BI解决方案(IBM)
BI方案介绍
商业智能(BI）方案目录1. 企业异构数据源32. ETL数据抽取转化和加载42.1 数据抽取、转换和加载52。
2 统一调度62。
3 监控72。
4 ETL工具OWB73. 数据仓库83。
1 操作型数据93.2数据集市93.3 联机在线分析OLAP93。
4 数据挖掘104。
前端展现114.1 多维分析工具Powerplay124.1.3 PowerPlay 应用开发过程164。
2 企业报表ReportNet164。
3 KPI企业关键指标254。
4 报表预警与分发264。
5 即席查询27商业智能（BI, Business Intelligence)是对商业信息的搜集、管理和分析的过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察能力，促使他们做出对企业更有利的决策。
商业智能一般由数据仓库、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。
其基本体系结构包括数据仓库、多维分析和数据挖掘等三个部分。
其中数据仓库用于抽取、整合、分布、存储有用信息；多维数据分析可全方位了解现状；数据挖掘则是发现问题、找出规律、预测将来,达到真正的智能效果。
商业智能的过程：从不同的数据源收集的数据中提取出有用的数据,对数据进行清理以保证数据的准确性，将数据经过转换、重构后存入数据仓库或数据集市，然后寻找合适的查询和分析工具,数据挖掘工具，OLAP工具对信息处理，最后将知识呈现于用户面前，转变为管理、决策.商业智能是从传统的业务过程扩展到对业务数据的联机分析、并从中得到各种面向主题的统计信息和经过计算的结论的应用系统,其处理模式称之为联机分析处理 (OLAP），它的核心是数据仓库技术.其常见的体系结构如下图所示：操作型数据TransformationBI系统架构商业智能已经成为今天商业环境中一个必要因素,企业需要权衡今天商业智能技术提供的能力来保持和提高竞争性和可赢利性。
先进的BI(商业智能）系统解决方案通过开放、易扩展的平台为企业提供管理信息和运营信息的快速获取、集成和智能化分析手段，可以广泛地应用于金融、电信、税务、保险等行业。
ibm企业解决方案
ibm企业解决方案
《IBM企业解决方案：优化商业运营的智慧》
在当今竞争激烈的商业环境中，企业需要不断优化自己的商业运营以保持竞争力。
IBM作为全球领先的科技公司，提供了许多全面的企业解决方案，帮助企业有效应对挑战，实现商业目标。
首先，IBM提供的商业智能解决方案可以帮助企业更好地管理和分析数据，从而更好地了解客户需求和市场趋势，制定更加明智的商业决策。
通过IBM的商业智能解决方案，企业可以通过数据驱动的方式来提高效率和创新性，实现可持续的竞争优势。
其次，IBM的云计算解决方案可以帮助企业实现更高效的IT 基础设施管理，提高灵活性和可扩展性。
企业可以借助IBM 的云计算技术来降低成本，提高安全性，加速应用程序开发和部署，从而更好地满足客户需求。
此外，IBM还提供了一系列的安全解决方案，帮助企业保护其关键资产和客户数据。
通过IBM的安全解决方案，企业可以更好地应对恶意攻击和数据泄露的威胁，确保业务持续运作的安全性和可靠性。
总的来说，IBM企业解决方案涵盖了商业智能、云计算、安全等领域，帮助企业优化其商业运营，实现更高效的管理和更大的市场竞争优势。
在未来，随着科技的不断发展，IBM将
继续提供更加先进和综合的解决方案，帮助企业推动商业变革和创新。
bi系统解决方案
BI 系统解决方案简介BI（Business Intelligence）是一种通过将企业内部和外部数据转化为可视化报表和洞察力，帮助企业进行决策和优化的技术和工具。
BI 系统解决方案则是指基于 BI 技术和工具，为企业提供的全套解决方案。
BI 系统解决方案通常包括数据提取、数据清洗、数据建模、数据分析和报告等多个步骤。
企业可以根据自身需求选择不同的 BI 工具和技术来构建适合自己的 BI 系统解决方案。
BI 系统解决方案的价值BI 系统解决方案可以帮助企业在以下几个方面获得价值：数据的可视化和洞察力BI 系统可以将企业内部和外部的海量数据通过可视化的方式展示给用户，从而帮助用户更好地理解数据的含义和关系。
通过数据可视化，用户可以快速获取洞察力，发现数据中的规律和趋势，并基于这些洞察力做出更准确的决策。
数据驱动的决策和优化BI 系统可以将企业的数据转化为决策所需的信息，并提供给决策者。
通过基于数据的决策，企业可以避免主观因素的影响，更准确地评估不同策略的效果，从而优化业务运营和管理。
高效的数据处理和分析BI 系统提供了多种数据处理和分析功能，如数据提取、数据清洗、数据建模和数据分析等。
这些功能可以帮助企业在庞大的数据量中快速定位关键信息，减少冗余数据的影响，提高数据处理和分析的效率。
BI 系统解决方案的关键要素数据集成和清洗BI 系统解决方案首先需要将企业内部和外部的数据进行集成和清洗。
数据集成是指将分散在不同系统和数据库中的数据整合到一个统一的数据仓库中，以便后续的处理和分析。
数据清洗是指对数据进行去重、纠错、格式化等处理，以减少数据质量问题对后续分析的影响。
数据建模和分析BI 系统解决方案需要借助数据建模和分析技术来提取和揭示数据中的模式和规律。
数据建模是指根据业务需求和问题，在数据集成的基础上构建相应的数据模型，以帮助用户更好地理解和分析数据。
数据分析是指通过使用统计学、数据挖掘等技术，从数据中发现隐藏的信息和规律。
IBMCognosBI最佳实践报表设计高级提示和提示性能调优
IBMCognosBI最佳实践报表设计高级提示和提示性能调优1 简介1.1 目的本文档旨在向报表创建者展示如何处理第一个提示页面性能低下的问题。
1.2 适用范围这里的信息只适用于 IBM Cognos 8.2 BI。
