商业智能bi是什么意思？包括哪三大组成部分？随着越来越多的公司将商业智能BI引入到日常运营和商业决策中，BI的热点逐渐起来了。商业智能系统兴起，那你知道商业智能bi是什么意思？包括哪三大组成部分吗？

商业智能bi介绍：

BI是BusinessIntelligence的英文缩写，在中文中被解释为商业智能。它是用于帮助公司更好地使用数据以提高决策质量的技术的集合。这是从大量数据中钻取信息和知识的过程。简而言之，这是业务，数据和数据价值的应用过程。

换句话说，BI是一个完整的解决方案，可以从企业的不同业务系统（例如ERP，CRM，OA，BPM等，包括由其自行开发的业务系统软件）中提取有用的数据，执行集成清洗，同时确保数据准确性，执行数据分析和处理，并使用适当的查询和分析工具快速、准确地为企业提供报告呈现和分析，并为企业提供决策支持。

简要概述此过程的三个主要部分：数据源收集，数据仓库数据准备，可视报告显示和数据分析。

商业智能bi三大组成部分：

1、数据报表

报表是企业管理的基本措施和途径，是企业的基本业务要求，也是实现BI战略的基础。报表可以帮助企业访问、格式化数据，并把数据信息以可靠和安全的方式呈现给使用者。报表常规呈现就是使用柱状图、饼状图、折线图、二维表格等图形可视化的方式将企业日常的业务数据（财务、供应链、人力、运营等）全面呈现出来，再通过各种维度（看数据的角度）筛选、关联、跳转、钻透等方式查看各类分析指标，业务分析图表按照主题划分，图表之间存在一定的逻辑关系。

这个层次的报表分析就是呈现企业日常经营、业务的情况，让报表用户对日常的业务有一个清晰、直接、准确的认知，其次解放了他们自己手工通过EXCEL通过各种函数做汇总分析、制图的工作。比如，财务部门会关心今年的营业收入、目标完成率、营业毛利润率、净资产收益率等；销售部门会关心销售金额、订单数量、销售毛利、回款率等；采购部门会关心采购入库金额、退货情况、应付账款等等。

在这个阶段系统价值就显得非常有限，数据的作用仅仅是从一个可视化的角度对业务做出了另一种形式的解读，用户仅仅是被动的接收来自可视化报表上传递的信息。

2、数据分析

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可以被分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。Smartbi的企业级数据分析的BI工具可帮助企业快速搭建大型的综合数据分析平台，也能提供个性的可视化解决方案。

商业智能BI是先通过第一层的报表呈现，将很多业务运营情况直观的反映出来，让用户可以直观的看到在我们经验之外的数据表现情况。商业智能BI在这里体现的价值就是要对这些异常数据进行有目的的分析，通过相关联的维度、指标使用钻透、关联等分析方式探索出可能存在的原因。

在这个层次中，可视化报表的分析是带着问题找问题的，通过一次或者多次的维度和指标图表构建，逐步形成了一种比较可靠的、固化的分析模型。这个阶段的用户不再是被动接受来自图表中反映的信息，而是通过异常数据来定位到背后的一个业务问题，数据和业务在这个层次开始有了联系，数据图表之间的逻辑性更强

3、数据挖掘

广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI。但从技术术语上说，数据挖掘(DataMining)特指的是:源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上，我们可以定义:数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测、支持决策。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘是一种更深层次的业务数据的主动设计和探索分析。这层分析的提出更加深入业务，围绕一个一个业务分析场景展开，对业务的认知要足够深。

对于企业而言，商业智能BI无法直接生成决策，而是使用BI处理的数据来支持决策。核心是通过构建数据仓库平台来有效地集成数据和组织数据，以支持分析决策并实现其价值。数夫家居商业智能BI看板是为家居企业量身定制的数字化管理工具。可灵活自定义，可深度集成。，帮助决策层制定更明智的战略。
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