【商务智能开发实例】主要涉及的是利用商务智能技术来提升超市营销系统的效能。在这个实例中，数据仓库的开发是核心，旨在通过收集、整合和分析大量业务数据，为超市管理层提供决策支持。
【需求分析】是商务智能项目的关键步骤。在超市销售的场景下，需求主要包括以下四点：
1. **销售策略分析**：管理层关注的是如何优化商品采购、库存管理和促销活动，以提高利润。这需要深入理解每种商品的利润贡献，制定有效的促销策略。
2. **商品库存分析**：库存管理直接影响利润，目标是在不影响销售的情况下降低库存成本。通过对库存的深入分析，可以调整商品定价和销售策略。
3. **商品采购分析**：识别热销商品并大量采购，能加速资金周转，提高盈利。同时，优化商品布局，推动热销商品的销售。
4. **客户关系分析**：利用20/80理论（少数客户贡献大部分收入），进行客户细分，以定制化营销策略吸引和保留高价值客户，防止客户流失。
接下来，【E-R模型构造】是数据仓库设计的一部分。在这个案例中，选择了星型模型而非雪花模型。星型模型更适合于商务智能，因为它简化了数据查询，提供了高性能，并易于使用，尽管它可能导致数据冗余。
【数据仓库事实表模型】的确定是基于对管理层分析需求的理解。在超市营销主题中，事实表通常会包含交易级别的数据，如每个POS机的销售记录。关键维度包括日期、商品、门市、促销和客户，这些维度提供了分析促销方案效果的不同视角。
商务智能在超市营销中的应用涉及到数据仓库的规划、需求分析、模型设计以及事实表的构建，旨在通过高效的数据分析支持企业的战略决策，优化业务流程，提高盈利能力和市场竞争力。这个实例详细展示了如何将商务智能技术应用于实际业务场景，为其他类似的企业提供了可借鉴的实践模式。
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