一、bi智能分析系统
在当今信息爆炸的时代，数据已经成为各个行业中不可或缺的资源。然而，对于大量的数据如何进行高效分析和利用，一直是企业面临的一大挑战。幸运的是，随着技术的不断进步，现在有一种名为BI智能分析系统的工具，可以帮助企业轻松应对这一难题。
什么是BI智能分析系统？
BI智能分析系统是一种基于先进算法和数据挖掘技术的软件工具，旨在帮助企业从大规模数据中提取有价值的信息，并基于这些信息进行决策和优化。它通过将数据可视化、分析和报告功能集成在一起，提供了一个全面的数据分析解决方案。
这些系统通常具有强大的数据处理能力，可以从多个来源的数据中获取、整合和清理数据。然后，它们使用各种算法和模型来揭示数据背后的关联和趋势，以及发现隐藏在数据中的有价值的见解。
BI智能分析系统的优势
使用BI智能分析系统有许多优势。首先，它提供了一个高度可视化的界面，使用户可以直观地了解数据和分析结果。用户可以通过各种图表、图形和仪表板来可视化数据，从而更容易理解数据的含义和趋势。
其次，BI智能分析系统具有强大的分析能力。它可以应用各种分析方法和技术，如预测分析、趋势分析和关联规则挖掘，从而帮助用户深入了解数据，并做出准确的预测和决策。
此外，BI智能分析系统还具有灵活性和可扩展性。它可以根据用户的需求进行定制和扩展，以满足不同行业和组织的特定需求。用户可以根据自己的需求添加新的分析功能和报告模板，从而最大程度地提高系统的价值。
BI智能分析系统的应用领域
由于其出色的分析能力和灵活性，BI智能分析系统被广泛应用于各个行业和领域。下面是一些常见的应用领域：
- 市场营销和销售：帮助企业识别潜在客户和目标市场，制定有效的市场策略。
- 供应链管理：优化供应链流程，提高供应链的效率和可靠性。
- 金融业务分析：进行风险评估和投资决策，提供预测和报告。
- 人力资源管理：分析员工绩效和离职率，并提供人力资源决策的支持。
- 物流和运输：优化运输路线和交通流量，提高物流效率。
BI智能分析系统的未来发展
随着数据量的不断增加和技术的不断进步，BI智能分析系统在未来将继续发展壮大。以下是一些可能的发展趋势：
- 更强大的机器学习和人工智能算法：随着机器学习和人工智能技术的发展，BI智能分析系统将能够更准确地预测和分析数据，提供更有价值的见解。
- 更智能的自动化功能：未来的BI智能分析系统可能会具备更智能的自动化功能，能够自动收集、整理和分析数据，减少人工干预的需求。
- 更广泛的数据集成能力：随着数据来源的增加，BI智能分析系统将需要能够更好地集成各种数据来源，并提供更全面和准确的分析结果。
总的来说，BI智能分析系统是一种强大的数据分析工具，可以帮助企业更好地理解和利用数据。无论是对于市场营销、供应链管理还是金融业务分析，BI智能分析系统都可以为企业带来极大的价值。随着技术的不断进步，BI智能分析系统的功能和性能也将不断提升，为企业创造更多的机会和竞争优势。
二、bi 商业智能 大数据
商业智能和大数据在当今商业环境中的重要性
在当今数字化时代，随着信息技术的飞速发展，商业智能和大数据已经成为企业获取竞争优势以及经营决策的重要工具。商业智能是指通过数据分析、数据挖掘等技术手段，帮助企业管理者更好地了解市场动向、客户需求，并做出有效的战略决策的能力；而大数据则是指海量数据的采集、管理、处理和分析，从中挖掘出有价值的信息。
随着互联网的普及和移动互联网的快速发展，企业面临着越来越复杂的商业环境。传统的商业模式和经营理念已经无法适应市场的变化，企业需要依靠科技手段来提升自身的竞争力。商业智能和大数据作为现代企业管理的重要工具，可以帮助企业管理者更好地了解市场和客户，预测未来发展趋势，制定有效的营销策略，并最终实现业务目标。
商业智能和大数据的应用领域
商业智能和大数据的应用领域非常广泛，涵盖了金融、零售、制造、医疗等各行各业。在金融领域，商业智能和大数据被广泛应用于风险管理、信贷评估、投资决策等方面，帮助金融机构提高效率、降低风险。在零售领域，商业智能和大数据可以帮助零售商更好地了解消费者的购买行为、喜好和需求，从而制定个性化的营销方案，提升销售额。