2 第一个提示页面的性能当用户运行包含多个复杂查询的报表时，常常需要等待很长时间才会看到第一个提示页面出现。
比如，在一个客户场景中，报表用了 40 秒才显示出第一个提示页面。
能够通过两方面的努力改进第一个提示页面的性能：1)减少提示调节（prompt reconciliation）的时间2)减少为提示控件获取数据的时间3 提示调节3.1 什么是提示调节？提示调节确保参数定义与参数的用法匹配。
在筛选与计算中定义参数。
在提示中使用定义好的参数。
参数定义包含几个关键项：•基数–能够提供给参数的输入值的数量。
•离散性–决定输入值是定义单一值，还是定义一个值范围。
•可选性–决定参数在筛选或者计算的上下文中是必需的，还是可选的。
•数据类型–为了与引用的其他数据项或者常量匹配，在筛选或者计算的上下文中期望的数据类型。
数据类型能够是Numeric、Date、Time、Date Time、Interval、String 或者 Member Unique Name (MUN) 。
3.1.1 筛选表达式请考虑可选的筛选：[Order number] = ?pOrderNumber?通过分析这个筛选，能够推断出参数 pOrderNumber 的一些性质：基数：单一值•等号说明只能使用单一值。
•使用多个值需要适当的操作符，比如“in”：[Order number] in ?pOrderNumber?离散性：简单值•等号说明了这一点。
•值的范围需要适当的操作符，比如“in_range”：[Order number] in_range ?pOrderNumber?o假如一个参数在多个上下文中使用，那么关因此范围值的参数，所有引用都务必是范围值。
BI解决方案(IBM)
XXX公司BI系统方案建议书IBM公司软件部二〇二一年八月目录第一章概述随着市场竞争的日趋猛烈，各家公司纷纷把提高决策的科学性、合理性提高到一个新的熟悉高度。
在此背景下，利用信息技术的最新手腕，利用业务数据进行面向决策的分析这一方式纷纷被国内外许多公司所采纳。
通过有目的、有选择地搜集业务数据，并将其转换为对决策有效的信息，用于智能化的分析、预测和模拟等目的，如此的应用被称为商业智能应用。
从国内外各行各业的进展体会看，实施商业智能是提高企业进行高效的业务分析和科学决策的有效手腕。
作为一个具有八十连年历史，以开发信息技术和商业应用而闻名的“蓝色巨人”，IBM 在这一领域进行了连年的研究，进展出完备的商业智能技术，为商业数据自动转化为商业知识提供了现实的方案。
商业智能的本质，是提取搜集到的数据，进行智能化的分析，揭露企业运作和市场情形，帮忙治理层做出正确明智的经营决定。
一样现代化的业务操作，通常都会产生大量的数据，如话单、账单和客户资料等，其中一部份是决策关键数据，但并非是所有的数据都对决策有决定意义。
商业智能包括搜集、清理、治理和分析这些数据，将数据转化为有效的信息，然后及时分发到企业遍地，用于改善业务决策。
企业能够利用它的信息和结论进行加倍灵活的时期性的决策：如采纳什么产品、针对哪类客户、如何选择和有效地推出效劳等等，也能够实现高效的财务分析、销售分析、风险治理、分销和后勤治理等等。
这一切都是为了降低本钱、提高利润率和扩大市场分额。
第二章商业智能综述2.1 商业智能大体结构现今，许多企业熟悉到只有靠充分利用，挖掘其现有数据，才能实现更大的商业效益。
日常的商务应用生成了大量的数据，这些数据假设用于决策支持那么会带来显著的附加值。
假设再加上市场分析报告、独立的市场调查、质量评测结果和顾问评估等外来数据时，上述处置进程产生的效益可进一步增强。
而数据仓库正是汇总这些商用信息后，进而支持数据挖掘、多维数据分析等现今尖端技术和传统的查询及表报功能，这些关于在现今猛烈的商业竞争中维持领先是相当重要的。
商业智能解决方案(二)敏捷BI解决方案
商业智能解决方案(二)敏捷BI解决方案商业智能解决方案(二)敏捷BI解决方案引言概述商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过数据分析、数据挖掘等技术手段，帮助企业管理者做出更加明智的决策。
敏捷BI解决方案则是一种快速、灵活、有效的商业智能解决方案，能够帮助企业更好地应对市场变化和竞争挑战。
本文将详细介绍敏捷BI解决方案的五个部分。
一、灵活的数据整合1.1 数据源多样性：敏捷BI解决方案能够轻松整合各种数据源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，从而为企业提供更全面的数据分析基础。
1.2 实时数据处理：敏捷BI解决方案支持实时数据处理，能够及时捕获和分析最新的数据，帮助企业管理者做出及时的决策。
1.3 自动化数据清洗：敏捷BI解决方案可以自动清洗和转换数据，提高数据质量，减少人工干预，提高工作效率。
二、灵活的数据可视化2.1 多样化的报表展示：敏捷BI解决方案支持多种报表展示方式，包括表格、图表、地图等，帮助用户更直观地理解数据。
2.2 交互式数据分析：敏捷BI解决方案提供交互式数据分析功能，用户可以根据需要自由选择数据维度和指标，进行深入分析。
2.3 自定义报表设计：敏捷BI解决方案支持用户自定义报表设计，用户可以根据自己的需求和喜好设计个性化的报表，提高工作效率。
三、灵活的数据挖掘3.1 预测分析功能：敏捷BI解决方案可以进行预测分析，帮助企业管理者预测未来的趋势和变化，制定更加科学的发展战略。
3.2 关联分析功能：敏捷BI解决方案支持关联分析功能，可以帮助用户发现数据之间的潜在关系，为企业决策提供更多参考。
3.3 聚类分析功能：敏捷BI解决方案还支持聚类分析功能，可以将数据自动分组，帮助用户更好地理解数据。
四、灵活的数据应用4.1 实时监控功能：敏捷BI解决方案可以实时监控数据变化，及时发现异常情况，帮助企业管理者做出及时的调整。
4.2 决策支持功能：敏捷BI解决方案提供决策支持功能，可以根据数据分析结果给出智能建议，帮助企业管理者做出更明智的决策。
