MicrosoftBI方案简介(商业智能)
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。
2024版商业智能(BI)介绍
•BI概述与背景•BI核心技术组件•BI实施方法论与流程目•BI在各行业应用案例分享•BI挑战及未来发展趋势录01BI定义及发展历程BI定义发展历程BI在企业中应用价值提高决策效率优化业务流程增强市场竞争力市场需求与趋势分析市场需求趋势分析02数据集成数据存储数据管理030201数据预处理关联规则挖掘分类与预测联机分析处理技术多维数据分析数据钻取与聚合实时数据分析可视化展现技术数据可视化利用图表、图像、动画等可视化手段，将数据以直观、易懂的形式展现出来。
交互式操作提供丰富的交互式操作功能，如拖拽、缩放、筛选等，方便用户对数据进行探索和分析。
定制化展现支持根据用户需求定制个性化的数据展现形式，满足不同用户的分析需求。
03明确项目目标和范围确定项目目标明确BI项目的业务目标，如提升销售额、优化运营流程等。
定义项目范围明确项目的涉及范围，包括数据源、分析维度、报表需求等。
评估项目资源对项目所需的人力、物力、时间等资源进行评估和规划。
从各种数据源中收集所需数据，包括数据库、文件、API 等。
数据收集数据清洗数据转换数据验证对数据进行清洗和处理，包括去除重复值、处理缺失值、异常值处理等。
将数据转换为适合分析的格式和结构，如数据聚合、维度转换等。
验证数据的准确性和完整性，确保数据质量符合分析要求。
数据准备和预处理模型构建与优化选择合适的模型模型训练模型评估模型优化系统部署系统测试用户培训系统维护系统部署与测试04金融行业：风险管理与客户分析风险管理客户分析制造业：生产优化与供应链管理生产优化通过BI对生产线数据进行实时监控和分析，制造企业可以及时发现生产过程中的瓶颈和问题，调整生产计划和资源配置，提高生产效率和产品质量。
供应链管理BI技术可以帮助制造企业实现供应链的可视化管理，通过对供应链各环节的数据进行分析，优化库存管理和物流配送，降低运营成本。
零售业：精准营销与库存管理精准营销库存管理其他行业：教育、医疗等教育行业医疗行业通过BI工具对医疗数据进行分析，医疗机构可以提高诊疗效率和准确性，实现医疗资源的优化配置和患者满意度的提升。
微软商务智能技术全面介绍
微软商务智能技术全面介绍2006年9月名目微软商业智能 .............................................................................................. 错误!未定义书签。
Microsoft商业智能概述 (5)性能治理 (6)简化协作 (6)丰富的记分卡功能 (6)强大的分析功能 (6)可伸缩的平台 (7)增强的性能治理工具 (7)报表和分析 (7)有效地治理数据 (8)高级分析性能 (8)数据的平滑集成 (8)文档治理 (9)通过Web进行共享分析 (9)数据仓库 (9)SQL Server 2005 Integration Services (9)SQL Server Business Intelligence Development Studio (10)SQL Server 2005 Analysis Services (10)SQL Server 2005 Reporting Services (10)关系型数据仓库 (11)性能治理 (12)简化协作 (14)丰富的记分卡功能 (16)灵活的记分卡 (16)定制视图 (17)深入的环境认识 (17)KPI分组 (17)简化的指标 (18)策略图可视化 (19)强大的分析功能 (20)高级的、专有的数据可视化功能 (21)超越防火墙的扩展分析 (21)“点击分析”功能 (22)集中治理的共享业务逻辑 (23)可伸缩的平台 (25)基于Web的开发和治理 (25)与SQL Server 2005 Analysis Services的集成 (26)与Office SharePoint Server 2007的集成 (26)增强的性能治理工具 (26)增强的一致性和操纵性 (27)更加省时 (27)增强的协作工具 (27)加强的业务治理 (27)增强的决策机制 (27)报表和分析 (28)高级分析 (28)高级数据可视化 (28)零足迹外表板 (29)创建完全集成的企业门户 (30)数据的紧密集成 (31)Business Data Catalog(业务数据名目) (31)简化的外表板创建过程 (32)内容的重复使用和分配 (32)文档治理 (32)增强的隐私性和安全性 (32)记录治理 (33)审核报表和政策报表工具 (33)信息权限治理 (33)搜索中心 (33)通过Web进行共享分析 (33)基于服务器的电子表格 (33)Excel Web Access (34)Excel Web Services应用编程接口(API) (35)流线型的业务流程 (36)零足迹分析 (36)数据仓库 (37)SQL Server 2005 Integration Services (37)丰富的开发环境 (37)可视化调试 (37)数据质量 (37)可扩展的架构 (37)即时可用的高性能转换工具 (37)SQL Server Business Intelligence Development Studio (38)Solution Explorer(解决方案治理器) (38)属性窗口 (38)设计器窗口 (38)定制的环境 (39)项目模板 (39)SQL Server 2005 Analysis Services (39)数据挖掘算法 (39)统一维度模型 (40)主动缓存 (40)加强的安全性设计 (40)SQL Server 2005 Reporting Services (40)基于向导的报表设计 (41)嵌入式报表 (41)最终用户创作机制 (41)对Web Services的支持 (43)治理报表 (43)可伸缩性 (44)关系型数据仓库 (44)分区表和分区索引 (44)在线索引操作 (44)增强的Transact-SQL语言 (45)数据库快照 (45)数据镜像 (45)快照隔离 (46)对64位的支持 (46)SQL Server Management Studio (46)总结 (47)Microsoft商业智能概述Microsoft®商业智能提供了一套完整的产品，此产品支持各个方面的决策。
(bi商务智能)微软解决方案 - 商务智能 v10
微软解决方案- 商务智能微软商务智能解决方案帮助企业更好的进行市场营销、降低生产经营成本、减少财务风险、提高人员和组织绩效、提升综合竞争力。
⏹问题和挑战市场竞争越来越激烈，客户需求日益多样化，企业内部运营管理需要更加高效。
在这样的前提下，企业经营管理者面临着比以往更大的挑战，经常会遇到的如下问题：一、企业营销管理方面：无法及时了解企业销售状况；难以监控和分析企业销售趋势；难以及时响应客户与市场需求；企业内部流程导致销售周期加长；难以吸引优秀销售人才；二、生产管理过程方面：供应链协作运作不顺畅；难以监控和分析存货趋势；配送网络效能不高；难于迅速和准确地响应市场反馈；如何有效降低生产成本；三、财务管理方面：财务数据来源于多ERPs、电子表格和其他计划系统，难以形成统一视图；无法钻取分析高层财务报表；难以及时掌握企业资金使用实际情况；财务预测能力不足；缺乏财务欺诈检测与预告警能力；四、人力资源管理方面：优秀人才流失；组织健康性指标（OHI）下降；难以量化、衡量、追踪、评价员工的工作效绩；员工培训等人力运作成本增长；⏹解决方案概述微软商务智能解决方案，通过整合、分析、挖掘企业信息，有效解决企业营销、生产、财务、人力资源管理等方面存在的上述问题。
整个方案通过建立企业内部预测、计划、分析、监控和报告的闭环，帮助管理者详细了解企业业务运行情况，并通过IT系统承载具体行动和任务分派，提升企业的业务绩效和管理绩效。
整体方案的特点包括：●通过详细的数据分析，提供更好的计划，提升企业的计划、预算和预测能力目前一些企业的各业务部门往往有自己独立的预算方法和工具，计划与预算的管理分开进行，存在多个版本的预算和表单。
BI通过灵活统计、分析业务运作数据，集中生成各种标准化报表，自动产生预算，并随时监控业务的实际执行情况，使得企业的计划、预算与预测能形成闭环，这不仅能提高企业的预算、计划能力，而且能有效减少获取业务情况所花费的时间，提高工作效率。
BI商业智能介绍(含多款)
商业智能（BI）介绍一、引言随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业发展的核心资产。
如何从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持，成为企业面临的重要课题。
商业智能（BusinessIntelligence，简称BI）作为一种数据分析和决策支持技术，应运而生，并在全球范围内得到广泛应用。
本文将对商业智能的概念、发展历程、关键技术、应用领域及未来趋势进行介绍。
二、商业智能的概念商业智能，简称BI，是指通过收集、整合、分析企业内外部数据，为企业提供决策支持的一系列技术、工具和方法。
BI的目标是从大量数据中提取有价值的信息，帮助企业实现业务优化、提高运营效率、降低成本、提升竞争力。
