商业智能的应用方面有哪些？
目前，大多数规模较小的企业已经建立了较为完善的基础信息系统，如CRM,ERP,OA等。由于业务的不断增长，这些系统会产生大量的数据。由于这些数据分散在各个系统中，不能及时有效地应用于企业的经营决策，给企业的发展带来一定的困扰。商业智能（BI）是一种智能方法，用于帮助企业挖掘生产经营过程中隐藏在数据中的信息，帮助企业做出决策。以下就是小编带给您的关于商业智能应用方面的介绍。
一、 商业智能（BI）的应用范围
在CRM客户管理系统中，商业智能系统可辅助建立信息中心，如产生各种工作报表和分析报表。主要用作以下分析。
1. 销售分析：
主要分析各项销售指标，如毛利、毛利率、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等；而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路；同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还可根据各种销售指标产生新的透视表。
2. 商品分析：
商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过系统对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强运营商品的竞争能力和合理配置。
3. 人员分析：
商业智能（BI）通过系统对公司的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标（销售指标为主，毛利指标为辅）和采购人员指标（销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等）的分析，以达到考核员工业绩，提高员工积极性，并为有力资源的合理利用提供科学依据。主要分析的主要有员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等。
商业智能（BI）会以对企业经营中的各类要素进行综合分析，用户可以选择在某时间段内，对整个CRM数据中的客户、产品、销售业绩进行分析，形成数据建议报告，提供给决策者审阅，为企业管理人员制定经营管理方法提供了一定的决策依据。
二、商业智能BI应用方面三个层次
1、初级层次：数据报表
传统的报表系统技术上已经相当成熟，大家熟悉的Excel、水晶报表、Reporting Service等都已经被广泛使用。报表常规呈现就是使用柱状图、饼状图、折线图、二维表格等图形可视化的方式将企业日常的业务数据（财务、供应链、人力、运营等）全面呈现出来，再通过各种维度（看数据的角度）筛选、关联、跳转、钻透等方式查看各类分析指标，业务分析图表按照主题划分，图表之间存在一定的逻辑关系。报表可以帮助用户进行简单的数据处理，告诉企业到底发生了什么，是企业管理的基本措施和途径，也是实施商业智能（BI）的应用方面战略的基础。
同时随着数据量的增加和协同性要求的增长，传统报表系统难以满足企业发展的需求。传统报表系统存在数据多、信息少，数据分析角度单一难以交互，数据价值挖掘层次比较浅，数据口径不统一、大量数据孤岛存在。企业期望引进新的技术，解决目前报表系统存在的弊端。
2、中端层次：数据分析
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。商业智能（BI）的应用方面是先通过第一层的报表呈现，将很多业务运营情况直观的反映出来，让用户可以直观的看到在我们经验之外的数据表现情况。
该层次需要运用大数据技术手段，传统业务系统中获取的各类数据进行实时采集和清洗，建立多层次的数学模型分析体系，进行多角度的解读。数据分析主要帮助企业从数据事实中挖掘潜在的规律，最大化地发现数据价值。该阶段主要让企业及时感知当下发生的事件，以及探索其发生的原因。
3、高端层次：数据挖掘
数据挖掘是指一个从未经处理过的数据中提取信息的过程，重点是找到相关性和模式分析。它可以帮助企业预知未来发生的事情，预测和评估风险。数据挖掘是针对的是海量复杂的数据，它是伴随着数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展而出现的一种新型交叉性的技术。
以上就是小编为您介绍的商业智能（BI）的应用方面，希望对您有所帮助。
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