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商务智能技术及其应用

商务智能BI应用实例总结

商务智能BI应用实例案例一：公安领域BI产品应用解决方案 (1) 案例二：李宁集团在零售领域BI产品应用解决方案 (2) 案例三：奥克斯集团BI系统成功应用 (5) 案例四：应用商业智能提升水泥企业的管理效率 (6) 案例一：公安领域BI产品应用解决方案应用摘要：公安交通管理局警务的业务处理系统建设已经有一定的规模了，在日常的警务工作中，这些应用系统及相关的数据库大大提高工作效率，完成了各项任务，优势十分明显。随着城市交通日益发达，管理的相关因素显得更加错综复杂。加上原有系统在设计时是为满足某个警务工作的需要而有针对性建设的。这就造成信息的条状分布和信息系统带来新的挑战，因此，新平台系统建设将梳理信息资源，提高综合管理信息应用决策能力。智能性处理：作为高科技、信息化的智能交通管理的重要步骤，综合市交管局的信息，整合信息孤岛。提高信息分析的质量，有力地支持警务工作地展开。公安交通综合数据处理平台建设实现了如下目标：通过与现场信息的连接，通过与多种不同警务处理信息关联，实现综合信息应用能力，集中警力调配，从而大大提高出警、处理、监控与分析的效率。通过整合各种已有的警务处理、管理应用系统，形成整体信息利用能力，建立成为公安交通高科技、信息化的智能交通管理的信息平台。系统架构：公安交通综合数据处理平台的系统架构分为四个层次，即道路现场、终端信息处理层、信息数据处理层以及信息综合应用层，如图所示：

婷吕计I, 连匿，战本.掘孫瞒“岸AA??* 嶋誉1W ?!? jftl flfs a tut楼蜩MA 遷?*? it* rti 笛為社甜frs-萍苯却愛aa^anta^a 案例二：李宁集团在零售领域BI产品应用解决方案应用摘要：随着李宁集团经营规模的不断扩大，信息化的建设也在不断的深入，从POS系统到E RP系统，从MAIL系统到OA系统，整个集团的每项工作都与信息系统密不可分，可以说是行业内信息化建设的先导者。但是随着信息系统的日益增多，面临的问题也不断涌现（女口：信息孤岛、大量历史数据的闲置）。如何将多个信息系统的数据进行整合？如何将大量闲置的历史数据提炼成知识？ ADM （汉端科技）根据自己的多年BI行业经验，针对这些问题提出了解决方案。通过ADM提供的商务智能BI系统项目的实施，最有力的数据挖掘、信息分析整理、数据管理等解决方案，帮助企业梳理和制定完善的报表体系，为企业制定具有竟争力的分析模式和模型、充分利用现有信息资源，让各个业务部门实现销售、产品规划、财务、库存等核心业务的辅助决策。

《商务智能方法与应用》教学大纲

商务智能方法与应用（含实验）（）教学大纲（2018版）曙光瑞翼教育 2018年8月

前言一、大纲编写依据《商务智能方法与应用》是高校面向全校的公选课，是一门理论结合实践，专业性并不强的大数据相关课程。通过该课程的学习，培养学生设计和使用商务智能相关技术的能力，熟悉商务智能的基本概念及构成，重点掌握商务智能在各个领域的应用，以及如何进行建立数据仓库、如何进行在线分析处理、如何实现数据挖掘与数据可视化。通过这一系类的技术如何帮助决策者进行决策。二、课程目的 1、知识目标本课程目的是通过讲授及有关讨论使学生掌握在当今商务环境下如何整合和优化企业的信息资源，充分发挥企业的“知识资本”优势，将信息转换成企业智能，并进一步转换为企业利润。通过本课程的学习及讨论，将培养学生如何整合企业内部资源并部署实施商务智能战略的能力。主要重点在于大数据行业内的商务智能工具的应用以及行业实践。 2、能力目标 (1) 实践能力通过本课程的学习，对学生进行实践技能的训练，巩固其在课堂上所学书本知识，加深对商务智能的基本概念、基本原理和分析方法的理解，掌握商务智能的核心技术与工具，并能运用典型的商务智能工具处理、解决一些实际问题。同时，通过实践教学活动，拓宽学生的知识领域，锻炼学生的实践技能，培养科学严谨、求真务实的工作作风。 (2) 创新能力通过使用商务智能原理与应用的学习，从数据采集、数据分析、数据挖掘、数据可视化的工作原理与应用等方面，使学生具备一定的使用商务智能主流工具进行数据分析的能力。三、教学方法 1、课堂教学 (1) 讲授本课程的教学内容以讲授为主，讲授的主要内容有商务智能关键技术：数据仓库、在线分析处理、维度建模。根据教学大纲的要求，突出重点和难点。 (2) 教师指导下的学生自学指导学生自主学习商务智能相关技术与主流商务智能相关工具。教师通过给出一些相关的实例程序帮助学生理解和进行方案设计，并布置相应的上机习题让学生进行练习。 (3) 其它教学方法采用多媒体辅助教学手段，结合传统教学方法，解决好教学内容多、信息量大与学时少的矛盾；充分利用学校的图书馆的资源优势，查阅与课程相关的资料；通过布置课程设计来提高学生的综合处理问题的能力和软件开发的能力。 2、课外学习