三、商业智能的发展历程1.数据报表阶段：20世纪80年代，企业开始使用电子表格和数据库技术数据报表，为管理层提供数据支持。
2.数据仓库阶段：20世纪90年代，数据仓库技术逐渐成熟，企业开始构建数据仓库，实现数据的集中存储和管理。
3.商业智能阶段：21世纪初，商业智能技术得到广泛关注，各种BI工具和平台应运而生，帮助企业实现数据的深入分析和挖掘。
4.大数据时代：近年来，随着大数据技术的发展，商业智能开始融合大数据技术，实现对海量数据的实时分析和处理。
四、商业智能的关键技术1.数据仓库：数据仓库是商业智能的基础，用于存储和管理企业内外部数据。
数据仓库采用星型模型或雪花模型进行设计，以适应不同场景的数据分析需求。
2.数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
常用的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
3.数据可视化：数据可视化是将数据分析结果以图表、报表等形式展示给用户，提高数据可读性和易理解性。
数据可视化工具包括Tableau、PowerBI等。
4.在线分析处理（OLAP）：在线分析处理是一种多维度数据分析技术，支持用户对数据进行切片、切块、钻取等操作，以满足不同分析需求。
5.云计算：云计算技术为商业智能提供了强大的计算能力和存储空间，使得企业可以快速搭建和部署BI系统。
BI商务智能解决方案及讲解
一个典型的BI系统介绍：数据仓库、数据挖掘、OLAP、ETL商业智能系统应具有的主要功能：读取数据——可读取多种格式（如Excel、Access、以Tab分割的txt和固定长的txt 等）的文件，同时可读取关系型数据库(对应ODBC)中的数据。
分析功能——关联/限定关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。
关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。
数据输出功能——打印统计列表和图表画面等，可将统计分析好的数据输出给其他的应用程序使用，或者以HTML格式保存。
定型处理——所需要的输出被显示出来时，进行定型登录，可以自动生成定型处理按钮。
以后，只需按此按钮，即使很复杂的操作，也都可以将所要的列表、视图和图表显示出来。
以国外的一个BI系统为例，我们来介绍一个BI系统的主要功能，这个系统主要包含数据仓库管理器(Warehouse Manager)、数据复制(Data Propagator)、多维数据库(OLAP S erver)、前台分析工具(Wired for OLAP)以及数据挖掘(Intelligent Miner)、On Demand。
数据仓库管理器(Warehouse Manager)它主要由以下几部分功能组成：数据访问，数据转换，数据分布，数据存储，靠描述性数据查找和理解数据，显示、分析和发掘数据，数据转换过程的自动化及其管理。
它缩短了复杂的海量数据与有洞察力的商务决策之间的差距，有助于公司更进一步了解其业务、市场、竞争对手和客户。
数据复制(Data Propagator)Data Propagator提供的复制功能允许从一个数据源读取数据并把它送到另外一个地方，而且可以是双向的。
当发生冲突时，可自动检测出来并进行补偿。
此外，它还有以下特色：1)Pull Architecture Through Staging Tables(分级表牵引式体系结构)：二个组成部分----Capture和Apply。
BI相关知识介绍
BI相关知识介绍什么是BIBI，即商业智能（Business Intelligence），是指通过将数据转化为有用的信息，帮助企业做决策和制定战略的一项技术和方法。
BI利用数据分析、数据挖掘、数据可视化等技术，帮助企业从海量数据中发现规律、趋势和商业机会，提供决策支持和管理指导。
BI的作用1.决策支持：BI通过分析和挖掘数据，提供决策所需的信息和报告，帮助企业管理层和决策者做出准确、科学的决策。
2.业务优化：BI通过对业务流程和运营数据进行分析，发现问题和瓶颈，提出优化建议，帮助企业提高效率和竞争力。
3.数据可视化：BI将数据以可视化的方式呈现，帮助用户更直观地理解数据，发现规律和趋势。
4.预测分析：BI利用数据分析和建模技术，进行趋势预测和模拟分析，帮助企业预测未来走势，制定相应战略。
BI的核心组成1.数据源：BI的数据源可以是企业内部的数据库、数据仓库，也可以是外部数据源，如市场调研数据、社交媒体数据等。
2.数据仓库：BI会将数据从不同的数据源中提取、清洗、整合，存储到数据仓库中，以供后续分析和挖掘。
