随着企业积累的数据和信息海量增长,正确的分析和决策不是通过拍拍脑门就能解决问题的,企业需要的是决策智能化和管理信息化。
BI作为一个数据分析系统,应该支持多种数据源。这主要是因为一家企业可能会同时有不同格式的数据。
多维数据模型是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实和维的数据库模型,其基本的应用是为了实现OLAP。
商业智能所要解决的问题不同,其应用到的技术也不尽相同一般地讲包括以下的部分(不同的体系,划分的方法可能有些差别,但本质相同)。
近日,看到一篇关于互联网个人隐私的报到《个人隐私:互联网新金矿》文中指出,现阶段的互联网已经发现了新的金矿。
商业智能在还没有得到大规模的普及应用的时候,移动商业智能开始升温逐渐受到CIO以及企业老板的关注。
在实际工作中,由于各种原因,交货的及时率很难分析。这主要是因为影响交货时间的因素太多。不过在BI系统中,这个交货及时率分析会变得简单一点。
关键绩效指标分析是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析,来衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标。
快餐店从可口可乐租赁这种设备,能够展示各种饮料消费的报告,例如在特定时间段内的销量,这些可以作为可口可乐电子商务门户的重要数据来源。
企业管理者在做决策的时候,可能需要回答问题:当产品销售价格增加10%,对于企业在利润影响有多大?这可不是简单的原来利润加一个10%而已。
继石油之后,现今,最在值得探勘与管理的“宝藏”则是数据,因为实时的数据就是利润。而这正是Hess在努力追求的。
今日,IBM宣布其Cognos商业智能产品成功协助李宁公司进行了报表管理,支持了公司内部近100种报表的数据收集和呈现,
商业智能系统能够获取大量的数据,并将这些数据转变为可视化形式(如图形和表格),以便于详细分析商业趋势,让分析具备移动性。
BI系统的核心功能是什么?数据分析。但是企业的数据纷繁复杂,格式也不同一。在这种情况下,如何缩短BI系统部署的时间、降低部署的成本呢?
在BI中实现自动发送邮件,说到底BI就好像是一个用户。当满足某个条件的时候,BI就会利用这里设置的发件人信息将用户所需要的内容及时的发送。