商务智能在物流管理领域的应用

商务智能在物流管理领域的应用信息技术的高速发展带来了企业利用信息技术提高本身竞争力的巨大空间：信息技术不但使企业获取需要的信息，而且，促进企业对信息的再利用，以此营造企业的竞争优势。企业一直在寻找对商务智能的理解和实现的方式，以增强企业的竞争力。早在80年代，当时“商务智能”的标准是能容易地获得想要的数据和信息，Gartner Group 于1996年最早提出了商务智能（Bussiness Intelligence，以下简称BI）的概念，将它定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、联机分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的，以帮助企业决策的技术及其应用。近几年来，商务智能的发展迅猛，在我国更是保持着高增长率的发展势头。随着商务智能技术的日趋成熟，越来越多的企业开始采用商务智能来帮着企业的决策和管理。下面我主要介绍商务智能在物流管理领域的应用。 1 商务智能的定义 1.1 商务智能的定义商务智能又称商务智慧或商务智能，根据国际数据公司(IDC)的定义，商务智能是对商业信息的搜集、加工、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，帮助他们更快地做出对企业更有利的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、数据挖掘和线上分析处理（OLAP）工具等技术。因此，从技术层面上讲，商务智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。 2 商务智能的核心技术 2.1 数据仓库技术数据仓库系统是对数据的处理技术的集成，而商务智能系统的核心是解决商业问题，它把数据处理技术与商务规则相结合，以提高商业利润减少市场运营风险，是数据仓库技术、决策支持技术和商业运营规则的结合。数据仓库由数据库(DBMS)、数据(Data) 、索引(Index)三部分构成。 2.2 数据挖掘技术数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的及随机的实际应用数据中，挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则的过程。挖掘的对象主要是数据库和数据仓库，其目的是通过对数据的统计、分析、综合、归纳和推理，揭示事件间的相互关系，预测未来的发展趋势，为经营决策、市场策划及金融预测等提供依据，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出前摄的及基于知识的决策。 2.3 联机分析处理技术(OLAP) OLAP是一种多维分析工具，目标是满足决策支持或多维环境下特定的查询和报表需求，使分析人员、管理人员或执行人员能够从多个焦度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的并真实反应企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解。它的技术核心是“维”这个概念，因此它是数据仓库中大容量数据得以有效利用的重要工具。 3 商务智能在现代物流管理中的应用 3.1 智能仓储管理系统。系统集成了入库、出库、货位和保管的实时和历史数据，构成数据仓库，为在线分析处理和数据挖掘创造环境，从而有助于从业务数据中发现深层次的信息和知识，将非直观的、隐含的信息和知识以直观的形式描述，辅助领导层决策。使得物流企业

商业智能FineBI行业应用解决方案

商业智能FineBI行业应用解决方案目录商业智能银行业应用方案 (2) 商业智能地产行业应用方案 (4) 商业智能制造业应用方案 (6) 商业智能税务行业应用方案 (9) 商业智能汽车行业应用方案 (13) 商业智能电信行业应用方案 (15)

商业智能银行业应用案例随着银行信息化的不断深入，银行积累的数据越来越多，面临着“数据爆炸”和“信息缺乏”的矛盾；另一方面，在目前复杂的商业环境中，无知或一知半解做出的决策是现代银行的最大威胁。而商业智能的最大优势就是充分利用银行在日常经营活动中搜集和积累的大量数据，并将他们转化为信息和知识来为银行找出市场发展趋势和经营上的问题，发现市场机会，帮助银行企业从数据中“挖金”。在刚刚结束的亚太银行IT价值高峰论坛上，对于提升银行企业信息化水平，实现数据价值变现，各企业IT管理者一致认为商业智能在银行业信息化数据管理中发挥着重大作用。整合数据，统一门户商业智能系统的建立，一来是提供一个数据分析平台，为业务部门更好的分析商业特征。比如企业领导每天查看相关的数据，比如全行的主要经济指标：存款、贷款、贴现、现金、准备金、存贷款结构占比、各网点主要任务完成情况，以及各类考核指标中完成任务较好、较差的网点和个人。这些信息的背后都涉及不同的数据源和应用系统，通过商业智能平台建立数据仓库，可将银行的所有相关数据经过ETL转换，数据清洗后放到数据仓库中，给分析者和决策者一个关于银行各方面情况的分析数据。二来，业务人员在数据分析时，会不断加深数据分析的思想，可以更大程度上提高业务分析人员的决策能力。业务多元，灵活分析

