理中不可或缺的一部分，对于销售部门的业绩评估、市场趋势分析和销售策略的制定具有重要意义。
本文将介绍如何利用PowerBI这一强大的数据分析工具进行销售数据分析，以提供有益的决策支持。
一、概述PowerBI是一款由微软开发的商业智能工具，可以帮助用户从各种数据源中获取数据并进行数据分析、可视化和发布共享。
它具有直观友好的用户界面和丰富的数据分析功能，能够轻松处理大规模复杂的数据集，并将数据转化为易于理解的图表和报表。
二、数据导入在进行销售数据分析之前，首先需要将销售数据导入PowerBI中。
PowerBI支持多种数据源的导入，包括Excel、CSV、SQL Server等。
用户可以根据实际情况选择最适合的数据源，导入销售数据。
三、数据清洗导入销售数据后，需要对数据进行清洗和整理，以保证数据的准确性和一致性。
PowerBI提供了强大的数据清洗功能，用户可以根据需求对数据进行筛选、排序、去重等操作，同时还可以处理缺失值和异常值。
四、数据可视化数据的可视化是PowerBI的核心功能之一。
通过选择合适的图表和图形，用户可以将销售数据转化为直观、易于理解的可视化报表。
PowerBI支持多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，用户可以根据需要选择最合适的图表类型来展示销售数据。
五、销售趋势分析利用PowerBI进行销售数据分析可以帮助企业深入了解销售趋势，及时发现市场变化，并作出相应的调整。
通过绘制折线图或趋势图，用户可以清楚地看到销售额、销售量等指标的变化趋势，从而判断销售业绩的好坏以及销售策略的有效性。
六、销售区域分析销售区域分析是销售数据分析的重要内容之一。
通过PowerBI提供的地图功能，用户可以将销售数据与地理信息相结合，以地图的形式展示销售数据的分布情况和销售区域的热度。
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。
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。
BI相关知识简介PPT课件
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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。
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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
医药行业BI分析知识交流
医药行业BI分析知识交流BI（Business Intelligence）是指通过对企业内部和外部数据的收集、分析和挖掘，帮助企业决策者做出明智决策的数据分析工具。
在医药行业中，BI分析可以帮助企业了解市场需求、优化供应链、提升销售业绩等，提高企业的竞争力和盈利能力。
一、医药行业背景医药行业是涉及人类健康的重要产业，具有高度的社会责任和监管要求。
医药企业需要掌握市场需求、药品研发、生产流程、销售渠道等多个方面的信息，并进行合理的资源配置和市场定位。
BI分析可以帮助医药企业收集和整理数据，分析行业趋势，提供决策支持。
二、医药行业BI应用场景1.销售业绩分析：通过BI分析，可以了解市场的销售情况、销售额的分布和变化趋势，找出销售业绩不佳的原因，并采取有效的措施改进销售策略。
2.市场需求预测：通过对历史销售数据和市场趋势的分析，可以预测不同产品在不同地区的需求量，并制定相应的生产计划和市场推广策略。
3.供应链优化：通过BI分析，可以实时监控和分析供应链的各个环节，包括原材料采购、生产计划、仓储和物流配送等，以确保供应链的高效运作和产品的及时交付。
4.药品研发和临床试验数据分析：通过对大量的研发和临床试验数据的分析，可以发现药物的潜在治疗效果，为药品的研发和审批提供依据，并改进研发计划和试验方案。
5.市场竞争分析：通过对竞争对手的销售数据、产品定价和市场份额等信息进行分析，可以了解竞争环境，制定相应的市场策略，提高市场占有率。
6.客户分析：通过对客户购买行为、偏好和需求的分析，可以进行精准定位和个性化营销，提高客户满意度和忠诚度。
