數(shù)據(jù)質量水平與商業(yè)智能的關系 當無法通過商業(yè)智能系統(tǒng)和報告系統(tǒng)提供準確的數(shù)據(jù)時，業(yè)務總體上都會受到影響。 以下是為創(chuàng)建報表的商業(yè)智能系統(tǒng)提供不可靠數(shù)據(jù)所造成的一些后果： 業(yè)務負責人：不準確的管理報告
數(shù)據(jù)質量角色 對于增強數(shù)據(jù)資產準確度和價值而言，將數(shù)據(jù)質量規(guī)則與活動（探查、清洗和監(jiān)測）和MDM流程相集成顯得十分關鍵。在啟動任何MDM項目之前，您都需要了解源數(shù)據(jù)的內容、質量和結構。在數(shù)據(jù)源進行的
技術 提升各方面商務績效——這是商務智能在企業(yè)內部的最高目的和作用，有效的商務智能系統(tǒng)和技術能夠幫助企業(yè)提升各個方面的績效：財務的和非財務的，前臺的和后臺的，企業(yè)內的和供應鏈內的，組織的和個人的。企
商務 商務數(shù)據(jù)和信息——商務數(shù)據(jù)和信息并不能加以狹隘的理解，這里所致的商務數(shù)據(jù)和信息包括一切可能對商務產生影響的、直接和間接的數(shù)據(jù)和信息，往小里說包括顧客的名字、地址和電話號碼等，往大里說包括過國際
管理——這里的“管理”主要是指對數(shù)據(jù)的儲存、提取、清洗、轉換、裝載、整合等工作，其目的主要是為了提高數(shù)據(jù)的質量和安全性。 分析——“分析”是一個廣泛的概念，這里包括數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)報告、多維分析、數(shù)據(jù)
企業(yè)——這里用“組織機構”或“實體”會顯得更加完整，因為所有的組織機構和實體（不只是企業(yè)）都可以而且應該利用商務智能；之所以仍用“企業(yè)”是為保持與“商務”的一致性。各行各業(yè)，包括非企業(yè)性機構，比如政
商業(yè)智能又名商務智能，英文為Business Intelligence，簡寫為BI。提到“商業(yè)智能”這個詞，網上普遍認為是Gartner機構在1996年第一次提出來的，但事實上IBM的研究員Hans
在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售后服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數(shù)據(jù)分析過程，以提升有效性。例如J.開普勒通過分析行星角位置的觀測數(shù)據(jù)，找出了行星運動規(guī)律。又如，一個企業(yè)的領導人要通
具體方法 數(shù)據(jù)分析有極廣泛的應用范圍。典型的數(shù)據(jù)分析可能包含以下三個步： 1、探索性數(shù)據(jù)分析：當數(shù)據(jù)剛取得時，可能雜亂無章，看不出規(guī)律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特征量等手段探索
沃爾瑪經典營銷案例：啤酒與尿布“啤酒與尿布”的故事 產生于20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪?shù)某泄芾砣藛T分析銷售數(shù)據(jù)時發(fā)現(xiàn)了一個令人難于理解的現(xiàn)象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩
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