商業智能的實際應用？

   商業智能（Business Intelligence簡稱BI），目前的發展狀況就像雨后的蘑菇一樣興旺。商業智能始于決策支持系統，隨著早期計算機的普及，其發展已相當迅速。隨后，IBM提出了“DataWalking”的概念。與此同時，硬件的擴展、軟件的升級以及數據庫的廣泛應用，使得商業智能真正崛起。但是你真的了解商業智能的實際應用嗎？接下來小編就給大家科普一些關于商業智能的實際應用方面的知識，一起來看看吧！

思邁特Smartbi

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1.商業智能BI的本質

   對于企業而言，商業智能BI無法直接生成決策，而是使用BI處理的數據來支持決策。核心是通過構建數據倉庫平臺來有效地集成數據和組織數據，以支持分析決策并實現其價值。

   BI最終提供給用戶的信息是可視報告或視圖。需要說明的是，報告是結果，只能達到查詢的效果。該查詢只能告訴我們結果是什么以及是否存在問題。并且基于可視化圖表的數據分析可以告訴我們問題的根源是什么，只要發現問題那么也就找到原因了，那么企業業務人員或管理人員如何讓做出決策就變得簡單易行。

2.商業智能BI的開發周期

   商業智能BI是一個完整的解決方案，需要專業的項目實施和部署。由于這是一個項目，因此存在開發生命周期。一個完整的商業智能BI項目需要經歷以下階段：業務需求分析、分析指標體系梳理、源數據和數據質量調研、ETL數據抽取、清洗轉換加載、業務和數據計算邏輯的實現、數據倉庫的架構設計、可視化分析報表的表現......   

   這里應該注意的是，在實際的項目實施過程中，上述每個階段都可能有很多不確定因素，例如業務架構的自下而上調整，分析需求的更改以及業務數據計算邏輯的更改。

   因此，如果需要成功實施商業智能BI項目，則必須權衡客戶的實際資源能力，項目支持，客戶對商業智能BI的期望，項目后期的風險，實際客戶的投入和長期的考慮，長期計劃等。

3.商業智能的實際應用

• 可視化報表的展現

   在BI中，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日常的業務數據（財務、供應鏈、人力、運營、市場、銷售、產品等）全面展現出來，再通過各種數據分析維度篩選、關聯、跳轉、鉆取等方式查看各類業務指標。

   這個層次的可視化報表分析就是一種呈現，讓用戶對日常的業務有一個清晰、直接、準確的認知，同時解放了業務人員手工利用Excel的各種函數做匯總分析、制圖的工作，提高了工作效率。比如，財務部門會關心今年的營業收入、目標完成率、營業毛利潤率、凈資產收益率等；銷售部門會關心銷售金額、訂單數量、銷售毛利、回款率等；采購部門會關心采購入庫金額、退貨情況、應付賬款等等。

• 數據的“異常”分析

   數據的異常分析利用的是對比分析法。業務人員通過可視化報表呈現，如果發現了一些數據指標反映出來的情況超出了日常經驗判斷。這時就需要要對這些 "異常" 數據進行有目的的分析，通過相關聯的維度、指標使用鉆取、關聯等分析方式探索出可能存在的原因。

   例如，一個網站或產品，正常情況下每個月的平均用戶注冊量是10萬左右。但是發現在今年的 8 月份，會員注冊量達到了 23 萬，這就是一種 "異常"，遠遠超過經驗判斷和預期。這時我們就要去分析判斷是因為市場部門的推廣，還是做了大型促銷活動導致的。

   當然除了正向的異常，也有可能出現負向“異常”，比如注冊量只有5萬，這時也是需要我們通過分析找到原因，并在以后避免發生類似的情況。

   最終業務人員通過一次或者多次的維度和指標圖表構建，逐步形成了一種比較可靠的、固化的分析模型。這個階段的業務人員不再是被動接受來自圖表中反映的信息，而是通過"異常"數據來定位到背后的一個業務問題，數據和業務在這個層次開始有了直接對應關系，這時可以利用數據圖表之間的邏輯性關系尋找解決方法，提高企業的經營效率。 

• 業務建模分析

   業務建模分析通常是由精通業務的業務人員提出，通過合理的建模找出業務中可能存在的問題，將其反映在可視化報表上，并最后要回歸到業務，形成決策并不斷優化的一個過程。

  業務建模簡單來說也可以理解為一種業務分析的邏輯思維模型，只是用數據、圖表化的方式將它們有效組織起來去驗證我們對業務分析的邏輯判斷。它可由一個或多個圖表組成，也可通過一組或多組數據圖表支撐，依據企業的業務模型來確定。

   商業智能已經成為企業精細化運作的一個重要組成部分，它的價值已經不言而喻。我們應該不斷強化數據基礎，拒絕盲目追求智能化，要根據企業實際需要，穩步構建BI系統，實現數字化轉型。看完小編的這篇文章，你知道商業智能的實際應用有哪些了嗎？