商业智能系统最基本的价值体现在有效及时地产生有用的信息。在应用商业智能FineBI 时发现，业务人员分析的难点其实在于系统中存在着大量结构或非结构化的多维数据，简单的数据关联还行，如果需求复杂多样，就难以做到及时跟进。商业智能的便捷就在于此，由于自动建模，所有维度、指标、索引关联在一开始就建立好，做分析和查看分析都可以任意切换维度。比如，在存款账户分析中可以知道发生了那些业务，业务量和频率如何，趋势是怎样，进一步深究，可切换至哪个网点，哪个业务产品实现好的效益。研究客户，指导营销如今银行都意识到经营方式要从经营产品转向经营客户，因此目标客户的寻找，潜在客户的挖掘成为银行数据应用的主要方向，尤其是高端财富管理和大客户的开发。以分析大客户为例，各银行都在采用各种手段“挖”竞争对手的优质客户，现有客户的维护和二次开发也显得尤为重要，典型的营销方式就是目标营销和交叉销售。比如对已有客户分析，可以发现具有某种特征的用户具有某种特定的偏好，从而推出针对性产品。又或者通过对优质客户群体的行为分析、忠诚度分析、构成分类进行分析，采取差异化的销售策略，提供个性化的金融产品及服务，在留住优质客户的同时，增加银行的利润增长点。加强内管，全面发展商业智能系统可以应用是广泛的，除了银行业务分析，还可以进行人力综合成本预算分析、人员绩效考核、平衡计分卡等。领导层通过这些分析可以更加直观地了解员工工作情况，以此采取相应地奖惩措施。总而言之，从当前我国银行业的发展趋势来看，数据到价值的转化必将驱动商业模式与运营模式的深刻变革，企业信息化建设必须跟上步伐，及早出发，积极、理性地试水投入，才能借力实现竞争优势提升。

《商务智能方法与技术》复习资料-

《商务智能方法与技术》课程复习资料一、客观部分：（判断、不定项选择）（一）、判断部分 ★考核知识点:商务智能系统附 1.1.1（考核知识点解释）：商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。商务智能不是通常的业务处理。它的目标是如何更快、更容易地做更好的决策。 IBM商务智能解决方案远远不只是数据和技术的组合，BI帮助用户获得正确的数据，发现它的价值，并共享价值。 ★考核知识点:知识概念附 1.1.2（考核知识点解释）：知识就是对信息进行的提炼、比较、挖掘、分析、概括、判断和推论。知识分为事实性知识和经验知识。事实性知识是人类对于客观事物和现象的认识结果。经验知识多事一种隐性知识，是存储在人们大脑中的经历、经验、技巧、体会和感悟等尚未公开的知识。隐性知识和显性知识之间是可以相互转化的。 ★考核知识点:元数据附 1.1.3（考核知识点解释）：元数据管理包括对开发、管理数据仓库时所用的技术元数据和支持业务人员的业务元数据进行管理，它对数据仓库的设计和维护具有重要的作用。数据仓库的所有数据都要通过元数据来管理和控制。元数据描述关于源数据

的说明，包括源数据的来源、源数据的名称、源数据的定义、源数据的创建时间等对源数据进行管理所需要的信息。源数据的来源说明源数据是从哪个系统、哪个历史数据、哪个办公数据、哪个Web页、哪个外部系统抽取而来。源数据说明源数据在数据仓库的作用、用途、数据类型和长度等。元数据：是用来描述数据的数据。它描述和定位数据组件、它们的起源及它们在数据仓库进程中的活动；关于数据和操作的相关描述(输入、计算和输出)。元数据可用文件存在元数据库中。元数据反映数据仓库中的数据项是从哪个特定的数据源填充的，经过哪些转换、集成过程。要有效的管理数据仓库，必须设计一个描述能力强、内容完善的元数据。 ★考核知识点：数据分析附 1.1.4（考核知识点解释）：在线分析处理比较常用的操作包括对多维数据的切片与切块、等。切片和切块(Slice and Dice)：在多维数据结构中,按二维进行切片,按三维进行切块,可得到所需要的数据。如在“城市、产品、时间”三维立方体中进行切块和切片,可得到各城市、各产品的销售情况。钻取(Drill)：钻取包含向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)操作，钻取的深度与维所划分的层次相对应。 ★考核知识点:数据集市附 1.1.5（考核知识点解释）：数据仓库是企业级的，能为整个企业各部门的运行提供决策支持手段。而数据集市（ Data Mart ）是部门级别的，一般只能为某个局部范围内的管理人员服务，也称为部门级的数据仓库。数据集市有两种：独立的数据集市和从属的数据集市。

