商业智能(Business Intelligence, BI),又称商业智能或商务智能,指用现代数据仓库技术、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。

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商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或信息市集)、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。

当前,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、客户和供应商数据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作业层的,也可以是管理层和策略层的决策。

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为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库 (data warehouse)、在线分析处理(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ETL、数据仓库 (data warehouse)、OLAP、数据挖掘 (data mining)、数据展现等技术的综合运用。

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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。

定义

商业智能可以定义为一系列商业活动行为的数据收集与信息转化作业,透过持续性的过程,搭配技术进行测量、管理与监测,能够容易分析、综合营运及策略的定量化信息应用,即时且交互的对企业的关键性的衡量指针进行评估,进而发觉企业面临的潜在问题或机会,促使用户能够运用大量而完整的信息,进行交叉分析并了解其中趋势,协助企业制订出最佳的策略主题与策略目标的一种决策支持的工具。

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BI技术运用

  • 数据分析:Power BI, Tableau, Smart eVision
  • 数据仓储:Teradata Aster Data, EMC GreenPlum, HP Vertica
  • 数据集市:QlikView, Tableau, Yonghong Data Mart
  • 数据采集:Kettle
  • OLAP(分布式数据分析)
  • 决策支持系统

企业导入BI的优点

  • 随机查询动态报表
  • 掌握指针管理
  • 随时在线分析处理
  • 可视化之企业仪表版
  • 协助预测规划

导入BI的目的

  • 促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process):BIS增进企业的信息集成与信息分析的能力,汇总公司内、外部的数据,集成成有效的决策信息,让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策质量。
  • 降低整体营运成本(Power the Bottom Line):BIS改善企业的信息获取能力,大幅降低IT人员撰写程序、Power user制作报表的时间与人力成本,而弹性的模块设计接口,完全不需撰写程序的特色也让日后的维护成本大幅降低。
  • 协同组织目标与行动(Achieve a Fully Coordinated Organization):BIS加强企业的信息传播能力,消除信息需求者与IT人员之间的认知差距,并可让更多人获得更有意义的信息。全面改善企业之体质,使组织内的每个人目标一致、齐心协力。

BI的延伸

  • 社会型BI(Social BI)
  • 移动BI (Mobile BI)
  • 云技术型BI(BI in the Cloud)

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