商業智能解決方法

Ⅰ 什麼是BI商業智能方案

目前，商業智能BI（即Business Intelligence簡稱BI）是一套由數據倉庫、查詢報表、數據分析等組成的數據類技術解決方案。商業智能BI的主要作用是將企業中不同業務信息系統例如 ERP、CRM、OA 等數據打通並進行有效的整合（打通業務系統），再利用合適的查詢工具和分析工具快速准確的提供報表等可視化分析（查詢與報表可視化分析），為企業提供決策支持。目前國內外主流的商業智能BI有tableau，powerbi，派可數據等。

數據可視化-派可數據商業智能BI

1996 年，咨詢機構 Gartner 集團提出 商業智能BI 的定義：「一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、 數據分析、數據櫻罩挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的的技術及其應用。「商業智能BI 為企業提供迅速分析數據的技術和方法，包括收集、 管理和分析數據，將數據轉化為有價值的信息，並分發到企業各處。讓企業的決策有數可依，減少決策的盲目性， 理性地驅動企業管理和運營。

派可數據 商業智能BI可視化分析平台

Ⅱ 商業智能主要包括以下哪幾種技術

商業智能在技術上可以分為數據處理、業務模型、操作界面、用戶管理、業務儀錶板等多個模塊。涉及到的技術集中好褲慎在大數據、OLAP、多維數據模型、圖形頁面交互（GUI）等。

這些技友敬術可以用多數程序語言實現，比如Wyn Enterprise選擇了微軟最新的跨平台開發語言.NET Core，支持Windows、Linux平台，開發和運行效率都有保純襪障。

Ⅲ 舉一些商業智能的應用案例

客戶消費行為分析；市場營銷建模分析；經濟活動收支分析；行為分析和預防。

相關應用

與業務分析

通過了解各種受眾以及相關利益方的獨特分析需求，可以發揮商業智能解決方案的全部潛能。企業所需的分析功能應該能夠訪問幾乎所有企業數據源，而不受平台限制；同時可以為所有用戶提供便於理解的詳細信息視圖，而不受用戶角色或所在位置的影響。

這些解決方案應具有創新的工具，以幫助這些不同的業務用戶組輕松地通過台式機或移動設備分析信息。

企業需要廣泛的分析功能，但不同的分析工具、信息壁壘、多種平台，以及過度依悶滾賴於電子表格，讓企業難以准確地分析信息。企業使用的分析解決方案必須能夠滿足所有業務用戶的需求，從一線員工到部門主管，一直到高級分析員。

這些用戶希望能夠自己分析數據鄭兆，而無需等待部門提供所請求的信息，從而做出更出色、更智慧的業務決策。

需要說明的是，業務分析並非放之四海而皆準。用戶需求可能會有很大的不同。通過了解不同類型的分析需求，並將其與組織中的特定角色相聯系，企業螞叢余可以從中受益。

以上內容參考：網路-商業智能

Ⅳ 商業智能在各行業的十大應用

如今，數字化轉型被視為企業的一項關鍵的戰略舉措，商業智能工具也在不斷發展，以幫助企業充分利用其數據投資。本文介紹了商業智能技術在各行業領域的十大應用。

商業智能（BI）可以為業務流程增加價值，創建全面的視則兄圖，並使企業的團隊能夠分析自己的數據，以提高效率並做出更好的日常決策。如今，數字化轉型被視為企業的一項關鍵的戰略舉措，商業智能工具也在不斷發展，以幫助企業充分利用其數據投資。以下是商業智能技術在各行業領域的十大應用：

（1）HelloFresh

對於餐飲服務商HelloFresh公司來說，採用集中的商業智能解決方案通過自動化報告流程，為營銷分析團隊每天節省了10～20個工時。它還可以使規模更大的營銷團隊策劃區域性、個性化的數字營銷活動。基於對客戶行為的綜合分析，HelloFresh創建了三個買家角色來指導他們的工作。能夠查看和跟蹤實時數據意味著團隊能夠對客戶行為做出反應，並優化營銷活動。因此，他們看到了更高的轉化率和更好的客戶保留率。

（2）REI

戶外零售合作社REI公司使用商業智能平台來分析他們的合作社成員。合作社成員為REI公司貢獻了90%以上的零售商購買量，因此跟蹤獲取、保留和重新激活等指標至關重要。所有這些信息相當於90TB以上的數據。解析所有這些數據的能力，意味著運營團隊可以決定是否在實體零售或為其成員的數字體驗上進行更多投資。這會帶來更高的客戶滿意度和與品牌的積極關聯。

