商业智能在非电信行业的应用前景预测
中国产业研究报告网讯：
电力行业：电力企业具有庞大的IT 架构体系，并不匮乏信息资源，而所缺的是将封存在各个独立业务系统中的信息资源激活，让其具备可用性的技术。为此，电力企业都需要营销辅助分析决策系统，帮助各级业务人员以最便利的方式获取所有关于其所辖区域的业务数据，并通过数据挖掘工具、数据展现工具等来提高业务人员应用信息的效率，以达到支持业务决策的目的。
针对电力企业的行业特点，商业智能系统首先需要建立电网的发、用、受电模型，再将收集到的度量值与模型关联，利用数据仓库技术，自动实现了各度量值的汇总计算。系统可以将商业智能工具用于调度生产统计数据的可视化分析、展示，基于发、用、受电模型建立的多维模型，将调度生产统计的主要指标，如发电、用电、送受电的电力、电量、装机容量等数据有机融合在一起，并组织成各种维度，可以进行灵活的数据分析，同时可以实现数据报表的可视化展示，系统易于操作、响应快捷、方便实用。
商业智能系统的建成可为网调计划等相关专业有效利用调度生产信息、提高数据分析的广度和深度提供便捷的工具和手段，为电网的安全、优质和经济运行提供有力的支撑。
金融行业：中国加入WTO 后， 在经济、金融全球化的大背景下，金融行业必须遵守全球一体化的“游戏规则”，国内的客户对金融服务的需求越来越高，如果商业银行不加快管理信息系统和决策支持系统的开发，迅速提升业务管理水平，将会造成优质客户的流失。为了在激烈的竞争中防止金融危机并取得领先地位，中国金融银行企业需要根据新的业务模式和市场环境要求建立新的管理模式：管理集中、风险防范、绩效评估、客户至上、国际接轨。
金融行业的商业智能系统可以帮助银行构建以客户为中心的金融服务体系，以风险控制、盈利分析为核心的管理体系。增强银行的渠道分销体系、市场洞察能力、风险控制与财务分析等核心竞争力，为银行获得可持续的竞争优势提供强大的保障。
商业智能系统是商业银行变革的推动器，可以推动银行的技术进步和金融创新进程。金融行业的商业智能的分析软件可由总到分、由上到下，多层次，多角度，可交叉的实现业务分析。所谓由总到分，就是从总体指标分析开始，再分析到指标构成中的具体因素；所谓由上到下则是指实现从总行到分行，再到网点的数据分析。
商业智能系统从资本充足率、资产质量、收益状况、流动性分析、业务状况五个角度实现对银行经营的分析。金融行业的商业智能系统与传统意义上的统计分析有着关系，也有着区别，传统的统计分析报表一般只有“总”的数据，而对于数据的构成却不能提供更多的分析，商业智能系统基于银行业经营分析所需的内容，计算各种分析指标，运用图形分析、对比分析、结构分析等分析方法，揭示金融支行的总体特征、规模、水平、构成、各种比例关系、发展趋势等，另外还可以提供因素分析、原因分析等内容，为经营决策提供更加科学的依据。
政府部门：经过我国电子政务20 余年的积累，我国信息化基础设施和数据积累已经具备相当的水平。各部委和各地区在电子政务平台建设、数据采集、信息共享和安全方面的投入和努力等已经显现成效，大部分对大规模信息数据处理需求较为迫切的核心部门已经率先具备了对信息资源和数据进行规划、采集和维护能力。这使商业智能应用的辅助决策变成可能。
政府部门要充分发挥政府职能进行有效的服务和管理，需要建立一个能有效搜集、监测和分析大量数据的系统，以增强公众与政府沟通的时效性。BI 最基础的功能是提供终端用户的查询和报表工具，用以支持用户对原始数据的访问，电子政务系统中的业务信息纷繁繁杂，传统的查询和报表工具已经不能满足对业务变化的快速反应。而IT 人员和业务人员之间常常难以达成默契。BI 能使用户及时、灵活地访问原始数据，同时以决策者看业务活动的方式来展示信息，而不是以数据库的组织方式来展示信息。现有的数据库系统虽然可以高效地实现数据录入、查询和部分统计的功能，但是无法发现数据中存在的关系和规律，不能根据现有的数据预测未来发展的趋势。因此，电子政务需要一个智能化的辅助决策系统。BI 是一套具有数据挖掘功能的信息处理技术，主要特点是对数据库中大量的业务数据进行抽取、转化、分析和其他无形化的处理。从中汲取辅助决策的关键数据，为政府重大法规出台提供决策支持。比如在宏观上通过对各种经济数据的挖掘，确定未来经济的走势，制定相应的宏观调整政策。在微观上，对经费拨款申请中的欺诈行为进行反制。BI 可以根据数据挖掘制定防欺诈的方案，分离出导致欺诈和实际行为的关键因素，制定相应的判据，精准地甄别和标识出最有可能存在欺诈问题的记录和经费的申请文件。
内容选自产业研究报告网发布的《2012-2016年中国商业智能(BI)市场评估与投资趋势研究报告》
