几种典型的商业智能(BI)系统架构分析

几种典型的商业智能(BI)系统架构分析1、简单的BI架构这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。

缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。

2、联合的BI架构（Federated BI Architecture）这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。

应用于多数据仓库的集成和管理。

特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。

成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。

联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。

2、1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture）·通常用于中小组织·需要良好的保管者的沟通·需要高级执行者买进·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的）2、2 分布式逆向BI架构（Distributed Upstream BI Architecture）·中小组织和大型组织都适用·是大多数从下至上注重实效表现的逼近系统·更多的考虑多数人意见·更多的限制于大多数人意见·实施团队需要良好的沟通2、3 集中式的顺序BI架构（Centralized Downstream BI Architecture）·适用于长期数据仓库项目·用于紧密配合多管道的在巨大组织中到处存在的DW/DM系统·经常目标设定为特殊功能组织或行政中心·需要高层在所有的拥有者进行决策·需要为已有系统在实施团队和支持团队建进行良好的沟通2、4 分布式顺序BI架构（Distributed Downstream BI Architecture）·适用于大型多元化组织·容易适应各种不同的冲突·容易转换到不同的环境·需要为已有系统在实施团队和支持团队间进行良好的沟通2、5 混合型BI架构（Hybrid BI Architecture）·比任何理想化模型更接近现实情况·更适应自然的联盟·元数据集成更具有挑战性。

BI是一款集会员管理、会员营销于一体的会员管理系统。

同时可以满足多店连锁的功能，周边附属微信会员卡系统、商家联盟系统、手持PDA终端、手机操作终端。

系统不管在界面、操作上都是行业中的典范。

现有500多家进驻商家，4000多店铺，200000多个会员，每天成交10000多笔交易。

功能：一：分散经营，集中管理：1、软件采用先进最新的微软.NET技术开发，能够做到所有店面分散经营；总店能够看到所有分店的经营情况从而达到集中管理的目的。

2、强大的权限管理，总部可以对所有分店授权经营和监控管理。

3、强大的分销连锁管理流程，可将总店、分店、外办事处、加盟商等集中管理，使总店与分店、外办事处、加盟商的信息共享、集中运作，有效降低各个分支的运作成本。

二：界面美观，操作简单、便捷1、软件采用目前最流行的前端框架ExtJs开发，界面美观，兼容性好，无论是界面之美，还是功能之强，ExtJs都高居榜首；尤其是软件统计报表采用列表和图片的形式展现，操作员查看数据一目了然。

2、软件操作简单，易上手，无需专门培训也能会操作。

3、免费下载、一键安装、免费试用。

三：功能强大，设计新颖1、软件支持会员和散客消费；一个会员可以持多张卡。

2、同时支持磁卡、IC卡、可视卡、手机会员卡、第二代身份证、银行卡做会员卡。

其他配套硬件有小票打印机、扫描枪、来电盒、刷卡器等。

3、有储值、积分、计次、短信群发、库存管理、提成设置、推荐人、来电弹屏、统计分析等强大功能。

4、界面设计全部支持动画效果，突破传统的静态的界面设计。

四：性能稳定，数据安全、同步1、软件运行稳定、坚若磐石，可以承诺软件不存在任何运行出错的问题。

2、软件采用BS+CS的设计理念，打破传统BS架构存在浏览器兼容的问题和数据传输的安全性问题。

3、采用SSL、MD5加密数据传输，银行级别的安全架构理念设计，数据存放于安全级别很高的机房，网络速度快，服务器端能承载上千台的工作站；服务器提供自动备份、定时备份数据功能，在这样多重安全措施下能解决数据存放于本地而造成数据丢失的问题。

BI商务智能系统及其技术架构BI商务智能系统是随着信息技术在管理领域不断发展而产生的具有特定功能和使用目标群的一种解决方案。

BI提供灵活的报表和分析工具支持对数据的评价和判读以及信息发布。

基于BI先进的数据结构和分析基础，企业可做出有事实依据的商业决策，决定面向目标的各种活动。

1 BI商务智能系统功能特点BI商务智能系统基于企业资源计划系统(Enterprise Resource Planning，ERP)及其他业务系统的业务信息，建立适应企业长期发展的数据仓库;采用方便、易用、表现力强的报表体系及可交互的数据智能分析平台来进一步方便企业从战略决策层到管理层再到操作层的各种需求。

