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商业智能的应用范围是什么?商业智能系统可以帮助建立信息中心，如生成各种工作报告和分析报告。用作以下分析：
销售分析主要分析各种销售指标，如毛利、毛利率、交叉比、销售收入比、盈利能力、周转率、同比和环比等，分析维度可以从管理结构、品类品牌、日期时间段等角度进行观察。这些分析维度经过多层次的钻取，从而获得相当透彻的分析思路，同时根据海量数据生成预测信息、报警信息等分析数据;您还可以根据各种销售指标生成新的数据透视表。
商业智能商品分析的主要数据来源于销售数据和商品基础数据，由此引出一个以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据包括商品品类结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算结构、产地结构等。产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品替代率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节性商品等指标。通过D系统对这些指标的分析，可以指导企业商品结构的调整，增强商品的竞争力和合理配置。
人员分析通过D系统对公司的人员指标进行分析，特别是销售指标(以销售指标为主，毛利指标为辅)和采购指标(销售额、毛利、供应商变更、购销商品数量、代销商品数量、资金占用、资金周转等)，从而考核员工绩效，提高员工积极性，为合理使用人力资源提供科学依据。分析的主要题目有：员工的构成、销售人员的人均销售额、个人对销售的销售业绩、各种管理结构的人均销售额、毛利贡献、采购人员采购多少商品、代销比例、进口商品的销售量等等。
商业智能处理流程是怎样?商业智能(BI)作为一个概念，描述了与业务紧密集成，并根据需要显示相关功能和数据处理的过程。为了让数据“活”起来，我们往往需要使用数据仓库、数据挖掘、报表设计与展示、在线联机分析(OLAP)等技术。或者有很多种数据源，比如存储在关系数据库中的，存储在外围数据文件中的，在业务流程中实时生成的，存储在内存中的等等。商业智能最终可以帮助业务管理决策，这些决策可以是操作性的、战术性的和战略性的。
这些分析包括财务管理、点击流分析、供应链管理、关键绩效指标(KPI)、客户分析等。商业智能侧重于从各种渠道(软件、系统、人员等)发现可执行的战略信息)商业智能的工具包括提取、转换和加载软件(收集数据，建立标准数据结构，然后将这些数据存储在另一个数据库中)，数据挖掘和在线分析处理(允许用户从多个角度轻松选择和查看数据)。
