一、BI商业智能系统

BI (Business Intelligence，商业智能)已发展出多种商业形态。下面列举几个常见的商业形态：

• BI软件：主要针对企业内部用户，提供数据挖掘、数据可视化、分析和报告等功能。

• BI服务：包括BI数据分析、咨询和实施等技术服务，帮助企业从数据中发现商机并提高决策效率。

• SaaS (Software as a Service)模式：将BI软件作为一项云端服务，在云端运行并提供完整的BI功能。

• 数据仓库集成：建立企业级数据仓库，集成多个数据源，从而实现数据的标准化和一体化管理。

• 数据可视化工具：提供全面的图表、仪表盘、大屏幕显示等数据可视化工具，使得企业各层级员工都可以随时了解企业决策所需的信息。

• 大数据分析平台：依靠强大的算法和技术，可以快速处理海量数据，并且发现隐藏在数据背后的价值信息。

总体来说，BI作为一种支持企业决策的技术和方法论，已经成为了企业数字化转型不可或缺的一部分。从软件到服务再到平台，不断地创新和发展，BI正在不断推动着企业的数字化转型和商业创新。

    

二、BI商业智能系统的价值

1、数据挖掘和分析

    商业智能系统可以帮助企业快速获取和分析数据，提高决策的准确性和效率。通过对数据进行挖掘和分析，企业可以更好地发现市场机会、客户需求以及潜在风险等信息。例如，通过对销售数据进行分析，企业可以了解产品销售趋势、客户群体特征等信息，从而优化产品设计和销售策略。

2、商业机会和风险的发现

    商业智能系统可以帮助企业发现隐藏在数据背后的商业机会和风险。通过对数据进行深度挖掘和分析，企业可以发现市场上的新趋势、竞争对手的变化以及潜在的风险等因素。例如，通过对用户行为数据进行分析，企业可以了解用户偏好、购买力等信息，并据此调整其营销策略。

3、资源配置和管理的优化

    商业智能系统可以帮助企业优化资源配置和管理，提高生产力和效率。通过对资源使用情况进行监控和分析，企业可以更好地理解其运营效率和成本结构，并据此进行优化。例如，通过对生产线使用数据进行分析，企业可以发现生产瓶颈、提高物料利用率等信息，从而提高生产效率。

4、成本降低和盈利能力提高

    商业智能系统可以帮助企业降低成本，提高盈利能力。通过对成本结构进行分析和优化，企业可以有效地降低生产和销售成本。例如，通过对供应链数据进行分析，并与供应商进行协商谈判，企业可以获得更好的采购价格，并降低成本。

