商務智能系統案例分析

⑴ 智能商業系統應用案例有哪些

我們是用中安鼎輝的，主要看中他們的IDM，符合應用操作系統的特點，是一個含有基本功能的平台軟體，它在提供基礎功能的前提下，能適應各種工廠模型及工廠業務模型，在技術上，可任意的在數據層，服務層，界面層擴展自己的功能，只要符合標准介面，都可以向積木一樣，在它上擴展定製的功能，同樣包括硬體和第三方介面，都可以通過模型去適配和對接。

一般是這樣應用：

⑵ 智能商業系統應用案例有哪些_商務智能的案例分析

誰有這個案例的答案？關於CRM數據挖掘提供的最有趣的例子——沃爾瑪啤酒加尿布的故事一般看來，啤酒和尿布是顧客群完全不同的商品

但是沃爾瑪一年內數據挖掘的結果顯示，在居民區中尿布賣得好的店面啤酒也賣得很好

原因其實很簡單，一般太太讓先生下樓買尿布的時候，先生們一般都會犒勞自己兩聽啤酒

因此啤酒和尿布一起購買的機會是最多的

這是一個現代商場智能化信息分析系統發現的秘密

這個故事被公認是商業領域數據挖掘的誕生

沃爾瑪能夠跨越多個渠道收集最詳細的顧客信息，並且能夠造就靈活、高速供應鏈的信息技術系統

沃爾瑪的信息系統是最先進的，其主要特點是：投入大、功能全、速度快、智能化和全球聯網

目前，沃爾瑪中國公司與察棗早美國總部之間的聯系和數據都是通過衛星來傳送的

沃爾瑪美國公司使用的大多數系統都已經在中國得到充分的應用發展，已在中國順利運行的系統包括：存貨管理系統、決策支持系統、管理報告工具以及掃描銷售點記錄系統等

這些技術創新使得沃爾瑪得以成功地管理越來越多的營業單位

當沃爾瑪的商店規模成倍地增加時，它們不遺餘力地向市場推廣新技術

比較突出的是藉助RFID技術，沃爾瑪可以自動獲得采購的訂單，更重要的是，RFID系統能夠在存貨快用完時，自動的給供應商發出采購的訂單

另外沃爾瑪打算引進到中國來的技術創新是一套「零售商聯系」系統

「零售商聯系」系統使沃爾瑪能和主要的供應商共享業務信息

舉例來說，這些供應商可以得到相關的貨品層面數據，觀察銷售趨勢、存貨水平和訂購信息甚至更多

通過信息共享，沃爾瑪能和供應商們一起增進業務的岩培發展，能幫助供應商在業務的不斷擴張和成長中掌握更多的主動權

沃爾瑪的模式已經跨越了企業內部管理（ERP）和與外界「溝通」的范疇，而是形成了以自身為鏈主，鏈接生產廠商與顧客的全球供應鏈

沃爾瑪能夠參與到上游廠商的生產計劃和控制中去，因此能夠將消費者的意見迅速反映到生產中，按顧客需求開發定製產品

沃爾瑪超市天天低價廣告表面上看與CRM中獲得更多客戶價值相矛盾

但事實上，沃爾瑪的低價策略正是其CRM的核心，與敗雀前面的「按訂單生產」不同，以「價格」取勝是沃爾瑪所有IT投資和基礎架構的最終目標

案例思考題：1．商業領域數據挖掘是如何誕生的?2．沃爾瑪的信息系統有哪些特點？3．沃爾瑪的「零售商聯系」系統在客戶關系管理方面有何作用?4．沃爾瑪超市天天低價廣告與CRM中獲得更多客戶價值是否矛盾？

⑶ 「商務智能征服了餐飲業」案例分析

看看先

⑷ 如何選型商業智能和分析平台，gartner給了這些建議

Gartner是個有著40年歷史的上市公司，位列美國最大的500家公司（S&P500）之中。它在2018年的總營收為39.8億美元，在全球有一萬五千多名員工。它提供研究和咨詢服務，業務范圍涵蓋信息系統、財務、人力資源、客戶服務、法務合規、市場、銷售和供應鏈等，可說是企業服務全家桶，應有盡有。它在全球100多個國家擁有12000多個機構客戶，可謂是影響巨大。