（3）可口可樂

可口可樂公司的商業智能團隊負責處理企業所有銷售和交付業務的報告。藉助他們的商業智能平台，該團隊對傳統的人工報告流程實現了自動化，每年節省超過260工時。報告自動化和其他企業系統集成通過提供及時、可操作信息和獨特競爭優勢的移動儀錶板，將客戶關系管理(CRM)數據交還給現場銷售團隊。自助式商業智能實施促進了IT和業務用戶之間更有效的協作，最大限度地提高了參與者的知識和技能水平。

（4）Chipotle

Chipotle MexicanGrill是一家美國連鎖餐廳，在全球擁有2,400多家分店。Chipotle公司淘汰了其傳統的商業智能解決方案，並致力構建現代化的自助式商業智能平台。這使他們能夠創建一個集中的運營視圖，以便他們可以在全國范圍內跟蹤餐廳的運營效率。現在員工可以更多地訪問數據，戰略項目的報告交付速度從季度到月度孫攔襲提高了兩倍，並節省了數千工時。

（5）得梅因公立學校

得梅因公立學校(DMPS)使用高級分析來提高輟學干預率，以更好地了解各種教學方法對個別學生成績的影響。得梅因公立學校(DMPS)研究和數據管理團隊使用多元線性回歸模型並採用輟學系數來衡量學生指標，以預測哪些學生可能面臨輟學風險。他們使用商業智能平台來利用該模型。數據可視化使教職員工可以輕松識別一些具有輟學風險的學生，並讓這些學生得到必要的關心和幫助。

（6）Koodos

Koodos是哈佛商學院創業搖滾中心的一家新創業公司，它基於用戶生成的數據為Z世代構建內容管理技術。Koodos的商業模式依賴於理解不同數據集之間的關系。他們的第一個實驗將表情符號與音樂相匹配，例如將表情符號發簡訊到566-367，就會收到一首推薦的歌曲。藉助商業智能工具，Koodos公司能夠整理和組織他們的數據，以了解他們的實驗是如何進行的，然後利用這些見解來構建更好的產品。

（7）紐約航運交易所

紐約航運交易所(NYSHEX)是一家航運技術公司，致力衡乎於改善海外航運流程。紐約航運交易所(NYSHEX)決定讓企業使用他們的商業智能工具Chartio訪問數據。這之所以成為可能，不僅因為所有數據都集中在一個系統中，還因為可以讓沒有編碼知識的人員進行分析。

（8）CareLinx

CareLinx是一個全國性的家庭護理網路，將家庭與超過30萬名家庭護理人員聯系起來。CareLinx已經將商業智能工具用於非PHI數據，因此他們的工程和產品團隊已經意識到商業智能的好處。一旦Chartio符合HIPAA標准，就會為他們打開一個充滿機遇的全新世界。

（9）Bugcrowd

Bugcrowd是一個網路安全平台，可將其客戶與安全研究人員聯系起來，以識別產品和應用程序中的漏洞。他們的要求非常嚴格：嚴密的安全性和處理許多數據源的能力，並且必須易於使用。憑借其具體且可實現的商業智能目標，Bugcrowd公司能夠解決他們的問題。

（10）DataRobot

DataRobot是一個企業級人工智慧平台，它發明了自動化機器學習類別。DataRobot選擇讓新員工在其商業智能工具上佔有一席之地。他們的目標是讓每個團隊無需經過工程或分析團隊即可理解和處理數據。通過將他們的商業智能工具整合到入職流程中，DataRobot鞏固了數據民主化的文化，在這種文化中，每位員工都有權分析和處理數據。

Ⅳ 一起來體驗企業級商務智能解決方案Azure Analysis Services

也許你知道Excel Power Pivot，也許你已經開始使用Power BI，但你可能還不知道微軟的BI終極解決方案其實是： 分析服務 。

業務人員需要的是解決實際業務問題 ，這此納里對業務人員有兩個可能的假定：

對於第一種情況，比較適合 高層決策管理者 人員，如若不是，或多或少都將面對自己做 工作報告 的情況，工作報告在一定意義上就是把自己負責的業務建模分析出關鍵指標。

對於第二種情況，我們已經知道他可以選擇：

來實現。對於第二種情況，如果他專門走向BI分析方面，而企業在這方面又有平台和需求，那他將從懂業務轉為業務驅動型的BI工作者。

對於BI人員來說，如果你所使用的 Excel Power Pivot或Power BI系列仍然在某些方面無法滿足專業的需要，那你需要了解的便是微軟為企業提供的終極解決方案： 分析服務 。

