第一篇：商務(wù)智能(BI)論文：汽車營(yíng)銷商務(wù)智能軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

商務(wù)智能(BI)論文：汽車營(yíng)銷商務(wù)智能軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

【中文摘要】中國(guó)加入了世貿(mào)組織(WTO)以后,中國(guó)汽車行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)變得更加激烈和殘酷,國(guó)外企業(yè)逐步進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng),國(guó)內(nèi)企業(yè)不斷擴(kuò)大規(guī)模,都紛紛搶奪資源、客戶和市場(chǎng)。面對(duì)這些競(jìng)爭(zhēng)壓力,汽車企業(yè)管理者當(dāng)前最重要的問(wèn)題就是如何了解并掌握瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)情況和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的戰(zhàn)略措施,及時(shí)調(diào)整自家企業(yè)的經(jīng)營(yíng)策略,并做出正確的營(yíng)銷決策,以確保維持老客戶、開(kāi)拓新客戶,從而保持并提高利潤(rùn)和市場(chǎng)份額。本論文是依據(jù)國(guó)家863計(jì)劃課題“面向汽車營(yíng)銷的智能決策支持系統(tǒng)”,進(jìn)行了“汽車營(yíng)銷商務(wù)智能軟件”的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。本文大體包括市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)、客戶行為分析和汽車配送三個(gè)功能模塊的設(shè)計(jì)與研發(fā),并將其整合和調(diào)試,構(gòu)建整個(gè)系統(tǒng)。在企業(yè)決策和客戶關(guān)系管理理論指導(dǎo)下,將商務(wù)智能和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于該系統(tǒng),使其能夠更好地滿足各個(gè)功能模塊的特定需求,從而實(shí)現(xiàn)輔助決策的功能。具體包括:使用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的因果分析法和時(shí)間序列法,數(shù)據(jù)挖掘中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行市場(chǎng)需求分析和預(yù)測(cè);使用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法K-means、關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori、ID3決策樹(shù)和模糊評(píng)判方法分別進(jìn)行客戶價(jià)值細(xì)分、潛在客戶識(shí)別、客戶流失分析和客戶滿意度分析;使用模糊離散粒子群優(yōu)化算法求解車輛路徑問(wèn)題...【英文摘要】After China joined the WTO, the economy and industries in China have been gradually getting close to the world and the speeding up Chinese economic development has been

affected by the global economy and competition.The traditional management pattern could not keep up with the pace of the word, so that the introduction of advanced technologies, theories and cultures becomes inevitable.As one of the leader industries in China, automobile industry is investing more and more money on information technology y...【關(guān)鍵詞】商務(wù)智能(BI)數(shù)據(jù)挖掘(DM)客戶關(guān)系管理(CRM)市場(chǎng)預(yù)測(cè) 客戶分析

【英文關(guān)鍵詞】Business Intelligence(BI)Data Mining(DM)Customer Relationship Management(CRM)Market Forecasting Customer Analysis 【目錄】汽車營(yíng)銷商務(wù)智能軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)4-512-1613-1416-24關(guān)概念1616摘要5-7

Abstract7-9

提要

第1章 緒論1.2 研究目的第2章 相關(guān)技術(shù)原理2.1.1 商務(wù)智能的相1.1 研究背景和意義12-131.3 研究?jī)?nèi)容概述14-162.1 商務(wù)智能(BI)16-172.1.2 商務(wù)智能與智能決策支持關(guān)系

2.2 數(shù)據(jù)2.2.2 2.1.3 汽車營(yíng)銷中的商務(wù)智能技術(shù)16-17

2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘的分類17-20挖掘(DM)17-21數(shù)據(jù)挖掘在汽車營(yíng)銷管理中的應(yīng)用20-21(CRM)21-22

2.3 客戶關(guān)系管理

2.3.2

2.3.1 客戶關(guān)系管理的概念21-22客戶關(guān)系管理在汽車行業(yè)中的應(yīng)用222.4 開(kāi)發(fā)環(huán)境及采用技

術(shù)22-2424-36法24-27析算法28-34第3章 汽車營(yíng)銷商務(wù)智能軟件的算法研究3.1 市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)算法

24-28

3.1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)方3.2 客戶行為分

3.2.2 3.1.2 數(shù)據(jù)挖掘方法27-28

3.2.1 客戶價(jià)值細(xì)分算法28-3030-31

3.2.3 客戶流失分析算法

32-34潛在客戶識(shí)別算法31-323.2.4 客戶滿意度分析算法3.3 汽車配送算法34-36實(shí)現(xiàn)36-553738-4139-40

第4章 汽車營(yíng)銷商務(wù)智能軟件系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與4.1 技術(shù)路線36-38

4.1.1 技術(shù)框架4.2 總體設(shè)計(jì)

4.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理4.3 各功能模塊設(shè)4.1.2 服務(wù)框架37-384.2.1 體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)394.2.3 構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)40-41計(jì)與實(shí)現(xiàn)41-5542-44

4.3.1 市場(chǎng)預(yù)測(cè)模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

4.3.3 4.3.2 客戶分析模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)44-51汽車配送模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)51-5252-53

4.3.4 登錄模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

第54.3.5 業(yè)務(wù)員管理模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)53-55

55-5955-57章 汽車營(yíng)銷商務(wù)智能軟件的驗(yàn)證和分析與企業(yè)驗(yàn)證55-57驗(yàn)證5757-5859-615960-61

5.1.1 系統(tǒng)測(cè)試

5.1 系統(tǒng)測(cè)試5.1.2 企業(yè)5.2 結(jié)果分析57-595.2.1 市場(chǎng)前景分析

第6章 結(jié)論與展望5.2.2 競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)分析58-596.1 工作總結(jié)59-606.1.2 技術(shù)難點(diǎn)59-60參考文獻(xiàn)61-63

6.1.1 創(chuàng)新內(nèi)容6.2 未來(lái)工作展望作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間所取得的科研成果63-64致謝64