ibm 大数据解决方案
ibm 大数据解决方案《IBM大数据解决方案：驱动企业智能决策的关键》IBM作为世界领先的科技企业，拥有丰富的大数据解决方案经验。
在当今数字化时代，企业面对海量的数据和复杂的挑战，如何运用大数据技术来帮助企业进行智能决策成为了一个关键的问题。
IBM大数据解决方案则成为了许多企业的首选。
IBM的大数据解决方案主要包括以下几个方面：数据采集与存储、数据管理与分析、数据可视化与应用。
首先，IBM通过其强大的数据采集和存储技术，帮助企业搜集和存储海量数据，并确保数据的安全和完整。
其次，IBM的数据管理与分析平台包括了各种先进的数据处理和分析工具，可以帮助企业对数据进行深入挖掘和分析，从而发现数据中的潜在价值。
最后，IBM的数据可视化与应用技术则可以帮助企业将数据变成可视化的信息，并应用到企业的日常决策和运营中。
IBM的大数据解决方案在许多领域都得到了广泛的应用。
例如，在金融领域，IBM的大数据解决方案可以帮助银行和保险公司对客户的行为和信用进行评估，从而提高风控能力。
在制造业领域，IBM的大数据解决方案可以帮助企业进行智能制造和供应链优化，提高生产效率和降低成本。
在医疗健康领域，IBM的大数据解决方案可以帮助医院和医疗机构对患者的健康数据进行分析和预测，从而实现精准医疗和疾病预防。
总的来说，IBM的大数据解决方案不仅提供了丰富的技术工具和平台，还积累了丰富的应用经验和成功案例。
它不仅可以帮助企业实现数字化转型，还可以帮助企业进行智能决策，提升竞争力。
因此，可以说《IBM大数据解决方案：驱动企业智能决策的关键》已经成为了当今企业数字化转型和智能决策的关键支撑。
ibm服务解决方案
ibm服务解决方案
《IBM服务解决方案：全方位打造您的企业发展利器》
IBM作为全球领先的科技解决方案提供商，致力于为企业提
供创新的服务解决方案，助力企业实现数字化转型和持续发展。
IBM服务解决方案涵盖了从基础设施搭建到业务流程优化的
全方位服务，为企业提供了一站式的解决方案，帮助企业应对日益复杂的商业挑战。
在基础设施搭建方面，IBM提供了云计算、服务器存储、网
络和安全等多种解决方案，为企业构建了稳定、可靠的基础设施平台。
在业务流程优化方面，IBM运用人工智能、大数据
分析和物联网技术，为企业提供了智能化的业务管理解决方案，帮助企业提高效率和降低成本。
除此之外，IBM还提供了一系列的行业解决方案，针对不同
行业的需求进行了定制化的服务，帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。
无论是金融、医疗、零售还是制造业，IBM都
能为企业提供最合适的解决方案，助力企业实现全面发展。
总之，IBM服务解决方案不仅涵盖了全方位的服务，还注重
了个性化的定制和创新的应用技术，为企业创造了更多的价值和竞争优势。
无论您的企业面临何种挑战，相信IBM都能为
您提供最全面的服务解决方案，助您实现企业的长远发展目标。
bi解决方案
bi解决方案BI（Business Intelligence）是指通过数据分析和挖掘，帮助企业决策者获取和运用有价值的商业信息，从而能够更好地做出决策、优化业务流程和提升企业绩效。
以下是BI解决方案的主要内容：1. 数据收集和整合：BI解决方案首先需要收集和整合企业内部和外部的各类数据。
包括企业运营数据、市场数据、客户数据等。
这些数据来自不同的系统和渠道，通过整合可以得到全面和准确的数据。
2. 数据清洗和处理：收集到的庞大数据需要进行清洗和处理，包括去除噪音数据、填充缺失数据、标准化数据等。
只有经过清洗和处理的数据才能够提供准确真实的信息。
3. 数据存储和管理：BI解决方案需要提供稳定和可靠的数据存储和管理系统。
包括构建数据仓库、数据集市等，确保数据的安全性和易用性。
4. 数据分析和挖掘：BI解决方案的核心是数据分析和挖掘。
通过多种统计和机器学习算法，将海量的数据转化为有价值的信息，帮助企业发现潜在的业务机会和问题。
5. 可视化和报告：BI解决方案需要提供直观和易懂的可视化界面，通过图表、仪表盘等方式展示数据分析结果。
同时还需要能够生成多样化的报告，满足企业不同层级的决策需求。
6. 实时监控和预测：BI解决方案还可以提供实时监控和预测功能，帮助企业快速发现并解决问题。
通过监控关键指标的变化，及时采取措施。
通过预测未来的发展趋势，提前做好规划和准备。
7. 智能推荐和建议：BI解决方案可以利用机器学习和人工智能技术，为企业提供智能推荐和建议。
基于对数据的深度分析，系统可以提供个性化的推荐和建议，帮助企业做出更明智的决策。
8. 效果评估和持续优化：BI解决方案需要对其效果进行评估和持续优化。
通过跟踪关键指标的变化，评估解决方案的效果，并及时调整和改进。
同时也需要关注用户反馈和需求，不断提升解决方案的质量和用户体验。
总之，BI解决方案可以帮助企业发现和利用数据中隐藏的商业价值，提供多维度和全面的数据分析和挖掘，以支持企业决策和运营管理。
数据仓库技术知识
一、数据仓库数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。
它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。
为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
1、数据仓库是面向主题的；操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。
主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
