商业智能现状及发展趋势

商业智能（Business，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（GartnerGroup）提出，加特纳集团将商业智能定义为：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。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。补充实施商业智能系统是一项复杂的系统工程，整个项目涉及企业管理，运作管理，信息系统，数据仓库，数据挖掘，统计分析等众多门类的知识.因此用户除了要选择合适的商业智能软件工具外还必须按照正确的实施方法才能保证项目得以成功.商业智能项目的实施步骤可分为：（1）需求分析:需求分析是商业智能实施的第一步，在其他活动开展之前必须明确的定义企业对商业智能的期望和需求，包括需要分析的主题，各主题可能查看的角度（维度）；需要发现企业那些方面的规律.用户的需求必须明确.（2）数据仓库建模：通过对企业需求的分析，建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，并规划好系统的应用架构，将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类.（3）数据抽取:数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中，在抽取的过程中还必须将数据进行转换，清洗，以适应分析的需要.（4）建立商业智能分析报表：商业智能分析报表需要专业人员按照用户制订的格式进行开发，用户也可自行开发（开发方式简单，快捷）.（5）用户培训和数据模拟测试：对于开发—使用分离型的商业智能系统，最终用户的使用是相当简单的，只需要点击操作就可针对特定的商业问题进行分析.（6）系统改进和完善：任何系统的实施都必须是不断完善的.商业智能系统更是如此，在用户使用一段时间后可能会提出更多的，更具体的要求，这时需要再按照上述步骤对系统进行重构或完善。

商业智能（Business，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。目前国内市场主要商业智能软件厂商有：BDP、Datafocus、finebi等。

BI （Business Intelligence 商业智能）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。商业智能的技术体系主要有数据仓库（DW）、在线分析处理（OLAP）以及数据挖掘（DM）三部分组成。数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、 不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。在线分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。数据挖掘（DM）是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策.简单并综合的说，就是利用数据库里的大量数据来灵活的抽取成各种订制的报表类型，用来满足经营管理所需要的决策、预测的数据需求。

商业智能（BusinessIntelligence，简称BI）的运用范围非常广泛。首先，商业智能可以用于数据分析和报告，帮助企业了解市场趋势、消费者行为和竞争对手的动态，从而做出更明智的商业决策。其次，商业智能可以在销售和营销方面发挥作用，通过分析销售数据、预测需求和评估市场效果，提高销售效率和市场竞争力。此外，商业智能还可以应用于供应链管理，通过优化物流和库存管理，提高生产效率和降低成本。最后，商业智能还可以在客户关系管理方面发挥作用，通过分析客户数据和行为模式，提供个性化的产品和服务，增强客户满意度和忠诚度。

问题1：什么是商业智能技术？ 问题2：商业智能技术是什么意思？ 商业智能技术是包括数据仓库ue5e4Data Warehousing、联机分析处理ue5e4On－line Analytical Processing，OLAP、数据挖掘（Data Mining）在内的用于统计和分析商务数据的先进的信息技术。 商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。 商业智能系统设计，包括实体数据模型设计、ETL（抽取、转换和装载）设计、数据挖掘方法设计、终端程序设计（OLAP或EIS）等步骤。

信息系统正在经历着“MIS→ERP→BI”的演变过程-MIS:管理信息系统－快速收集和处理商业信息-ERP：企业资源计划系统－准确监控信息流-BI：商业智能系统－大数据辅导企业经营决策1.2.1企业决策实现过程的信息需求管理就是决策，决策需要信息。决策过程实际上就是一个信息输入、信息输出及信息反馈的循环过程。使用计算机辅助商业系统进行决策需要经过5个步骤：1）提出决策信息请求2）调用商业智能应用程序（基于数据仓库的BI可辅助决策）3）基于已发布的模型、规则或是策略确定适当的决策（关键步骤）4）发布决策5）采取行动1.2.2企业信息化系统中的商业智能1、定义：商业智能的概念最早是GartnerGroup于1996年提出来的。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、联机分析、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的技术及其应用。“商业智能——将存储于各种商业信息系统中数据转换为有用信息的技术”2.商业智能过程的两个层次：层次一：整合系统数据基础上提供灵活的前端展现（信息处理分析）eg.BI报表，Dashboard等层次二：数据库中的知识发现（数据挖掘）eg.大数据，智能推荐3.商业智能系统→客户智能、营销智能、财务智能、销售智能1.2.3商业智能的体系结构BI过程以来自业务系统的数据为基础，经过数据仓库技术的处理，整合数据并将其转化为有序的信息；这些信息经过联机分析处理技术（OLAP）的分析后，可以表达出数据内部的各种关联，这是对商业管理活动有很大帮助的知识；经营活动中很多时候还要进一步明确数据中隐藏的规则，这要靠数据挖掘技术。将商业智能系统工作的这一过程进行技术上的抽象，可以把商业智能的体系结构分为源数据层、数据转换层（ETL）、数据仓库（数据集市）层、OLAP及数据挖掘层和用户展现层。1、数据源即数据仓库中的数据来源，既包括组织内部的业务数据、历史数据、办公数据等，也包括互联网的相关web数据，以及部分其他数据结构的数据。2、ETL过程即抽取（Extraction）、转换（）和装载（Load）。ETL过程负责将业务系统中各种关系型数据、外部数据、遗留数据和其他相关数据经过清洗、转化和整理后放进中心数据仓库。3、数据仓库的应用包括联机在线分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）通过对数据仓库中多维数据分析操作，可以完成决策支持需要的查询及报表；通过数据挖掘可以发现隐藏在数据中的潜在规则。4、数据仓库的数据展示窗口BI前端展示可以提供各种能帮助人们快速理解数据内涵的可视化手段，包括：各种报表工具、查询工具和数据分析工具以表格或图形化的手段对数据的展现

BI 是商业智能的英文缩写，你说的BI商业智能方案应该是作一个项目或者一个系统的解决方案。第一：要弄清楚项目/系统需要实现什么功能第二：用什么方法去实现；第三：找到方法后该怎么操作去完成方案等等比如你建立了一个养猪场，现在要搞数字化养殖，你必须需要建立一个系统，这个系统需要记录整个养猪场的出入库、销售、工资发放、猪的信息管理、养殖过程数据、销售、猪场每年盈利管理等等信息，你现在就去市面上招标，看谁能帮你完成这件事。投标企业会在了解你们需求的基础之上写一份解决方案，主要内容就是用什么方法实现你的需求，采用什么设备、什么技术、基于那些应用软件等等。你也可以在网上百度下，仅供参考

商业智能三个层次如下：初级层次——报表。报表是商业智能的基本功能之一，也是企业用于日常经营的基本措施和途径。同时，它也是企业对商业智能的基本业务要求，是实现BI战略的基础。商业智能的报表功能，可以帮助企业收集、处理、分析数据，将数据进行整合以更可靠、更安全的方式呈现给决策者。与传统的报表相比，商业智能的报表功能能够处理更大的数据量、处理的速度、安全性都会更高。这是因为传统的报表能发挥出来的价值是非常有限的，大量的数据、复杂的报表，难以让人一眼就能发现潜藏在数据背后的信息、规律。总的来说，就是数据太多，信息太少，不够简明、深刻。长此以往也容易形成数据孤岛。中级层次——多维数据分析。多维数据分析的概念并不复杂，将其拆分一下可以方便理解。数据分析，就是指选择适合的统计分析方法将收集到并处理过的数据进行分析，提取其中有价值的信息，最后形成结论。过程。多维，解析起来会有点抽象，直接举个例子吧。如我们想要描述2021年12月份橙子在南部地区的销售额为20万时，就涉及到时间、产品、成本、区域、利润等维度。若说BI的初级阶段是将企业的运营情况直观的反映出来，让决策者能过直观的看到蕴藏在数据背后的信息、规律。那么多维数据分析就是对数据进行有目的的分析，通过多维度的分析、钻透探索出可能存在的原因。简单来说就是，带着问题找问题。高级层次——数据挖掘。数据挖掘，指的是从海量的数据中通过算法挖掘潜藏在数据中信息的过程。区别于前面初级层次报表的全面的数据呈现和中级层次多维数据分析的被动分析，数据挖掘更倾向于更深层次的对数据的能动设计、探索分析。商业智能的高级层次——数据挖掘，于业务的关系更加密切。