第二篇：《商務(wù)智能》讀后感

《商務(wù)智能》讀后感

——信息中心高翔

近些年來(lái)，“商務(wù)智能”這一詞時(shí)時(shí)出現(xiàn)在我們的視線之中。由于智能商務(wù)將先進(jìn)的信息技術(shù)應(yīng)用到企業(yè)的信息化建設(shè)中，因此，商務(wù)智能廣泛受到世界各行各業(yè)的青睞。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，以及企業(yè)的信息過(guò)載、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇,企業(yè)與企業(yè)之間的交流與競(jìng)爭(zhēng)大都是通過(guò)數(shù)據(jù)訪問(wèn)和共享等情況而發(fā)展。商務(wù)智能發(fā)展的時(shí)間雖然不長(zhǎng)，但是已經(jīng)成為備受企業(yè)關(guān)注的對(duì)象，它的應(yīng)用前景非常廣闊。為了對(duì)商務(wù)智能有更加深入和系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，我最近拜讀了趙衛(wèi)東老師的《商務(wù)智能》這一本書(shū)。

在這一本書(shū)中，趙老師主要向讀者介紹了商務(wù)智能系統(tǒng)的架構(gòu)以及商務(wù)智能的核心技術(shù)——數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘與OLAP的基本概念、基本方法和技術(shù)，然后在此基礎(chǔ)上，討論了商務(wù)智能在電子商務(wù)、移動(dòng)商務(wù)、知識(shí)管理、Web挖掘、企業(yè)績(jī)效管理、流程管理和RFID數(shù)據(jù)管理等領(lǐng)域的應(yīng)用，此外還分析了商務(wù)智能在國(guó)內(nèi)外的發(fā)展趨勢(shì)。這本書(shū)內(nèi)容新穎、全面，案例豐富，是我們這些信息技術(shù)人員學(xué)習(xí)商務(wù)智能的良好參考資料。

商務(wù)智能，英文為Business Intelligence，簡(jiǎn)寫為BI，于1996年被Gartner Group的Howard Dresner首次提出，它描述了一系列的概念和方法，通過(guò)應(yīng)用于基于事實(shí)的支持系統(tǒng)，來(lái)輔助商業(yè)決策的制定。商業(yè)智能的支撐技術(shù)主要由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（ＤＷ）、在線分析處理（ＯＬＡＰ）以及數(shù)據(jù)挖掘（ＤＭ）三部分組成。所謂數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指面向

主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營(yíng)管理中的決策制定過(guò)程；在線分析處理是指是一種高度交互式的過(guò)程，信息分析專家可以即時(shí)進(jìn)行反復(fù)分析，迅速獲得所需結(jié)果；數(shù)據(jù)挖掘是指是從浩瀚如海的數(shù)據(jù)和文檔中發(fā)現(xiàn)以前未知的、可以理解的信息的過(guò)程。商務(wù)智能的過(guò)程是指：從不同的數(shù)據(jù)源（交易系統(tǒng)或其他內(nèi)容儲(chǔ)存系統(tǒng)）收集的數(shù)據(jù)中提取有用的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，將數(shù)據(jù)經(jīng)轉(zhuǎn)換、重構(gòu)后存入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市（這時(shí)數(shù)據(jù)變?yōu)樾畔ⅲ?，然后尋找合適的查詢、報(bào)告和分析工具和數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)信息進(jìn)行處理（這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識(shí)），最后將知識(shí)呈現(xiàn)于用戶面前，轉(zhuǎn)變?yōu)闆Q策。

商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策的工具。這里所談的數(shù)據(jù)包括來(lái)自企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的訂單、庫(kù)存、交易賬目、客戶和供應(yīng)商等來(lái)自企業(yè)所處行業(yè)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)據(jù)以及來(lái)自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)。企業(yè)不管大小，都必須對(duì)瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)情況做出及時(shí)、高效的反應(yīng)，而這些反應(yīng)都必須建立在對(duì)全面、準(zhǔn)確和及時(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上。一般而言，智能型企業(yè)更能夠反應(yīng)迅速、適應(yīng)顧客變化的需要以及采取正確的顧客解決方案。

商務(wù)智能的出現(xiàn)經(jīng)歷了一個(gè)漸進(jìn)的、復(fù)雜的演進(jìn)過(guò)程，并且仍處于發(fā)展之中?，F(xiàn)如今的商務(wù)智能逐漸從戰(zhàn)略型的BI轉(zhuǎn)型為操作型或者實(shí)施型的BI，更加關(guān)注績(jī)效、價(jià)值和數(shù)據(jù)質(zhì)量，著眼于更成熟的數(shù)據(jù)分析和展現(xiàn)技術(shù)。但商務(wù)智能在中國(guó)的發(fā)展尚處于起步階段，大部分

企業(yè)對(duì)商務(wù)智能仍然缺乏了解，并且在企業(yè)實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程當(dāng)中，商業(yè)智能的失敗率達(dá)到70%，這又是什么原因呢？對(duì)此，我認(rèn)為，商務(wù)智能在國(guó)內(nèi)實(shí)施成功率不高主要有以下幾個(gè)方面的原因：

1、起步晚。很多人對(duì)商業(yè)智能了解不多，意識(shí)不強(qiáng)、參與度不高。

商業(yè)智能的提出，據(jù)今已有十幾年的歷史，國(guó)外成熟的信息系統(tǒng)以及管理理念比較成熟，而國(guó)內(nèi)則不同，由于國(guó)內(nèi)信息化起步比較晚，導(dǎo)致了商業(yè)智能的建設(shè)要比國(guó)外的商業(yè)智能建設(shè)晚，很多人對(duì)于商業(yè)智能并不是很了解，現(xiàn)在一直處于報(bào)表的階段，同時(shí)也無(wú)法正確理解商業(yè)智能的價(jià)值，從而導(dǎo)致了商業(yè)智能這種技術(shù)一直不能得到大規(guī)模的普及。

2、技術(shù)不成熟。目前只有報(bào)表、OLAP、儀表盤和統(tǒng)計(jì)分析等用的比較成功，而其他方面的應(yīng)用還處于研發(fā)、摸索階段。例如非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的數(shù)據(jù)處理，目前還缺少有效的實(shí)用工具。

3、目前在中高端市場(chǎng)，國(guó)外商務(wù)智能解決方案提供商壟斷市場(chǎng)，但其業(yè)務(wù)模型與國(guó)內(nèi)企業(yè)不完全適應(yīng)，國(guó)內(nèi)的商務(wù)智能解決方案供應(yīng)商無(wú)論從產(chǎn)品的完整性和實(shí)施能力上也沒(méi)有多大優(yōu)勢(shì)。

