現代物流系統是一個龐大復雜的系統，包括運輸、倉儲、配送、搬運、包裝和再加工等諸多環節，每個環節信息流量十分巨大，產生了巨大的數據流，使企業很難對這些數據進行準確、高效的收集和及時處理，以此幫助決策者做出快速、準確的決策，實現對物流過程的控制，降低整個過程的物流成本。商務智能能夠幫助物流企業及時、準確地收集和分析客戶、市場、銷售及整個企業內部的各種信息，對客戶的行為及市場趨勢進行有效的分析，了解不同客戶的愛好，從而可以為客戶提供有針對性的產品和服務，大大提高各類客戶對企業和產品的滿意度。在以下幾方面的應用：

　　1采購環節

　　采購是物流中不可忽視的重要環節之一，原材料的獲取是企業生產的基礎， 一個好的全面的采購分析對于領導制定下一步采購策略是至關重要的。而在這里遇到的問題是，如何在如此龐大的供應商中選擇適合自己企業的，如何把握好供應商的產品質量，以及業務員績效如何等等問題。

　　基于數據倉庫技術的商業智能系統可實現供應商信用評價、業務員業績考核等決策分析， 幫助企業為順利生產打下堅實的基礎， 為最終產品在質量和成本上的定位提供科學的依據，具體可以有：

　　1.1在采購價格上進行數據分析，分析價格波動規律，以及尋找出可能的商機。

　　1.2對采購商進行供應信用等級分析， 從交付日期、質量、數據和價格等方面評估供應商的表現。這些數據可以從企業的財務，庫存等部門獲得。

　　1.3對物品延遲交貨情況進行分析，對可能影響整個供應鏈的因素進行抑制。以免造成更大的損害。

　　1.4某種物料下一時期需求分析，利用智能系統，挖掘出物料一直以來的采購情況，找出規律，進行預測。

　　1.5采購成本差異分析，找出其中的原因，是因為質量問題，還是因為交通運輸等問題造成的成本差異。

　　2庫存管理

　　庫存在物流中是為緩解生產物品生產與消費上的時差，以及為保證企業及時供應而存在的，也是在物流中不會增加價值的環節，現在許多企業都利用先進的技術來減少庫存，或實現零庫存，但，對很多企業，庫存管理仍然是心頭之痛，。基于商業智能系統構建的庫存分析， 既滿足一般用戶的對庫存物品的數量、庫存成本和資金占用等情況， 從級別、類別、貨位、批次、單件、ABC分類等不同角度的查詢， 又能輔助決策解決企業深層次的相關問題， 庫存分析的基礎數據取自于采購、銷售、生產、財務等業務模塊。商務智能用于庫存管理中具體有：

　　RDIF(射頻識別，俗稱電子標簽)技術的應用，可以為貨物進，出庫提供極大方便，以及數據收集提供智能化支持。GPS(全球衛星定位系統)等技術，不間斷跟蹤貨物到達情況，為收貨方及時提供貨物預期到達的信息與狀態情況，倉庫可以預先對貨物進行準備工作。

　　3銷售管理

　　商務智能，是基于商務的，也就是說其應用重點還是在商業交易中。在銷售上應用的非常多，在現在企業的戰略寶典中，提高銷售利潤總是重中之中。現代物流中，已由傳統中推式生產轉為拉式生產，如何更好的滿足顧客需求已經成為每個企業必要思考的問題。銷售處于供應鏈的最下游，也就是最能得到顧客需求信息的環節，決策者如何準確、及時捕捉到到銷售信息，分析銷售情況， 隨時根據歷史的銷售情況， 對下一步的生產經營科學地進行決策，成為企業是否能領先于競爭對手，保持企業生命活力的重要環節。銷售分析需要的基礎數據主要來源于銷售、庫存、財務和人事等。對于零售物流等，大部分來源于POS終端系統所反映出來的信息情況。但實際中，由于銷售數據分析也是最煩瑣的一塊，利用率也常常不及20%，如何能更好的利用這些有用的數據，成為我們研究的對象。

