商务智能的应用现状与前景分析

商务智能的应用现状与前景分析

摘要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。本文从介绍商务智能核心技术和框架入手，详细分析了目前商务智能的发展与应用现状，并对商务智能的未来的发展应用前景做了预测分析。

关键词商务智能；核心技术；决策支持

Application status and prospect forecast of Business intelligence Abstract Business intelligence is one comprehensive application in the field of business of data warehouse technology, data mining technology and on-line analytical processing technology. This paper start from introduce the core technology and frames of BI, Detailed in Analysis of the current development and application status of BI, and forecast analysis on the future development of business intelligence application prospect.

Keywords Business intelligence; core technology; Decision support

1 引言

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[1]。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。在美国，500强企业里面有90%以上的企业已经在利用企业管理和商务智能软件帮助管理者

做出决策[2]。商务智能的应用领域也渗透到电信、银行、金融业、保险业、制造业等各个领域。近年来商务智能市场规模日益扩大，且增长较快。从全球范围来看，商务智能(BI)已经成为最重要的信息系统。

2 商务智能的定义

2.1 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。

2.2 与知识管理的区别与联系

商务智能与知识管理的区别与联系。商务智能和知识管理最重要的类似处是它们最终都处理知识，知识管理中的知识明显的总是直接来自人，商务智能中的知识源自数据，它是经过分析产生的知识；商务智能和知识管理都受企业文化和人的影响；商务智能看重的分析数据的技术和知识管理中管理和分发知识的技术很不同，然而他们在内容获取和显示方面都共有终端技术。

3 商务智能的核心技术

3.1 数据仓库技术

著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-V olatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。

实际上，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。数据仓库系统体系结构如图1所示：

图1 数据仓库体系结构

3.2 数据挖掘技术

数据挖掘(Data Mining) ，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[3]。

3.3 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。

4 引入商务智能的意义

如何有效地管理企业在经营过程中所产生或收集的大量数据与信息，一直是信息管理人员所面临的一个重要的问题。20世纪70年代所出现的关系数据库在收集、存储、处理数据中发挥了重要的作用。随着市场竞争的加剧，信息系统的用户已经不满足于仅用计算机去处理日复一日的事务数据，而是需要能够支持决策的信息去帮助管理决策。这就需要一种能够将日常业务处

理中所收集到的各种数据转变为具有商业价值信息的技术，而传统数据库系统已经无法承担这一任务[4]。

商务智能的目标是将企业所掌握的信息转换成竞争优势，提高企业决策能力、决策效率、决策准确性。为完成这一目标，商务智能必须具有实现数据分析到知识发现的算法、模型和过程，决策的主题具有广泛的普遍性。

4.1 促进企业决策流程[5]

BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

4.2 降低整体营运成本

BIS改善企业的资讯取得能力，大幅降低IT人员撰写程式、Poweruser

制作报表的时间与人力成本，而弹性的模组设计介面，完全不需撰写程式的特色也让日后的维护成本大幅降低。

4.3协同组织目标与行动

BIS加强企业的资讯传播能力，消除资讯需求者与IT人员之间的认知差距，并可让更多人获得更有意义的资讯。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。

5 商务智能体系结构

从系统的体系结构的角度来看，商务智能系统一般由数据仓库(或数据场)、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。商务智能系统从不同的数据源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正确性，将数据进行转换、重构后存入数据仓库或数据场(这时数据变为信息)，然后寻找合适的查询和分析工具、数据挖掘工具及OLAP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。商务智能系统的处理流程如图2所示[6]：

图1 商务智能系统处理流程

5.1 商务智能应用

商务智能应用是指针对不同行业或应用领域，经过裁减完整的商务智能解决方案软件包。

5.2 决策支持工具

决策支持工具包括了从基本查询和报表工具到先进的在线分析处理再到信息挖掘工具的各类工具，所有工具都支持GUI客户界面，大部分都可以在Web界面上使用。这些工具大多能处理数据库信息，有些能够处理文件系统、多媒体、邮件或Web服务器上的复杂和非结构的信息。

5.3 访问工具

包括应用接口和中间件，使客户工具能够访问和处理数据库和文件系统中的商业信息。数据库中间件允许客户透明地访问后台各种异构的数据库服务器，Web服务器中间件允许Web客户连接到数据库中。数据管理部分一般采用3层信息存储，最高层次是数据仓库，数据仓库中集成了全企业的商业信息;中间级是部门数据仓库，又称数据场，这里存储了某个商业单位、用户组或部门的商业信息，这些数据场可以直接建立在企业业务操作系统的基础上;结构的最低层次存储了根据用户和应用需求经过裁剪后的信息。

5.4 数据仓库模型和构造工具

这些工具用于从操作系统和外部数据源系统中捕捉数据，经过加工和转换，最后将数据装载到全局的或部门的数据仓库。

5.5 元数据管理

该部分管理与整个商务智能系统有关的元数据，包括开发者和管理员使用的技术元数据及支持商业用户的商业元数据。

5.6 管理

该部分包括了商务智能管理的所有方面，包括安全性和验证、备份和恢复、监控和调整、操作和调度、审计和计算等。

6 商务智能的实施过程

商务智能的实现是一个循环的螺旋式上升的过程。商务智能实施一般可分为5个阶段：确定目标阶段(targeting)、数据收集/预处理阶段(Tracking)、信息发送阶段(Routing)、数据解释/建模阶段(interpreting)及基于知识的行动阶段(Action)。

6.1 确定目标阶段

商务智能所解决的一般都是一个客户面临的关键问题，如何确定和理解问题就成为商务智能实施的起点和成功的关键。问题的确定方法可以有多种，如了解客户当前新业务推广、客户流失及信用欺诈等。但关键一点是确定问题的商务价值，简单来说，客户在商务智能系统上的投入，通过问题的解决，能带来确定的收益，否则这个项目从开始就是失败的。

6.2 数据收集/预处理阶段

数据的收集难度和客户的实际情况有较大的关系，如果客户已经拥有自己规范和完整的数据存储，收集工作较容易，反之，可能把多种介质多种规格的数据通过清洗、构造、集成和格式化转化成所需要的数据。