4、缺乏既懂商業(yè)智能技術(shù)，又熟悉企業(yè)業(yè)務(wù)的人員，在商務(wù)智能市場(chǎng)逐年有很大增長(zhǎng)的情況下，無(wú)論從數(shù)量上還是質(zhì)量上都無(wú)法滿足企業(yè)的需求。

5、商業(yè)智能項(xiàng)目的軟硬件和實(shí)施費(fèi)用很高，風(fēng)險(xiǎn)也比較大。

由于上訴原因的共同作用，才導(dǎo)致了現(xiàn)如今商務(wù)智能在我國(guó)的應(yīng)用現(xiàn)狀。但由于商務(wù)智能可以利用現(xiàn)代信息技術(shù)收集、管理、展示和分析那些結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的商務(wù)數(shù)據(jù)和信息的訴求，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)商務(wù)決策的精準(zhǔn)性、有效性、快速性和動(dòng)態(tài)性，所以商務(wù)智能市場(chǎng)潛力巨大?，F(xiàn)在有一些有遠(yuǎn)見(jiàn)的企業(yè)正在努力克服上述問(wèn)題，并將商務(wù)智能應(yīng)用于本企業(yè)的信息化建設(shè)之中，其中不乏一些成功的案例，例如寶鋼、中國(guó)海關(guān)等企業(yè)。

以我們煙草企業(yè)為例，日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包含有哪類產(chǎn)品更受哪類客戶的喜歡，哪類促銷活動(dòng)能提升銷售額，什么時(shí)間段應(yīng)該推出什么樣的產(chǎn)品等等信息。所以面對(duì)如此海量并且很有商業(yè)價(jià)值的數(shù)據(jù)，我們可以考慮將商務(wù)智能應(yīng)用于我們的企業(yè)信息化建設(shè)之中，運(yùn)用新技術(shù)為領(lǐng)導(dǎo)者的正確決策提供依據(jù)。對(duì)此，我有以下設(shè)想：

1、傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具、方法對(duì)于我們企業(yè)的海量數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，是非常耗費(fèi)人力、物力、財(cái)力的。通過(guò)應(yīng)用商務(wù)智能，我們可以將新的信息技術(shù)有效地應(yīng)用在商務(wù)分析中，從而優(yōu)化企業(yè)的信息管理系統(tǒng)。商務(wù)智能過(guò)程中所運(yùn)用到的信息技術(shù)主要包括先收集各種數(shù)據(jù)，隨后提取有用數(shù)據(jù)，再利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的篩選，將有質(zhì)量的數(shù)據(jù)提出來(lái)并進(jìn)行轉(zhuǎn)換，然后將其存入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，并對(duì)有價(jià)值的信息進(jìn)行處理。最后，將有效的決策呈現(xiàn)在用戶面前。整個(gè)一連串過(guò)程，必定是需要計(jì)算機(jī)信息管理系統(tǒng)來(lái)處理的，這樣就大大節(jié)約了成本。商務(wù)智能的有效應(yīng)用，使企業(yè)信息化具有良好的可靠性、兼容

性、擴(kuò)展性、靈活性、協(xié)調(diào)性和一致性，使企業(yè)的信息數(shù)據(jù)更加的真實(shí)有效。也就是說(shuō)，將商務(wù)智能運(yùn)用于企業(yè)信息化建設(shè)，利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)企業(yè)的信息進(jìn)行快速有效的處理，不僅能大大提高辦事效率，而且還能為企業(yè)節(jié)約了成本，這樣就直接為企業(yè)創(chuàng)造了極大的經(jīng)濟(jì)效益。

2、在產(chǎn)品和管理高度同質(zhì)化的背景下，客戶資源成為企業(yè)最重要的資源。我們煙草企業(yè)可以通過(guò)客戶關(guān)系管理，并將現(xiàn)在日趨流行的商務(wù)智能的理念引入企業(yè)的CRM戰(zhàn)略之中，以提高企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。與商務(wù)智能相結(jié)合的CRM可以從大量的數(shù)據(jù)中整理和提取出信息，進(jìn)而將這些信息轉(zhuǎn)化為可支持決策的知識(shí)，從這些知識(shí)里我們可以得知哪類客戶、哪個(gè)地區(qū)的客戶更偏好哪類商品以及今后的購(gòu)買趨勢(shì)等等，這些知識(shí)能告訴我們企業(yè)事情發(fā)生的原因及發(fā)展趨勢(shì)，這樣，我們就能及時(shí)、迅速、準(zhǔn)確地制定與客戶的互動(dòng)行為，以提升客戶的忠誠(chéng)度、銷售量和利潤(rùn)率，最終實(shí)現(xiàn)“以客戶為中心”的經(jīng)營(yíng)模式。

3、供應(yīng)鏈管理對(duì)于我們煙草企業(yè)來(lái)說(shuō)，是至關(guān)重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。在供應(yīng)鏈管理活動(dòng)中需要并產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，我們可以利用商務(wù)智能工具整合并分析這些數(shù)據(jù)，來(lái)改進(jìn)供應(yīng)鏈管理過(guò)程中的決策，減少浪費(fèi)，提高經(jīng)營(yíng)效率和客戶滿意度。具體來(lái)說(shuō)，商務(wù)智能系統(tǒng)能夠?yàn)楣?yīng)鏈提供以下基本的效益：改善數(shù)據(jù)的可見(jiàn)度，使庫(kù)存水平降低；分析客戶服務(wù)水平，識(shí)別供應(yīng)鏈管理中的關(guān)鍵問(wèn)題；更好地理解客戶需求，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；分析運(yùn)輸績(jī)效，利用高效的運(yùn)輸服務(wù)來(lái)減少運(yùn)輸成本；改善供應(yīng)鏈關(guān)系，加強(qiáng)與供應(yīng)鏈伙伴的合作，提高供應(yīng)

鏈的競(jìng)爭(zhēng)力?；谝陨系暮锰?，我們煙草企業(yè)應(yīng)該著力于運(yùn)用商務(wù)智能解決方案從供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，為整個(gè)供應(yīng)鏈管理提供完整的視圖，為供應(yīng)鏈管理中的決策提供依據(jù)。