BI商务智能系统主要有以下几个功能。

1.1 数据仓库通过数据收集、数据仓库的模型建立、数据仓库应用平台、数据展示技术，建立一套完整的技术方案。

使企业可以综合信息、分析数据信息和分发关键信息，提供可在所有层次上支持决策的功能强大的工具。

这些工具可创建和发布企业自定制的交互式报告和各种应用。

抽取数据、合并数据，然后存储数据、分析数据。

数据仓库的处理流程包括数据建模、数据萃取以及数据管理(通过管理员工作台);拥有先进的数据仓库技术架构，以及先进的工具，包括OLAP处理器、数据挖掘和报表、元数据库、业务计划和模拟等。

提供给用户一个简单易用的报表和分析界面。

满足信息使用者根据本公司的工作需要对信息进行有效的组织和个性化设置，包括定制查询、定制报表和各种分析功能。

支持以电子邮件方式给信息使用者发送分析报表，与企业门户无缝对接，并且可满足用户使用移动设备进行报表分析。

1.2 企业战略管理支持集团设置KPI指标体系，可实现从集团层面到下级单位的全覆盖。

同时系统应提供集团层面的信息查询和监控功能，可以从不同层级的下级单位和不同的系统中抽取需要的数据，并支持用户自定义的报表逻辑和格式生成报表、打印、下载成本地文件。

支持自定义企业的价值动因数，将财务和非财务的大量指标结合进行分析;支持参考及自定义的平衡计分卡，并且可以用于个人评估和绩效考核;支持建立企业管理驾驶舱，根据企业所需指标的种类调用各种系统标准的图形展示工具，帮助企业直观地掌握企业整体的经营状况。

商业智能BI介绍商业智能（Business Intelligence, 简称BI）是一种能够帮助组织利用数据分析和数据可视化的技术和工具。

通过将大量的数据集成、整理和分析，商业智能可以支持管理层做出决策、优化业务流程以及发现潜在的商业机会。

本文将介绍商业智能的定义、组成部分、应用场景、实施步骤和未来发展趋势。

一、商业智能的定义商业智能是一种通过使用数据分析和数据可视化工具来帮助企业管理层做出决策的技术。

商业智能的目的是将大量的数据整合、分析和可视化，以提供决策者所需的信息，帮助他们更好地了解企业的运营状况，并做出基于数据的决策。

二、商业智能的组成部分⒈数据源：商业智能系统需要从各个数据源中提取数据，这些数据源可以是企业内部的数据库、Excel文件、日志文件等。

⒉数据仓库：商业智能系统需要将数据存储在一个集中的数据仓库中，以便进行分析和查询。

⒊数据整合：商业智能系统需要将来自不同数据源的数据整合在一起，以便进行统一的分析和查询。

⒋数据分析：商业智能系统可以通过各种分析方法和算法对数据进行深入分析，以获取有关业务情况的洞察。

⒌数据可视化：商业智能系统可以将分析结果以图表、报表等形式展现出来，便于决策者理解和使用。

⒍决策支持：商业智能系统的最终目的是为决策者提供有关企业运营状况和业务机会的信息，帮助他们做出明智的决策。

三、商业智能的应用场景商业智能可以应用在各种不同的场景中，以下是其中一些常见的应用场景：⒈销售分析：通过分析销售数据和市场趋势，帮助企业了解产品销售情况和市场需求，从而制定合适的销售策略。

⒉客户分析：通过分析客户数据，帮助企业了解客户群体的特征和需求，以便进行定向营销和客户关系管理。

⒊运营分析：通过分析企业的运营数据，帮助企业优化生产流程、降低成本和提高效率。

⒋财务分析：通过分析财务数据，帮助企业了解财务状况、盈利能力和风险风险等关键指标。

⒌市场分析：通过分析市场数据和行业趋势，帮助企业了解市场竞争状况和未来发展趋势，从而制定市场战略。

商业智能系统是什么有哪几部分商业智能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。

BI不是简单的数据工具，而是一套从数据整合、分析到辅助决策，完整的解决方案。

下面就以Smartbi为例，介绍商业智能BI系统的3个核心功能应用。

1、商业智能bi三大组成部分，数据报表：报表是企业管理的基本措施和途径，是企业的基本业务要求，也是实现BI战略的基础。

报表可以帮助企业访问、格式化数据，并把数据信息以可靠和安全的方式呈现给使用者。

报表常规呈现就是使用柱状图、饼状图、折线图、二维表格等图形可视化的方式将企业日常的业务数据（财务、供应链、人力、运营等）全面呈现出来，再通过各种维度（看数据的角度）筛选、关联、跳转、钻透等方式查看各类分析指标，业务分析图表按照主题划分，图表之间存在一定的逻辑关系。