在制造业领域，商业智能和大数据可以帮助企业优化生产流程、提高生产效率，降低成本。在医疗领域，商业智能和大数据可以帮助医疗机构更好地管理医疗资源、优化诊疗流程，提高医疗质量。总的来说，商业智能和大数据可以在各行各业中发挥重要作用，帮助企业实现数字化转型，提升竞争力。
商业智能和大数据的优势
商业智能和大数据具有许多优势，这也是它们受到广泛关注和应用的重要原因之一。首先，商业智能和大数据可以帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息，帮助企业管理者做出更准确的决策。其次，商业智能和大数据可以帮助企业更好地了解市场和客户，制定个性化的营销策略，提升销售额。此外，商业智能和大数据可以帮助企业优化生产流程、降低成本，提高效率。
另外，商业智能和大数据还可以帮助企业发现新的商机和增长点，开拓市场，实现可持续发展。同时，商业智能和大数据可以帮助企业管理者更好地了解自身的优势和劣势，帮助企业制定长期发展战略。总的来说，商业智能和大数据具有诸多优势，可以帮助企业应对挑战，保持竞争力。
商业智能和大数据的挑战
虽然商业智能和大数据具有许多优势，但是它们也面临着一些挑战。首先，商业智能和大数据需要海量的数据支撑才能发挥作用，如何获取和管理这些数据是一大难题。其次，商业智能和大数据需要高超的技术水平和专业知识来进行数据分析和挖掘，人才的培养是一项长期任务。
另外，商业智能和大数据涉及到大量的隐私数据和商业机密， 数据安全和隐私保护是一大挑战。同时，商业智能和大数据的应用成本也较高，对企业来说是一项不小的投入。还有,商业智能和大数据需要与企业现有的信息系统进行整合，如何实现信息系统的无缝对接也是一项挑战。
商业智能和大数据的发展趋势
随着科技的不断进步和商业环境的不断变化，商业智能和大数据的发展也在不断演进。未来，商业智能和大数据将更加普及和深入到各个行业领域，成为企业管理的重要工具。同时，商业智能和大数据的技术也将不断升级，更加智能化、自动化，为企业管理者提供更加精准的决策支持。
另外，随着人工智能和机器学习等技术的发展，商业智能和大数据将与这些技术相结合，为企业带来更多的创新和突破。未来，商业智能和大数据还将涉及到更多的领域，如物联网、区块链等新兴技术，为企业带来更多的发展机遇。
总的来说，商业智能和大数据是当今企业发展的重要驱动力量，它们将继续发挥着重要作用，推动企业迈向数字化转型和智能化发展。随着技术的不断创新和商业环境的不断变化，商业智能和大数据也将不断升级和完善，成为企业发展的强大支撑。
三、bi大数据分析系统
BI大数据分析系统的应用与发展
随着大数据时代的到来，bi大数据分析系统在各行各业中得到了广泛的应用。它是一种基于数据驱动的分析系统，通过对海量数据的挖掘和分析，为企业提供决策支持，提高企业的竞争力和市场占有率。bi大数据分析系统具有以下特点：
- 数据量大：bi大数据分析系统需要处理大量的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
- 实时性：bi大数据分析系统能够实时地获取和分析数据，为企业提供实时的决策支持。
- 灵活性：bi大数据分析系统能够灵活地分析各种类型的数据，满足不同行业和企业的需求。
- 可扩展性：bi大数据分析系统能够与企业现有的信息系统集成，实现数据的共享和交换，提高企业的信息化水平。
在当今竞争激烈的市场环境下，企业要想取得成功，必须具备强大的数据分析能力。bi大数据分析系统能够帮助企业实现数据的自动化处理和分析，为企业提供更加准确和实时的数据支持，帮助企业做出更加科学和合理的决策。
随着技术的发展和市场的变化，bi大数据分析系统也在不断地发展和完善。未来，bi大数据分析系统将会更加智能化和自动化，能够更好地适应不同行业和企业的需求，为企业提供更加高效和智能的数据分析服务。
总的来说，bi大数据分析系统已经成为企业信息化和智能化发展的重要支撑，它将会在未来的市场竞争中扮演越来越重要的角色。
BI大数据分析系统的实施与挑战
