什么是商务智能BI
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发布时间：2022-06-10 02:10
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时间：2024-11-24 17:51
商业智能，又称商务智能，英文为Business Intelligence，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（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。
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（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。
提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等。
具体可参照http://ke.baidu.com/view/21020.htm
参考资料：http://ke.baidu.com/view/21020.htm
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时间：2024-11-24 17:51
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时间：2024-11-24 17:52
商务智能BI其实就是商业智能BI（即Business Intelligence简称BI），是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案，可以应用在传统库房管理中。商业智能BI的主要作用是将企业中不同业务信息系统例如 ERP、CRM、OA 等数据打通并进行有效的整合（打通业务系统），再利用合适的查询工具和分析工具快速准确的提供报表等可视化分析（查询与报表可视化分析），为企业提供决策支持。目前国内外主流的商业智能BI有tableau，powerbi，派可数据等。
数据分析-派可数据商业智能BI
在现阶段商业智能BI定义确立前，商业智能BI还经历了三个发展阶段：
早期在1958年，IBM 研究员Hans Peter Luhn将商业智能BI定义为：“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。”这期间出现的领导信息系统（EIS）和决策支持系统（DSS）等技术应用正是商业智能BI的前身。
在1989年，Howard Dresner将商业智能BI描述为：“使用基于事实的决策支持系统，来改善业务决策的一套理论与方法。”
数据分析-派可数据商业智能BI
1996 年，咨询机构 Gartner 集团提出 商业智能BI 的定义：“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的技术及其应用。“商业智能BI 为企业提供迅速分析数据的技术和方法，包括收集、 管理和分析数据，将数据转化为有价值的信息，并分发到企业各处。让企业的决策有数可依，减少决策的盲目性， 理性地驱动企业管理和运营。