3.数据分析：BI通过各种分析技术，如数据挖掘、统计分析等，对数据进行深入分析，发现数据背后的规律和趋势。
4.可视化工具：BI利用可视化工具将分析结果以图表、图像等形式展示出来，以帮助用户更直观地理解数据。
5.报告和仪表盘：BI生成各种类型的报告和仪表盘，呈现数据分析的结果，帮助用户做出决策和管理业务。
BI的应用场景1.销售分析：BI可以帮助企业分析销售数据，了解销售额、销售渠道、客户行为等，找出销售瓶颈和提升销售的机会。
2.运营分析：BI可以帮助企业分析供应链、生产效率、库存情况等运营数据，优化运营流程，提高效率和降低成本。
3.客户分析：BI可以帮助企业了解客户的需求和行为，进行客户细分和个性化营销，提高客户满意度和忠诚度。
4.市场分析：BI可以对市场调研数据、竞争对手数据进行分析，帮助企业了解市场趋势、竞争对手动态，制定市场策略。
微软商务智能技术全面介绍
微软商业智能2006年9月目录微软商业智能 (i)Microsoft商业智能概述 (5)性能管理 (6)简化协作 (6)丰富的记分卡功能 (6)强大的分析功能 (6)可伸缩的平台 (7)增强的性能管理工具 (7)报表和分析 (7)有效地管理数据 (8)高级分析性能 (8)数据的平滑集成 (8)文档管理 (9)通过Web进行共享分析 (9)数据仓库 (9)SQL Server 2005 Integration Services (9)SQL Server Business Intelligence Development Studio (10)SQL Server 2005 Analysis Services (10)SQL Server 2005 Reporting Services (10)关系型数据仓库 (11)性能管理 (12)简化协作 (14)丰富的记分卡功能 (16)灵活的记分卡 (16)定制视图 (17)深入的环境认识 (17)KPI分组 (17)简化的指标 (18)策略图可视化 (19)强大的分析功能 (20)高级的、专有的数据可视化功能 (21)超越防火墙的扩展分析 (21)“点击分析”功能 (22)集中管理的共享业务逻辑 (23)可伸缩的平台 (25)基于Web的开发和管理 (25)与SQL Server 2005 Analysis Services的集成 (26)与Office SharePoint Server 2007的集成 (26)增强的性能管理工具 (26)增强的一致性和控制性 (26)更加省时 (27)增强的协作工具 (27)加强的业务管理 (27)增强的决策机制 (27)报表和分析 (28)高级分析 (28)高级数据可视化 (28)零足迹仪表板 (29)创建完全集成的企业门户 (30)数据的紧密集成 (31)Business Data Catalog(业务数据目录) (31)简化的仪表板创建过程 (32)内容的重复使用和分配 (32)文档管理 (32)增强的隐私性和安全性 (32)记录管理 (33)审核报表和政策报表工具 (33)信息权限管理 (33)搜索中心 (33)通过Web进行共享分析 (33)基于服务器的电子表格 (33)Excel Web Access (34)Excel Web Services应用编程接口(API) (35)流线型的业务流程 (36)零足迹分析 (36)数据仓库 (37)SQL Server 2005 Integration Services (37)丰富的开发环境 (37)可视化调试 (37)数据质量 (37)可扩展的架构 (37)即时可用的高性能转换工具 (37)SQL Server Business Intelligence Development Studio (38)Solution Explorer(解决方案管理器) (38)属性窗口 (38)设计器窗口 (38)定制的环境 (39)项目模板 (39)SQL Server 2005 Analysis Services (39)数据挖掘算法 (39)统一维度模型 (40)主动缓存 (40)加强的安全性设计 (40)SQL Server 2005 Reporting Services (40)基于向导的报表设计 (41)嵌入式报表 (41)最终用户创作机制 (41)对Web Services的支持 (43)管理报表 (43)可伸缩性 (44)关系型数据仓库 (44)分区表和分区索引 (44)在线索引操作 (44)增强的Transact-SQL语言 (45)数据库快照 (45)数据镜像 (45)快照隔离 (46)对64位的支持 (46)SQL Server Management Studio (46)总结 (47)Microsoft商业智能概述Microsoft®商业智能提供了一套完整的产品，此产品支持各个方面的决策。
