为什么要使用bi数据分析系统
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发布时间：2022-04-20 05:49
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热心网友
时间：2023-07-17 11:59
首先大部分中小企业都已建立了比较完善的OA、ERP，有信息化建设基础。
其次，随着企业的发展，积累的数据越来越多，一些传统报表，密密麻麻的表格堆砌了大量数据，还难以跟上业务需求，数据处理难度大。
企业数据分析和数据挖掘的需求越来越明显。而商业智能bi数据分析系统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。比如在FineBI系统里，使用者可以实现横向联动和纵深挖掘（钻取），来对数据进行多层次多深度的分析。
其应用方面较广，可以是财务主题、销售主题、人力资源主题等 。像在财务主题里，FineBI可以对对营业收入、营业成本、利润总额、偿债能力、总资产报酬率等都有详细的分析，而且可以一直延伸下去，分别从收入、成本、资产结构来分析公司的运营状况。
热心网友
时间：2023-07-17 12:00
商业智能又名商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。
2013 年，Gartner 集团对 BI 的概念进行了更新与扩展，在“Business Intelligence”一词中加入“Analytics(分析/逻辑分析学”， 合并成“Analytics and Business Intelligence”（ABI，分析与商业智能），并且纳入应用、基础设施、工具、 实践等多项内容 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。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而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。 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。 因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。
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、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。
