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商业智能是什么意思

1、定义：商业智能的概念最早是 Gartner Group 于1996年提出来的。 当时将 商业智能定义为 一类由数据仓库（或数据集市）、 查询报表、 联机分析、 数据挖掘、 数据备份和恢复等部分组成的， 以帮助企业决策为目的的技术及其 应用。

2、商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出。

3、BI有6个意思。1，商业智能（Business Intelligence）BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

4、商业智能是商业数据海洋中的指南针，它从历史数据中提取信息，搞清楚经营状况，通过信息的分析获取对经营决策有价值的知识，从而帮助用户对自身的业务经营做出正确而明智的决定。

5、商务智能指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的各种经营活动提供决策信息。

6、商业智能（Business Intelligence，简称BI）是一种通过数据分析和数据挖掘来优化商业决策的过程。拓展知识：商业智能的概念源于现代科技和数据处理能力的发展，尤其是大数据技术的进步，使人们能够更深入地理解数据，并将其转化为有用的商业信息。商业智能主要包含三个主要部分：数据源、数据整合、以及数据分析。

什么是商业职能【BI】,它产生的原因和作用是什么?

学术界的观点是：BI 实际上是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合，其主要目标是将企业所掌握的信息转换成竞争优势，提高企业决策能力、决策效率、决策准确性。

商业智能（BI），如同一把钥匙，解锁企业决策的智慧之门。它是一种强大的数据技术解决方案，旨在整合企业的复杂信息，转化为直观易懂的可视化决策支持。BI的架构分为三层：用户友好的可视化分析层，深藏数据智慧的数据模型层，以及数据汇聚的基石——ETL与数据仓库。在企业信息化的版图中，BI扮演着双重角色。

bi的含义是商业智能。BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。

金蝶k3商务智能系统的运用给企业带来哪些方便

商业分析方面，系统为专业分析人员如一线经理和业务主管提供了强大工具，他们可以借助系统进行深度多维度分析，灵活的数据挖掘和展示，以便为决策者提供详尽且全面的分析报告。这有助于企业深入理解业务运营，抓住增长和盈利的机遇。

金蝶K/3办公自动化系统是一个专为企业设计的知识办公平台，旨在提升企事业单位部门、群组和个人的协同工作效率。它构建了一个电子化的工作环境，通过可视化的工作流系统和智能知识挖掘功能，打造了企业知识门户，便于信息的及时、有序处理。

K3 系统是金蝶金公司开发一个ERP的产品，主要是对公司的流程、财务的管理，帮助公司进行信息化的实施。K3软件集成有财务、采购、订单、仓库、进货、销售、经理数据仓库、决策分析、合同管理等方面，经过几年的更新，有商业版本与工业版本，目前应该在V0或V10左右。

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在全面性方面，金蝶K3涵盖了MTO计划模式，销售与运作计划（S&OP）的全面支持，看板管理的应用，以及深入的现金流预测，为企业的运营决策提供了全方位的数据支持。在易用性方面，金蝶K3拥有标准化的绩效监控分析体系，用户可以轻松进行智能查询，通过功能标准编码体系，快速找到所需功能。

智能商业到底是什么?

1、商业智能一直存在于企业的日常工作当中。比如对数据的简单整理、对报表的分析、通过这些分析做出未来若干时间内的工作规划等，这些都是商业智能的表现。

2、商业智能（Business，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

3、商业智能（Business Intelligence，简称BI）是一种通过数据分析和数据挖掘来优化商业决策的过程。拓展知识：商业智能的概念源于现代科技和数据处理能力的发展，尤其是大数据技术的进步，使人们能够更深入地理解数据，并将其转化为有用的商业信息。商业智能主要包含三个主要部分：数据源、数据整合、以及数据分析。

4、管理就是决策，决策需要信息。决策过程实际上就是一个信息输入、信息输出及信息反馈的循环过程。

有哪些商业智能数据分析方法?

1、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。

2、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。比如我们要利用商务智能工具FineBI做一个财务分析，就可以先确立一个主表，依据分析的维度取出不同的维表，OLAP会自动建立表间关联，业务人员只需搭建图表结构即可实现数据查询和分析结构的展示。

3、留存分析 我们通过活动等形式把用户引流到我们的流量池里，但是经过一段时间后，用户可能就会慢慢的流失了。那些留下来或者经常访问我们店铺的用户称之为留存。我们常常用到的日活跃用户量、月活跃用户量、季度活跃用户量，来检测我们店铺的流量。

4、转化漏斗 按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有不同供应商及时交货率趋势等。用户分群 在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的供应商群组进行分析和比对；数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。

5、需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从文档中智能提取信息。 Data Quality and Master Data Management（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。