定义为下列软件工具的集合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，不包括适应于专业人士的成品报告生成工具。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。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。数据仓库（DataWarehouse）和数据集市（DataMart）产品。包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型。联机分析处理(OLAP)的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理(OLTP)明显区分开来。当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（On-LineTransactionProcessing）、联机分析处理OLAP（On-LineAnalyticalProcessing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求，它的技术核心是维这个概念。“维”是人们观察客观世界的角度，是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系，这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维（dimension），使用户能对不同维上的数据进行比较。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。OLAP的基本多维分析操作有钻取（rollup和drilldown）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drillacross、drillthrough等。钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取（rollup）和向下钻取（drilldown）。rollup是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而drilldown则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。切片和切块是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个，则是切块。旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。OLAP有多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现（RelationalOLAP）。以关系数据库为核心，以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表：一类是事实表，用来存储数据和维关键字；另一类是维表，即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起，形成了“星型模式”。对于层次复杂的维，为避免冗余数据占用过大的存储空间，可以使用多个表来描述，这种星型模式的扩展称为“雪花模式”。MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现（OLAP）。以多维数据组织方式为核心，也就是说，MOLAP使用多维数组存储数据。多维数据在存储中将形成“立方块（Cube）”的结构，在MOLAP中对“立方块”的“旋转”、“切块”、“切片”是产生多维数据报表的主要技术。HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现（HybridOLAP）。如低层是关系型的，高层是多维矩阵型的。这种方式具有更好的灵活性。还有其他的一些实现OLAP的方法，如提供一个专用的SQLServer，对某些存储模式（如星型、雪片型）提供对SQL查询的特殊支持。OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析。它通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表。维是人们观察数据的特定角度。例如，一个企业在考虑产品的销售情况时，通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况。这里的时间、地区和产品就是维。而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是OLAP分析的基础，可形式化表示为（维1，维2，，维n，度量指标），如（地区、时间、产品、销售额）。多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-down和Roll-up）、旋转（Pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。主流的商业智能工具包括Style（思达商业智能）、FineBI商业智能软件、BO、COGNOS、BRIO。一些国内的软件工具平台如KCOM也集成了一些基本的商业智能工具。根据综合性数据的组织方式的不同，目常见的OLAP主要有基于多维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种。MOLAP是以多维的方式组织和存储数据，ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据。在数据仓库应用中，OLAP应用一般是数据仓库应用的前端工具，同时OLAP工具还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强决策分析功能。补充定义商业智能（Business，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。

学习商业智能首先要弄明白它的概念，它运用到了哪些技术，百度百科给的只是足够详细了，比如数据挖掘，数据仓库，数据清洗，数据集市，ETL，OLAP之类如果是数据挖掘还要学习相关算法。对了，以上的前提都是建立在你要进行商业智能开发技术相关的前提下。如果只是业务人员运用商业智能软件的话，只要具备一些基本的数据分析常识，然后好好接受你们要上的商业智能的操作培训就可以了。现在的商业智能越来越强调易用性，如果之前有使用过报表软件的话上手起来会更快。

信息时代是“智能”大显身手的时代。商业竞争中，对信息处理和利用能力的强弱成为决定企业兴衰成败的关键。越来越多的企业开始利用业务信息流和数据分析技术进行智能重整，从不同层面帮助企业实现目标。从全球范围来看，商业智能领域已经成为最具增长潜力的领域。从国内来看，商业智能越来越被广泛应用，逐步在大企业普及，也就是说商业智能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。随着应用的不断深入。市场需求对BI也提出了新的挑战，具体来说，商务智能未来发展将集中于以下三点：（1）支撑技术。基于关系对象数据库的数据仓库将是未来的一个发展方向，数据仓库的平台性能将得到很大改善，数据挖掘方法和算法研究将更加深入，专门用于知识发现的数据挖掘语言有望进一步向标准化发展。另外，数据挖掘与联机分析将实现融合和互补，从而使分析操作更加智能化，挖掘操作目标化。（2）体系结构。系统协同性和开放性将进一步提高。企业能够利用合作伙伴的数据仓库进行决策分析活动，智能应用过程及结果发放至互联网。（3）应用系统。笼统的智能系统成为概念，更加突显专业化和行业化特点。根据每个领域的关注重点和分析模型，提供针对具体企业进行扩展的解决方案。各种商业分析模型、数据挖掘算法集成到分析应用中，进而解决不同部门的需要。同时。商务智能与企业门户、企业应用集成紧密相连，新的智能系统不再是一个孤立的应用。

商务智能之所以越来越重要，是因为无知是现代企业的最大威胁.不知不觉的风险是巨大的，而一知半解可能比一无所知危害更大，因为我们会带着错误的念头做出决定和采取行动，同时还自鸣得意地认为自己是真理的化身，这就好比“盲人骑瞎马，夜半临深池”。商务智能所要争取的就是充分利用企业在日常经营过程中搜集的大量数据，并将它们转化为信息和知识来免除企业中的瞎猜行为和无知状态。商务智能这种“从数目字上进行管理”（黄仁宇语）的能力是有效率的企业和经济制度的显著特点。具体说来，商务智能可以在以下4 个方面发挥作用。（1）理解业务。商务智能可以用来帮助理解业务的推动力量，认识是哪些趋势、哪些非正常情况和哪些行为正对业务产生影响。（2）衡量绩效。商务智能可以用来确立对员工的期望，帮助他们跟踪并管理其绩效。（3）改善关系。商务智能能为客户、员工、供应商、股东和大众提供关于企业及其业务状况的有用信息，从而提高企业的知名度，增强整个信息链的一致性。利用商务智能，企业可以在问题变成危机之前很快地对它们加以识别并解决。商务智能也有助于加强客户忠诚度，一个参与其中并掌握充分信息的客户更加有可能购买你的产品和服务。（4）创造获利机会。掌握各种商务信息的企业可以出售这些信息从而获取利润。但是，企业需要发现信息的买主并找到合适的传递方式。在美国有许多保险、租赁和金融服务公司都已经感受到了商务智能的好处。

?商业智能BI系统是一套完整的解决方案，可以将来自企业的不同业务系统（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己开发的业务系统软件）的数据，提取出有用的数据进行整合清洗，在保证数据正确性的同时，进行数据分析和处理，并利用合适的查询和分析工具快速、准确地为企业提供报表展现与分析，为企业提供决策支持。

商业智能系统可辅助建立信息中心，如产生各种工作报表和分析报表。用作以下分析：销售分析主要分析各项销售指标，例如毛利、毛利率、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等；而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路；同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还可根据各种销售指标产生新的透视表。商品分析商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过D系统对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。人员分析通过D系统对公司的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标（销售指标为主，毛利指标为辅）和采购人员指标（销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等）的分析，以达到考核员工业绩，提高员工积极性，并为人力资源的合理利用提供科学依据。主要分析的主题有，员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等等。

【答案】：C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。数据ETL:数据:ETL支持多平台、多数据存储格式（多数据源、多格式数据文 件、多维数据库等）的数据组织，要求能自动地根据描述或者规则进行数据查找和理解。 减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。帮助形成支撑决策要求的参考内容如果说在线事务处理（OLTP)侧重于对数据库进行增加、修改和删除等日常事务操 作，在线分析处理则侧重于针对宏观问题全面分析数据，获得有价值的信息。

当企业营业额超过三千万的时候，就会面对庞大的数据管理和分析的问题，各种报表要么做起来耗时费力，要么看起来复杂费劲。商业智能（BI）软件可以帮你做报表，或者让软件帮你分析数据，充分解放看/做报表的人。掌握全面的信息才能做出更有说服力的决定，才更助于改善企业的整体经营成果。这就是商业智能的价值