当前商务智能在中国的发展状况

当前商务智能在中国的发展状况摘要：商业智能现在可谓是一个很热的话题，已经成为企业CIO（首席信息官）们的一个首要技术课题，越来越多的CIO意识到，在竞争激烈的环境中，BI(商务智能)不仅关系到一个企业更好的运行，甚至关系到企业的生死存亡。商务智能是数据仓库技术、数据挖掘技术和在线联机分析处理技术（OLAP）在商业领域的综合应用。本文就国内商务智能的构成以及商务智能的发展及其在国内的研究趋势分析两个方面分析了目前国内商务智能的发展状况，并对进一步发展我国商务智能的理论研究和实际应用提出了建议。关键词：商务智能数据仓库数据挖掘引言商务智能（Bussiness Intelligence，以下简称BI）已经成为目前搜索最热门的关键词之一。Gartner Group 于1996年最早提出了BI的概念，BI就是通过使用数据或基于数据的体系以改进商务决策的一套理念与方法。微软创始人比尔·盖茨曾指出，如何收集，管理并使用信息，将决定一个企业最终的成败。近几年来，商务智能的发展迅猛，在我国更是保持着高增长率的发展势头。其应用领域逐渐渗透到电信、银行、金融业、保险业、制造业等各个领域。一、国内商务智能的构成国内商务智能包括固定报表、OLAP分析、数据挖掘以及分析运用的实现。 1.固定报表目前中国市场上商务智能应用主要停留在这个层面的利用。它的主要实现步骤是： a.ETL：将行业的业务应用系统的数据及其它可用数据源中的数据进行抽取、清洗和转换后，将清洁数据装入到数据平台，并从数据平台装载到各数据集市中。 b.在数据集市中建立星形结构或雪花结构的关系数据库模型。 c.通过前端工具以表格、分析图等直观形式展现。 2.OLAP分析生成OLAP模型，建立各主题分析部分所需的综合、统计分析运算及相应的多维结构，然后在多维模型中分析，可完成大到多级业务综合分析，小到针对某一个领域的指标多角度分析。 3.数据挖掘数据挖掘是一个萃取和展现新知识的流程。通过分析具体数据，发现确定有效的、新颖的、有潜在使用价值的、以往不为人知的、最终可理解的信息，为企业良好运营和决策部门做出重要决策提供帮助。 4.分析应用与业务信息系统结合，成为流程组件，例如企业绩效管理。二、商务智能的发展以及在国内的研究趋势分析 1.商务智能的发展商业智能出现于20 世纪末期, 20 世纪90 年代后期有了突飞猛进的发展, 越来越多的企业提出了他们对商务智能的需求, 把商务智能作为帮助企业达到经营目标的一种有效手段; 另一方面, 计算机界很多著名公司已经认识到商务智能巨大的发展潜力, 纷纷加入商务智能研究和软件开发的行列, 比如IBM、Oracle、Microsoft、SAS、Business Objects等著名的软件厂商纷纷推出支持商务

南开18春学期《商务智能方法与技术》在线作业

(单选题) 1: （）是基于网页内容或其描述中抽取知识的过程 A: 内容挖掘 B: 结构挖掘 C: 个性挖掘 D: 使用(日志)挖掘正确答案: (单选题) 2: （）目标就是将恰当的知识在恰当的时候传递给恰当的人，以便使他们能够作出最好的决策A: 知识处理 B: 知识创造 C: 知识管理 D: 知识储存正确答案: (单选题) 3: 知识管理将信息处理能力和人的创新能力相互结合，增强组织对环境的适应能力是哪个知识管理学派的说法（） A: 行为学派 B: 技术学派 C: 管理学派 D: 综合学派正确答案: (单选题) 4: 选择供应商一般以满足时间约束的条件下（）为目标 A: 最小化物流成本 B: 最大化物流成本 C: 最小化维护成本 D: 最大化维护成本正确答案: (单选题) 5: 知识和信息最主要的区别是 A: 知识比信息重要 B: 信息系统比知识系统昂贵 C: 信息是某种事实而知识是某种经验 D: 知识比信息更容易被组织正确答案: (单选题) 6: OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析，此描述是指OLAP的哪个特性。A: 快速性 B: 可分析性 C: 多维性 D: 信息性正确答案: (单选题) 7: 哪种数据库工具采用矩阵方式来存储数据。 A: 多维数据库工具（MOLAP） B: 关系型数据库工具（ROLAP） C: 桌面型数据库工具 D: 都不是正确答案: (单选题) 8: （）存储格式一般比较适合于需要总结数据的查询有较快的响应时间，同时基数据的量又比较大的场合。 A: ROLAP B: MOLAP C: HOLAP D: ServerOLAP 正确答案: (单选题) 9: 归咎（imputation）是处理()的一种方法。

