商业智能(BI,Business Intelligence)通常被理解为一种工具,它将企业中现有的数据进行收集、管理、分析以及转化,使数据成为可用的信息。从而获得必要的洞察力和理解力。
数据仓库建模:通过对企业需求的分析, 建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型,并规划好系统的应用架构,将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类。
数据说明商业智能已经成为CIO们最关心的话题。商业智能很快就会无处不在,广泛普及。比如Oracle收购Hyperion,就是一个信号;而针对那些仅仅采用了微软OFFICE产品的小型企业。
BI是以现代管理理论为指导,信息技术为支撑的集成系统。近年来,它的研究热点主要集中在三个方面:支撑技术的研究、体系结构的研究、应用系统的研究。
为避免数据冗余,要认识到数据装入数据仓库之前,应该对数据进行有效性检查,这是很重要的。如果没有进行数据的有效性检查,就有可能破坏依赖于数据仓库的商务分析的完整性。
目前, 电信、金融、制造、政府等行业都率先人规模的应用了商业智能,以辅助业务管理。商业智能的应用目前呈现出行业化和专业化的趋势。
Mellon银行使用Intelligent Agent商业智能软件提高销售和定价金融产品的精确度,如家庭普通贷款。
商业智能系统一开始只被视为支持制定战略决策的工具,经过几年的实践,机构开始意识到商业智能系统可以支持更多的经营活动。
商业智能在金融和证券业中有如下一些应用:顾客利润率分析:了解各个顾客在当自仃的和长远的利润率。使尽量提高对于高价值顾客的销售,减少用于低价值顾客的成本。
商业智能,包括一个数据抽取、转换、装载(ETL)的过程,这个过程可以按照用户的要求,设定ETL的时间和周期,因此,整个基础数据的获得、数据的处理,以及数据的展现。