1.1 商业智能简介
商业智能是企业信息化的必经之路，在企业加强数据利用能力的大背景下，商业智能就是对数据进行收集、分析、挖掘等处理，帮助企业洞察数据、做出决策的一种工具，可以提升非技术人员参与数据挖掘和数据决策的能力，让人人都可以成为数据分析师。
1.1.1 商业智能的发展
商业智能，通常被理解为将企业中已有的数据转换成知识，从而帮助企业做出明智的商业运营决策。
传统商业智能的概念最早出现于20世纪60年代，是一种在组织之间共享信息的系统。20世纪90年代，人们开发出了用于制定决策及将数据转化为见解的计算机模型，商业智能也得到了进一步的发展。现代商业智能解决方案注重灵活的自助式分析、可信平台上的数据管控、业务人员的能力提升，以及快速获取见解等。商业智能的发展历史如图1-1所示。
图1-1 商业智能的发展历史
经过几十年的发展，商业智能已经纳入了更多的流程和活动，具体如下。
◆ 数据准备：收集多个不同的数据源，确定维度和度量，为数据分析做准备。
◆ 数据查询：提出具体的数据需求，让商业智能系统从数据集群中提取出所需要的数据。
◆ 统计分析：通过描述性分析获取初步分析结果，并使用统计方法对数据做进一步探索。
◆ 数据挖掘：在大型数据集中使用数据挖掘、机器学习算法等发现数据变化的趋势和规律。
◆ 报告生成：与利益相关者共享数据，帮助他们得出结论和制定决策。
◆ 数据可视化：以直观的形式呈现结果，使人们可以更方便地理解数据。
◆ 可视化分析：以故事的方式来探索数据，实现对见解的展示并保持分析的连贯性。
◆ 描述性分析：用统计的方法进行初步数据分析，以确定数据的实际情况。
◆ 绩效指标比较：比较企业的经营业绩和历史数据，以确定是否已实现目标。
1.1.2 商业智能的价值
商业智能可以在具体的业务中展示当前和历史数据，从而帮助企业做出更好的决策，以使组织更加平稳、高效地运行。数据分析师可以更轻松地发现市场趋势，从而增加销售收入，企业的各项工作都会受益于相关数据的有效利用。
商业智能可以通过多种形式协助企业制定更加明智的决策，主要价值如图1-2所示。
图1-2 商业智能的价值
商业智能应用的本质就是通过揭示数据之间的关联关系，发现和探寻数据本身蕴含的知识与价值，并通过商业智能技术将这种知识系统化，加工成为可学习的对象，最后展现这些知识，并形成不同的知识体系。
商业智能以发现、归纳、总结隐含在数据中的知识为工作内容，使用总结的知识结论来指导企业业务发展。
1.1.3 商业智能的流程
每个企业都有各自的问题和目标，为了回答这些问题并根据这些目标跟踪业绩，企业和组织会收集所需的数据并加以分析，然后确定需要采取哪些行动才能实现自己的目标，如图1-3所示。
图1-3 商业智能的流程
在技术层面上，需要从企业经营活动中收集原始数据，并在数据仓库中对这些原始数据进行处理，数据存储下来后，用户就可以访问，通过执行数据交互、分析数据等过程来解答业务问题，并进行结果的分享和系统的维护管理。
商业智能应用一定要紧紧围绕着需求，不同的行业、不同的企业其商业智能需求是截然不同的。明确企业的商业智能需求，不仅仅是从事信息化工作人员的职责，也是业务人员、管理人员的任务。