商业智能的实际应用？

   商业智能（Business Intelligence简称BI），目前的发展状况就像雨后的蘑菇一样兴旺。商业智能始于决策支持系统，随着早期计算机的普及，其发展已相当迅速。随后，IBM提出了“DataWalking”的概念。与此同时，硬件的扩展、软件的升级以及数据库的广泛应用，使得商业智能真正崛起。但是你真的了解商业智能的实际应用吗？接下来小编就给大家科普一些关于商业智能的实际应用方面的知识，一起来看看吧！

思迈特Smartbi

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1.商业智能BI的本质

   对于企业而言，商业智能BI无法直接生成决策，而是使用BI处理的数据来支持决策。核心是通过构建数据仓库平台来有效地集成数据和组织数据，以支持分析决策并实现其价值。

   BI最终提供给用户的信息是可视报告或视图。需要说明的是，报告是结果，只能达到查询的效果。该查询只能告诉我们结果是什么以及是否存在问题。并且基于可视化图表的数据分析可以告诉我们问题的根源是什么，只要发现问题那么也就找到原因了，那么企业业务人员或管理人员如何让做出决策就变得简单易行。

2.商业智能BI的开发周期

   商业智能BI是一个完整的解决方案，需要专业的项目实施和部署。由于这是一个项目，因此存在开发生命周期。一个完整的商业智能BI项目需要经历以下阶段：业务需求分析、分析指标体系梳理、源数据和数据质量调研、ETL数据抽取、清洗转换加载、业务和数据计算逻辑的实现、数据仓库的架构设计、可视化分析报表的表现......   

   这里应该注意的是，在实际的项目实施过程中，上述每个阶段都可能有很多不确定因素，例如业务架构的自下而上调整，分析需求的更改以及业务数据计算逻辑的更改。

   因此，如果需要成功实施商业智能BI项目，则必须权衡客户的实际资源能力，项目支持，客户对商业智能BI的期望，项目后期的风险，实际客户的投入和长期的考虑，长期计划等。

3.商业智能的实际应用

• 可视化报表的展现

   在BI中，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、市场、销售、产品等）全面展现出来，再通过各种数据分析维度筛选、关联、跳转、钻取等方式查看各类业务指标。

   这个层次的可视化报表分析就是一种呈现，让用户对日常的业务有一个清晰、直接、准确的认知，同时解放了业务人员手工利用Excel的各种函数做汇总分析、制图的工作，提高了工作效率。比如，财务部门会关心今年的营业收入、目标完成率、营业毛利润率、净资产收益率等；销售部门会关心销售金额、订单数量、销售毛利、回款率等；采购部门会关心采购入库金额、退货情况、应付账款等等。

• 数据的“异常”分析

   数据的异常分析利用的是对比分析法。业务人员通过可视化报表呈现，如果发现了一些数据指标反映出来的情况超出了日常经验判断。这时就需要要对这些 "异常" 数据进行有目的的分析，通过相关联的维度、指标使用钻取、关联等分析方式探索出可能存在的原因。

   例如，一个网站或产品，正常情况下每个月的平均用户注册量是10万左右。但是发现在今年的 8 月份，会员注册量达到了 23 万，这就是一种 "异常"，远远超过经验判断和预期。这时我们就要去分析判断是因为市场部门的推广，还是做了大型促销活动导致的。

   当然除了正向的异常，也有可能出现负向“异常”，比如注册量只有5万，这时也是需要我们通过分析找到原因，并在以后避免发生类似的情况。

   最终业务人员通过一次或者多次的维度和指标图表构建，逐步形成了一种比较可靠的、固化的分析模型。这个阶段的业务人员不再是被动接受来自图表中反映的信息，而是通过"异常"数据来定位到背后的一个业务问题，数据和业务在这个层次开始有了直接对应关系，这时可以利用数据图表之间的逻辑性关系寻找解决方法，提高企业的经营效率。 

• 业务建模分析

   业务建模分析通常是由精通业务的业务人员提出，通过合理的建模找出业务中可能存在的问题，将其反映在可视化报表上，并最后要回归到业务，形成决策并不断优化的一个过程。

  业务建模简单来说也可以理解为一种业务分析的逻辑思维模型，只是用数据、图表化的方式将它们有效组织起来去验证我们对业务分析的逻辑判断。它可由一个或多个图表组成，也可通过一组或多组数据图表支撑，依据企业的业务模型来确定。

   商业智能已经成为企业精细化运作的一个重要组成部分，它的价值已经不言而喻。我们应该不断强化数据基础，拒绝盲目追求智能化，要根据企业实际需要，稳步构建BI系统，实现数字化转型。看完小编的这篇文章，你知道商业智能的实际应用有哪些了吗？