三、BI系统的常见数字化产品

1、钉钉智能报表

钉钉智能报表是一种企业级BI工具，它可以通过SQL语句操作数据，自动化生成可视化的数据报表。此外，钉钉智能报表还具有以下特点：

• 可视化：采用图表、仪表盘等多种方式展示数据，用户可以根据自己的需要灵活调整，让数据更加直观。

• 多维度分析：支持多维度数据切割和筛选，帮助用户深入理解数据背后的信息。

• 实时更新：可以实现对关键数据指标的实时追踪和更新，及时掌握企业运营状况。

2、飞书数据助手

是一款支持多种数据源连接方式的BI工具，可以方便快速地生成各类公司报表。同时，飞书数据助手还具有以下功能：

• 数据清洗：支持对原始数据进行清洗和处理，让数据更加规范和准确。

• 报表定制：提供多种模板和报表样式，用户可以根据自己的需求定制相应的报表。

• 协作分享：支持团队协作和分享功能，让团队成员共享同一个平台，更好地协同工作。

3、企业微信数据分析平台

企业微信数据分析平台是一种通过建立API接口实现各种信息系统与企业微信之间的数据传输和控制的工具。它可以实现以下功能：

• 数据接口：提供多种数据接口，方便用户获取需要的数据。

• 数据分析：支持对数据进行分析和处理，提供多种数据可视化呈现方式。

• 数据安全：通过权限管理和数据加密等方式保障数据的安全性和隐私性。

4、Power BI

Power BI是一款商业智能工具，由微软公司开发。它可以用于创建交互式报表、大屏幕展示等功能，同时还具有以下特点：

• 多种数据源连接：支持多种数据源连接方式，包括关系型数据库、非关系型数据库、Excel等。

• 智能分析：支持自动化分析和处理数据，并可根据需求生成相应的报表。

• 可视化呈现：支持多种图表和可视化方式，让数据更加直观易懂。

5、Tableau

Tableau是一款商业智能工具，可以帮助用户方便快速地创建各类报表。与其他BI工具相比，Tableau还具有以下优势：

• 强大的交互式图形呈现方式：支持多种交互式图形设计方式，让用户更好地理解和分析数据。

• 全球领先的技术：Tableau拥有全球领先的技术和专业团队，能够提供最佳的产品质量和技术支持

• 多种数据源连接方式：支持多种数据源连接，包括关系型数据库、Hadoop等，兼容多种数据格式。

• 数据集成：可以将多个数据集成在一个报表中，方便用户进行比较和分析。

• 社区分享：Tableau的社区非常活跃，用户可以通过社区论坛分享经验和解决问题。

四、BI系统的实施流程

1、需求分析

    需求分析是BI商业智能系统实施过程中最为关键的一步，它涉及到确定系统的目标、范围、功能和数据来源等问题。下面我们将逐一介绍这几个问题。

    1）系统目标

    在BI商业智能系统的实施之前，需要首先明确系统目标，即要达到什么样的效果。例如，是提高企业决策效率，还是优化生产流程？这些目标必须与企业战略和管理需求相符合。

    2）系统范围

    在BI商业智能系统的实施过程中，需要确定哪些领域需要进行数据分析和决策支持。例如，是销售、采购、供应链还是财务？这有助于确定系统开发的重点和优先级。

    3）系统功能

    在BI商业智能系统实施之前，需要明确系统需要具备哪些功能。例如，报表查询、数据分析、数据挖掘、可视化展示等等。这有助于确定系统的需求和功能架构。

    4）数据来源

    在BI商业智能系统实施之前，需要核实并确定数据的来源，包括内容、格式、时效性等方面。例如，是否需要从ERP、CRM、MES等多个系统中提取数据？如何保证数据的准确性和完整性？

2、数据整合

    在确立了BI商业智能系统目标后，就需要开始收集、清洗、转化和加载数据。这里的工作相当于从不同的源中抽取，并将其转换成所需格式的操作。

    1）数据收集

    根据需求分析阶段确定的数据来源，对不同的源进行收集，通常包括内部数据库、外部社交网络等多种来源。

    2）数据清洗

    收集到的数据可能存在各种问题，如错别字、重复值等，这就需要对其进行清洗。例如用Excel或SAS软件处理数据。

    3）数据转换

    将原始数据转化为可以被BI商业智能系统处理的格式，通常需要进行数据格式转换、数据结构转换等操作。例如，将Excel表格转化为SQL Server数据库中的数据表。

    4）数据加载

    将清洗和转化后的数据加载至BI商业智能系统中，通常包括全量加载和增量加载两种方式。例如，使用ETL工具（如Pentaho Data Integration）将数据加载至数据仓库中。

3、数据建模

    在BI商业智能系统实施过程中，需要制定数据模型和分析方法。下面我们将逐一介绍这两个方面。

    1）数据模型

    在BI商业智能系统中，数据模型是一个关键概念。它描述了不同的实体之间的关系，并规定了它们之间的联系。例如，在销售领域，可以使用星型模型或雪花模型来描述不同实体之间的关系。

    2）分析方法

    在BI商业智能系统中，需要设计相应的分析方法。这包括基础分析方法（如聚合、排序等）、高级分析方法（如预测、回归等）以及机器学习算法等。例如，在销售领域，可以利用回归分析预测未来销售额。