商务智能的发展和应用

商务智能的发展和应用聂迪 (宝鸡文理学院计算机科学系，陕西宝鸡721016) 摘要所为商务智能，是明显区别于商业智能的一种分析数据的技术，其内容的获取和显示方面都有终端技术。现今，商务智能已发展成不仅仅只是软件产品和工具，而是一种整体应用的解决方案，甚至升华为一种管理思想，体现的是一种理性的经营管理决策的能力，即全面、准确、及时、深入分析和处理数据与信息的能力。关键字商务智能；分析；管理；技术引言商务智能的出现是一个渐进的复杂的演变过程，而且仍在发展之中，最早的商务智能被称为决策支持系统，它经历了事务处理系统（TPS）、高级管理人员信息系统（EIS），管理信息系统（MIS）和决策支持系统（DSS）等系统，最终演变成为今天的商务智能。随着计算机应用的不断发展和深入，软件系统的大型化、复杂化，软件的开发与应用已相当的广泛。近年来，商务智能技术日趋成熟，越来越多的企业决策者意识到需要商务智能才能保持和提升企业的竞争力。在美国，500强企业里面已经有90%以上的企业利用企业管理和商务智能软件帮助管理者做出决策。国外己经有很多成功实施商务智能的案例。可在我国，商务智能还处于导入期，商务智能应用的程度和实际效果都与国外企业有很大差距。。商务智能的定义商务智能是指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的各种经营活动提供决策信息。它是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策

18秋学期(1703)《商务智能方法与技术》在线作业

18秋学期（1703）《商务智能方法与技术》在线作业一、单选题共12题，24分 1、知识和信息最主要的区别是 ?A知识比信息重要 ?B信息系统比知识系统昂贵 ?C信息是某种事实而知识是某种经验 ?D知识比信息更容易被组织学生答案：C得分:2分 2、()是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性。 ?A维 ?B维的层次 ?C维的成员 ?D数据单元学生答案：A得分:2分 3、（）是基于网页内容或其描述中抽取知识的过程 ?A内容挖掘 ?B结构挖掘 ?C个性挖掘 ?D使用(日志)挖掘学生答案：A得分:2分 4、（）是结构化、可以用语言、文字进行口头或书面表达的 ?A显性知识 ?B隐形知识

?C两者皆可 ?D两者都不可学生答案：A得分:2分 5、知识管理就是对信息的管理是哪个知识管理学派的说法（） ?A行为学派 ?B技术学派 ?C管理学派 ?D综合学派学生答案：B得分:2分 6、()将会对以后步骤中必须的数据转换提供一个初步的了解，比如数据清理和整合。 ?A业务分析 ?B领域分析 ?C数据分析 ?D专业分析学生答案：C得分:2分 7、（）就是对一个企业集体的知识与技能的捕获，是为增强组织的绩效而创造、获取和使用知识的过程 ?A知识处理 ?B知识创造 ?C知识储存 ?D知识管理学生答案：D得分:2分 8、OLAP分析属于哪种驱动型发现。 ?A验证驱动型

?B经验驱动型 ?C事实驱动型 ?D发现驱动型学生答案：A得分:2分 9、（）存储格式一般比较适合于需要总结数据的查询有较快的响应时间，同时基数据的量又比较大的场合。 ?A ROLAP ?B MOLAP ?C HOLAP ?D ServerOLAP 学生答案：C得分:2分 10、（）针对包括Web页面内容、页面结构和用户访问信息等在内的各种Web数据，应用数据挖掘方法发现有用的知识帮助人们从大量Web文档集中发现隐藏的模式 ?A内容挖掘 ?B结构挖掘 ?C文本挖掘 ?D使用挖掘学生答案：C得分:2分 11、（）目标就是将恰当的知识在恰当的时候传递给恰当的人，以便使他们能够作出最好的决策 ?A知识处理 ?B知识创造 ?C知识管理 ?D知识储存学生答案：C得分:2分 12、知识管理将信息处理能力和人的创新能力相互结合，增强组织对环境的适应能力是哪个知识