三、医药行业BI分析平台选择医药企业在选择BI分析平台时，需考虑以下因素：1.数据安全：医药行业涉及敏感数据，需确保选用的BI分析平台具有可靠的数据安全机制，包括数据加密、访问权限管理等功能。
2.数据整合：医药企业的数据可能分散在多个系统和数据库中，BI分析平台需支持数据的集成和整合，以方便分析和决策。
企业BI范本
企业BI范本1.企业MI和BI怎么写minor.次要。
次要缺点（Minor）――某一实体只存在外观上的缺陷，实际上不影响产品使用目的之缺点，谓之次要缺点。
MI策划的第一原则。
企业理念是对企业长期经营发展过程中不断总结提炼并积极吸收外部先进因素的结果，是企业实践的产物。
企业理念必须用以指导今后的企业实践，并在实践中经受检验、得到发展。
企业理念是对企业实践活动的升华与超越企业自身的特殊性决定了企业理念的个性特色强调在共性的基础上保持个性企业理念是企业生产经营实践的航标，应该能够具有持久的生命活力。
要求MI策划时必须站在历史的高度、时代的高度，充分吸收当今一切最先进的社会思想文化观念，而且要能够把握社会前进的脉搏、预见企业未来的发展趋势MI的导向作用有两个方面。
直接引导员工的性格、心理和行为通过整体的价值认同来引导员工良好的MI体现了企业整体与员工个体兼顾、企业凝聚力与个体活力兼有的二元性质2.企业MI和BI怎么写minor。
次要。
次要缺点（Minor）――某一实体只存在外观上的缺陷，实际上不影响产品使用目的之缺点，谓之次要缺点。
MI策划的第一原则。
企业理念是对企业长期经营发展过程中不断总结提炼并积极吸收外部先进因素的结果，是企业实践的产物。
企业理念必须用以指导今后的企业实践，并在实践中经受检验、得到发展。
企业理念是对企业实践活动的升华与超越企业自身的特殊性决定了企业理念的个性特色强调在共性的基础上保持个性企业理念是企业生产经营实践的航标，应该能够具有持久的生命活力。
要求MI策划时必须站在历史的高度、时代的高度，充分吸收当今一切最先进的社会思想文化观念，而且要能够把握社会前进的脉搏、预见企业未来的发展趋势MI的导向作用有两个方面。
直接引导员工的性格、心理和行为通过整体的价值认同来引导员工良好的MI体现了企业整体与员工个体兼顾、企业凝聚力与个体活力兼有的二元性质补充：BI要写一份报告，反映分析应用专题的。
bi分析模板
bi分析模板随着数据时代的到来，越来越多的企业开始重视数据的分析和挖掘，以此为基础来制定企业的决策和战略，BI（Business Intelligence）就在这个大背景下应运而生。
而在BI分析中，BI分析模板又扮演了一个非常重要的角色。
在本文中，我们将就BI分析模板这一话题展开讨论，探讨其作用、构成和应用场景。
一、BI分析模板是什么？BI分析模板是BI分析过程中的一个重要环节，它是指用于展示和分析业务数据的各种视图、报表和仪表盘。
这些视图、报表和仪表盘是根据业务需求和用户需求而设计的，可以帮助企业对业务数据进行更加深入的分析和研究，从而得出对业务的正确认识和决策。
BI分析模板的特点是灵活性、可定制性和可视化。
通过灵活的定义和定制，可以满足不同角色、不同领域和不同层级的用户的需求。
同时，通过丰富的可视化方式，可以将数据的复杂性降低，从而更容易的发现数据之间的关系和趋势。
二、BI分析模板的构成BI分析模板由以下几部分组成：1.数据源数据源是构成BI分析模板的基础，根据业务需求，可以从各种数据源中抽取数据，例如数据库、文件、API、云端应用等等。
而数据的质量和完整性是数据能否发挥作用的关键，因此需要严格遵循数据质量控制的标准来保证数据源的正确性。
2.数据分析数据分析是BI分析模板的核心，它是指对数据进行处理和分析，发现数据的关系和趋势，从而得出正确的结论和决策。
数据分析的方式多种多样，包括但不限于统计分析、预测建模、机器学习等等。
3.可视化排版可视化排版是指通过各种可视化方式，将分析得到的数据呈现给用户，使用户更加容易理解和使用数据。
其中，报表、大屏幕和仪表盘是可视化方式的主要表现形式。
4.用户交互用户交互是指用户对BI分析模板进行的操作和反馈。
通过设置交互方式，可以让用户根据自己的需求自由地对数据进行定制和分析，在满足不同业务需求的同时，也提高了用户的使用体验。