2、数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出数据仓库的核心工具来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库；数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到当前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询；4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求。
稳定的数据以只读格式保存，且不随时间改变。
5、汇总的。
操作性数据映射成决策可用的格式。
6、大容量。
时间序列数据集合通常都非常大。
7、非规范化的。
Dw数据可以是而且经常是冗余的。
8、元数据。
将描述数据的数据保存起来。
IBM完成对Cognos整合 发布系列BI解决方案
发展中国家， 其中印度和中国两国的手机用户分别增
美 国网络广 告终结 １ 季度 连续 增长 ３个
５ ０亿美元现 金收 购了 Ｃｇｏ 公 司 ， ｏｎｓ 目前 Ｃ ｇｏ ｏｎｓ已作 为一个事 业 部 并入 了 ＩＭ 的 信息 管 理软 件 部 门 ， Ｂ 主
要负责商 务智 能 （ Ｉ 和绩 效箭理方 面的业 务 ， Ｂ） 并成 为
谈 到 ＩＭ 当初 收购 Ｃｇｏ 的原 因 ， Ｍ 商 业 智 Ｂ ｏｎｓ Ｉ Ｂ
过 ８ ％ ， 发 展 中 国 家 的 宽 带 普 及 率 依 然 不 到 ５ 而
ｌ ０％ 。
球个人 电信 业 务 的一 些增 长趋 势。在 ２１ ０２年之 前 ， Ｉ Ｐ通信 量将 每两年增 加近一倍 。其中 ， 国互 联 网干 美
线的视频通信量将增长到 ２０ ００年视频通信量的 ２０ ０
此次 ＩＭ 发布 的产 品和服 务包括 ： Ｂ ６大行业 Ｉ Ｍ Ｂ
解决方 案—— 面向金融 、 售 、 零 医疗及生命 科学 、 政府 及工业 等 ６大领域 ；０余款 预先集成 ＩＭ — ｏｎｓ ７ Ｂ Ｃ ｇｏ 产 品的解决方案 ， 以帮助企业通过商 务智 能提升 总体 可
、 务绩 效。 ｌ
球宽带业务收 入将 接近 固定语音业务收入 。 思科 在近 日发 表 的一 份研 究 报告 中也显 露 了全
今后 ５年 内面 向个人的 电信业 务消费将 以年 均 ５７ ．％
的速度增长 ， 整个 电信市场 ６％的收入将来 自个人 ０ 移动通信业 务 。 全球个人电信业务增长最快的是宽带业务和付 费 电视 业 务 。到 ２ １ ， 达 国家宽 带渗透 率 将 超 ０ ２年 发
汽车行业bi解决方案
汽车行业bi解决方案
《汽车行业BI解决方案》
随着汽车行业的快速发展，汽车制造商和经销商面临着如何更好地了解市场需求、管理生产和销售环节、提升客户满意度等一系列问题。
而商业智能（BI）作为一种有效的数据分析和决策支持工具，正在成为汽车行业处理这些问题的利器。
首先，汽车行业可以通过BI解决方案来更好地了解市场需求。
通过分析市场趋势、竞争对手情况以及消费者偏好，汽车制造商可以更准确地预测市场需求，调整产品线，提前做好市场准备。
其次，BI解决方案可以帮助汽车制造商和经销商管理生产和
销售环节。
通过实时监控生产进度、库存情况和销售数据，管理者可以及时调整生产计划，控制成本，提高生产效率，同时根据销售数据调整销售策略，提升销售额。
另外，BI解决方案还可以帮助汽车行业提升客户满意度。
通
过对客户反馈数据进行分析，汽车制造商和经销商可以更好地了解客户需求和投诉情况，调整产品设计和服务流程，提升客户满意度和忠诚度。
综上所述，汽车行业BI解决方案可以帮助汽车制造商和经销
商更好地了解市场需求、管理生产和销售环节、提升客户满意度，提高竞争力和盈利能力。
因此，汽车行业应积极采用BI
解决方案，不断提升自身管理和运营水平。
数据仓库与数据挖掘考试习题汇总
第一章12、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个34转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP 实现。
678发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9、“实时数据仓库”意味着源数据系统、度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
11、什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？数据仓库通常是指一个数据库环境，而不是支一件产品，它是提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的数据库中通常不方便得到。
数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。
数据仓库的特点包含以下几个方面：（1）面向主题。
操作型数据库的数据组织是面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离；而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。
主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点领域，一个主题通常与多个操作型业务系统或外部档案数据相关。
（2）集成的。
面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。
而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据作抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企事业单位一致的全局信息。