1、打破信息孤岛，有效整合数据，企业在信息化过程中，各部门或子公司引进不同的信息管理系统（如CRM、ERP、OA等），产生了各种各样独立的“信息岛”。由于企业内部各信息系统之间的数据资源无法共享，企业难以获得统一的信息数据，形成“信息孤岛”。企业难以有效整合使用这些“信息孤岛”上的数据，无法为企业的经营决策提供有效的数据支持。商业智能BI软件很好地解决了这一问题，它可以将企业信息化的数据孤岛整合起来，提供一个全局的视图，让决策者可以更加全面地看待问题，降低决策失误风险性。2、提升数据展示效率，深入分析问题，商业智能BI软件能够将数据实时快速地转换成清晰明了的可视化报告，使决策者能够迅速准确地作出决策，给企业注入新的革命性的管理思想。决策者可以根据商业智能BI软件提供的钻取功能对数据结果进行追根溯源，使问题的分析不止步于表面结果，发掘出数据中包含的机会：即如何以更低的成本、更快的速度、更高的质量完成任务；这使管理者能在质疑中不断以创新来获得差异化竞争优势。BI商务智能软件的预测功能使企业看问题更长远，决策更具前瞻性。BI商务智能软件会根据企业生产经营中积累的大数据进行挖掘，得到数据的之间潜在的规律或趋势，进而做出下一步预测。4、帮助企业开源和节流，增加利润IDC一项针对全球20个国家2000多家大中型企业进行的调查研究显示，企业如果能采用一套完整的大数据解决方案（包括数据采集、整合、筛选、分析、分享），而不仅是单个数据管理技术，在未来四年中将从其数据资产中发掘出额外60%的数据红利。5、风险预警，企业可以在BI商务智能软件中设置数据报警阈值，数据一旦超标，系统会以各种手段通知到管理员，使企业风险可控，减少安全漏洞。6、提高员工的工作效率，在没有商业智能BI软件之前，员工要写大量复杂的SQL语句，制作大量报表以满足业务要求，决策者在面对大量堆积报表数据也感到头疼。而商业智能BI软件则彻底改变了这种现状，使业务人员可以轻松进行数据分析，使决策者可以自在查看分析，及时查看到决策所关心的数据。现在企业都有许多许多的数据，可是却不能充分利用这些数据，如果有人可以合理利用BI工具，来帮助公司的规划和决策，谁就可以抢占先机，或者至少对自己对市场多一份理解。

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：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。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。补充实施商业智能系统是一项复杂的系统工程，整个项目涉及企业管理，运作管理，信息系统，数据仓库，数据挖掘，统计分析等众多门类的知识. 因此用户除了要选择合适的商业智能软件工具外还必须按照正确的实施方法才能保证项目得以成功. 商业智能项目的实施步骤可分为：（1）需求分析: 需求分析是商业智能实施的第一步，在其他活动开展之前必须明确的定义企业对商业智能的期望和需求，包括需要分析的主题，各主题可能查看的角度（维度）； 需要发现企业那些方面的规律. 用户的需求必须明确.（2） 数据仓库建模：通过对企业需求的分析，建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，并规划好系统的应用架构，将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类.（3）数据抽取: 数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中，在抽取的过程中还必须将数据进行转换，清洗，以适应分析的需要.（4） 建立商业智能分析报表：商业智能分析报表需要专业人员按照用户制订的格式进行开发，用户也可自行开发（开发方式简单，快捷） .（5） 用户培训和数据模拟测试： 对于开发—使用分离型的商业智能系统，最终用户的使用是相当简单的，只需要点击操作就可针对特定的商业问题进行分析.（6） 系统改进和完善：任何系统的实施都必须是不断完善的. 商业智能系统更是如此，在用户使用一段时间后可能会提出更多的，更具体的要求，这时需要再按照上述步骤对系统进行重构或完善。

商业智能商业智能，又称商务智能，英文为Business，简写为BI。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。商业智能的概念于1996年最早由加特纳集团（GartnerGroup）提出，加特纳集团将商业智能定义为：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。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。目前，学术界对商业智能的定义并不统一。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。可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。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（）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。提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、、BusinessObjects、Cognos、SAS等。具体可参照ke./view/21020.htm参考资料：ke./view/21020.htm

BI商业智能，在我们的日常生活中已经广泛地被使用。例如:我们所熟知的电信、金融、医疗、制造业、零售、电商等行业。 BI商业智能它是一套完整的解决方案，是企业中将现有的数据进行整合。快速准确的提供报表供领导进行业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。类似于大数据分析系统，但跟大数据分析有明显的区别，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。 例如医疗行业解决方案：当前医疗卫生信息化还处于各自开发、各自建设的发展过程，医疗数据纷繁复杂，各种数据分布于各个医疗厂商系统内部，存在数据异构及信息孤岛情况。BI商业智能的存在能够在医疗机构内各系统实现互联互通、数据共享和应用，更快更高效的解决医疗行业中存在的问题。 以上只是列举了医疗行业的解决方案，希望能帮到您。 场景梳理：总结梳理金融风控、物流管理、广告营销、零售电商、交通出行、医疗 健康 、客户服务、在线教育等8个典型商业智能应用场景。 新型商业智能侧重于智能技术在商业场景和典型环节中的渗透应用，在产业链的中游解决方案提供商环节集聚了大量垂直领域的技术赋能型公司。同时，大多由互联网 科技 巨头领导布局的商业智能技术平台也可以充当产业链中游角色，为各商业场景/环节提供赋能效果。在产业链上游，传统IT厂商、云服务厂商、大数据平台服务商可为产业链中游技术提供者赋予计算、存储等基础设施支持， ERP、CRM等企业信息系统可帮助企业有效记录其资源及业务数据。 BI商业智能系统，也就是大数据智能可视化分析系统，只要有数据就能做，因此不存在说只能用于哪个特定行业。就拿奥威BI商业智能工具来说，它也是能够用于不同行业的大数据智能可视化分析。只不过它针对多个行业（如电商零售、制造业等）以及主流ERP（如金蝶、用友）准备了标准化的、系统化的数据分析解决方案，预设数据分析模型，满足包括财务、仓库在内的80%的通用分析需求。 你也可以上奥威BI商业智能工具的demo平台上看看，那里公布了多个行业的智能数据可视化分析效果。 以上仅为不同行业的智能数据可视化分析报表截图，如果想体验在线自助分析，体验BI商业智能工具秒响应、秒分析、秒呈现等效果，建议还是亲自去奥威BI商业智能工具官网的demo平台看看。 Oracle BI系统排名？Oracle BI办公系统怎么选?什么是用户口碑最好的Oracle BI系统？ 提到BI选型，难免不会提到致远，Oracle BI怎么样？Oracle BI的优缺点？Oracle BI用户口碑怎么样？ 想了解这些信息，您应该到 选型宝 ，B2B的大众点评，看看用户对Oracle BI产品的实名点评。 关于 Oracle BI , 以下信息来自选型宝最新发布的BI口碑选型报告，希望对您有帮助。 一、Oracle入选选型宝BI厂商口碑领导者象限： 二、这是Oracle旗下几款主流BI产品，在选型宝社区的点评量和口碑值： Oracle BI系统排名？Oracle BI办公系统怎么选?什么是用户口碑最好的Oracle BI系统？ 现在，您可以登陆 选型宝 官网，选择您在考察的BI产品，就能生成一份专属的选型报告，快到选型宝官网试试吧。

商业智能是商业数据海洋中的指南针，它从历史数据中提取信息，搞清楚经营状况，通过信息的分析获取对经营决策有价值的知识，从而帮助用户对自身的业务经营做出正确而明智的决定。比如，通过商业智能可以解决客户在不同地域的分布情况，可以对客户进行各个角度的分类，还可以把客户和订单联系起来，找出其变化趋势。商业智能的概念最早是gartner于1996年提出来的。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、联机分析、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的技术及其应用。而后随着商务环境的变迁和技术的进步，人们对于bi有了更多和更深的认识。2007年3月，gartner商务智能峰会重新定义bi为分析应用（工具）、基础架构和平台以及良好的实践（模型）。商务智能的发展呈现出“从数据驱动转向业务驱动、从关注技术转向关注应用、从关注工具转向关注工具产生的绩效”的发展特点。

