从3个层次分析商业智能的价值在哪里？

从以上的分析可见，传统报表系统已经很难再满足再企业的众多的业务需求，商业智能可以提高数据分析效率，支持多种交互方式，让业务进行各种分析，降低业务和分析的沟通成本。

三、数据挖掘

数据挖掘通常针对特定的数据和特定的问题选择一种或多种挖掘算法，以找到数据下隐藏的规则。这些规则通常用于预测和支持决策。每种算法类型包含多种不同的算法，如分类算法、逻辑回归、简单贝叶斯、决策树等。用户可以在消除技术水平的情况下快速创建自己的工作流或模型，并将这些工作流和模型应用到实际工作中。

从以上的分析可见，传统报表系统已经很难再满足再企业的众多的业务需求，商业智能可以提高数据分析效率，支持多种交互方式，让业务进行各种分析，降低业务和分析的沟通成本。

商业智能，即BI也称为商务智能，指利用数据挖掘、现代数据仓库等技术进行数据分析。一般认为，商业智能是指将企业已有的数据转换成知识。商业智能能够通过科学的数据分析，协助企业做出更加明智业务规划、业务决策的工具。

以下将从商业智能的三个层面分析商业智能的价值，现在让我们来逐一了解~

一、数据报表

与商业智能相比，传统报表系统的缺点暴露无遗。虽然传统报表系统在技术上相当成熟，但还是跟不上数据的增长速度和企业的需球，传统报表系统面临着越来越多的挑战。如今，传统的报表系统主要存在数据太多、信息太少、交互分析困难、定制报表太死板等问题。而商业智能可以很好地解决这些问题，实现高效的分析。

二、数据分析系统

数据分析系统的总体结构分为四个部分：源系统、数据仓库、多维数据库和客户端。

①源系统：包含已有的所有OLTP系统，构建BI系统不需要改变已有系统。

②数据仓库：数据集中，通过数据提取，不断从源系统中提取数据，这个过程是自动的。

③多维数据库：数据仓库的数据通过多维建模形成立方体结构，每个立方体描述一个业务主题。

④客户端：客户端软件可以向用户展示多维立方体中的信息。

三、数据挖掘

数据挖掘通常针对特定的数据和特定的问题选择一种或多种挖掘算法，以找到数据下隐藏的规则。这些规则通常用于预测和支持决策。每种算法类型包含多种不同的算法，如分类算法、逻辑回归、简单贝叶斯、决策树等。用户可以在消除技术水平的情况下快速创建自己的工作流或模型，并将这些工作流和模型应用到实际工作中。

从以上的分析可见，传统报表系统已经很难再满足再企业的众多的业务需求，商业智能可以提高数据分析效率，支持多种交互方式，让业务进行各种分析，降低业务和分析的沟通成本。