商业智能的组成部分包括（商业智能的概念）

企业商业智能系统应用的五大策略

1、企业商业智能（BI）系统应用的五大策略：分析需求，确定目标。

2、企业商业智能系统应用的五大策略：分析需求，确定目标。

3、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。

4、与所有的应用一样，商业智能正日益移动化。对于Nustad来说，移动商业智能具有优先权，因为每个人都希望Nustad能够随时随地亲自访问关于她的 公司是否达到了服务级协议的报告。她还希望为公司的客户提供数据的移动访问，帮助客户监控和管理医疗保健开销。她称：“这是一个客户非常喜欢的功能。

5、很多厂商活跃在商业智能（下面称BI）领域。事实上，能够满足用户需要的BI产品和方案必须建立在稳定、整合的平台之上，该平台需要提供用户管理、安全性控制、连接数据源以及访问、分析和共享信息的功能。

什么是商务智能

1、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。

2、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。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。目前国内市场主要商业智能软件厂商有：BDP、Datafocus、finebi等。

3、BI是商业智能，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。

4、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。

5、BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。

BI主要掌握什么?

1、BI是指BI工程师，主要是报表开发，需要有一定的数据库经验，掌握SQL查询优化方法，精通Oracle、SQLServer、MySQL等主流数据库的应用设计、性能调优及存储过程的开发。掌握BI相关工具，如ETL工具（如SSIS）、OLAP工具（如SSAS）和前端展示工具，熟悉ETL逻辑、OLAP设计和数据挖掘相关算法。

2、技能素质：数据库基本知识，最好会一点sql；业务常识，对每个字段代表的业务非常熟悉 软件工具：推荐FineBI。

3、BI工程师，主要是做数据分析，数据仓库，以及相关报表，对一些数据进行处理，对数据库要有比较深入的了解。

4、BI工程师主要是报表开发，需要有一定的数据库经验，掌握SQL查询优化方法，精通OracleSQL ServerMySQL等主流数据库的应用设计性能调优及存储过程的开发掌握BI相关工具，如ETL工具如SSISOLAP工具如SSAS和前端。

5、实现**阶段是数据和业务理解的融合。BI项目依赖于数据，而数据的准确性和共享程度直接影响结果。IT团队不仅要掌握数据，更要深入了解业务运作，用流程图和Excel等直观方式清晰地传达业务需求，确保数据驱动决策的落地。

商业智能由哪些技术组成

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、数据分析、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技术及其应用。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。

商业智能的技术体系主要有数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（Data Mining，DM）三部分组成。数据仓库是商业智能的基础，许多基本报表可以由此生成，但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。

商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。

商业智能在技术上可以分为数据处理、业务模型、操作界面、用户管理、业务仪表板等多个模块。涉及到的技术集中在大数据、OLAP、多维数据模型、图形页面交互（GUI）等。

作为商业智能BI软件的核心技术，OLAP可以在使用多维数据模型的数据仓库或数据集市上进行，充分发挥OLAP的联机分析的功能和特性。数据挖掘，数据挖掘即数据库中的知识发现，是一个在数据中提取出有效的、新颖的、有潜在实用价值和易于理解知识模式的高级过程。