【答案】：A商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术综合运用。

企业界认为商务智能是指一种能力：通过智能地使用企业的数据财产来制定更好的商务决策。即，企业决策人员以企业中的数据仓库(Data Warehouse) 为本，经由各式各样的查询分析工具(Query/Report Tools)、联机分析处理(OLAP)工具或是数据挖掘(Data Mining)工具加上决策规划人员的行业知识(Industry Knowledge)，从数据仓库中获得有利的信息，进而帮助企业获利，提高生产力与竞争力。 学术界的观点是：BI 实际上是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合，其主要目标是将企业所掌握的信息转换成竞争优势，提高企业决策能力、决策效率、决策准确性。综上所述，商业智能(Business Intelligence)是对商业信息的搜集、管理和分析的过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库（或数据场）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘等三大部分组成，其实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用。其中数据仓库用于抽取、整合、分布、存储有用的信息；多维分析可全方位观察数据，了解现状；数据挖掘则是发现问题、找出规律、预测将来，发掘新知识新模式，达到真正的智能效果。BI产生的原因市场经济迅猛发展，企业正面临前所未有的机遇与挑战。信息时代另一个突出的特点是数据爆炸。面对庞大的数据，提高信息的利用率，快速准确地找出需要的信息，做出正确的决策，是商业智能发展的驱动力。更多成熟技术的出现，比如硬件上的大容量存储技术、并行处理器技术，软件上的挖掘工具、数据仓库环境的管理工具等。Internet 技术使得分销商、供应商、零售商和制造商之间的数据访问和共享成为可能。这些技术的成熟，加速了商业智能的发展，使商业智能成为研究和应用的热点。 商业智能的作用在多变的市场环境下，企业必须力争成为市场的支配者，而不是追随者。BI系统的最大好处是可以得到最精确、最及时的信息，帮助企业赢得竞争优势。企业的决策者们可以利用商业智能系统分析顾客的消费趋势，培养忠实顾客；加强与供应商的联系，减少财政支出；挖掘新的商业机会，分析未来发展趋势，展开商业策略；调整产品结构、分销渠道、工作流程和服务方式等。

大数据时代商业智能的发展趋势信息技术的高速发展带来了企业利用信息技术提高自身竞争力的巨大空间，人们愈发重视通过更加高级的分析来解答更加深入的问题，以及为管控自助商业智能而生的全新方法便是这些趋势之一。创新的潜能远未耗竭。那么商业智能将会朝着什么发向发展呢？数据挖掘将成为基本的应用程序功能数据挖掘融入到现代商务智能应用程序的方法将会更智慧，并提供巨大的价值。数据容量和种类持续增长大数据时代的到来，由于获取数据更加便利，收集的数据种类也更加复杂。大部分数据都很松散，复杂，需要创新的方式实现存储、集成、分析和报告。便捷人类生活商务智能的发展势必给人类生活带来极大的便利：商务智能监测交通，运用于临床医学，智能可穿戴设备等等。商务智能已经开始进去我们的生活并影响我们的决定。人人都能数据分析随着数据的不断更新，膨胀。传统的报表工具等分析已经不能满足日常企业、用户的需求，他们希望获得更深入有效多样化的恩熙体验。可视化分析成为通用语言随着移动互联网的发展日趋成熟，人们交流方式无不因数据而改变。人们通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见，随着数据使用量的增长，可视化已是大势所趋。经过多年的发展，综合了数据仓库、联机分析处理工具和数据挖掘等技术的商业智能系统，已经成为影响企业发展的重要工具，在不远的将来，势必颠覆我们的生活。

你好，商业智能系统，简称BI，下面是介绍商业智能系统（，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能（BI,）的概念最早是由提出来的。确切地讲，商业智能并不是一项新技术，它是将数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等技术与资源管理系统（ERP）结合起来应用于商业活动实际过程当中，实现了技术服务于决策的目的。商业智能一直存在于企业的日常工作当中。比如对数据的简单整理、对报表的分析、通过这些分析做出未来若干时间内的工作规划等，这些都是商业智能的表现。随着企业信息化的发展，在应用ERP过程中，大量的数据积累，大量的信息涌现，造成了企业对ERP数据信息的困惑，从而引发了企业对于专业商业智能软件产品的需求。商业智能不再仅仅是一种概念、一种技术，它更多的成为了一种业务层面的需求，为企业应用服务。商业智能产品在制造业领域应用的核心就是通过数据提取、整理、分析，最终通过分析结果制定有关策略、规划，达到资源的合理配置，节约成本提高效益。商业智能在制造业信息化领域大有可为，我知道做商业智能软件做的好的是珠海奥威软件的Power-BI，功能很齐全，性能速度也很棒，尤其是他们的技术人员非常的负责，全程跟进驻场，我提出的需求也全都很快满足了。希望对你有帮助

与DSS、EIS系统相比，商业智能具有更美好的发展前景。近些年来，商业智能市场持续增长。IDC预测，到2005年，BI市场将达到118亿$，平均年增长率为27%（Information Access Tools Market Forecast and Analysis: 2001-2005,IDC#24779,June 2001）。随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入，企业不停留在事务处理过程而注重有效利用企业的数据为准确和更快的决策提供支持的需求越来越强烈，由此带动的对商业智能的需求将是巨大的。商业智能的发展趋势可以归纳为以下几点：功能上具有可配置性、灵活性、可变化性BI系统的范围从为部门的特定用户服务扩展到为整个企业所有用户服务。同时，由于企业用户在职权、需求上的差异，BI系统提供广泛的、具有针对性的功能。从简单的数据获取，到利用WEB和局域网、广域网进行丰富的交互、决策信息和知识的分析和使用。解决方案更开放、可扩展、可按用户定制，在保证核心技术的同时，提供客户化的界面针对不同企业的独特的需求，BI系统在提供核心技术的同时，使系统又具个性化，即在原有方案基础上加入自己的代码和解决方案，增强客户化的接口和扩展特性；可为企业提供基于商业智能平台的定制的工具，使系统具有更大的灵活性和使用范围。从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展这是商业智能应用的一大趋势，即在企业现有的应用系统中，如财务、人力、销售等系统中嵌入商业智能组件，使普遍意义上的事务处理系统具有商业智能的特性。考虑BI系统的某个组件而不是整个BI系统并非一件简单的事，比如将OLAP技术应用到某一个应用系统，一个相对完整的商业智能开发过程，如企业问题分析、方案设计、原型系统开发、系统应用等过程是不可缺少的。从传统功能向增强型功能转变增强型的商业智能功能是相对于早期的用SQL工具实现查询的商业智能功能。前应用中的BI系统除实现传统的BI系统功能之外，大多数已实现了图2中数据分析层的功能。而数据挖掘、企业建模是BI系统应该加强的应用，以更好地提高系统性能。市场增长强势不减BI软件市场在最近几年得到了迅速增长。在2000年，即使是经济不景气的一年，BI软件市场仍然增加了22%，达到了36亿美元。IDC预测，到2005年，这个市场将以27%的年平均增长率发展，届时将会达到118亿美元。在这个市场中，终端用户查询、报告和OLAP工具占绝对主流，达到65%。用户希望从他们的企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）和遗留系统中发掘他们的数据资产，因此对BI软件的需求正在不断增加。这些需求推广来看，说明企业正逐渐摆脱单纯依赖于软件来处理日常事务，而是明确要利用软件来帮助自己，依据企业数据做出更好、更快的决策。此外，对分析应用需求的增加将持续刺激对商业智能软件的需求。这些软件主要用来进行复杂的预测，得出相对直接的执行报告，另外也包括以多维分析工具为基础的客户分类应用。商业智能解决方案走向完整正当国内企业级用户对基于世界先进商业智能技术的本地化解决方案的需求日益高涨与迫切时，IBM（中国）公司日前在北京发布大型IBM商业智能解决方案，来自海内外技术专家的精彩演示，淋漓尽致地展示了IBM商业智能解决方案的先进技术、强大功能和完善的服务支持，为基于新一代IBM数据仓库与智能挖掘的商业智能应用方案在国内的广阔应用前景绘出了精彩蓝图。作为第一个进入中国市场的完整的、本地化的商业智能解决方案，IBM商业智能解决方案的推出标志着国内用户利用商业智能技术开展电子商务的时机更加成熟，国内企业因此能够借助世界最先进的信息技术，更好地了解客户，更有效地开展客户关系管理，进而获得更有利的竞争优势。所谓商业智能（BusinessIntelligent），就是将企业中的现有数据转化为知识的过程。企业在开展业务的同时，获得了大量数据，来自国外的统计结果表明，全球企业的信息量平均每1．5年翻一番，而仅仅利用了全部信息数据的7%。随着知识经济时代的来临，记录客户与市场数据的信息和信息利用能力已经成为决定企业生死存亡的关键因素，越来越多的国内外企业已经根据信息流和数据分析技术进行企业重整，传统的数据记录方式无疑被更先进的商业智能技术所代替。据美国PaloAlto管理集团预测，到2001年，全球商业智能市场将达到700亿美元。　在商业智能解决方案的帮助下，企业级用户可以通过充分挖掘现有的数据资源，捕获信息、分析信息、沟通信息，发现许多过去缺乏认识或未被认识的数据关系，帮助企业管理者做出更好的商业决策，例如开拓什么市场、吸引哪些客户、促销何种产品等等。商业智能还能够通过财务分析、风险管理、欺诈分析、销售分析等过程帮助企业降低运营成本，进而获得更高的经营效益。根据世界权威性的IDC公司的调查结果表明，企业用于商业智能的投资回报率平均2．3年高达400%。数据仓库是商业智能解决方案的基础，一项来自美国MetaGroup的市场分析指出，92%的企业将在今后3年内使用数据仓库，到2000年，全球数据仓库的使用者就将达到1000万，数据库访问因特网和企业内部网所带来的投资回报率达68%。