Gartner在2019年總共會發布四十多個不同類別的魔力象限報告，四十多個關鍵能力報告。這些報告匯總一個細分行業內的眾多產品，對其從各個角度加以分析、比較，從而為客戶購買這類產品或服務提供咨詢指導。

Gartner為分析與商務智能平台定義了5類使用用例：

◾敏捷、中心化的BI 配置：支持敏捷、IT使能的工作流。

◾去中心化的分析：支持自服務式分析，讓單個業務單元或用戶也能靈活使用

◾可治理管控的數據發現：支持數據從自服務提升到系統級記錄，對數據的認證和重用。

◾OEM或內嵌式分析：可以將數據分析嵌入到應用程序和工作流之中

◾外部網路部署：支持外部用戶也可以訪問數據和分析功能。

15種關鍵能力——

基礎結構：BI平台管理、安全和架構，雲BI，數據源連接和引入

數據管理：元數據管理，數據存儲和載入選項，數據准備，可擴展性和數據模型復雜度

分析和內容生成：公民數據科學家可用的高級分析，分析儀表盤，交互可視化探索，增強數據發現，移動數據探索和內容創建

發現分享：分析內容內嵌，分析內容的發布、分享和協作

整體平台：易用性、視覺吸引力，工作流集成

行業在不斷發展，那麼對於未來的BI產品，哪些方向是明日之星呢？Gartner所認定的BI發展趨勢有——

基礎結構：對圖資料庫（如Neo4J）和搜索資料庫（如ElasticSearch）的直接訪問，支持跨雲部署，在邊緣設備上運行

數據管理：語義圖，積累好的敏捷數據目錄，可以改善分析的額外數據集的數據協調、關聯度分析，多結構數據的增強數據准備，自動提升用戶生成的模型和內容到系統記錄層級，下推數據處理到大數據源，支持准備、協調和探索實時事件和流數據

分析和內容生成：增強數據發現，增強警示，語音和文本的搜素和自然語言處理，交談式分析，虛擬現實和增強現實，對非結構化數據的內容和文本分析

發現分享：從平台里觸發業務行動，決策管理以形成協作工作流的閉環，相關內容的群體和上下文推薦，集成的假設式分析和優化，作為服務提供的數據，沉浸式分析內容展現

在最新的《Gartner分析與商務智能魔力象限》（Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms）中，MicroStrategy位居該象限中唯一的「挑戰者」。在《2019 Gartner分析與商務智能平台關鍵能力報告》中，MicroStrategy在受評的20個供應商中脫穎而出。在15項平台關鍵能力的評估中，MicroStrategy在其中的10項拿到了最高分。

綜上所述，MicroStrategy2019是一個結合數據准備、可視化、基於NLQ數據探索、儀表盤和移動設備的企業級BI分析平台。MicroStrategy更新迭代速度很快，每3個月發布一個基於特性的產品更新版本，每12個月發布一個主要的平台版本。

在過去的一年裡，MicroStrategy不斷提高其平台的可用性、部署性和嵌入性。語義圖譜的增強為智能內容推薦、基於NLQ數據探索和增強分析領域的投資提供了基礎。Hyperintelligence更是創造了業界BI 首屈一指的新技術，可在「零點擊"的模式下動態顯示你想知道的所有信息(技術基於瀏覽器中打開)。值得注意的是，MicroStrategy已經可向其他BI分析工具開放它的語義層。選擇MicroStrategy的組織甚至可以將Tableau、Microsoft Power BI 作為備選方案。