三、应用场景BI分析模板具有广泛的应用场景，在各个领域中都有着重要的作用。
用友BQ利用移动BI使快消品企业快中求胜
用友BQ利用移动BI使快消品企业快中求胜关键词：用友BQ、商业分析、移动BI、快消品摘要：快消品企业需要深谙消费热点、熟知行业趋势、善于经营管理并能及时准确决策。
在快消品竞争中，处处以快求胜。
用友BQ商业分析移动版打消了快消品的种种顾虑，使企业管理和业务分析都能够快人一步。
随着快速消费品行业的发展，呈现出品牌繁多、渠道多样、价格差异大、产品定位广等特点。
人们需求的不断变化促使快消品的淘汰速度也很快，要想让消费者在长时间内忠于自己的产品，那需要快消品企业深谙消费热点、熟知行业趋势、善于经营管理并能及时准确决策。
在快消品竞争中，处处以快求胜。
快消品在行业竞争格局尤为激烈，如果一种原料成本没有控制好，在价格上就会高出不少；如果一个促销计划没有做好，就会落后于竞争对手，影响整体业绩；如果渠道没有拓展好，那么就会丧失区域优势，丢失大量客户。
快消品在每一秒钟都会由于以上等各种因素，而改变着企业的收入状况，以及在行业的地位。
当前很多快消品的管理手段和工具已经不能满足实际的业务管理需求，而且在企业的执行力和决策方面也逐渐先露出一些问题。
企业需要引进新的管理工具来帮助其提高并加快企业决策。
用友BQ商业分析为了满足各行业的移动信息化需求，推出了移动版。
快消品行业的消费者忠诚度相对较低，性价比以及新鲜感是消费者普遍看着的因素。
因此用友BQ商业分析移动版首先可以根据快消品企业或其旗下产品的细分消费者的人群特点、消费习惯，以及潜在消费者的分布特点等，随时看到客户的需求变化，及时作出产品的调整策略。
可以在消费者还没有放弃该品牌前，及时响应需求，减少客户流失量。
快消品的营销策略也尤为重要，用友BQ商业分析移动版可以各种营销数据整合到一起，一方面可以有效的管理营销团队，另外可以根据实时的统计数据，通过数据挖掘技术，为企业管理层提供丰富多样的科学决策依据，使决策变得更科学、更客观。
比如在面临节日促销时，营销管理高层可以根据各个区域的不同销售情况，作出不同的促销计划。
BI整体解决方案
⏹Q likView BI整体解决方案伴随着企业各种数据积累的日益繁多,ERP后时代,BI开始愈发引起更多大中小企业的关注.然而,关注群体虽多,但真正让BI应用发挥极致的却是零星散点.更多的CIO对于BI 应用还停留在观望的层面.假使任由这种状况继续,BI应用的普及之路必将漫漫修远.那么是什么因素阻碍着BI在企业中的应用呢?大家对于BI的普及又抱有何种态度呢?BI普及的突破口又在那里呢?➢商务智能分析商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写.商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具.这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据.而商业智能能够辅助的业务经营决策,既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策.为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术.因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用. 商业智能的概念最早在1996年提出.当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用.目前,商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具.这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据,以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据.而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策.为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术.