商务智能系统案例分析

⑴ 智能商业系统应用案例有哪些

我们是用中安鼎辉的，主要看中他们的IDM，符合应用操作系统的特点，是一个含有基本功能的平台软件，它在提供基础功能的前提下，能适应各种工厂模型及工厂业务模型，在技术上，可任意的在数据层，服务层，界面层扩展自己的功能，只要符合标准接口，都可以向积木一样，在它上扩展定制的功能，同样包括硬件和第三方接口，都可以通过模型去适配和对接。

一般是这样应用：

⑵ 智能商业系统应用案例有哪些_商务智能的案例分析

谁有这个案例的答案？关于CRM数据挖掘提供的最有趣的例子——沃尔玛啤酒加尿布的故事一般看来，啤酒和尿布是顾客群完全不同的商品

但是沃尔玛一年内数据挖掘的结果显示，在居民区中尿布卖得好的店面啤酒也卖得很好

原因其实很简单，一般太太让先生下楼买尿布的时候，先生们一般都会犒劳自己两听啤酒

因此啤酒和尿布一起购买的机会是最多的

这是一个现代商场智能化信息分析系统发现的秘密

这个故事被公认是商业领域数据挖掘的诞生

沃尔玛能够跨越多个渠道收集最详细的顾客信息，并且能够造就灵活、高速供应链的信息技术系统

沃尔玛的信息系统是最先进的，其主要特点是：投入大、功能全、速度快、智能化和全球联网

目前，沃尔玛中国公司与察枣早美国总部之间的联系和数据都是通过卫星来传送的

沃尔玛美国公司使用的大多数系统都已经在中国得到充分的应用发展，已在中国顺利运行的系统包括：存货管理系统、决策支持系统、管理报告工具以及扫描销售点记录系统等

这些技术创新使得沃尔玛得以成功地管理越来越多的营业单位

当沃尔玛的商店规模成倍地增加时，它们不遗余力地向市场推广新技术

比较突出的是借助RFID技术，沃尔玛可以自动获得采购的订单，更重要的是，RFID系统能够在存货快用完时，自动的给供应商发出采购的订单

另外沃尔玛打算引进到中国来的技术创新是一套“零售商联系”系统

“零售商联系”系统使沃尔玛能和主要的供应商共享业务信息

举例来说，这些供应商可以得到相关的货品层面数据，观察销售趋势、存货水平和订购信息甚至更多

通过信息共享，沃尔玛能和供应商们一起增进业务的岩培发展，能帮助供应商在业务的不断扩张和成长中掌握更多的主动权

沃尔玛的模式已经跨越了企业内部管理（ERP）和与外界“沟通”的范畴，而是形成了以自身为链主，链接生产厂商与顾客的全球供应链

沃尔玛能够参与到上游厂商的生产计划和控制中去，因此能够将消费者的意见迅速反映到生产中，按顾客需求开发定制产品

沃尔玛超市天天低价广告表面上看与CRM中获得更多客户价值相矛盾

但事实上，沃尔玛的低价策略正是其CRM的核心，与败雀前面的“按订单生产”不同，以“价格”取胜是沃尔玛所有IT投资和基础架构的最终目标

案例思考题：1．商业领域数据挖掘是如何诞生的?2．沃尔玛的信息系统有哪些特点？3．沃尔玛的“零售商联系”系统在客户关系管理方面有何作用?4．沃尔玛超市天天低价广告与CRM中获得更多客户价值是否矛盾？

⑶ “商务智能征服了餐饮业”案例分析

看看先

⑷ 如何选型商业智能和分析平台，gartner给了这些建议

Gartner是个有着40年历史的上市公司，位列美国最大的500家公司（S&P500）之中。它在2018年的总营收为39.8亿美元，在全球有一万五千多名员工。它提供研究和咨询服务，业务范围涵盖信息系统、财务、人力资源、客户服务、法务合规、市场、销售和供应链等，可说是企业服务全家桶，应有尽有。它在全球100多个国家拥有12000多个机构客户，可谓是影响巨大。

