1. 商業智能可用於企業大數據分析的哪些方面
商業智能作為一種數據解決方案，在企業應用上可以說是各方面。
可以應用於財務分析、應用於銷售分析、應用於生產過程分析、應用於客戶研究分析、應用於人力資源分析等等。這些，去找找一些案例就懂了，FineBI應用挺多的，這方面案例也比較多。
2. 舉一些商業智能的應用案例
客戶消費行為分析；市場營銷建模分析；經濟活動收支分析；行為分析和預防
http://www.finebi.com/bi/?p=156《商業智能四大常見應用案例》
3. 什麼是商業智能（BI）舉例說明
成本效益分析法的原理 成本效益分析法的基本原理是：針對某項支出目標，提出若干實現該目標的方案，運用一定的技術方法，計算出每種方案的成本和收益，通過比較方法，並依據一定的原則，選擇出最優的決策方案。成本效益分析的步驟在開始成本效益分析前了解成本現狀十分重要。你需要權衡每一項投資的利弊。如果可能的話，再權衡一下不投資會有什麼影響。不要以為如果不投資成本就會變高。許多情況下，雖然新投資可獲得巨額利潤，但是不投資的成本相對更小。對一項投資進行成本效益分析的步驟：1。確定購買新產品或一個商業機會中的成本；2。確定額外收入的效益；3。確定可節省的費用；4。制定預期成本和預期收入的時間表；5。評估難以量化的效益和成本。前三個步驟十分簡單明了。首先確定與商業風險相關的一切成本——本年度主要的成本以及下一年度的預計成本。額外收入也許是由於顧客數量的增加或現有顧客購買量的擴大。為了解這些收入的效益，一定要將與收入相關的新成本考慮在內，最後就可以考慮利潤了。可節省費用顯得簡單一些，至少在某種意義上反映了利潤的增加，可直接計入利潤。然而，有時可節約費用也有微妙之處，更難確認。可節約費用可以來自各種渠道，以下列舉的一些渠道比較便於量化：更有效的加工：這意味著減少加工過程需要的人數，或者說簡化加工步驟，甚至於縮短每一步驟所用的時間。更精確的加工：要求減少修正錯誤的時間和盡量避免客戶的流失。下一步，為以下兩個要素——即成本和收入或可節約費用——制訂出相關一段時期內的計劃。你希望何時該成本發生？成本的增量是多少？你期望何時獲得效益（額外收入或可節約費用）？效益增值是多少？成本效益分析舉例某公司為了改善經營，打算購買一套商業智能軟體，該公司用成本效益分析來判斷此舉是否正確。1、在成本方面有：軟體的價格成本，僱用技術咨詢人員安裝和運行軟體的成本，培訓軟體操作人員的成本，2、在效益方面有：提高了的業務流程（導致年度經營總成本下降），由於信息供給更為有效，公司決策更為科學（導致額外的現金流），由於使用現代化軟體，員工士氣得到提升。「成本效益分析法」的例子：假設你面臨，出國、讀研和工作，你該如何選擇？1、出國1）成本分析：每年20萬的投入×2～3年＝40～60萬；2～3年的海外生活，也許會對中國發展現狀感應滯後 。2）效益分析：回國後擬有10～15萬年薪，但考慮對未來就業市場的風險預測，加權×60％；更獨立；掌握更多高新科技和管理辦法；會有更多海外關系。2、讀研1）成本分析：每年1～2萬×2年＝2～4萬；經過2年的校園生活，可能會畢業時會缺乏社會經驗2）效益分析：比本科生每月多1～2千元薪水；研究問題的能力提高，思路要比本科時更開闊些3、工作1）成本分析：找工作階段成本大概3～4千元，但3年之內如果違約會損失1～2萬違約金；一般2～3年內會在一家公司任職；2年後可能會遇到學歷的限制2）效益分析：在別人出國或讀研的兩年內自己已經有了大概5萬元儲蓄；工作中能學到很多實用的東西，辦事能力提高；獲得人際關系網路。
4. 商業智能的前景
鼎捷軟體有限公司為您分析：商業智能的前景
總體上來看，商務智能的發展有以下幾個特點：實時、操作型、與業務流程的集成、主動以及跨越企業邊界等。商務智能的實時特性，可以讓公司與顧客拉近距離，而實時商務智能可以迅速地處理數據，並給出及時、有效的決策。
商業智能的未來頗受關注。China BI發表的《2006—2007年中國商務智能發展報告》預見了商務智能將在製造、零售等行業興起，尤其在顧客管理、供應鏈管理等領域存在無限商機。從2007年開始，商務智能將在企業信息化中佔有重要地位。同時將與ERP、CRM、SCM和企業門戶等相融合，形成集成化的解決方案。
