Business Intelligent(BI)
随着经济的发展，企业所面临的竞争日益激烈。同时，信息技术的发展也使企业获取信息的手段和渠道也在不断增加，企业所面对的信息浩如烟海。而任何好的决策都需要事实和真实的数据。企业决策的正确程度也取决于所使用的事实和数字的准确程度。另一方面，随着竞争的增加，决策需要在较短的时间内做出。因此，在特定的时间段内，能够尽可能多地获得相关信息就变得越来越关键。而为了使决策具有较好的正确度，却又需要更长的时间。因此，企业需要高效数据分析工具，以减少高速、精确分析大量数据所需时间。 商业智能技术正是一种能够帮助企业迅速地完成信息采集、分析的先进技术。它包含了决策过程中所有的查询和报告、在线分析处理（OLAP）和信息采集应用程序及工具。 商业智能解决方案在企业经营中的作用主要表现在三个领域：
客户关系管理（CRM）：通过有效的交流和良好的服务维持客户对企业来讲是至关重要的。商业智能通过帮助企业完成客户划分、客户获得、赢回客户、交叉销售、客户保留等工作，使企业的目标、人员、商务处理流程和基础设施集中到根据客户的需要来定制产品、服务以及"面对面"的客户交流方面。
可赢利性分析：商业智能解决方案可以帮助企业分析利润的来源、各类产品对利润总额的贡献程度、广告费用是否与销售成正比等等。
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减少成本：商业智能技术能够协助企业确定在哪些对业务影响最小的领域减少成本。而降低成本的决策可基于详细的目标数据。
商业智能中所包含的数据分析技术主要可分为以下三个阶段：
查询报告
为了有效地进行营销管理，企业往往需要将各地的数据汇总到总部，并建立一个庞大的数据仓库。这种数据仓库不但能够保存历史数据、阶段性数据，并从时间上进行分析，而且能够装载外部数据，接受大量的外部查询。
建立数据仓库的过程一般包括清洗、抽取数据操作，统一数据格式，设定自动程序以定时抽取操作数据并自动更新数据仓库，预先执行合计计算等步骤。
快速、简单、易用的查询和报告工具能够帮助管理者充分利用企业中不同层次的数据，获取所需要的特定信息，并以合理的格式加以显示。同时，优秀的工具支持多种网络环境，允许用户在客户机/服务器网络、内部网络或Internet上传输分析结果。它们还应该有足够的灵活性，以支持各种类型的查询和报告需求，从简单的订阅、周期性的报告，到使用SQL和其它查询语言作随机查询。
在线分析处理（OLAP）
在线分析处理是一种高度交互式的过程，信息分析专家可以即时进行反复分析，迅速获得所需结果。在线分析处理同时也是对存储在多维数据库（MDD）或关系型数据库（RDBMS）中的数据进行分析、处理的过程。这种分析可以是多维在线分析处理、关系型在线分析处理，也可以是混合在线分析处理。
这一过程一般包括三种可供选择的方案：
·
预先计算：小结数据在使用前进行计算并存储；
· 即时计算和存储：小结数据在查询是计算，然后存储结果。因为消除了相应的运行计算，使随后的查询运行变得更快。
· 随时计算：用户在需要时对小结数据进行计算。
数据挖掘
数据挖掘是从浩如瀚海的数据和文档中发现以前未知的、可以理解的信息的过程。由于数据挖掘的价值在于扫描数据仓库或建立非常复杂的查询，数据和文本挖掘工具必须提供很高的吞吐量，并拥有并行处理功能，而且可以支持多种采集技术。数据挖掘工具应该拥有良好的扩展功能，并且能够支持将来可能遇到的各种数据（或文档）和计算环境。丝锥夹头
企业信息化与商业智能
企业信息化与商业智能
What商业智能软件能为企业做什么？
商业智能软件可以将企业现有的各种数据源进行统一的规划和整理，把这些凌乱的数据变成各种有价值的信息图表，然后企业的管理人员再将这些分析结果变成企业决策，提高企业的竞争力。
When什么时候可以考虑使用商业智能软件？
当企业有MIS/ERP系统或者财务等其他应用软件时，并且积累了一定量的数据，这时候就可以考虑使用商业智能软件进行一些商业智能分析，为企业的各种管理决策提供依据。
Why为什么企业需要商业智能软件？