Gartner在2019年总共会发布四十多个不同类别的魔力象限报告，四十多个关键能力报告。这些报告汇总一个细分行业内的众多产品，对其从各个角度加以分析、比较，从而为客户购买这类产品或服务提供咨询指导。

Gartner为分析与商务智能平台定义了5类使用用例：

◾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：支持自服务式分析，让单个业务单元或用户也能灵活使用

◾可治理管控的数据发现：支持数据从自服务提升到系统级记录，对数据的认证和重用。

◾OEM或内嵌式分析：可以将数据分析嵌入到应用程序和工作流之中

◾外部网络部署：支持外部用户也可以访问数据和分析功能。

15种关键能力——

基础结构：BI平台管理、安全和架构，云BI，数据源连接和引入

数据管理：元数据管理，数据存储和载入选项，数据准备，可扩展性和数据模型复杂度

分析和内容生成：公民数据科学家可用的高级分析，分析仪表盘，交互可视化探索，增强数据发现，移动数据探索和内容创建

发现分享：分析内容内嵌，分析内容的发布、分享和协作

整体平台：易用性、视觉吸引力，工作流集成

行业在不断发展，那么对于未来的BI产品，哪些方向是明日之星呢？Gartner所认定的BI发展趋势有——

基础结构：对图数据库（如Neo4J）和搜索数据库（如ElasticSearch）的直接访问，支持跨云部署，在边缘设备上运行

数据管理：语义图，积累好的敏捷数据目录，可以改善分析的额外数据集的数据协调、关联度分析，多结构数据的增强数据准备，自动提升用户生成的模型和内容到系统记录层级，下推数据处理到大数据源，支持准备、协调和探索实时事件和流数据

分析和内容生成：增强数据发现，增强警示，语音和文本的搜素和自然语言处理，交谈式分析，虚拟现实和增强现实，对非结构化数据的内容和文本分析

发现分享：从平台里触发业务行动，决策管理以形成协作工作流的闭环，相关内容的群体和上下文推荐，集成的假设式分析和优化，作为服务提供的数据，沉浸式分析内容展现

在最新的《Gartner分析与商务智能魔力象限》（Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms）中，MicroStrategy位居该象限中唯一的“挑战者”。在《2019 Gartner分析与商务智能平台关键能力报告》中，MicroStrategy在受评的20个供应商中脱颖而出。在15项平台关键能力的评估中，MicroStrategy在其中的10项拿到了最高分。

综上所述，MicroStrategy2019是一个结合数据准备、可视化、基于NLQ数据探索、仪表盘和移动设备的企业级BI分析平台。MicroStrategy更新迭代速度很快，每3个月发布一个基于特性的产品更新版本，每12个月发布一个主要的平台版本。

在过去的一年里，MicroStrategy不断提高其平台的可用性、部署性和嵌入性。语义图谱的增强为智能内容推荐、基于NLQ数据探索和增强分析领域的投资提供了基础。Hyperintelligence更是创造了业界BI 首屈一指的新技术，可在“零点击"的模式下动态显示你想知道的所有信息(技术基于浏览器中打开)。值得注意的是，MicroStrategy已经可向其他BI分析工具开放它的语义层。选择MicroStrategy的组织甚至可以将Tableau、Microsoft Power BI 作为备选方案。