因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用.因此,把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当.商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图,在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持.目前,商业智能产品及解决方案大致可分为数据仓库产品、数据抽取产品、OLAP产品、展示产品、和集成以上几种产品的针对某个应用的整体解决方案等.➢针对数据BI主要针对数据,采用多种的分析方法(1)单变量统计分析:提供基本统计分析工具,进行最大值、最小值、算术平均值、几何平均值、众数、中位数、极差、方差、标准差以及各类比例计算.选择分析的分析变量或指标,系统自动生成分析变量或指标的基本统计信息.(2)经济变量或指标分布分析:设定经济变量或分析指标的分布统计区间以及步长,系统生成分布情况表来反应指标数据的分布特征,这些特征不但使我们指标数据了解更为精确,而且能根据他们分布特征做出更为正确的决策,指标数据的分布特征一方面反应了指标数据的集中趋势,另一方面反应了指标数据的离中趋势,指标数据分布信息表,以及指标分布图.(3)同比分析:数据与往年同期数据比较,形成同比趋势图.(4)环比分析:本期数据与上期数据比较,形成时间序列图.例如,按月进行环比分析,系统自动获得按月采样的指标趋势图.(5)定比分析:本期数据与去年年底同期数据比较,形成时间序列图.例如,按月进行定比分析.(6)趋势分析:对于时间序列数据(按年按月)系统柱型图、折线图、形成趋势变化,并用傅立叶变换或线性插值对折线图进行趋势拟合.(7)相关分析: 对两个不同的经济变量进行相关性判断,确定经济变量之间是否存在相关关系.相关分析是进行因果分析的基本工具,通过相关分析可以判断经济指标之间的替代关系和关联度.(8)差异分析:分析两个样本之间的差异程度,雷达图分析是进行差异分析的有效手段.(9)结构分析:分析指标的构成结构和分布结构.如地区分布、品牌分布、企业分布都与结构分析有关.饼图是开展结构分析的有效工具.(10)预警分析:系统根据预警条件,生成预警分析图.(11)80／20分析:系统将直观地反应80／20法则.➢客户关系决策分析(CRM-BI)CRM-BI帮助企业能够利用实时信息和数据,迅速做出正确的决策.许多企业的目的是多种多样的,例如有的是为了追求最大的用户购买量,有的是为了使最终用户受益.帮助企业从上到下地组织和管理客户和交易数据,改进战术和战略决策,从而促进公司的发展.客户资料可以按年、月、季度、周的时间维度查看客户数据,也可以按区域、名称、分类等维度查看客户数据.在客户详细信息列表将详细显示您关心的客户详细信息.在客户地域分布结构图中,点击某一区域的泡点可显示具体区域内相关客户信息.根据客户分类显示客户相关信息,通过帕累托(80/20)方法找出最有价值的客户.本例通过对销售额进行帕累托选择,也可按其他数据进行选择.本例中对安徽的客户进行了基于销售额的帕累托选择,结果在客户详细信息中显示.客户趋势分析中,首先根据客户分类查看近几年内的客户购买的总趋势,然后点击钻取数据进一步查看具体年份客户每月的购买的趋势.从上一层钻取下来以后,本例结合了客户满意度查看客户的购买趋势,以便及时的发现问题.从分析结果来看,本例中2008年的华北区的销售情况及客户满意度情况决定了2009年此区域销售不好的结果.而2009年的情况也恰恰证实了这一点.企业在未来的运作过程里完全可以根据商业智能提供的分析及时的发现问题、找出原因、解决问题通过对现有客户的分析,查看现有客户已购产品、未购产品、可能购买的产品,以便制定销售策略.通过对已收集到的潜在客户信息进行分析,以便找出客户可能购买的产品,进行针对性的制定策略,挖掘潜在客户,CRM-BI引导企业树立”以客户为中心”的理念,制定“以客户为中心”的战略,重新梳理自己的组织结构、梳理流程体系,注重客户体验营销,持续地调整和改善产品和服务,从而不断地提升客户满意地和忠诚度.➢销售决策分析从海量销售数据中提取有用信息,并利用这些信息做出有利于企业发展的决策是企业在现代信息社会中立于不败之地的关键.