【答案】：C本题考查的是商业智能的三个层次。商业智能的实现有三个层次：数据报表、多维数据分析、数据挖掘。商业智能的三个层次必须掌握，还要注意每个层次的内容，易考查选择题。

应用商业智能大数据技术，可以自动检查企业运作状况，为企业决策提供可靠参考，让企业决策变得科学可靠。客户关系管理系统主要有高可控性的数据库、更高的安全性、数据实时更新等特点，提供日程管理、订单管理、发票管理、知识库管理等功能。扩展资料客户关系管理的功能可以归纳为三个方面：市场营销中的客户关系管理、销售过程中的客户关系管理、客户服务过程中的客户关系管理，以下简称为市场营销、销售、客户服务。1、市场营销客户关系管理系统在市场营销过程中，可有效帮助市场人员分析现有的目标客户群体，根据与市场活动相关联的回款记录及举行市场活动的报销单据做计算，就可以统计出所有市场活动的效果报表。2、销售销售是客户关系管理系统中的主要组成部分，主要包括潜在客户、业务阶段划分等功能又可以有效帮助管理人员提高整个公司的成单率、缩短销售周期，从而实现最大效益的业务增长。

BI（BusinessIntelligence，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。商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。例如商贸型企业，其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等，以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。现在市面上比较好的BI系统，建议看一看FineBI,挺好的！！

商业智能(Business Intelligence，简称：BI)，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。商业智能领域的技术应用有哪些?商业智能的技术体系主要有数据仓库(Data Warehouse，DW)、联机分析处理(OLAP)以及数据挖掘(Data Mining，DM)三部分组成。数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库(DW)就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。在线分析处理(OLAP)技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。数据挖掘(DM)是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

商业系统是能给商业经济带来效益和获利的系统，商业系统是事业经营的核心。商业系统又称商业智能系统。 商业智能系统又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能系统是对商业信息的搜集、管理和分析过程的系统，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使企业决策者做出对企业更有利的决策。商业智能系统一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。

商务智能也叫商业智能。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：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。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。国内外比较有名的商业智能产品有tableau、FineBI等

市面上打着BI的旗号，实际却只是单纯数据工具的产品不少，大家在进行BI 选型时，眼花缭乱，不知所措。我从技术来源上可以将市面上的BI工具做个简单分类，方便了解。1、基于直接连接业务系统出报表的报表工具（OLTP应用）代表厂商是润乾报表，后来是帆软FineReport。此类报表工具的优势是开发比较灵活，同时含数据填报和补录功能；不足是非基于OLAP的BI报表工具，导致不支持基于多维的报表操作，比如基于同一维度的钻取表，就需要做多张表，通过链接的方式来实现；同时，由于做表前要通过sql语句锁定和加载分析的源数据，不能充分使用数据库的性能，因此大数据量下的计算性能和高并发下的性能是其最大的弱项。也正因为此类报表这些不足，润乾新一代产品集算器定位在源数据库与报表的中间层，致力于解决数据库到报表的计算性能问题。帆软推出FineBI，试图通过BI技术解决相关问题，但由于基于OLAP技术的积累时间较短，其直连数据库的实现直到今年年初才发布，还有待进一步验证。2、基于DW/BI理论的传统BI工具国外代表厂商： IBM收购的Cognos、Oracle的BIEE和SAP收购的BO国内代表厂商： 亿信华辰的亿信ABI、思迈特的SmartBI这类分析工具，较好地解决了多维报表操作问题以及性能问题。但国外工具在中国式的复杂报表实现上处于弱势，同时由于BI工具偏应用层，各项目中不可避免有些定制和二次开发的需求，国外公司在此类问题上基本上无法响应。由于基于OLAP技术，因此BI工具本身不能提供数据的修改和补录相关功能，国外工具在这种场景下就捉襟见肘。亿信华辰是国内成立较早的一批BI厂商，客户遍及政府、银行、电力、税务、租赁等行业，服务国税总局、进出口银行、国家电网、海尔集团等众多政企用户，行业影响力可见一斑。亿信ABI脱胎于2003年发布的单机版数据分析系统，从BI@Report，到亿信BI，再到如今的亿信ABI，历经四次架构跃进，二十多次重大版本更新，十余年技术沉淀，产品功能和性能基本上可以与国外类似工具一较高低。这类工具国内还有一个典型代表厂商思迈特（SmartBI）。思迈特团队对DW/BI有比较多的实践经验，但由于一些历史原因，最终把产品发展成一个基于Excel做设计器的报表工具和一个面向业务使用的自助分析工具。基于Excel做报表设计器，一是无法实现在线设计与共享，二是也不符合国家对某些领域要求的自主安全可控的发展方向，同时由于对标FineReport，未能很好地解决报表工具固有的缺点。3、面向业务人员使用的敏捷BI工具。国外代表厂商：Tableau国内代表厂商：帆软FineBI、亿信华辰豌豆BI随着技术和市场的发展，有很多公司开始研发直接面向业务用户的敏捷BI工具。国外有代表性的是Tableau，Tableau一开始的产品定位就是为了替代Excel，单机用户在本地完成各种快速的设计与分析操作，重点强调与数据的互动，以及各种分析方式的操作互动。这类工具由于其定位问题，在制作各种复杂的统计报表的能力天然不足。国内也有很多的厂商做敏捷BI，比如帆软的FineBI、亿信华辰的豌豆BI。第一个版本的FineBI由于严重依赖FineReport技术，因此其第一个版本的BI更想定位为传统BI工具，重点解决多维分析的能力，但从市场反馈来说，无法做到与FineReport的明显区分，因此其后续版本的BI逐步趋向于敏捷BI工具。但由于其在OLAP技术上的经验很少，还是需要把分析数据打包成的专用数据包，然后BI工具基于专用数据包进行分析，这个专用数据包的作用相当于帆软自有的数据分析模型（类似于OLAP数据库或者cube的作用），需要自己完成对数据分析模型的管理和维护。直到最近，其才发布能够直连OLAP数据库的引擎，相关能力还需要项目上的进一步验证。亿信华辰在共用核心OLAP引擎技术上单独发展了一个面向业务人员使用的豌豆BI，定位为更简单，更易上手的自助分析BI，其中采用了很多智能化技术提供产品的自动化，让用户操作更加简便，比如数据表导入时的自动建模技术，数据画像功能，多表的自动关联技术，图表智能化推荐技术，以及图表动态自动关联技术等。4、基于互联网技术和资源的创业型BI代表厂商：阿里云的QuickBI、网易有数、海致BDP、神策数据等由于很多人都看好BI的市场和应用场景，因此有些互联网公司在自身应用的基础上开发了BI产品，如阿里云的QuickBI，以及网易有数等，这些工具属于轻量级的工具，其业务地位在公司属于边缘业务，因此得不到重视和发展。还有些从互联网公司出来的创业团队创立的公司，如海致BDP和神策等，这些公司的产品重点是基于saas或者某类业务应用场景的BI应用。因此这类BI工具的通用性上还需要更多的时间验证。

