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商业智能的应用方面有哪些?

发布时间:2021.03.19 15:11:44

  目前,大多数规模较小的企业已经建立了较为完善的基础信息系统,如CRM,ERP,OA等。由于业务的不断增长,这些系统会产生大量的数据。由于这些数据分散在各个系统中,不能及时有效地应用于企业的经营决策,给企业的发展带来一定的困扰。商业智能(BI)是一种智能方法,用于帮助企业挖掘生产经营过程中隐藏在数据中的信息,帮助企业做出决策。以下就是小编带给您的关于商业智能应用方面的介绍。

一、 商业智能(BI)的应用范围

在CRM客户管理系统中,商业智能系统可辅助建立信息中心,如产生各种工作报表和分析报表。主要用作以下分析。

1. 销售分析:

主要分析各项销售指标,如毛利、毛利率、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等;而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察,这些分析维又采用多级钻取,从而获得相当透彻的分析思路;同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据;还可根据各种销售指标产生新的透视表。

2. 商品分析:

商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据,从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等,从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过系统对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整,加强运营商品的竞争能力和合理配置。

3. 人员分析:

商业智能(BI)通过系统对公司的人员指标进行分析,特别是对销售人员指标(销售指标为主,毛利指标为辅)和采购人员指标(销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等)的分析,以达到考核员工业绩,提高员工积极性,并为有力资源的合理利用提供科学依据。主要分析的主要有员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等。

商业智能(BI)会以对企业经营中的各类要素进行综合分析,用户可以选择在某时间段内,对整个CRM数据中的客户、产品、销售业绩进行分析,形成数据建议报告,提供给决策者审阅,为企业管理人员制定经营管理方法提供了一定的决策依据。

商业智能的应用方面有哪些?

二、商业智能BI应用方面三个层次

1、初级层次:数据报表

传统的报表系统技术上已经相当成熟,大家熟悉的Excel、水晶报表、Reporting Service等都已经被广泛使用。报表常规呈现就是使用柱状图、饼状图、折线图、二维表格等图形可视化的方式将企业日常的业务数据(财务、供应链、人力、运营等)全面呈现出来,再通过各种维度(看数据的角度)筛选、关联、跳转、钻透等方式查看各类分析指标,业务分析图表按照主题划分,图表之间存在一定的逻辑关系。报表可以帮助用户进行简单的数据处理,告诉企业到底发生了什么,是企业管理的基本措施和途径,也是实施商业智能(BI)的应用方面战略的基础。

同时随着数据量的增加和协同性要求的增长,传统报表系统难以满足企业发展的需求。传统报表系统存在数据多、信息少,数据分析角度单一难以交互,数据价值挖掘层次比较浅,数据口径不统一、大量数据孤岛存在。企业期望引进新的技术,解决目前报表系统存在的弊端。

2、中端层次:数据分析

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。商业智能(BI)的应用方面是先通过第一层的报表呈现,将很多业务运营情况直观的反映出来,让用户可以直观的看到在我们经验之外的数据表现情况。

该层次需要运用大数据技术手段,传统业务系统中获取的各类数据进行实时采集和清洗,建立多层次的数学模型分析体系,进行多角度的解读。数据分析主要帮助企业从数据事实中挖掘潜在的规律,最大化地发现数据价值。该阶段主要让企业及时感知当下发生的事件,以及探索其发生的原因。

3、高端层次:数据挖掘

数据挖掘是指一个从未经处理过的数据中提取信息的过程,重点是找到相关性和模式分析。它可以帮助企业预知未来发生的事情,预测和评估风险。数据挖掘是针对的是海量复杂的数据,它是伴随着数据库理论,机器学习,人工智能,现代统计学的迅速发展而出现的一种新型交叉性的技术。

 以上就是小编为您介绍的商业智能(BI)的应用方面,希望对您有所帮助。

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