BI系統(tǒng)其實(shí)是企業(yè)信息化發(fā)展到一定程度后的產(chǎn)物。企業(yè)通過ERP、CRM等系統(tǒng)將生產(chǎn)和銷售環(huán)節(jié)的信息匯總到數(shù)據(jù)庫里面，自然而然的就希望從中分析出一些規(guī)律，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)哪些地方還需要進(jìn)一步改善。BI就是來解決這個(gè)問題的。

舉一個(gè)例子，對(duì)于一個(gè)快消品公司來說，數(shù)萬個(gè)經(jīng)銷門店里數(shù)百個(gè)SKU的銷量數(shù)據(jù)每天都在更新，但是，如何發(fā)現(xiàn)哪一類商品在哪個(gè)地區(qū)的銷量突然增長(zhǎng)或下降了呢？有了BI系統(tǒng)，管理會(huì)計(jì)或銷售主管就可以建立一個(gè)模型（有的BI系統(tǒng)，比如Wyn Enterprise會(huì)稱之為文檔），讓系統(tǒng)去采集每周/月的銷售數(shù)據(jù)，將SKU匯總到商品品相，將門店匯總到地區(qū)，然后按照時(shí)間對(duì)比兩者的增減，最后生成一張柱狀圖，這個(gè)問題就一目了然了。比如，銷售主管發(fā)現(xiàn)在西北區(qū)，X商品銷量增長(zhǎng)迅速，而南區(qū)卻在下降，就可以及時(shí)調(diào)整促銷及物流策略了。

商業(yè)智能特點(diǎn)

1、即時(shí)性

傳統(tǒng)手工數(shù)掘處理，從數(shù)掘收集、整理到分類、匯總，都需要經(jīng)歷漫長(zhǎng)的時(shí)間過程。但是，商業(yè)智能使用的技術(shù)，可以實(shí)時(shí)地從業(yè)務(wù)系統(tǒng)中獲得最新的數(shù)據(jù)。在對(duì)時(shí)間性敏感的決策分析中，這一點(diǎn)尤其重要。

2、準(zhǔn)確性

在準(zhǔn)確性方面，因?yàn)橛?jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理，避免了手工操作中存在的失誤，所以計(jì)算結(jié)果是絕對(duì)準(zhǔn)確和可靠的。

當(dāng)然，這其中會(huì)存在因?yàn)闃I(yè)務(wù)邏輯關(guān)系的缺失而導(dǎo)致的錯(cuò)誤，即程序中設(shè)定的限制條件不充分而導(dǎo)致數(shù)據(jù)失誤。所以，對(duì)待重要的決策信息，應(yīng)同時(shí)建立數(shù)據(jù)核對(duì)機(jī)制，以保證建立在即時(shí)信息的準(zhǔn)確性基礎(chǔ)上的決策的正確。

3、自動(dòng)化

商業(yè)智能，包括一個(gè)數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載（ETL）的過程，這個(gè)過程可以按照用戶的要求，設(shè)定ETL的時(shí)間和周期，因此，整個(gè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的獲得、數(shù)據(jù)的處理，以及數(shù)據(jù)的展現(xiàn)，都是一個(gè)自動(dòng)化的過程，無需手工參與。使用者每同甚至每時(shí)獲得的信息，都可以是最新數(shù)據(jù)。這就為決策分析信息提供者的工作帶來了極大的便利。

4、靈活性

決策支持的展現(xiàn)方式靈活多樣，充分體現(xiàn)了智能的特點(diǎn)。

商業(yè)智能技術(shù)

技術(shù)點(diǎn)

