1.商业智能bi

1989年加特纳集团的Howard Dresner首次提出了商业智能(Business Intelligence)的概念，他将其描述为一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。通俗化的理解是，商业智能是指以帮助企业决策为目的，对数据进行收集、存储、分析、访问等处理的一大类技术及应用。

2.商业智能关键技术

商业智能主要涉及的技术包括数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等。通过这些技术的运用，商业智能将从不同的信息系统或应用中收集到的各种数据进行清洗、转换、抽取后载入数据仓库，然后通过特定的手段进行分析，最终的结果以可视化或者图表的形式向用户展示并辅助其做出决策。

(1)数据仓库

数据仓库是指将联机事务处理累积的大量数提经过重新加工进行存储管理，并且可以进行多维数据分析和数据挖掘。数据仓库(DataWarehouse)、OLAP 及数据挖掘技术针对大数据处理的问题为管理人员提供了解决方案。

(2)联机分析处理

联机分析处理是独立于数据仓库的一种技术概念，其基本思想是公司的决策者应能灵活地操纵公司的数据，以多维的形式从多方面和多角度来观察公司的状态并了解公司的变化。

(3)数据挖掘

数据挖掘(Data Mining，简称 DM)，从广义上来说，就是从大量的数据中，提取隐含的、前所未知的、潜在有用的、最终可被理解的信息和知识的过程。

3.商业智能的好处

利用商业智能流程的公司会获得许多好处。其中一些好处包括：

(1)数据驱动的业务决策

公司可以使用来自其数据的准确且可操作的见解来推动业务决策。借助商业智能，实时数据用于为战略决策提供信息，而不是等待数据被提取或利用旧报告中的信息。

(2)组织效率

商业智能提供组织运营的整体视图。通过更好地了解组织，领导者可以确定需要改进的领域并提高整个企业的效率。

(3)连接的公司数据源

各个部门可以采用商业智能实践。这允许部门更广泛地共享他们的数据，并使用它来获得洞察力并优化跨部门职能。

以上梳理了商业智能的定义、关键技术及好处，希望对你有所帮助，如果你想了解更多相关内容，敬请关注三个皮匠报告的行业知识栏目。

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