商务智能

商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。商务智能的要素有三点，第一点，企业——这里用“组织机构”或“实体”会显得更加完整，因为所有的组织机构和实体（不只是企业）都可以而且应该利用商务智能；之所以仍用“企业”是为保持与“商务”的一致性。各行各业，包括非企业性机构，比如政府部门、教育机构、医疗机构和公用事业等，都应该而且能够利用商务智能。第二点，利用现代信息技术——商务智能过程中所涉及的信息技术主要有：从不同的数据源（交易系统或其他内容储存系统）收集的数据中提取有用的数据，对数据进行清理以保证数据的质量，将数据经转换、重构后存入数据仓库和数据集市（这时数据变为信息），然后寻找合适的查询、报告和分析工具和数据挖掘工具对信息进行处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现于用户面前，转变为决策。第三点，收集——收集数据是管理和分析数据的前提，数据收集工作是十分重要的，必须引起企业的充分重视。数据和信息的收集主要是通过各种交易系统进行的，比如企业资源管理规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）和电子商务等系统。商务智能的核心主要有三方面，一方面，改善商务决策水平——这是商务智能的更高一层的目的和功能，企业能否利用好这一功能、实现这一目的在很大程度上取决于领导者的意识和胸襟以及企业文化中决策科学化和民主化的成分。另一方面，采取有效的商务行动——采取有效的商务行动是创造和累计商务知识和见解、改善商务决策水平的目的和动力。最后，完善各种商务流程——残缺、散乱、僵化、低效的商务流程是企业的顽疾，商务智能能够为这一顽疾的诊断和治疗做出一定的贡献；优化后自动化（请注意先后顺序）的商务流程反过来也会促进商务智能的发展。商务智能的体系结构主要有数据源、智能工具、应用系统、知识获取和行动四个部分构成。数据源系统——包括前后端OLTP（在线事务处理）、电子商务系统和外部信息提供者等等。这些不仅是数据源，而且是知识和行动的操作对象。商业智能工具系统——包括数据仓库模型和构造工具、访问工具、决策支持工具OLAP和数据挖掘工具。商务智能应用系统——包括人力资源管理、分析和报告、财务管理、客户资源管理、分析和报告供应链管理、企业计划管理的分析和报告。知识和行动应用系统——包括企业知识管理门户、商业信息和建议和知识行动。商务智能的支撑技术主要有数据仓库（DW）、在线分析处理（OLAP）以及数据挖掘（DM）三部分组成。数据仓库——数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。在线分析处理——操作储存在静态数据仓储(Data Warehouse)内广泛资源的软件技术。其透过快速、一致、交谈式的界面对同一数据提供各种不同的呈现方式，供不同层面的使用者使用，使其具备透析数据反应出来信息的能力。数据挖掘——是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。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：一、市场营销关系: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、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"

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出多种架构，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出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。

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）

《商务智能方法与技术》19秋期末考核标准参考答案

《商务智能方法与技术》19秋期末考核-0001 试卷总分:100 得分:70 一、单选题(共15 道试题,共30 分) 1.（）是一种以规范化的方式构造端到端的业务流程为中心，以持续地提高组织绩效为目的的系统化方法 A.知识管理 B.方法管理 C.信息化管理 D.业务流程管理答案:D 2.知识和信息最主要的区别是 A.知识比信息重要 B.知识比信息更容易被组织 C.信息系统比知识系统昂贵 D.信息是某种事实而知识是某种经验答案:D 更多加微boge30619 3.（）存储格式一般比较适合于需要总结数据的查询有较快的响应时间，同时基数据的量又比较大的场合。 A.ServerOLAP B.ROLAP

C.MOLAP D.HOLAP 答案:D 4.哪种数据库工具采用矩阵方式来存储数据。 A.都不是 B.桌面型数据库工具 C.多维数据库工具（MOLAP） D.关系型数据库工具（ROLAP）答案:C 5.（）针对包括Web页面内容、页面结构和用户访问信息等在内的各种Web数据，应用数据挖掘方法发现有用的知识帮助人们从大量Web文档集中发现隐藏的模式 A.结构挖掘 B.文本挖掘 C.内容挖掘 D.使用挖掘答案:B 6.OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析，此描述是指OLAP的哪个特性。

A.快速性 B.多维性 C.可分析性 D.信息性答案:C 7.（）是基于网页内容或其描述中抽取知识的过程 A.结构挖掘 B.内容挖掘 C.使用(日志)挖掘 D.个性挖掘答案:B 8.（）根据文本的不同特征划分为不同的类 A.都可以 B.文本聚类 C.文本概括 D.文本分类答案:B 9.数据仓库系统组成中，哪个部件是把数据从源数据中提取出来，依定义部件的规则将不同数据格式的源数据转换成数

商务智能发展现状和市场发展趋势知识讲解

商务智能发展现状和市场发展趋势

商务智能的发展现状及发展趋势一．总论在目前信息技术广为普及的条件下，企业虽然可以借助信息技术从各种途径收集各种数据，但如何对浩瀚如海的数据进行快速科学的处理，如何从海量的信息中获取对企业管理最有价值的知识，并结合企业经营者的分析和判断，为企业决策提供支持，仍是亟待解决的事情。商务智能技术的出现则为上述问题提供了新的理论基础和技术选择。所谓商务智能，是明显区别于商业智能的一种数据分析技术，其内容的获取和显示方面都有终端技术。现今，商务智能已经发展成不仅仅只是软件产品和工具，而是一种整体使用的解决方案，甚至升华为一种管理思想，体现的是一种理性的经营管理决策的能力，即全面、准确、及时、深入分析和处理数据和信息的能力。商务智能是指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地存储和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，如客户价值评价，服务质量评价、客户满意度评价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的经营活动提供决策信息。它是企业利用现代信息技术进行收集、管理和分析结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。主要由数据仓库环境和分析环境两部分构成。

