种新的方式来建立关系，让消费者可以控制自己的数据。这种基于许可的营销形式特别能引起当今注重隐私的消费者的共鸣，他们看透了大多数传统的营销策略，例如重定向和其他形式的监控营销。 杰克·韦瑟利 (首席执行官 有兴趣了解更多信息的人可以在此商业智能和数据挖掘帮助经理和产品经理识别不同类别的客户并生产适合这些客户需求的产品或服务和/或确定定价策略以实现更好的收入管理2011。
作者试图探索和比较商业智能在银行
零售和教育行业的应用，以提高公司管理层在解决业务问题时的决策质量。 本文对商业智能应用的解释首先是商业智能在各个行业中的作用，然后是商 易趣编号数据 业智能在各个行业中的应用的说明，最后是商业智能应用的商业影响。 商业智能定义的理论基础。 Niu（2009）认 为，商业智能是提取、转换、管理和分析业务数据以支持决策的过程。 此过程通常涉及存储在数据仓库中的大型数据集。
商业智能过程包括五个阶段
数据收集。 商业智能系统可以从来自营销、生产、人力资源和财务等各个业务部门的多个数据源中提取数据。 提取的数据必须经过清理、转换和集成 查找列表 才能进行分析。 2.数据分析。 在此阶段，数据通过报告、可视化、数据挖掘等各种分析技术转化为信息或知识。 分析过程的结果可以帮助管理层了解情况并做出更好的决策。 3.态势感知。 态势感知可以根据数据分析结果更深入地了解决策的当前状态。