这个层次的报表分析就是呈现企业日常经营、业务的情况，让报表用户对日常的业务有一个清晰、直接、准确的认知，其次解放了他们自己手工通过EXCEL通过各种函数做汇总分析、制图的工作。

比如，财务部门会关心今年的营业收入、目标完成率、营业毛利润率、净资产收益率等；销售部门会关心销售金额、订单数量、销售毛利、回款率等；采购部门会关心采购入库金额、退货情况、应付账款等等。

在这个阶段系统价值就显得非常有限，数据的作用仅仅是从一个可视化的角度对业务做出了另一种形式的解读，用户仅仅是被动的接收来自可视化报表上传递的信息。

2、商业智能bi三大组成部分，数据分析：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析可以被分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。

几种典型的商业智能（BI ）系统架构分析目前，随着商务智能理论的不断发展， 商务智能的系统架构已经从单一的理论衍生岀多种架 构，如分布式商务智能架构，联合商务智能架构等。

下图是前 BO 公司定义的商务智能的基本架 构，它是一种开放式的系统架构，可以分布式集成现有的系统。

从这个架构中，我们可以比较清楚的看岀目前商务智能架构的模式。

包括数据层、业务层和应用层三部分。

数据层基本上就是 ETL 过程。

业务层主要是 OLAP 和Data Mining 的过程。

在应用层里主要包括数据的展示，结果分 析和性能分析等过程。

在实际应用中，由于每个公司的规模和组织架构的不同，在实施商务智能选择系统架构的时候要结合公司的特点， 选者最合适的架构。

下面就介绍几种现实系统中的几种BI 架构。

BO 公司定义的BI 架构1、简单的BI 架构这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理， 集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。

缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。

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应用于多数据仓库的集成和管理。

特点是适用于加 速time-to-market ,需要高层力量的驱动。

成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics 度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL 工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。

联合的BI 架构包括：集中逆向商务智能架构， 分布逆向商务智能架构， 集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。

几种典型的商业智能(BI)系统架构分析1、简单的BI架构目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。

缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。

2、联合的BI架构（Federated BI Architecture）这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。

应用于多数据仓库的集成和管理。

特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。

成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。

联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。

2、1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture）·通常用于中小组织·需要良好的保管者的沟通·需要高级执行者买进·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的）2、2 分布式逆向BI架构（Distributed Upstream BI Architecture）·中小组织和大型组织都适用·是大多数从下至上注重实效表现的逼近系统·更多的考虑多数人意见·更多的限制于大多数人意见·实施团队需要良好的沟通2、3 集中式的顺序BI架构（Centralized Downstream BI Architecture）·适用于长期数据仓库项目·用于紧密配合多管道的在巨大组织中到处存在的DW/DM系统·经常目标设定为特殊功能组织或行政中心·需要高层在所有的拥有者进行决策·需要为已有系统在实施团队和支持团队建进行良好的沟通2、4 分布式顺序BI架构（Distributed Downstream BI Architecture）·适用于大型多元化组织·容易适应各种不同的冲突。

商务智能应用案例商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过各种技术和工具来收集、整理、分析企业内外部的数据，以支持企业决策制定和业务运营的过程。