⑸ 商務智能在電子商務中有哪些應用

商務智能在電子商務中應用的重要意義，並對國內外商務智能的研究現狀進行了分析，構建了商務智能在電子商務中應用的I2EC階段模型。在分析中國文化對商務智能應用影響的基礎上，提出了中國文化視角下商務智能在電子商務中應用的研究模型。
一、中國文化視角下商務智能(BI)
在電子商務中應用研究的意義在信息時代，如何把電子商務企業(包括實施電子商務的傳統企業)利用信息技術和實施電子商務所積累的大量的數據金礦、轉化為對企業管理有用的信息、進一步提煉成對企業決策經營至關重要的知識進而全面提升電子商務企業的競爭力，而商務智能(Business Intelligence，簡稱BI)恰是擔此重任的理想選擇。
據《信息周刊》對2006商業科技100強的調查， 對大多數企業來說，信息仍然是一筆未被充分挖掘的資產，但BI的實施成功率可能不到50%」。Gartner研究公司的副總裁和著名的分析師Betsy Burton認為：商務智能(沒有成功)的核心問題不是技術問題，問題恰恰是商務領導人方面的失敗，他們沒有能夠確保企業得到他們所需要的信息，並且沒有把信息按照對企業目標有意義的方式進行調整，歸根到底是文化的問題。
國外與商務智能(BI)相關的研究分為三類：
1、對商務智能理論、技術方法和構架等方面的研究1、對商務智能理論、技術方法和構架等方面的研究
Datamonitor，Stephan，Robert等學者對商務智能(BI)的理論、數據挖掘、神經網路與智能計算等商務智能技術、商務智能系統和商務智能的應用進行了研究。Neal等學者提出了在分布式異構環境中基於Agent的商務智能系統構架。
2、商務智能(BI)在電子商務企業的應用研究
Smith，Reddy等學者進行了商務智能(BI)在供應鏈管理(SCM)中的應用研究。Wells，Rick等進行了商務智能(BI)在客戶關系管理(CRM)中的應用研究。Rao等對商務智能(BI)與物流管理的關系進行了研究。Ruddock等對商務智能(BI)應用於企業的績效管理進行了研究。
3、商務智能(BI)在行業和政府等的應用研究
Ruddock等從企業績效管理的視角研究了商務智能(BI)在金融行業的應用，Skriletz等學者對商務智能(BI)在金融服務業中的應用進行了研究。配沖猛Ric等對商務智能(BI)在零售業中的應用進行了研究。Business Objects White Paper論述了在通信行業如何成功實施商務智能(BI)。Kuma等對商務智能(BI)在保險業的應用進行了研究，其他的一些學者還對商務智能(BI)在制葯業、製造業和證券業等行業的應用進行了研究。
(二)商務智能(BI)國內研究現狀及分析
我國近年來也開始有一些學者在商務智能方面開展研究工作，有學者進行了商務智能理論和應用方面的綜述研究;有學者進行了商務智能在我國的發展現狀、問題及培橋其對策的研究;有學者進行了商務智能在現代企業中的應用研究;有學者對商務智能(BI)的設計、部署與實現進行了研究;有學者對事件驅動式商務智能進行了研究;有學者從商務智能(BI)的管判改理、技術與應用方面進行了研究;有學者進行了ERP、CRM、SCM和商務智能(BI)協同商務建設的研究;有學者從文化的視角對IT採納和電子政務進行了實證研究。
三、商務智能(BI)在電子商務中應用的I2EC階段模型
電子商務企業在電子交易活動及相關活動(如：ERP、CRM、SCM、以及對合作夥伴、競爭對手、企業外部環境交互活動等)中積累了大量關於商流、物流、資金流、工作流和人的數據，這些數據量大，類型結構較為復雜，但是企業經營管理的基礎，對企業非常重要，有人把它比喻為數據金礦。商務智能(BI)通過 ETL、數據倉庫技術、數據挖掘技術和數據分析等技術把電子企業的數據金礦轉化為對企業經營決策有用的信息和知識，從而給企業帶來競爭優勢、商業機會和實實在在的利潤：也就是說給企業及管理者插上智慧的翅膀。
信息(Information)階段
處於該階段的企業IT戰略目標是使企業自身從數據金礦的負債階段轉變到企業的信息階段。企業為了實施信息化，購買大量的IT設備，購買或研發了軟體，聘用了工資不扉的IT人才，在IT基礎設施上進行了大量的投資，同時信息化為企業帶來了大量的數據金礦，這就形成了企業數據資產的負債階段，此階段企業致力於如何把數據轉化為對企業有用的信息。
跨部門的信息共享及智能(Intelligence)感知階段
電子商務企業利用數據倉庫(DW)等技術對企業中各部門異構數據源進行提取、凈化、裝載及集成(ETL)，以實現企業的信息流通和共享，對企業內、外部的變化及時感知並積極響應，從而實現電子商務企業的職能感知階段。
1、商務智能的延伸(Extension)階段
在該階段企業利用數據挖掘(DM)、知識發現(KDD)和決策支持系統(DSS)等技術，通過BI在企業客戶關系管理(CRM)、電子商務交易系統(E- Commerce)、企業資源管理系統(ERP)、供應鏈管理系統(SCM)和營銷系統等的成功應用，形成企業的增值信息和知識，並通過增值信息和知識在價值鏈內的利益相關者中的共享，給企業帶來更多的附加價值，從而實現電子商務企業的職能延伸階段。
2、通過智能外網實現企業信息日用品化(Commoditization)的增值階段。
企業通過智能外網把企業商務智能所形成的數據、增值信息和知識像日用品(Commoditization)一樣地銷售給新類型的客戶，實現數據的市場化，以把企業的數據金礦變成企業新的利潤增長點，發現新的市場機會和新的商務模式，增強企業的核心業務，為企業提供了持續的核心競爭力。
四、中國文化視角下商務智能(BI)在電子商務中應用的研究模型
企業本質上是一個動態的、不斷更新的一集共享的知識系統，具有學習和知識與創新知識的內在屬性，而管理者的任務就是管理和促進企業知識的共享、運用與創新。
中國文化視角下商務智能(BI)在電子商務中應用的研究模型如圖1所示。該研究模型採用Hofstede文化價值理論，在借鑒歐美西方發達國家的商務智能(BI)應用成功經驗基礎上，結合我國電子商務的特點，研究基於我國特有文化的商務智能(BI)的應用方法。該研究模型沿「理論基礎融合→理論推演/建模 →實證分析研究→得出結論(實施方案/指導原則)」的總體思路展開。

