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实战商业智能企业如何管理信息并从中学习 制造企业从聚焦产品的初始阶段出发，可以选择两种转型模式：提供基于产品的增值服务和脱离产品的专业服务。 市场研究中的多变量分析技术选择什么样的多变量统计分析方法，主要是根据变量的测量尺度决定的，更明确的说是根据因变量的测量尺度和类型决定的。 数据挖掘应用在互联网上产生商业价值数据挖掘能够使海量数据完成“把冰冷信息人性化”的过程，数据挖掘的各种应用也开始为我们提供越来越近真实服务。 基于数据仓库模型的运营分析系统数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。 BI的选型要抓住要点什么是最合适？抛开上面提到的幕后因素，其实也就是三点需要考虑——产品成本、开发人员对这个产品的熟悉程度、有没有类似案例。 商业智能不是老板的专利当你已经让执行者拥抱BI时，下个需要接触BI的使用者就是业务人员。因为他们的工作是增加业绩，达到业绩目标。 从需求出发提高BI的应用价值这些数据反应了企业经营过程的实际情况，如果能够有效应用，无疑能够帮助企业发现运营过程中的问题。只有把数据用起来，数据本身才有价值，“如何用好这些数据”也就摆在了IT部门负责人的案头上。 BI无法在真空的环境下创造成功中小企业在实施商业智能时应从小处入手。大范围部署BI只适用于BI环境已经成熟的企业。 做一个成功的决策支持项目目前商务智能需求非常旺盛，特别是那些花巨资引进SAP管理软件的企业集团，更是希望从决策支持系统得到更多的回报。 [原创]大话Oracle与Hyperion联姻后的用户体验之前业界一直有质疑的声音：Oracle加Hyperion，真的能够为客户带来好的体验了吗？ BI项目实施服务比BI工具更为重要斥资搭建BI系统的最终目的是“让数据转化为信息，让信息转化为知识”，并非是单纯的选择效益好的BI工具厂商。 让企业少走弯路 商务智能不再是一种巫术让客户和合作伙伴喜欢BI系统。如果你在回答客户和合作伙伴的询问方面花费了太多的时间的话，那么请你考虑给他们一些访问BI平台的权限，这样他们就可以自己从BI平台上实时获取相关的报表和信息。 BI新世界：四强争霸，鹿死谁手？2007年，商业智能（BI）市场上的厂商掀起过并购狂潮，2008年则轮到客户来选兵择将了。 BI让企业信息环境“绿意盎然”兴建一个庞大的数据信息系统到底能给你的公司带来什么？在数据爆炸的今天，采用各种数据管理软件或硬件来管理关键信息已经成为提升企业竞争力的必要手段。然而，面对高昂的成本、庞大的能耗、缓慢的速度、复杂的维护、窄众的应用，各大企业的CIO们依然面临着比以往更多的问题和质疑。如何花更少的钱，用更少的资源，处理更多的数据，获得更高的性能？构建高性能、低成本的绿色信息环境…… [原创]利用三类工具，实现商业智能（BI）落实需求的支撑力(续一）商业智能（后面简称BI）的各类角色用户必须借助和使用工具实现其需求。本篇继续简述演绎型需求支撑的7种工具的后三种：OLAP分析、知识发现工具、专家系统以及决策方法与模型。 相关内容可参见http://www.amteam.org/column/18.html （《商业智能BI的演绎型需求和归纳型需求--BI三维…… |
 一幅好的数据图像不仅能有效地传达数据背后的知识和思想，而且华美精致，如一只只振动翅膀的彩蝶，栩栩如生。  商业智能已经在实现着三个转变：从数据驱动转向业务驱动、从关注技术转向关注应用、从关注工具转向关注工具产生的绩效。 |
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