商業(yè)智能：最具前景IT領(lǐng)域

1、商業(yè)智能：最具前景IT領(lǐng)域目錄1什么是BI234BI的歷史、現(xiàn)在、未來BI的前景BI人才的培養(yǎng)21什么是BI故事1 老板，你要這么多數(shù)據(jù)做什么？假設(shè)你是一個零售公司的老板。你的公司很先進(jìn)，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了信息化，上了ERP。每一筆銷售單據(jù)都保存在數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)庫已經(jīng)保存了十多年的數(shù)據(jù)，有上億條銷售記錄。問：“反正三年前的數(shù)據(jù)留著也是白白占地方，浪費(fèi)磁盤空間，不如把它們?nèi)縿h除吧，這樣還不用添加硬盤就能容納新數(shù)據(jù)。同意，不同意？這是個問題實(shí)情：數(shù)據(jù)已成為一個企業(yè)的重要資產(chǎn)！故事2 BI洗衣店的客戶效勞我們把堆放了兩年的衣服交給BI洗衣店。他們的任務(wù)是，把衣服分類，建議你有的衣服該扔了，然后清洗，這個過

2、程可能會很復(fù)雜。它需要問你很多問題，比方：為什么棉襖和沙灘褲同時出現(xiàn)？而你一定覺得這是個很笨的問題。然后是漫長的等待10天以后，你拿到的是已經(jīng)分類好的干凈衣服，并告訴你還缺少什么樣的衣服，需要添置。你還需要一個結(jié)構(gòu)更為合理的衣柜。并且，洗衣店能提供給你更好的售后效勞，時刻幫你處理這些事情，保證你的衣柜問題合理，便于更新。從此，你自己便可以輕松地在衣柜里挑選你需要的衣服，每天、每月、每年，穿得非常得體地去見你的女朋友。而且，洗衣店還提供增值效勞，它會告訴你，你女朋友總是給你買豎條紋襯衣，可能是因?yàn)槟阕罱兣至恕Ｉ虡I(yè)智能BUSINESS INTELLIGENCE)的定義不同的人、不同的廠商對BI都

3、做出了不同的解釋。例如：BI是運(yùn)用數(shù)據(jù)倉庫、多維分析和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)來處理和分析數(shù)據(jù)，目的是為企業(yè)決策者提供決策支持。商業(yè)智能：連接數(shù)據(jù)與決策者，變數(shù)據(jù)為價值。商業(yè)智能的四個層次商業(yè)智能可以做什么？Reasoning對于企業(yè)的運(yùn)營和管理，能夠解決以下三方面的問題確定問題的根源，明確問題的原因和影響，以及科學(xué)和合理得出相關(guān)的結(jié)論；Planning 基于相應(yīng)的情況和推理，確定一系列的行動方案；Prediction 基于嚴(yán)格的推理，得到對于未來的各種可能性的預(yù)期；Problem solving 通過相應(yīng)的問題特點(diǎn)，提供解決根本問題的方法和措施；Abstraction通過具體的明細(xì)數(shù)據(jù)和場景，能夠生成

4、一般性的概念，模式，觀點(diǎn)和結(jié)論等等；Comprehend and understand 能夠感知，區(qū)分和確認(rèn)相應(yīng)的問題特別是，對于現(xiàn)狀和問題條件的感知，以及從外表確定本質(zhì)問題等；Innovate 通過測試和學(xué)習(xí)能夠獲取相應(yīng)新的發(fā)現(xiàn)；Learn對于技能和知識的認(rèn)知過程，其是一個無限循環(huán)的過程；商業(yè)智能的主要技術(shù)與展示工具主要技術(shù)：聯(lián)機(jī)分析處理數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)挖掘報表主要展示工具記分卡與儀表盤報告OLAP分析預(yù)測分析通知與警報企業(yè)BI感言：商業(yè)智能在零售業(yè)中的應(yīng)用 商品分析：商類分析的主要數(shù)據(jù)來自銷售數(shù)據(jù)和商品根底數(shù)據(jù)，據(jù)此產(chǎn)生以分析結(jié)構(gòu)為主線的分析思路。主要的分析數(shù)據(jù)有：商品的類別結(jié)構(gòu)、品牌結(jié)構(gòu)、價