⑸ 商务智能在电子商务中有哪些应用

商务智能在电子商务中应用的重要意义，并对国内外商务智能的研究现状进行了分析，构建了商务智能在电子商务中应用的I2EC阶段模型。在分析中国文化对商务智能应用影响的基础上，提出了中国文化视角下商务智能在电子商务中应用的研究模型。
一、中国文化视角下商务智能(BI)
在电子商务中应用研究的意义在信息时代，如何把电子商务企业(包括实施电子商务的传统企业)利用信息技术和实施电子商务所积累的大量的数据金矿、转化为对企业管理有用的信息、进一步提炼成对企业决策经营至关重要的知识进而全面提升电子商务企业的竞争力，而商务智能(Business Intelligence，简称BI)恰是担此重任的理想选择。
据《信息周刊》对2006商业科技100强的调查， 对大多数企业来说，信息仍然是一笔未被充分挖掘的资产，但BI的实施成功率可能不到50%”。Gartner研究公司的副总裁和著名的分析师Betsy Burton认为：商务智能(没有成功)的核心问题不是技术问题，问题恰恰是商务领导人方面的失败，他们没有能够确保企业得到他们所需要的信息，并且没有把信息按照对企业目标有意义的方式进行调整，归根到底是文化的问题。
国外与商务智能(BI)相关的研究分为三类：
1、对商务智能理论、技术方法和构架等方面的研究1、对商务智能理论、技术方法和构架等方面的研究
Datamonitor，Stephan，Robert等学者对商务智能(BI)的理论、数据挖掘、神经网络与智能计算等商务智能技术、商务智能系统和商务智能的应用进行了研究。Neal等学者提出了在分布式异构环境中基于Agent的商务智能系统构架。
2、商务智能(BI)在电子商务企业的应用研究
Smith，Reddy等学者进行了商务智能(BI)在供应链管理(SCM)中的应用研究。Wells，Rick等进行了商务智能(BI)在客户关系管理(CRM)中的应用研究。Rao等对商务智能(BI)与物流管理的关系进行了研究。Ruddock等对商务智能(BI)应用于企业的绩效管理进行了研究。
3、商务智能(BI)在行业和政府等的应用研究
Ruddock等从企业绩效管理的视角研究了商务智能(BI)在金融行业的应用，Skriletz等学者对商务智能(BI)在金融服务业中的应用进行了研究。配冲猛Ric等对商务智能(BI)在零售业中的应用进行了研究。Business Objects White Paper论述了在通信行业如何成功实施商务智能(BI)。Kuma等对商务智能(BI)在保险业的应用进行了研究，其他的一些学者还对商务智能(BI)在制药业、制造业和证券业等行业的应用进行了研究。
(二)商务智能(BI)国内研究现状及分析
我国近年来也开始有一些学者在商务智能方面开展研究工作，有学者进行了商务智能理论和应用方面的综述研究;有学者进行了商务智能在我国的发展现状、问题及培桥其对策的研究;有学者进行了商务智能在现代企业中的应用研究;有学者对商务智能(BI)的设计、部署与实现进行了研究;有学者对事件驱动式商务智能进行了研究;有学者从商务智能(BI)的管判改理、技术与应用方面进行了研究;有学者进行了ERP、CRM、SCM和商务智能(BI)协同商务建设的研究;有学者从文化的视角对IT采纳和电子政务进行了实证研究。
三、商务智能(BI)在电子商务中应用的I2EC阶段模型
电子商务企业在电子交易活动及相关活动(如：ERP、CRM、SCM、以及对合作伙伴、竞争对手、企业外部环境交互活动等)中积累了大量关于商流、物流、资金流、工作流和人的数据，这些数据量大，类型结构较为复杂，但是企业经营管理的基础，对企业非常重要，有人把它比喻为数据金矿。商务智能(BI)通过 ETL、数据仓库技术、数据挖掘技术和数据分析等技术把电子企业的数据金矿转化为对企业经营决策有用的信息和知识，从而给企业带来竞争优势、商业机会和实实在在的利润：也就是说给企业及管理者插上智慧的翅膀。
信息(Information)阶段
处于该阶段的企业IT战略目标是使企业自身从数据金矿的负债阶段转变到企业的信息阶段。企业为了实施信息化，购买大量的IT设备，购买或研发了软件，聘用了工资不扉的IT人才，在IT基础设施上进行了大量的投资，同时信息化为企业带来了大量的数据金矿，这就形成了企业数据资产的负债阶段，此阶段企业致力于如何把数据转化为对企业有用的信息。
跨部门的信息共享及智能(Intelligence)感知阶段
电子商务企业利用数据仓库(DW)等技术对企业中各部门异构数据源进行提取、净化、装载及集成(ETL)，以实现企业的信息流通和共享，对企业内、外部的变化及时感知并积极响应，从而实现电子商务企业的职能感知阶段。
1、商务智能的延伸(Extension)阶段
在该阶段企业利用数据挖掘(DM)、知识发现(KDD)和决策支持系统(DSS)等技术，通过BI在企业客户关系管理(CRM)、电子商务交易系统(E- Commerce)、企业资源管理系统(ERP)、供应链管理系统(SCM)和营销系统等的成功应用，形成企业的增值信息和知识，并通过增值信息和知识在价值链内的利益相关者中的共享，给企业带来更多的附加价值，从而实现电子商务企业的职能延伸阶段。
2、通过智能外网实现企业信息日用品化(Commoditization)的增值阶段。
企业通过智能外网把企业商务智能所形成的数据、增值信息和知识像日用品(Commoditization)一样地销售给新类型的客户，实现数据的市场化，以把企业的数据金矿变成企业新的利润增长点，发现新的市场机会和新的商务模式，增强企业的核心业务，为企业提供了持续的核心竞争力。
四、中国文化视角下商务智能(BI)在电子商务中应用的研究模型
企业本质上是一个动态的、不断更新的一集共享的知识系统，具有学习和知识与创新知识的内在属性，而管理者的任务就是管理和促进企业知识的共享、运用与创新。
中国文化视角下商务智能(BI)在电子商务中应用的研究模型如图1所示。该研究模型采用Hofstede文化价值理论，在借鉴欧美西方发达国家的商务智能(BI)应用成功经验基础上，结合我国电子商务的特点，研究基于我国特有文化的商务智能(BI)的应用方法。该研究模型沿“理论基础融合→理论推演/建模 →实证分析研究→得出结论(实施方案/指导原则)”的总体思路展开。