也就是说存放在数据仓库中的数据应使用一致的命名规则、格式、编码结构和相关特性来定义。
（3）相对稳定的。
操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。
商业智能解决方案之移动BI解决方案
商业智能解决方案之移动BI解决方案随着移动互联网的快速发展，移动商业智能解决方案（Mobile Business Intelligence，简称移动BI）成为越来越多企业关注的焦点。
移动BI解决方案通过将商业智能技术与移动设备结合，为企业提供了更加灵活、实时的数据分析和决策支持。
本文将介绍商业智能解决方案之移动BI解决方案的相关内容。
一、移动BI解决方案的概述1.1 移动BI解决方案的定义移动BI解决方案是指通过移动设备（如手机、平板电脑）访问、分析和共享企业数据的解决方案。
用户可以随时随地通过移动设备获取最新的数据报告和分析结果。
1.2 移动BI解决方案的优势- 提高决策效率：用户可以随时随地获取数据分析结果，及时做出决策。
- 增强数据可视化：移动设备的屏幕较小，要求报告和分析结果更加直观、易懂。
- 改善沟通和协作：团队成员可以通过移动设备共享数据和分析结果，提高沟通效率。
1.3 移动BI解决方案的应用场景- 销售人员在外出时可以通过移动设备查看销售数据和客户信息。
- 高管可以随时查看企业的经营情况和关键指标。
- 市场营销人员可以通过移动设备监控市场趋势和竞争对手动态。
二、移动BI解决方案的关键技术2.1 移动设备适配移动BI解决方案需要适配不同型号和尺寸的移动设备，保证用户在不同设备上都能正常访问和使用。
2.2 数据安全移动BI解决方案需要采取措施保护数据的安全性，如数据加密、访问权限控制等，防止数据泄露和非法访问。
2.3 实时数据同步移动BI解决方案需要能够实时同步企业数据，保证用户获取的数据是最新的，避免因数据滞后导致的决策失误。
三、移动BI解决方案的实施步骤3.1 确定需求企业需要明确移动BI解决方案的具体需求和目标，包括需要哪些数据、如何展现数据、谁来使用等。
3.2 选择合适的移动BI平台根据企业需求和预算选择适合的移动BI平台，如Tableau、QlikView、MicroStrategy等。
BI项目与IBM Cognos
前言：此资料提供给所有因工作、学习需要而使用Cognos，或对BI等感兴趣的初学者。
1.BI目前的发展与前景(BI基础知识)商业智能的定义及起源商业智能：又称商务智能或商业智慧；英文为Business Intelligence，简写为BI。
泛指运用现代电脑技术针对数据使用数据仓库、线上分析、数据挖掘及扩展来进行有商业价值的分析与应用。
商业智能技术提供业务的历史，目前以及预测相关讯息观点。
商业智能技术的共同功能在于提供报表、线上分析处理、数据挖掘、企业绩效管理、标杆管理、文本挖掘以及预测分析。
商业智能的目的往往在于支持更好的业务决策。
因此BI系统也可以称为决策支持系统（DSS）。
虽然商业智能一词常用于商业竞争的同义词，因为他们同时都支援决策；商业智能利用技术、过程及应用来分析绝大部分的内部结构化数据和业务流程。
同时透过商业竞争情报搜集、分析、传播资讯，或是不经由技术、应用的支持信息，并着重主要是外部但也同时是公司内部的所有源信息和数据（结构化或非结构化），以支援决策。
一份1958年的文章中，IBM研究员Hans Peter Luhn使用了‘商业智能‘一词。
他将‘智能‘定义为：以理解事实呈现相互关系的方式，指引朝向预期目标的行动。
而在1989年Howard Dresner提出保护伞理论来描述商业智能：使用以事实为基础的支持系统来增进商业决策的概念和方法；这种说法到90末还尚未普遍。
数据仓库与ETL工具数据仓库，简单来说就像一个容器（收集可访问的信息资源检索）。
有组织的存放电子数据以提供报表或分析使用。
更简单的来说数据仓库就是大量数据的集合。
数库仓库的定义着重于数据存储，数据来源已被清理、转换、分类并且可被其他管理人员和专业人士进行数据挖掘、线上分析处理、市场研究及决策分析；对于数据仓库来说，萃取、分析、转换及导入数据，以及管理数据库都是很重要的组成部份。
许多资料指出数据仓库的定义范围更大，因此广义来说数据仓库包含商业智能工具、萃取工具、存储容器内的转换及导入、原数据的管理工具等。
BI与大数据区别
BI与大数据区别BI（Business Intelligence）和大数据是当前信息技术领域的两个热门话题，它们都与数据分析和决策支持密切相关。
然而，BI和大数据在概念、应用范围、数据处理方式等方面存在着一些明显的区别。
本文将详细介绍BI和大数据的区别，以便更好地理解它们的特点和应用。
一、概念定义BI是一种基于数据仓库和分析工具的商业智能解决方案，旨在匡助企业从海量的数据中提取有价值的信息，支持决策制定和业务优化。
BI通过数据的采集、整合、分析和展示，匡助企业管理者更好地理解企业的运营情况，发现问题和机会，并做出相应的决策。
大数据是指规模巨大、类型多样、处理复杂的数据集合，通常包含结构化数据和非结构化数据。
大数据的特点是数据量大、数据流速快、数据种类繁多，需要利用先进的技术和工具进行存储、管理、分析和应用。
大数据的应用范围广泛，包括商业、科学研究、医疗、金融等领域。
二、数据处理方式BI主要通过数据仓库和OLAP（联机分析处理）技术来处理数据。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、历史数据导向的数据集合，它存储了企业的核心业务数据。
OLAP技术则是一种多维分析技术，通过对数据进行切片、切块、钻取等操作，匡助用户从不同的维度和角度分析数据。
大数据的处理方式则更加复杂和多样化。
大数据处理涉及到数据的获取、存储、清洗、处理、分析和应用等多个环节。
在数据获取方面，大数据可以通过传感器、社交媒体、互联网等渠道采集。