分析服務，有兩種承載方式，一種是自己隨SQL Server安裝，另一種則是直接使用微軟的Azure。關於Azure的詳細說明超過本文范圍，但使用Azure的一個顯著優勢是：

與專注業務類似，BI專家的專注業務就是： 將底層IT基礎設施的維護交給了微軟，使BI專家可以專注於構建企業級商務智能解決方案 。

企業產生越來越多的數據，而且是在各種地方，以各種形式，就像是這種感覺：

這些數據現在或是未來主要將以兩種形態存在，像是這樣：

這些數據將存儲在 雲端 或是 企業本地 ，而企業對數據需要的 核心任務是：釋放數據的兆皮價值 。和以往不同的挑戰在於： 必須整合雲端數據與企業本地數據以形成一個一致化的整體 。

為了釋放價值：

必須形成一致化的整體：

而誰來承載這一切呢，對於微軟系的解決方案，那就是： Azure Analysis Service ，如下：

WOW，請仔細看看。如果您已經學習了Power BI，你會很熟悉這個 表關系圖 。對的，它正是你在Excel用vlookup經常要查找的；也就是Power Pivot / Power BI中所稱的 數據模型 。對於企業來說，當把所有的數據都整合到一起的時候，這個 數據模型 將更加龐大和復雜。此時，不管是使用Excel或Power BI，在很大程度上都無法繼續勝任此工作了。所以，微軟幫助我們平滑地過渡到 企業商務智能分析服務 （理論上它應該支持任意的復雜度及任意的規模）。

BI專家，這時候不僅僅是針對 某個主題 設計一個基於Power BI的分析模型，而需要統籌整個企業的業務邏輯，構建統一且一致的企業級數據模型：

在企業統一且一致的數據模型下對外提供分析服務，以供各種業務端人員可以直接連接使用，森猜沒不需要自己再構建數據模型。如下所示：

也就是說，BI專家需要完成：

我們使用Azure承載整個體系之外，一個很大的好處是可以 按需付費 。它可以隨著我們需要的能力而靈活彈性地伸縮，如果暫時不需要也可以關停便不再產生成本。如下：

作為終端用戶，也就可以直接訪問 數據形成的價值 ，並直接進行可視化。

這個產生價值的過程不再需要一蹴而就，而是可以迭代完成，如下：

我們計劃了想要什麼，然後立刻構建並部署效果，接著再進行調整，我們每一輪的優化都可以比以往更快，甚至縮短到日的級別。

BI專家們可以使用Visual Studio作為設計工具，在VS中設計的體驗甚至比使用Power BI或Excel Power Pivot更加帶勁。

而整個過程實際是沒有太多改變的：

BI專家建立模型，發布。終端用戶甚至可以直接在Excel中打開並直接獲得可視化的價值。

這一切就在：Azure Analysis Service。

我們簡單了解了什麼是AAS（Azure Analysis Service），接著我們來看看他有怎樣的結構：

首先來看從職能來說，有怎樣的表現：

AAS負責整合企業及雲端數據，並提供存儲，安全，建模，生命周期管理，業務邏輯及指標等。然後提供各各種終端工具使用。

我們已經看到了重點，那就是我們可以用熟悉的DAX來實現這一切。

我們都涉及哪些相關的組件呢，大致可以包括：

值得一提的是，在SQL Server 2017的1400級模型中以及AAS都支持Power Query / M表達式的獲取數據方式，這就讓我們學習Excel BI（Power Query + Power Pivot），Power BI並自動升級到企業級的商務智能分析服務可以直接遷移已經具備的知識體系。

我們給出一個使用AAS的演示來具體感受一下。本演示需要Azure作為基礎，合適已經採用微軟Azure解決方案的企業或相關崗位人員參考。以及如果您正在考慮本企業如何實施企業級商務智能解決方案，那如果推薦您使用Azure Analysis Service您可以從以下內容大致了解它的可用性和能力。

