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商业智能:企业信息化的必经之路

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发表于 2014-11-25 17:53:24 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 mavisfine 于 2014-12-24 21:48 编辑

信息的快速发展,产品的迭代更新,市场局势的变幻莫测,均促进了企业商业周期的缩短。计划要快,目标要准,实施要狠,是一个想要在激烈竞争中生存下来的企业所必须贯彻的。商业周期的缩短,也就意味着在每个环节都需要迅速果断地做出决策然后推动下一环节的进展,决策支持已不仅仅局限于上层高管,越来越多的人获得了访问相应数据并可以由此采取合理措施。这也就是商业智能的魅力。
商业周期的每个环节都会产生很多相应的数据,在没有商业智能以前,这些数据就这样零散的分布着,让业务分析人员无法快速准确地获得企业的完整数据,建立企业全面的分析视图以提供给管理者决策支持的数据信息,管理者也没办法从数十张零散的数据报表中快速找到自己关心的数据,无法随心所欲地从各个维度查看数据进行对比,综合分析。
而商业智能系统的应用可以很好地解决这一问题。可以说商业智能已经成为企业利用ERP系统解决基础数据归集之后最迫切的应用部分。
商业智能是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合,是在ERP等基础业务系统上产生的更高层次分析决策系统。
首先看看商业智能的核心技术:
1、数据仓库
数据仓库是商业智能的基础,是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库可以为多维分析和数据挖掘提供分析所需的整齐一致的数据。
2、OLAP
OLAP多维分析技术可以帮助分析人员从多个维度提取出数据报表,实现数据信息的交互,令分析理解更为透彻,全面,容易。
3、数据挖掘
数据挖掘(DM)是一种决策支持过程,它主要基于AI、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析企业原有的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。
再看商业智能可以实现的功能:
1、数据集成:商业智能系统可以通过ETL功能整合多种来源的数据,通过数据清洗来规范数据,最后将规范的数据进行存储维护,作为商业智能分析的原料。
2、数据分析:用户可以通过商业智能系统,根据自身业务需求新建分析,最后汇总到管理驾驶舱中展示。商业智能系统提供多维OLAP分析的功能支持,令用户可以不用再考虑为每个维度新建报表,也不用再考虑如何为每个参数设置参数传递联动。一切关联索引都在自动建模后自动生成。
3、知识发现:商业智能系统可以通过其多维分析,数据挖掘等功能挖掘出海量数据中潜藏的数据知识,这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息,提取的知识表示为概念(concepts)、规则(rules)、规律(regulations)、模式(patterns)等形式。管理者可以根据这些知识做出更加正确的决策。

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