目前，大多數規模較小的企業已經建立了較為完善的基礎信息系統，如CRM,ERP,OA等。由于業務的不斷增長，這些系統會產生大量的數據。由于這些數據分散在各個系統中，不能及時有效地應用于企業的經營決策，給企業的發展帶來一定的困擾。商業智能（BI）是一種智能方法，用于幫助企業挖掘生產經營過程中隱藏在數據中的信息，幫助企業做出決策。以下就是小編帶給您的關于商業智能應用方面的介紹。

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一、 商業智能（BI）的應用范圍

在CRM客戶管理系統中，商業智能系統可輔助建立信息中心，如產生各種工作報表和分析報表。主要用作以下分析。

1. 銷售分析：

主要分析各項銷售指標，如毛利、毛利率、交叉比、銷進比、盈利能力、周轉率、同比、環比等；而分析維又可從管理架構、類別品牌、日期、時段等角度觀察，這些分析維又采用多級鉆取，從而獲得相當透徹的分析思路；同時根據海量數據產生預測信息、報警信息等分析數據；還可根據各種銷售指標產生新的透視表。

2. 商品分析：

商品分析的主要數據來自銷售數據和商品基礎數據，從而產生以分析結構為主線的分析思路。主要分析數據有商品的類別結構、品牌結構、價格結構、毛利結構、結算方式結構、產地結構等，從而產生商品廣度、商品深度、商品淘汰率、商品引進率、商品置換率、重點商品、暢銷商品、滯銷商品、季節商品等多種指標。通過系統對這些指標的分析來指導企業商品結構的調整，加強運營商品的競爭能力和合理配置。

3. 人員分析：

商業智能（BI）通過系統對公司的人員指標進行分析，特別是對銷售人員指標（銷售指標為主，毛利指標為輔）和采購人員指標（銷售額、毛利、供應商更換、購銷商品數、代銷商品數、資金占用、資金周轉等）的分析，以達到考核員工業績，提高員工積極性，并為有力資源的合理利用提供科學依據。主要分析的主要有員工的人員構成、銷售人員的人均銷售額、對于銷售的個人銷售業績、各管理架構的人均銷售額、毛利貢獻、采購人員分管商品的進貨多少、購銷代銷的比例、引進的商品銷量如何等。

商業智能（BI）會以對企業經營中的各類要素進行綜合分析，用戶可以選擇在某時間段內，對整個CRM數據中的客戶、產品、銷售業績進行分析，形成數據建議報告，提供給決策者審閱，為企業管理人員制定經營管理方法提供了一定的決策依據。

二、商業智能BI應用方面三個層次

1、初級層次：數據報表

傳統的報表系統技術上已經相當成熟，大家熟悉的Excel、水晶報表、Reporting Service等都已經被廣泛使用。報表常規呈現就是使用柱狀圖、餅狀圖、折線圖、二維表格等圖形可視化的方式將企業日常的業務數據（財務、供應鏈、人力、運營等）全面呈現出來，再通過各種維度（看數據的角度）篩選、關聯、跳轉、鉆透等方式查看各類分析指標，業務分析圖表按照主題劃分，圖表之間存在一定的邏輯關系。報表可以幫助用戶進行簡單的數據處理，告訴企業到底發生了什么，是企業管理的基本措施和途徑，也是實施商業智能（BI）的應用方面戰略的基礎。

同時隨著數據量的增加和協同性要求的增長，傳統報表系統難以滿足企業發展的需求。傳統報表系統存在數據多、信息少，數據分析角度單一難以交互，數據價值挖掘層次比較淺，數據口徑不統一、大量數據孤島存在。企業期望引進新的技術，解決目前報表系統存在的弊端。

2、中端層次：數據分析

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。商業智能（BI）的應用方面是先通過第一層的報表呈現，將很多業務運營情況直觀的反映出來，讓用戶可以直觀的看到在我們經驗之外的數據表現情況。

該層次需要運用大數據技術手段，傳統業務系統中獲取的各類數據進行實時采集和清洗，建立多層次的數學模型分析體系，進行多角度的解讀。數據分析主要幫助企業從數據事實中挖掘潛在的規律，最大化地發現數據價值。該階段主要讓企業及時感知當下發生的事件，以及探索其發生的原因。

3、高端層次：數據挖掘

數據挖掘是指一個從未經處理過的數據中提取信息的過程，重點是找到相關性和模式分析。它可以幫助企業預知未來發生的事情，預測和評估風險。數據挖掘是針對的是海量復雜的數據，它是伴隨著數據庫理論，機器學習，人工智能，現代統計學的迅速發展而出現的一種新型交叉性的技術。

 以上就是小編為您介紹的商業智能（BI）的應用方面，希望對您有所幫助。