4、数据分析

    在确定好了数据模型和分析方法后，就可以开始对数据进行各种技术的分析了。

    1）基础分析

    基础分析包括简单的统计方法，如平均数、总和、最大值、最小值等。例如，在销售领域，可以使用基础分析方法对历史销售额进行统计。

    2）高级分析

    高级分析包括更为复杂的算法，如预测、回归、聚类等。例如，在销售领域，可以使用预测模型预测未来销售额。

    3）机器学习

    机器学习是一种能够从数据中提取规律并进行智能决策的算法。例如，在销售领域，可以使用机器学习算法对客户行为进行分类和预测。

5、数据可视化

    数据可视化是BI商业智能系统中非常重要的一个环节。它将分析结果以图表等形式展示出来，使人们更容易理解和利用这些结果。

    1）图表类型

    常见的图表类型包括柱状图、线性图、饼图、散点图等。每种图表都有其适用的场合和优缺点。

    2）可视化工具

    常用的可视化工具包括Tableau、Power BI、QlikView等。这些工具可以帮助用户创建交互式报告，并快速地生成各种类型的图表。

6、系统测试

    在BI商业智能系统实施过程中，系统测试也是非常重要的一步。它对系统进行功能、性能、安全等多方面的测试，以保证系统的稳定性和可靠性。

    1）功能测试

    功能测试主要是针对BI商业智能系统中的各种功能模块，如数据查询、图表展示等进行测试。例如，检查在查询数据时是否出现错误。

    2）性能测试

    性能测试主要是检测BI商业智能系统在大数据量情况下的运行效率和资源消耗情况。例如，测试在处理大数据量时，系统响应时间是否过长等。

    3）安全测试

    安全测试主要是确保BI商业智能系统在运行时不会遭受攻击，并保护数据的安全。例如，针对数据库盗取、黑客攻击等进行防范和预防。

7、系统上线

    当BI商业智能系统经过以上步骤后，就可以将其上线了。这需要一个完整的流程来确保BI商业智能系统可以正常运行并对企业产生实际价值。

    1）部署

    部署是指将BI商业智能系统部署到生产环境中，并与现有IT架构相集成。例如，在销售领域，可以将BI商业智能系统部署到销售管理平台上。

    2）培训

    为了确保BI商业智能系统可以被广泛使用，需要为用户提供培训和支持。培训应涵盖系统的功能、操作、维护等相关内容。

    3）持续监测

    BI商业智能系统的监测是指对系统运行情况进行监控，并在出现异常情况时进行修复。例如，对数据源的监测和分析。

8、新型采购与部署

    随着数据量的快速增长，如何快速、准确地进行数据分析已成为企业决策者面临的一个重要问题。而商业智能（BI）系统正是解决这个问题的有效工具之一。传统上，企业需要进行BI部署时，通常需要花费大量的时间和精力来配置硬件、安装软件等，这使得BI系统的部署变得复杂和昂贵。然而，现在通过采用SaaS模式，企业可以直接在云平台上直接采购并部署BI系统，从而降低了成本、提高了效率，也更加灵活和便捷。

    1）选型与筛选

    在选择SaaS BI系统之前，企业首先需要明确自己的需求和目标。例如，需要了解企业所需要的分析功能、数据源格式、数据处理速度、报表展示方式等。

    选型时，企业需要综合考虑BI系统的数据可视化、操作性、数据安全以及成本等方面。目前市场上存在着很多国内外厂商提供的SaaS BI系统，例如微软 Power BI, IBM Watson Analytics, Tableau, ClickView, SAP Lumira 等，这些产品都具备不同的特点和优势。企业可以根据自身需求和预算进行选择。

    2）采购与部署

    在选定了BI系统后，企业需要在SaaS平台上进行采购，并通过简单的操作来部署该系统。不同厂商的SaaS平台具有不同的操作方式，但大多数都是基于云端的web界面进行操作。