有關商務智能的發展，並不是只有企業界關心，學術界也是眾說紛紜。SAS公司CEOJimGoodnight認為：未來5年中，商務智能將成為企業信息化不可或缺的一部分。商務智能將會在企業管理應用市場得到迅速發展，同時針對企業效益增長的服務會有大幅提升。目前以業務為驅動的商務智能應用還欠成熟，仍然有很長的路要走。總體上來看，商務智能的發展有以下幾個特點：實時、操作型、與業務流程的集成、主動以及跨越企業邊界等。
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5. 舉一些商業智能的應用案例
說它的應用實際就是說它能解決哪些問題，有哪些具體的解決方案吧。商業智能的應用主要就是數據處理方面，相較其他信息管理數據分析軟體，它做的不僅僅是數據的匯總分組，還有信息孤島的整合，多維分析，數據挖掘預測分析之類。推薦你一款很容易上手的商業智能軟體你試用感受一下——finebi——你會發現很多你為之苦惱的數據問題，商業智能都可以把它們ko掉
6. 商業智能的數據分析處理功能體現在哪幾方面
主要體現在以下幾方面
1.可視化分析
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2.數據挖掘演算法
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3.預測性分析能力
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4.數據質量和數據管理
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
以上幾方面都是商業智能FineBI能夠提供數據的有效整合和快速准確的數據分析展現，多維度深層次挖掘數據信息的原因。
7. 有哪些商業智能數據分析方法
你好，商業智能中的數據分析工作主要通過OLAP來實現。原理是根據業務需求，建立人員分析數據的維度比如年月日等等。
而分析人員需要掌握的是數據分析的思路，比如我們要利用比較常用的FineBI做一個簡單的分析，先確立哪些分析指標，需要哪些表，然後取出， OLAP會自動建立表間關聯，只需要搭建圖表結構即可實現數據查詢和分析結構的展示，這也正是商業智能的「智能」所在。
8. 商業智能分析bi的工具有哪些
市面上打著BI的旗號，實際卻只是單純數據工具的產品不少，大家在進行BI 選型時，眼花繚亂，不知所措。我從技術來源上可以將市面上的BI工具做個簡單分類，方便了解。
1、基於直接連接業務系統出報表的報表工具（OLTP應用）
代表廠商是潤乾報表，後來是帆軟FineReport。
此類報表工具的優勢是開發比較靈活，同時含數據填報和補錄功能；不足是非基於OLAP的BI報表工具，導致不支持基於多維的報表操作，比如基於同一維度的鑽取表，就需要做多張表，通過鏈接的方式來實現；同時，由於做表前要通過sql語句鎖定和載入分析的源數據，不能充分使用資料庫的性能，因此大數據量下的計算性能和高並發下的性能是其最大的弱項。
也正因為此類報表這些不足，潤乾新一代產品集算器定位在源資料庫與報表的中間層，致力於解決資料庫到報表的計算性能問題。帆軟推出FineBI，試圖通過BI技術解決相關問題，但由於基於OLAP技術的積累時間較短，其直連資料庫的實現直到今年年初才發布，還有待進一步驗證。
2、基於DW/BI理論的傳統BI工具
國外代表廠商： IBM收購的Cognos、Oracle的BIEE和SAP收購的BO
國內代表廠商： 億信華辰的億信ABI、思邁特的SmartBI
這類分析工具，較好地解決了多維報表操作問題以及性能問題。但國外工具在中國式的復雜報表實現上處於弱勢，同時由於BI工具偏應用層，各項目中不可避免有些定製和二次開發的需求，國外公司在此類問題上基本上無法響應。由於基於OLAP技術，因此BI工具本身不能提供數據的修改和補錄相關功能，國外工具在這種場景下就捉襟見肘。
億信華辰是國內成立較早的一批BI廠商，客戶遍及政府、銀行、電力、稅務、租賃等行業，服務國稅總局、進出口銀行、國家電網、海爾集團等眾多政企用戶，行業影響力可見一斑。億信ABI脫胎於2003年發布的單機版數據分析系統，從BI@Report，到億信BI，再到如今的億信ABI，歷經四次架構躍進，二十多次重大版本更新，十餘年技術沉澱，產品功能和性能基本上可以與國外類似工具一較高低。