總而言之，我們企業(yè)的信息化建設(shè)離不開(kāi)商務(wù)智能，它是一個(gè)充滿希望的新興領(lǐng)域。我們要將其廣泛應(yīng)用到企業(yè)的發(fā)展中去，要讓企業(yè)從各個(gè)方面提升自己的綜合實(shí)力，比如加快企業(yè)的體制和技術(shù)方面的創(chuàng)新，完善企業(yè)的管理制度等，惟有這樣，才能有效地增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，使企業(yè)長(zhǎng)久立于不敗之地。

第三篇：《商務(wù)智能》讀書(shū)報(bào)告

《商務(wù)智能》讀書(shū)報(bào)告

讀這本書(shū)帶給我許多的“沒(méi)想到”：拿到這本書(shū)的時(shí)候，我也沒(méi)有想到這本書(shū)寫的這么好；在讀完全書(shū)，忽然靈機(jī)一閃，想到網(wǎng)上搜索一下作者的時(shí)候，我沒(méi)想到作者曾經(jīng)做過(guò)愛(ài)立信的項(xiàng)目經(jīng)理和市場(chǎng)經(jīng)理。一本能夠讓人期待，并且?guī)Ыo人意外驚喜的書(shū)，無(wú)論如何都應(yīng)該算是一本好書(shū)。

《商務(wù)智能》這本書(shū)內(nèi)容比較新穎、全面，適合計(jì)算機(jī)應(yīng)用、軟件工程、信息管理、電子商務(wù)和管理科學(xué)等，商務(wù)智能是近年來(lái)企業(yè)信息化的熱點(diǎn)，有著廣闊的應(yīng)用前景?！渡虅?wù)智能》首先介紹了商務(wù)智能的基本概念、商務(wù)智能系統(tǒng)的架構(gòu)以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘等核心技術(shù)。在此基礎(chǔ)上，討論了商務(wù)智能在電子商務(wù)、移動(dòng)商務(wù)、知識(shí)管理、Web挖掘、企業(yè)績(jī)效管理和流程管理等領(lǐng)域的應(yīng)用。此外，還分析了商務(wù)智能在國(guó)內(nèi)外的發(fā)展趨勢(shì)。

書(shū)中對(duì)于商務(wù)智能“前世今生”的描寫非常形象。但感覺(jué)讀完全書(shū)，自己才開(kāi)始真正了解了商務(wù)智能的皮毛。以前的知識(shí)，不過(guò)盲人摸象而已。

我從書(shū)中了解到了很多知識(shí)知道了商務(wù)智能（Business Intelligence，簡(jiǎn)稱BI）的概念最早是Gartner Group 的Howard Dresner于1996 年提出來(lái)的，我國(guó)學(xué)者將之翻譯為“商業(yè)智能”

或“商務(wù)智能”，本文選用“商務(wù)智能”作為Business

Intelligence的中文翻譯。近年來(lái)，商務(wù)智能技術(shù)日趨成熟，越來(lái)越多的企業(yè)決策者意識(shí)到需要商務(wù)智能來(lái)保持和提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

商務(wù)智能是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、OLAP等技術(shù)的集成，作為當(dāng)前重要的研究前沿之一，商務(wù)智能是學(xué)術(shù)界和企業(yè)界關(guān)注的熱點(diǎn)。商務(wù)智能的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，典型的有電信、銀行、保險(xiǎn)、醫(yī)療、零售、政府等，以及所有建立了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的用戶。從商務(wù)智能應(yīng)用的論文內(nèi)容來(lái)看，我國(guó)的商務(wù)智能應(yīng)用還處于起步階段，僅在信息化程度偏高的電信、銀行、保險(xiǎn)、醫(yī)療等有少量應(yīng)用。這一方面因?yàn)樯虅?wù)智能是建立在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)上的，我國(guó)大部分企業(yè)的信息化程度偏低，缺乏數(shù)據(jù)的積累，而數(shù)據(jù)的積累需要一個(gè)較長(zhǎng)期的過(guò)程。另一方面因?yàn)閷?duì)商務(wù)智能的認(rèn)知度不高，缺乏商務(wù)智能方面的人才以及對(duì)這些人才的有效管理。

商務(wù)智能的應(yīng)用與行業(yè)內(nèi)信息化的基礎(chǔ)狀況密切相關(guān)，實(shí)施商務(wù)智能的企業(yè)中，以電信、金融行業(yè)的使用率較高。

為了對(duì)近年來(lái)國(guó)內(nèi)商務(wù)智能論著情況有一個(gè)比較全面的了解，我分別以“商務(wù)智能”和“商業(yè)智能”為檢索題，通過(guò)對(duì)國(guó)家圖書(shū)館的多庫(kù)目錄檢索系統(tǒng)進(jìn)行題名檢索，得到近年來(lái)相關(guān)論著及博碩論文分布情況：國(guó)內(nèi)商務(wù)智能專著只有2004年的兩本，譯著在2003年~2005年間只有三本。相對(duì)于最早1988年出版、截止2005年已經(jīng)出版23本的西文專著要少得多。國(guó)外2001年~2004年間出版的商務(wù)智能專著數(shù)量極多，說(shuō)明經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的發(fā)展，國(guó)外商務(wù)智能的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究都比較成熟。而我國(guó)從2002年起僅有少量的博士論文，關(guān)于商務(wù)智能的專著也屈指可數(shù)，我國(guó)商務(wù)智能僅處于導(dǎo)入期，對(duì)商務(wù)智能的系統(tǒng)研究還有大量工作要做。從檢索結(jié)果來(lái)看，1996年的兩篇簡(jiǎn)訊可以說(shuō)是國(guó)內(nèi)較早關(guān)于商務(wù)智能的文章。中國(guó)學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)在1996年~2005年期間，收錄了有關(guān)“商務(wù)智能”和“商業(yè)智能”的論文一共200篇，文章數(shù)量年代分布呈現(xiàn)前幾年緩慢增長(zhǎng)，近幾年明顯遞增的特征。因此可以將國(guó)內(nèi)商務(wù)智能發(fā)展規(guī)劃為兩個(gè)階段：①初始階段（1996年~2001年）：這個(gè)階段國(guó)內(nèi)商務(wù)智能初露端倪，這段時(shí)間相關(guān)文章很少，有36篇，約占總數(shù)18%，說(shuō)明商務(wù)智能在當(dāng)時(shí)屬新事務(wù)，沒(méi)有得到應(yīng)有的重視，這段時(shí)期的文章多是關(guān)于商務(wù)智能軟件和國(guó)外商務(wù)智能研究的簡(jiǎn)單介紹和綜述。②明顯增長(zhǎng)階段（2002年~2005年）：這階段論文有顯著增長(zhǎng)。不少論文討論商務(wù)智能在各行業(yè)和各領(lǐng)域的應(yīng)用，但是關(guān)于商務(wù)智能的較高水平和較深層次的學(xué)術(shù)研究論文還極少，大部分文章仍是簡(jiǎn)單的、重復(fù)的功能介紹、綜述和簡(jiǎn)訊等。目前我國(guó)企業(yè)信息化程度普遍不高、缺乏大量數(shù)據(jù)積累、缺乏應(yīng)用商務(wù)智能的實(shí)踐有關(guān)。

