商业智能问题（商业智能的作用）

大数据解决了商业智能的哪些问题

1、之所以要区分大数据应用与BI（商业智能），是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。BI（）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

2、商业智能（Business Intelligence，简称BI）是一种通过数据分析和数据挖掘来优化商业决策的过程。拓展知识：商业智能的概念源于现代科技和数据处理能力的发展，尤其是大数据技术的进步，使人们能够更深入地理解数据，并将其转化为有用的商业信息。商业智能主要包含三个主要部分：数据源、数据整合、以及数据分析。

3、提到大数据，先要说下商务智能BI，BI用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。BI作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。

什么是商业智能,什么是智能商业,两者的作用有何不同?

1、商业智能，犹如洞悉商业世界的锐利双眼，通过深入挖掘数据和智能分析，助力企业实现精确决策。 智能商业将智能分析融入企业业务流程的各个环节，推动全面智能化运营。 尽管商业智能与智能商业看似相近，但它们在作用和应用上存在明显差异。

2、总结来说，商业智能侧重于数据分析和决策支持，而智能商业则是将这种分析贯穿于企业业务流程，形成一个智能闭环。两者在实践中相互补充，共同推动企业迈向数字化的未来。通过整合内外数据、运用时空知识图谱和AI模型，企业能够更好地理解市场动态，优化决策，从而在竞争激烈的商业环境中赢得先机。

3、商业智能（Business Intelligence，简称BI）是一种通过数据分析和数据挖掘来优化商业决策的过程。拓展知识：商业智能的概念源于现代科技和数据处理能力的发展，尤其是大数据技术的进步，使人们能够更深入地理解数据，并将其转化为有用的商业信息。商业智能主要包含三个主要部分：数据源、数据整合、以及数据分析。

4、商业智能（Business，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

5、理解业务。商务智能可以用来帮助理解业务的推动力量，认识是哪 些趋势、哪些非正常情况和哪些行为正对业务产生影响。（2）衡量绩效。商务智能可以用来确立对员工的期望，帮助他们跟踪并 管理其绩效。（3）改善关系。

商业智能系统BI应用的重难点

1、展现方式。这个展现方式指的是系统分析呈现给使用者的感官效果，图表或者仪表盘所展现出来的内容能被使用者接受。当然，你可以说使用者的使用习惯是可以后期改变和影响的。但前提是系统所做出的展现方式的确比较靠谱，比较简洁和清晰才行。我认为一切给不了别人需要了解的数据和信息的都是混淆视听。

2、二）交互分析难，定制好的报表过于死板。例如，我们可以在一张表中列出不同地区、不同产品的销量，另一张表中列出不同地区、不同年龄段顾客的销量。业务问题经常需要多个角度的交互分析。

3、简单来说，在业务系统中这个问题的调整可能只需要半天的开发时间就完全可以调整完毕。对于数据逻辑来说，在数据质量上的控制，越在源头端控制，效果越明显。这就是问题前置、程序前置处理。前面不处理，越往后放，后置处理，一旦进行商业智能BI等涉及数据的项目，问题就变得就难上加难。

4、企业可以建设相关的数据分析部门，不仅能应用指标为企业发展进行分析，提供相应信息，还能为商业智能BI数据可视化分析进行铺垫，培养相关人才。此外，企业还应该把指标和业务结合，应用在日常的员工KPI考核指标中，通过建立奖惩制度，让员工意识到指标的重要性，以数据为基准驱动企业成长。

商业智能的问题

1、企业信息化系统中的商业智能 定义：商业智能的概念最早是GartnerGroup于1996年提出来的。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、联机分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的，以帮助企业决策为目的的技术及其应用。

2、但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书。业务人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息。此时，如何把数据转化为信息，使得业务人员（包括管理者）能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商业智能主要解决的问题。

3、所以业务系统的一个小的数据质量问题对商业智能BI而言可能就是需要投入巨大的时间和精力才能处理掉的，这就需要我们企业在业务系统的使用、操作、程序规范性上真正的要重视起来，可以极大的降低商业智能BI实施开发过程中的时间成本。

4、大数据解决了传统企业内部生产管理问题，快速科学决策，提高生产管理效率。搭建大数据驱动的智能决策平台（速鸿智能决策系统）。在商业竞争日益激烈的今天，传统企业之间已经不单是生产、渠道、销售之间的比拼，更重要的是依靠科学的决策和战略。

5、智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。业务场景除了在 IT 信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。

6、人工智能的利与弊如下：利：商业智能：AI技术可以通过大数据分析，用更精确的算法提高商业数据效率，从而为用户创造更加优质、长期的个性化体验。机器人： 由AI技术操控的“机器人们“可代替人类从事危险、重复的工作。从而将人类从重复的、无意义的工作中解放出来；从高危职业中解放出来。

在商业智能BI开发过程中,什么问题的挑战性最大?

大家说的都很有道理，那我来谈谈我个人觉得商业智能BI项目开发过程中什么问题挑战最大，我认为是数据质量的问题。6年前我还在从事商业智能BI开发的时候碰到过一个项目，业务并不复杂，就是统计一些时间段的时间差额，最后算出每个用户在上面消耗的时间，做商业智能BI统计分析。

主要是一方面，中国的管理信息化应用层次还不高，对商业智能系统缺乏足够认知和经验；另一方面商业智能系统对信息化基础要求较高，有很高的准入门槛，否则失败的几率很大。企业应用商业智能系统需要在现行管理信息系统较为成熟的基础上应用，这样才能起到事半功倍的效果。

传统报表系统困境重重，传统的报表系统技术上已经相当成熟，大家熟悉的Excel等都已经被广泛使用。但是，随着数据的增多，需求的提高，商业智能BI的出现，传统报表系统面临的挑战也越来越多。

在商业智能（BI）领域中，提到的宽表是指那些包含大量字段的表格，这对于BI分析至关重要。这些字段通常源于星型和雪花型数据模型中的事实表，用于多维度分析。由于涉及到与维表的关联，特别是当数据量大或表层数多时，性能问题和用户理解难度会显著增加。

商业智能的意思。商业智能（BusinessIntelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。