    例如，微软Power BI提供了Power BI服务和Power BI桌面两种版本。企业可以通过Power BI服务创建工作区，并从桌面版本中导入数据和模型。在工作区中创建分析报表后，在Power BI服务中就能够快速浏览并分享给其他人。

    3）数据接入与分析

    一旦BI系统安装并部署完成后，企业可以将ERP、CRM等系统中存储的数据通过API接口或ETL（Extract-Transform-Load）工具导入到BI系统中进行分析和展示。

    在进行数据分析前，企业需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据格式转换、数据合并等。BI系统会提供一些常用的数据预处理工具和分析函数，如聚合、排序、过滤等。

    针对不同的企业需求和行业特点，BI系统提供了多种数据展示方式，如表格、图表、地图等，以满足不同的数据分析需求。此外，BI系统还支持自定义报表的创建和分享，使得企业可以根据自身需求快速创建相关报表。

9、BI与办公协同

    BI商业智能系统与企业微信等办公协同的联动方式可以分为以下几种：

    1）数据报表分享：企业可以通过BI系统生成各种类型的数据报表，并将其分享到企业微信中。这样，员工可以随时查看最新的数据和分析结果，方便进行决策和沟通。

    2）即时数据分析：一些BI系统支持实时数据分析功能，可以将即时的数据展示在企业微信中。通过这种方式，员工可以及时了解当前的业务情况和趋势，更好地把握市场机会。

    3）告警与提醒：BI系统可以根据预设的规则或阈值来进行告警，发现异常情况后及时通知相关人员。这些告警信息可以通过企业微信发送到员工的移动设备上，让员工能够随时掌握最新情况并采取相应措施。

    4）任务管理：一些BI系统支持任务分配和管理功能，可以将任务分配给团队中的不同成员，并通过企业微信进行沟通和协作。这样，团队成员就能够更好地协调工作、互相协作，并及时完成任务。

五、BI的未来发展趋势

    BI市场是一个相对成熟的市场，竞争较为激烈。在过去几年里，BI厂商数量急剧增长，市场上涌现出了众多的BI产品和服务供应商。这些厂商之间的竞争非常激烈，主要集中在技术创新、产品功能、数据处理能力、用户体验等方面。

    尽管如此，随着大数据、人工智能等技术的深入发展，在数字化时代，商业智能仍然具有很大的发展空间。企业面临着越来越多的挑战和机遇，需要利用商业智能技术对内部和外部数据进行分析和挖掘，以便更好地把握市场趋势，并提高生产效率和决策水平。

    因此，虽然商业智能市场是一个红海市场，但它仍然有着广阔的发展前景和机会。随着数字化技术的不断进步和逐渐成熟，BI市场将会呈现出新的发展趋势和模式，并且将继续引领数字化转型领域的发展方向。

1、云计算与BI商业智能

    云计算与BI商业智能的关系 随着云计算技术的发展和应用，越来越多的企业开始使用云计算平台来存储和处理数据。同时，以亚马逊AWS、微软Azure等为代表的大型云计算服务商也提供了各种BI商业智能工具和服务。因此，云计算与BI商业智能的关系密切。

    未来发展趋势 随着云计算技术在全球范围内应用日益广泛，未来BI商业智能将向云化方向发展。这将带来以下几个方面的变化：

    1）更低的运营成本

    企业可以通过云计算服务商提供的基础设施来搭建和维护BI商业智能系统，同时也可以根据需要随时扩展和缩减系统规模，从而降低运营成本。

    2）更高的数据安全性

    云计算服务商可以提供更为专业的安全措施，保护企业数据的安全，避免数据泄露和丢失等问题。

    3）更便捷的数据分享

    企业可以将BI商业智能系统部署在云端，实现数据共享和协作，让不同部门或者分支机构都能够方便地使用系统。

2、人工智能与BI商业智能

    人工智能与BI商业智能的关系 人工智能（Artificial Intelligence）是指通过计算机程序模拟出类似于人类思维和行为的过程。在BI商业智能中，人工智能可以帮助企业更好地处理和分析海量数据，并从中提炼出有价值的信息。因此，人工智能与BI商业智能也是密切相关的。随着人工智能技术不断发展和应用，未来BI商业智能将越来越多地与之结合，带来以下几个方面的变化：

