商业智能（Business Intelligence，BI）在信息时代扮演着至关重要的角色。BI的核心目标是协助企业建立一个高度整合和自动化的管理决策分析系统，企业各层级各部门人员基于统一的业务理解和洞察，高效推进沟通和协作，能及时发现问题，并分析过往预见未来。BI包括决策支持、管理驾驶舱、仪表盘、数据可视化、多维分析、数据整合、数据仓库、数据集市、全数据、大数据等。它代表着一套综合的技术、工具和方法，通过收集、整理、分析和展示，将重要数据用报表或统计图的形式展示出来。企业为达到利润最大化，管理者需协调各职能部门，让各部门齐心协力地创造收入，节约成本，提高效能，把控风险。为保证流程一致性并收集作业环节中的所有资料，企业引入了CRM、ERP、MES、HR、OA等业务系统；为更好保证目标达成，引入了各种管理措施包含KPI，MBO和OKR管理、计划管理（包含预算和预测）、绩效管理、CMMI、ISO流程标准等。1、业务需求分析
需求调研是BI开展的重要准备工作，需求分析师会配合企业进行需求调研、需求分析、需求原型、效果界面梳理、设计方案，建立专业性的需求分析体系。BI的应用范围广泛，涵盖各个行业和部门，它可以支持销售和市场营销决策、供应链管理、财务分析和人力资源管理等方面。通过将数据转化为有用的见解，帮助组织提高效率、优化资源利用，并获得竞争优势。2、数据采集和整理
数据是BI的基础，没有数据一切只是空谈！BI从不同数据源中提取数据，如ERP、CRM、MES、手工资料Excel文档等。这些底层数据，通过ETL工具抽取到数仓中进行分层加工处理，最后进行可视化展示。
BI使用图表、仪表板和报表等，直观地展示数据和洞察，用户能够快速理解和解释信息，帮助决策者更好地理解数据，并在数据基础上对决策提供指导。通过应用统计学、数据挖掘和机器学习等技术，商业智能能够揭示数据中隐藏的模式、趋势和关联性。这些洞察力可以帮助企业发现市场机会、预测趋势，并制定相应的战略和决策。
例如经典的数据分析模型：商品帕累托分析、RFM客户分析、杜邦分析、转化分析漏斗模型、用户画像等；例如常用的数据挖掘模型：线性回归、Logistic回归、决策树、贝叶斯分类算法、K-means聚类算法等；引入BI前，数据到达企业决策层流程复杂，收集统计时间长，数据信息存在滞后性，影响当下的决策判断。引入BI系统后，在看板上就能看到相应数据指标，极大提高了工作效率。BI可以提供管理依据，提升管理水平，更好地了解企业的运营状况以及财务情况。BI可以让人人成为数据分析师，自己去分析业务数据，从数据中发现问题，提升业绩。业务人员在引入BI之后可以随时随地根据需求，自主分析数据。IT人员在引入BI后能整合多系统数据，解决数据孤岛问题，释放人力，提高工作效率。先介绍几个概念：数据库的设计面向事务处理，数据仓库是面向主题的，用于对数据进行分析。ETL是数据的抽取、转换、和加载，将数据从来源，转换到数据仓库中。以下是德昂信息技术(北京)有限公司的商业智能平台架构：一切的基础都是数据，如上图所示，数据源是各种各样的外部系统，如ERP（企业资源规划系统）、CRM（客户关系管理系统）、MES（生产管理系统）等。德昂ETL将数据通过ETL加载到数据仓库中去，数据仓库分层处理数据，一般分为ODS（数据底层准备区）、DWD（数据细节层）、DWM（数据中间层）、DWS（数据服务层）、ADS（数据应用层）。目前用于分析的数据仓库，一般选用MPP架构的数据库，查询效率更高。当数据准备好后，将数据仓库的数据模型，利用BI工具，如MSTR、摩拜BI以报表或图表形式展现出来。|| 德昂MVDA理念（Minimum Viable Data Application）德昂不受BI工具限制，协助企业实现BI应用，创造数据价值。德昂致力于开发更多有价值的数据应用，也积极推广MVDA方法论，以便能快速地复制经验，减少企业导入BI的成本，提升BI的价值。德昂(DataOnDemand)成立于2009年，跨足海峡两岸、放眼全球，集咨询、开发、培训、专业服务和产品代理于一体。十几年来德昂一直专注于数据仓库(Data Warehouse) 和商务智能 (Business Intelligence) 解决方案，始终如一坚持在数据分析和应用开发领域发展。协助各大企业数字化转型，提升数据价值和支持决策，助力企业创收、增利、避险、提效。
