商业智能

在每一个主流行业，强大的面向事务信息系统随处可见。如今，要想在竞争中领先，就必须拥有面向分析的系统，从根本上提高企业利用其拥有的信息的能力。这些分析系统将已有的数据转化为洞察力，并交付确凿的、以事实为依据的、可付诸行动的信息。 在任何信息密集的行业中，商业智能（Business intelligence，BI）都能提高公司的业绩。实际上，大多数公司都拥有 BI 所需的原始数据和知识。运营系统通过销售点、预订、客户服务和技术支持系统，不断地生成大量关于产品数量、客户数量和市场的数据。然而他们面临的挑战就是提取和利用这些数据，将其转化成信息和可付诸行动的洞察力。

在商业智能方面，IBM 提供了一系列针对特定行业和跨行业的解决方案。与此同时，DB2 也正在成为业内包括 SAP、i2、Ariba 和其他领先供应商的数据库应用的理想选择。 为了保证商业智能的广泛可用性，IBM 提供了特定的应用和技术，包括： 商业智能合作意向：此意向为独立软件分销商和解决方案供应商与 DB2 商业智能进行整合提供了技术和市场支持。到 2000 年 4 月，已有超过 550 个合作伙伴总共提供了 800 多种商业智能具体应用。

现在很多企业都在进行经营管理的电子化、信息化改造，这些可以说是企业走向未来的必要条件。而企业要想在竞争中占据有利地位，获取较大优势，则需要在商业智能技术的开发应用上有自己的特色和优势。 商业智能是能够帮助用户对自身业务经营做出正确决定的工具。一般现代化的业务操作，通常都会产生大量的资料，如订单、库存、交易帐目及客户资料等。如何利用这些资料增进对业务情况的了解，帮助我们在业务管理及发展上做出及时、正确的判断，也就是说，怎样从业务资料中提取有用的信息，然后根据这些信息来采取行动。

北京迈思奇科技有限公司创建于2002年10月，在美国和北京同时注册。本公司致力于商务智能（Business Intelligence）领域的培训、咨询、系统集成业务，同时还代理国内外多家知名厂商的相关产品。

在现今数据的世界里，公司要获得成功和不断发展，首先就需要定位主要的数据趋势。商业智能(BI)作为大多数公司投资的关键领域和对于公司所有层面的用户来说是一个无价的信息源。

在现今数据的世界里，公司要获得成功和不断发展，首先就需要定位主要的数据趋势。商业智能(BI)作为大多数公司投资的关键领域和对于公司所有层面的用户来说是一个无价的信息源。

下一代SharePoint产品及技术的功能不仅仅局限于传统的门户和仪表板产品，还提供交互式商业智能门户，这样用户只要轻松点击鼠标，即可通过集中管理、易于定制的平台随时获取实时信息。

石油公司每天为了一加仑的汽油，利用“喷井”般的大量数据，评估市场情况。他们如何运用适当的工具与信息，将利益最大化？

在现今数据的世界里，公司要获得成功和不断发展，首先就需要定位主要的数据趋势。商业智能(BI)作为大多数公司投资的关键领域和对于公司所有层面的用户来说是一个无价的信息源。

当你的客户在说话的时候，你有没有仔细且快速地倾听他们谈话的内容，并且找出对公司有用的信息呢？

数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前，在很多领域，数据挖掘(data mining)都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售（如超级市场）等商业领域。

全面预算管理过程在本质上是企业有限资源优化配置的过程，这一先进的管理理念能在决策上促进资源的优化配置，而资源具体如何实现优化配置，则需要辅以信息技术。

金融危机席卷全球，世界经济都在面临严峻挑战，在这种情况下，SAP的子公司、全球业务绩效优化解决方案的领先提供商Business Objects对2009年BI(商业智能)市场的发展趋势作出如下预测。

在过去的二十年中，经济快速发展，组织机构普遍都收集了大量的商业数据。然而，拥有大量的数据并不意味着拥有了丰富的商业信息。因此，商业智能需要进展到下一步——数据挖掘。

2008年10月，Gartner公司的分析师提出了对于大多数组织都具有战略意义的10大技术和趋势，并在Gartner Symposium/ITxpo上阐述了他们的见解。

在经济陷入困境的时候，IT肩负着提高商业效率、降低成本开支的重任。考虑到这一点，以下是我给出的2009年上升与下降趋势预测的清单。

Meister说，这项工作，加上Pentaho系统生成的报表所带来的销售与营销机会，已帮助证明了商业智能投资带来的价值。他说：“我们还没有分析过投资回报；但在我看来，这个系统已经已收回了成本。”

旧观念：公司对于某些技能，如编程，主要靠外包。新规则：公司想拥有自己内部的开发人员和其他IT类人才。

在本年度数据库技术应用技术问卷调查中，我们持续对商业智能技术与应用进行了调查，以便更好地分析最近三年，BI在企业的应用以及相关技术和产品的使用情况。

尽管商业智能能为企业带来各种的优势，但是，导入商业智能却常遇到技术与企业文化的冲击。企业的经营管理者必须确保进入商业智能应用的所有数据必须是真实且连续性，才能确保所分析的结论值得信赖。