首選我們必須在Azure上擁有資源，根據我們上述的架構，我們假定：

如圖：

現在我們要做的是：

我們使用SSDT（Visual Studio）來創建模型，打開VS，並創建一個 商業智能Anlysis Services表格項目 ，注意選擇1400級別：

我們起個名字：Excel120-Demo。

我們一開始有了一個空模型，然後我們來導入數據：

我會得到一個熟悉的導入數據環境：

沒錯，我們可以用我們屬性的Power Query / M的方式來導入數據，只要輸入我們Azure SQL Database的用戶名和密碼，如下：

我們就可以獲取相應的數據來進行建模了。我們選擇幾個我們需要的表，完成載入，並修改下各個表的名字，如下：

可以看出，我們補充了一個日期表。然後我們像在Power BI中一樣建立關系，非常容易，可以得到：

所有在Power BI中學到的本事都可以在這里發揮，我們再增加一些計算列和度量值，基本大功告成了。

這個功能很贊，我們可以直接在Excel中來看看是不是按照我們的預期來進行計算的，如下：

系統會幫我們打開一個Excel文件，該文件已經內置了和我們項目的關系，所以我們直接可以使用透視表來進行測試。如下：

這太酷了，可以仔細觀察，會發現一些利潤率是負值的情況，然後我們需要知道具體的細節，我們雙擊查看細節，不出意料，我們看到了細節數據，如下：

這很好，我們在Excel中很多情況就是這樣做的，但是一個歷史性遺留問題是： 我想看產生負利潤率涉及到的具體客戶是誰？電話？以及銷售人員是誰？ ，這樣我才能立即採取行動。

很遺憾地告訴你，在Excel，Power BI，傳統SSAS表格項目中都無法做到；
很高興地告訴你，在SQL Server 2017 / Azure Analysis Service也就是1400級別的表格模型是可以做到的。

我們在Visual Studio的模型設計器中可以看到一個選項：

想看到什麼詳細信息，我們可以在這里使用DAX來定義，例如：

在Power BI中學習了DAX，你可以在此時繼續發揮其作用，我們選擇了真正關注的細節信息。再回到Excel測試下效果來看看：

WOW，這就是我們要的，然後可以立即來處理了。

通過類似的方式，我們可以快速構建我們的模型，直到完成。

這里的 發布 ，准確講是叫 部署 ，我們在本地完成了設計，我們需要把這個模型發布到雲端，以便企業所有的用戶都可以享用。

我們只需要把目標伺服器填入部署配置即可。我們將在Azure中啟用的分析伺服器地址填入：

系統會提示我們登錄進入我們的Azure，這也很正常。

發布成功。此時我們在Azure中也可以看到我們發布的結果了。

我們是可以在雲端進一步完成的模型的配置和修改的，Azure也給我們提供了相應的能力，如下：

整個體驗還不錯，但目前這塊還是Preview階段，有更多可以優化的地方。更多關於雲端配置內容不再展開。

這才是演示的關鍵，作為領導可能不再關心如何實現的細節，但更關心的是，我們在終端是如何用的。

Azure Analysis Service官方給出的態度首先是：支持最新的客戶端工具，包括：

利用新式的數據瀏覽和可視化工具（例如 Power BI、Excel 和第三方工具），用戶可以通過交互性強且視覺效果豐富的方式來了解模型數據。

因為我沒有安裝tableau，暫且演示Excel和Power BI作為終端的效果。

在Excel中，我們只要按照正常連接分析服務的方式來進行即可，效果自然也和我們在本地測試時是一樣的。

同樣地，我們可以雙擊具體的一個問題單元來查看細節：

那麼此時，作為一個業務人員，您是可以快速採取行動的，而業務人員僅僅只需查看數據而無需自己再進行建模了。

在Power BI Desktop中，我們在鏈接分析服務的時候可以採用 實時模式 ，這樣我們將可以直接以可視化的方式來進行探索，如下：

這是我們可以使用的 維度 和 度量值 ，然後我們進行可視化即可：

可以觀察到此時Power BI Desktop是沒有數據和關系兩個標簽的，從這個意義上來看，我們並沒有在Power BI Desktop中來建模，而僅僅是進行了可視化展示。當然，我們進一步把這個結果發布到Power BI雲端。

可以看到該視圖是實時的，其實時性取決於分析服務模型的實時性。

Azure Analysis Service 給了我們更強大的企業級商務智能終極解決方案。在這個企業級的層面我們可以完成更多任務，包括但不限於：

如：

更多信息參考微軟官方文檔：
https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/analysis-services/analysis-services

