BI

BI是商业智能的简称（business intelligence）,用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘、数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。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。”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。

商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具（大数据魔镜）、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

BI首先由不同的数据源收集的数据中提取有用的数据，对数据进行清洗以保证数据的正确性，将数据经转换、重构后载入数据仓库或数据集市，再利用合适的工具对数据进行处理，将信息变为辅助决策的知识。最后将知识呈现于用户面前，为管理决策提供参考。

商业智能研究主要包括核心技术、实施架构、应用系统方面的研究。　

　(1)核心技术。核心技术的研究主要在数据仓库以及数据挖掘算法与实施等方面。其研究注重跟踪相关技术的最新发展，例如对数据仓库的研究集中在数据集成

中数据模式的设计，数据清洗、数据转换、数据导入和更新方法；数据挖掘的研究重点则偏向数据挖掘算法以及数据挖掘技术在新的数据类型、应用环境中使用时所

出现的新问题的解决上。

　(2)实施架构。BI实施架构是指通过识别和理解数据在系统中的流动过程和数据在企业的应用过程来提供BI系统应用的主框架。BI的实施架构主要包括数

据预处理、数据仓库、数据分析以及数据展现等几部分。BI实施架构的研究关心采用什么样的体系结构以及怎样的流程能使BI系统具有良好的性能。

(3)应用系统。对于应用系统的研究重点放在对各个应用领域所面临的决策问题的分析，根据对各类问题的解决方式和解决方案来决定BI系统应该提供的功能，以及具体实现方法。BI具有代表性的应用领域主要包括企业资源计划(ERP)、客户关系管理(CRM)、人力资源管理(HRM)、供应链管理(SCM)以及电子商务(E-business)等。

(4)行业领域。对于某个特定的领域，使用商业智能提升该领域的客户关系管理以及领域竞争力，以使客户获得更加满意的产品。例如商业智能在电信、金融、证券、税务、零售业、保险业等已获得大量操作型数据积累的企业中的应用已经日渐成熟。

BI的应用：

(1)商业智能在交易搜索中的应用。

(2)商业智能在完善网站结构方面的应用。

(3)商业智能在交易相关性方面的应用

(4)商业智能在交易额度分析上的应用。

(5)商业智能在退货处理方面的应用。通过对退货数据进行挖掘和分析，可以认识到企业提供的商品和服务质量存在的缺陷，为企业改善自身商品和服务质量以及提高企业竞争力有很大的帮助。实际操作上，客户在每次退货处理时，企业后台数据库都记录下客户退货的原因。通过将数据导入到数据仓库结合商品表、客户表等进行整合分析，分析所退商品存在

的缺陷，客户退货原因，退货所发生的费用损失等。最终得出退货解决方案和防范机制，同时改善企业提供的商品和服务的质量。

(6)商业智能在防止交易欺诈和网络安全上的应用。

参考：https://baike.baidu.com/item/%E5%95%86%E4%B8%9A%E6%99%BA%E8%83%BD/406141?fromtitle=BI&fromid=4579902&fr=aladdin

http://www.51sjk.com/b120b184410/

https://www.datafocus.ai/21032.html