二．商务智能发展现状 1.商务智能市场规模从2004年开始，中国商务智能使用市场保持了超过40%以上的年增长率。据IDC最新预测:目前商务智能解决方案在中国的市场价值将达到约4.38亿美元，增幅41%，超过业界平均水平3倍，这说明中国商务智能正处于蓬勃发展的上升期。 2.商务智能市场分布 3/4垂直市场：投入商务智能使用的所有企业中大企业占到50%。 3/4平行市场：目前仍以企事业单位用户中的电信行业、金融、银行、证券行业为主。统计、税务、工商等部门的政府用户对BI使用的需求也比较迫切。 3/4区域市场：七个大区中华北区、华东区、华南区、占到市场份额的90%。 3.商务智能的使用情况固定报表。目前中国市场上的商务智能使用主要停留在这个层面的利用。OLAP分析：生成OPAL模型，建立各主题分析部分所需的综合、统计分析运算及相应的多维结构，然后在多维模型中分析，可完成大到多级业务综合分析，小到针对某一个领域的指标多角度分析。数据挖掘：是一个萃取和展现新知识的流程。通过分析具体数据，发现确定有效的、新颖的、有潜在使用价值的、以往

17秋学期《商务智能方法与技术》在线作业

17秋学期《商务智能方法与技术》在线作业试卷总分:100 得分:100 一、单选题(共12 道试题,共24 分) 1. （）是一种以规范化的方式构造端到端的业务流程为中心，以持续地提高组织绩效为目的的系统化方法 A. 知识管理 B. 信息化管理 C. 方法管理 D. 业务流程管理满分：2 分正确答案:D 2. 数据仓库的前端工具集中，哪个工具是通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、一致和交互性的存取，便于用户对数据进行深入的分析和观察。 A. 查询/报表工具 B. 数据挖掘工具 C. OLAP工具 D. 前端开发工具满分：2 分正确答案:C 3. （）存储格式一般比较适合于需要总结数据的查询有较快的响应时间，同时基数据的量又比较大的场合。 A. ROLAP B. MOLAP C. HOLAP D. ServerOLAP 满分：2 分正确答案:C 4. 哪种数据库工具采用矩阵方式来存储数据。 A. 多维数据库工具（MOLAP） B. 关系型数据库工具（ROLAP） C. 桌面型数据库工具 D. 都不是满分：2 分正确答案:A

5. （）中知识管理活动可看成知识流的组成单元，由特定的角色负责，产生、存储、应用和发布与业务活动相关的知识对象 A. 知识视图 B. 信息化管理 C. 方法管理 D. 业务流程管理满分：2 分正确答案:A 6. （）根据文本的不同特征划分为不同的类 A. 文本概括 B. 文本分类 C. 文本聚类 D. 都可以满分：2 分正确答案:C 7. 从源数据中提取数据，转换成数据仓库所要求的格式后存储在数据仓库的()中。 A. 数据缓冲区 B. 数据转换区 C. 数据存储区 D. 数据准备区满分：2 分正确答案:D 8. 数据仓库系统组成中，哪个部件是把数据从源数据中提取出来，依定义部件的规则将不同数据格式的源数据转换成数据仓库的数据格式并装载进数据仓库。 A. 元数据库及元数据管理部件 B. 数据转换部件 C. 数据集成部件 D. 数据仓库管理部件满分：2 分正确答案:B

《商务智能方法与技术》复习资料

一、客观部分：（判断、不定项选择）（一）、判断部分 1.数据仓库与知识管理系统的结合就是商务智能系统。（） ★考核知识点:商务智能系统，参见P7-P9 参见译者序、P5 附 1.1.1（考核知识点解释）：商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。商务智能不是通常的业务处理。它的目标是如何更快、更容易地做更好的决策。 IBM商务智能解决方案远远不只是数据和技术的组合，BI帮助用户获得正确的数据，发现它的价值，并共享价值。 2.显性知识是指存在于人头脑中的隐性的、非结构化、不可编码的知识，是关于个人的思想、经验等。（） ★考核知识点:知识概念，参见P4 附 1.1.2（考核知识点解释）：知识就是对信息进行的提炼、比较、挖掘、分析、概括、判断和推论。知识