商业智能(BI)是什么一文讲透-2024鲜版
2024/3/28
16
明确项目目标和范围
2024/3/28
确定业务需求
了解企业或组织的业务目标和挑战，明确BI项目需要解决的具体 问题。
定义项目范围
根据项目目标和业务需求，确定BI项目的实施范围，包括数据源、 数据分析内容、报表和仪表盘等。
设定成功标准
制定可衡量的成功标准，以便在项目实施过程中对项目成果进行评 估。
24
其他行业：教育、医疗等
教育行业
通过BI工具对学生学习数据进行分析和挖掘，教育机构可以发现学生的学习特点和需求，提供个性化的教 学方案和资源推荐。
医疗行业
利用BI技术对医疗数据进行分析和挖掘，医疗机构可以提高诊疗效率和准确性，降低医疗成本和风险。同 时，通过对患者数据的分析，医疗机构还可以提供个性化的健康管理方案。
提高决策效率
通过BI系统提供的数据分析和可 视化功能，企业可以快速准确地 了解市场、客户和竞争对手的情
况，为决策提供支持。
2024/3/28
优化业务流程
BI系统可以帮助企业发现业务流程 中的瓶颈和问题，提出优化建议， 从而提高业务效率和降低成本。
提升市场竞争力
通过BI系统对市场趋势和客户需求 的分析和预测，企业可以及时调整 市场策略和产品方案，提升市场竞 争力。
智能数据可视化 借助人工智能技术，BI系统可以自动生成适合特定数据集 的可视化图表和报告，帮助用户更直观地理解数据。
27
大数据时代对BI影响和挑战
数据量爆炸式增长
大数据时代带来了海量的数据，要求BI系统能够处理和分析更大规模的数据集，提取有价值 的信息。
数据多样性
大数据包含各种类型的数据，如结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，要求BI系统具 备处理和分析不同类型数据的能力。
微软商业智能(BI)整体方案简介-CT
Report Server
Security Services (NT, Passport, Custom)
Report Processing Data Processing Rendering Output Formats (HTML, Excel, PDF, Custom) Security Scheduling & Delivery
行业标准的领导者DMX , XML/A 支持第三方算法嵌入
关联销售 销售预期 客户分类 客户行为分析 风险管理 信用评估 欺诈检测 流量点击分析 ….
Reporting Services完整的报表平台
SQL Server 报表服务对报表的生成、管理与发 布提供了一个统一的平台
Reporting Services 体系架构
BI Platform
SQL Server 整合服务(SSIS)—ETL完整功能
移动设备 报表 数据仓库
企业级数据整合工具
高性能：内存级数据处理 支持复杂数据流程设计 支持各类复杂数据源 多种数据清洗、转换任务组件
ETL
半结构化数据 二进制文件 关系型数据库
设计开发特性
可视化数据流程设计 动态调试、断点 自定义任务、转换、数据源
体系化的指标 展现：方便管 理人员随时监 控企业数据的 告警变化情况， 了解各个层面 的业务发展。
• • • • • • • •
关键能力 钻取 跨维度钻取 扩展和收缩展现Expand/Collapse 旋转 钻取到细节数据 图/表展现转换 导出到 Excel AJAX 技术
丰富的图表，灵活的分析，醒目的异常显示
Bringing the best of MOLAP to ROLAP 支持Web Services, XML/A
BI商业智能介绍PPT
的决策，从而提高决策效率。
优化资源配置
02
通过数据分析，企业可以更好地了解业务情况，优化资源配置，
提高资源利用率。
增强竞争优势
03
通过数据分析和可视化，企业可以更好地了解市场和竞争对手，
从而制定出更具竞争力的策略。
商业智能的历史与发展
01
02
起源
发展
商业智能的起源可以追溯到20世纪80 年代，当时的企业开始意识到数据的 重要性，并开始尝试使用数据库和报 表工具来管理数据。
供应链优化
1Байду номын сангаас
商业智能通过对供应链数据的分析，能够优化企 业的采购、生产和物流等环节，降低成本和提高 效率。
2
通过分析供应商和市场供需状况，商业智能能够 帮助企业制定合理的采购计划和库存管理策略。
3
商业智能还可以帮助企业实现与供应商的协同合 作，提高供应链的透明度和可控性。
财务分析与预测
01
商业智能通过对财务数据的整合和分析，能够提供 全面的财务状况和经营成果的展示。
案例二：某银行的客户细分与个性化营销
总结词