在数据存储方面，大数据可以通过分布式文件系统（如Hadoop）、列式数据库等技术进行存储。
在数据处理和分析方面，大数据可以通过MapReduce、Spark等计算框架进行处理和分析。
三、应用范围BI主要应用于企业的决策支持和业务优化。
通过BI系统，企业管理者可以实时监控企业的运营情况，发现问题和机会，并做出相应的决策。
BI系统可以提供各种报表、仪表盘、数据可视化等功能，匡助用户更好地理解数据，并进行数据驱动的决策。
BI生产环境迁移方案
BI生产环境迁移方案一、正式环境配置1．方案说明此方案针对BI新环境的搭建，包括数据库、BIEE及ETL的安装配置。
2．应用安装（1）数据库安装●安装环境：数据库服务器：IBM P770小型机(两个分区，HA) ；操作系统：AIX 6.0 64bit；CPU: 4C ；内存：24G；硬盘：V7000；容量：1TB；IP地址：192.168.190.94 192.168.190.95；浮动IP地址：192.168.190.96；●数据库应用：Oracle 11g；（2）BIEE安装●安装环境：操作系统：Cent OS 6.5；硬盘：500G （在V7000上）；IP地址：192.168.190.138；●BIEE应用：bi_linux _11.1.1.7.0_x86_64;（3）ETL安装●安装环境：操作系统：linux 5.8 64bit；硬盘：500G（在V7000上）；IP地址：192.168.190.137；●ETL应用：Informatica 9.0.13．安装测试4．应急方案二、生产环境迁移1．方案说明此方案针对BI生产环境所包含的所有内容原封不动的全部迁移到当前生产环境。
2．迁移范围（1）迁移数据库本次数据库迁移需要迁移生产环境数据库内所有用户，对应默认表空间，当前表空间使用率，密码，用户对象迁移，dblink不能迁移索引，所以要确认哪些表有索引，的所有对象，olap用户下的表逻辑上划分为五类：infa资源库表、DataWarehouse库表、DW库表、OLAP库表和temp表，其中infa资源库信息可合并到新的infa服务器中，不需迁移infa资源库表。
其BI数据库环境详细信息如下：数据库服务器：192.168.190.17实例：BIPROD端口：1521用户：表空间：（2）迁移informatica本次ETL迁移需要迁移Repository_Biapp资源库和RS_CRPHARM下的对象：其ETL环境详细信息如下：INFA服务器：192.168.190.19infa域：Domain_Biappinfa节点：Node01_Biapp资源库：Repository_Biapp，RS_CRPHARM对应服务：Ins_Biapp，IS_CRPHARMInfa控制台用户：Administrator/manager5资源库用户：Administrator/manager5域连接用户：资源库连接用户：（3）迁移BIEE其ETL环境详细信息如下：ETL服务器：192.168.190.183．迁移前准备1．备份BI数据仓库（192.168.190.17）用户olap_u下所有的对象。
汽车行业bi解决方案
汽车行业BI解决方案引言随着汽车行业的飞速发展，数据的积累和管理越来越重要。
为了更好地洞察市场、优化运营和决策，许多汽车企业开始采用商业智能（Business Intelligence，BI）解决方案。
本文主要介绍汽车行业中常见的BI解决方案，以及它们对企业决策和业务优化的重要性。
1. 数据仓库数据仓库是BI解决方案的核心。
在汽车行业中，数据来自各个环节，包括市场销售数据、供应链数据、质量数据等。
通过收集这些数据，并按照一定的模式进行存储和管理，企业可以建立一个中心化的数据仓库。
数据仓库将不同来源的数据整合在一起，为企业提供全面且准确的数据基础。
2. 数据清洗和整合在汽车行业中，数据的质量和准确性对于决策和分析至关重要。
数据清洗和整合的过程可以清除无效数据、修复错误和缺失数据，并将数据转换成可用的格式。
通过数据清洗和整合，企业可以确保所使用的数据具有一致性和高质量，从而提高决策的准确性。
3. 数据分析和可视化数据分析和可视化是BI解决方案中最关键的环节之一。
通过对数据进行深入的分析，企业可以发现潜在的问题、解决挑战，并发现新的机会。
可视化工具可以将数据以图表和报表的形式呈现，使得数据分析结果更加直观和易于理解。
这使得决策者能够更快速地获取关键信息，并做出相应的决策。
4. 销售和市场分析在汽车行业中，销售和市场分析是关键的业务领域。
通过BI解决方案，企业可以对销售数据进行分析，观察销售趋势、销售额、销售渠道等指标，并找出销售瓶颈和增长机会。
此外，通过对市场数据的分析，企业可以了解市场潜力、竞争对手情况等，从而制定更为精准的市场策略。
5. 供应链优化供应链是汽车行业中复杂而关键的一环。
通过BI解决方案，企业可以对供应链数据进行分析，了解供应商的表现、库存情况和运输效率等。
这使得企业能够更好地协调供应和需求，减少库存和运输成本，并提高供应链的透明度和效率。
6. 质量和安全管理在汽车行业中，质量和安全管理是至关重要的。
汽车行业bi解决方案
汽车行业BI解决方案引言随着汽车行业的迅速发展，数据的增长速度也在不断加快，许多汽车制造商和相关企业面临着数据管理和分析的挑战。
为了更好地了解和利用海量的汽车数据，企业需要一个强大的商业智能（BI）解决方案。
本文将介绍汽车行业中常见的BI解决方案，并探讨其优势以及如何应用于实际业务中。
1. 数据整合和清洗在汽车行业中，涉及的数据来源多样，包括生产线上的传感器数据、销售数据、售后数据等。
然而，这些数据格式、结构和粒度各不相同，需要进行整合和清洗以便于后续分析。
一个有效的BI解决方案应具备数据整合和清洗的能力，能够自动识别不同数据源的格式并进行转换，减少人工操作和错误。
2. 数据仓库和数据模型建立一个可靠的数据仓库是实现BI目标的重要一步。
