BI理论

越来越多的企业管理者开始借助商业智能技术来发现商务运营过稃中存在的问题，寻找有效的解决方案。随着计算机技术和信息技术的进步，商业智能已开始渗入到企业管理的方方面面，并且发挥着越来越重要的作用

通过检测每一个潜在的预测变量与高端客户流失的关系，最后确立了9个有管理意义的预测变量进入模型。

商业智能系统中的4个环节是对数据的动态处理过程，体现了数据在系统中流转的生命周期。期初的业务数据经过良好的设计和建模存储在各信息系统数据库中，然后对业务数据进行整合和组织形成数据仓库，接下来进入多维数据分析与挖掘阶段，最后表述、解释、转化数据分析结果为视图、报表和知识等形式。

对于大数据以及大数据与云计算的关系，用友华表华秀章用“小马过河”、“蓝蓝的天上白云飘，白云(云计算)上面大数据跑”，等描述形象的表达了他对大数据的看法：大数据不可一概而论，大数据的落地更要根据不同的企业性质和当前需求来判断，让大数据落地因地制宜，分层深入。

电力行业是应用信息技术较早的行业之一，信息技术在电力工业中的应用起始于20世纪60年代初。随着现代技术的不断发展，信息化建设在电力行业中扮演着越来越重要的角色

国内的BI厂商如雨后春笋般成长冒出来，菲奈特、和勤、博科资讯、广州尚南……都致力于耕耘中型及中小企业市场。其中前文中提到广州尚南已经被用友软件收购，与用友华表原来的产品整合推出新的BQ平台，用友华表部经理苗峰表示，华表的收入来自两块，一是华表自己的客户;二是与用友各条线合作，承担项目中BI需求的部分。

在商业分析产业链中，数据仓库的作用在于梳理业务，为海量的数据分析提供物理构架和依据

许多公司在实施商业智能项目时，他们最终需要考虑一个问题：是否应该创建一个中央团队，负责协调和监督所有的BI活动?一个正式的商业智能能力中心(BICC)是团队概念的最终体现，而BI咨询师表示，BICC可以提供很多好处

不断提升产品的档次和稳定性，是铸造企业必练的内功。其次如何快速响应市场，准确出击是所有企业面临的压力。用友BQ商业分析从生产管理分析、销售分析、供应链分析等方面助锻造企业决策更快速，相应市场更精准。

BI市场正在以每年9%的速度增长，到2014年市场价值将高达810亿美元。BI市场已进入爆发期，传统商业智能正快速转向商业分析，如何快速构建满足企业不断变化需求的业务分析，提升企业洞察力显得越来越重要，这也成为各大BI厂商重点发展的方向

两年前，大型的软件公司已经预测到的5到10年时间，商务智能将是软件领域的一大增长点，因此纷纷进行收购合并，例如甲骨文公司对Hyperion的收购。也正是这样的合并过程，对未来商务智能技术的前景起到了决定性的影响。

作为CIO一方面在梳理BI横向的同时还需要梳理BI纵向应用，只有从两个纬度都弄清楚了，BI才有可能成功。从现状来看，以业务为基础，充分结合业务中的实际情况，BI成功的可能性更大。

Hadoop的光环可能会慢慢消退，但现在它仍然是倍受关注的技术，它的主要支持者仍然是互联网巨头。

ORACLEBIEE是ORACLE商业智能平台企业版，是收购、整合SIEBEL和HYPERION相关BI部分组建形成，在ORACLE整个商业智能体系架构中主要承担数据分析应用和可视化展示工作。

商业智能组织架构体系主要由数据仓库、OLAP以及数据挖掘三部分组成。数据挖掘是按照一定的规则对数据库和数据仓库中已有的数据进行信息开采、挖掘和分析，从中识别和抽取隐含的模式和有趣知识，并利用它们为决策者提供决策依据。