通过客户细分和个性化营销，银行提高客户 满意度和忠诚度，增加业务收入。
详细描述
某银行利用BI工具对客户数据进行分析，将 客户划分为不同细分市场。针对不同细分市 场的客户需求和行为特点，银行制定个性化 的营销策略和产品组合。通过精准营销和个 性化服务，银行提高了客户满意度和忠诚度， 增加了交叉销售和增值服务的机会，最终实 现业务收入的稳步增长。
数据可视化仪表盘
提供数据可视化仪表盘功能，以便更加全面地展示数据的各种指标 和趋势。
数据挖掘与预测
1 2 3
数据挖掘算法
BI(商业智能)的三个层次
BI（商业智能）的三个层次--企业级BI的新诠释企业信息化在中国发展了20多个年头，基本经历了三个阶段。
第一个阶段是以财务软件为核心的企业电算化阶段；第二个阶段是以企业进、销、存的计划和控制为核心的企业资源计划阶段；第三个阶段是以企业数据智能分析为核心的企业精细管理信息化阶段。
这三个阶段是和中国企业本身的发展需求相适应的。
中国企业已经从粗放式管理的做大模式，逐渐过度到精细式管理的做强模式。
商业智能（BI）类的软件正是为企业精细式管理的做强模式提供了有效的信息化保证。
BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，是业务、数据、数据价值应用的过程。
BI用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。
站在技术角度讲BI 是一种运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析数据的崭新技术，目的是为企业决策者提供决策支持。
但技术并不是BI的全部，BI是管理手段和信息技术的融合。
一个企业级BI系统的建立需要有三个层次。
第一个层次的BI是：Business i-Mode(简称：1stBI)。
i-mode（Information-Mode）是指基于信息系统的企业商业模型设计，这是BI的基础。
在做商业智能分析之前，我们要了解我们为谁分析和分析什么。
比如：企业要确定战略，我们就要有历史数据支撑我们的决策，我们需要先知道需要什么决策信息，这些决策信息是通过什么商业模型才能得到。
接下来再去从信息系统中挖掘这些数据，并通过模型计算得到这些决策信息。
这个基于BI的系统，叫DSS（数据决策支持系统）。
DSS为领导提供不同模式下的商业价值分析。
比如：在人力资源系统中企业需要找到与战略相匹配的人才，就需要先建立人才筛选模型，确定战略人才有什么特征，然后通过数据挖掘，把企业的战略人才找出来。
再比如：在销售管理系统中企业需要找到有价值的客户群，就需要建立客户价值模型。
商业智能的工作原理
商业智能的工作原理商业智能（Business Intelligence，简称BI）是一种利用数据分析技术来帮助企业做出决策的智能化系统。
商业智能的工作原理主要包括数据采集、数据存储、数据分析和决策支持等几个关键环节。
首先，商业智能系统需要进行数据采集。
这包括从各个数据源收集数据，如企业内部的数据库、外部供应商的数据、社交媒体的数据等。
数据采集可以通过自动化的方式进行，也可以通过人工手动输入的方式进行。
采集到的数据需要进行清洗和整理，以确保数据的准确性和一致性。
接下来，商业智能系统将数据存储到数据仓库中。
数据仓库是专门用来存储和管理企业数据的数据库。
数据仓库可以将不同数据源的数据整合在一起，并进行适当的数据转换和数据模型设计，以便于后续的数据分析和查询。
数据存储完成后，商业智能系统进行数据分析。
这是商业智能的核心环节，通过使用各种分析工具和算法，对数据进行深入挖掘和分析，以发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
数据分析可以包括统计分析、数据挖掘、机器学习等多种技术手段。
通过数据分析，企业可以了解市场趋势、产品销售情况、客户需求等关键信息，为企业决策提供科学依据。
最后，商业智能系统通过决策支持功能，将分析结果转化为实际的决策建议。
决策支持可以通过可视化报表、数据图表、数据仪表盘等形式提供给企业管理层。
决策支持功能可以帮助管理人员快速了解企业的状况，并做出正确的决策。
商业智能的工作原理可以总结为数据采集、数据存储、数据分析和决策支持。
商业智能系统通过整合和分析海量数据，帮助企业了解市场动态、优化业务流程、提高效率、降低风险，并为未来的发展提供参考。
商业智能的应用已经渗透到各个行业的企业中，成为企业决策的重要工具。
总之，商业智能的工作原理是将数据转化为有价值的信息，为企业决策提供支持。
通过数据采集、数据存储、数据分析和决策支持等环节的有机结合，商业智能系统帮助企业提高决策质量和效率，实现业务的可持续发展。
