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什么是商业智能

SCM等业务系统。商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

目前4大综合国外Bl解决方案提供商IBM、SAP、Microsoft和Oracle逐渐成为市场主流。国内如金蝶、用友等公司己经开始推出一些商业智能软件。现在国外的企业，大部分已经进入了中端BI，叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端BI，叫做数据挖掘。而我国用BI的企业，目前大部分还在低端的报表阶段。

BI（商业智能）是一组流程、架构和技术，可将原始数据转换为有意义的信息，从而推动有利可图的业务行动。它是一套软件和服务，可将数据转化为可操作的情报和知识。BI 对组织的战略、战术和运营业务决策有直接影响。BI 支持使用历史数据而不是假设和直觉做出基于事实的决策。

商业智能与智能商业：构建数字化转型的强大引擎 商业智能，就像一双洞察商业世界的眼睛，通过数据的深度挖掘和智能分析，帮助企业做出精准决策。而智能商业，则是将这种智能融入业务流程的每一个环节，实现全方位的智能化运营。两者看似相似，实则在作用和应用上有着显著的差异。

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。

在现阶段商业智能BI定义确立前，商业智能还经历了三个发展阶段：早期在1958年，IBM 研究员Hans Peter Luhn将商业智能BI定义为：“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。”这期间出现的领导信息系统（EIS）和决策支持系统（DSS）等技术应用正是商业智能BI的前身。

人工智能与商业智能,区别、定位与联系

1、在科技的浪潮中，人工智能（AI）与商业智能（BI）如同两颗璀璨的星辰，各自闪耀独特的光芒，却又紧密相连，共同推动着企业决策的革新。AI，一门旨在模拟人类智能的科学，其核心在于强大的学习与模拟能力，能在短时间内处理海量信息，形成智能决策。

2、未来，AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。

3、总的来说，人工智能AI的优势是更好的学习和模拟，它能够在短时间内吸收巨量的信息，然后根据自己的逻辑模型做出合理的决定，来帮助人类做出更合适的判断。数据分析-派可数据商业智能BI 商业智能BI（Business Intelligence），是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。

4、人工智能（AI）是一门探索如何让机器模拟、扩展人类智能的科学技术，涵盖理论、方法、技术和应用系统的研究。简单来说，AI旨在让计算机具备类似人类的认知能力，执行诸如学习、推理、感知等任务。随着技术的进步，AI已经能够吸收大量信息，并在一定程度上模拟学习过程，在某些领域甚至超过了人类的能力。

5、虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调算法，BI的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。未来，AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。

6、商业智能：AI技术能够通过深入的数据分析，利用精确的算法提升商业数据处理效率，为用户创造更加优质、长期的个性化体验。

请问智能商业系统是什么?

1、商业智能系统（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。商业智能（BI，BusinessIntelligence）的概念最早是由GartnerGroup提出来的。

2、商业系统是能给商业经济带来效益和获利的系统，商业系统是事业经营的核心。商业系统又称商业智能系统。商业智能系统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。

3、商务智能（Business Intelligence，Bl）系统是指运用数据仓库，联机分析和数据挖掘技术来处理和分析商务数据，针对不同的领域提供不同的应用解决方案，协助用户解决商务活动中的复杂问题，从而帮助决策者面对商务环境的快速变化而做出敏捷反应和合理商务决策的管理系统。

4、信息系统正在经历着“MIS → ERP →BI”的演变过程- MIS：管理信息系统－快速收集和处理商业信息- ERP：企业资源计划系统－准确监控信息流- BI：商业智能系统－大数据辅导企业经营决策 1 企业决策实现过程的信息需求 管理就是决策，决策需要信息。

5、商业智能（Business Intelligence，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。

什么是商业智能技术?

商务智能指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的各种经营活动提供决策信息。

因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。 可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。

商业智能（Business Intelligence，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。商业智能作为一个工具，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。

商业智能（Business Intelligence，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。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出。

商业智能是什么意思

1、商业智能（Business Intelligence，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。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出。

2、BI有6个意思。1，商业智能（Business Intelligence）BI（Business Intelligence）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，快速准确地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。

3、商业智能（Business Intelligence，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。商业智能作为一个工具，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。

4、定义：商业智能的概念最早是 Gartner Group 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。

商业智能有哪些具有应用场景?

市场需求对BI也提出了新的挑战，具体来说，商务智能未来发展将集中于以下三点：（1）支撑技术。基于关系对象数据库的数据仓库将是未来的一个发展方向，数据仓库的平台性能将得到很大改善，数据挖掘方法和算法研究将更加深入，专门用于知识发现的数据挖掘语言有望进一步向标准化发展。

商业智能产品在制造业领域应用的核心就是通过数据提取、整理、分析，最终通过分析结果制定有关策略、规划，达到资源的合理配置，节约成本提高效益。

BI分析可以在各行各业中应用，如销售、营销、人力资源、财务、生产等。常见的BI应用场景包括：销售预测、市场趋势分析、客户满意度调查、人员表现及业绩分析、财务预算和报告、以及生产情况跟踪和分析等。

物联网：物联网产生了大量的数据，通过大数据技术可以对这些数据进行有效分析，从而实现智能家居、智能交通、智能工厂等应用场景。 智能物流：通过大数据分析，可以实现物流运输的优化，提高物流效率，降低物流成本。

商业智能在各行各业都有广泛的应用场景。例如，在零售行业，商业智能可以通过分析销售数据、库存数据、顾客行为数据等，帮助零售企业优化库存管理、提高销售效率；在制造业，商业智能可以通过分析生产数据、设备数据等，帮助制造企业提高生产效率、降低生产成本。

在仓储和物流领域，商业智能可以帮助企业监控所有的物流进出库信息，自动优化配货，提高物流效率。在生产领域，商业智能可以协助企业实时监控工厂的运营状况，评估产品的生命周期，调整生产计划。可以说商业智能的应用场景几乎无处不在。