BI商业智能：三大核心价值

商业智能（BI）在组织中具有三个关键用途：监控财务和运营健康状况、利用报告、分析工具和关键绩效指标（KPI）规范组织运营，以及从数据中挖掘新信息。BI还支持运营系统和信息反馈系统的双向集成。

SQL Server 2008 在商业智能和数据挖掘领域的关键角色不可或缺。

实例实战报表服务2008年版

商业智能（BI）通过软件和服务将数据转化为可操作的情报，支持组织的战略和战术业务决策。BI工具访问和分析数据集，并在报告、摘要、仪表板、图形、图表和地图中呈现分析结果，为用户提供详细的业务状态信息。商业智能是企业决策支持的重要组成部分，通过数据转换和分析，提供深入洞察力，助力战略和战术决策。BI系统利用各种软件和服务，将大量数据转化为易于理解的报告、摘要、仪表板、图表和地图，揭示业务运行状况。商业智能工具分为传统BI和现代BI两大类。传统BI由IT部门操作，依赖内部交易数据生成详尽报告，适用于监管和财务报告等场景，要求高数据准确性。现代BI强调用户友好界面和敏捷分析，允许业务用户快速响应市场变化，例如用于营销活动分析。随着技术发展，BI工具变得更用户友好，非IT专业人员也能利用进行数据分析，扩展了BI在各业务领域的应用。BI提升决策效率，帮助企业发现潜在趋势和模式，但数据质量、数据治理及恰当使用仍是实施有效BI策略的挑战。BI市场增长受数据分析和云BI采纳推动，全球BI市场预计到2020年复合年增长率达10%以上。尽管大数据、AI和ML在预测方面作用日益重要，BI依然是验证高级分析结果的基础，提供清晰历史及当前业务状态理解。未来BI将结合ML技术增强分析，自动引导用户深入数据探索，支持更精准决策。软件供应商发展多功能单一应用，提供高层次洞见，进一步提高决策效率和准确性。商业智能是从海量数据中提取价值的关键工具，推动企业数据驱动决策进程，未来将智能化和综合化发展。

随着时间的推移，SQL Server 2008商业智能（BI）的基本组成部分已经成为业界标准。

商业智能的核心是从多个企业运营系统中提取数据并进行清理，确保数据准确性。随后，通过ETL过程将数据加载到企业级数据仓库中，形成企业数据的整体视图。利用适当的查询、分析工具、数据挖掘和OLAP工具对数据进行进一步分析和处理，转化为支持决策的关键知识，最终为管理层的决策过程提供支持。

本指南提供商业智能的全面概述，涵盖以下主题： 商业智能简介 商业智能实施和数据仓库 商业智能项目 商业智能寻源 商业智能产品 数据通信 数据挖掘

商业智能是一种信息技术应用，提升企业的决策质量和运营效率。它从大量数据中提炼出有价值的信息，并转化为可操作的知识，帮助企业制定战略决策。商业智能的出现源于20世纪80年代，随着信息管理系统的大规模应用，数据量急剧增长，市场竞争加剧，企业对更高级别的数据分析功能有了迫切需求。商业智能的发展经历了多个阶段，从方便获取数据到集中在查询报表、决策支持系统（DSS）和在线分析处理（OLAP），再到与数据仓库及其分析方法紧密相连。商业智能系统包括数据层、数据整合层、数据存储层和分析应用层。数据仓库是其关键组成部分，具有面向主题、数据集成、不可修改和时间相关等特点。商业智能的核心功能包括数据管理、数据分析、知识发现和企业优化，其中OLAP提供多维数据分析，帮助用户深入理解数据。商业智能的实施面临挑战，如数据可靠性、用户界面友好性和避免过度复杂化。市场上的商业智能解决方案供应商包括SAP、IBM、Oracle、Microsoft等，它们利用先进技术将数据转化为业务洞察，助力企业提升竞争优势。

商业智能数据仓库核心篇Oracle的详细文档