6.3 信息发送阶段

信息的价值不在于拥有，而在于如何恰当利用，因为有更多的人共享同样的信息，就可以更好地相互理解和沟通，做出更好的决策。因此，信息价值与获取，分析该信息的用户人数及用户所属商业领域数量的函数关系可表示为：价值(信息)=用户数2×所属商业领域数量。

6.4 数据解释/建模阶段

这一阶段是商务智能实施的核心部分。但是，到目前为止对商务智能模型训练结果的优劣并没有绝对的衡量标准，在一定程度上给建模人员和分析系统的产品化带来了困难。针对确定的数据和问题，采用多种算法比较、分割数据集验证及调整参数比较等方式找到相对优的模型。模型建立后，应该对模型训练结果及建立过程等进行评估，以便做出是否调整模型和完成的决定。

6.5 基于知识的行动阶段

通过对模型训练的结果来决定是否采取行动，如果模型被证明是客观和有意义的，那么就可以根据模型训练的结果采取相应的企业策略。

7 商务智能在我国企业的应用现状

目前商务智能在我国发展速度迅猛，应用行业和领域也非常广泛，典型的有电信、银行、保险、医疗、零售、政府等，以及所有建立了数据仓库的用户。但总体上看，我国的商务智能应用仍然处于起步阶段，仅在信息化程度偏高的电信、银行、保险、医疗等有少量应用。这一方面因为商务智能是建立在数据仓库基础上的，我国大部分企业的信息化程度偏低，缺乏数据的积累，而数据的积累需要一个较长期的过程。另一方面因为对商务智能的认知度不高，缺乏商务智能方面的人才以及对这些人才的有效管理。商务智能的应用与行业内信息化的基础状况密切相关，实施商务智能的企业中，以电信、金融行业的使用率较高。商务智能能带来较大价值的企业中，以制造型企业最多，其次是零售业；而政府机构对商务智能产品或技术的使用价值低于其他软件产品。以目前制造型企业和零售业的低使用率和高预期值来比较，这两个领域将是未来商务智能不可忽视的新市场。

在过去，商务智能比较适合于大型企业，但随着企业信息化量的不断增长，越来越多的中小企业开始关注应用商务智能，但从实际的应用过程中发现，商务智能应用仍然存在诸多待解决的问题：似是而非的产品和服务、花样繁多的技术、喧嚣的厂商、隐约不清的安全风险、纷纷扰扰的标准、对现在业务和IT流程的冲击等等[7]。

8 商务智能的发展前景

商务智能将呈以下发展趋势：（1）应用领域的探索和扩张；（2）应用行业将更广泛，制造业、零售业将是商务智能应用的热点；（3）与领域、行业知识的结合；（4）实时商务智能系统的研究和应用；（5）不同领域的理论、技术的融合；（6）商务智能系统可视化、交互性；（7）从单独的商务智能向嵌入式商务智能发展。

8.1 功能上具有可配置性、灵活性、可变化性

BI系统的范围从为部门的特定用户服务扩展到为整个企业所有用户服务。同时，由于企业用户在职权、需求上的差异，BI系统提供广泛的、具有针对性的功能。从简单的数据获取，到利用WEB和局域网、广域网进行丰富的交互、决策信息和知识的分析和使用[8]。

8.2 解决方案更开放、可扩展、可按用户定制

在保证核心技术的同时，提供客户化的界面针对不同企业的独特的需求，BI系统在提供核心技术的同时，使系统又具个性化，即在原有方案基础上加入自己的代码和解决方案，增强客户化的接口和扩展特性；可为企业提供基于商务智能平台的定制的工具，使系统具有更大的灵活性和使用范围。

8.3 从单独的商务智能向嵌入式商务智能发展

这是目前商务智能应用的一大趋势，即在企业现有的应用系统中，如财务、人力、销售等系统中嵌入商务智能组件，使普遍意义上的事务处理系统具有商务智能的特性。考虑BI系统的某个组件而不是整个BI系统并非一件简单的事，比如将OLAP技术应用到某一个应用系统，一个相对完整的商务智能开发过程，如企业问题分析、方案设计、原型系统开发、系统应用等过

程是不可缺少的。

9 总结

商务智能近年来已经逐渐成为热点，可以说是一种必然。商务智能系统是个复杂的系统，它的成败不仅决定于技术因素，经济、环境、人员、组织等因素也起着重要的作用。因此，不能简单将商务智能当作一种“商品”买来就用。而是必须由专业的管理咨询专家对企业进行详细的调研、业务流程重组和专业实施，中小型企业电子商务的需求必须注重商务智能应用策略以及相关的应用[9]。

当然未来商务智能的发展还将呈现其他趋势，比如商务智能软件产业工业化，产品模块集成，从单一向嵌入式发展,开源商务智能等。

参考文献

[1]商务智能发展现状与趋势分析.pdf

[2]我国商务智能研究.pdf

[3] 数据仓库与数据挖掘技术.docx

[4] 商业智能在现代企业管理中的运用.docx

[5] Business Intelligence and E-Discovery.docx

[6]商务智能中的数据挖掘研究.pdf

[7]商务智能在中小型企业中的应用和发展.docx

[8] Business Intelligence: Working Smarter.pdf

[9] 数据挖掘、数据仓库、商业智能在电子商务领域的应用.docx

中国电子商务行业市场发展趋势及投融资分析报告

中国电子商务行业市场发展趋势及投融资分析报告2016-2021年 编制单位：北京智博睿投资咨询有限公司 【报告目录】 第1章：电子商务行业定义及发展环境分析 1.1 电子商务行业定义 1.1.1 电子商务行业定义 1.1.2 电子商务行业分类 1.1.3 电子商务主要模式 1.1.4 电子商务主要应用领域 1.1.5 电子商务行业在国民经济中的地位 1.2 电子商务行业政策环境分析 1.2.1 电子商务行业管理体制 （1）主管部门 （2）监管体制 1.2.2 电子商务行业相关政策