在基于数据仓库的联机分析处理与MDX技术应用于零售企业销售业绩评估中.以企业的销售业务数据为基础创建数据仓库,进行多维分析,并将分析结果以图示形式显示给用户,帮助了决策者能够从多角度进行分析,从而为零售企业销售制定销售计划、做出营销决策起到了良好的支持作用,✧综合销售汇总分析直观的展现综合销售情况,方便决策层直观了解信息,为正确决策提供坚实的数据依据.✧不同维度的销售分析通过不同维度的分析和展现,例如从销售大区到具体客户再到该客户所购买的产品系列再到单一的产品销售情况等等,.使决策层可以从各个方面角度的了解数据,提升历史数据的应用价值.✧同比环比分析详细的细化分析,准确的反应了真实的实际情况,以此为据决策层做出的判断准确性和精度都得到了有效的保证➢仓储分析仓储BI的主要应用体现在,将物资入出库数据重新组织,得到每种物资的库存周转率、周转天数以及库存占用量,还可以得到库存与入、出库数据比较的曲线分析图.避免库存过大或过小,合理的调整物资的安全库存,减少库存积压,降低仓储成本.✧库存资金占用分析当前库存资金占用情况.,可以按照不同维度查看,例如产品系列、产品编号等来进行钻取、分析展示.✧库存资金结构分析以库存资金金额维度展示的库存分析结果.✧库存周转分析直观展示了库存周转情况,通过对库存金额、数量的变化趋势展示库存周转效率.✧及时库存汇总及时反应库存汇总状况,方便决策层灵活掌握当前库存状态.➢质量保证随着市场经济发展的深入,产品质量已成为制造企业生死攸关的大问题.企业必须加快技术进步,采用先进的工艺技术,加强产品质量监管,增强国内外市场竞争能力,才能达到不断提高经济效益的目的.质量管理对于所有制造类企业都是非常现实的需求,管理者必须及时了解掌最近的相关信息,才能更有效地管理企业、部门等.质量保证它与生产、仓储分析、HR等有着密切的联系,它可以从海量的数据中挖掘出利于企业发展的问题所在,也能从图表中为企业领导提供质量信息,供企业领导决策.✧不合格率从下图中可以直观地看到每一种产品,每一种型号的不合格率以,以及成品的数量.并且可以根据年份、月份、产品分类、产品系列等不同的限定条件来查看不同产品、不同型号的不合格率.点击图中的不同区域,可以不同程度地钻取数据,例如:在不合格率中点击“重型后桥齿轮”的绿色区域后,就可以查看到不同型号的不合格率;当你进一步点击任一型号后,就会出现生产该产品的部门;以此类推,当你进一步点取后,就会落实到造成该不合格品的小组、个人等,也可以查看出造成该产品不合格的具体的原因,并帮助决策者分析不合格率高的原因,究竟是生产企业技术力量薄弱,管理问题;还是企业经济力量薄弱,在原材料、设备选购上存在问题;还是企业对执行的国家标准理解不准确等等,都可以侧面地从图表中得到答案,从而进一步提高产品的成品率.✧投诉率投诉率顾名思义就是客户在实际生活中对于产品的满意程度或着说不满意程度占总体客户的比重/比例,它不但反映的是客户对于产品的一个态度,更多的是从侧面反映了产品的质量问题.下图是根据不同类型、不同型号的划分,以时间为维度对产品的投诉率进行一次统计、整理.下图就表示在2007年一整年间,从1月到12月间不同产品的投诉率的一个走向.当然点击不同的折现,可以进一步钻取该类型产品的不同型号的投诉率情况,以及生产部门的投诉率等等都可以查看的到.✧成品率成品率,是指生产企业在生产产品的过程中,根据产品产出的合格成品情况与核定的产品材料总投入量,所确定的一定比率关系,简单点说,投入100套原材料,能产出多少套成品.用公式表示: (成工数量÷ 总数量) × 100%个人绩效从不合格率、投诉率等指标中,不但可以帮助决策者从海量的数据中挖掘出有利于企业发展的信息,从而提高产品的质量,更可以与员工的绩效挂钩,从而帮助HR部门作为员工成绩、工资评定的一个参考依据.从每一名员工、每一点着手,来实现企业整体产品质量的提高,作为帮助决策者管理企业的一项有力的工具.例如:下图即是提取成品数、不合格率两个维度,看到每一名员工的生产情况.可以选择不同年份、月份的生产情况来查看.将整个生产部门绩效分析的结果图按十字划分为四部门:左上,当成品数越高、不合格率越低,则说明该员工及其优秀,为企业不但创造了价值还节约了成本,应给予奖励;反之，右下,当成品数低,而不合格率高时,说明该员工不但没有为企业带来价值,更浪费了原料、时间,则应给予一定的惩罚.