实施bi大数据分析系统需要企业具备一定的技术实力和管理能力，同时也面临着一些挑战。首先，数据的质量和准确性是实施bi大数据分析系统的关键因素之一，如果数据不准确或者不完整，将会影响分析结果的准确性和可靠性。其次，实施bi大数据分析系统需要企业具备一支高素质的数据分析团队，这个团队需要具备数据分析、数据挖掘、机器学习等方面的知识和技能。
此外，实施bi大数据分析系统还需要企业具备一定的基础设施和软硬件支持，包括高性能的计算机硬件、稳定的操作系统、高效的数据库管理系统等。同时，企业还需要建立完善的数据管理制度和信息安全管理制度，确保数据的安全性和保密性。
总之，实施bi大数据分析系统需要企业从多方面入手，不断提高自身的技术实力和管理能力，同时也需要克服一些技术和管理的挑战。
四、bi系统优势？
BI的优势
1)迎合企业的需求
根据最新一期美国《财富》杂志的分析,BI能够运算大量信息,然后为企业找出市场趋势、经营上的问题,以及发现市场新机会。而这正是企业一直以来都在寻找的软件。
2)为企业提供的决策支持效果明显
BI由于是基于对企业一手资料的分析,因而对企业的决策效果显著。
3)能让企业所有员工自己进行资料分析,从而发现问题。
这是原先一些决策支持软件所不具备的功能。一直以来,只有信息或统计人员懂得如何在成堆的信息与数据里,产出厚厚一叠的商业报告,通过会议或简报的形式与大家分享。现在有了BI就不同了,它能让每个人都有能力独自进行商业分析。
4)BI软件的价格相比ERP、CRM等来说不算高,而且安装上线也只需要几个星期的时间。企业时下比较热衷BI的另一个主要原因是数据搜集、数据挖掘已为BI提供了良好的基础,企业对BI的需求上升。
人们越来越认识到,日常的业务应用生成了大量的数据,这些数据若用于决策支持会带来显著的附加值。
BI管理软件系统的优势有哪些?中琛魔方大数据表示:若再加上行业分析报告、独立的市场调查、评测结果和顾问评估等外来数据,上述处理过程产生的效益可进一步增强。所以说,商业智能近年来逐渐成为热点可说是企业信息化发展到一定程度的必然。
五、BI系统作用？
1、高效完成基础数据分
在日常的数据分析中，有大量的每隔一段时间就需要进行的数据分析。这类型的数据分析报表整体架构基本一致，只是每个月的具体数据有所不同，只需要替换数据源就能完成。
2、个性化分析
出了重复性高的基础数据分析，企业管理经营中还经常需要针对特定情况进行分析挖掘的个性化分析报表。即使是同一张分析报表在不同浏览者手里也能有不同角度的分析展示。
怎么满足不同人的个性化分析需求？Smartbi数据分析云给出了自助式分析的答案，借助多维动态可视化分析功能与其他高效易操作的智能分析功能，任意浏览者都能通过任意终端秒开报表，并自行决定字段与维度组合。
3、搭建适合自身的大数据可视化分析平台
对企业级用户来说，搭建适合自身的大数据可视化分析平台更有利系统化挖掘传递数据信息，为决策提供实实在在的辅助指导作用。BI软件产品其实本来就有很多的优势，我们会发现它能有效的降低企业的成本，而且还可以转移运营的成本之外，还可以快速的响应，在日常使用的过程中，维护的方法真的非常的简单。
六、Bi指什么数据？
Bi是指Big Data Business Intelligence，即大数据BI。
它是能够处理和分析大数据的BI软件，区别于传统BI软件，大数据BI可以完成对TB级别数据的实时分析。
大数据可以概括为4个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值密度低(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据BI也应运而生。
七、bi数据是什么？
BI全称商业智能(Business Intelligence),在传统企业中,它是一套完整的解决方案。将企业的数据有效整合,快速制作出报表以作出决策。
商业智能BI在数据架构中处于前端分析的位置,其核心作用是对获取数据的多维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、cube等。
通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取,而后是商业智能的前端分析和展示。