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统一维度模型(UDM)-集成了关系型与 OLAP 视图 主动缓存( Proactive Cache )
Bringing the best of MOLAP to ROLAP
提供多种数据挖掘算法
完整的高端OLAP特性
OLAP的完整支持
新的维度类型 (不齐整维度, 父子维度, 可变化维度, 可回写维度, 维度依赖性) 自定义汇总 维度回写功能 Distinct count 聚集方式
愿景与策略
通过向所有员工提供业务真知灼见从而提升组织 效率，进而带来更好更快更切合实际的决策
all
提升企业整体的业务分析效率和深度； 执行完整的、集成的商业智能解决方案； 支持Microsoft Office提供普及的智能分 析前端； 高性价比企业需求
微软商务智能—端到端解决方案
呈现
SharePoint Server
报表 仪表板 Excel 电子簿 分析视图 记分卡 计划与预算
PerformancePoint Server
BI平台 SQL Server Reporting Services报表服务 SQL Server Analysis Services分析服务
SQL Server DBMS关系型引擎 SQL Server Integration Services集成服务
BI Platform
SQL Server 整合服务(SSIS)—ETL完整功能
移动设备 报表 数据仓库
企业级数据整合工具
高性能：内存级数据处理 支持复杂数据流程设计 支持各类复杂数据源 多种数据清洗、转换任务组件
ETL
半结构化数据 二进制文件 关系型数据库
设计开发特性
可视化数据流程设计 动态调试、断点 自定义任务、转换、数据源
嵌入式报表 Report Designer
支持复杂报表设计 集成于中 适用于专业开发人员支持多种数据源 灵活的设计调试功能 支持在线和离线应用 更好的BI/SSIS/SPS 集成
覆盖不同用户的BI需求
SQL Server 分析服务
分析
5-10% 的用户
信息 堪察
15-25% 的用户
SQL Server 报表服务
SQL Server Catalog
Delivery Targets (E-mail, SharePoint, Custom)
业务用户报表制作能力
终端用户报表设计器 Report Builder
• • • • • • • 是ad-hoc report(即席报表) 设计工具 适用于普通业务人员 类似Office的使用感受 自定义报表设计 无需任何开发技能 灵活的报表模板 直观的业务数据模型
Drillthrough report generation Query Generation Model Security
Security Services (NT, Passport, Custom)
Report Processing Data Processing Rendering Output Formats (HTML, Excel, PDF, Custom) Security Scheduling & Delivery
客户销售与服务技术（ Customer sales and service technologies ） + 3.4% 面向服务的应用程序与架构 (SOA, SOBA) 工作流程管理 （ Workflow management ） + 3.2% 网络化、语音与数据沟通（Networking, voice and data comm） 虚拟化 (存储、计算、数据中心) 来源: Gartner EXP 2006 CIO 调查 遗留应用程序改造与升级（ Legacy app modernization、upgrade ）
SQL Server：集ETL/DW/OLAP/Data Mining与报表服务于一体
集成
数据整合 数据清洗 高性能数据移动 快速建立数据仓库
分析
层次化业务分析 消除IT架构与应用 之间的隔阂 实时商业智能 深入数据挖掘
报表
自定义报表 数据展现 与门户集成 即席报表
Development Tools BI Applications and Analytical Clients
高性能、高可扩展性、高可用性