（1）电子商务行业相关政策汇总与解读 （2）电子商务行业支付与快递环节政策分析 1.2.3 电子商务行业发展规划解读 （1）中国电子商务行业“十三五”规划解读 （2）地方性电子商务行业规划解读 1）上海市电子商务行业规划解读 2）杭州市电子商务行业规划解读 3）广州市电子商务行业规划解读 4）北京市电子商务行业规划解读 5）南京市电子商务行业规划解读 6）石家庄电子商务行业规划解读 7）哈尔滨电子商务行业规划解读 8）安徽省电子商务行业规划解读 1.3 电子商务行业经济环境分析 1.3.1 国内经济现状 1.3.2 国内经济展望

1.4 电子商务行业消费环境分析 1.4.1 居民收入水平对电子商务行业的影响 1.4.2 城镇化进程对电子商务行业的影响 1.4.3 零售业发展对电子商务行业的影响 1.5 电子商务行业技术环境分析 1.5.1 电子商务行业专利情况发展分析 （1）行业专利申请数量 （2）行业专利公开数量 （3）行业技术领先企业 （4）行业热门技术分析 1.5.2 国家层面电子商务技术创新环境分析 1.6 中国电子商务行业发展机遇与威胁分析 第2章：电子商务行业发展现状与趋势分析 2.1 全球电子商务行业发展现状与趋势分析 2.1.1 全球电子商务行业发展概述 2.1.2 全球电子商务行业市场规模分析

传统分析与大数据分析的对比

传统分析与大数据分析的 对比 This manuscript was revised on November 28, 2020

“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。 数据存储量相对于当前企业TB（TERA BYTES）字节的存储限制，定义在PB（PETA BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。 通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下 数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别（RFID），传感器网络等。 数据对时间敏感，且由数据的收集与相关的时区组成。 在过去，专业术语“分析”应用于商业智能（BI）世界来提供工具和智能，通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。 与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。 传统数据仓库（DW）分析相对于大数据分析 企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。 大数据分析用例 基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。 客户满意度和保证分析：也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。在当今时代，没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题，除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。

信息质量方面，它是通过各种外部渠道收集的，而且大多数时候的数据没有清洗 因为数据是非结构化数据，无法关联相关的问题，所以长期的解决方案提供给客户 分类和分组的问题陈述都缺失了，导致企业不能对问题进行分组 从上面的讨论中，对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力，并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。 竞争对手的市场渗透率分析：在今天高度竞争的经济环境下，我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。 医疗保健/流行病的研究和控制：流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始，如果没有及早发现和控制，它们就会传播到更大的区域。这对发展中以及发达的国家都是一个最大的挑战。当前绝大部分时间的问题是人们之间的症状各异，而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。人群中也没有一种常见的症状分类。在这种典型的非结构化数据上采用大数据分析将有助于地方ZF有效地应对疫情的情况。 产品功能和用法分析：大多数产品企业，尤其是消费品，不断在他们的产品线上增加许多功能，但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用，而有些功能则更多地被使用，对这种通过各种移动设备和其它基于无线射频识别（RFID）输入捕捉到的数据的有效分析，可以为产品企业提供有价值的洞察力。 未来方向的分析：研究小组分析在各种业务中的趋势，而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来，并将这些期待带入他们的生产线。 总结 大数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径，这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。然而从以上用例明显看出，这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。

桂电《商务智能与数据挖掘》简答题答案

《商务智能与数据挖掘》简答题部分答案 --《商务智能与方法应用》（刘红岩编著) P9 ●1、什么是商务智能？ 答： 商务智能指用现代数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 ●4、商务智能系统的主要组成要素有哪些？ 答： 一个商务智能系统通常包含6个主要组成部分：数据源、数据仓库、在线分析处理、数据探查、数据挖掘以及业务绩效管理。 P15 ●2、商务智能系统成功的关键因素有哪些？ 答： 商务智能系统成功的关键因素主要有5个：业务驱动、高层支持、业务人员和IT人员的合作、循序渐进、培训。 ●4、OLTP和OLAP分别代表什么?比较二者之间的不同之处。 答： 在线事务处理(OLTP),是数据库管理系统的主要功能，用于完成企业内部各个部门的日常业务操作。 在线分析处理（OLAP）是数据库系统的主要应用，提供数据的多维分析以支持决策过程。 OLTP和OLAP二者的不同之处有：面向的用户；功能的作用；数据库中存储的数据；数据库设计（包括数据库的数据处理方式、使用方式、执行单元、性能指标、事务特性）。 P103 ●3、构建数据仓库系统的主要阶段？ 答：

数据库项目的开发可以分为6个阶段：项目规划、需求分析、概念设计、ETL 设计、逻辑和物理设计、实现与培训。 1.项目规划阶段主要目的是了解总体需求，界定项目实施的范围，评估项目的必要行和可行性，撰写数据仓库项目的规划文档。 2.需求分析阶段，可进一步详细了解需求，确定分析主题以及相关的维度和度量，了解已有信息系统的功能、结构和模型，确定数据仓库中应该包含的数据，以及相关的数据来源，撰写需求分析说明书。 3.概念设计阶段，可利用概念模型描述数据仓库包含的主要及其关系。 4.ETL设计阶段，包括数据抽取、转换和加载设计三部分。 5.逻辑和物理设计阶段，用于设计数据仓库的逻辑模型和物理模型。 6.实现与培训阶段，包括数据仓库系统的实现和用户使用的培训。 ●4、简要说明数据仓库和数据集市的区别和联系。 答： （1)区别： 1.应用范围上，数据仓库一般为企业级；数据集市一般为部门级。 2.存储内容上，数据仓库包含企业经营过程中所有详细数据；数据集市一般 只包含特定范围的详细数据和适度聚合的数据。 3.优化上，数据仓库侧重于处理和探索海量数据，数据集市则侧重于快速的 访问和分析。 (2)联系：数据集市是数据仓库的一种特殊形式，一般情况下数据集市从属于某个数据仓库，但二者又均以资料导向型设计、不属于任何一个OLTP系统 P110 ●1、OLAP有哪些特点？