企业数据大量积累，信息系统各自独立，原有的报表技术都是基于静态数据的固定报表，企业管理人员为了得到自己想要的报表形式需要反复与信息技术人员交流，信息技术人员为了增加新的报表也需要耗费大量的时间和精力。但是如果使用了商业智能分析软件，这一切都将成为历史。
How如何使用商业智能分析软件？
首先由信息技术人员定制好针对不同部门管理人员的商业智能分析应用，企业管理人员只需要简短培训如何使用商业智能分析软件。
商业智能，企业信息化的驱动力
哪些市场将提供给我们最快速的业务增长？如何提高客户的满意度和忠诚度？哪些产品保障了公司的80%销售收入？如何提高决策效率？…企业成功的其中一个因素就是能否有效地将企业运营数据提升为决策信息的能力。"商业智能"藉以提取、整合、挖掘、分析企业数据进而帮助管理者回答以上棘手问题。
本文首先阐述了商业智能的产生及其定义，其次阐述了商业智能是企业性能的驱动力，接着阐述了商业智能的应用趋势，最后介绍了金蝶商业智能及分析模型。
关于商业智能
作为一种将数据转变为信息、信息转变成知识的工具，商业智能(BI，Business Intelligen
ce)在全球一直享有较高的声誉。如今，它已经在电子商务、客户关系管理、信息门户、企业资源管理以及其他各类企业应用系统中担当起核心技术的角。
那么什么是商业智能呢？IDC将商业智能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，不包括适用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。
数据采集系统方案
数据集市(Data Mart)和数据仓库（Data Warehouse）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。
主管信息系统(EIS，Executive Information System)。
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企业机构利用上述软件工具在统一的BI平台上建立所需的企业范围内的商业分析。
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商业智能-企业信息化的驱动力
商业智能的基础是企业各业务活动的各项绩效指标（Performance Indicator），它们来自企业各应用系统并经"提取"计算而得，这些应用系统包括企业资源规划系统(ERP)、客户资源管理系统(CRM)、供应链关系管理系统(SCM)、人国资源管理(HR)、电子商务等等。商业智能及时将各种基础绩效指标及关键绩效指标（KPI，Key Performance Indicator）提供企业各级管理者，管理者藉以快速做出决策。
商业智能作为企业性能的驱动力，主要表现在以下几个方面：
提取并整合来自企业内部各种应用系统的运作数据，并将数据转变成信息，信息又
进一步转变成知识。更为有意义的是，各种系统可以来自不同的平台。这样，一方面大大提升了各种应用系统的分析能力，另一方面保障了企业各种应用系统的前期投入。
商业建模和量化的分析指标提供企业内部关键问题的解决方案。主要包括：
商业建模（Business Modeling）、即席查询(ad-hoc query)、多维度分析(multidimensional analysis)、假设性问题分析(what-if analysis)、基础绩效指标及关键绩效指标(KPI)等技术。
各种应用系统通过和商业智能的结合，使得交易流程与决策信息最终形成回路。协助完成企业目标成为所有系统最优先的原则，所以企业的运营瓶颈将被及早发觉，系统并因此更具弹性，企业将更容易、更及时做出正确的决策。
商业智能（BI）和知识管理（KM）的协同应用将构建企业信息门户（EIP，Enterprise Information Portal）。企业信息门户的出现将使企业管理者和企业员工拥有共同的学习平台和工作平台，通过这个平台，管理者可以轻松的了解整个企业的运营情况进而作出决策，而员工也可以掌握所需要的专业知识。
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