商务智能应用已经成为现代企业管理的重要工具，它可以帮助企业更好地理解市场趋势、客户需求和企业内部运营情况，从而提高决策的准确性和效率。

一、零售行业。

在零售行业，商务智能应用可以帮助企业更好地了解消费者的购买行为和偏好，从而优化产品组合和促销策略。

例如，一家超市可以通过商务智能系统分析销售数据，发现某种商品的销量与天气变化有关，进而调整库存和采购计划，以应对不同的季节和气候。

此外，商务智能还可以帮助零售企业进行客户细分，制定个性化营销方案，提高客户满意度和忠诚度。

二、金融行业。

在金融行业，商务智能应用可以帮助银行和保险公司更好地了解客户的信用风险和投资偏好，从而制定更加精准的风险管理和投资策略。

例如，银行可以通过商务智能系统对客户的贷款还款记录和资产状况进行分析，预测客户的信用风险，并据此调整贷款利率和额度。

另外，商务智能还可以帮助金融机构监控市场风险和资产配置，及时调整投资组合，降低投资风险。

三、制造业。

在制造业，商务智能应用可以帮助企业优化生产计划和供应链管理，提高生产效率和产品质量。

例如，一家汽车制造商可以通过商务智能系统分析生产线上的传感器数据，及时发现设备故障和生产异常，从而减少停机时间和生产成本。

此外，商务智能还可以帮助制造企业预测市场需求，调整生产计划，避免库存积压和产能浪费。

四、跨境电商。

在跨境电商领域，商务智能应用可以帮助企业了解不同国家和地区的消费习惯和市场趋势，优化产品定价和推广策略。

例如，一家跨境电商平台可以通过商务智能系统分析不同国家和地区的用户行为数据，发现不同市场的热门产品和购买偏好，据此调整商品定价和营销活动，提高销售收入和市场份额。

总结。

商务智能应用已经成为各行各业提高管理效率和决策水平的重要工具，它可以帮助企业更好地理解市场和客户，优化业务流程和资源配置，提高竞争力和盈利能力。

BI Business Intelligence 商业智能AI Artificial Intelligence 人工智能NN Network Node 网络结点OLAP On-Line Analytical Processing 联机分析技术OLTP 联机事务处理产品案例①BI.Office是由菲奈特软件公司自行研发的商业智能平台产品，其核心技术是商业智能（Business Intelligence）相关技术，包括数据仓库/ 联机分析处理/ 数据挖掘等技术，以及报表处理、数理统计、AI、NN、经济学、管理学等，在目前国内市场的商业智能技术和产品中，处于领先水平。

BI.Office采用业内先进的Web Service技术架构，实现基于Web的分布式组件应用，保证了平台独立和较强的伸缩能力，同时最大程度地独立于软件厂商，保证了客户投资和系统升级能力。

BI.Office实现了多种数据源的无缝集成，支持IBM、Microsoft、Oracle等不同类型的OLAP Server，同时支持对OLAP、OLTP和数据仓库的集成访问。