云起智能家居前景分析

现在，很多人去买智能家居，首先想到的便是杭州LifeSmart，足以见得杭州LifeSmart品牌实力。但是，智能家居市场是随时变动的，没有永恒的赢家，不顺应市场变化，那只有被市场所淘汰，而杭州LifeSmart智能家居一直站在时代的前列，针对瞬息多变的智能家居市场，始终牢牢抓住客户的心，那么，在未来杭州LifeSmart智能家居发展前景如何呢？下面我们为您进行分析。 1.产品去同化：早期智能家居产品单一、独立、难以互联，而现在这个问题已经逐渐获得解决，随着APP控制、语音识别、人脸识别等技术接口的普及和统一化，不管是系统定制的整套家居系统，还是各种品牌不同的产品，都能够在控制上获得很好的互联，但是各类智能家居产品同质化的问题还很严重，消费者体验下来感觉都差不多。而杭州LifeSmart智能家居有着强大资金技术和创新力支撑，逐步淘汰同质化的产品，相信未来，杭州LifeSmart智能家居可以给消费者不一样的体验。

2.价格更实惠：智能家居产品由于科技成分的注入，人工智能开发成本较高，好的智能家居产品比普通的家居产品要贵不少，尤其是智能家居整套定制，更是价格令很多家庭望而却步，这是制约市场对智能家居产品认同的因素。而杭州LifeSmart智能家居有着专门的科研场所，在确保产品功能上能给消费者惊喜的同时，同时使得价格变得更加的亲民，让更多人享受到智能家居所带来的便利。 3.智慧家庭：要知道，智能家居发展的阶段之一是以用户为中心的智慧家庭阶段，智能家居加速落地也意味着越来越多的普通家庭开始接受和认可这一新兴

行业，并愿意通过安装智能化产品来打造智慧家庭，提高生活品质和舒适度。现阶段，虽然大多数家庭对智能家居仍然持观望态度，但是从智能家居行业相关数据统计报告来看，智能家居的渗透率每年都在显著提升，智能产品出货量增长也呈加速态势。如今，杭州LifeSmart智能家居将会提供更多智慧家庭解决方案，提高人们的生活品质。 4. 语音助手：对智能家居有所关注的人都了解语音助手在这个行业的火爆程度，亚马逊、谷歌、苹果、三星、阿里、腾讯、小米……只要是我们能想到的商业巨头，几乎都在积极推出自己的智能音箱。智能音箱是否能成为智能家居的入口，我们暂且不论，但是连之前坚决不做智能音箱的华为都开始有所动摇，就足以证明它的诱惑力有多大。目前，杭州LifeSmart智能家居已经推出了各种语音音箱，在未来，杭州LifeSmart智能家居除了会推出更多语音音箱产品外，除

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电子商务就业前景调查报告康世赢教授针对电子商务专业的发展现状分析了学生所面临的企业环境，建议以应用网站、系统规划、企业内部管理、网站设计等为四大突破点，并就网上如何开展学习、工作和管理运作、系统规划与设计与各位专家们进行了交流;高级电子商务师,快递中国网创始人曾明指出了电子商务专业学生对当前就业的困惑，针对当前电子商务就业率低的原因做了认真的分析，并较为全面的描述了当前电子商务就业岗位群和在工作岗位上必需具备的能力和素质，为学校在电子商务专业课程开设上提出了建议;重庆求索互联网信息服务有限公司总经理黄文革、重庆正大恒领网络科技有限公司副总经理王星刚，分别从电子商务专业学生的职业能力定位和应具备的知识结构等方面，也为电子商务专业的发展提出了宝贵的建议和意见，为大学生指明了方向。 电子商务在全球的快速发展表明，电子商务是赢得市场竞争能力的新手段，是实现信息共享和多赢的最快捷、最方便、最实用、最有效的手段。而人才在电子商务的发展中起着决定性的作用。加快培养大量掌握现代信息技术、现代商贸理论和信息技术与商贸活动相结合的复合型电子商务人才步伐，是促进我国电子商务发展的关键。本文就电子商务专业学生的就业、人才的特征、需求、培养等方面的问题谈些粗浅的看法，通过一系列的调查分析，整理出了电子商务

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2013年商业智能BI与大数据行业分析报告 2013年8月

目录 一、行业：BI是为客户真正创造价值的大数据核心应用 (4) 1、大数据时代来临，迎接她，拥抱她 (4) （1）数据爆发性增长，潜在价值巨大 (4) （2）IT巨头重金投入大数据，抢位关键环节 (6) 2、BI是贴近客户并且为客户创造价值的大数据核心应用 (7) （1）BI处于大数据分析应用层的核心位置 (7) （2）BI体系架构：辅助决策，帮助客户拓展业务 (7) （3）BI贴近客户并为客户创造价值，最具含金量 (8) 3、BI应用快速推广，未来消费智能百倍增长空间 (9) （1）BI成为全球CIO首选技术，我国BI市场提速发展 (9) （2）从商业智能到消费智能，前景广阔 (10) ①BI发展趋势一：从O/B域向M域延伸 (10) ②BI发展趋势二：企业全员BI (11) ③BI发展趋势三：消费智能 (11) 二、标杆分析：东方国信 (12) 1、BI龙头，有能力发展成全产业链解决方案提供商 (12) （1）国内BI格局 (12) （2）公司深耕BI领域，具备成为全产业链解决方案提供商的能力 (14) 2、战术措施：纵向产业链延伸，横向行业拓展 (17) （1）纵向延伸，向上管理咨询，向下业务运营 (17) （2）横向拓展，重点突破金融、制造、能源等领域 (20) 3、业务：电信领域稳健成长，非电信领域倍增空间 (21) （1）电信领域：从O/B域向M域扩展，从联通向移动电信渗透 (21) ①从O/B域向M域扩展将提升BI业务的体量和效果 (21) ②基于联通的成功，大力拓展移动电信业务 (22) （2）非电信领域：并购进入金融和制造业BI领域，能源空间广阔 (23) ①金融行业是BI的下一个主战场 (23)