高性能的OLAP服务器 支持数十TB级别的大数据量数据库案例(如 Verizon, Nasdaq 等） 最大支持64CPU服务器，支持最大到16服务器群集 99.999％可用性的电信，证券，金融核心业务系统案例 具备全球及本地的TB级别商业智能性能测试报告 功能丰富,高性能、高压缩率的OLAP服务器(No.1市场占有率 参见OlapReport, Informationweek) 集成的高效易用ETL工具/数据挖掘工具 完整的报表解决方案； 高性能的数据仓库引擎 灵活的分析展现工具及KPI Scorecard-PPS 功能丰富、符合用户习惯的界面UI风格， 支持与微软Office系统良好集成能力 可以采用业务通用的技术协议，支持与多种第三方数据库集成 全球/台湾/内地丰富的电信行业成功案例 成熟的BI项目实施经验及方法论
100%密集
No heaters sold in Phoenix in July; no storage allocated
智能化的聚集设计
仅预聚合数据的子集
压缩算法 MOLAP 一般是原数据的20%~40%
SQL Server 深入数据挖掘工具
可视化的数据挖掘工具与导航 8 种数据挖掘算法集成
Decision Trees Naï Bayesian ve Clustering Sequence Clustering Association Rules Neural Network Time Series Text Mining
2.8 TB
SQL Server 2005
2.2 TB 2 TB
SQL Server 2005
1.9 TB
1.6 TB 1.4 TB 1.1 TB
1.1 TB
BInet界面截屏
BInet界面截屏2－Excel作为前端分析工具(Excel Service)
BInet界面截屏3－自由多维分析
某移动公司通信业务经营分析
信息消费
65-80%的用户
SQL Server报表服务报表与分析基础平台支持
支持多种数字，图形，Web格式的报表输出 可以定制开发新的图表插件
核心的BI展现组件
PerformancePoint Server & Proclarity
• KPI指标监控，仪表盘，平衡记分卡，多维分析表（图），趋 势图，多种格式的嵌入表现方式
数据整合
企业数据 数据存储 数据管理 • 安全
分析图表
报表 个人 & 团队 业务洞察力 数据挖掘 企业管理 决策力
商务智能系统
• 一致性、有效性 • 扩展能力„ „
可靠、健全 企业数据
2006 CIO 技术优先事项
2006年您在以下各项技术中的投资变化程度如何? 2006年 商务智能 (BI) 4.8% 安全提升工具 （ Security enhancement tools ） 4.5% 移动办公应用 （ Mobile workforce applications ） + 3.9% 协作技术 （ Collaboration technologies ） 1 2 3 4 5 6 7 8 7 9 + 3.0% 10 + 2.9% 11 * 排名 2005年 2 1 3 + 3.6% 8 + 3.2% 4 + + 支出增长
增强的集中安全机制 有效的与其他展现工具的整合
Reporting Services / ProClarity / Excel / Web URLs
“点击分析”
仅仅利用鼠标就帮助用户在其偏爱的Microsoft BI 产品中实现从KPI监控到专业分析的飞跃。
快速/简单的开发方式
大部分情况下通过鼠标就能实现各项功能，几乎不需要代码级的开发要求
报表
上报集团公司报表 各省经营报表
Excel透视表/图 门户展现—Web仪表板部件
某区域政府经济运行监控与辅助决策系统
某区域政府经济运行监控与辅助决策系统
某航空公司经营数据分析
某航空公司经营数据分析
BInet Demo
--微软针对网络运维的BI解决方案演示
微软SQL Server BI(商业智能)解决方案特点及优势
体系化的指标 展现：方便管 理人员随时监 控企业数据的 告警变化情况， 了解各个层面 的业务发展。
• • • • • • • •
关键能力 钻取 跨维度钻取 扩展和收缩展现Expand/Collapse 旋转 钻取到细节数据 图/表展现转换 导出到 Excel AJAX 技术
丰富的图表，灵活的分析，醒目的异常显示
Browser Office Custom Application
Model Designer Report Builder
XML Web Service Interface
Data Sources (SQL, OLE DB, XML/A, ODBC, Oracle, Custom)
Report Server
全面的安全性
多种用户身份验证方式
包括基于HTTP的身份验证
单元和维度安全性
高级分析(OLAP)功能
链接的 OLAP cube 基于Web的分析 ROLAP维度支持
Analysis Services 体系结构
数据存储 – 最小化数据爆炸
数据爆炸
OLAP在历史上的缺陷
更高的可伸缩性
极大地降低系统的成本！