【技术层次】BI. Office 在研发过程中成功应用了XP、RUP和MSF等软件工程理论，把国外成熟的过程控制理论综合应用到了软件产品的生命周期中。

【编程规范有利于软件的升级维护】BI.OFFICE——基于Web Service架构先进的产品技术框架设计，技术架构基本上分为四层：客户端用户图形界面、Web Service Runtime层、业务逻辑层（远程组件）和数据库访问层【产品架构】产品功能特点1.查询清晰的查询结果格式预览，分离查询的格式和数据信息；业界最流行的两种OLAP钻取方式，分别是层叠式和覆盖式；先进的多维查询操作方式，提供三个轴的灵活定制，包括旋转、分页、切片等；表格和图形的信息互动，多表多图可同时实现查询钻取功能；提供自定义指标和自定义维成员等OLAP扩展功能，弥补实施过程的遗漏，同时能支持复杂的工业函数和用户扩展的分析要求；集成的OLAP和OLTP查询；2.报表灵活的报表排版和编辑功能，支持图形、表格、分析报告等多种报表元素的组合；报表内容可打印和导出，实现和OA等外部系统的有效集成；3.告警监控基于OLAP的告警规则设定，让企业决策者快速准确地定位关键数据所在；提供多种分析工具辅助告警规则的定制，包括预测、WhatIF分析、盈亏平衡点分析，同时提供关联规则的指导；对告警监控的结果数据提供多种分析手段，如指标明细分析、WhatIF分析、盈亏平衡点分析、关联分析、数据挖掘分析，发现告警数据背后的更深层次信息；提供告警规则集的定制功能，在更高的逻辑层次上封装多条告警规则，实现更复杂的告警条件组合，满足金融、保险等商业领域的复杂需求；4.关联分析提供多种关联分析功能，延续用户的假设性推理思路；基于OLAP的对照式关联分析，可进行灵活的区域定位分析和明细分析，模拟业务分析人员的分析思路，定位具体问题，或从多角度深化演绎推理过程；报表级别的关联分析，可灵活定制不同的关联路径；指标级别的关联分析，可跨分析主题进行指标关联，辅助实现跳跃式和引导式的关联分析过程；5.经济指标分析提供金融、保险、证券等行业内特有的盈亏平衡点分析；提供敏感系数分析，辅助决策人员定位关键性的因子指标；提供增强性的WhatIF分析，用于假设推理和趋势分析；各种经济指标分析工具能辅助分析人员准确地定制告警阈值；6.统计分析多种业内流行的现状分析方法，包括8020分析、绝对值分布分析、比重分析、排序分析、平衡性分析、方差分析、80/20区间分析、进度分析、强度分析、异常值分析，等等；辅助决策人员对企业现状进行全面综合的分析；业内流行的发展分析方法，包括基比分析、环比分析、增长率分析、同期比分析；辅助决策人员对企业的发展趋势进行分析和预测；7.数据挖掘决策树（Decision Tree）算法和神经网络（NN）算法的成功研发；提供多种专家评分方法，可构造多个指标的综合评分模型，提供给业务分析人员或行业专家使用；运用自研发的决策树算法实现分类模型，运用于告警分析，挖掘出隐藏在告警现象背后的商业规律；同时分类模型可应用于报表分析过程，预告分析对象可能出现的特殊情况，提前发现商机或预知风险；决策树分类方法可独立于告警结果运行，展现完整的数据挖掘应用流程，提供给专业分析人员使用；基于多种时间序列算法的趋势预测模型；基于多元回归算法的线性或非线性预测模型；决策树分类模型和各种预测模型可应用于缺失值的估算；8.自动化和反馈灵活且标准的自动化任务定制功能，提供查询报表的自动生成，满足客户每日报表、每周报表、每月报表等需求的实现；贴近客户商业运作模式的信息反馈功能，可把分析报告发送给相关人员查阅；9.权限控制基于用户－角色－功能－资源的权限控制机制，提供用户跨角色的资源合并策略，更贴近客户的实际需求；平台内部统一实现了权限控制和管理，脱离OS的限制；并可通过管理工具实现灵活配置；10.应用闭环平台级体现应用闭环，定义问题－发现问题－分析问题，更贴近用户的分析思维，先假设－分析－再假设－再分析；以告警规则和关联规则为核心资源的信息互用体现在整个闭环应用中；总结：商务智能的版本很多，基本上所有的都包括一下几个部分：1.数据源与数据提取（技术特点：ETL数据抽取，转换，装载）2.数据仓库（主要包括元数据和经过ETL的业务数据）3.访问工具4.决策支持工具（即席查询、报表、在线分析处理、数据挖掘等）5.商务智能应用（如利润成本分析、资产分析、营销分析等，各种业务的分析是根据各级决策者的需求，从数据仓库提取数据，分析处理）6.系统管理（安全管理（用户和权限）、数据管理与更新、数据维护与监控、数据容量规划等）7.元数据管理（技术元数据与业务元数据）THANKS !!!致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习课件等等打造全网一站式需求欢迎您的下载，资料仅供参考8.。

商业智能BI的三个分析层次商业智能分析的第一个层次是报表呈现，也是我们常说的数据可视化。

其主要的目标就是从组织层面（集团、公司）或从业务部门出发，通过可视化分析报表直观、全面的呈现企业日常经营、业务的情况。

时至今日，各类商业智能BI软件的数据可视化功能已经十分成熟，在满足常见的图形诸如柱状图、饼状图、折线图、二维表格等图形可视化的方式外，还支持在各个产品技术生态下的个性化图表呈现。

可以说，这些形式用于企业日常的业务数据（财务、供应链、人力、运营等）呈现已经绰绰有余，再结合工具提供的各种维度（看数据的角度）筛选、关联、跳转、钻透等方式查看各类分析指标，业务分析图表能实现主题划分，确保主体间报表间相关联的逻辑关系。

