数据质量水平与商业智能的关系 当无法通过商业智能系统和报告系统提供准确的数据时，业务总体上都会受到影响。 以下是为创建报表的商业智能系统提供不可靠数据所造成的一些后果： 业务负责人：不准确的管理报告导致决策不够明智。 合规主管：合规性法案要求公司能为其财务和合规报表提供一定的透明度和可审计性。 业务分析师：如果业务分析师花费过多时间在多个商业智能系统间手动搜索和整理信息以更新和修正报表，则业务分
数据质量角色 对于增强数据资产准确度和价值而言，将数据质量规则与活动（探查、清洗和监测）和MDM流程相集成显得十分关键。在启动任何MDM项目之前，您都需要了解源数据的内容、质量和结构。在数据源进行的数据探查使数据管理员和数据仓库管理员能够在数据进入MDM系统之前，快速发现和分析跨所有数据源的所有数据异常。此流程可极大加快从MDM实施中获取价值。 由于数据清洗增强了数据的准确度，带来了数据完整性，
技术 提升各方面商务绩效——这是商务智能在企业内部的最高目的和作用，有效的商务智能系统和技术能够帮助企业提升各个方面的绩效：财务的和非财务的，前台的和后台的，企业内的和供应链内的，组织的和个人的。企业绩效管理已成为热门的管理和技术概念，这既是因为各种软件厂商的推动又是因为企业所面临的绩效方面的压力的增大。 增强综合竞争力的——这是商务智能在企业中的最高目的和作用。商务智能事关企业的兴衰成败和生死
商务 商务数据和信息——商务数据和信息并不能加以狭隘的理解，这里所致的商务数据和信息包括一切可能对商务产生影响的、直接和间接的数据和信息，往小里说包括顾客的名字、地址和电话号码等，往大里说包括过国际上的政治、经济、文化和军事情况等。 创造和累计商务知识和见解——这是商务智能的第一层的目的和功能， 也是最直接的目的和功能；“知识和见解”正是“智能”得名的由来。 核心 改善商务决策水平——这是商务智
管理——这里的“管理”主要是指对数据的储存、提取、清洗、转换、装载、整合等工作，其目的主要是为了提高数据的质量和安全性。 分析——“分析”是一个广泛的概念，这里包括数据查询、数据报告、多维分析、数据挖掘、高级统计分析等。大多数人理解的商务智能都集中在这些分析工具上。 结构化——结构化的数据主要是指储存于各个交易系统背后的关系型数据库中的数据，通常都是以表格的形式存在和展现的。传统的商务智能概念只
企业——这里用“组织机构”或“实体”会显得更加完整，因为所有的组织机构和实体（不只是企业）都可以而且应该利用商务智能；之所以仍用“企业”是为保持与“商务”的一致性。各行各业，包括非企业性机构，比如政府部门、教育机构、医疗机构和公用事业等，都应该而且能够利用商务智能。 利用现代信息技术——这是这一定义中的关键之一，现代信息技术的发展产生了信息经济和信息社会，在这一新型的经济和社会形态中，信息的爆炸
商业智能又名商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。提到“商业智能”这个词，网上普遍认为是Gartner机构在1996年第一次提出来的，但事实上IBM的研究员Hans Peter Luhn早在1958年就用到了这一概念。他将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。”在1989年，Howard Dresner将商业智
在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。 网络营销 对网络营销的意义在中国，尽管网络营销的概念很火，但网络营销的效率低于一些发达国家也是事
具体方法 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通
沃尔玛经典营销案例：啤酒与尿布“啤酒与尿布”的故事 产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去
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