⑹ 分析商务智能系统结构组成，主要模块有哪些，作用是什么

商务智帆兆陪能系统作为一种辅助决策的工具，为决策者提供信息、知识支持，辅助决策者改善决策水平。商务智能系统的主要功能如下：

1.数据集成

数据是决策分析的基础。很多情况下，决策需要的数据零散分布在几个业务系统中，为了做出正确的经营决策，就需要把这些零散的数据收集起来，形成一个系统态蠢的整体。因此从多个异构数据源，包括内部的业务系统和外部的数据源提取源数据，再经过一定的变换后装载到数据仓库，实现数据的集成是必要的。

2.信息呈现

信息呈现把收集的数据以报表的形式呈现出来，让用户了解到企业、市场现状。这是商务智能的初步功能。例如BusinessObjects（SAP）的水晶报表（crystalreports）允许从各种数据源收集数据，使报表分析人员可猜滑以随心所欲、快速便捷地设计报表。在信息呈现的方式上，除了报表、图等形式以外，还可以用其他直观的方式。此外，利用在线分析处理（OLAP），也可以从多个维度观察数据。

3.运营分析

运营分析包括运营指标分析、运营业绩分析和财务分析等。运营指标分析是指对企业不同的业务流程和业务环节的指标进行分析，运营业绩分析是指对各部门的营业额、销售量等进行统计，在此基础上进行同期比较分析、应收分析、盈亏分析和各种商品的风险分析等。财务分析是指对利润、费用支出、资金占用以及其他经济指标进行分析，及时掌握企业在资金使用方面的实际情况，调整和降低企业成本。运营分析包括多方面的内容，如表1.2（略）。

4.战略决策支持

战略决策支持是指根据公司各战略业务单元（strategicbusinessunit，SBU）的经营业绩和定位，选择一种合理的投资组合战略。由于商务智能系统集成了外部数据，例如外部环境和行业信息，各战略业务单元可据此制定自身的竞争战略。此外，企业还可以利用业务运营的数据，提供营销、生产、财务和人力资源等决策支持。