這類工具國內還有一個典型代表廠商思邁特（SmartBI）。思邁特團隊對DW/BI有比較多的實踐經驗，但由於一些歷史原因，最終把產品發展成一個基於Excel做設計器的報表工具和一個面向業務使用的自助分析工具。基於Excel做報表設計器，一是無法實現在線設計與共享，二是也不符合國家對某些領域要求的自主安全可控的發展方向，同時由於對標FineReport，未能很好地解決報表工具固有的缺點。
3、面向業務人員使用的敏捷BI工具。
國外代表廠商：Tableau
國內代表廠商：帆軟FineBI、億信華辰豌豆BI
隨著技術和市場的發展，有很多公司開始研發直接面向業務用戶的敏捷BI工具。國外有代表性的是Tableau，Tableau一開始的產品定位就是為了替代Excel，單機用戶在本地完成各種快速的設計與分析操作，重點強調與數據的互動，以及各種分析方式的操作互動。這類工具由於其定位問題，在製作各種復雜的統計報表的能力天然不足。
國內也有很多的廠商做敏捷BI，比如帆軟的FineBI、億信華辰的豌豆BI。第一個版本的FineBI由於嚴重依賴FineReport技術，因此其第一個版本的BI更想定位為傳統BI工具，重點解決多維分析的能力，但從市場反饋來說，無法做到與FineReport的明顯區分，因此其後續版本的BI逐步趨向於敏捷BI工具。但由於其在OLAP技術上的經驗很少，還是需要把分析數據打包成的專用數據包，然後BI工具基於專用數據包進行分析，這個專用數據包的作用相當於帆軟自有的數據分析模型（類似於OLAP資料庫或者cube的作用），需要自己完成對數據分析模型的管理和維護。直到最近，其才發布能夠直連OLAP資料庫的引擎，相關能力還需要項目上的進一步驗證。
億信華辰在共用核心OLAP引擎技術上單獨發展了一個面向業務人員使用的豌豆BI，定位為更簡單，更易上手的自助分析BI，其中採用了很多智能化技術提供產品的自動化，讓用戶操作更加簡便，比如數據表導入時的自動建模技術，數據畫像功能，多表的自動關聯技術，圖表智能化推薦技術，以及圖表動態自動關聯技術等。
4、基於互聯網技術和資源的創業型BI
代表廠商：阿里雲的QuickBI、網易有數、海致BDP、神策數據等
由於很多人都看好BI的市場和應用場景，因此有些互聯網公司在自身應用的基礎上開發了BI產品，如阿里雲的QuickBI，以及網易有數等，這些工具屬於輕量級的工具，其業務地位在公司屬於邊緣業務，因此得不到重視和發展。
還有些從互聯網公司出來的創業團隊創立的公司，如海致BDP和神策等，這些公司的產品重點是基於saas或者某類業務應用場景的BI應用。因此這類BI工具的通用性上還需要更多的時間驗證。
9. AI（人工智慧）和BI（商業智能）各有哪些優缺點
BI目前實現的是收集數據，提供反饋，輔助決策的能力，以數據為基礎的，面向數據管理和分析，屬被動角色。而AI則輔以大數據，演算法等得到更有價值的信息，實現收集+預測的能力，更多的是主動角色。
雖然AI的應用范圍非常廣，但結合BI現仍是處理結構化的數據。而此處二者的交集在於機器學習和數據挖掘，但又略有不同。AI的機器學習強調演算法，BI的數據挖掘還包括對數據的管理，演算法選擇上也較為簡單，沒有神經網路和深度學習等復雜AI演算法。
未來,AI與BI的區別在於BI負責梳理生產關系，AI是先進生產力。那麼AI+BI模式通過將AI嵌入BI，構建基於AI的BI平台，利用AI的智能讓BI系統能夠解決更復雜的業務場景，產出更精準的分析結果，從而使決策更為科學和准確。
對於結構化的數據，BI系統可應用機器學習演算法，得到更精確的分析結果。例如上文提到的總結用戶畫像，分析人群行為數據，得到千人千面，實現精準營銷的結果。還有金融領域的風險監測，AI+BI的模式可以分析出金融風險和其他指標、行為之間的內在聯系，預測更為准確。
對於非結構化的數據，BI可以應用圖像處理、語音工程和文本分析等AI技術，智能化地處理復雜業務場景。如語音轉文字，錄入數據及產出想要的報表等。
業務場景除了在 IT 信息化基礎比較扎實的行業，也會在深度場景化的細分領域，且這些領域不具備通用性。也可理解為解決方案不具備復用性。這個時候通過AI完成一些演算法匹配，根據匹配的結果來驅動業務執行。