    1）更智能的数据处理

    人工智能可以通过学习和自我优化，帮助BI商业智能更好地处理和分析海量数据，并从中提炼出更有价值的信息。

    2）更精准的预测能力

    人工智能可以通过分析历史数据、模拟场景等方式，帮助BI商业智能进行更为精准的预测和分析，从而提供更可靠的决策支持。

    3）更深入的用户洞察

    人工智能可以帮助BI商业智能实现更深入的用户洞察，包括用户需求、行为、偏好等方面。这将对企业市场营销、产品设计等方面带来重要启示。

3、可视化技术与BI商业智能

    可视化技术与BI商业智能的关系 可视化技术是指利用图形、图表等方式将数据表达出来，以便于人们理解和分析。在BI商业智能中，可视化技术可以帮助企业更好地展示和传达数据信息，从而提高管理层的决策效率。

    未来发展趋势 随着可视化技术不断发展和应用，未来BI商业智能将越来越注重数据的可视化呈现，带来以下几个方面的变化：

    1）更丰富的图形展示

    BI商业智能将会采用更多样化的可视化展示方式，包括3D图形、热力图、地图等，从而更好地展示数据分布和关联。

    2）更直观的用户界面

    BI商业智能将会采用更加直观美观的用户界面，让用户可以通过简单的操作就能够理解和分析数据。

    3）更高效的数据交互

    BI商业智能将会采用更为灵活和高效的数据交互方式，让用户可以自由地对数据进行探索和发现，从而提高决策效率。

4、大数据与BI商业智能

    大数据与BI商业智能的关系 大数据是指规模巨大、类型多样、处理复杂的数据集合。在BI商业智能中，大数据可以提供更为丰富和全面的信息支持，从而帮助企业更好地理解市场需求、竞争状况等方面。

    随着大数据技术不断发展和应用，未来BI商业智能将越来越需要岷洗笫菁际趵词迪稚疃确治觯匆韵录父龇矫娴谋浠?

    1）更全面的数据采集

    BI商业智能将会采用更为全面的数据采集方式，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等，以满足更广泛的分析需求。

    2）更深入的数据挖掘

    BI商业智能将会采用更为深入的数据挖掘技术，包括自然语言处理、机器学习等技术，从而发现更隐含和有价值的信息。

    3）更高效的决策支持

    通过结合大数据技术，BI商业智能可以提供更为精准和实时的决策支持，帮助企业在竞争中获得更大优势。

5、移动化与BI商业智能

    移动化与BI商业智能的关系 移动化是指利用移动终端设备（如手机、平板电脑）来进行工作和生活。在BI商业智能中，移动化可以让企业管理层随时随地地获取到最新的数据分析结果，从而做出更为及时和精准的决策。

    未来发展趋势 随着移动化越来越成为人们日常工作生活中不可或缺的一部分，未来BI商业智能将越来越注重移动化的应用，带来以下几个方面的变化：

    1）更便捷的数据访问

    BI商业智能将会采用更为方便和快捷的移动端访问方式，例如APP、微信小程序等，让用户可以及时获取到最新的数据分析结果。

    2）更适应不同设备

    BI商业智能将会逐渐适应不同类型的移动设备，包括手机、平板电脑、手环等，从而满足不同用户在不同场景下对数据分析结果的需求。

    3）更人性化的交互方式

    BI商业智能将会采用更加人性化的交互方式，例如语音识别、手势控制等，让用户可以更为自由地对数据进行操作和探索。