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  智能分析(BI)决策系统
   

该产品技术原理是以数据仓库(DW)技术为基础,数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合,用于支持经营管理中的决策过程,它以联机分析(OLAP)和数据挖掘(DM)工具为手段,实施一整套可操作、可实施的解决方案。它根据企业的业务需要和特点,通过对大量的营销数据和市场信息进行提取、清理、转换、并按决策主题的需要进行重新组织后,进行统计、分析和处理,以多种形式灵活地组织成二维或多维数据分析报表,以及各种可以旋转的三维图形,如饼图、直方图、曲线图等,提供经营管理预测信息,为企业的决策者及时掌握经营管理的真实动态,做出科学决策,防范和化解经营风险提供多方位、多层次、多视觉的信息服务和重要的数据依据。
该统实现把人工智能(AI),决策支持系统(DSS)、数据挖掘(DM)、Web等技术与传统的商场计算机管理系统结合起来,使企业的决策者可以很容易地访问丰富的数据,进行查询、报表和分析等工作,使数据服务于每一个需要它的人。

 
 
 
  系统主要功能

商业智能系统是以业务流程管理系统采集的数据为基础,对原始的数据进行加工,给出有利于决策形成的结果,帮助人们正确地进行经营决策。商业智能系统应能够多时段、多角度、多方法地对供应商、顾客和本企业的状况进行深入剖析,了解供应商和顾客的行为,了解本企业存在的问题,从而对改进企业的经营和改进对顾客的服务提供帮助。商业智能系统不仅反映原始数据的情况,还应该应用现代数据模型的方法对原始数据进行加工处理,从而更进一步地揭示数据之间的内在联系,实现商业智能化的要求。
决策分析是一种对数据进行提取、加工和变换方式表达的过程,作为一个商业智能系统,应该具备以下多种分析手段和方法:
任意的数据提取。根据查询的对象选择一定的条件后,可以取得所需的查询内容,并可以对查询的项目进行随心所欲的选择。可以进行上下的钻取,随心所欲地实现所要求的查询工作。
任意的数据排序。对于查询获得的供应商、顾客、买手、部门、营业员等数据,可以进行正向、反向的排序,可以对查询结果中的任一项目进行排序。
比率分析。对于各个分析对象,计算其反映内在本质特点的比率参数,对各个对象之间,各个对象不同时间范围的比率进行分析。
趋势分析。对于某一指标的发展趋势进行分析,计算该项指标的同比、环比,计算季节指数、移动平均数、平滑指数等趋势信息,结合相关模型对该项指标进行预测。
图形分析。能够以直方图、饼图、折线图、散点图等图形表达各个指标之间在同一时间或不同时间的相互关系,让人们直观地掌握数据之间的内在关系。
相关分析。应用统计学中的相关系数方法计算两个指标之间的相关系数,从而得知两个指标之间的关联度。
回归分析和模型分析。通过计算时间序列的回归系数,得出某一指标变化的规律,建立起数学模型,描述其预测方法,为人们的决策提供支持。

 

 
 
  产品应用

系统根据各企业的不同情况,对商业管理过程中的经营活动和市场进行分析和研究,得出不同角色所需要的数据,从而帮助决策者主动地发现问题,减少工作量,降低未来可能的损失;同时还深入到问题的内部进行剖析,追踪到问题的所在,使企业能及时地调整自己的经营策略和营销手段,优化自己的结构、流程或手段等,合理使用资金,提高效率,减少风险,增加市场竞争力。如图1所示,其内容主要包括: