BI系统在一定程度上实际上是企业信息化发展的产物。企业通过ERP、CRM等系统，将生产、销售环节的信息汇总到数据库中，自然希望从中分析出一些规律，从而帮助企业找出哪些方面需要进一步改进。BI 就是为了解决这个问题。

举个例子，对于一家快消品企业来说，上万家配送门店的上百个SKU的销售数据每天都在更新，但是如何找出哪个品类的产品销量突然增加或者减少呢？哪个地区？? 借助 BI 系统，管理会计师或销售主管可以构建模型（某些 BI 系统，例如 Wyn 将其称为文档），让系统收集每周/每月的销售数据，并将 SKU 汇总为产品外观。将店铺汇总成区域，然后根据时间比较两者的增减，最后生成直方图，问题一目了然。例如，如果销售主管发现某件商品的销售额在西北地区快速增长，而在南部地区则下降，

商业智能功能

1. 即时性

传统的人工数据挖掘处理，从数据挖掘的收集整理到分类汇总，都需要经过一个漫长的过程。但是，商业智能使用技术从业务系统中实时获取最新数据。这在时间敏感的决策分析中尤其重要。

2. 准确性

在准确性方面，由于计算机数据处理避免了人工操作的错误，因此计算结果绝对准确可靠。

当然，也会有由于缺少业务逻辑关系而导致的错误，即程序中设置的限制不足导致的数据错误。因此，在处理重要决策信息时，应同时建立数据验证机制，以实时信息的准确性为基础，确保决策的正确性。

3.自动化

商业智能包括数据提取、转换和加载 (ETL) 的过程。这个过程可以根据用户要求设置ETL的时间和周期。因此，整个基础数据的获取、数据处理、数据呈现，都是一个自动化的过程，不需要人工参与。用户每次甚至每次获取的信息都可以是最新的数据。这给决策分析信息提供者的工作带来了极大的便利。

4. 灵活性

决策支持的呈现方式灵活多样，充分体现了智能的特点。

商业智能技术

技术点

商业智能首先是基于信息的大量生产和数据库技术的使用。从技术上讲，商业智能可以分为数据处理、业务模型、操作界面、用户管理和业务仪表盘。涉及的技术主要集中在大数据、OLAP、多维数据模型、图形页面交互（GUI）等。将其转换为有序的信息；通过在线分析处理技术（OLAP）对信息进行分析后，可以表达数据的内部数据。各种联想是对企业管理活动有很大帮助的知识；在许多商业活动中，

通过对商业智能系统工作过程的技术抽象，商业智能的架构可以分为源数据层、数据转换层（ETL）、数据仓库（数据集市）层、OLAP和数据挖掘层和用户表示层。

一、数据来源

即数据仓库中的数据源不仅包括组织内部的业务数据、历史数据、办公数据等商业智能，还包括互联网的相关Web数据，以及其他一些数据结构的数据。

2.ETL流程

即()、()和load(Load)。

ETL流程负责对业务系统中的各种关系数据、外部数据、遗留数据等相关数据进行清洗、转换和组织到中央数据仓库中。

三、数据仓库的应用

包括在线分析处理 (OLAP) 和数据挖掘 (DM)

数据仓库主要用于收集、整理和分析分散在不同系统中的数据，以克服经常出现的信息孤岛问题，使组织对客户和自身内部有一个完整准确的了解，更好地为客户服务。 . 有效管理内部。它是管理信息化的基础工程，是企业和政府走向智能化管理的关键和基石。在线分析处理和数据挖掘是从数据仓库中获得的两种不同的数据增值技术。这两类技术在一定程度上的融合，将使分析操作智能化，目标挖掘操作，从而全面提升商业智能技术的有效性。实用价值，一方面，在线分析技术可以为数据挖掘提供预期的挖掘对象和目标，避免挖掘的盲目性。另一方面，数据挖掘技术可以使在线分析处理智能化，减轻分析人员的负担。在线分析处理技术与数据挖掘技术的融合与互补将是未来商业智能技术发展的趋势。

通过数据仓库中的多维数据分析操作，可以完成决策支持所需的查询和报表；通过数据挖掘可以发现隐藏在数据中的潜在规则。

4、数据仓库的数据展示窗口

BI前端展示可以提供各种可视化方式，帮助人们快速理解数据的内涵，包括：各种报表工具、查询工具和数据分析工具，以表格或图形的方式展示数据

这些技术可以在大多数编程语言中实现。例如，Wyn 选择了微软最新的跨平台开发语言 .NET Core 来支持 Linux 平台，并保证开发和运行效率。

信息系统正在经历“MIS→ERP→BI”的演进过程

- MIS：管理信息系统 - 快速收集和处理业务信息

- ERP：企业资源规划系统 - 精准监控信息流

- BI：商业智能系统——大数据指导商业决策

企业决策过程的信息需求

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

使用计算机辅助业务系统进行决策需要 5 个步骤：

1) 请求决策信息

2）调用商业智能应用（基于数据仓库的BI可以辅助决策）

3) 根据已发布的模型、规则或政策（关键步骤）确定适当的决策

4) 发布决定

5) 采取行动

企业信息系统中的商业智能

定义：商业智能的概念由集团于1996年首次提出。当时，商业智能被定义为一种由数据仓库（或数据集市）、查询报表、在线分析、数据组成的技术及其应用。挖掘、数据备份和恢复等，帮助企业决策。“商业智能 - 将存储在各种商业信息系统中的数据转换为有用信息的技术”

商业智能流程的两个层次：

1、在集成系统数据等的基础上，提供灵活的前端展示（信息处理和分析）BI报表；

2. 数据库中的知识发现（数据挖掘），例如。大数据，智能推荐。商业智能系统→客户智能、营销智能、金融智能、销售智能。

对于初级分析的呈现，可以使用图标和图表。比如结构百分比，可以使用饼图和三维饼图；对于趋势百分比、同比、固定比率、环比，可以使用折线图、条形图等；对于KPI指标，可以使用仪表盘管理；其他散点图、气泡图等，可根据实际业务需要建立。

在图表数据方面，您可以钻取、旋转和切片数据。当您需要详细了解数据时，需要使用数据钻取功能。当需要从不同角度观察数据以发现数据变化规律时，就需要使用多维数据的旋转功能。当需要关注特定数据时，可以对特定区域的数据进行切片分析。商业智能分析的灵活性是基于分析模型设计时的仔细考虑。

总之，BI分析系统就是帮助你发现数据的价值。对于已经有足够数据的企业来说，真的是很有必要使用BI系统，而国内最好的BI系统就是易信华辰的易信ABI。

宜信BI是宜信华辰的主打产品。经过十多年的技术沉淀，已经迭代到4.7版本。如今易信BI终于迎来了里程碑式的转型，转型为一站式数据分析平台——ABI。

那么什么是ABI？

ABI = ALL in one BI，是一款集数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据报表、工作流、门户、移动应用等核心功能于一体的数据分析产品。一站式数据分析平台。