右上,表示成品数高、不合格率高,表明该员工制作的产品量高,可存在着一定的问题,应在方法上给予一定的纠正.左下,表示成品数低,不合格率也低,一般在企业新员工中,常常出现这样的情况.由于员工并不熟练,所以在工作中效率低下,但好在认真,不合格率也相对较低,应给予一定的培训、帮助,让其熟练，达到多、快、好、省.通过这样的一个简单明了的图例,就可以为管理者的决策提供有力的数据说明,与人员绩效直接挂钩,真正做到奖罚分明,也使得员工工作更有积极性,从而提高产品的整体质量.当然,这只是其中一项举例,我们可以根据用户的不同需求,提取更多有价值、有意义的信息.➢财务分析系统BI财务分析的应用实际上应该非常广阔的.这里简单的展示财务分析的几个核心数据.✧综合财务状况直观展示总体的财务状况,对于有不良情况以红色警示提示.✧损益表.销售收入应该完全是经营所得来的数据,这个数据不包括公司变卖财产、土地等等的费用,这些费用会被记录在“其他收入”的项目下.所以,从两年以上的这个数据的对比,我们基本可以产生一个公司经营状态的初步意识,现在,所有的BI系统,都能做到这一点.在这个层面,我们可以从图表中,大约看到销售收入、销售成本、管理费用的变化情况.高层次的BI系统,可以通过这个数据的整合,可以分析出公司人力资源管理的效率,系统开发过程中,加入一个本行业的标准人均销售率是其的秘密所在.当然,这个数据很难得到,一般清铉会在对这个公司进行总体的评估后,在对行业的研究总结过程中,给以工程师一个标准.一般我会按照我自己确定的五级管理成熟度模型中确定的不同级别的企业,对于这个数据进行调整.损益分析✧现金流量现金流量表是根据资产负债表与损益表编制的.流量表中包含经营活动中的现金流量、投资活动中的现金流量以及融资活动中的现金流量.在BI分析中,金融类的公司与其他行业的公司在流量表的分析中是完全不同的,对于一般公司来说,其公司是不可能长期依赖借贷与投资来生存的.对于这两个表,其综合起来分析,一般可以发现报表做假的嫌疑,高成熟度的BI可以做一个提示,但对于提示的结果不是绝对的,对于针对上市公司进行分析的BI以及总公司在对旗下多家分支机构的整体掌控中,这个功能会有一定的用处.资产收支趋势分析资产负债表.这是最核心的财务报表.也是财务分析的重点.流动比:流动比是衡量公司偿还短期债务的能力,以及应回收与库存变现的能力.这方面的分析数据大约有几个,流动资产比、速动资产比、应收款流动、回收期、库存流动. 通常流动资金越大越好,但光看这个数据并不代表什么,如果流动资金在今年有5％的增长,同时,我们看到销售增加了9％.那么,这个公司的财务状态就非常好.在BI开发的过程中,对于流动资产比到底多少应该是具体BI参数,对于不同的公司应该是不同的.参阅美国上市公司,有人认为应该大于2,才能认为是公司运营良好.✧速动资产比速动资产是指现金、有价证券、应收款,它与流动负债的比大约1,那么就可以被认为其流动资产可以偿还流动负债了,如果这个数据是1.2,那么这个公司的库存管理是非常好的.✧经营利润率经营利润率主要是分析一个公司的毛利润,经营收入占销售收入的比例.对于集团化管理的公司来说,这是经常性的指标,一般来说,一个公司毛利润很高,而经营利润却比较低,那一定有某个环节是需要进行调整了.具体的实际情况,应该是五花八门,什么情况都有.BI系统上很难给出一个具体的问题所在,是需要派人进行处理的,一般常见可能有几个问题:A、销售人员出现问题.销售人员可能有吃里扒外的现象,通过公司进行洗钱,内外勾结,从中私囊.B、公司的管理层出现问题.这个有两个方面,一个是机构的问题,行政人员过多.一个是各种娱乐费用、公司汽车豪华等等问题.C、行业问题.对于行业问题,是属于公司战略管理方面的.对于战略管理方面BI的开发思想,采用的最直接的数据就是财务分析的这个数据,如果毛利润在整体下降,那么在战略管理的BI系统中,就会有一个提示,提示公司某一个业务,其原来定义的项目生命周期是否应该做调整,是否应该开发新的产品与业务来源,公司资金的分配计划中,也许,就因为这些数据的分析,需要重新进行一次调整.对于BI的财务分析来说,主要是对一段时期的数据进行对比与分析,当然,通过最新的一些数据,BI系统也能做一些判断,但企业经营是一个非常复杂的事情,虽然达到理想中的五级管理成熟度.