数据仓库是一个集成的存储系统，用于存储和管理各种业务数据。
在汽车行业中，可以将不同来源的数据导入数据仓库，通过建立数据模型，将数据按照业务需求进行切分和组织，以便于后续的数据分析和决策支持。
3. 数据可视化和报表数据可视化是BI解决方案中非常重要的一环。
通过将数据以直观、易于理解的方式展示出来，可以帮助企业用户更好地理解数据和发现隐藏的信息。
汽车行业中，可以通过可视化来展示销售趋势、市场份额、客户满意度等关键指标，帮助企业做出更明智的决策。
同时，BI解决方案还应该支持定制化的报表，让用户能够根据自身需求自由创建和定制报表。
4. 数据挖掘和预测分析BI解决方案不仅帮助用户了解过去和现在的数据情况，还应该具备一定的预测和预测分析能力。
在汽车行业中，通过挖掘大数据内部的关联性和趋势，可以预测潜在市场需求、产品销售和售后服务的情况。
预测分析可以帮助企业预先制定合适的计划和策略，以应对市场的变化。
5. 实时监控和警报随着智能化技术的广泛应用，汽车行业中越来越多的传感器和设备产生的数据需要实时监控和分析。
一个强大的BI解决方案应该能够实时地接收、分析和处理不同传感器和设备产生的数据，并及时发出警报。
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XXX公司BI系统方案建议书IBM公司软件部二〇一三年五月目录第一章概述 (1)第二章商业智能综述 (2)2.1商业智能基本结构 (2)2.1.1 IBM数据仓库架构 (3)2.1.2 数据仓库：用于抽取、整合、分布、存储有用的信息 (4)2.1.3 多维分析：全方位了解现状 (4)2.1.4 前台分析工具 (5)2.1.5 数据挖掘 (5)2.2商业智能方案实施原则 (5)2.2.1 分阶段、循序渐进的原则 (5)2.2.2 实用原则 (6)2.2.3 知识原则 (6)第三章XXX公司BI系统方案 (7)3.1XXX公司BI系统的需求分析 (7)3.2IBM的解决方案 (7)3.3建议架构 (9)第四章所选IBM产品简介 (11)4.1DB2UDB (11)4.1.1 概述：DB2家族(Family)与DB2通用数据库(UDB) V7.2 (11)4.1.2 DB2通用数据库(UDB) V7.2的特色 (12)4.1.3 DB2通用数据库(UDB)的其他先进功能 (22)4.2DB2W AREHOUSE M ANAGER (数据仓库管理器) (26)4.2.1 DB2 Warehouse Manager的主要部件 (26)4.2.2 数据抽取、转换和加载(ETL)功能 (27)4.2.3 元数据(Meta Data)管理 (31)4.2.4 DB2 Warehouse Manager的其它技术特点 (31)4.3IBM OLAP S ERVER(多维数据库服务器) (33)4.3.1 DB2 OLAP Server引擎 (33)4.3.2 DB2 OLAP Server各个附件 (34)4.3.3 DB2 OLAP Server与DB2 Warehouse Manager集成 (36)4.3.4 DB2 OLAP Server支持的前端工具 (36)4.4DB2OLAP A NALYZER (37)4.5数据挖掘工具（IBM I NTELLIGENT M INER） (37)4.5.1 数据挖掘的实现方法 (38)4.5.2 数据挖掘基本方法 (39)4.5.3 数据挖掘与多维分析相结合 (40)第五章工程服务和售后服务 (41)5.1工程服务 (41)5.2售后服务 (41)5.2.1 IBM数据仓库的安装及配置服务 (41)5.2.2 IBM数据仓库的维护服务 (41)5.2.3 IBM数据仓库的顾问服务 (42)5.2.4 IBM培训服务 (42)5.3技术文档 (42)第一章概述随着市场竞争的日益激烈，各家公司纷纷把提高决策的科学性、合理性提高到一个新的认识高度。
在此背景下，利用信息技术的最新手段，利用业务数据进行面向决策的分析这一方法纷纷被国内外许多公司所采用。
通过有目的、有选择地采集业务数据，并将其转换为对决策有用的信息，用于智能化的分析、预测和模拟等目的，这样的应用被称为商业智能应用。
从国内外各行各业的发展经验看，实施商业智能是提高企业进行高效的业务分析和科学决策的有效手段。
作为一个具有八十多年历史，以开发信息技术和商业应用而闻名的“蓝色巨人”，IBM 在这一领域进行了多年的研究，发展出完备的商业智能技术，为商业数据自动转化为商业知识提供了现实的方案。
商业智能的本质，是提取收集到的数据，进行智能化的分析，揭示企业运作和市场情况，帮助管理层做出正确明智的经营决定。
一般现代化的业务操作，通常都会产生大量的数据，如话单、账单以及客户资料等，其中一部分是决策关键数据，但并不是所有的数据都对决策有决定意义。
商业智能包括收集、清理、管理和分析这些数据，将数据转化为有用的信息，然后及时分发到企业各处，用于改善业务决策。
企业可以利用它的信息和结论进行更加灵活的阶段性的决策：如采用什么产品、针对哪类客户、如何选择和有效地推出服务等等，也可以实现高效的财务分析、销售分析、风险管理、分销和后勤管理等等。
这一切都是为了降低成本、提高利润率和扩大市场分额。
第二章商业智能综述2.1 商业智能基本结构当今，许多企业认识到只有靠充分利用，发掘其现有数据，才能实现更大的商业效益。
日常的商务应用生成了大量的数据，这些数据若用于决策支持则会带来显著的附加值。
若再加上市场分析报告、独立的市场调查、质量评测结果和顾问评估等外来数据时，上述处理过程产生的效益可进一步增强。
而数据仓库正是汇总这些商用信息后，进而支持数据发掘、多维数据分析等当今尖端技术和传统的查询及表报功能，这些对于在当今激烈的商业竞争中保持领先是至关重要的。
那么怎样把这样大量的数据转换成可靠的、商用的信息以便于决策支持呢？建立数据仓库正被广泛地公认为最好的转换手段。