一个层次清晰的商业智能BI报表首先让用户对业务产生清晰直接准确的洞察，并且一次开发完成后便可循环使用，大大减轻了手工制作Excel报表的繁琐。

报表分析往往围绕各个业务部门日常工作展开，其中的分析内容包含复杂的计算规则，且数据源来源广泛，这一切对于数据的质量都提出了高于过往Excel时代的要求。

但是结合数聚股份长期的商业智能BI部署经验，很多企业的商业智能建设基本都只停留在这个阶段，或者还没有完全达到这个程度。

在数据文化和BI认知均需提升的背景下，商业智能的价值此时往往有限，开发的报表内往往冗杂着大量未经筛选的指标，数据的作用仅从可视化角度对业务进行解读，信息接收的形式相对被动。

第二个BI分析层次是数据的"异常"分析，本质上是将业务逻辑、技术（数据后台）逻辑和工具逻辑三者结合重构的过程。

这里的异常指的是超出过往经验判断的情况。

此阶段下客户往往已经形成了BI的基本认知，能够结合实际情况，对报表的开发提出明确的功能需求并敢于淘汰过往指标和新增业务逻辑。

商业智能BI报表经历了第一层次的重构视觉感官后，直观地反映业务运营情况，展现经验之外的数据表现情况。

商业智能就是要对这些"异常" 数据进行有目的的分析，通过相关联的维度、指标使用钻透、关联等分析方式探索出可能存在的原因。

商务智能BI案例分析
商务智能（Business Intelligence，BI）是一种通过数据采集、处理、分析和挖掘，获得有用信息并支持商务决策的技术。

下面将介绍三个商务智能BI案例分析。

1. 大型零售商
一个大型零售商通过BI系统的实时数据分析，获得了几个关键的优势。

首先，他们
能够及时发现和解决库存过剩或不足的问题，避免了货物积压或缺货的情况。

其次，他们
能够根据消费者购买习惯和趋势进行产品管理和优化，例如，预测消费者需求并提供更加
定制化的服务。

最后，BI系统还帮助了该零售商在供应链管理方面进行了更加有效的数据监控，从而优化了库存、物流和成本。

2. 健康管理公司
一家健康管理公司因BI系统的实时数据分析而大获成功。

BI系统可以帮助公司分析
患者数据、治疗方案效果以及费用分布情况，从而更好地管理公司。

通过数据分析，公司
可以确保一致的诊断标准和治疗流程，并确定哪些医生效果最佳。

此外，公司还可以根据
患者历史数据来预测疾病风险，并提供有针对性的预防措施，提高服务质量。

3. 金融公司
一家金融公司通过BI系统实现了更加智能的数据分析。

BI系统可以监控客户账户的
活动、资金流向、交易模式、异常情况等等，使得公司能够快速识别并防范欺诈行为。

此外，BI系统还可以帮助公司分析和提高客户满意度，例如，客户属性、需求和反馈等，从而提升公司的品牌认知和市场竞争力。

综上所述，商务智能是现代商务的关键技术，可以为各种企业类型带来多种好处。

这
些好处包括更高效、更顺畅的流程、更智能的数据分析、更加精准的预测和决策等等。

商业智能（BI）介绍一、引言随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业发展的核心资产。

如何从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持，成为企业面临的重要课题。

商业智能（BusinessIntelligence，简称BI）作为一种数据分析和决策支持技术，应运而生，并在全球范围内得到广泛应用。

本文将对商业智能的概念、发展历程、关键技术、应用领域及未来趋势进行介绍。

二、商业智能的概念商业智能，简称BI，是指通过收集、整合、分析企业内外部数据，为企业提供决策支持的一系列技术、工具和方法。

BI的目标是从大量数据中提取有价值的信息，帮助企业实现业务优化、提高运营效率、降低成本、提升竞争力。

三、商业智能的发展历程1.数据报表阶段：20世纪80年代，企业开始使用电子表格和数据库技术数据报表，为管理层提供数据支持。

2.数据仓库阶段：20世纪90年代，数据仓库技术逐渐成熟，企业开始构建数据仓库，实现数据的集中存储和管理。

3.商业智能阶段：21世纪初，商业智能技术得到广泛关注，各种BI工具和平台应运而生，帮助企业实现数据的深入分析和挖掘。

4.大数据时代：近年来，随着大数据技术的发展，商业智能开始融合大数据技术，实现对海量数据的实时分析和处理。

四、商业智能的关键技术1.数据仓库：数据仓库是商业智能的基础，用于存储和管理企业内外部数据。

数据仓库采用星型模型或雪花模型进行设计，以适应不同场景的数据分析需求。

2.数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。

常用的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。

