1. 商业智能可用于企业大数据分析的哪些方面
商业智能作为一种数据解决方案，在企业应用上可以说是各方面。
可以应用于财务分析、应用于销售分析、应用于生产过程分析、应用于客户研究分析、应用于人力资源分析等等。这些，去找找一些案例就懂了，FineBI应用挺多的，这方面案例也比较多。
2. 举一些商业智能的应用案例
客户消费行为分析；市场营销建模分析；经济活动收支分析；行为分析和预防
http://www.finebi.com/bi/?p=156《商业智能四大常见应用案例》
3. 什么是商业智能（BI）举例说明
成本效益分析法的原理 成本效益分析法的基本原理是：针对某项支出目标，提出若干实现该目标的方案，运用一定的技术方法，计算出每种方案的成本和收益，通过比较方法，并依据一定的原则，选择出最优的决策方案。成本效益分析的步骤在开始成本效益分析前了解成本现状十分重要。你需要权衡每一项投资的利弊。如果可能的话，再权衡一下不投资会有什么影响。不要以为如果不投资成本就会变高。许多情况下，虽然新投资可获得巨额利润，但是不投资的成本相对更小。对一项投资进行成本效益分析的步骤：1。确定购买新产品或一个商业机会中的成本；2。确定额外收入的效益；3。确定可节省的费用；4。制定预期成本和预期收入的时间表；5。评估难以量化的效益和成本。前三个步骤十分简单明了。首先确定与商业风险相关的一切成本——本年度主要的成本以及下一年度的预计成本。额外收入也许是由于顾客数量的增加或现有顾客购买量的扩大。为了解这些收入的效益，一定要将与收入相关的新成本考虑在内，最后就可以考虑利润了。可节省费用显得简单一些，至少在某种意义上反映了利润的增加，可直接计入利润。然而，有时可节约费用也有微妙之处，更难确认。可节约费用可以来自各种渠道，以下列举的一些渠道比较便于量化：更有效的加工：这意味着减少加工过程需要的人数，或者说简化加工步骤，甚至于缩短每一步骤所用的时间。更精确的加工：要求减少修正错误的时间和尽量避免客户的流失。下一步，为以下两个要素——即成本和收入或可节约费用——制订出相关一段时期内的计划。你希望何时该成本发生？成本的增量是多少？你期望何时获得效益（额外收入或可节约费用）？效益增值是多少？成本效益分析举例某公司为了改善经营，打算购买一套商业智能软件，该公司用成本效益分析来判断此举是否正确。1、在成本方面有：软件的价格成本，雇用技术咨询人员安装和运行软件的成本，培训软件操作人员的成本，2、在效益方面有：提高了的业务流程（导致年度经营总成本下降），由于信息供给更为有效，公司决策更为科学（导致额外的现金流），由于使用现代化软件，员工士气得到提升。“成本效益分析法”的例子：假设你面临，出国、读研和工作，你该如何选择？1、出国1）成本分析：每年20万的投入×2～3年＝40～60万；2～3年的海外生活，也许会对中国发展现状感应滞后 。2）效益分析：回国后拟有10～15万年薪，但考虑对未来就业市场的风险预测，加权×60％；更独立；掌握更多高新科技和管理办法；会有更多海外关系。2、读研1）成本分析：每年1～2万×2年＝2～4万；经过2年的校园生活，可能会毕业时会缺乏社会经验2）效益分析：比本科生每月多1～2千元薪水；研究问题的能力提高，思路要比本科时更开阔些3、工作1）成本分析：找工作阶段成本大概3～4千元，但3年之内如果违约会损失1～2万违约金；一般2～3年内会在一家公司任职；2年后可能会遇到学历的限制2）效益分析：在别人出国或读研的两年内自己已经有了大概5万元储蓄；工作中能学到很多实用的东西，办事能力提高；获得人际关系网络。
4. 商业智能的前景
鼎捷软件有限公司为您分析：商业智能的前景
总体上来看，商务智能的发展有以下几个特点：实时、操作型、与业务流程的集成、主动以及跨越企业边界等。商务智能的实时特性，可以让公司与顾客拉近距离，而实时商务智能可以迅速地处理数据，并给出及时、有效的决策。
商业智能的未来颇受关注。China BI发表的《2006—2007年中国商务智能发展报告》预见了商务智能将在制造、零售等行业兴起，尤其在顾客管理、供应链管理等领域存在无限商机。从2007年开始，商务智能将在企业信息化中占有重要地位。同时将与ERP、CRM、SCM和企业门户等相融合，形成集成化的解决方案。
