BI理论

大数据意味着"大营销"，数据驱动的精准营销引擎将颠覆传统的营销决策模式及营销执行过程，使异常宽泛的"大营销"变得更精简、更高效。

JMP，作为SAS推出的一种交互式可视化统计发现软件系列，在SAS算法的基础上，强调以统计方法的实际应用为导向，交互性、可视化能力强，使用方便，给业务人员的数据分析极大的帮助，下面我们就以风险管控的数据分析应用来进行展示。

随着获取、储存和管理数据的成本不断下降。与大公司一样，中小企业也要抓住这个好机会，在BI的帮助下提升企业的综合竞争力。

商业智能厂商不断尝试引入新的手段，不断丰富自己的商业智能体系，以更好的支持业务分析及决策。本文将列举过去几年商业智能领域的相关产品已经出现的若干特点。

本文展望了信息技术影响未来商业世界的十大趋势，对于大部分公司而言，它们是赢得竞争的必须要素。

我国集团化经营模式起步较晚，集团管控模式及管控力度各异，集团范围内财务信息化水平及统一程度不尽相同，因此在实施集团财务分析一类的BI商业智能项目的过程中，在不同的集团之间遇到的财务系统及核算数据环境也各不相同，初步归纳一下有如下几种模式。

本文总结了以往多年在商业智能项目(BI/DW项目)实施中遭遇的一些典型风险因素。

本文基于既往经历的典型BI/DW项目实施经验及对BI软件规划研发和实施经验，给出一种BI系统中的数据分析内容及分析流程组织思路。

在BI商业智能系统中，面向分析的数据模型一般是多维数据分析模型，分析模型由相应分析领域的分析维度和分析指标组成。

BI管理者和他的团队都会在设计和部署流程中犯一些常见的错误，限制了BI系统的价值。我们来看一下其中六大误区，和它们是如何限制BI项目取得成功的。

在数据决策逐渐受到广泛关注的今天，如何缩短企业获取有效数据和信息的时间并消减成本成为一个重要的问题。

商业智能引导我们进入一个新时代，对于分析、报表和绩效管理，企业用户拥有更多控制权。企业用户不再依赖IT部门支持每一项需求，从而获得了更快更好的决策。

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但随着时代的发展，商业智能在信息化中扮演的角色也在悄然改变。

从海量数据中筛选出有用的信息，然后通过各种手段将信息转化为洞察力，从而做出正确决策，推动业务发展。在这样一个信息链条中，企业需要确保每一个环节都不出错，才能将数据转化为价值。