数据分析：一般指对数据进行研究的方法和过程。商业智能：是指将数据分析商业化、信息化，实现商业价值的企业信息化建设过程。所以数据分析包含的内容可以很宽泛，而商业智能则更聚焦于实现商业价值。1.数据分析的概念：通俗意义上来讲，“数据分析”并没有特定的应用场景，人们更喜欢将数据分析作为一种行为过程去讨论，或在其后加上诸如方法论这类的具体名词来定义。作为对数据进行研究的过程而言，数据分析将经历明确目标、收集、处理、探索、展现、发现问题这几个步骤。数据分析的六个步骤在这个过程中我们更加注重过程劳动和成果价值，而这个过程小到凝视身边人一眼，大到制定国家发展五年计划，它发生在生活的方方面面。举个生活中的小例子，比如我们想买一款适合自己的手机，在对手机市场不熟悉的情况下，可以在各大论坛搜集参数信息，结合自己的预算、喜好，选出要购买的手机品牌、价格、性能等需求细节，进而确定我们的最终选择。这样的行为也可以是属于数据分析，属于个人行为，也并不需要专业的工具，更不会对个人产生直接的商业价值。这意味着广义上的数据分析代表的仅是一种行为的过程，没有特定的应用对象和场景，和商业智能并没有很明确的对比意义。1.1数据分析方法：对于具体的数据分析方法，在各行各业的应用也是多如繁星、数之不尽，下面的一些方法作为例子，为大家抛砖引玉。数据分析方法2.商业智能的概念：商业智能是指将数据分析商业化、信息化，实现商业价值的企业信息化建设过程。“商业智能”（或商务智能）这个词其实诞生于上世纪90年代，经过几十年的发展演变，许多人会将商业智能看成一种解决方案，最终目标是为管理者提供决策支持。究其实际情况而言，解决方案是一种运用合理的方法、合理的工具手段，以合理的成本投入去解决企业一段时间范围内可预见难题的行动方案，是有保质期的。而商业智能是经过阶段性递进、持续优化的信息化建设过程，追求的是持续收益、长期决策支持，而不是短期见效。2.1商业智能建设的难点：而且在商业智能建设过程中，我们会遇到以下几大难题：平台挑战：数据分析链条很长，从采集、治理、整合、存储、计算、建模到展现，涉及工具和技术太多，成本高昂，架构复杂，需求实现效率太低，难以满足企业业务的洞察需要。应用挑战：IT部门辛苦做出的数据报告，业务部门觉得没用，问业务部门有什么需求，又难以提出。服务挑战：无论是自建服务团队还是找第三方供应商，缺乏贴身的精细化专业服务能力导致解决问题效率低下，带来负面用户反馈。运营挑战：用的都是国际大牌产品，但系统就是不稳定，问题频出，本质是因为缺少运营的系统化方法。解决商业智能建设过程中的难题，使商业智能建设过程能在企业内取得长远收益，为管理者做持之以恒、稳健发展的决策支持，发挥数据价值，进而驱动商业价值体现，我们需要的是数据驱动业务增长能力模型——PASO能力模型。请点击输入图片描述PASO能力模型通过PASO能力模型，稳健的完成企业商业智能建设过 程，获得长期受益，才是真正意义上诠释和体现数据的商业价值，实现长期决策支持。举个例子：这是我们根据某企业国际物流业务的实际情况，进行调研和分析之后，建立的一套营销体系模型。请点击输入图片描述通过营销体系模型，分析出每一步的销售过程的数据，从而不断改进销售技巧以及优化服务流程，最终实现了广告投放上的价值最大化，以及销售流程环节标准化。这是一个企业应用商业智能的实例，也显示出我刚才提到的，商业智能不是短期解决问题的方案，而是一个追求持续收益的长期建设过程。

国内有关商业智能的软件厂商是亿信华辰，以其完备的数据全生命周期产品线而闻名，是国内规模最大，历史最长的商业智能软件厂商。

商业系统，就是能给商业经济带来效益和获利的系统。从金融方面讲，可让一个企业能以最低的投入，产出最大的回抱行为，都称之为商业行为。知识扩展：商业智能系统（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能的概念最早是由GartnerGroup提出来的。确切地讲，商业智能并不是一项新技术,它是将数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)等技术与资源管理系统(ERP)结合起来应用于商业活动实际过程当中，实现了技术服务于决策的目的。扩展资料：创业公司在商业模式上常见的失误有：做出来的解决方案没有市场需求，产品缺乏特定的市场，产品总是免费赠送。一个好的商业模式至少要包含以上10个基本元素中的前7个。1、价值定位价值定位必须清楚地定义目标客户、客户的问题和痛点、独特的解决方案以及从客户的角度来看，这种解决方案的净效益。2、目标市场目标市场是创业公司打算通过营销来吸引的客户群，并向他们出售产品或服务。这个细分市场应该有具体的人数统计以及购买产品的方式。3、销售和营销口头演讲和病毒式营销是目前最流行的方式，但是用来启动一项新业务还是远远不够的。创业公司在销售渠道和营销提案上要做具体一些。4、生产常规的做法包括家庭制作、外包或直接买现成的部件。这儿的关键问题是进入市场的时间和成本。参考资料来源：百度百科-商业模式

