智能医疗商业计划模板及其市场前景分析

在当前网上购物日益普及的背景下，网上花店管理系统以其基于MySQL和JSP开发的特点，结合Java的安全性和跨平台优势，为用户提供了浏览、购买、支付等多功能服务。管理员通过SQL Server进行系统维护和管理，确保系统安全、稳定和高效运行。该系统的开发不仅简化了动态网站的构建过程，还为市场创造了无限商机。

商业智能(Business Intelligence)并不是一项新技术，而是一种提高企业市场竞争力的技术手段或方法论，实现技术服务于决策。IDC将商业智能定义为以下软件工具的集合： 终端用户查询和报告工具：支持初级用户的原始数据访问，不包括专业人士的成品报告生成工具。 OLAP工具：提供多维数据管理环境，典型应用为商业问题建模与商业数据分析，也被称为多维分析。 数据挖掘(Data Mining) 软件：使用神经网络、规则归纳等技术，发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。 数据仓库(Data Warehouse) 和 数据集市(Data Mart) 产品：包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型和经理信息发布系统。

随着时间的推移，商业智能在企业决策中的角色变得越来越关键。本报告详细分析了2010年商业智能技术的应用和发展趋势，突出了其在数据分析和业务优化中的重要性。技术的进步推动了商业智能工具在各行业的广泛应用，对企业战略制定和执行起到了至关重要的作用。

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。

多年来，企事业单位在建立CRM、ERP、OA等信息化系统后，积累了大量历史数据。然而，这些分散的数据如何转化为有价值的信息，成为了业务人员和管理者共同关注的问题。商业智能（BI）技术应运而生，帮助企业利用数据进行决策支持和业务优化。商业智能BI的应用可分为数据报表、数据分析和数据挖掘三个层次，每个层次都具有特定的功能和应用场景。从简单的数据可视化到深入的数据分析和趋势发现，BI技术为企业提供了从数据中获得洞察力的能力。

本PPT简介了商业智能（BI）系统，包括Smart Evision和Smart Query两大核心组件。

这本书详尽介绍了Oracle商业智能的各个方面，对于想要深入了解Oracle商业智能的读者来说是一本非常有价值的资料。

商业智能（BI）是Business Intelligence的简称，最早于1996年提出。其定义为一种利用数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘等技术，帮助企业优化决策的信息技术应用。BI系统基于数据仓库，集成了订单、库存、交易记录等数据，支持数据的预处理和ETL过程，确保数据质量。OLAP技术支持多维数据分析，数据挖掘则利用统计学和机器学习算法发现数据背后的规律。BI系统还包括报告和仪表板功能，以直观图形展示数据，支持预测分析和人工智能技术，提升决策的前瞻性。商业智能体系架构包括数据源、ETL工具、数据仓库、OLAP服务器、数据挖掘工具、报表分析工具和用户界面，全面支持企业的决策需求。