电力行业：电力企业具有庞大的IT 架构体系，并不匮乏信息资源，而所缺的是将封存在各个独立业务系统中的信息资源激活，让其具备可用性的技术。为此，电力企业都需要营销辅助分析决策系统，帮助各级业务人员以最便利的方式获取所有关于其所辖区域的业务数据，并通过数据挖掘工具、数据展现工具等来提高业务人员应用信息的效率，以达到支持业务决策的目的。
针对电力企业的行业特点，商业智能系统首先需要建立电网的发、用、受电模型，再将收集到的度量值与模型关联，利用数据仓库技术，自动实现了各度量值的汇总计算。系统可以将商业智能工具用于调度生产统计数据的可视化分析、展示，基于发、用、受电模型建立的多维模型，将调度生产统计的主要指标，如发电、用电、送受电的电力、电量、装机容量等数据有机融合在一起，并组织成各种维度，可以进行灵活的数据分析，同时可以实现数据报表的可视化展示，系统易于操作、响应快捷、方便实用。
商业智能系统的建成可为网调计划等相关专业有效利用调度生产信息、提高数据分析的广度和深度提供便捷的工具和手段，为电网的安全、优质和经济运行提供有力的支撑。
金融行业：中国加入WTO 后， 在经济、金融全球化的大背景下，金融行业必须遵守全球一体化的“游戏规则”，国内的客户对金融服务的需求越来越高，如果商业银行不加快管理信息系统和决策支持系统的开发，迅速提升业务管理水平，将会造成优质客户的流失。为了在激烈的竞争中防止金融危机并取得领先地位，中国金融银行企业需要根据新的业务模式和市场环境要求建立新的管理模式：管理集中、风险防范、绩效评估、客户至上、国际接轨。
金融行业的商业智能系统可以帮助银行构建以客户为中心的金融服务体系，以风险控制、盈利分析为核心的管理体系。增强银行的渠道分销体系、市场洞察能力、风险控制与财务分析等核心竞争力，为银行获得可持续的竞争优势提供强大的保障。
商业智能系统是商业银行变革的推动器，可以推动银行的技术进步和金融创新进程。金融行业的商业智能的分析软件可由总到分、由上到下，多层次，多角度，可交叉的实现业务分析。所谓由总到分，就是从总体指标分析开始，再分析到指标构成中的具体因素；所谓由上到下则是指实现从总行到分行，再到网点的数据分析。
商业智能系统从资本充足率、资产质量、收益状况、流动性分析、业务状况五个角度实现对银行经营的分析。金融行业的商业智能系统与传统意义上的统计分析有着关系，也有着区别，传统的统计分析报表一般只有“总”的数据，而对于数据的构成却不能提供更多的分析，商业智能系统基于银行业经营分析所需的内容，计算各种分析指标，运用图形分析、对比分析、结构分析等分析方法，揭示金融支行的总体特征、规模、水平、构成、各种比例关系、发展趋势等，另外还可以提供因素分析、原因分析等内容，为经营决策提供更加科学的依据。
政府部门：经过我国电子政务20 余年的积累，我国信息化基础设施和数据积累已经具备相当的水平。各部委和各地区在电子政务平台建设、数据采集、信息共享和安全方面的投入和努力等已经显现成效，大部分对大规模信息数据处理需求较为迫切的核心部门已经率先具备了对信息资源和数据进行规划、采集和维护能力。这使商业智能应用的辅助决策变成可能。
政府部门要充分发挥政府职能进行有效的服务和管理，需要建立一个能有效搜集、监测和分析大量数据的系统，以增强公众与政府沟通的时效性。BI 最基础的功能是提供终端用户的查询和报表工具，用以支持用户对原始数据的访问，电子政务系统中的业务信息纷繁繁杂，传统的查询和报表工具已经不能满足对业务变化的快速反应。而IT 人员和业务人员之间常常难以达成默契。BI 能使用户及时、灵活地访问原始数据，同时以决策者看业务活动的方式来展示信息，而不是以数据库的组织方式来展示信息。现有的数据库系统虽然可以高效地实现数据录入、查询和部分统计的功能，但是无法发现数据中存在的关系和规律，不能根据现有的数据预测未来发展的趋势。因此，电子政务需要一个智能化的辅助决策系统。BI 是一套具有数据挖掘功能的信息处理技术，主要特点是对数据库中大量的业务数据进行抽取、转化、分析和其他无形化的处理。从中汲取辅助决策的关键数据，为政府重大法规出台提供决策支持。比如在宏观上通过对各种经济数据的挖掘，确定未来经济的走势，制定相应的宏观调整政策。在微观上，对经费拨款申请中的欺诈行为进行反制。BI 可以根据数据挖掘制定防欺诈的方案，分离出导致欺诈和实际行为的关键因素，制定相应的判据，精准地甄别和标识出最有可能存在欺诈问题的记录和经费的申请文件。
内容选自产业研究报告网发布的《2012-2016年中国商业智能(BI)市场评估与投资趋势研究报告》
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