BI在制造业中的应用开始普及
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随着互联网的普及以及大数据时代的到来，在决策过程中使用大数据分析手段也越来越成为一种必然的趋势。商业智能（Business Intelligence，简称：BI）技术的普及，企业可以收集越来越多的客户信息、产品信息以及市场的信息，了解市场需求方向也是BI应用可以帮助制造业实现的一大功能。

制造业在近些年的不断发展过程中，已经积累了很多的市场经验以及业务经验，并且制造业数据挖掘系统都是比较完善的，BI将制造业企业的业务流程以及已经有的ERP和财务软件等不断融合，成为适合企业发展的BI应用产品。很多BI厂商也进入了制造业数据挖掘系统，在对企业的基础业务流程、应用和服务投资方面也得到进一步的改进，BI可以很好的为制造业企业提供业务协作以及决策支持作用。

这里所说的制造企业的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。在这一过程中，为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。因此，BI系统对数据进行知识优化是制造企业优化升级的必然需求。
 目前， 制约商务智能（BI）在国内大规模应用的限制条件主要有：

国产的商务智能（BI）系统在功能上还很不完善，与国外软件相比有较大的差距。而国外软件在价格上普遍较高。国内的成熟、专业的商务智能（BI）实施顾问较少。目前，多数商务智能（BI）厂商是通过分公司或办事处来销售的，而未来国内制造业企业多数需要本地化服务，这种模式必将改变，但商务智能（BI）的销售、服务要求代理商要有很强的能力，如何选择、培养、发展这些代理商将是国内商务智能（BI）厂商面临的一个问题。

商务智能（BI）系统最昂贵的地方不是平台，而是模型，但目前由于国内市场应用BI的企业并不多，应用深入的更少，应用基础也比较薄弱，即使拿来国外先进的商业模型也不一定运转起来，所以尽快建立各种适合国内企业特色的模型，特别是要符合国内各行业制造企业的要求是各商务智能（BI）厂商，也是未来要投入大力解决的。因此，商务智能（BI）要想在国内制造业中大规模的普及，必须要解决好以上问题。