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商业智能，又称商务智能，英文为Business Intelligence，简写BI。
目前，学术界对商业智能的定义并不统一。
商业智能通常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。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和
供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和商业智能战略层的决策。
为了将数据转化为知识，需利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。
目前，很多厂商活跃在商业智能（下面称BI）领域。
事实上，能够满足用户需要的BI产品和方案必须建立在稳定、整合的平台之上，
该平台需要提供用户管理、安全性控制、连接数据源以及访问、分析和共享信息的功能。
BI平台的标准化也非常重要，因为这关系到与企业多种应用系统的兼容问题，
解决不了兼容问题，BI系统就不能发挥出应有效果。
这里我们通过对一个实验室的BI系统模型（我们将其称为D系统）进行功能解剖，
来介绍BI系统。D系统是一个面向终端使用者，直接访问业务数据，
能够使管理者从各个角度出发分析利用商业数据，
及时地掌握组织的运营现状，作出科学的经营决策的系统。
D系统可实现从简单的标准报表浏览到高级的数据分析，满足组织内部人员的需求。
D系统涵盖了常规意义上商业智能（BI）系统的功能，主要构架包括以下几个方面。
读取数据，分析功能，丰富画面，数据输出，定型处理。
销售分析 主要分析各项销售指标，例如毛利、毛利率、交叉比、
销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等；
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。
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。
主要分析的主题有，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等。
集团数据整合
数据仓库
商业智能
数据处理