商务智能在电子商务中应用的重要意义，并对国内外商务智能的研究现状进行了分析，构建了商务智能在电子商务中应用的I2EC阶段模型。在分析中国文化对商务智能应用影响的基础上，提出了中国文化视角下商务智能在电子商务中应用的研究模型。　　一、中国文化视角下商务智能(BI)　　在电子商务中应用研究的意义在信息时代，如何把电子商务企业(包括实施电子商务的传统企业)利用信息技术和实施电子商务所积累的大量的数据金矿、转化为对企业管理有用的信息、进一步提炼成对企业决策经营至关重要的知识进而全面提升电子商务企业的竞争力，而商务智能(Business Intelligence，简称BI)恰是担此重任的理想选择。　　据《信息周刊》对2006商业科技100强的调查， 对大多数企业来说，信息仍然是一笔未被充分挖掘的资产，但BI的实施成功率可能不到50%”。Gartner研究公司的副总裁和著名的分析师Betsy Burton认为：商务智能(没有成功)的核心问题不是技术问题，问题恰恰是商务领导人方面的失败，他们没有能够确保企业得到他们所需要的信息，并且没有把信息按照对企业目标有意义的方式进行调整，归根到底是文化的问题。　　二、商务智能(BI)国内外研究现状及分析　　(一) 商务智能(BI)国外研究现状及分析　　商务智能的概念由Gartner Group的Howard Dresner在1989年首次提出。Microsoft的创始人Bill Gates在1999年出版的Business @ the speed of thought using a digital nervous system一书中提到：首席执行官在提高一家公司的智商方面的作用，就是要营造一种气氛，它促进信息共享与合作，给那些信息共享在其中有价值的领域以优先地位，提供使信息共享成为可能的数字工具，以及奖励对充分的信息流作贡献的人。可以说，Bill Gates的这本书蕴含了丰富的商务智能(BI)的思想。通过文献查阅，笔者把国外与商务智能(BI)相关的研究分为三类：　　1、对商务智能理论、技术方法和构架等方面的研究　　Datamonitor，Stephan，Robert等学者对商务智能(BI)的理论、数据挖掘、神经网络与智能计算等商务智能技术、商务智能系统和商务智能的应用进行了研究。Neal等学者提出了在分布式异构环境中基于Agent的商务智能系统构架。　　2、商务智能(BI)在电子商务企业的应用研究　　Smith，Reddy等学者进行了商务智能(BI)在供应链管理(SCM)中的应用研究。Wells，Rick等进行了商务智能(BI)在客户关系管理(CRM)中的应用研究。Rao等对商务智能(BI)与物流管理的关系进行了研究。Ruddock等对商务智能(BI)应用于企业的绩效管理进行了研究。　　3、商务智能(BI)在行业和政府等的应用研究　　Ruddock等从企业绩效管理的视角研究了商务智能(BI)在金融行业的应用，Skriletz等学者对商务智能(BI)在金融服务业中的应用进行了研究。Ric等对商务智能(BI)在零售业中的应用进行了研究。Business Objects White Paper论述了在通信行业如何成功实施商务智能(BI)。Kuma等对商务智能(BI)在保险业的应用进行了研究，其他的一些学者还对商务智能(BI)在制药业、制造业和证券业等行业的应用进行了研究。　　(二)商务智能(BI)国内研究现状及分析　　我国近年来也开始有一些学者在商务智能方面开展研究工作，有学者进行了商务智能理论和应用方面的综述研究;有学者进行了商务智能在我国的发展现状、问题及其对策的研究;有学者进行了商务智能在现代企业中的应用研究;有学者对商务智能(BI)的设计、部署与实现进行了研究;有学者对事件驱动式商务智能进行了研究;有学者从商务智能(BI)的管理、技术与应用方面进行了研究;有学者进行了ERP、CRM、SCM和商务智能(BI)协同商务建设的研究;有学者从文化的视角对IT采纳和电子政务进行了实证研究。　　三、商务智能(BI)在电子商务中应用的I2EC阶段模型　　电子商务企业在电子交易活动及相关活动(如：ERP、CRM、SCM、以及对合作伙伴、竞争对手、企业外部环境交互活动等)中积累了大量关于商流、物流、资金流、工作流和人的数据，这些数据量大，类型结构较为复杂，但是企业经营管理的基础，对企业非常重要，有人把它比喻为数据金矿。商务智能(BI)通过 ETL、数据仓库技术、数据挖掘技术和数据分析等技术把电子企业的数据金矿转化为对企业经营决策有用的信息和知识，从而给企业带来竞争优势、商业机会和实实在在的利润：也就是说给企业及管理者插上智慧的翅膀。　　信息(Information)阶段　　处于该阶段的企业IT战略目标是使企业自身从数据金矿的负债阶段转变到企业的信息阶段。企业为了实施信息化，购买大量的IT设备，购买或研发了软件，聘用了工资不扉的IT人才，在IT基础设施上进行了大量的投资，同时信息化为企业带来了大量的数据金矿，这就形成了企业数据资产的负债阶段，此阶段企业致力于如何把数据转化为对企业有用的信息。　　跨部门的信息共享及智能(Intelligence)感知阶段　　电子商务企业利用数据仓库(DW)等技术对企业中各部门异构数据源进行提取、净化、装载及集成(ETL)，以实现企业的信息流通和共享，对企业内、外部的变化及时感知并积极响应，从而实现电子商务企业的职能感知阶段。　　1、商务智能的延伸(Extension)阶段　　在该阶段企业利用数据挖掘(DM)、知识发现(KDD)和决策支持系统(DSS)等技术，通过BI在企业客户关系管理(CRM)、电子商务交易系统(E- Commerce)、企业资源管理系统(ERP)、供应链管理系统(SCM)和营销系统等的成功应用，形成企业的增值信息和知识，并通过增值信息和知识在价值链内的利益相关者中的共享，给企业带来更多的附加价值，从而实现电子商务企业的职能延伸阶段。　　2、通过智能外网实现企业信息日用品化(Commoditization)的增值阶段。　　企业通过智能外网把企业商务智能所形成的数据、增值信息和知识像日用品(Commoditization)一样地销售给新类型的客户，实现数据的市场化，以把企业的数据金矿变成企业新的利润增长点，发现新的市场机会和新的商务模式，增强企业的核心业务，为企业提供了持续的核心竞争力。　　四、中国文化视角下商务智能(BI)在电子商务中应用的研究模型　　企业本质上是一个动态的、不断更新的一集共享的知识系统，具有学习和知识与创新知识的内在属性，而管理者的任务就是管理和促进企业知识的共享、运用与创新。　　中国文化视角下商务智能(BI)在电子商务中应用的研究模型如图1所示。该研究模型采用Hofstede文化价值理论，在借鉴欧美西方发达国家的商务智能(BI)应用成功经验基础上，结合我国电子商务的特点，研究基于我国特有文化的商务智能(BI)的应用方法。该研究模型沿“理论基础融合→理论推演/建模 →实证分析研究→得出结论(实施方案/指导原则)”的总体思路展开。

BI是商务智能，BI报表也就是将企业中现有数据进行整合并提供出的报表。BI是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。扩展资料：BI的应用范围是：1、销售分析主要分析各项销售指标；而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路；同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还可根据各种销售指标产生新的透视表。2、商品分析商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过D系统对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。3、人员分析通过D系统对公司的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标（销售指标为主，毛利指标、换购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等）的分析，以达到考核员工业绩，提高员工积极性，并为人力资源的合理利用提供科学依据。主要分析的主题有，员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量情况等等。参考资料来源：百度百科-BI

永洪科技，大数据BI高性能：MPP列存储，TB级数据秒级响应敏捷型：新型BI产品，探索发现型BI工具，更多分析功能服务型：全程服务，保证项目成功

商业智能的意思。商业智能（BusinessIntelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团提出，加特纳集团将商业智能定义为：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。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。

客户，产品，竞争者，服务。商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：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。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。可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。

商业智能的意思。商业智能（BusinessIntelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团提出，加特纳集团将商业智能定义为：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。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。

BI （Business Intelligence 商业智能）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。商业智能的技术体系主要有数据仓库（DW）、在线分析处理（OLAP）以及数据挖掘（DM）三部分组成。数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、 不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。在线分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。数据挖掘（DM）是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策.简单并综合的说，就是利用数据库里的大量数据来灵活的抽取成各种订制的报表类型，用来满足经营管理所需要的决策、预测的数据需求。

BI 是商业智能的英文缩写，你说的BI商业智能方案应该是作一个项目或者一个系统的解决方案。第一：要弄清楚项目/系统需要实现什么功能第二：用什么方法去实现；第三：找到方法后该怎么操作去完成方案等等比如你建立了一个养猪场，现在要搞数字化养殖，你必须需要建立一个系统，这个系统需要记录整个养猪场的出入库、销售、工资发放、猪的信息管理、养殖过程数据、销售、猪场每年盈利管理等等信息，你现在就去市面上招标，看谁能帮你完成这件事。投标企业会在了解你们需求的基础之上写一份解决方案，主要内容就是用什么方法实现你的需求，采用什么设备、什么技术、基于那些应用软件等等。你也可以在网上百度下，仅供参考

信息系统正在经历着“MIS → ERP →BI”的演变过程- MIS:管理信息系统－快速收集和处理商业信息- ERP：企业资源计划系统－准确监控信息流- BI：商业智能系统－大数据辅导企业经营决策1.2.1 企业决策实现过程的信息需求管理就是决策，决策需要信息。决策过程实际上就是一个信息输入、信息输出及信息反馈的循环过程。使用计算机辅助商业系统进行决策需要经过5个步骤：1）提出决策信息请求2）调用商业智能应用程序 （基于数据仓库的BI可辅助决策）3）基于已发布的模型、规则或是策略确定适当的决策（关键步骤）4）发布决策5）采取行动1.2.2 企业信息化系统中的商业智能1、定义：商业智能的概念最早是 Gartner Group 于1996年提出来的。 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、 联机分析、 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的技术及其 应用。“商业智能——将存储于各种商业信息系统中数据转换为有用信息的技术”2.商业智能过程的两个层次：层次一：整合系统数据基础上提供灵活的前端展现 （信息处理分析）eg.BI报表，Dashboard等层次二：数据库中的知识发现（数据挖掘）eg.大数据，智能推荐3.商业智能系统→客户智能、营销智能、财务智能、销售智能1.2.3 商业智能的体系结构BI过程以来自业务系统的数据为基础，经过数据仓库技术的处理，整合数据并将其转化为有序的信息；这些信息经过联机分析处理技术（OLAP）的分析后，可以表达出数据内部的各种关联， 这是对商业管理活动有很大帮助的知识；经营活动中很多时候还要进一步明确数据中隐藏 的规则，这要靠数据挖掘技术。将商业智能系统工作的这一 过程 进行技术上的抽象，可以 把商业智能的体系结构分为源数据 层、数据转换层（ ETL）、数据仓库（数据集市）层、OLAP 及数据挖掘层和用户展现层。1、数据源即数据仓库中的数据来源，既包括组织内部的业务数据、历史数据、办公数据等，也包括互联网的相关web数据，以及部分其他数据结构的数据。2、ETL过程即抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load）。ETL过程负责将业务系统中各种关系型数据、外部数据、遗留数据和其他相关数据经过清洗、转化和整理后放进中心数据仓库。3、数据仓库的应用包括联机在线分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）通过对数据仓库中多维数据分析操作，可以完成决策支持需要的查询及报表；通过数据挖掘可以发现隐藏在数据中的潜在规则。4、数据仓库的数据展示窗口BI前端展示可以提供各种能帮助人们快速理解数据内涵的可视化手段，包括：各种报表工具、查询工具和数据分析工具以表格或图形化的手段对数据的展现