图 1 数据仓库建立过程根据IDC的调查，使用数据仓库的投资回报率平均超过400％，尤其是从小型数据仓库开始实施的平均超过500％。
2.1.1IBM数据仓库架构IBM早在90年代初期，就投入大量优秀技术人员和资金开始了数据仓库的研究，并启动了Star-Burst大型科研项目。
该项目主要就是为了攻克数据仓库领域的一些技术难题，例如优化星型连接(Star-join)，实现多维分析。
因此，IBM现在发布的数据仓库产品都是经过反复推敲和久经考验的，真正做到让用户买起来放心，用起来舒心。
基于对数据仓库结构的深刻理解和多年积累的经验，IBM设计了自己的数据仓库结构，见下图：数据仓库的组成。
作为一个开发式结构，它方便了用户的产品选择、实施和今后的扩展。
图 2 IBM数据仓库架构上图为IBM三层次数据仓库结构：从第一层OLTP业务系统到第二层数据仓库为建仓过程，从第二层到第三层数据集市为按主题分类建立应用的过程。
第一步包括数据抽取、数据转换、数据分布等步骤，按照统一的数据格式标准进行统一的数据转换，建立可被企业各部门充分共享的数据仓库。
其中，数据抽取阶段完成对各种数据源的访问，数据转换阶段完成对数据的清洗、汇总和整合等，数据分布阶段完成对结果数据存储的分配。
这三个阶段通常紧密结合在一起，由一个产品或几个产品配合实现。
例如，DB2 Warehouse Manager既可独立完成，又可结合DataJoiner、DataPropagator实现对异构数据和数据复制的处理。
DB2 Warehouse Manager可进行数据映射的定义，以定期地抽取、转换和分布数据；DataJoiner可访问的各种关系型数据库包括DB2数据库家族、ORACLE、SYBASE、INFORMIX和MS SQL Server等；DataPropagator主要用于数据复制，采用数据复制的方式可对业务数据仓库进行增量数据更新，避免对作业系统事物处理性能的影响和大量重复抽取数据。
数据的存储由DB2家族产品来完成，以保证数据仓库始终高性能地运转，提供完整、准确的数据，便于将来的升级和扩展。
第二步，在按主题分类建立应用时，若既想拥有多维数据库的独特功能，又要把数据存放在关系型数据库中以便管理，则DB2 OLAP Server是用户的最佳选择。
DB2 Warehouse Manager中提供的Information Catalog通过描述性数据帮助用户查找和理解数据仓库中的数据，Intelligent Miner用于数据挖掘以便帮助决策者预测或发现隐藏的关系。
最后，我们以报表或图形的方式将结果数据呈现给用户，这通常由第三方产品来实现，它们包括：Hyperion Analyzer, Cognos，Brio，Business Objects等。
商业智能的实现方式多种多样，其规模和特点由用户的需求来决定。
但万变不离其宗，其基本体系结构往往包括三个部分。
2.1.2数据仓库：用于抽取、整合、分布、存储有用的信息一个企业的信息往往分布在不同的部门和分支机构，管理者要综观全局、运筹帷幄，必须能迅速地找到能反映真实情况的数据，这些数据也许是当前的现实数据，也可能是过去的历史数据。
因此，有必要把各个区域的数据集合起来，去其糟粕、取其精华，将真实的、对决策有用的数据保留下来，随时准备管理人员使用。
因此，数据仓库不仅仅是个数据的储存仓库，更重要的是它提供了丰富的工具来清洗、转换和从各地提取数据，使得放在仓库里的数据有条有理，易于使用。
2.1.3多维分析：全方位了解现状管理人员往往希望从不同的角度来审视业务数值，比如从时间、地域、产品来看同一类业务的总额。
每一个分析的角度可以叫作一个维，因此，我们把多角度分析方式称为多维分析。
以前，每一个分析的角度需要制作一张报表。
由此产生了在线多维分析工具，它的主要功能，是根据用户常用的多种分析角度，事先计算好一些辅助结构，以便在查询时能尽快抽取到所要的记录，并快速地从一维转变到另一维，将不同角度的信息以数字、直方图、饼图、曲线等等方式展现在您面前。
2.1.4前台分析工具提供简单易用的图形化界面给管理人员，由他们自由选择要分析的数据、定义分析角度、显示分析结果。
往往与多维分析工具配合，作为多维分析服务器的前台界面。
以上三部分是商业智能的基础。
它完成的是对用户数据的整理和观察，可以说，它的工作是总结过去。
在此基础结构之上，商业智能可以发挥更进一步的作用，利用数据挖掘技术，发现问题、找出规律，达到真正的智能效果：预测将来。
2.1.5数据挖掘正如在矿井中可以挖掘出珍贵的矿石，在数据仓库的数据里也常常可以挖掘出业务人员意想不到的信息。
它比多维分析更进一步。
例如，如果管理人员要求比较各个区域某类业务在过去一年的情况，可以从多维分析中找答案。
但是，如果管理人员要问为何一种业务在某地区的情况突然变得特别好或是不好，或者问该业务在另一地区将会怎么样，这时数据挖掘工具可以作出回答。
简单的说，数据挖掘使用统计、分析等数学方法、以及电脑学习和神经网络等人工智能方式，从大量的数据中，找寻数据与数据之间的关系。
这种关系，一般显示数据组之间相似或相反的行为或变化。
一个细心的分析者，往往能从这些发掘出来的关系得到启示。
而这种启示又很可能使得到它的业者，获得其他竞争者所没有的先机。
数据挖掘要求有数据仓库作基础，并要求数据仓库里已经存有丰富的数据。
因此，在实施商业智能方案时，一般分两步走：第一步实现数据仓库和多维分析，构造商业智能的基础，实现分析应用；第二步实现数据挖掘，发挥商业智能的特色。
2.2 商业智能方案实施原则实施商业智能方案项目工程，与实施传统的应用系统有很大的不同。
其中最重要的是，商业智能的实施是不断的交流过程，只有双方紧密的合作才能取得实施的成功。
我们建议，工程实施上采取以下原则：2.2.1分阶段、循序渐进的原则任何一个项目的实施都是一个发现问题，解决问题，积累经验，又遇到新问题，再解决，再积累的循序渐进的过程。