我查閱大量的相關(guān)論文資料，對(duì)當(dāng)前商務(wù)智能的研究主題進(jìn)行劃分并加以調(diào)整，將商務(wù)智能的研究?jī)?nèi)容劃分為基礎(chǔ)研究和應(yīng)

用層面兩大類，其中基礎(chǔ)研究包括商務(wù)智能定義、功能（任務(wù)）、技術(shù)、綜述等，關(guān)于商務(wù)智能的一般應(yīng)用研究等無(wú)法歸于應(yīng)用層面所分細(xì)類的文章也放在這一部分；應(yīng)用層面分為：①商務(wù)智能軟件方面的簡(jiǎn)訊和功能介紹；②商務(wù)智能的行業(yè)應(yīng)用，如金融、電信等；③商務(wù)智能應(yīng)用的范疇，如客戶關(guān)系管理、電子政務(wù)等。按以上主題通過(guò)對(duì)中國(guó)學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)按題名檢索的結(jié)果進(jìn)行分類，統(tǒng)計(jì)表明，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)商務(wù)智能基礎(chǔ)工作研究較少，共75篇，占總數(shù)的37.5%，其中還包括無(wú)法歸類于商務(wù)智能軟件和具體應(yīng)用的一般應(yīng)用討論的文章。這里分別以“商務(wù)智能”、“商業(yè)智能”為題名檢索到商務(wù)智能技術(shù)方面的論文極少，但如果以“數(shù)據(jù)挖掘”、“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”、“OLAP”分別進(jìn)行題名檢索，會(huì)得到成百上千篇論文。作為商務(wù)智能的支撐技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP的發(fā)展是推動(dòng)商務(wù)智能發(fā)展的技術(shù)基礎(chǔ)。商務(wù)智能支撐技術(shù)研究的逐漸深入和成熟，為商務(wù)智能的功能、體系結(jié)構(gòu)、應(yīng)用研究等提供了良好的技術(shù)基礎(chǔ)。

總的來(lái)說(shuō)，我國(guó)關(guān)于商務(wù)智能基礎(chǔ)研究的論文數(shù)量極少，部分論文的質(zhì)量不高，只是膚淺的介紹式論述，論文內(nèi)容不新穎，重復(fù)性較高，算得上是嚴(yán)格意義上的學(xué)術(shù)論文數(shù)量更是屈指可數(shù)，尤其缺乏高質(zhì)量的、深入的關(guān)于功能、體系結(jié)構(gòu)、方法等方面的論文。當(dāng)然這也與商務(wù)智能本身的特點(diǎn)有關(guān)，確切地講，商務(wù)智能并不是一項(xiàng)新技術(shù)，它將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DW）、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）、數(shù)據(jù)挖掘（DM）等技術(shù)與客戶關(guān)系管理（CRM）、ERP

等系統(tǒng)結(jié)合起來(lái)應(yīng)用于商業(yè)活動(dòng)實(shí)際過(guò)程當(dāng)中，實(shí)現(xiàn)了技術(shù)服務(wù)于決策的目的。

商務(wù)智能應(yīng)用研究的文章數(shù)量相對(duì)較多，共125篇，占總量的62.5%，這部分文章中41篇（32.8%）是關(guān)于商務(wù)智能軟件的簡(jiǎn)訊，其余84篇（67.2%）是關(guān)于商務(wù)智能在各行業(yè)和各領(lǐng)域應(yīng)用的論文和介紹性文章。這部分關(guān)于具體應(yīng)用的文章也存在討論不夠深入、內(nèi)容比較簡(jiǎn)單、有重復(fù)的現(xiàn)象。論文數(shù)量2002年開(kāi)始增長(zhǎng)較多，電信、金融等信息化程度高的行業(yè)應(yīng)用商務(wù)智能較多，客戶關(guān)系管理、競(jìng)爭(zhēng)與決策、信息化和ERP等領(lǐng)域是商務(wù)智能應(yīng)用的熱點(diǎn)。

從現(xiàn)狀看我國(guó)商務(wù)智能的研究還處于導(dǎo)入期。作者在商務(wù)智能的理論研究分為宏觀研究和微觀研究?jī)煞矫?，其中宏觀研究主要是從總體上把握，如商務(wù)智能的必要性、內(nèi)涵和理論綜述等；微觀研究主要包括：商務(wù)智能功能、技術(shù)、體系結(jié)構(gòu)等。

商務(wù)智能在客戶關(guān)系管理（CRM）、信息化與ERP、競(jìng)爭(zhēng)與決策中的應(yīng)用。統(tǒng)計(jì)分析顯示商務(wù)智能在客戶關(guān)系管理、信息化、競(jìng)爭(zhēng)與決策等方面的研究論文相對(duì)較多。商務(wù)智能建設(shè)的主要目標(biāo)是企業(yè)決策支持。商務(wù)智能通過(guò)信息技術(shù)的運(yùn)用在不同層面為戰(zhàn)略決策提供新的支持：提升決策者洞察力；支持信息獲取與分析。

傳統(tǒng)上，商務(wù)智能主要支持中、高級(jí)管理人員決策。目前，商務(wù)智能平臺(tái)的用戶包括一線的業(yè)務(wù)人員、各級(jí)管理者，甚至外部的顧客和商業(yè)伙伴。這是因?yàn)闃I(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策的范圍發(fā)生了擴(kuò)展，包括操作層、戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策。