Azure Analysis Service 給出了企業級商務智能的終極解決方案，至此：

相信總有一款適合您或您的企業。

Ⅵ 商業智能的數據分析處理功能體現在哪幾方面

通過與BI系統相結合，根據不同工作流程所處階段和分析需求角度出發，BI數據分析可被劃分為描述性分析、診斷性分析、預測性分析和處方式分析四種類型。

1.描述性分析

描述性分析主要需要匯總原始數據，並將其轉化為人可以理解的形式，例如各種報表、圖表等。需要注意的是描述性分析通常都是從過去的數據里提取出有價值的見解，但往往不具備解釋問題發生原因的能力。

2.診斷性分析

診斷性分析是基於描述性分析的基礎之上。通過診斷性分析，可以深入挖掘問題根源，識別依賴關系，找出影響因素。藉助聯動、下鑽、祥橡挖掘、預警等方法，可以知道問題是如何發生的，企業接下來需要關注哪些方面以幫助解決問題。

3.預測性分析

相比較於描述性分析和診斷性分析在過去數據上的集中，預測性分析往往更能說明未來可能發生的事情。通過使用描述性和診斷性分析的結果來檢測趨勢、異常或做聚類分析後，對未來進行動態預測。

4.處方式分析

處方式分析是基於對「發生了什麼」、「為什麼會發生」、「可能會發生什麼」的分析，通過演算法手段最優化決策，來幫助用戶決定應該採取什麼措施，以便消除未來可能發生的問題或獲得更有利的趨勢。作為最先進的分析方法，它不僅需要歷史數據，還需要很多外部信息，利用更為復雜的工具和技術，如機器學習、業務規則和演算法等，這也決定了它的實施和管理相對於其他分析類型來說更加復雜。

做好BI數據分析不可或缺的分析流程

要做好BI數據分析，整個過程可拆分為以下7個步驟：

BI數據分析流程

① 明確需求

明確需求是數據分析的第一個步驟，一般剛入門的分析是以被動分析為主，也就是他人發現問題，你來進行數據分析，所以要清晰的勾繪需求內容，讓輸出結果與需求的契合度更高。

② 確定思路

分析思路可謂是分析的「靈魂」所在，它是將分析工作進行細化，分析思路清晰、有邏輯，可避免一個問題反復分析的情況。

確定思路需要從分析目的出發全面、深入拆解分析維度，確定分析方法，最終形成完整的分析框架。

③ 處理數據

當拿到數據時，數據不能滿足直接用來分析，所以需要將收集到的雜亂無章的數據，快速、准確加工成適合數據分析的樣式。

④ 分析數據

分析數據是分析流程重中之重的工作，可謂是「抽絲剝繭」，它是從分析目的出發，按照分析思路，運用適當的分析方法或分析模型，使用分析工具，對處理過的數據進行分析，提取出有價值的信息。

⑤ 展示數據

展示數據也稱為「數據可視化」是以簡單、直觀的方式傳達出數據包含的信息，增強數據的『易讀性』，讓閱讀者輕而易舉的就看出數據表達的內容。

俗話說的好「文不如表，表不如圖」，所以展示數據一般用圖表進行展示，常用圖表有表格、柱狀圖、折線圖、條形圖、散點圖、餅圖。

⑥ 撰寫報告

撰寫報告是指以文檔形式輸出分析結果，其內容是通過數據全方位的科學分析來展現運營情況，能夠為決策者提供強有力的決策依據，從而降低運營風險，提李碼高盈利。分析報告就是第1步~第5步工作的總結，以文檔的形式展現「推理」的過程，並說明最終的結論。

⑦ 效果反饋

所謂效果反饋就是選擇謹擾旁恰當且代表性的指標，及時監控報告中提出的策略執行進度、執行效果。

一般第 7 步效果反饋後還會回到第 1 步需求溝通，與他人溝通反饋效果情況，比如是否有異常、異常原因、下一步動作等，如此反復迭代，就形成了閉環分析。

Ⅶ BI是什麼，什麼是BI商業智能

BI是商業智能，商業智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。

商業智能是對商業信息的搜集、管理和分析過程，目的是使脊舉企業的各級決策者獲得知識或洞察力（insight），促使他們做出對企業更有利的決策。

商業智能一般由數據倉庫、聯機分析處帆廳理、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成。商業智能的實現涉及到軟體、硬體、咨詢服務及應用，其基本體系結構包括數據倉庫、聯機分析處理和數據挖掘三個部分。