3.数据可视化：数据可视化是将数据分析结果以图表、报表等形式展示给用户，提高数据可读性和易理解性。

数据可视化工具包括Tableau、PowerBI等。

4.在线分析处理（OLAP）：在线分析处理是一种多维度数据分析技术，支持用户对数据进行切片、切块、钻取等操作，以满足不同分析需求。

5.云计算：云计算技术为商业智能提供了强大的计算能力和存储空间，使得企业可以快速搭建和部署BI系统。

一个典型的BI系统介绍：数据仓库、数据挖掘、OLAP、ETL商业智能系统应具有的主要功能：读取数据——可读取多种格式（如Excel、Access、以Tab分割的txt和固定长的txt 等）的文件，同时可读取关系型数据库(对应ODBC)中的数据。

分析功能——关联/限定关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。

关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。

数据输出功能——打印统计列表和图表画面等，可将统计分析好的数据输出给其他的应用程序使用，或者以HTML格式保存。

定型处理——所需要的输出被显示出来时，进行定型登录，可以自动生成定型处理按钮。

以后，只需按此按钮，即使很复杂的操作，也都可以将所要的列表、视图和图表显示出来。

以国外的一个BI系统为例，我们来介绍一个BI系统的主要功能，这个系统主要包含数据仓库管理器(Warehouse Manager)、数据复制(Data Propagator)、多维数据库(OLAP S erver)、前台分析工具(Wired for OLAP)以及数据挖掘(Intelligent Miner)、On Demand。

数据仓库管理器(Warehouse Manager)它主要由以下几部分功能组成：数据访问，数据转换，数据分布，数据存储，靠描述性数据查找和理解数据，显示、分析和发掘数据，数据转换过程的自动化及其管理。

它缩短了复杂的海量数据与有洞察力的商务决策之间的差距，有助于公司更进一步了解其业务、市场、竞争对手和客户。

数据复制(Data Propagator)Data Propagator提供的复制功能允许从一个数据源读取数据并把它送到另外一个地方，而且可以是双向的。

当发生冲突时，可自动检测出来并进行补偿。

此外，它还有以下特色：1)Pull Architecture Through Staging Tables(分级表牵引式体系结构)：二个组成部分----Capture和Apply。

BI商业智能理解结构图本⽂章是在本⼈实习阶段对BI（商业智能 Business Intelligence）的理解：（如有不⾜之处请多指教，谢谢）BI 系统负责从多个数据源中搜集数据，并将这些数据进⾏必要的转换后存储到⼀个统⼀的存储介质中，并提供给使⽤者将这些数据转换为使⽤者所需信息的功能。

⼀个 BI 系统通常包括 5 层：1. 数据源层（data source layer）：由每⽇的操作数据、⽂本数据、Excel 表格、Access 数据库、其他外部数据组成；2. 数据转换层（data transformation layer）：转换数据源层为统⼀的连续数据，并放⼊数据存储层；3. 数据存储和提取层（data storage and retrieval layer）：数据仓库；4. 分析层（analytical layer）：多维度的 OLAP 数据库，为决策者提供分析依据；5. 展⽰层（presentation layer）：报表和可视化⼯具。

SSIS、SSAS、SSRS总梳理：Integration Services、Analysis Services 以及 Reporting Services 是 SQL Server 提供的 BI ⼯具，分别提供 BI 系统的数据转换层、分析层和展⽰层的功能。

RDC 系统中，BSERP 数据库便相当于⼀个数据源层，它提供实时的事务数据。

⼀个由 SSIS（SQL Server Integration Services）提供的 ETL 功能可以将业务数据库中的操作性数据通过⼀定的规则转换为统⼀的连续数据，它提供的便是⼀个数据转换层的功能。

通过 SSIS 转换后的数据，存储到 DW_RDC 数据仓库中。

DW_RDC 是⼀个关系型的数据仓库，包含两种类型的表：维度表和事实表。

它提供⼀个数据存储和提取的功能，但是这⾥的数据仍然不是多维数据，所以我们需要将这些数据通过 SSAS(SQL Server Analysis Services)转换成多维数据并提供分析功能，这些多维数据，存储在 BI_RDC中。