定义为下列软件工具的集合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，不包括适应于专业人士的成品报告生成工具。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。数据挖掘（Data Mining）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。数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart）产品。包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型。联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理(OLTP) 明显区分开来。当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求，它的技术核心是维这个概念。“维”是人们观察客观世界的角度，是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系，这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维（dimension），使用户能对不同维上的数据进行比较。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drill across、drill through等。钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取（roll up）和向下钻取（drill down）。roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而drill down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。切片和切块是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个，则是切块。旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。OLAP有多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现（Relational OLAP）。以关系数据库为核心，以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表：一类是事实表，用来存储数据和维关键字；另一类是维表，即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起，形成了“星型模式”。对于层次复杂的维，为避免冗余数据占用过大的存储空间，可以使用多个表来描述，这种星型模式的扩展称为“雪花模式”。MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现（Multidimensional OLAP）。以多维数据组织方式为核心，也就是说，MOLAP使用多维数组存储数据。多维数据在存储中将形成“立方块（Cube）”的结构，在MOLAP中对“立方块”的“旋转”、“切块”、“切片”是产生多维数据报表的主要技术。HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现（Hybrid OLAP）。如低层是关系型的，高层是多维矩阵型的。这种方式具有更好的灵活性。还有其他的一些实现OLAP的方法，如提供一个专用的SQL Server，对某些存储模式（如星型、雪片型）提供对SQL查询的特殊支持。OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析。它通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表。维是人们观察数据的特定角度。例如，一个企业在考虑产品的销售情况时，通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况。这里的时间、地区和产品就是维。而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是OLAP分析的基础，可形式化表示为（维1，维2，……，维n，度量指标），如（地区、时间、产品、销售额）。多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-down和Roll-up）、旋转（Pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。主流的商业智能工具包括 Style Intelligence（思达商业智能） 、FineBI商业智能软件、BO、COGNOS、BRIO。一些国内的软件工具平台如KCOM也集成了一些基本的商业智能工具。根据综合性数据的组织方式的不同，目常见的OLAP主要有基于多维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种。MOLAP是以多维的方式组织和存储数据，ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据。在数据仓库应用中，OLAP应用一般是数据仓库应用的前端工具，同时OLAP工具还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强决策分析功能。补充定义商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。

实施商业智能系统是一项复杂的系统工程，整个项目涉及企业管理，运作管理，信息系统，数据仓库，数据挖掘，统计分析等众多门类的知识. 因此用户除了要选择合适的商业智能软件工具外还必须按照正确的实施方法才能保证项目得以成功. 商业智能项目的实施步骤可分为：（1）需求分析: 需求分析是商业智能实施的第一步，在其他活动开展之前必须明确的定义企业对商业智能的期望和需求，包括需要分析的主题，各主题可能查看的角度（维度）； 需要发现企业那些方面的规律. 用户的需求必须明确.（2） 数据仓库建模：通过对企业需求的分析，建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，并规划好系统的应用架构，将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类.（3）数据抽取: 数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中，在抽取的过程中还必须将数据进行转换，清洗，以适应分析的需要.（4） 建立商业智能分析报表：商业智能分析报表需要专业人员按照用户制订的格式进行开发，用户也可自行开发（开发方式简单，快捷） .（5） 用户培训和数据模拟测试： 对于开发—使用分离型的商业智能系统，最终用户的使用是相当简单的，只需要点击操作就可针对特定的商业问题进行分析.（6） 系统改进和完善：任何系统的实施都必须是不断完善的. 商业智能系统更是如此，在用户使用一段时间后可能会提出更多的，更具体的要求，这时需要再按照上述步骤对系统进行重构或完善

商业智能系统可辅助建立信息中心，如产生各种工作报表和分析报表。用作以下分析：销售分析主要分析各项销售指标，例如毛利、毛利率、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等；而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路；同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还可根据各种销售指标产生新的透视表。商品分析 商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过D系统对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。人员分析通过D系统对公司的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标（销售指标为主，毛利指标为辅）和采购人员指标（销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等）的分析，以达到考核员工业绩，提高员工积极性，并为人力资源的合理利用提供科学依据。主要分析的主题有，员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等等。

商业智能（Business Intelligence, BI），又称商业智能或商务智能，指用数据仓库技术、在线分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能通常可以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。商业智能一般是一种解决方案，是ETL、数据仓库、在线分析处理（OLAP）、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。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，最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。HyperIntelligence 沉浸智能答案自动呈现。您第一次无需查找洞察，它们会自动地向您呈现。借助 HyperIntelligenceu2122，现在每个人随时随地都可获得“零点击”见解。以新的分析方式来转变您的业务。现今的BI市场，正在出现一些新的发展方向，而且势头更劲，例如沉浸智能。MicroStrategy 2019 是全球首创且绝无仅有的结合沉浸智能u2122、融合分析及移动化转型的平台。凭借市场上最为开放和完整的产品，它能使所有组织成为更智能的 Intelligent Enterprise。最新版本 MicroStrategy 2019 Update 1 使用更强大的功能对平台进行了强化，为业务用户、分析师、管理员和开发人员带来受益。HyperCard只需将鼠标悬停在文本上即可获得答案–无中断，无延迟。HyperCard 能在用户已经使用的应用程序中为其提供洞察。将智能直接融入 web 浏览器、电子邮件客户端、Salesforce、Slack、Office365 应用程序、其他 BI 工具等等。HYPERVOICE提出问题，立即获得答案。将 MicroStrategy 与 Alexa 或 Google Home 结合，将分析应用程序转变成支持语音的私人教练。将洞察融入现有工作流程，从而提高生产力。HYPERSCREEN每一面墙上的个性化洞察。将屏幕变成动态的、智能的显示器，根据站在屏幕前的人来展示个性化的信息视图。使用数字身份将办公室和设施转型成激发数据驱动的协作与行动力的场所。HYPERVISION更智能的查看方式。举起您的设备，将洞察投放到物体和周围事物上，实现增强的现实体验。使用图像识别来扫描产品及检查库存，或者在前往会议室的途中用 GPS 位置即时获取客户简介。

关系如下，所谓商业智能（BusinessIntelligent），就是将企业中的现有数据转化为知识的过程。企业在开展业务的同时，获得了大量数据，来自国外的统计结果表明，全球企业的信息量平均每1．5年翻一番，而仅仅利用了全部信息数据的7%。随着知识经济时代的来临，记录客户与市场数据的信息和信息利用能力已经成为决定企业生死存亡的关键因素，越来越多的国内外企业已经根据信息流和数据分析技术进行企业重整，传统的数据记录方式无疑被更先进的商业智能技术所代替。据美国PaloAlto管理集团预测，到2001年，全球商业智能市场将达到700亿美元。　在商业智能解决方案的帮助下，企业级用户可以通过充分挖掘现有的数据资源，捕获信息、分析信息、沟通信息，发现许多过去缺乏认识或未被认识的数据关系，帮助企业管理者做出更好的商业决策，例如开拓什么市场、吸引哪些客户、促销何种产品等等。商业智能还能够通过财务分析、风险管理、欺诈分析、销售分析等过程帮助企业降低运营成本，进而获得更高的经营效益。简单说就是帮助您把现有的数据变成能帮您获利的工具。现在的新型敏捷BI产品普遍都要比传统的实施周期短4/5，处理速度也相当的快，并且与传统的比如SAP的BI系统对比，敏捷BI的价格也就是对方的零头，甚至都不到。过内目前也有了自己的敏捷BI的厂商，永洪科技就是现在国内唯一的敏捷BI厂商，国外还有像QV,等等一些敏捷BI的提供商