　　3.1 專職銷售的企業分析：如超市，連鎖店等

　　在銷售商品數據中，哪些商品具有相關性，比如某些客戶在買了牙膏之后都會買牙刷。這是比較顯性的相關，也有些是不明顯的相關，比如某些客戶購買了衛生紙產品后也會購買啤酒，這個就需要分析人員對其調查分析，原來可能是他們的家庭情況所導致的，這樣就可以更好的幫助企業提供更好的服務，也可以更好的進行促銷等活動。

　　在大量的銷售數據中，找到那些貢獻值最大的數據，也就是常說的“二八”原則，20%的產品，銷售額卻占到總銷售的80%以上，對這一類產品需要重點關注。對某類商品的特殊銷售情況進行分析，在銷售數據中，可能發現某類商品銷售走向發生重大變化，對該類商品給予關注，找出原因，更好的進行采購。

　　對滯銷商品進行統計，找出哪些商品滯銷，為什么滯銷，如何處理。對快過期商品進行統計，以便及時促銷，收回成本。

　　3.2 一般企業的銷售情況分析

　　對產品退貨情況分析，分析為什么退貨，是因為質量原因，還是未按時完工，還是不符合顧客要求。對同一種產品，對可能銷售地與銷售目的的不同制定出不同的商品價格，在經濟學中稱為“定價歧視”。

　　對不同地區銷售策略也有所不同，比如傘廠賣傘，廣州就主要是太陽傘，而在杭州，就可能是雨傘了。對其地區不同，結合往年產品銷售數據切片，切塊進行分析，發現潛在商機。

　　哪種產品被哪個客戶訂購多少，哪種產品哪類客戶購買的最多?這些都可以進行分析，以便更好的實行CRM(客戶關系管理)。多角度分析銷售成績，根據銷售數量，銷售金額，或者是為某新產品打開市場等等角度來對銷售員進行績效管理。

　　3.3運輸管理

　　運輸起著連接物流生產地與消費地之間空間距離的作用，運輸在物流中通常占有大量成本，并且由于其難以控制性，而帶來了不小的風險，如何更好的改善運輸狀況，是物流企業中考慮最多的事情，將商務智能運用于運輸領域，可以起到不小成果：

　　建立智能交通系統，通過GPS、與GIS(地理信息系統)等先進的通信定位技術，對整個運輸狀況進行跟蹤處理，防止車輛的中途無效狀況。并且GPS通信導航，可以為車輛提供及時的路面信息與道路狀況，為其選擇最佳路線與實時導航。

　　3.4財務分析

　　商業智能基于數據倉庫技術的財務分析滿足企業領導對各業務部門費用支出情況查詢的要求， 并實現了對應收款、應付款的決策分析。綜合提高企業的財務運行狀況。對這個方面商務智能主要有以下運用：

　　對客戶財務交易情況進行查詢，比如客戶的欠款時間，欠款次數，金額等等，以此為依據建立客戶信用等級，為客戶管理提供參考。

　　對供應商的財務交易情況分析，對其采購情況，收帳情況來進行信用對比。為其更好的選擇適合自身企業的供應商。

　　對各部門的帳款情況進行分析，發現其可能存在的壞帳，以及不正常金額出入情況，以及與其他業務相聯系，發現企業的不正常運作，為管理者更好的管理下面分屬企業。

　　分析各種材料成本在產品總成本中的比重如何，分析其與實際生產情況中所用比例是否相同。以發現采購活動中可能存在的漏洞。

　　對以上分析中，我們可以看出，通過商務智能企業可以深入的了解其內部經營狀況，尋找到許多潛在的機會和問題。為企業的決策者改善物流運作能力提供有力支撐。避免人為導致的經營疏忽，把顧客數據轉換成個性化的智能來增加顧客滿意度和忠誠度，提高“高價值用戶的” 收益性。使數據信息得到更有效的利用。