5、格結(jié)構(gòu)、毛利結(jié)構(gòu)、結(jié)算方式結(jié)構(gòu)、產(chǎn)地結(jié)構(gòu)等，從對這些數(shù)據(jù)的分析中產(chǎn)生商品廣度、商品深度、商品淘汰率、商品引進(jìn)率、商品置換率、重點(diǎn)商品、暢銷商品、滯銷商品、季節(jié)商品等多種指標(biāo)，通過對這些指標(biāo)的分析來指導(dǎo)企業(yè)調(diào)整商品結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)商品的竟?fàn)幠芰秃侠砼渲谩?企業(yè)BI感言：商業(yè)智能在零售業(yè)中的應(yīng)用客戶分析：顧客分析主要是指對顧客群體的購置行為的分析。例如，我們將顧客分成“富人和“窮人;那么什么人是“富人，什么人是“窮人呢?如果我們有會員卡，可以通過會員登記的月收入來區(qū)分，但如果沒有會員卡呢?這時可以通過小票每單金額來假設(shè)。比方每單金額大于100元的顧客，我們認(rèn)為是“富人;每單金額小于100元的顧客，我們

6、認(rèn)為是“窮人。據(jù)此，又可派生出很多其他分析思路。如“富人喜歡什么樣的商品，“窮人喜歡什么樣的商品;“富人的購物時間和“窮人的購物時間;本企業(yè)商圈里是“富人多還是“窮人多;“富人給商場作出的奉獻(xiàn)大還是“窮人作出的奉獻(xiàn)大;“富人喜歡用什么方式來支付，“窮人喜歡用什么方式來支付等等。此外，還有商圈的客單量分析、商圈里的購物頂峰分析、假日經(jīng)濟(jì)對企業(yè)的影響分析等等分析思路。 企業(yè)BI感言：商業(yè)智能在零售業(yè)中的應(yīng)用供給商分析：通過對供給商在選定的時間段內(nèi)的各項(xiàng)指標(biāo)(訂貨量、訂貨額、進(jìn)貨量、進(jìn)貨額、到貨時間、庫存量、庫存額、退換量、退換額、銷售量、銷售額、所供商品毛利率、周轉(zhuǎn)率、交叉比率等)進(jìn)行分析，為供給

7、商的引進(jìn)、儲藏及淘汰(或淘汰其局部品種)及供給商庫存商品的處理提供依據(jù)。主要分析的主題有供給商的組成結(jié)構(gòu)、供給商的送貨情況、供給商所供商品情況(比方銷售奉獻(xiàn)、利潤奉獻(xiàn)等)、供給商的結(jié)算情況等。比方我們發(fā)現(xiàn)有些供給商所提供的商品銷售一直不錯，從而他在某個時間段里的結(jié)款非常穩(wěn)定，而這個供給商的結(jié)算方式是代銷，那么如果資金不緊張，而這個供給商所供商品銷售風(fēng)險又小，為什么不考慮將他改為購銷呢?這樣可以降低本錢呵。 企業(yè)BI感言：商業(yè)智能在零售業(yè)中的應(yīng)用BI對零售業(yè)的分析遠(yuǎn)不止以上所述，至少還有資金運(yùn)轉(zhuǎn)分析、庫存分析和結(jié)算分析、庫存分析、門店分析、調(diào)撥優(yōu)化、采購優(yōu)化。這些分析在實(shí)際經(jīng)營中確實(shí)有著重要的利

8、用價值，誰能對自已的經(jīng)營作出正確的分析，誰就能及時修正自已的經(jīng)營方針和政策，誰就將贏得未來!2BI的歷史、現(xiàn)在、未來學(xué)界公認(rèn)，西蒙對決策支持系統(tǒng)的研究是現(xiàn)代商業(yè)智能概念最早的源頭與起點(diǎn)。1979年，TERADATA誕生，該公司以決策支持系統(tǒng)為已任，致力于構(gòu)建獨(dú)立的數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)。1983年利用并行處理技術(shù)為美國富國銀行建立了第一個決策支持系統(tǒng)。1988年，為解決企業(yè)集成問題，IBM研究員Barry Devlin和Paul Murphy創(chuàng)造性提出了數(shù)據(jù)倉庫這個術(shù)語。1992年，Bill Inmon出版?Building the Data Warehouse?，拉開了DW大規(guī)模應(yīng)用的序幕。1993年

