商业智能的研究主要集中在哪三个方面

商业智能研究主要集中三个方面:1、支撑技术的研究;2、体系结构的研究;3、应用系统的研究。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、管理和分析数据,将这些数据转化为有用的信息,然后分发到企业各处。

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1、支撑技术的研究

商业智能是一个跨学科领域,主要借助两大学科的成果,一是计算机技术,其中关键是数据仓库技术和数据分析以及数据挖掘技术;另一个是企业管理方面的进展。计算机技术为商业智能系统能够提供技术支撑;企业管理理论为商业智能系统提供业务动力。

2、体系结构的研究

一般认为商业智能系统主要包括数据预处理、建立数据仓库、数据分析及数据展现四个主要阶段,而数据仓库、OLAP和数据挖掘技术是商业智能的三大关键技术。一般认为商业智能(BI)系统的架构。

3、应用系统的研究

各个应用领域所面临的决策问题的分析是应用系统的研究的重点。商业智能被应用到企业运营过程的各个领域,并且已经形成其特有体系。对一般企业来说,商业智能可以实现以下作用:帮助企业了解本身的运营推动力和异常情况,协助用户清楚产品未来趋势;衡量绩效指标,追踪并管理企业运行的关键性能指标;改善和加强客户关系;掌握各种商务信息挖掘利润增长点。

延伸阅读:

商业智能的实施步骤

实施商业智能系统是一项复杂的系统工程,整个项目涉及企业管理,运作管理,信息系统,数据仓库,数据挖掘,统计分析等众多门类的知识. 因此用户除了要选择合适的商业智能软件工具外还必须按照正确的实施方法才能保证项目得以成功. 商业智能项目的实施步骤可分为:

(1)需求分析: 需求分析是商业智能实施的名列前茅步,在其他活动开展之前必须明确的定义企业对商业智能的期望和需求,包括需要分析的主题,各主题可能查看的角度(维度); 需要发现企业那些方面的规律. 用户的需求必须明确.

(2) 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.

(3)数据抽取: 数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中,在抽取的过程中还必须将数据进行转换,清洗,以适应分析的需要.

(4) 建立商业智能分析报表:商业智能分析报表需要专业人员按照用户制订的格式进行开发,用户也可自行开发(开发方式简单,快捷) .

(5) 用户培训和数据模拟测试: 对于开发—使用分离型的商业智能系统,最终用户的使用是相当简单的,只需要点击操作就可针对特定的商业问题进行分析.

(6) 系统改进和完善:任何系统的实施都必须是不断完善的. 商业智能系统更是如此,在用户使用一段时间后可能会提出更多的,更具体的要求,这时需要再按照上述步骤对系统进行重构或完善。

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