有关商务智能的发展，并不是只有企业界关心，学术界也是众说纷纭。SAS公司CEOJimGoodnight认为：未来5年中，商务智能将成为企业信息化不可或缺的一部分。商务智能将会在企业管理应用市场得到迅速发展，同时针对企业效益增长的服务会有大幅提升。目前以业务为驱动的商务智能应用还欠成熟，仍然有很长的路要走。总体上来看，商务智能的发展有以下几个特点：实时、操作型、与业务流程的集成、主动以及跨越企业边界等。
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5. 举一些商业智能的应用案例
说它的应用实际就是说它能解决哪些问题，有哪些具体的解决方案吧。商业智能的应用主要就是数据处理方面，相较其他信息管理数据分析软件，它做的不仅仅是数据的汇总分组，还有信息孤岛的整合，多维分析，数据挖掘预测分析之类。推荐你一款很容易上手的商业智能软件你试用感受一下——finebi——你会发现很多你为之苦恼的数据问题，商业智能都可以把它们ko掉
6. 商业智能的数据分析处理功能体现在哪几方面
主要体现在以下几方面
1.可视化分析
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2.数据挖掘算法
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3.预测性分析能力
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4.数据质量和数据管理
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
以上几方面都是商业智能FineBI能够提供数据的有效整合和快速准确的数据分析展现，多维度深层次挖掘数据信息的原因。
7. 有哪些商业智能数据分析方法
你好，商业智能中的数据分析工作主要通过OLAP来实现。原理是根据业务需求，建立人员分析数据的维度比如年月日等等。
而分析人员需要掌握的是数据分析的思路，比如我们要利用比较常用的FineBI做一个简单的分析，先确立哪些分析指标，需要哪些表，然后取出， OLAP会自动建立表间关联，只需要搭建图表结构即可实现数据查询和分析结构的展示，这也正是商业智能的“智能”所在。
8. 商业智能分析bi的工具有哪些
市面上打着BI的旗号，实际却只是单纯数据工具的产品不少，大家在进行BI 选型时，眼花缭乱，不知所措。我从技术来源上可以将市面上的BI工具做个简单分类，方便了解。
1、基于直接连接业务系统出报表的报表工具（OLTP应用）
代表厂商是润乾报表，后来是帆软FineReport。
此类报表工具的优势是开发比较灵活，同时含数据填报和补录功能；不足是非基于OLAP的BI报表工具，导致不支持基于多维的报表操作，比如基于同一维度的钻取表，就需要做多张表，通过链接的方式来实现；同时，由于做表前要通过sql语句锁定和加载分析的源数据，不能充分使用数据库的性能，因此大数据量下的计算性能和高并发下的性能是其最大的弱项。
也正因为此类报表这些不足，润乾新一代产品集算器定位在源数据库与报表的中间层，致力于解决数据库到报表的计算性能问题。帆软推出FineBI，试图通过BI技术解决相关问题，但由于基于OLAP技术的积累时间较短，其直连数据库的实现直到今年年初才发布，还有待进一步验证。
2、基于DW/BI理论的传统BI工具
国外代表厂商： IBM收购的Cognos、Oracle的BIEE和SAP收购的BO
国内代表厂商： 亿信华辰的亿信ABI、思迈特的SmartBI
这类分析工具，较好地解决了多维报表操作问题以及性能问题。但国外工具在中国式的复杂报表实现上处于弱势，同时由于BI工具偏应用层，各项目中不可避免有些定制和二次开发的需求，国外公司在此类问题上基本上无法响应。由于基于OLAP技术，因此BI工具本身不能提供数据的修改和补录相关功能，国外工具在这种场景下就捉襟见肘。
亿信华辰是国内成立较早的一批BI厂商，客户遍及政府、银行、电力、税务、租赁等行业，服务国税总局、进出口银行、国家电网、海尔集团等众多政企用户，行业影响力可见一斑。亿信ABI脱胎于2003年发布的单机版数据分析系统，从BI@Report，到亿信BI，再到如今的亿信ABI，历经四次架构跃进，二十多次重大版本更新，十余年技术沉淀，产品功能和性能基本上可以与国外类似工具一较高低。