9、，Ralph Kimball出版了?The Data Warehouse Toolkit ?一書，主張建立數(shù)據(jù)集市DATA MART).BI的現(xiàn)在2021年，蔣彬博士出版了?Constructing Data Warehouse with Metadata-driven Generic Operators and more?一書，提出利用元數(shù)據(jù)驅(qū)動的通用操作符來構(gòu)建倉庫的方法，受到了Inmon的高度評價。BI市場經(jīng)歷了多輪并購，目前BI廠商分為兩類，一類是綜合性BI提供商IBM，ORACLE，SAP，微軟，另一類是專業(yè)化BI提供商，如TERADATA和SAS。IBM隨后并購了Datastage

10、,Cognos和Spss；ORACLE收購了Hyperrion后排名大大提升：SAP收購了Business Objects;近期傳言SAP可能被IBM或微軟收購。BI市場的規(guī)模BI的未來操作型BI交互式BI可視化BI實(shí)時BI移動BISaaS BI3BI的前景BI行業(yè)的開展前景從全球范圍看，商業(yè)智能已成為最具前景的IT領(lǐng)域。2021年中國大陸地區(qū)的BI市場份額到達(dá)36億元人民幣，同比增長27%。截止到2021年，中國BI從員人員僅8萬人，BI人員需求量大，開展機(jī)遇大。產(chǎn)品供給商IBM，ORACLE，SAS，MS。技術(shù)力量 很強(qiáng)，比較難進(jìn)。甲方銀行、電信等。比較舒服，很難在技術(shù)上有所發(fā)揮。工程實(shí)施

11、方。開展前景大，需求量大。新興技術(shù)對BI的影響物聯(lián)網(wǎng)：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)最終的實(shí)現(xiàn)需要智能處理，需要通過龐大系統(tǒng)來進(jìn)行智能分析和管理，而這個智能分析管理就是當(dāng)前被企業(yè)決策者以及CIO所持續(xù)關(guān)注的商務(wù)智能(BI)。 -計(jì)世資訊?中國RFID與物聯(lián)網(wǎng)開展2021年度報告?云計(jì)算：云計(jì)算使得BI具有處理海量數(shù)據(jù)的能力云計(jì)算環(huán)境下，BI的共享性將成為最重要的優(yōu)勢之一 云計(jì)算能夠提升BI的時效性 云計(jì)算與BI的結(jié)合增強(qiáng)了BI系統(tǒng)的開放性 云計(jì)算與BI的結(jié)合將降低本錢 4BI人才的培養(yǎng)從商業(yè)智能的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)看人才需求ETL工程師數(shù)據(jù)倉庫工程師前端開發(fā)人員BI終端用戶各類BI開發(fā)人員能力的需求ETL工程師：算法、程序

12、設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫工程師：數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)、管理、優(yōu)化；理解管理和決策；前端開發(fā)人員：管理和決策需求、開發(fā)工具、溝通能力終端用戶：信息技術(shù)、數(shù)據(jù)分析、管理決策BI方向人才的能力管理和經(jīng)濟(jì)知識：能夠理解管理控制和決策需求對改進(jìn)管理控制和決策有一定的洞察力關(guān)于用數(shù)學(xué)方法來描述問題信息技術(shù)知識與能力較強(qiáng)的算法和程序設(shè)計(jì)能力；扎實(shí)的數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)、管理及優(yōu)化能力；快速掌握相關(guān)的開發(fā)工具；能夠快速將信息以不同形式展示給決策者我們的實(shí)踐能力培養(yǎng)體系ERP沙盤模擬：對企業(yè)運(yùn)行過程的感性認(rèn)識；管理軟件實(shí)習(xí)：信息技術(shù)下的企業(yè)運(yùn)行；信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)：數(shù)據(jù)庫與程序設(shè)計(jì)能力；包含商業(yè)智能平臺的局部實(shí)現(xiàn)；商業(yè)智能實(shí)踐：首先利用用友BQ等已有平臺實(shí)現(xiàn)一個簡單的BI系統(tǒng)；進(jìn)而設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)一個完整的BI系統(tǒng)；畢業(yè)實(shí)習(xí)：在企業(yè)參加實(shí)際BI系統(tǒng)的建設(shè)我們的優(yōu)勢：3+1模式：專門一年時間用于實(shí)習(xí)實(shí)踐，培養(yǎng)實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)；與鴻宇連邦、縱橫貝爾建立了合作協(xié)議；有兩名海外特聘教授的參與；在ETL方面有MGO的獨(dú)家授權(quán)。題外：商業(yè)智能方向與專業(yè)主流是何