商业智能系统是什么？有什么使用方法与技巧

现在，企业在面对更加复杂和不确定的市场环境挑战时，数据的处理和运用显得尤为重要。商业智能系统（Business Intelligence System）由此应运而生。商业智能系统结合了数据分析、数据挖掘和数据可视化等技术手段，可以帮助企业实现数据的快速检索、清洗、分析并展现附加价值。本篇文章介绍商业智能系统的定义、使用方法及技巧，为读者进行商业智能系统的建设与运用提供参考。

定义

商业智能系统是一个收集、处理、管理、查询和分析数据的框架，旨在提供一种支持业务决策制定的解决方案。商业智能系统使用多种技术手段，包括数据挖掘、数据分析、数据可视化、数据治理等，它利用这些技术手段，让企业管理者们可以通过一个直观的界面来快速、准确地获得业务数据、分析数据、监测关键业务指标并识别业务趋势。

使用方法

1. 确定商业智能系统的需求和目标

商业智能系统通常被认为是一个集成、穿过应用程序和数据源的全面解决方案。在进行商业智能系统的需求分析时，需要明确自己的商业需求和目标，从而更好地满足自己的业务发展。需求分析的结果将直接影响商业智能系统的设计和开发。

2. 选择合适的硬件和软件

商业智能系统一般需要运行在高速、稳定的平台上。在商业智能系统的选择中，需要考虑硬件设备的配置、软件的性能及其相应的支持能力。同时，在考虑软件平台的选择时，业务人员也应重点关注软件的扩展和配置灵活性，以满足长期发展的需求。

3. 确定数据质量

数据质量对商业智能系统的部署和运行至关重要。商业智能系统可以帮助分析数据，但若原始数据存在错误或不准确的话，则分析的数据结果不能反映真实的业务状况。在确定数据质量时，企业要对数据源的质量进行评估并确保数据清洗的有效性，以确保数据的准确性、完整性和可靠性。

4. 考虑数据互通

商业智能需要将不同的数据源进行整合，使数据源之间的互通达到无缝集成的效果。因此，商业智能需要确保数据源之间的有机互通。在部署商业智能系统时，需要考虑数据源之间的整合和数据交换的方式。同时，还需要考虑与外部数据系统的集成，如ERP系统、CRM系统等。

5. 确定数据安全性

商业智能系统一般涉及到业务数据的管理和使用，因此数据安全问题是必须要考虑的。对于商业智能系统，需要确保数据的安全性。商业智能系统需要实现数据的权限管理，对数据进行访问控制和审计，甚至还需要对敏感数据进行脱敏处理，以确保企业数据安全和隐私。

技巧

1. 数据可视化是商业智能系统的重要方面

数据可视化可以在很大程度上帮助企业人员理解数据，并使数据分析结果具有直观性。数据可视化技术可以帮助用户通过图表、图形和地图等方式展示和分析数据，同时也可以帮助用户识别数据中的趋势。在商业智能系统的设计中，需要特别注重数据可视化的设计，以便用户可以更好地理解数据，从而提高数据分析的效果。

2. 建立本地数据仓库

本地数据仓库可以为商业智能系统中的决策支持提供很大的帮助。通过使用本地数据仓库，企业可以得到具有准确性和可靠性的数据源，这有助于帮助企业管理者提高业务决策的质量。因此，在部署商业智能系统时，建立一个本地数据仓库是很有必要的。

3. 及时更新数据

商业智能系统需要全面、及时地向企业管理者提供企业的数据情况。这就意味着定期更新数据是必需的。通过周期性地更新数据，可以使商业智能系统更准确地反映企业的数据状况，并促进企业管理者提高决策质量。

4. 关注企业关键指标

在进行商业智能分析时，关注企业关键指标是必不可少的。这些关键指标可以涵盖各种数据类型，比如销售、运营、客户关系等。关注企业关键指标有助于企业管理者更好地理解企业的业务趋势，为企业的决策提供有价值的信息。

结语

商业智能系统是一个帮助企业进行数据分析和业务决策的重要工具。商业智能系统的建设和运用需要考虑多方面的因素，包括需求分析、选择合适的硬件和软件、数据质量、数据互通以及数据安全等方面。同时，在商业智能系统使用中，还需要注意数据可视化、建立本地数据仓库、定期更新数据以及关注企业关键指标等一系列技巧。希望通过本文的介绍，读者可以更好地了解商业智能系统，并更加灵活、智能地运用商业智能系统辅助企业管理决策。