商業(yè)智能首先是基于信息的大規(guī)模生產(chǎn)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的運(yùn)用。商業(yè)智能在技術(shù)上可以分為數(shù)據(jù)處理、業(yè)務(wù)模型、操作界面、用戶管理、業(yè)務(wù)儀表板多個(gè)模塊。涉及到的技術(shù)集中在大數(shù)據(jù)、OLAP、多維數(shù)據(jù)模型、圖形頁面交互（GUI）等。BI過程以來自業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，經(jīng)過數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的處理，整合數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)化為有序的信息；這些信息經(jīng)過聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）的分析后，可以表達(dá)出數(shù)據(jù)內(nèi)部的各種關(guān)聯(lián)， 這是對(duì)商業(yè)管理活動(dòng)有很大幫助的知識(shí)；經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中很多時(shí)候還要進(jìn)一步明確數(shù)據(jù)中隱藏 的規(guī)則，這要靠數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

將商業(yè)智能系統(tǒng)工作的這一 過程 進(jìn)行技術(shù)上的抽象，可以 把商業(yè)智能的體系結(jié)構(gòu)分為源數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換層（ ETL）、數(shù)據(jù)倉庫（數(shù)據(jù)集市）層、OLAP 及數(shù)據(jù)挖掘?qū)雍陀脩粽宫F(xiàn)層。

1、數(shù)據(jù)源

即數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)來源，既包括組織內(nèi)部的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、辦公數(shù)據(jù)等，也包括互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)web數(shù)據(jù)，以及部分其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。

2、ETL過程

即抽取（Extraction）、轉(zhuǎn)換（Transformation）和裝載（Load）。

ETL過程負(fù)責(zé)將業(yè)務(wù)系統(tǒng)中各種關(guān)系型數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)、遺留數(shù)據(jù)和其他相關(guān)數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗、轉(zhuǎn)化和整理后放進(jìn)中心數(shù)據(jù)倉庫。

3、數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用

包括聯(lián)機(jī)在線分析處理（OLAP）和數(shù)據(jù)挖掘（DM）

數(shù)據(jù)倉庫主要是對(duì)分散在不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理和分析，用于克服常常出現(xiàn)的信息孤島問題，使機(jī)構(gòu)對(duì)客戶和自己內(nèi)部有一個(gè)完整、準(zhǔn)確的理解，更好地服務(wù)于客戶，有效的管理內(nèi)部。它是管理信息的基礎(chǔ)工程，是企業(yè)和政府走向智能管理的關(guān)鍵和基石。聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)倉庫上獲取兩種不同的數(shù)據(jù)增值技術(shù)，將這兩類技術(shù)在一定程度上融合，會(huì)使分析操作智能化，使挖掘操作目標(biāo)化，從而全面提高商業(yè)智能技術(shù)的實(shí)用價(jià)值，一方面，聯(lián)機(jī)分析技術(shù)可以為數(shù)據(jù)挖掘提供預(yù)期的挖掘?qū)ο蠛湍繕?biāo)，避免挖掘的盲目性。另一方面，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以使聯(lián)機(jī)分析處理智能化，減少分析人員的負(fù)擔(dān)。把聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行融合和互補(bǔ)，將是商業(yè)智能技術(shù)發(fā)展的未來走向。

通過對(duì)數(shù)據(jù)倉庫中多維數(shù)據(jù)分析操作，可以完成決策支持需要的查詢及報(bào)表；通過數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)則。

4、數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)展示窗口

BI前端展示可以提供各種能幫助人們快速理解數(shù)據(jù)內(nèi)涵的可視化手段，包括：各種報(bào)表工具、查詢工具和數(shù)據(jù)分析工具以表格或圖形化的手段對(duì)數(shù)據(jù)的展現(xiàn)

這些技術(shù)可以用多數(shù)程序語言實(shí)現(xiàn)，比如Wyn Enterprise選擇了微軟最新的跨平臺(tái)開發(fā)語言.NET Core，支持Windows、Linux平臺(tái)，開發(fā)和運(yùn)行效率都有保障。

信息系統(tǒng)正在經(jīng)歷著“MIS → ERP →BI”的演變過程

- MIS:管理信息系統(tǒng)－快速收集和處理商業(yè)信息

- ERP：企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng)－準(zhǔn)確監(jiān)控信息流