八、什么是商务智能(BI)？
我所理解的商务智能(BI)
本文目录:
- 开篇先啰嗦几句
- 什么是商务智能(Business Intelligence)
- 为什么需要商务智能
- 商务智能是怎么实现的
- 结尾再展开说几句数据科学家的事
-开篇
回想起来在工作中做商务智能这一块已经有六七个年头了，虽然平时接触的商务智能产品相对单一，但是并不影响对商务智能的理解，产品毕竟只是实现需求的一种工具，而对根据客户的需求给出合理的实现方法，并将其组织成可行的方案才是更有价值的。
刚毕业那会家人问起来我的工作内容还是相对容易介绍和解释的，就是地地道道一程序员嘛，后来又叫程序猿也叫码农，形象地阐释了这一行女人当男人用，男人当畜生用的工作强度，幸运的是我的第一份工作单位是一个非常靠谱的甲方公司，当时所谓的靠谱就是指新人也有很好的学习进步空间，同时工作强度也并不是非常的过份，几乎没有加班，当然薪水也还凑合。就这样两年之后就有机会接触到了SAP的商务智能工具Business Warehouse， 从此开始一直从事相关的工作至今，其间转做过乙方，过过两年空中飞人到处出差的日子，随之又回到甲方安安稳稳的上班。到现在家人老同学老朋友估计都很难清楚的知道我到底是做一份什么样的工作，只知道我是做IT的。
那么今天就让我来谈谈我所理解的商务智能吧，下面文章的难度基本上是扫盲级别的，不会有太多难理解的技术文字，力求通俗易懂，当然个人能力还是很有局限，如有不对之处欢迎批评指正。
-什么是商务智能(Business Intelligence)
-字面意思
既然是商务的那么一般就是企业、单位里用的东西，而不是一般小老百姓用的。后面加上智能两个字就稍微有一点费解了，其实也可以从字面上先解释 一下。智就是聪明的意思，能么就是能力，企业聪明了以后就有能力干什么呢？最容易想到的就是能赚更多的钱，有更好的效益，然后么对于员工来说工资福利 啥的就有希望更好一点。所以说商务智能就是一个能让企业变得更聪明从而赚得更多的东西，这么说应该都能理解吧。
-专业解释
说了字面意思之后我们再来看看专业解释(出自度娘)：
BI（Business Intelligence）即商务智能，它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。
可以看出专业的解释和从字面上直接理解的并没有很大的差异，我这里再把其中最重要的三个词列一下方便理解：数据、报表、决策。所以到这里就基本可以说明什么是商务智能了，说白了就是将企业里日常运营所产生的各种数据都整理成报表的形式展现给公司管理人员做分析决策的一整套解决方案，有些地方还可以狭义的理解为一些相关的数据管理软件和报表工具。
-你看到的商务智能结果
作为一名企业的普通职员，你可能来自商场部，销售部，采购部，生产制造部，财务部等等，你的日常工作中就会产生和录入各种数据，从开展一次市场营销活动需要制定预算，到录入商机，给有意向的客户开出报价单，到客户确认下单位后生成和录入销售订单，随后或许转成工单下达至生产部门，生产部门再查看成品、原材料、半成品库存，或许有不够的物料需要进行采购，然后上线生产，成品出库，发货，开票到最终财务结账。这样一整套业务流程下来到处都产生同时也需要数据。于是你或许看到了一些类似下面这样简单格式的报表数据:
(图片来源: 自己日常接触到的业务部门的基础数据)
如果有更直观的数据展现工具，你所看到的或许又是类似下面这样的图表:
(图片来源: Spotfire官网 -- 一款强大的数据分析工具)
可以说以上的Excel格式的报表和丰富的图表分析都是目前我所看到企业业务人员日常接触最多商务智能，因为有报表的地方就有数据整合，有报表的地方就能提供决策支持。
-我看到的商务智能
作为IT人员，在给出商务智能解决方案上要做到的正是将平常业务人员大量的手工数据收集与整合操作通过计算机软件系统进行实现，从而达到商务智能快速准确的要求，将人从琐碎的数据收集与整合工作中解脱出来，专注于分析与决策工作。因而我所看到的商务智能是类似下面这样的:
(图片来源: 百度搜索BI架构挑选了一个相对清晰完整的SAP的BI架构)
具体图片里面的环节在这里就先不多做介绍了，下文在介绍“商务智能是怎么实现的”时候会涉及到图片里的一些内容。这张架构图基本涵盖了我日常工作的技术内容，所以我所看到的商务智能就是通过类似这样一种技术上的层层搭建实现的一个完善的商务智能软件系统平台，以及帮助企业实现这样一个平台的完整过程。
-为什么需要商务智能
当我分析为什么需要一样东西的时候，一般来说首先要看一看这个东西是不是好的，好的定义一般来说就是这个东西是不是能够消除消极的结果(对于企业比如降低成本)，和带来积极的结果(对于企业比如增加收入)，然后还有一点就是可以看看这个东西其他人是不是也是认为是好的而且也在使用。
-是不是好东西？
从上文“什么是商务智能”中可以顺理成章的得到第一个直接的回答，商务智能可以让企业变得更聪明从而能赚更多的钱，这就是一个最朴素也是最好的回答，有这样的一个理由有的时候就够了。那么具体好在哪里呢，我们接着往下看。
没有实施商务智能的企业往往会有如下困扰：
- 大量的业务数据的产生，收集和存储需要投入大量的人力有时候已经超越了人工能够处理的极限。
- 还有很多有价值的信息被掩盖在这些大量的业务数据之中无法很好的挖掘。
- 管理层很难实时准确的掌握最新的运营状态，从而无法及时的作出正确决策。
而实施了商务智能的企业可以通过商务智能提供的类似以下的一些解决方案成功的搞定上述困扰：
- 销售管理智能
- 订单分析
- 销售分析
- 促销分析
- 客户交易量分析
- 客户管理智能
- 客户服务分析
- 潜在客户分析
- 客户投诉与意见分析
- 售后服务分析
- 物料管理智能
- 库龄分析
- 库存分析
- 物料品质分析
- 财务管理智能
- 财报分析
- 主要经营指标分析
- 成本分析
- 生产管理智能
- 产能分析
- 生产效率分析
- 生产品质分析
- 人事管理智能
- 人力分析
- 薪资分析
- 考勤分析
- 培训分析
-案例：四川烟草的商务智能成功案例
在这里我稍微罗列几张别人家的成功实施的商务智能系统的效果图来直观的感受一下商务智能是如何让企业变得更聪明的。(信息来源: 之前工作中收集的SAP BO打单资料)
通过上面这样的报表和图表，管理人员日常经营所需要的一些信息可谓是一目了然。
--别人家是不是有在用呢？
平时生活里在做选择和判断一个东西是不是好的，自己是不是需要的时候，自己一个人的判断往往还不是很有底气，这个时候就要抬头看看外面的世界，别人是不是也在用这个东西也在说它好。于是我找来下面两张图(信息来源: 依旧是早年的BO打单资料)，看看有多少企业都已经成功的实施了商务智能了呢？
这些虽然已经是几年前的而且只是SAP一家商务智能厂商所提供的数据，但是应该也已经可以看出一些结论了吧。
-商务智能是怎么实现的
如果需要系统的介绍商务智能的实现，估计可以开个培训班然后讲上好几天的课。这里只是做一个简单的介绍，争取重要的知识点都可以讲到并通俗的解释。
- 联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）
如今的日常工作或生活中或多或少都会接触一些电脑系统，即使最常见的在商场买东西，服务员也需要将商品扫一下然后再给你开单，有时候你想买的样式没货了还可以要帮你查一查别的门店是不是有货。那么如何分清OLTP和OLAP呢，在刚刚这个商场购物的简单例子里，服务员扫描商品给你开单这个动作所使用的可以说就是OLTP，因为扫完商品你买单后服务员所使用的电脑系统会生成相应的订单，并进行后续的一系列出货，开票，扣减库存操作，就些操作就是联机事务的处理。而后面帮你查看库存是否可以从别的门店调货基本可以算作是OLAT，联机分析处理，分析你想要购买的商品是否仍有库存。为什么要搞清楚OLTP和OLAP呢，那就是因为接下来商务智能主要涉及的系统是OLAP，就可以从思想上彻底的把商务智能系统和平时工作中所用到的那些个事务处理系统区别开了。
专业的OLTP和OLAP解释：
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.