⑹ 分析商務智能系統結構組成，主要模塊有哪些，作用是什麼

商務智帆兆陪能系統作為一種輔助決策的工具，為決策者提供信息、知識支持，輔助決策者改善決策水平。商務智能系統的主要功能如下：

1.數據集成

數據是決策分析的基礎。很多情況下，決策需要的數據零散分布在幾個業務系統中，為了做出正確的經營決策，就需要把這些零散的數據收集起來，形成一個系統態蠢的整體。因此從多個異構數據源，包括內部的業務系統和外部的數據源提取源數據，再經過一定的變換後裝載到數據倉庫，實現數據的集成是必要的。

2.信息呈現

信息呈現把收集的數據以報表的形式呈現出來，讓用戶了解到企業、市場現狀。這是商務智能的初步功能。例如BusinessObjects（SAP）的水晶報表（crystalreports）允許從各種數據源收集數據，使報表分析人員可猜滑以隨心所欲、快速便捷地設計報表。在信息呈現的方式上，除了報表、圖等形式以外，還可以用其他直觀的方式。此外，利用在線分析處理（OLAP），也可以從多個維度觀察數據。

3.運營分析

運營分析包括運營指標分析、運營業績分析和財務分析等。運營指標分析是指對企業不同的業務流程和業務環節的指標進行分析，運營業績分析是指對各部門的營業額、銷售量等進行統計，在此基礎上進行同期比較分析、應收分析、盈虧分析和各種商品的風險分析等。財務分析是指對利潤、費用支出、資金佔用以及其他經濟指標進行分析，及時掌握企業在資金使用方面的實際情況，調整和降低企業成本。運營分析包括多方面的內容，如表1.2（略）。

4.戰略決策支持

戰略決策支持是指根據公司各戰略業務單元（strategicbusinessunit，SBU）的經營業績和定位，選擇一種合理的投資組合戰略。由於商務智能系統集成了外部數據，例如外部環境和行業信息，各戰略業務單元可據此制定自身的競爭戰略。此外，企業還可以利用業務運營的數據，提供營銷、生產、財務和人力資源等決策支持。

