BI理论

目前，BI不再以一个独立的软件出现，而是与企业的核心系统集合在一起。比如BI系统已经融合了财务绩效管理系统（FPSM）、电信业的计费系统、银行业的核心银行系统、地理信息系统（SIP）等。在未来，BI还会与ERP、CRM、SCM等应用系统集成在一起，对这些系统产生的数据进行分析、统计和处理。

在吃早饭、等候航班等零碎时间，通过移动终端就可以了解业务状态，获取业务预警……从而对业务做出判断，对市场做出反应。移动BI的应用，让管理决策变得更加实时、方便，越来越受到用户的青睐。在以下几个领域中，移动BI的需求更为迫切。

商业智能(BI)对商业决策可以产生深远的影响，但是的一个日益复杂的环境和来自各行各业的高期望值往往为商业智能(BI)的实施带来了大量的问题、风险和可能的失败。

面对真正的商业智能，贵企业已迎难而上。用户势必会问这个问题：我可以把这个商业智能系统装在我的移动设备上吗？贵企业有没有好办法呢？

企业在准备应用商业智能系统之前，用户和实施方都需要了解已有的数据情况、系统的现状和软硬件环境。

商业智能(BI)对商业决策可以产生深远的影响，但是的一个日益复杂的环境和来自各行各业的高期望值往往为商业智能(BI)的实施带来了大量的问题、风险和可能的失败。

BI（BusinessIntelligence）即商业智能，被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。

企业在准备应用商业智能系统之前，用户和实施方都需要了解已有的数据情况、系统的现状和软硬件环境。

一项将2012年实现的数据仓库项目，将帮助弗吉尼亚州的立法者在确切数据而不是轶事或意识形态的基础上建立教育政策。

众所周知，商业智能BI是指是从系统数据中提取有效的信息，从浩瀚的信息中及时地发现有价值的知识，为企业决策层的思维决策和战略发展提供有力服务，尽量减少管理决策中“凭经验、拍脑袋”的风险和隐患，从而充分提高企业市场快速反应力与竞争力的软件解决方案。

传统的数据库技术是以单一的数据资源，即数据库为中心，进行事务处理工作的。然而，不同类型的数据有着不同的处理特点，以单一的数据组织方式进行组织的数据库并不能反映这种差异，满足不了现代商业企业数据处理多样化的要求。总结起来，当前的商、世企业数据处理可以大致地划分为2大类：操作型处理和分析型处理。

笔者按：当前，制造业是我国国民经济发展的重要产业和支柱，而信息技术在制造业发展中具有推动重要的作用。以信息技术推动制造业的发展，对于提高经济发展具有重要的作用。对于制造业企业来讲，信息技术已经必不可少，而信息系统的选型是企业成功提升管理的关键，我们看到，随着信息技术的不断进步，新技术的发展，对于推动制造业发展具有积极发展的作用。

Internet是一个巨大、分布广泛、全球性的信息资源储备库。随着上网人数的急剧增加，电子商务的蓬勃发展，各种基于互联网的商业Web站点也面临越来越激烈的竞争。Web包含了丰富和动态的超链接信息，以及Web页面的访问和使用信息，这为数据挖掘提供了大量丰富的资源。

电子商务网站逐渐成为商务智能中数据量最大的地方之一，把数据仓库技术引入电子商务应用中，把用户在电子商务网站上的点击流和Web日志文件作为数据源，利用高效的改进的关联规则算法，可以有效地分析出其中蕴涵的如用户行为模式这样的知识，利用这些知识，商务人员能够拓展他们的市场，改善客户关系，降低成本，使操作流水化，有效地辅助其改进商业策略。

数据挖掘可以发现一些潜在的用户，对于电子商务来说是一个不可或缺的技术支持，数据挖掘的成功要求使用者对期望解决问题的领域有深刻的了解，数据挖掘技术在一定程度上解决了电子商务信息不能有效利用的问题，但它在运用过程中出现的问题也亟待人们去解决。相信数据挖掘技术的改进将推进电子商务的深入发展。