總的來(lái)說(shuō)，我覺(jué)得這是一本挺好的書(shū)，書(shū)中描寫了很多數(shù)據(jù)都表明我們國(guó)家的商務(wù)智能處于萌發(fā)期有待進(jìn)一步的發(fā)展。尤其是書(shū)中很多實(shí)例的描寫，讓人們覺(jué)得“商務(wù)智能”并不神秘，離自己很近。比那些上來(lái)就說(shuō)“資源共享”、“彈性擴(kuò)容”什么的強(qiáng)多了。

第四篇：商務(wù)智能課程總結(jié)

商務(wù)智能課程總結(jié)

41023019鄧娟

通過(guò)這學(xué)期對(duì)商務(wù)智能這門課程的學(xué)習(xí)，我了解到了很多關(guān)于商務(wù)智能的相關(guān)知識(shí)。接下來(lái)自己便根據(jù)這學(xué)期所學(xué)習(xí)的內(nèi)容簡(jiǎn)單做一下總結(jié)，并談一下自己的一點(diǎn)學(xué)習(xí)心得。

商業(yè)智能，英文為Business Intelligence，簡(jiǎn)寫為BI。又稱為商業(yè)智慧，指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、線上分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的工具。商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來(lái)自不同的企業(yè)運(yùn)作系統(tǒng)(包括OLTP)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過(guò)ETL過(guò)程，合并到一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個(gè)全局視圖，在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP工具等對(duì)其進(jìn)行分析和處理（這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識(shí)），最后將知識(shí)呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過(guò)程提供支持。

商務(wù)智能按Gartner的定義分為四部分：數(shù)據(jù)挖掘、多維分析、即席查詢以及報(bào)表。從技術(shù)層面上講，商務(wù)智能不是什么新技術(shù)，它只是ETL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)展現(xiàn)等技術(shù)的綜合運(yùn)用。我們這學(xué)期的學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和報(bào)表的相關(guān)知識(shí)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，英文名稱為Data Warehouse，可簡(jiǎn)寫為DW或DWH。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)從通俗意義上來(lái)說(shuō)，就是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)，只不過(guò)這個(gè)倉(cāng)庫(kù)不是現(xiàn)實(shí)世界中能夠用肉眼看見(jiàn)的存儲(chǔ)物品的倉(cāng)庫(kù)，而是用以存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的虛擬倉(cāng)庫(kù)。它是一個(gè)面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對(duì)穩(wěn)定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。

廣義的說(shuō)，基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的決策支持系統(tǒng)由三個(gè)部件組成：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，其中數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)是系統(tǒng)的核心。聯(lián)機(jī)分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的主要應(yīng)用，支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果。數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）,是通過(guò)分析每個(gè)數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)，諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、規(guī)則歸納等技術(shù)。這學(xué)期的學(xué)習(xí)還包括了很多商務(wù)智能相關(guān)的技術(shù)以及軟件的運(yùn)用，使自己受益良多，讓我的商務(wù)智能相關(guān)技術(shù)知識(shí)豐富了不少，也提高了我的軟件操作能力。但是還是存在一些不盡人意的地方，比如上課時(shí)，老師使用的專業(yè)術(shù)語(yǔ)太多，加上所用課件是英文版的，就讓我們很多時(shí)候都跟不上老師的節(jié)奏。我個(gè)人認(rèn)為還需要改進(jìn)一下：

1、老師上課應(yīng)該事先給我們課程的提綱，讓我們了解這門課程具體的學(xué)習(xí)安排，好讓我們做到心中有數(shù)，并且做好相應(yīng)的預(yù)習(xí)工作。

2、老師上課應(yīng)該避免使用過(guò)多的專業(yè)化術(shù)語(yǔ)，讓我們聽(tīng)起來(lái)更容易一些，不至于因不知所云何物而無(wú)法理解。

3、老師應(yīng)該及時(shí)聽(tīng)取學(xué)生課堂上的回饋，應(yīng)及時(shí)了解學(xué)生是否跟上了課堂進(jìn)度。

4、在進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)操作前，應(yīng)做好相應(yīng)的準(zhǔn)備工作，避免上課時(shí)無(wú)法正常進(jìn)行試驗(yàn)，導(dǎo)致時(shí)間的浪費(fèi)。

這是我學(xué)習(xí)了這門課程以后的一點(diǎn)心得和建議，最后還是十分感謝老師們給我們帶來(lái)的精彩的課程，讓我們學(xué)到了很多商務(wù)智能相關(guān)的知識(shí)。

第五篇：商務(wù)智能推動(dòng)陜西電信實(shí)現(xiàn)精確化管理

客戶

商務(wù)智能推動(dòng)陜西電信實(shí)現(xiàn)精確化管理

“數(shù)據(jù)是精確化管理支撐的基礎(chǔ)。Business Objects 憑借語(yǔ)義層的優(yōu)勢(shì)，可以迅速構(gòu)建起支撐業(yè)務(wù)管理應(yīng)用的數(shù)據(jù)架構(gòu)，讓海量數(shù)據(jù)服務(wù)于精確化管理和精確化營(yíng)銷，從而創(chuàng)造更多價(jià)值?！?/p>

數(shù)據(jù)“過(guò)?！倍鴥r(jià)值不足

“我們擁有海量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，但卻很難挖掘出迫切所需的有價(jià)值的客戶信息，這使得管理決策和營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)無(wú)法得到數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的有力支撐。”擔(dān)任中國(guó)電信集團(tuán)陜西公司（簡(jiǎn)稱陜西電信）IT 支持中心主任的韓少敏這樣表示。作為西北地區(qū)規(guī)模最大、能力最強(qiáng)、技術(shù)領(lǐng)先的綜合通信運(yùn)營(yíng)企業(yè)，陜西電信在經(jīng)歷了數(shù)年的信息化建設(shè)之后，目前各省局的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)

施和各業(yè)務(wù)平臺(tái)信息化已經(jīng)基本完成，但與此

同時(shí)，海量數(shù)據(jù)膨脹與高效決策分析和精確化

營(yíng)銷之間的矛盾也日益凸現(xiàn)出來(lái)。

這些問(wèn)題集中表現(xiàn)在幾個(gè)方面，首先是數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng)。韓主任回憶到，目前陜西電信