⑺ 淺析商務智能系統的組成

淺析商務智能系統的組成
在當前的全球化競爭日益激烈的經濟環境下，企業的生存發展，關鍵在於它是否能夠對各種不同的用戶需求做出快速的反應及正確的決策並提供優質的產品和服務。商業智能（Business Intelligence, BI）系統是指運用數據倉庫，聯機分析和數據挖掘技術來處理和分析商業數據，針對不同的領域提供不同的應用解決方案，協助用戶解決商務活動中的復雜問題，從而幫助決策者面對商務環境的快速變化而做出敏捷反應和合理商業決策的管理系統。
商業智能的實質是從數據中有效地提取信息，從信息中及時地發現，為人類的思維決策和企業戰略發展服務。傳統的信息系統是處理離散事務的。這些系統不是設計為讓用戶去從不同聚集層去抽取數據，並使用高級的方法來分析企業數據的，而是適應用於服務於單一目的的商務過程或程序，如會計過程等，所以系統使用者很難通過傳統離散的事務處理系統對商務環境進行整體了解。
由於商務智能系統不是針對處理離散事務的系統，所以它的組成與其他的信息系統與一定的區別。IBM商業智能專家Michael L. Gonzales在《IBM數據倉庫及IBM商業智能工具》中給出商業智能組成為數據倉庫、數據源、數據目標。
數據倉庫的典型工作是對集成、清洗、聚集、預計算和查詢服務所需的大量數據進行批處理。數據源可以是操作型資料庫、歷史數據、外部數據或是己有數據倉庫中的數據信息，也可以是相關資料庫或是其他任何支持商務應用的數據結構。數據源可以存在於多升姿種不同的平台，並且包括結構化信息，如電子表格，無結構信息，普通文本，圖片等等。
一般來說，數據預處理、建立數據倉庫、數據分析、指標展示是商業智能的數據流程。數據預處理是整合企業原始數據的第一步，包括數據抽取、轉換和裝載三個過程。源數據採集、篩選、整理及轉換基本上是從前台作業系統、業務部門及企業外部的各種類型的資料庫（如：ORACLE, SYBASE, SQLSERVER, FOXPRO, ACCESS,工NFORMIX等）中獲取數據的，這些數據必須依用戶所需，按照數據倉庫的要求，以統一定義的格式從各個系統抽取出來，經過數據篩選、整合、轉換納入數據倉庫。
建立數據倉庫
建立數據倉庫是處理海量數據的基礎。商業智能系統的核心構架是數據倉庫，其主要功能既包括傳統的聯機事務處理（OLAP）及統計查詢，又包括決策支持和聯機分析處理（OLAP），數據倉庫包括數據提取模塊、數據清洗模塊、數據轉換模塊，實現數據的提取、凈化、過濾及數據標准化。[page] 數據分析
數據分析是體現系統智能的關鍵，一般採用聯機分析鏈悔處理和數據挖掘技術。聯機分析處理不僅進行數據匯總、聚集，同時還提供切片、切塊、下鑽、上卷和旋轉等數據分析功能，用戶可以方便地對海量數據進行多維分析。數據挖掘的目標則是挖掘數據背後隱藏的知識，通過關聯分析、聚類和分類等方法建立分析模型，預測企業未來發展趨勢和面臨的問題。
指標展現
通過數據分析，系統得出結論，並提交給決策者。指標展現的主要方式有以下幾種方式：
1. 查詢。定義查詢、動態查詢、OLAP查詢與決策支持智能查詢；
2. 報表。產生關系數據表格、復雜表格、OLAP表格、報告以及各種綜合報表；
3. 可視化。用易於理解的點線圖、吵喚絕直方圖、餅圖、網狀圖、互動式可視化、動態模擬、計算機動畫技術表現復雜數據及其相互關系；
4. 統計。進行平均值、最大值、最小值、期望、方差、匯總、排序等各種統計分析；
5. 挖掘。利用數據挖掘等方法，從數據中得到關於數據關系和模式的知識。
可見，商業智能涉及一個很寬的領域，集收集、合並、分析、提供信息存取功能於一體，包括抽取、轉換、裝載軟體工具、數據倉庫、數據查詢和報告、聯機數據分析、數據挖掘和可視化等工具。