智能家居市场发展现状及未来五年发展趋势分析

智能家居市场发展现状及未来五年发展趋势分析 智能家居市场发展现状分析 （一）智能家居的产业链 智能家居产业链大致可分为单品、智能家居系统、产业链源头与平台三个部分。 图表智能家居产业链 资料来源：中投顾问产业研究中心 （二）产业发展阶段 基于“五力模型”的智能家居行业分析由于智能家居行业还处于成长期，还没有规模化效应。虽然目前智能家居研发和生产的企业众多，但由于市场认可度低，产品技术不成熟，产品质量不稳定，尤其是家庭网络系统方面没有形成统一的技术框架和标准，各个品牌的设备自成一派，各种产品难以互通互联，使用者的智能家居系统出现问题，需要更换配件时，只能选择开发商提供的同品牌产品，不能更换其他厂家的产品，这给用户带来了诸多不便，使得智能家居企业开发的产品和系统仅仅停留在体验阶段，无法实现产业化、规模化、整个行业也难以得到持续、健康的发展，严重限制了智能家居行业的壮大。因为用户大多数是第一次采用智能家居系统，因此无所谓品牌的忠诚度，无形中也加剧了竞争。 （三）互联网和家电巨头联手布局智能家居

如今智能家居日渐成为物联网行业新的风口，从布局到竞争，家电厂商、互联网公司和传统科技巨头纷纷开始采取战略结盟的方式加速布局智能家居市场。 2014年末，美的与小米达成战略合作协议，除资本层面外，小米与美的将在智能家居及其生态链、移动互联网进行多种模式的战略合作，包括双方在智能家居、电商、物流和战略投资等领域的对接。 2015年初，海尔与魅族的跨界合作终于落地，魅族入驻海尔U智能家居平台，海尔将向魅族开放其U平台SDK，使魅族手机可控制所有海尔智能家居产品，同时魅族也将向海尔开放apps系统级别的权限。 由于海尔与美的代表目前国内白色家电的两大主导阵营，与智能手机厂商结盟合作意味着智能家居生态链已经开始形成。 而阿里巴巴作为中国互联网的领先企业，其拥有众多的中小企业资源，阿里云系统（YunOS）与海尔U-Home、魅族Life Kit打通，融合上下游软硬件服务商，可以支持多达上百种智能设备，将在智能家居生态圈中发挥着“联动”的作用。 就连奇虎360董事长周鸿祎在微博上也自曝参观了格力电器，引发外界对于360与格力合作的猜测。自2014年以来，360频频出手布局智能家居领域，如与TCL联手推出智能空气净化器、与奥克斯启动智能空调上的战略合作等。 （四）行业集中度 智能家居行业起步十几年来，有了长足的发展，国外一线品牌代表有：ABB、施耐德一莫顿、西门子、霍尼韦尔、罗格朗——奥特、路创等；国外二线品牌代表有：飞利浦——邦奇、施耐德——奇胜、快思聪、Control4等；国内自主品牌代表有：河东、海尔、海信、索博、瑞朗、艾默尔、爱瑟菲、莱得圣等。而从目前国内提供智能家居产品和服务的企业主体来看，国内智能家居厂商主要有三个来源： 1、传统的可视对讲厂商（代表厂家：安居宝）家庭防盗产品生产厂家一般有一定的电子产品开发、生产等经验，可以在其原有产品的基础上增加控制功能和其他一些功能，来实现家庭自动化。此类厂商的优势在于大多都有一定的工程、设计院等关系和网络，并利用原对讲、防盗产品市场来推广产品。 2、传统的家电企业、IT企业厂商（代表厂家：海尔）这些企业结合其在家电控制领域。IT领域的优势开发出智能家居的产品，能更好的和家电结合在一起，他们利用自己的渠道优势和市场影响力，积累多年的管理经验、生产经验和良好的售后服务、信誉来打开市场，此类厂商的优势在于已经具有了稳定的渠道优势和良好的用户口碑，铺货速度快。 3、智能控制类厂商（代表厂家：东软载波、英唐智控、和晶科技等）这些企业对智能控制系统的深入理解和技术积累，有能力制造出多样化的产品系列通过整和智能控制的技术成果，在原有产品的基础上增加智能化的特点，通过原有的销售渠道来打开市场。此类厂商的优势在于在智能化控制方面理解深刻，定制化水平高，产品多样性和可扩展性强。

关于电子商务专业就业前景分析

关于电子商务专业就业前景分析 篇一：201x电子商务专业就业前景 电子商务(Electronic Commerce)是利用计算机技术、网络技术和远程通信技术，实现整个商务(买卖)过程中的电子化、数字化和网络化。 工资待遇 截止到 2013年12月24日，60875位电子商务专业毕业生的平均薪资为 3868 元，其中应届毕业生工资3041元， 1-2年工资工资4041元， 3-5年工资4546元，6-7年工资9285元，8-10年工资10807元。 招聘要求 针对电子商务专业，招聘企业给出的工资面议最多，占比81%；0-2年工作经验要求的最多，占比35%；大专学历要求的最多，占比54%。 就业方向 电子商务专业学生毕业后可从事银行的后台运作（网络运作）、企事业单位网站的网页设计、网站建设和维护、或网络编辑、网站内容的维护和网络营销（含国际贸易）、企业商品和服务的营销策划等专业工作，或从事客户关系管理、电子商务项目管理、电子商务活动的策划与运作、电子商务系统开发与维护工作以及在各级学校从事电子商务教学等工作。专科学生，还可以在呼叫中心从事电话营销、电