这类工具国内还有一个典型代表厂商思迈特（SmartBI）。思迈特团队对DW/BI有比较多的实践经验，但由于一些历史原因，最终把产品发展成一个基于Excel做设计器的报表工具和一个面向业务使用的自助分析工具。基于Excel做报表设计器，一是无法实现在线设计与共享，二是也不符合国家对某些领域要求的自主安全可控的发展方向，同时由于对标FineReport，未能很好地解决报表工具固有的缺点。
3、面向业务人员使用的敏捷BI工具。
国外代表厂商：Tableau
国内代表厂商：帆软FineBI、亿信华辰豌豆BI
随着技术和市场的发展，有很多公司开始研发直接面向业务用户的敏捷BI工具。国外有代表性的是Tableau，Tableau一开始的产品定位就是为了替代Excel，单机用户在本地完成各种快速的设计与分析操作，重点强调与数据的互动，以及各种分析方式的操作互动。这类工具由于其定位问题，在制作各种复杂的统计报表的能力天然不足。
国内也有很多的厂商做敏捷BI，比如帆软的FineBI、亿信华辰的豌豆BI。第一个版本的FineBI由于严重依赖FineReport技术，因此其第一个版本的BI更想定位为传统BI工具，重点解决多维分析的能力，但从市场反馈来说，无法做到与FineReport的明显区分，因此其后续版本的BI逐步趋向于敏捷BI工具。但由于其在OLAP技术上的经验很少，还是需要把分析数据打包成的专用数据包，然后BI工具基于专用数据包进行分析，这个专用数据包的作用相当于帆软自有的数据分析模型（类似于OLAP数据库或者cube的作用），需要自己完成对数据分析模型的管理和维护。直到最近，其才发布能够直连OLAP数据库的引擎，相关能力还需要项目上的进一步验证。
亿信华辰在共用核心OLAP引擎技术上单独发展了一个面向业务人员使用的豌豆BI，定位为更简单，更易上手的自助分析BI，其中采用了很多智能化技术提供产品的自动化，让用户操作更加简便，比如数据表导入时的自动建模技术，数据画像功能，多表的自动关联技术，图表智能化推荐技术，以及图表动态自动关联技术等。
4、基于互联网技术和资源的创业型BI
代表厂商：阿里云的QuickBI、网易有数、海致BDP、神策数据等
由于很多人都看好BI的市场和应用场景，因此有些互联网公司在自身应用的基础上开发了BI产品，如阿里云的QuickBI，以及网易有数等，这些工具属于轻量级的工具，其业务地位在公司属于边缘业务，因此得不到重视和发展。
还有些从互联网公司出来的创业团队创立的公司，如海致BDP和神策等，这些公司的产品重点是基于saas或者某类业务应用场景的BI应用。因此这类BI工具的通用性上还需要更多的时间验证。
9. AI（人工智能）和BI（商业智能）各有哪些优缺点
BI目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集+预测的能力，更多的是主动角色。
虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调算法，BI的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。
未来,AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。
对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像，分析人群行为数据，得到千人千面，实现精准营销的结果。还有金融领域的风险监测，AI+BI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系，预测更为准确。
对于非结构化的数据，BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。
业务场景除了在 IT 信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。