分为事实性知识和经验知识。事实性知识是人类对于客观事物和现象的认识结果。经验知识多事一种隐性知识，是存储在人们大脑中的经历、经验、技巧、体会和感悟等尚未公开的知识。隐性知识和显性知识之间是可以相互转化的。 3.元数据是数据仓库中非常重要的数据。（） ★考核知识点:元数据，参见P39 参见P24-P26 附 1.1.3（考核知识点解释）：元数据管理包括对开发、管理数据仓库时所用的技术元数据和支持业务人员的业务元数据进行管理，它对数据仓库的设计和维护具有重要的作用。数据仓库的所有数据都要通过元数据来管理和控制。元数据描述关于源数据的说明，包括源数据的来源、源数据的名称、源数据的定义、源数据的创建时间等对源数据进行管理所需要的信息。源数据的来源说明源数据是从哪个系统、哪个历史数据、哪个办公数据、哪个Web页、哪个外部系统抽取而来。源数据说明源数据在数据仓库的作用、用途、数据类型和长度等。元数据：是用来描述数据的数据。它描述和定位数据组件、它们的起源及它们在数据仓库进程中的活动；关于数据和操作的相关描述(输入、计算和输出)。元数据可用文件存在元数据库中。元数据反映数据仓库中的数据项是从哪个特定的数据源填充的，经过哪些转换、集成过程。要有效的管理数据仓库，必须设计一个描述能力强、内容完善的元数据。4.钻取、切片和切块操作是为了完成对真实数据的汇总分析。（） ★考核知识点：数据分析，参见P62-P66 参见P43-P45 附 1.1.4（考核知识点解释）：在线分析处理比较常用的操作包括对多维数据的切片与切块、等。切片和切块(Slice and Dice)：在多维数据结构中,按二维进行切片,按三维进行切块,可得到所需要的数据。如在“城市、产品、时间”三维立方体中进行切块和切片,可得到各城市、

BI在中小企业中普及为商务智能应用带来的机遇和挑战

BI在中小企业中普及为商务智能应用带来的机遇和挑战一、前言 BI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。在信息技术高速发展的今天，信息技术使企业经营环境发生了革命性的变化，改变了企业的生产、经营及服务方式。为了应对激烈变化的市场，企业必须充分利用信息技术提高其竞争力。 BI系统建设的目标就是要为企业提供一个统一的分析平台，充分利用原有信息系统中积累的宝贵数据，对其进行深层次的挖掘，并从不同的角度分析企业的各种业务指标和构建起业务知识模型。二、现状随着国民经济的发展，中小企业已经逐渐成为支撑我国区域经济增长、促进市场繁荣、扩大和促进居民就业、保持社会稳定等的突出力量。商务智能系统与我国中小企业日常运营结合的实现，商务智能是深化企业信息化的重要工具。它的出现为企业决策层提供了决策分析与风险规避的工具，为企业提供了资源优化与价值评价的平台，为企业信息化提供了从运营层向决策层发展的支撑。商务智能的作用在于将各类数据进行高度的概括和总结，形成供高层决策者进行战略决策参考的企业经营状况分析报告，为企业提供及时、高效的战略决策支持。我国真正实现商务智能较高水平应用的企业不足10%，除此之外的绝大多数企业信息化水平较低，基本上停留在文字处理、财务管理等办公自动化管理阶段。即便是局域网的应用也只是停留在信息共享的层面上，在生产控制方面的应用极其有限。虽然近年来，我国中小企业的信息化意识和信息化水平有了较大提高。但是一个不可否认的事实是，中小企业应用商务智能程度参差不齐，信息化领先企业与后进企业之间的差距正在迅速拉大，加之企业信息化建设的阶段差异和地域差异，使得部分后进企业的商务应用还局限于网上查询和信息发布等，而在供应链系统集成、网络渠道等方面却最现出了明显的滞后效应。中国中小企业BI市场的潜力巨大，由于中小企业资金和经验的局限，越简易低廉越受欢迎，所需要的BI 解决方案与大企业的BI有很大的不同，他们需要更加简便易用、成本低廉的工具。三、机遇从全球范围来看，商务智能领域并购不断，商务智能市场已经超过ERP和CRM市场成为最具增长潜力的领域。从中国市场来看，商务智能已经度过了一个从知到行，从概念到实践的阶段。随着ERP系统的普及和企业管理方式由粗放式管理转变为精细化管理，企业

商务智能方法与应用

1 数据挖掘概述 1.1数据挖掘的概念数据挖掘(Data Mining) 是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,这些模型和关系可以用来做出预测。它是一个多步骤的对大量数据进行分析的过程,它在自身发展的过程中,吸收了数据库、数理统计和人工智能中的大量技术，是一种利用信息资源的有效方法。数据挖掘的功能用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型。一般来说数据挖掘任务可被分成描述和预测两类：“描述性挖掘任务刻划数据库中数据的一般特性；预测性任务则在当前数据上进行推断，以进行预测。”一般通过概念分类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析等方法去实现。 1.2 数据挖掘的方法利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。1.2.1 分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 1.2.2 回归分析回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 1.2.3 聚类分析