商業(yè)智能的應用方面有哪些？

  目前，大多數(shù)規(guī)模較小的企業(yè)已經建立了較為完善的基礎信息系統(tǒng)，如CRM,ERP,OA等。由于業(yè)務的不斷增長，這些系統(tǒng)會產生大量的數(shù)據(jù)。由于這些數(shù)據(jù)分散在各個系統(tǒng)中，不能及時有效地應用于企業(yè)的經營決策，給企業(yè)的發(fā)展帶來一定的困擾。商業(yè)智能（BI）是一種智能方法，用于幫助企業(yè)挖掘生產經營過程中隱藏在數(shù)據(jù)中的信息，幫助企業(yè)做出決策。以下就是小編帶給您的關于商業(yè)智能應用方面的介紹。

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一、 商業(yè)智能（BI）的應用范圍

在CRM客戶管理系統(tǒng)中，商業(yè)智能系統(tǒng)可輔助建立信息中心，如產生各種工作報表和分析報表。主要用作以下分析。

1. 銷售分析：

主要分析各項銷售指標，如毛利、毛利率、交叉比、銷進比、盈利能力、周轉率、同比、環(huán)比等；而分析維又可從管理架構、類別品牌、日期、時段等角度觀察，這些分析維又采用多級鉆取，從而獲得相當透徹的分析思路；同時根據(jù)海量數(shù)據(jù)產生預測信息、報警信息等分析數(shù)據(jù)；還可根據(jù)各種銷售指標產生新的透視表。

2. 商品分析：

商品分析的主要數(shù)據(jù)來自銷售數(shù)據(jù)和商品基礎數(shù)據(jù)，從而產生以分析結構為主線的分析思路。主要分析數(shù)據(jù)有商品的類別結構、品牌結構、價格結構、毛利結構、結算方式結構、產地結構等，從而產生商品廣度、商品深度、商品淘汰率、商品引進率、商品置換率、重點商品、暢銷商品、滯銷商品、季節(jié)商品等多種指標。通過系統(tǒng)對這些指標的分析來指導企業(yè)商品結構的調整，加強運營商品的競爭能力和合理配置。

3. 人員分析：

商業(yè)智能（BI）通過系統(tǒng)對公司的人員指標進行分析，特別是對銷售人員指標（銷售指標為主，毛利指標為輔）和采購人員指標（銷售額、毛利、供應商更換、購銷商品數(shù)、代銷商品數(shù)、資金占用、資金周轉等）的分析，以達到考核員工業(yè)績，提高員工積極性，并為有力資源的合理利用提供科學依據(jù)。主要分析的主要有員工的人員構成、銷售人員的人均銷售額、對于銷售的個人銷售業(yè)績、各管理架構的人均銷售額、毛利貢獻、采購人員分管商品的進貨多少、購銷代銷的比例、引進的商品銷量如何等。

商業(yè)智能（BI）會以對企業(yè)經營中的各類要素進行綜合分析，用戶可以選擇在某時間段內，對整個CRM數(shù)據(jù)中的客戶、產品、銷售業(yè)績進行分析，形成數(shù)據(jù)建議報告，提供給決策者審閱，為企業(yè)管理人員制定經營管理方法提供了一定的決策依據(jù)。

二、商業(yè)智能BI應用方面三個層次

1、初級層次：數(shù)據(jù)報表

傳統(tǒng)的報表系統(tǒng)技術上已經相當成熟，大家熟悉的Excel、水晶報表、Reporting Service等都已經被廣泛使用。報表常規(guī)呈現(xiàn)就是使用柱狀圖、餅狀圖、折線圖、二維表格等圖形可視化的方式將企業(yè)日常的業(yè)務數(shù)據(jù)（財務、供應鏈、人力、運營等）全面呈現(xiàn)出來，再通過各種維度（看數(shù)據(jù)的角度）篩選、關聯(lián)、跳轉、鉆透等方式查看各類分析指標，業(yè)務分析圖表按照主題劃分，圖表之間存在一定的邏輯關系。報表可以幫助用戶進行簡單的數(shù)據(jù)處理，告訴企業(yè)到底發(fā)生了什么，是企業(yè)管理的基本措施和途徑，也是實施商業(yè)智能（BI）的應用方面戰(zhàn)略的基礎。

同時隨著數(shù)據(jù)量的增加和協(xié)同性要求的增長，傳統(tǒng)報表系統(tǒng)難以滿足企業(yè)發(fā)展的需求。傳統(tǒng)報表系統(tǒng)存在數(shù)據(jù)多、信息少，數(shù)據(jù)分析角度單一難以交互，數(shù)據(jù)價值挖掘層次比較淺，數(shù)據(jù)口徑不統(tǒng)一、大量數(shù)據(jù)孤島存在。企業(yè)期望引進新的技術，解決目前報表系統(tǒng)存在的弊端。

2、中端層次：數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，提取有用信息和形成結論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結的過程。商業(yè)智能（BI）的應用方面是先通過第一層的報表呈現(xiàn)，將很多業(yè)務運營情況直觀的反映出來，讓用戶可以直觀的看到在我們經驗之外的數(shù)據(jù)表現(xiàn)情況。

該層次需要運用大數(shù)據(jù)技術手段，傳統(tǒng)業(yè)務系統(tǒng)中獲取的各類數(shù)據(jù)進行實時采集和清洗，建立多層次的數(shù)學模型分析體系，進行多角度的解讀。數(shù)據(jù)分析主要幫助企業(yè)從數(shù)據(jù)事實中挖掘潛在的規(guī)律，最大化地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。該階段主要讓企業(yè)及時感知當下發(fā)生的事件，以及探索其發(fā)生的原因。

3、高端層次：數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是指一個從未經處理過的數(shù)據(jù)中提取信息的過程，重點是找到相關性和模式分析。它可以幫助企業(yè)預知未來發(fā)生的事情，預測和評估風險。數(shù)據(jù)挖掘是針對的是海量復雜的數(shù)據(jù)，它是伴隨著數(shù)據(jù)庫理論，機器學習，人工智能，現(xiàn)代統(tǒng)計學的迅速發(fā)展而出現(xiàn)的一種新型交叉性的技術。

 以上就是小編為您介紹的商業(yè)智能（BI）的應用方面，希望對您有所幫助。