-ETL(Extract-Transform-Load)
理解了商务智能系统是一个联机分析处理系统主要是用于支持数据的分析操作的，那么接下来就需要了解的是ETL，数据的抽取、转换和加载。说数据的抽取、转换和加载有一点点的抽象，让我换一个说法。实际上ETL要处理的事情就是数据从哪里来的要到哪里去，在这个数据来来去去的过程中数据有哪些变化，比如汇总啦，数据之间的对映关系啦啥的。
专业的ETL说明：
ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
-数据库和数据仓库
在介绍上面两个概念的时候出现的数据库和数据仓库很多人搞不清楚他们两个的区别，这里简要的说明一下。数据库的设计一般是面向事务处理的，所以一般的关系型数据库设计时要避免数据冗余，还要采用一些标准的范式，而数据仓库的设计往往需要冗余来支付分析处理(空间换时间)，数据库一般存放一些实时数据而数据仓库大多用来存放一定时间的历史数据。这也可以看出来为什么需要有ETL的过程来将数据存放到数据仓库中。另外一点就是数据仓库的设计往往是面向对应的主题的，可以按照系统的模块进行相应的设置，比如销售管理系统对应数据仓库里的销售分析模型，库存管理系统对应库存分析模型等等。
在大致了解了以上几个基本概念以后，我们再来看看一个完整的商务智能系统是如何实现的。
(图片来源:度娘搜索BI架构挑选了一个比较完整又简单的)
本来想自己画一个商务智能的架构图的，小小的偷懒了一下，网上找了一个能充分说明实现过程的图来解释一下，这张图我们需要从下往上看。
既然是和数据打交道，那么首先数据从哪里来？于是我们有了数据来源，是各种各样的外部系统，比如图上的POS(销售网点)系统，CRM(客户关系管理)系统，ERP(企业资源规划)系统等等，这些都是联机事务处理系统(OLTP)，他们的数据都存储于实时的后台数据库中。有了上面的知识点介绍这里就应该很容易理解了吧。
接下来是ETL出场了，我们需要从这些存储了数据的事务处理系统将数据通过ETL的过程加载到数据仓库中去，通过ETL就能实现。
然后来到了图中的数据仓库层，这里我们不作太详细的介绍，只需要知道里面原始数据指的就是从数据来源通过ETL过程直接载入的数据，而ODS层就是将数据进行一些简单的汇总而形成的数据临时存放区域，比如把销售订单的抬头数据和订单的行项目数据汇总到一起。而Cube层就是根据各个分析主题而设计的数据模型了。在这里也充分的体现了数据仓库设计时需要数据冗余的部分。
再往上来到了系统功能和系统访问层，这两层我们其实可以统一叫作数据展现层，也就是把在数据仓库里根据主题定义好的数据模型里的数据通过报表或图表的形式给用户展现出来，就是上文中你说看到的商务智能结果也就是案例中四川烟草辅助决策支持系统那几张图片的结果。
我想讲到这里对于商务智能是怎么样实现的应该有一个简单的了解了吧，下面再展开介绍一下商务智能应用的几个阶段或叫层次。
--商务智能应用的几个层次
(图片来源: 之前的BO打单资料)
这张图一直刻在我心里，是一张很有用的图。在给客户实施商务智能的时候我最喜欢介绍的就是这张图。通过设定业务问题与场景的形式，清晰明白的说明了商务智能应用的几个阶段。
目前国外很多公司已经实施到了中端BI，也叫作数据分析阶段，也就是这张图的中间两个台阶，有少数公司已经有了高端BI的应用，也叫数据挖掘，图上最高一个台阶的预测分析就属于数据挖掘的一部分，而国内大多商务智能的客户还都停留在报表阶段，因此可以看出商务智能在国内的实施还有很大潜力，加上大数据和云计算的引入，商务智能的应用前景应该算是比较开阔的。
-结尾
总算顺着what-why-how的顺序把我自己对商务智能的一点简单的理解说完了，正好自己也回顾一下这些知识点，同时也希望这些内容对一些人有一点帮助。
