商业智能是什么

商业智能（Business Intelligence，简称BI），是指企业利用数据仓库、数据挖掘技术、在线分析处理（OLAP）、数据可视化、数据报表和数据分析软件等工具，将企业内部和外部的各种数据（如客户数据、销售数据、采购数据等）和信息资源整合起来，并以多种方式形成分析报告、指标报表和业务决策报告的全过程，旨在帮助企业决策者全面了解企业当前的经营状况和趋势，从而制定正确决策，优化经营效益，提高企业在市场上的竞争力。

商业智能所解决的主要问题是企业在业务决策过程中所遇到的“信息孤岛”问题。当企业规模变大，经营范围变广，而数据来源却相对分散的时候，企业决策者可能接受到来自多个部门和业务领域的各种信息和报告，但这些报告往往不能形成一个有机的整体，也不能满足决策者对于企业全局的了解和掌握。商业智能的出现使得企业决策者可以通过对多维数据进行精细分析和透视，从而得到关键的业务指标和决策依据，使决策者做出明智的决策。

商业智能包含多个方面的内容，下面将从多个角度分析商业智能的定义、组成、应用场景、技术架构以及市场前景。

一、商业智能的定义

商业智能的概念并不是非常单一的，既可以从理念层面解释，也可以从技术实现层面进行阐述。从理念角度来看，商业智能是指企业在面对各种经营难题时，能够通过深入分析其业务和数据，实现对于企业整体和各个部门的精细管理和决策支持。从技术层面来看，商业智能包含了多种技术手段和工具，如数据仓库、在线分析处理、数据挖掘、数据可视化和报表生成等，都是用来处理大数据和多源数据，为企业提供可视化的决策支持手段。

二、商业智能的组成

商业智能是一个由多个组成部分组成的体系结构，在不同的企业和应用场景下，其具体的组成有所不同。一般来说，商业智能的组成包括以下主要方面：

1. 数据采集和预处理。包括数据抽取、数据清洗和数据转化等工作；

2. 数据仓库和数据集市。用于存储和管理各种数据，并为决策者提供高效、可靠、安全的数据访问和查询服务；

3. 在线分析处理。用于对数据进行多维分析和透视，从而寻找关键的业务指标和趋势；

4. 数据挖掘。利用各种算法和工具，从数据中发现有用的信息和模式；

5. 数据可视化和分析。利用报表、仪表板和数据可视化工具，将结果以可视化的形式展现出来，帮助决策者理解和分析数据；

6. 业务智能应用。将商业智能技术应用于特定业务领域和场景中，例如销售分析、客户关系管理、供应链管理等。

三、商业智能的应用场景

商业智能技术已经广泛应用于各个领域和行业中，下面列举一些常见的商业智能应用场景：

1. 销售分析。通过分析销售额、销售渠道、产品类别和市场地域等信息，帮助企业管理者了解市场情况和客户需求，以便制定销售策略和调整销售业绩；

2. 客户关系管理。通过分析客户行为和偏好等信息，帮助企业更好地了解客户需求，提高客户满意度和忠诚度，从而增加销售和收益；

3. 供应链管理。通过分析供应商的交货速度、产品质量和成本等信息，帮助企业管理者优化供应链，降低成本，提高效率和质量；

4. 人力资源管理。通过分析员工绩效、培训和福利等信息，帮助企业管理者制定更好的人力资源管理策略，提高员工士气和工作效率。

四、商业智能的技术架构

商业智能的技术架构是由多种技术手段和工具构成的，其总体思路是将各种数据源整合到数据仓库或数据集市中，再根据需求，提供多维、灵活的查询和分析功能。一般来说，商业智能技术架构包含以下主要层次和组成部分：

1. 数据源。通常是各种业务系统、交易系统、客户关系管理系统和其他辅助系统等，这些系统会产生大量的数据和信息，需要进行整合和分析；

2. 数据仓库和数据集市。用来存储和管理各种数据，并提供高效可靠的数据查询和分析功能；

3. 在线分析处理。用来处理多维数据、透视数据，提供数据的可视化和分析功能；

4. 数据挖掘。用来发现有用的信息和模式，为企业提供更好的决策支持；

5. 数据报表和可视化。用来生成各种报表、仪表板和可视化图形等，将分析结果以易读的方式呈现给用户。

五、商业智能的市场前景

商业智能技术的市场前景非常广阔，随着人们对于数据分析和商业决策的需求不断增加，商业智能技术的应用越来越广泛，各大软件厂商也在加强商业智能技术的研发和推广。根据市场研究机构的数据，全球商业智能市场规模在未来几年将持续增长，特别是在亚太地区和新兴市场，商业智能市场增长潜力更大。预计到2025年，全球商业智能市场规模将达到1850亿美元。