系統(tǒng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)速度高達(dá)每個(gè)

月 500GB 以上，這給存儲(chǔ)平臺(tái)帶來(lái)了很大壓力。

很多有價(jià)值的信息報(bào)表被湮沒(méi)在茫茫數(shù)據(jù)海洋中，要迅速獲取無(wú)異于大海撈針。其 次，各種平臺(tái)、多種系統(tǒng)數(shù)據(jù)彼此分離，并在地理區(qū)位上分散，造成了數(shù)據(jù)整合難的問(wèn)題。目前，陜西電信的數(shù)據(jù)分布在前臺(tái)應(yīng)用系統(tǒng)、后臺(tái)應(yīng)用系統(tǒng)、計(jì)費(fèi)系統(tǒng)、電子商務(wù)數(shù)據(jù)、人力、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、以及其他多種業(yè)務(wù)系統(tǒng)，各種各樣的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也散落在公司各處。這些系統(tǒng)由于建設(shè)進(jìn)度先后不一，其技術(shù)平

臺(tái)也存在較大差 異，造成數(shù)據(jù)來(lái)源不一致、時(shí)點(diǎn)不一致、口徑不一致等系列問(wèn)題，使得數(shù)據(jù)出現(xiàn)不準(zhǔn)確、不直觀的問(wèn)題，很難進(jìn)行有效的提取和整合由 于數(shù)據(jù)無(wú)法得到很好利用，決策者、管理者、區(qū)域經(jīng)理、經(jīng)營(yíng)人員等無(wú)法通過(guò)各種信息平臺(tái)，獲得與目標(biāo)客戶緊密相關(guān)的信息。韓少敏舉例說(shuō)：“公司希望了解誰(shuí)在 購(gòu)買我們的商品，他們的收入來(lái)源是什么，他們住在哪兒，他們還購(gòu)買了哪些其他商品，電信公司如何把產(chǎn)品交叉銷售到他們手里，利用什么渠道，哪類渠道增長(zhǎng)最 快，到那里買最合適，哪些客戶是真正的有價(jià)值客戶？這些問(wèn)題如果得不到回答，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層無(wú)法進(jìn)行精確化管理，經(jīng)營(yíng)人員也很難開(kāi)展細(xì)分的營(yíng)銷活動(dòng)。”

隨著電信行業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，陜西電信從上至下一致意識(shí)到：應(yīng)當(dāng)更有效地利用當(dāng)前的海量數(shù)據(jù)，為公司的精確化管理和營(yíng)銷提供強(qiáng)大支持，從而提升客戶滿意度和企業(yè)自身競(jìng)爭(zhēng)力。

解決方案

為數(shù)據(jù)和管理決策搭建橋梁

基于以上情況，陜西電信決心盡快落實(shí)中國(guó)電信集團(tuán)《關(guān)于中國(guó)電信精確管理工作的指導(dǎo)意見(jiàn)》以及企業(yè)經(jīng)營(yíng)轉(zhuǎn)型工作指導(dǎo)思想，于2006年開(kāi)始，正式啟動(dòng)以數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)為核心的商業(yè)智能（BI）解決方案，目標(biāo)就是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，更有效地支撐陜西電信各級(jí)用戶的決策及業(yè)務(wù)應(yīng)用。

為了讓新實(shí)施的數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)具有較高的成熟度和穩(wěn)定性、靈活性，陜西電信一直在尋找具有資深商務(wù)智能實(shí)施經(jīng)驗(yàn)和服務(wù)能力的合作伙伴。就在這個(gè)時(shí)候，Business Objects 作為商務(wù)智能全球領(lǐng)導(dǎo)廠商，憑借其產(chǎn)品的先進(jìn)性和服務(wù)的專業(yè)性進(jìn)入了陜西電信的視野。

經(jīng) 過(guò)綜合評(píng)估和比較之后，陜西電信認(rèn)定 Business Objects 在數(shù)據(jù)分析和挖掘方面的解決方案最為出色，而且 BI 產(chǎn)品線齊全、功能強(qiáng)大。給陜西電信留下特別深刻印象的是被稱為 universe 的 Business Objects 語(yǔ)義層，這種獨(dú)特的語(yǔ)義層技術(shù)可以讓陜西電信的用戶不用面對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而直接面對(duì)熟悉的業(yè)務(wù)概念。因此，陜西電信決定選擇用包括 BusinessObjects XI、Crystal Reports、BusinessObjects Web Intelligence、BusinessObjects Data Integrator 等在內(nèi)的整套應(yīng)用和其他 Business Objects 工具。

數(shù)據(jù)加工是此次商務(wù)智能項(xiàng)目要完成的重要任務(wù)之一，而數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）流程將確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和有效性。韓少敏主任強(qiáng)調(diào)指出：“如果數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確或者我們不能夠通過(guò)反復(fù)定義分析模型來(lái)分析數(shù)據(jù)的話，那么做出的報(bào)表就 會(huì)誤導(dǎo)用戶。同樣，如果我們不能用數(shù)據(jù)去指導(dǎo)我們的生產(chǎn)和決策，一切努力都將付之東流。假如我們沒(méi)有以科學(xué)的管理思維去分析數(shù)據(jù)的話，我們所做出的各種努 力和花費(fèi)的時(shí)間只能白白浪費(fèi)掉。而只有通過(guò)高效地部署商務(wù)智能應(yīng)用方案，我們才能讓每月激增 500GB 的海量數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)其應(yīng)有的價(jià)值。”

（數(shù)據(jù)來(lái)源展示圖）

效果

管理精確化 營(yíng)銷精準(zhǔn)化

通 過(guò)采用 Business Objects 的 ETL 和 BI 管理流程，陜西電信獲得了所需的數(shù)據(jù)質(zhì)量和報(bào)表準(zhǔn)確性。Business Objects 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的信息，并且把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于被各級(jí)用戶所理解和掌握的業(yè)務(wù)報(bào)表。這些報(bào)表的功能包括：統(tǒng)一視圖、綜合報(bào)表、應(yīng)用計(jì)算、運(yùn)營(yíng)過(guò)程的監(jiān)控等。運(yùn)營(yíng)報(bào)表的內(nèi)容主要有：KPI 指標(biāo)監(jiān)控、商機(jī)監(jiān)控、通話行為異常監(jiān)控、專項(xiàng)產(chǎn)品分析、綜合經(jīng)營(yíng)分析、營(yíng)銷渠道分析。這樣，通過(guò)一個(gè)統(tǒng) 一的數(shù)據(jù)應(yīng)用門戶，Business Objects 滿足了不同用戶的相關(guān)需求。

