随着信息化技术的不断发展，企业在运营管理中嵌入的各种软件越来越多，如企业资源计划(ERP)、客户关系管理(CRM)、制造执行系统(MES)等。各种管理软件在应用中，企业各种数据也是越积越多。由于很多管理软件在功能上主要服务对口部门，企业在信息化缺乏整体规划，很容易产生数据孤岛，难以共享。另外，企业的数据有可能不再局限内部事务性数据，外部供应链上下游以及其它数据也不断融入。这时就需要通过智能分析利用这些数据，将其转化为有价值的信息，为企业数字化转型提供关键作用。由此，具有自动高效的数据整合、分析和展示功能的商业智能系统应运而生。

商业智能系统可以运行于整个企业之中，不受部门限制，整合企业内部数据资源的同时，能够融入供应链上下游与外部竞争市场的数据，采取人工智能技术等对数据进行智能分析。商业智能可以将历史与实时数据进行整合分析及信息展示，为企业决策者提供强有力的保障，实现真正的数字化管理。

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--商业智能的起源与发展—

商业智能(BusinessIntelligence)是指通过数据分析和信息处理，帮助企业做出更明智决策的一种技术与方法。它旨在将海量的数据转化为有价值的信息，以便企业能够更好地理解市场趋势、优化运营流程，并提高竞争力。

1.什么是商业智能

商业智能是一个综合性的概念，它包括了数据分析、数据挖掘、数据可视化等多个方面的技术和方法。通过收集、整合和分析各类数据，商业智能可以揭示隐藏在数据背后的规律与趋势，为企业决策提供准确、全面的支持。商业智能旨在帮助企业从复杂的数据中提取有价值的信息，进而做出科学、有效的决策。

2. 商业智能的起源

商业智能的起源可以追溯到上世纪80年代末期。当时，企业开始意识到数据对于决策的重要性，并开始关注如何利用数据来提升企业的竞争力。随着计算机技术的发展和数据库管理系统的出现，企业能够更好地收集和管理数据，这为商业智能的发展奠定了基础。

然而，在那个时代，数据分析主要依赖于人工处理和简单的统计方法，效率低下且容易出错。直到上世纪90年代，随着在线交易和互联网的兴起，数据量呈指数级增长。为了应对大规模的数据处理需求，商业智能开始引入了更先进的技术和方法，如数据仓库、数据挖掘和可视化工具等。

3. 商业智能的发展

随着信息技术的不断进步，商业智能得以迅速发展。在21世纪初期，商业智能逐渐从传统企业向各行各业渗透，成为企业决策的重要组成部分。数据仓库技术的成熟和数据分析工具的发展，使得商业智能能够更好地满足企业对数据分析的需求。

近年来，随着大数据、人工智能和云计算等新技术的兴起，商业智能正经历着新一轮的变革与创新。传统的商业智能已经无法满足企业对于实时、个性化数据分析的需求，因此，商业智能正在向更加智能、自动化的方向发展。机器学习和自然语言处理等技术的应用，使得商业智能能够更好地理解和分析海量的非结构化数据，为企业提供更深入的洞察和决策支持。