商业智能构架体系的组成在这个信息爆炸的时代，商业智能（BI）就像是为我们打开了一扇窗，让我们能透过这层厚厚的数据迷雾，看得更清晰、走得更稳当。

今天我们就来聊聊这个BI的构架体系到底是个什么样子，它的组成部分又是怎样的。

听起来可能有点儿枯燥，但别担心，我会用简单的语言、轻松的方式，带你一起走进这个神秘的世界！1. 数据源：万里长征第一步首先，咱们得从数据源说起。

可以这么说，没有数据，商业智能就像无本之木，没法扎根。

数据源就是数据的发源地，涵盖了各类数据库、应用程序、甚至是社交媒体的反馈。

想象一下，如果你在淘宝上买了件衣服，系统就会生成一条交易数据，这就是数据源的一部分。

而且数据源可以是结构化的，比如数据库里整齐的表格；也可以是非结构化的，比如一堆评论、图片等。

1.1 结构化数据和非结构化数据说到结构化数据，嘿，大家都知道那种整齐划一的表格，信息清晰明了，随便拿出来都能看得懂。

反观非结构化数据，它们就像是个叛逆的孩子，没个规矩，五花八门，得花点心思去整理。

这就好比你在朋友家聚会，所有人都在聊天，而你却要从这一片喧闹中找出重点，难度可想而知。

1.2 数据的获取方式数据获取方式也多种多样。

你可以通过API接口从各种系统中获取数据，或者通过网络爬虫抓取网页信息，甚至是通过人工收集。

不过，不管你用什么方式，数据的质量都得把关。

数据不准确，结果就像是没加盐的汤，淡而无味。

2. 数据存储：储备粮仓接下来，我们聊聊数据存储。

这就像是个粮仓，把你收集来的数据好好地储存起来，以备不时之需。

数据存储有很多种形式，最常见的就是数据库，比如MySQL、Oracle之类的。

除此之外，还有数据湖、数据仓库等高大上的东西。

2.1 数据库与数据仓库的区别数据库就像是一个小商店，专门存放日常的交易数据，快速取用；而数据仓库则是个大型超市，专门为复杂的分析提供数据，可能是按季度、按年度进行整理的。

简单来说，数据库更偏向于日常操作，而数据仓库则是为了分析和决策。

BI商业智能系统正文：1.引言BI（商业智能）是一种利用数据分析、数据挖掘和数据可视化等技术，帮助企业管理者基于数据驱动的决策支持系统。

本文档旨在提供对BI商业智能系统的全面介绍，以帮助用户了解和应用该系统。

2.系统概述2.1 系统简介BI商业智能系统是一套集数据整合、分析、报表、可视化等功能于一体的软件系统，旨在提高企业管理层对业务数据的理解和分析能力。

2.2 系统架构BI商业智能系统主要由数据层、数据处理层、分析层和展现层四个层次构成。

数据层负责数据存储和整合，数据处理层负责数据清洗和建模，分析层负责数据分析和挖掘，展现层负责结果报表和可视化。

3.系统功能3.1 数据整合BI商业智能系统能够从多个数据源中提取数据，并进行整合和清洗，以确保数据的准确性和完整性。

3.2 数据分析BI商业智能系统提供了丰富的数据分析工具，包括统计分析、趋势分析、关联分析、预测分析等，帮助用户深入挖掘数据背后的价值和规律。

3.3 报表BI商业智能系统可以根据用户需求，丰富多样的报表和图表，以可视化的方式展现分析结果，帮助用户更直观地理解和分享数据分析成果。

3.4 可视化展示BI商业智能系统具备强大的可视化展示能力，支持直观的数据可视化呈现，如仪表盘、地图、树状图等，使用户能够更加清晰地了解业务状况和趋势。

4.系统应用4.1 销售分析BI商业智能系统可以对销售数据进行深度分析，例如销售额、销售渠道、产品类别等的分析，帮助企业了解销售情况和趋势，从而指导销售策略和决策。

4.2 客户分析BI商业智能系统可以对客户数据进行综合分析，例如客户分布、购买偏好、价值评估等的分析，帮助企业了解客户需求和行为，制定精准的客户管理策略。

4.3 财务分析BI商业智能系统可以对财务数据进行全面分析，例如财务报表、利润分析、成本分析等的分析，帮助企业发现财务问题和优化财务决策。

5.系统附件本文档附带的附件包括BI商业智能系统用户手册、数据分析报告范例和数据展示样例。