BI应用

商务智能（BI）在各行各业的应用越来越广泛，尤其是在金融、电商、电信等领域，成为提升企业竞争力的关键。举个例子，银行业利用数据仓库和数据挖掘技术，不仅能客户的分销渠道使用情况，还能优化客户关系、降低风险。像电商推荐系统、个性化网页、基因研究等，都在利用 BI 技术来提升服务质量和客户体验。随着技术的不断进步，BI 的应用领域还在不断扩展，未来的前景广阔。 如果你也在做 BI 相关的开发，理解好数据仓库、数据挖掘技术的关系会你在项目中做到事半功倍。比如你可以深入了解美国银行家协会(ABA)预测的增长率，来为你的项目预估潜在的收益哦。 ，要避免在使用 BI 技术时过于依赖单一的数据源，要多角度，才

Oracle BI ESSBASE培训材料涵盖了Essbase的概念和数据库构建内容，帮助学员深入理解和应用该技术。

随着Oracle的并购，竞争对手IBM、Microsoft和SAP采取措施应对挑战。IBM收购Cognos取得成功，在BI领域获得显著增长和市场份额。

《DAX权威指南》是一本专注于Power BI Desktop中DAX语言的重要参考书籍。第二部分涵盖了DAX的高级和复杂概念，以及如何在实际业务场景中应用这些知识。该书详细解释了DAX基本语法、时间智能、高级计算技术、表格关系和度量值的应用方法。读者将学习如何通过DAX创建计算列、度量值和数据透视表计算，以及如何优化模型的性能。

BI 技术在制造业里确实挺能折腾出花的，尤其是配合上大数据、IoT 这些一起搞的时候，能把一条生产线整得明明白白。像安利股份用亿信 BI，八个月搞定上千个指标，不只是炫技，是真能帮他们把销售、生产、质量这些业务都拎清楚了。销售数据、质量追踪、成本核算……全靠一套 BI 系统打通。你要是平时经常听业务同事吐槽“看不到数据”“决策全靠拍脑袋”，那这个例子真的值得研究下。低门槛操作也是亮点，业务人员能直接用，少了多沟通成本。最关键的是，它还能找出你企业里信息化的短板，不光数据，还能“照妖镜”似的把问题暴露出来，让你知道下一步该怎么优化系统建设。如果你最近正好在接制造业 BI 项目，或者在做供应链、质

高级 Power BI 桌面应用指南, 第二版 是一本看起来不错的书。

商业智能（BI）是Business Intelligence的简称，最早于1996年提出。其定义为一种利用数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘等技术，帮助企业优化决策的信息技术应用。BI系统基于数据仓库，集成了订单、库存、交易记录等数据，支持数据的预处理和ETL过程，确保数据质量。OLAP技术支持多维数据分析，数据挖掘则利用统计学和机器学习算法发现数据背后的规律。BI系统还包括报告和仪表板功能，以直观图形展示数据，支持预测分析和人工智能技术，提升决策的前瞻性。商业智能体系架构包括数据源、ETL工具、数据仓库、OLAP服务器、数据挖掘工具、报表分析工具和用户界面，全面支持企业的决策需求。

OLAP（联机）系统挺适合做数据，是在面对庞大的数据量时。如果你需要快速从数据中提取信息，OLAP 的多维可以帮你理清数据之间的关系，提升决策效率。它通过多维视角呈现数据，支持交互式，你可以快速切换角度，获得更多有价值的信息。其实，OLAP 不止可以在数据仓库中使用，还能与各种工具配合，比如 Kylin 或 Druid，轻松构建高效的数据平台。 不过呢，OLAP 的反应速度是个关键点，尤其是数据量庞大的时候。你需要注意选择合适的数据存储和查询方式，确保系统的性能不掉链子。如果你对数据感兴趣，可以试试结合一些开源工具，像 Kylin 或 Oracle，这些都能为你不错的支持。，OLAP 对于那些

Power BI 的函数用法还挺多的，尤其是你写 DAX 的时候，经常一不留神就会卡在语法上。这个《Power BI 函数大全》整理得还蛮全的，常见的函数基本都涵盖了，而且每个函数后面都有使用，操作起来更安心些。适合平时查漏补缺，也适合刚接触 Power BI 的同学拿来练手。

多年来，企事业单位在建立CRM、ERP、OA等信息化系统后，积累了大量历史数据。然而，这些分散的数据如何转化为有价值的信息，成为了业务人员和管理者共同关注的问题。商业智能（BI）技术应运而生，帮助企业利用数据进行决策支持和业务优化。商业智能BI的应用可分为数据报表、数据分析和数据挖掘三个层次，每个层次都具有特定的功能和应用场景。从简单的数据可视化到深入的数据分析和趋势发现，BI技术为企业提供了从数据中获得洞察力的能力。