⑺ 浅析商务智能系统的组成

浅析商务智能系统的组成
在当前的全球化竞争日益激烈的经济环境下，企业的生存发展，关键在于它是否能够对各种不同的用户需求做出快速的反应及正确的决策并提供优质的产品和服务。商业智能（Business Intelligence, BI）系统是指运用数据仓库，联机分析和数据挖掘技术来处理和分析商业数据，针对不同的领域提供不同的应用解决方案，协助用户解决商务活动中的复杂问题，从而帮助决策者面对商务环境的快速变化而做出敏捷反应和合理商业决策的管理系统。
商业智能的实质是从数据中有效地提取信息，从信息中及时地发现，为人类的思维决策和企业战略发展服务。传统的信息系统是处理离散事务的。这些系统不是设计为让用户去从不同聚集层去抽取数据，并使用高级的方法来分析企业数据的，而是适应用于服务于单一目的的商务过程或程序，如会计过程等，所以系统使用者很难通过传统离散的事务处理系统对商务环境进行整体了解。
由于商务智能系统不是针对处理离散事务的系统，所以它的组成与其他的信息系统与一定的区别。IBM商业智能专家Michael L. Gonzales在《IBM数据仓库及IBM商业智能工具》中给出商业智能组成为数据仓库、数据源、数据目标。
数据仓库的典型工作是对集成、清洗、聚集、预计算和查询服务所需的大量数据进行批处理。数据源可以是操作型数据库、历史数据、外部数据或是己有数据仓库中的数据信息，也可以是相关数据库或是其他任何支持商务应用的数据结构。数据源可以存在于多升姿种不同的平台，并且包括结构化信息，如电子表格，无结构信息，普通文本，图片等等。
一般来说，数据预处理、建立数据仓库、数据分析、指标展示是商业智能的数据流程。数据预处理是整合企业原始数据的第一步，包括数据抽取、转换和装载三个过程。源数据采集、筛选、整理及转换基本上是从前台作业系统、业务部门及企业外部的各种类型的数据库（如：ORACLE, SYBASE, SQLSERVER, FOXPRO, ACCESS,工NFORMIX等）中获取数据的，这些数据必须依用户所需，按照数据仓库的要求，以统一定义的格式从各个系统抽取出来，经过数据筛选、整合、转换纳入数据仓库。
建立数据仓库
建立数据仓库是处理海量数据的基础。商业智能系统的核心构架是数据仓库，其主要功能既包括传统的联机事务处理（OLAP）及统计查询，又包括决策支持和联机分析处理（OLAP），数据仓库包括数据提取模块、数据清洗模块、数据转换模块，实现数据的提取、净化、过滤及数据标准化。[page] 数据分析
数据分析是体现系统智能的关键，一般采用联机分析链悔处理和数据挖掘技术。联机分析处理不仅进行数据汇总、聚集，同时还提供切片、切块、下钻、上卷和旋转等数据分析功能，用户可以方便地对海量数据进行多维分析。数据挖掘的目标则是挖掘数据背后隐藏的知识，通过关联分析、聚类和分类等方法建立分析模型，预测企业未来发展趋势和面临的问题。
指标展现
通过数据分析，系统得出结论，并提交给决策者。指标展现的主要方式有以下几种方式：
1. 查询。定义查询、动态查询、OLAP查询与决策支持智能查询；
2. 报表。产生关系数据表格、复杂表格、OLAP表格、报告以及各种综合报表；
3. 可视化。用易于理解的点线图、吵唤绝直方图、饼图、网状图、交互式可视化、动态模拟、计算机动画技术表现复杂数据及其相互关系；
4. 统计。进行平均值、最大值、最小值、期望、方差、汇总、排序等各种统计分析；
5. 挖掘。利用数据挖掘等方法，从数据中得到关于数据关系和模式的知识。
可见，商业智能涉及一个很宽的领域，集收集、合并、分析、提供信息存取功能于一体，包括抽取、转换、装载软件工具、数据仓库、数据查询和报告、联机数据分析、数据挖掘和可视化等工具。

⑻ 商业智能的实施步骤

实施商业智能系统是一项复杂的系统工程，整个项目涉及企业管理，运作管理，信息系统，数据仓库，数据挖掘，统计分析等众多门类的知识. 因此用户除了要选择合适的商业智能软件工具外还必须按照正确的实施方法才能保证项目得以成功. 商业智能项目的实施步骤可分为：
（1）需求分析: 需求分析是商业智能实施的第一步，在其他活动开展之前必须明确的定义企业对商业智能的期望和需求，包括需要分析的主题，各主题可能查看的角度（维度）； 需要发现企业那些方面的规律. 用户的需求必须明确.
（2） 数据仓库建模：通过对企业需求的分析，建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，并规划好系统的应用架构，将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类.
（3）数据抽取: 数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中，在抽取的过程中还必须将数据进行转换，清洗，以适应分析的需要.
（4） 建立商业智能分析报表：商业智能分析报表需要专业人员按照用户制订的格式进行开发，用户也可自行开发（开发方式简单，快捷） .
（5） 用户培训和数据模拟测试： 对于开发—使用分离型的商业智能系统，最终用户的使用是相当简单的，只需要点击操作就可针对特定的商业问题进行分析.
（6） 系统改进和完善：任何系统的实施都必须是不断完善的. 商业智能系统更是如此，在用户使用一段时间后可能会提出更多的，更具体的要求，这时需要再按照上述步骤对系统进行重构或完善

⑼ 举一些商业智能的应用案例

客户消费行为分析；市场营销建模分析；经济活动收支分析；行为分析和预防
http://www.finebi.com/bi/?p=156《商业智能四大常见应用案例》

⑽ 商务智能在零售业中发展的推动因素

商务智能在零售业中发展的推动因素
商务智能的概念和商务智能系统的发展都不是一蹴而就的过程，商务智能系统的雏形可以看成是事务处理系统。后来在事务处理系统的基础上出现了高级管理人员信息系统，它是商务智能发展的又一个层级，相对于初级的事物处理系统来说它在分析和处理综合性与复杂性问题的能力上有了进一步的提高。在管理信息系统（MIS）的基础上，又出现了决策支持系统，最终出现了商务智能系统。BI系统可以为决策者提供智能服务，而且越来越多的支持非结构性问题的处理，在决策的支持上也要比决策支持系统进步，更好的分析和处理综合性和复杂性较高的问题。
??? BI系统虽然可以提供智慧服务，但它所有功能的完成仍然依赖于原始的业务数据，这些海量的数据是智慧服务的基础，对这些数据的存储及加工处理仍然占有很高的位置，可以说商务智能系统的核心就是数据仓库系统。BI系统先要收集大量的数据并对其整理形成可供使用的数据。然后把这些经过预处理的数据进行加工转化成信息，形成的最终智慧产品用于指导商务实践。IBM 公司曾经提出过一个体系结构，主要有下面的几个组成部分：外部数据源、数据仓库建模和构造工具、数据管理、访问工具、决策支持工具、商务智能应用、元数据管理。以上几个部分通过体系内的协作可以提供数据分析与管理、知识发现等功能。
??? 以零售业为例，分析商务智能在零售业中发展的推动因素：
??? （1）不断增长的需求。随着业务的高速增长，零售企业积累了大量的业务数据，管理人员面对看似无序的海量数据，迫切需要发掘其中的市场规律和发展趋势。包括基层管理人员在内的零售企业管理团队在日常经营业务中前毕必须及时有效地做出正确的决定或决慧伏芹策，这些都引发了零售业对于商业智能应用的迫切需求。
??? （2）对商业智能理解的加深。跟随着商业智能理论与实践双重发展的脚步，零售业界对于商业智能的理解和认识不断深入，更多的零售企业开始能够根据自己的业务实际提出商业智能方面的应用需求，这对于成功开展商业智能项目，提升项目的投资回报率有着重要的实践意义。
??? （3）以顾客需求为导向的业务流程再造。为了提升企业竞争力和盈利水平，越来越多的零售企业开展了以顾客需求为导向的业务流程再造，力求打造良好的厅岁客户服务质量和不易复制的核心竞争力。一方面，更好地理解客户需求，及时地应对市场变化都有待商业智能应用的支持。另一方面，业务流程的再造有助于零售企业更好地采集相关业务数据和统计关键绩效指标。
??? （4）新信息技术的应用。信息技术的快速变革从技术层面大力推进了商业智能的实践和应用，例如无线射频技术（RFID）在零售业的逐步应用有效改善了零售数据采集的时效性，同时也极大提高了数据的粒度和准确性，这对于改善商业智能应用的数据质量意义重大。