实战商业智能

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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？

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。

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。

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……

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三维框架之内容维研究（图）》）（五）OLAP分析工具……

对于大多数企业而言，信息至今仍是一笔未被充分挖掘的资产。 有一则被反复提及的故事，它可以说明商业智能(Business Intelligence，简称BI)的应用价值。曾有一段时间，沃尔玛在美国的店面经理发现一种现象：每周啤酒和尿布的销量都会有一次同比攀升，但一时搞不清是什么原因。后来，沃尔玛运用BI技术发现，购买这两……

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。BI角色分为业务、业务融合技术、技术这三类，对于其相应的应用需求（含演绎型和归纳型）和管控开发需求，需要借演绎型需求支撑工具和归纳型需求支撑工具，及管控开发型工具来予以实现。

企业生产、经营和销售规模的急剧扩大，伴随而来的是相关领域的数据量急剧增长；同时，企业生产和销售的模式也因为市场经营格局的转变，由传统的计划生产逐步转向基于订单的生产和基于客户的营销，客户的喜好受到了前所未有的重视。然而，在这种市场模式下无论是供还是产，对于企业获取利润的“前锋”——营销部门来说，都带来了新一轮的……