⑻ 商業智能的實施步驟

實施商業智能系統是一項復雜的系統工程，整個項目涉及企業管理，運作管理，信息系統，數據倉庫，數據挖掘，統計分析等眾多門類的知識. 因此用戶除了要選擇合適的商業智能軟體工具外還必須按照正確的實施方法才能保證項目得以成功. 商業智能項目的實施步驟可分為：
（1）需求分析: 需求分析是商業智能實施的第一步，在其他活動開展之前必須明確的定義企業對商業智能的期望和需求，包括需要分析的主題，各主題可能查看的角度（維度）； 需要發現企業那些方面的規律. 用戶的需求必須明確.
（2） 數據倉庫建模：通過對企業需求的分析，建立企業數據倉庫的邏輯模型和物理模型，並規劃好系統的應用架構，將企業各類數據按照分析主題進行組織和歸類.
（3）數據抽取: 數據倉庫建立後必須將數據從業務系統中抽取到數據倉庫中，在抽取的過程中還必須將數據進行轉換，清洗，以適應分析的需要.
（4） 建立商業智能分析報表：商業智能分析報表需要專業人員按照用戶制訂的格式進行開發，用戶也可自行開發（開發方式簡單，快捷） .
（5） 用戶培訓和數據模擬測試： 對於開發—使用分離型的商業智能系統，最終用戶的使用是相當簡單的，只需要點擊操作就可針對特定的商業問題進行分析.
（6） 系統改進和完善：任何系統的實施都必須是不斷完善的. 商業智能系統更是如此，在用戶使用一段時間後可能會提出更多的，更具體的要求，這時需要再按照上述步驟對系統進行重構或完善

⑼ 舉一些商業智能的應用案例

客戶消費行為分析；市場營銷建模分析；經濟活動收支分析；行為分析和預防
http://www.finebi.com/bi/?p=156《商業智能四大常見應用案例》

⑽ 商務智能在零售業中發展的推動因素

商務智能在零售業中發展的推動因素
商務智能的概念和商務智能系統的發展都不是一蹴而就的過程，商務智能系統的雛形可以看成是事務處理系統。後來在事務處理系統的基礎上出現了高級管理人員信息系統，它是商務智能發展的又一個層級，相對於初級的事物處理系統來說它在分析和處理綜合性與復雜性問題的能力上有了進一步的提高。在管理信息系統（MIS）的基礎上，又出現了決策支持系統，最終出現了商務智能系統。BI系統可以為決策者提供智能服務，而且越來越多的支持非結構性問題的處理，在決策的支持上也要比決策支持系統進步，更好的分析和處理綜合性和復雜性較高的問題。
??? BI系統雖然可以提供智慧服務，但它所有功能的完成仍然依賴於原始的業務數據，這些海量的數據是智慧服務的基礎，對這些數據的存儲及加工處理仍然佔有很高的位置，可以說商務智能系統的核心就是數據倉庫系統。BI系統先要收集大量的數據並對其整理形成可供使用的數據。然後把這些經過預處理的數據進行加工轉化成信息，形成的最終智慧產品用於指導商務實踐。IBM 公司曾經提出過一個體系結構，主要有下面的幾個組成部分：外部數據源、數據倉庫建模和構造工具、數據管理、訪問工具、決策支持工具、商務智能應用、元數據管理。以上幾個部分通過體系內的協作可以提供數據分析與管理、知識發現等功能。
??? 以零售業為例，分析商務智能在零售業中發展的推動因素：
??? （1）不斷增長的需求。隨著業務的高速增長，零售企業積累了大量的業務數據，管理人員面對看似無序的海量數據，迫切需要發掘其中的市場規律和發展趨勢。包括基層管理人員在內的零售企業管理團隊在日常經營業務中前畢必須及時有效地做出正確的決定或決慧伏芹策，這些都引發了零售業對於商業智能應用的迫切需求。
??? （2）對商業智能理解的加深。跟隨著商業智能理論與實踐雙重發展的腳步，零售業界對於商業智能的理解和認識不斷深入，更多的零售企業開始能夠根據自己的業務實際提出商業智能方面的應用需求，這對於成功開展商業智能項目，提升項目的投資回報率有著重要的實踐意義。
??? （3）以顧客需求為導向的業務流程再造。為了提升企業競爭力和盈利水平，越來越多的零售企業開展了以顧客需求為導向的業務流程再造，力求打造良好的廳歲客戶服務質量和不易復制的核心競爭力。一方面，更好地理解客戶需求，及時地應對市場變化都有待商業智能應用的支持。另一方面，業務流程的再造有助於零售企業更好地採集相關業務數據和統計關鍵績效指標。
??? （4）新信息技術的應用。信息技術的快速變革從技術層面大力推進了商業智能的實踐和應用，例如無線射頻技術（RFID）在零售業的逐步應用有效改善了零售數據採集的時效性，同時也極大提高了數據的粒度和准確性，這對於改善商業智能應用的數據質量意義重大。