但是信息化所设计的知识领域实在太宽,很难在所有的企业管理领域都能成为专家,所以,做信息化是一个团队的行为,只有依靠团队的智慧,才可能真正达到企业需要的信息化. 信息化只是一个工具,明白工具的核心,其实,不需要任何信息化,也能成就一个高成熟度的公司来.对于囊中羞涩的公司,更是应该明白这个道理.信息化的核心是一个体系,相互配合相互支撑的体系.➢人力资源决策分析(HR-BI)HR-BI帮助HR经理通过多种方法查看数据,包括多层次的分析表把数据经不同的标准(成本、地域、机构和人群)进行快速简洁地分析;可视性分析报告用直观的图例形式表现;区别于一般性仅展现业务结果的报表系统,HR-BI可以通过建立一系列HR指标分析模型(HR Metrics),对HR相关数据的深入挖掘与多维分析,达到HR与企业经营的连接,实现HR对企业经营战略的支持.人力资源基础信息,可以根据任意条件及视角进行人员的分类,并对关心的问题进行逐层钻取.在费用模块针对费用做一些费用方面的分析,并可对关心数据进行自定义钻取.下面将演示不同的视角分类,以便抛砖引玉,实际项目中按需求均可调整、添加.从部门维度查看人员分布情况,并可以点击进入下一层查看相关人员(查看的同时将在上面的员工基础信息处显示员工的基本信息）从职称维度查看人员分布情况,并可以自定义点击进入下一层查看相关人员信息.从学历维度查看人员分布情况,并可以自定义点击进入下一层查看相关人员信息.从年龄维度查看人员分布情况,并可以自定义点击进入下一层查看相关人员信息.从户籍维度查看人员分布情况,并可以自定义点击进入下一层查看相关人员信息.➢综合分析纵向横向BI应用到今天,有两大发展趋势:一方面向纵深发展,针对单独业务强化分析,例如针对销售针对财务的专业分析;另一方面则向横向扩展,将企业内部多业务整合横向联动分析通过分析销售来联动的体现出对HR对CRM对财务等等其它模块的影响.我们在看待事物的时候,如果从不同角度看,往往会得出不同的结果.在对业务数据进行分析时,也会有这种现象.如现在对某个区域的销售数据进行分析.如果以年销售额来分析的话,也许可以发现每年的销售收入都在成比例增长.这是一个不错的结果.但是如果从客户的角度出发进行分析,管理员可能会发现一些老客户的销售额在逐渐降低.销售收入的增长都是靠新客户来拉动的.这个结果就不怎么如人意.老客户的丢失,在很大程度上说明企业的客户满意度不是很高,或者说客户的回头率不理想.从这个案例中可以看出,在对BI数据进行分析时,要从多个纬度对同一数据进行分析.这是管理上的需要.BI通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智决策的软件解决方案.BI的出现,使管理决策者有了真实可靠而又及时的依据来进行战略调整和业务决策,而不是像过去那样只能依靠经验或者过时的信息.这对于在适应瞬息万变的市场环境中求生存、求发展的现代企业来说意义重大.例如电信运营商要分析哪些人总是不及时缴费,一般都会猜测收入低的人往往会缴费不及时.但是,通过数据挖掘,你可能发现是家住在五环以外的人不及时缴费,然后再进一步在五环外作市场调研,又发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费.这种信息就来得更加可信而且真实.也就是说,企业的业务人员在日常的工作中应用BI的话,也会取得好效果.据悉,云南移动近期建立的高价值个体分析系统就是面向一线人员,通过对用户的异常行为进行告警,并具有贴近业务的大量选择器功能,为客户经理的日常维护和用户分析工作提供了支撑.这是BI从企业高层的战略工具向一线人员应用工具转变的典型案例➢最后BI的普及未来在那里?BI在未来的普及是市场发展的使然,是企业危机意识在IT系统建设上的直接体现.BI的普及是BI发展的终极之路,但就目前而言,现阶段还难以得到中国企业的认可,还需要时间的积累.对于BI在未来的普及,借助业界成熟的BI工具,快速实现不同行业客户的业务模型和数据模型,满足客户对于BI业务需求,帮助客户建立可持续性发展的集团企业BI应用平台.与此同时,还可以提炼优秀企业的管理模式和管理实践纳入中国管理智库,以对标管理提升BI应用价值.虽然对于中国用户来说,目前对于BI的应用主要集中在商业分析、数据仓库和数据挖掘这三个方面.但随着新技术的不断发展,未来的商业智能应用会更加广泛.。