在结束之前再简单的谈谈数据科学家吧。第一次听说这个词是去年年中的时候，新加波的IT总监和我聊到职业规划的时候提到了data scientist， 说这是一个不错的发展前景，国外包括美国、新加波在内的一些发达国家都很需要这方面的人才，让我可以留意留意。我一听当时就觉得这真的是一个很好的主意，小时候那个长大要做科学家的梦想貌似看到了实现的方法，数据科学家! 之后花了一些时间研究了，也特别的开了一个叫"我是数据科学家"的独立博客(
http://www.iamds.com/) 用于记录平时的学习与成长，基本上是竖立了自己接下来的发展目标。之前的这些商务智能工作经验和成为一名数据科学家所需要的知识背景是相关的，所欠缺的知识还有统计学，机器学习，文本数据挖掘等等，相信一点点的积累和努力，在不久的将来可以真正的介绍自己的时候说我是数据科学家。
九、商务智能bi
<>商务智能（BI）是一种能够帮助企业从各种数据中提取关键洞察的技术。随着数据的迅速增长和信息的爆炸式增加，商务智能成为管理者们的必备工具。商务智能系统能够将海量的数据转化为有用的信息，帮助企业做出更明智的决策。
商务智能的定义
商务智能是指通过先进的技术和工具来收集、分析和呈现数据的过程。它包括了数据仓库、数据挖掘、在线分析处理（OLAP）和报表等多个领域。商务智能系统利用这些技术和工具来帮助企业了解自身的运营状况，并预测未来的趋势。
商务智能的重要性
商务智能对企业的重要性不可忽视。通过商务智能系统，企业可以实时监控业务运营，并及时采取行动。商务智能可以帮助企业发现隐藏于数据中的模式和规律，提供更准确的业务洞察。
商务智能还可以帮助企业优化运营效率。通过分析数据，企业可以找到运营中的瓶颈和问题，并及时进行改进。商务智能系统还可以帮助企业预测市场趋势和客户行为，从而更好地调整业务策略。
商务智能的应用
商务智能系统可以应用于各个行业和领域。以下是一些常见的商务智能应用：
- 销售分析：商务智能可以帮助企业跟踪销售数据，分析销售绩效，并预测销售趋势。这有助于企业制定更精确的销售计划和预测销售目标。
- 供应链管理：商务智能可以帮助企业管理供应链，从供应商到客户的整个流程。通过分析供应链数据，企业可以优化物流和库存管理，提高运作效率。
- 客户关系管理：商务智能可以帮助企业分析客户数据，了解客户需求和偏好。这有助于企业提供个性化的客户体验，并改进客户关系管理。
- 财务分析：商务智能可以帮助企业分析财务数据，监控财务状况并预测未来的财务趋势。这对于企业的财务决策和规划非常重要。
商务智能系统的关键特点
商务智能系统有许多关键特点，使其成为企业决策的重要工具。
- 灵活性：商务智能系统应该具有灵活性，能够适应企业的具体需求。它应该能够处理各种类型的数据，并根据需求生成多样化的报表和分析结果。
- 可视化：商务智能系统应该能够以图表、图形和可视化方式呈现数据和分析结果。这有助于用户更好地理解和分析数据。
- 实时性：商务智能系统应该能够提供实时的数据和分析结果，帮助用户迅速做出决策。
- 易用性：商务智能系统应该易于使用，用户无需具备过多的技术知识。它应该提供直观的界面和操作方式。
商务智能的未来趋势
商务智能领域正处于快速发展阶段，未来有许多趋势值得关注。
人工智能（AI）的应用：随着人工智能技术的发展，商务智能系统将更加智能化。人工智能可以帮助系统自动分析和挖掘数据，并提供更准确的预测和决策支持。
云计算和大数据：云计算和大数据技术的进步将为商务智能系统提供更强大的计算和存储能力。企业可以通过云平台来构建和管理商务智能系统，从而实现高效的数据分析和洞察。
智能可视化：未来的商务智能系统将更加注重可视化效果。高度交互的可视化界面将帮助用户更好地理解和分析数据，提供更直观的决策支持。
总结
商务智能是一种强大的工具，可以帮助企业从海量的数据中提取有用的信息，并做出更准确的决策。商务智能系统在销售分析、供应链管理、客户关系管理和财务分析等方面都有广泛的应用。未来，商务智能系统将更加智能化、云化和可视化，为企业决策提供更好的支持。