借助 于 Business Objects 公司提供的商業(yè)智能解決方案，陜西電信對(duì)原有的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效的挖掘和提取，滿足了決策者、財(cái)務(wù)人員、管理人員、分析師和操作員的具 體需求。實(shí)現(xiàn)的主要功能有：按天查看數(shù)據(jù)；實(shí)現(xiàn)當(dāng)日量收次日反映；按地域、產(chǎn)品、客戶群等多維度看數(shù)；推動(dòng)數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用，形成“用數(shù)據(jù)說(shuō)話，科學(xué)決策” 的良好氛圍；促進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的持續(xù)改善，使數(shù)據(jù)做到及時(shí)、準(zhǔn)確、全面、一致，快速提升精細(xì)化管理的 IT 支撐能力。

韓少敏主任說(shuō)：“數(shù)據(jù)是精確化管理支撐的基礎(chǔ)。Business Objects 憑借語(yǔ)義層的優(yōu)勢(shì)，可以迅速構(gòu)建起支撐業(yè)務(wù)管理應(yīng)用的數(shù)據(jù)架構(gòu)，讓海量數(shù)據(jù)服務(wù)于精確化管理和精確化營(yíng)銷，從而創(chuàng)造更多價(jià)值?！?/p>

通 過(guò)新實(shí)施后的數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)，陜西電信決策層、財(cái)務(wù)人員可以很直觀的了解到目前財(cái)務(wù)、收支、自身發(fā)展、市場(chǎng)占有率等宏觀情況。同時(shí)，公司能夠根據(jù)各項(xiàng)預(yù)算指 標(biāo)的完成情況進(jìn)行目標(biāo)管理。此外，Business Objects 產(chǎn)品方案還幫助用戶實(shí)現(xiàn)了競(jìng)爭(zhēng)分析，為決策的制定打下了良好基礎(chǔ)。

（決策管理者駕駛艙儀表盤）

對(duì)于管理人員來(lái)說(shuō)，可以通過(guò)數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)來(lái)重點(diǎn)關(guān)注客戶，對(duì)企業(yè)收益、財(cái)務(wù)狀況，以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)等了然于胸，并監(jiān)控業(yè)務(wù)指標(biāo)是否處于正常范圍，從而更好的落實(shí)以客戶為中心的企業(yè)戰(zhàn)略。

對(duì)于經(jīng)營(yíng)分析人員來(lái)說(shuō)，可以對(duì)市場(chǎng)活動(dòng)中需要持續(xù)關(guān)注和分析的重點(diǎn)業(yè)務(wù)領(lǐng)域問(wèn)題以及新出現(xiàn)的熱點(diǎn)問(wèn)題，采用專業(yè)分析工具和分析手段，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的分析，從而發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的原因所在，并為管理層和決策層提出解決方案的建議。在產(chǎn)品經(jīng)理、客戶經(jīng)理、營(yíng)銷經(jīng)理、生產(chǎn)系統(tǒng)人員等操作層面，數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)可以提供統(tǒng)計(jì)分析信息，如目前受理人員的營(yíng)業(yè)受理量、竣工量、攬裝人信息及日常上報(bào)數(shù)據(jù)等。尤其是能夠從客戶相關(guān)數(shù)據(jù)中挖掘商機(jī)，實(shí)施針對(duì)性營(yíng)銷，提高營(yíng)銷活動(dòng)的效率。

總 而言之，實(shí)施 Business Objects 的商業(yè)智能解決方案之后，陜西電信成功實(shí)現(xiàn)了“數(shù)據(jù)→信息→應(yīng)用→價(jià)值”這樣的層層遞進(jìn)目標(biāo)。尤其在營(yíng)銷方面，陜西電信可以利用客戶數(shù)據(jù) 為基礎(chǔ)的商機(jī)庫(kù)，使?fàn)I銷活動(dòng)做到有的放矢，大大提高營(yíng)銷的成功率、營(yíng)銷工作的效率及營(yíng)銷的成果。同時(shí)也讓管理決策層更清楚地了解到市場(chǎng)的容量到底有多大、還有多少潛力可挖，從而對(duì)營(yíng)銷策略及營(yíng)銷指標(biāo)的制定提供極具價(jià)值的參考信息。

中國(guó)電信集團(tuán)陜西公司簡(jiǎn)介

陜西省電信公 司成立于2000年6月18日，隸屬于中國(guó)電信集團(tuán)公司，是西北地區(qū)規(guī)模最大、能力最強(qiáng)、技術(shù)領(lǐng)先的綜合通信運(yùn)營(yíng)企業(yè)。其業(yè)務(wù)范圍主要經(jīng)營(yíng)陜西省內(nèi)的固定 電信網(wǎng)絡(luò)與設(shè)施，基于固定電信網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音、數(shù)據(jù)、圖像及多媒體通信與信息服務(wù)，通信及信息系統(tǒng)集成、技術(shù)開(kāi)發(fā)、技術(shù)服務(wù)、信息咨詢以及設(shè)備的生產(chǎn)、銷售與 設(shè)計(jì)施工。

陜西電信公司下設(shè)10個(gè)市級(jí)分公司、89個(gè)縣（區(qū)、市）級(jí)分公司和3個(gè)直屬單位，營(yíng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)及服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)遍布全省城 鄉(xiāng)。截至2006年末，公司電話用戶數(shù)已超

過(guò)1000萬(wàn)戶，互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)超過(guò)150萬(wàn)戶。多年來(lái)，陜西電信公司緊跟國(guó)際電信技術(shù)的發(fā)展潮流，實(shí)現(xiàn)連年跨越 發(fā)展，構(gòu)建了技術(shù)先進(jìn)、業(yè)務(wù)齊全、安全可靠、功能強(qiáng)大、覆蓋全省、通達(dá)世界的現(xiàn)代電信網(wǎng)絡(luò)，技術(shù)層次達(dá)到世界先進(jìn)水平。