(7)商業智能解決方法擴展閱讀

實施商業智能系統是一項復雜的系統工程，整個項目涉及企業態野隱管理，運作管理，信息系統，數據倉庫，數據挖掘，統計分析等眾多門類的知識，

因此用戶除了要選擇合適的商業智能軟體工具外還必須按照正確的實施方法才能保證項目得以成功. 商業智能項目的實施步驟可分為：

1、需求分析: 需求分析是商業智能實施的第一步，在其他活動開展之前必須明確的定義企業對商業智能的期望和需求，包括需要分析的主題，各主題可能查看的角度（維度）； 需要發現企業那些方面的規律. 用戶的需求必須明確。

2、數據倉庫建模：通過對企業需求的分析，建立企業數據倉庫的邏輯模型和物理模型，並規劃好系統的應用架構，將企業各類數據按照分析主題進行組織和歸類。

3、數據抽取: 數據倉庫建立後必須將數據從業務系統中抽取到數據倉庫中，在抽取的過程中還必須將數據進行轉換，清洗，以適應分析的需要。

4、建立商業智能分析報表：商業智能分析報表需要專業人員按照用戶制訂的格式進行開發，用戶也可自行開發。

5、用戶培訓和數據模擬測試： 對於開發—使用分離型的商業智能系統，最終用戶的使用是相當簡單的，只需要點擊操作就可針對特定的商業問題進行分析。

6、系統改進和完善：任何系統的實施都必須是不斷完善的. 商業智能系統更是如此，在用戶使用一段時間後可能會提出更多的，更具體的要求，這時需要再按照上述步驟對系統進行重構或完善。

Ⅷ 求推薦國內比較好的商業智能bi軟體和商業智能解決方案商業智能解決方案希望是零售行業的

BI，也叫商業智能描述了一系列的概念和方法，通灶雹過應用基於事實的支持系統來輔助商業決策的制定。商業智能技術提供使企業迅速分析數據的技術和方法，包括收集、管理和分析數據，將這些數據轉化為有用的信息，然後分發到企業各處。奧威powerbi簡單易操作，能製作出豐富多樣的數據可視化信息，進行數據任意路徑鑽取，聯動和過濾等操作，但是數隱埋帆據分析太過於中規中矩，它有免費版的可以下載試用.qlikview開發和使用簡單，但是和tableau，奧威Powerbi相比，操作性能差一點，總的來說可以液運讓自助數據分析和所有信息都有一個靈活的，直觀的展示。

Ⅸ 企業商業智能系統應用的五大策略

企業商業智能系統應用的五大策略
商業智能（簡稱吵雀BI）是一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的，以幫助企業決策層為目的的技術及其應用。

企業商業智能（BI）系統應用的五大策略：
1、分析需求，確定目標。企業在准備應用BI系統之前，需要理智地進行立項分析：企業是不是到了該應用BI系統的階段？企業當前最迫切需要解決的問題是什麼，BI系統是否能夠解決？BI系統的投資回報率或投資效益的分析？在財力上企業能不能支持BI的實施？
2、領導重視，全員參與。BI也是一項「一把手工程」，只有高層領導重視才能使BI實施獲得成功。因手或為領導者決定企業的經營目標，實施BI是為了配合企業經營目標的實現，因此作為企業經營目標的決策者當然應該對此給予足夠的重視。
3、建立項目管理體系和運作機制。企業在BI應用過程中必畢碰伍須從系統工程和科學管理的角度出發，建立健全工程項目管理體系和運作機制，確保BI項目的成功實施。
4、加強培訓，提高認識。BI項目培訓的目的是為了增加人們對BI相關知識的了解和規范管理人員的行為方式。通過培訓要使用戶的各級管理人員不僅要明確什麼是BI，它的實施將給企業帶來那些變化，並明確實施BI後各個崗位的人員如何進行新的工作方式。
5、完善企業信息的基礎工作。BI本身是企業在信息化具備一定基礎的條件上出現的一種管理方法。只有做好了一些信息的基礎工作，才能使BI有基本的運行平台，也使BI導入後的正常運作奠定了基礎。

Ⅹ 有哪些商業智能數據分析方法

你好，商業智能中的數據分析工作主要通過OLAP來實現。原理是根據業務需求，建立人員分析數據的維度比如年月日等等。
而分析人員需要掌握的是數據分析的思路，比如我們要利用比較常用的FineBI做一個簡單的分析，先確立哪些分析指標，需要哪些表，然後取出， OLAP會自動建立表間關聯，只需要搭建圖表結構即可實現數據查詢和分析結構的展示，這也正是商業智能的「智能」所在。