子商务助理等文职的工作。 就业岗位 电子商务专员、电子商务、外贸业务员、销售代表、淘宝客服、网络推广专员、电子商务经理、网络推广、销售经理、电子商务主管、电话销售、淘宝美工等。 城市就业指数 电子商务专业就业岗位最多的地区是北京。薪酬最高的地区是株洲。 就业岗位比较多的城市有：北京[13870个]、上海[13817个]、广州[12696个]、深圳[11182个]、杭州[5771个]、武汉[4108个]、郑州[3810个]、厦门[3404个]、东莞[3056个]、南京[2565个]等。 就业薪酬比较高的城市有：株洲[12499元]、南通[4999元]、北京[4909元]、常州[4580元]、温州[4271元]、宁波[4192元]、厦门[4157元]、杭州[3993元]、上海[3961元]、滨州[3899元]、东莞[3895元]等。 科特勒说：商务的核心是营销,比尔·盖茨：21世纪要么电子商务，要么无商可务!在电子商务中的基础和核心是网络营销，电子商务包括了网上营销、线上支付、线下物流等各个环节。而在整个电子商务的环节中，其中最为重要的环节就是网络营销。网络营销是企业营销的组成部分，是以互联网为手段展开的营销活动，是电子商务的基础和核心。以后企业的营销将包括市场营销和网络营销，营销人员不仅会传统的营销还要会网络营销。

电信运营商基于大数据的商业智能应用思考

电信运营商基于大数据的商业 智能应用的思考
孙少陵 中国移动通信有限公司研究院 2012年11月
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目录
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电信运营商商业智能面临的挑战 基于大数据的商业智能系统的初步构想 “大云”在大数据商业智能领域的实践
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全球数据量高速增长，信息成为运营商战略资产
?信息社会的信息增量在高速发展 ?随着互联网/移动互联网、数码设备、物联网/传感器等技术的发展，全球数据生产在 高速增长 ?Jim Gray的新摩尔定理认为，每18个月全球新增的信息量是计算机有史以来全部信息 量的总和。据IDC研究报告，未来10年全球数据量将以40+%的速度增长，2020年全球数 据量将达到35ZB（35,000,000PB），为2009年（0.8ZB）的44倍 ?信息成为企业战略资产，市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存 ?企业越来越需要长期保存各类数据，以进行用户行为分析、市场研究，信息服务企业 更是需要积累越来越多的信息资源 ?为了遵从萨巴斯、上网日志审计等管制要求，企业需要长期保存越来越多的生产数据
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基于大数据的商业智能（BI）为运营商带来新的机遇
在网络时代，运营商是数据交换中心，运营商的网络管道、业务平台、 支撑系统中每天都在产生大量有价值的数据，基于这些数据的商业智能 应用为运营商带来巨大的机遇
改善用户体验 优化网络质量 助力市场决策 刺激业务创新
? 分析用户行为，改进产品设计 ? 通过用户偏好分析，及时、准确进行业务推荐和客户关怀
? 分析流量、流向变化，调整资源配置 ? 分析网络日志，进行网络优化和故障定位
? 通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确确 定公司管理和市场竞争策略
? 在确保用户隐私不被侵犯的前提下，对数据进行深度加工， 对外提供信息服务，提升企业价值
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_商业智能：数据分析基础

第1章 商业智能：数据分析基础 本章目标： ●理解商业智能系统的用途和结构 ●理解多维数据分析的概念 ●学习如何使用数据仓库实现维度数据模型 ●学习如何使用分析服务实现维度数据模型 1.1 商业智能简介 商业智能(Business Intelligence，BI)是从一个公司的运行系统或外部资源所包含的数据中获得的信息。商业智能有助于我们更好更快地做出决策。假设你现在是一家新创公司的总经理，公司名为Adventure Works Cycles(下文简称AWC公司)，面向北美、欧洲以及亚洲制造和销售自行车、自行车部件、运动服饰和相关配件。AWC公司需要发展，可目前有限的资源无法支撑其壮大。但是为了公司的发展你必须做出决策，而为了做出合理的决策，你需要一些特殊的信息。你可能会阅读《华尔街日报》来把握最新的商业趋势，或者在收藏夹中保存https://www.wendangku.net/doc/c011938068.html,网站的书签。所有这些信息以及你积累的经验会让你做出一个主观的、凭直觉的(gut-feeling)决策。但事实上，你可能希望自己的决定是客观的、有数据支撑的。需要的数据包括公司的订单处理、会计报表、人力资源以及其他的商业系统。同时还需要一个由第三方提供的市场预测数据和汇率信息。这时，需要一个能将所有这些信息汇总起来供今后使用的工具，这个工具就是商业智能系统。商业智能系统是一种解决方案，它能从多个数据源收集数据，将各种数据进行转化使之一致并能存储在同一个位置，为你进行分析和制定决策提供数据支持。 商业智能系统至多由以下五层组成： (1) 数据源层 (2) 数据转换层 (3) 数据存取层 (4) 分析层 (5) 表示层 数据源层包含的数据有：①维护公司日常运作的系统中的数据，包括文本文件、Excel电子表格文件或Access数据库文件中的数据；②从外部源中获取的数据。由于这些数据从不同的数据源中获得，因此很难直接利用它们创建报表和进行分析。数据转换层用于从不同数

