商业智能的建设是一个战略性的工程，它直接影响到企业未来的发展方向，对于商业智能的架构应该遵循以下几项原则，如图8-1所示。

图8-1 商业智能架构原则

●前瞻性

商业智能应该建立在可信的数据基础之上，完成商业智能的建设需要投入大量的人力和财力，具体来说，在开发技术和手段上具有先进性和灵活性。在业务上，需要满足未来竞争的要求。

●实用性

建立商业智能的目的是服务于决策过程，前期带来的效益可以促进后期的开发，在开发时选择工期较短、重要的和见效快的部门作为突破口，保障系统的实用性和可操作性。

●安全性

因为商业智能可能会涉及机密数据，所以必须保证其安全性。特别是在查询系统多样化的情况下，商业智能必须符合安全性的要求。

●可信性

商业智能作为决策支持系统，同时产生大量的报表。商业智能系统应该具有可信性。

下面我们分析一下关于商业智能的典型应用。

商业智能是收集、管理和分析数据，同时将数据转化成有用信息的过程，如图8-2所示。

图8-2 商业智能的典型应用过程

商业智能系统从企业的日常数据中开发基于事实的信息，辅助企业做出更好的商业决策，提高企业运营效率和决策分析的能力。可以帮助企业完成风险分析、欺诈监测、财务分析等。商业智能系统是一个决策支持系统，它是在数据仓库的基础上，利用各种挖掘工具获得信息和知识。目前来说，金融行业、通信行业、制造行业、零售行业、医疗行业、政府机构等已经逐步开始应用商业智能。

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图8-3 商业智能的行业应用

商业智能的典型应用包括经营分析、绩效管理、战略决策支持、产品管理和创新、客户关系管理和风险管理等，如图8-4所示。

（1）经营分析

对于企业的经营分析可以包括指标分析和财务分析等内容。指标分析是针对业务流程相关指标的分析。例如，销售率、利润率和库存量等。财务分析是针对财务数据中的费用支出、利润等指标的分析。

（2）绩效管理

企业管理人员利用商业智能工具衡量员工的工作绩效情况。

图8-4 商业智能的典型应用

（3）战略决策支持

通过对各类数据的高度概括和分析，辅助企业高层进行战略决策。

（4）风险管理

利用商业智能技术，降低企业的风险。例如，通过发现客户的异常情况，快速采取措施，提高企业的抗风险能力。

（5）客户关系管理

利用商业智能技术，分析客户的购买习惯和喜好，改进服务和产品的质量，提高客户的忠诚度。

（6）产品管理和创新

利用商业智能技术，通过对历史数据的分析，加强对产品的改进能力和管理能力，同时提高产品的创新能力和推广能力。