- BI：商業(yè)智能系統(tǒng)－大數(shù)據(jù)輔導(dǎo)企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策

企業(yè)決策實(shí)現(xiàn)過程的信息需求

管理就是決策，決策需要信息。決策過程實(shí)際上就是一個(gè)信息輸入、信息輸出及信息反饋的循環(huán)過程。

使用計(jì)算機(jī)輔助商業(yè)系統(tǒng)進(jìn)行決策需要經(jīng)過5個(gè)步驟：

1）提出決策信息請(qǐng)求

2）調(diào)用商業(yè)智能應(yīng)用程序 （基于數(shù)據(jù)倉庫的BI可輔助決策）

3）基于已發(fā)布的模型、規(guī)則或是策略確定適當(dāng)?shù)臎Q策（關(guān)鍵步驟）

4）發(fā)布決策

5）采取行動(dòng)

企業(yè)信息化系統(tǒng)中的商業(yè)智能

定義：商業(yè)智能的概念最早是 Gartner Group 于1996年提出來的。 當(dāng)時(shí)將 商業(yè)智能定義為 一類由數(shù)據(jù)倉庫（或數(shù)據(jù)集市）、 查詢報(bào)表、 聯(lián)機(jī)分析、 數(shù)據(jù)挖掘、 數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的， 以幫助企業(yè)決策為目的的技術(shù)及其 應(yīng)用。“商業(yè)智能——將存儲(chǔ)于各種商業(yè)信息系統(tǒng)中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用信息的技術(shù)”

商業(yè)智能過程的兩個(gè)層次：

一、整合系統(tǒng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上提供靈活的前端展現(xiàn) （信息處理分析）BI報(bào)表，Dashboard等；

二、數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（數(shù)據(jù)挖掘）eg.大數(shù)據(jù)，智能推薦.商業(yè)智能系統(tǒng)→客戶智能、營(yíng)銷智能、財(cái)務(wù)智能、銷售智能。

對(duì)于初級(jí)階段分析的展示，可以使用圖標(biāo)和圖形的方式。譬如結(jié)構(gòu)百分比，可以使用餅圖、三維餅圖的方式；對(duì)于趨勢(shì)百分比、同比、定比、環(huán)比，可以使用折線圖、柱狀圖等；對(duì)于KPI指標(biāo)，可以使用儀表盤管理；其他的散點(diǎn)圖、泡泡圖等，都可以根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)的需要而建立。

在圖表數(shù)據(jù)方面，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的鉆取、旋轉(zhuǎn)和切片操作。當(dāng)需要進(jìn)一步了解明細(xì)數(shù)據(jù)的時(shí)候，需要使用數(shù)據(jù)鉆取功能，當(dāng)需要從不同的角度觀測(cè)數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變動(dòng)規(guī)律時(shí)，需要利用多維數(shù)據(jù)的旋轉(zhuǎn)功能，而當(dāng)需要關(guān)注特定數(shù)據(jù)的時(shí)候，可以對(duì)特定區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行切片分析。商業(yè)智能分析的靈活性，建立在分析模型設(shè)計(jì)時(shí)周全的考慮。

總之，BI分析系統(tǒng)就是幫你發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值。對(duì)于已經(jīng)有了足夠數(shù)據(jù)的公司，上BI系統(tǒng)真的很有必要，而BI系統(tǒng)中國(guó)內(nèi)比較好的也就億信華辰的億信ABI了。

億信BI是億信華辰主打的拳頭產(chǎn)品，經(jīng)過十余年的技術(shù)沉淀，已經(jīng)迭代至4.7的版本。如今億信BI終于迎來了具有里程碑意義的蛻變，華麗變身為一站式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)-ABI。

那什么是ABI呢？

ABI = ALL in one BI，是一款全能型數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，融合了數(shù)據(jù)源適配、ETL數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)填報(bào)、工作流、門戶、移動(dòng)應(yīng)用等核心功能而打造的一站式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。