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。

未来5年智能家居行业发展预测及分析

未来5年中国智能家居行业发展预测及分析 影响因素分析 一、有利因素 （一）工业互联网技术的进步推动智能家居的快速发展 2017年11月，国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》。《意见》中明确，要以先导性应用为引领，组织开展创新应用示范，逐步探索工业互联网的实施路径与应用模式。在智能联网产品应用方面，重点面向智能家居、可穿戴设备等领域，融合5G、深度学习、大数据等先进技术，满足高精度定位、智能人机交互、安全可信运维等典型需求。政府着力推动工业互联网技术的进步，加强工业互联网在智能家居产业中的应用，将有力推动推动智能家居的快速发展。 （二）物联网技术标准有望整合统一 目前，智能家居市场入局者众多，为自主研发的产品设置的接口、通讯等标准不尽相同，不同品牌之间往往难以顺畅连接。这种各立标准的行为自然是为了让自身在产业内形成垄断，然而现实却并不遂人愿，反而造成严重的碎片化现象，阻碍着整个产业前进的步伐。一些大企业已经有所觉悟，宣布共组物联网联盟阵线，透过信息共享加快物联网通用标准制定的进程，物联网技术标准有望整合统一。 （三）主力消费人群更偏爱智能家居 以追求时尚，张扬个性，享受人生内涵为消费特征的80后、90后成为职场的主力军，他们具备了一定的经济能力，是各个行业争相抢夺的消费主体。这些年轻的客户对建材、家装、家居产品的需求绝不将就，而且他们更加青睐高端、个性化、智能化的家装家居品牌，智能家居在这股主流消费驱动力带动之下开始成为家居行业的主旋律。 二、不利因素 （一）智能家居设备的信息安全问题尚未解决 智能家居设备虽然能带来便捷舒适的生活体验，但大多数产品存在安全隐患，容易被破解，被他人远程操控，导致用户的信息被分享售卖。除了充当窥探隐私的“间谍”，被破解的智能门锁、智能保险箱很容易成了小偷盗窃家庭财产的“内应”。智能家居还可能被控制形成大规模“僵尸网络”，攻击网络服务器，造成互联网服务大面积瘫痪。 （二）缺乏创新 当前智能家居产品的用户使用依赖度偏低，用户反馈的问题集中体现在“产品不稳定”、“易损坏”、“部分功能无价值”上。现有的智能化产品，基本上停留在远程控制这一初级层面。真正的智能化产品，应该具备感应能力、自适应能力及自学习能力。以此标准衡量目前的智能化产品，显然达不到这一要求。目前的市面上的智能化产品，只能算智能化萌芽产品、初期产品。 智能家居产业市场规模预测 2015年，我国智能家居产业市场规模为403.4亿元，同比增长41.0%；2016年为642.4亿元，同比增长59.3%。 综合以上因素，我们预计，2018年我国智能家居产业市场规模将达到1,067.0亿元，未来五

电子商务专业介绍及就业前景分析

电子商务专业介绍及就业前景分析电子商务专业介绍： 电子商务专业是融计算机科学、市场营销学、管理学、法学和现代物流于一体的新型交叉学科。培养掌握计算机信息技术、市场营销、国际贸易、管理、法律和现代物流的基本理论及基础知识，具有利用网络开展商务活动的能力和利用计算机信息技术、现代物流方法改善企业管理方法，提高企业管理水平能力的创新型复合型电子商务高级专门人才 电子商务，Electronic Commerce，简称EC。通俗的说，电子商务就是网上开展商务活动，当企业将它的主要业务通过企业的内联网、外联网、及互联网与企业的职员、客户、供销商及其合作伙伴直接相连时，其中发生的活动就是电子商务。 专业方向 目前本专业有四个专业方向：网站设计与程序方向、网络营销编辑方向、企业信息化、网络外贸。电子商务专业在不同高校里要求的课程是不一样的，一些院校注重电子商务网络技术、计算机技术，还有一些院校会把课程重点放在商务模式上面，这些主要体现在这个专业所在的院系，有的在管理学院，有的会在信息科学与技术学院，有的会在软件学院。这样各个院校培养出来的学生的专长也会有一定的区别。 主要课程 计算机网络原理、电子商务概论、网络营销基础与实践、电子商务与国际贸易、电子商务信函写作、电子商务营销写作实务、营销策划、网页 配色、网页设计、数据结构、Java语言、Web标准与网站重构、FlashAction Script 动画设计、UI设计、电子商务网站建设、电子商务管理实务、ERP与客户关系管理、电子商务物流管理、电子商务实验、网上创业、电子商务专业英语、新闻采集、写作和编辑的基本技能。网络营销、网络数据库、移动商务、企业信息化、电子商务系统设计、广告策划、电子商务与物流、photoshop图片处理技术、access数据库、市场营销学、企业经营与管理、企业信息化、网络消费心理学。 电子商务专业就业前景： 随着全球电子商务高速增长,电子商务专业就业前景越来越广阔。由于互联网用户正以每以100%的速度递增,该行业的人才缺口相当惊人,预计我国在未来十年大约需要200万名电子商务专业人才,从社会调查实践来看,绝大多数企业(多为中小企业)已陆续步入电子商务行列,采用传统经济与网络经济结合的方式生产经营，根据这个现象,可以知道中小企业步入电子商务行列急需电子商务人才。 电子商务的主要领域：

商业智能+大数据分析报告

2016年出版

正文目录 1、BI行业增长强劲，下游需求突出，竞争壁垒有抬升趋势 (4) 1.1、商业智能（BI）认可度持续提高，市场规模不断扩大 (4) 1.2、BI 产业链结构分析 (6) 1.2.1、BI 上游 (6) 1.2.2、BI 下游 (6) （1）、电信行业：大数据潜在金矿、亟待规模开发 (8) （2）、金融行业：效率与安全双轮驱动大数据应用深化 (8) （3）、电子政务：政务信息化政策利好大数据整体解决方案商用 (9) （4）、电力行业：生产信息决策与节能减排双重利好于大数据 (10) 1.3、BI 与大数据的联系与区别 (10) 2、大数据：逐步走向成熟，市场进入爆发成长期 (11) 2、从BI 到大数据4.0的演变历程 (12) 2.1、大数据核心技术不断演进，年增50% (12) 2.1.1、大数据的史前时代 (16) 2.1.2、大数据1.0 效率为先(2012-2015)：非结构化数据处理加速 (17) 2.1.3、大数据2.0 变现为王(2015-2020)：用户画像与标签 (18) 2.1.4、大数据3.0 与4.0 决策为本(2020-2030)：机器学习与洞察 (19) 2.2、大数据产业步入快速增长、国内相关企业产业布局呈哑铃型 (20) 2.2.1、从概念热炒到实际应用，大数据步入快速成长期 (20) 2.2.2、大数据产业链分工明晰，发展侧重数据采集及应用、呈现哑铃型 (21) 2.3、大数据助力产业升级创新 (22) 3、大数据主要应用分析 (23) 3.1、电信行业大数据应用 (23) 3.1.1、电信大数据爆发式增长，但运营商进入存量经营时代 (23) 3.1.2、电信运营商大数据变现具备基础 (24) 3.1.3、利用大数据，聚焦服务、创新、运行支撑 (25) 3.1.4、海外成功先例，值得借鉴 (26) （1）、全球电信运营商大数据实践 (26) （2）、法国电信：利用大数据开拓新服务领域 (28) （3）、西班牙电信大数据应用 (29) 3.2、金融行业大数据应用 (29) 3.2.1、强调大数据环境下的客户、市场、运营洞察 (29) 3.2.2、工商银行：利用大数据洞察客户心声 (31) 3.3、互联网大数据应用分析 (32) 3.3.1、大数据先行者，促进营销、信息与业务多重变革 (32) 3.3.2、BAT：领军大数据变革时代 (33) 3.3.3、亚马逊：用户行为数据分析助推个性化营销 (36) 3.4、工业大数据应用 (37) 3.4.1、借力大数据，实现设备、系统、决策智能化 (37) 3.4.2、工业大数据：中国制造2025 核心技术 (37) 3.4.3、汽车行业：“变形金刚”改变行业战斗方式 (38) 3.5、航空业大数据应用分析 (39)