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--商业智能的关键技术--

商业智能作为一种帮助企业做出明智决策的技术与方法，涉及到多个关键技术。包括商业智能系统结构和构建商业智能系统所需的关键技术等。

一.商业智能系统结构

商业智能系统通常由以下几个层次组成：

1. 信息展示层

用于向用户呈现数据分析结果和可视化报表。该层的目标是以直观、易懂的方式向用户展示数据，并提供交互的功能，使用户能够自定义查询和分析。

2. 数据分析层

负责对收集来的大量数据进行分析和挖掘。在这一层中，各类统计分析、数据挖掘和机器学习算法被应用于数据中，以发现隐藏在数据背后的规律和趋势。

3. 数据仓库层

用于存储和管理企业的数据资源。数据仓库通过将不同来源的数据整合到一个统一的数据存储中，为数据分析和查询提供便利。

4. 数据准备层

负责对原始数据进行清洗、处理和转换，以保证数据的质量和一致性。在这一层中，数据被规范化、重构和集成，以便后续的分析和展示。

5. 数据源层

包括企业内部和外部的各种数据源，如数据库、文件系统、API等。该层负责将数据从各个源头收集起来，并提供给上层的数据准备和数据分析层使用。

二. 构建商业智能系统所需的关键技术

在构建商业智能系统时，以下几个关键技术是不可或缺的：

1. 数据集成

数据集成是指将来自不同来源的数据整合到一个统一的数据存储中的过程。它涉及到解决数据格式不一致、数据冗余和数据完整性等问题。常用的数据集成技术包括ETL(抽取、转换和加载)、数据清洗和数据重构等，以确保数据的一致性和可用性。

2. 数据分析

数据分析是商业智能的核心环节之一，通过运用统计学、数据挖掘和机器学习等技术，对大量的数据进行分析和挖掘，从中发现有价值的信息和见解。数据分析技术可以帮助企业预测市场趋势、优化运营流程，并做出更明智的决策。

3. 数据展示

数据展示是将分析结果以可视化形式呈现给用户的过程。通过使用图表、仪表盘和报表等工具，可以直观地展示数据，并提供交互功能，使用户能够根据自己的需求进行自定义查询和分析。数据展示技术有助于提高用户对数据的理解和利用效率。

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--商业智能在数字工厂的应用--

随着数字技术的快速发展，商业智能(Business Intelligence)作为一种数据分析和决策支持工具，正逐渐在各行各业得到广泛应用。数字化工厂作为现代制造业发展的重要方向，商业智能在其应用中起到了关键作用。商业智能在数字化工厂应用中也展现了诸多的特点：

1. 实时监控与数据分析

商业智能在数字化工厂应用中最重要的特点之一就是能够实时监控生产过程并进行数据分析。通过传感器、物联网等技术手段，商业智能系统能够及时采集生产线上的各种数据，比如机器状态、生产数量、质量指标等。同时，商业智能系统还能对这些数据进行实时分析，帮助企业快速发现问题，及时采取措施，提高生产效率和产品质量。

例如，在某汽车制造厂中，商业智能系统集成了各个生产环节的传感器数据，并通过数据分析算法实时监测车辆装配过程中的质量问题。一旦发现异常，系统会自动向工作人员发送报警信息，以便及时修复并避免生产延误。

2. 预测和优化决策

商业智能在数字化工厂应用中还具有预测和优化决策的特点。通过建立模型和算法，商业智能系统能够基于历史数据和实时数据进行预测分析，帮助企业预测未来的生产需求、市场趋势等，并据此做出相应的决策。

例如，以某电子设备制造厂为例，其商业智能系统通过分析市场需求和供应链数据，能够预测未来某型号产品的销售情况。基于这些预测结果，企业可以调整生产计划、优化物流管理等，以确保生产和销售的高效协同。

3. 可视化展示与交互分析

商业智能在数字化工厂应用中的另一个重要特点是可视化展示与交互分析。商业智能系统可以将大量的数据通过图表、仪表盘等形式进行可视化展示，使企业管理者和决策者能够更直观地理解和分析数据。

例如，在某材料加工厂中，商业智能系统通过数据可视化展示了原材料采购、生产过程中的成本、库存等关键指标。管理者可以通过图表的方式随时了解这些指标的变化趋势，并进行交互式分析，比如通过选择不同时间段或生产线进行对比分析，帮助企业做出更准确的决策。

总而言之，商业智能在数字化工厂应用中具有实时监控与数据分析、预测和优化决策、可视化展示与交互分析等特点，为企业提供了强大的数据支持和决策依据。通过合理的数据采集、分析和利用，商业智能能够帮助企业实现更高效地运营管理。