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

我国智能家居及其发展前景

我国智能家居及其发展前景 （一）智能家居的定义 智能家居是一个居住环境，是以住宅为平台安装有智能家居系统的居住环境，实施智能家居系统的过程就称为智能家居集成。 智能家居集成是利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将 家居生活有关的设施集成。由于智能家居采用的技术标准与协议的不同，大多数智能家居系统都采用综合布线方式，但少数2002年，中国智能家居网在国内率先编写出版了第一本智能家居的专业书籍《智能家居》，对于尚处于起步发展阶段的中国智能家居行业起了一定的指导作用。如今，七年过去了，智能家居 技术进一步发展，产品不断成熟，应用日益普及，在这个时期，有必要重新审视智能家居的定义，以适应智能家居行业新发展。对此，中国智能家居网的技术团队和编辑人员，在汇总了所有收集的智能家居技术、产品、案例资料后，在旧的智能家居定义的基础上，按照系统的观点，重新定义了智能家居这一名词。 中国智能家居网认为，智能家居是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境。 系统可能并不采用综合布线技术，如电力载波，不论哪一种情况，都一定有对应的网络通信技术来完成所需的信号传输任务，因此网络通信技术是智能家居集成中关键的技术之一。安全防范技术是智能家居系统中必不可少的技术，在小区及户内可视对讲、家庭监控、家庭防盗报警、与家庭有关的小区一卡通等领域都有广泛应用。自动控制技术是智能家居系统中必不可少的技术，广泛应用在智能家居控制中心、家居设备自动控制模块中，对于家庭能源的科学管理、家庭设备的日程管理都有十分重要的作用。音视频技术是实现家庭环境舒适性、艺术性的重要技术，体现在音视频集中分配、背景音乐、家庭影院等方面。 中国智能家居网在提出智能家居新定义时还指出，智能家居其实有两种表述的语意，定义中描述的，以及我们通常所指的都是智能家居这一住宅环境，既包括单个住宅中的智能家居，也包括在房地产小区中实施的基于智能小区平台的智能家居项目，如深圳红树西岸智能家居。第二种语意是指智能家居系统产品，是由智能家居厂商生产、满足智能家居集成所需的主要功能的产品，这类产品应通过集成安装方式完成，因此完整的智能家居系统产品应是包括了硬件产品、软件产品、集成与安装服务、售后在内的一个完整服务过程。 （二）智能家居系统包含的主要子系统有 家居布线系统、家庭网络系统、智能家居（中央）控制管理系统、家居照明控制系统、家庭安防系统、背景音乐系统、家庭影院与多媒体系统、家庭环境控制系统等八大系统。其中，智能家居（中央）控制管理系统、家居照明控制系统、家庭安防系统是必备系统，家居布线系统、家庭网络系统、背景音乐系统、家庭影院与多媒体系统、家庭环境控制系统为可选系统。 （三）智能家居的分类

2020电子商务专业就业前景分析

2020电子商务专业就业前景分析 2020电子商务专业就业前景分析 现在读的电子商务专业大部分学生提出，不知道自己将来可以从事哪些工作，对 于自己的就业前景一片迷惘，找不到在电子商务行业自己喜欢的方向，没有明确的岗 位群，但是，在电子商务行业对岗位还没有进行过认真的细分，只是对人才进行了区分，一般来说，电子商务人才分为技术型人才、商务型人才和综合管理型人才，根据 调查、综合结果，我们在以上三类人才基础上对就业岗位进行进一步细分，并对不同 岗位做了简要介绍： (一)技术类人才岗位方向细分： 1、电子商务平台设计(代表性岗位：网站策划/编辑人员)：主要从事电子商务平台规划、网络编程、电子商务平台安全设计等工作。 2、电子商务网站设计(代表性岗位：网站设计/开发人员)：主要从事电子商务网页设计、数据库建设、程序设计、站点管理与技术维护等工作; 3、电子商务平台美术设计(代表性岗位：网站美工人员)：主要从事平台颜色处理、文字处理、图像处理、视频处理等工作。 (二)商务类人才岗位方向细分： 1、企业网络营销业务(代表性岗位：网络营销人员)：主要是利用网站为企业开拓 网上业务、网络品牌管理、客户服务等工作。 2、网上国际贸易(代表性岗位：外贸电子商务人员)：利用网络平台开发国际市场，进行国际贸易。 3、新型网络服务商的内容服务(代表性岗位：网站运营人员/主管)：频道规划、信息管理、频道推广、客户管理等。 4、电子商务支持系统的推广(代表性岗位：网站推广人员)：负责销售电子商务系 统和提供电子商务支持服务、客户管理等。 5、电子商务创业：借助电子商务这个平台，利用虚拟市场提供产品和服务又可以直接为虚拟市场提供服务。 (三)综合管理人才岗位方向细分： 1、电子商务平台综合管理(代表性岗位：电子商务项目经理)：这类人才要求既对 计算机、网络和社会经济都有深刻的认识，而且又具备项目管理能力。