BI平台选型
免费可源可商用的BI工具对比(支持Doris 数据库)
目前市面上有很多开源的BI 工具可供选择，以下是几个免费、开源且可以商用的BI 工具，并且支持和Doris 数据库结合使用：Superset：由Airbnb 发起的开源BI 工具，带有可视化和交互式仪表盘功能。
Superset 支持多种数据源，其中包括Doris 数据库。
Metabase：一个简单易用的BI 工具，支持数据可视化和SQL 查询。
Metabase 支持多种数据库，包括Doris 数据库。
Redash：一个开源的数据查询和可视化工具，支持多种数据源，包括Doris 数据库。
这些工具都支持多种数据源，包括Doris 数据库，并提供了直观的查询和可视化界面，可以帮助分析师更好地理解和分析数据。
下面是Datart 和上述三种开源BI 工具的优缺点对比：DatartDatart 是一个功能强大、易于使用的商业智能工具，可以满足复杂的数据分析需求。
Datart 支持多种数据源，包括Doris 数据库，并提供了数据清洗、数据可视化、数据建模等多种功能，可以帮助分析师更好的理解和分析数据。
然而，由于Datart 是商业软件，其使用和技术支持可能需要一定的成本投入。
SupersetSuperset 是一个由Airbnb 发起的开源BI 工具，带有可视化和交互式仪表盘功能。
Superset 使用简便，具有良好的报表和图表设计能力，并支持多种数据源，包括Doris 数据库。
但是相对于Datart，Superset 的数据建模和数据处理能力相对较弱。
Metabase：Metabase 是一个简单易用的开源BI 工具，具有良好的可视化和查询功能，并支持多种数据源，包括Doris 数据库。
然而与Datart 相比，Metabase 的数据处理和数据建模能力相对较弱。
RedashRedash 是一个开源的数据查询和可视化工具，支持多种数据源，包括Doris 数据库。
Redash 方便易用，具有良好的查询和可视化功能，但是相对于Datart，其扩展性和定制化能力相对较弱。
bi项目方案
bi项目方案1. 引言在当今的信息化浪潮下，商业智能（Business Intelligence，简称BI）作为一种管理和决策支持工具，被越来越多的企业所采用。
本文旨在提供一份详细的BI项目方案，帮助企业顺利实施和运营BI系统。
2. 项目目标2.1 主要目标本项目的主要目标是建立一个功能完善、稳定可靠的BI系统，用于支持企业的数据分析和决策过程。
2.2 次要目标- 提高数据分析效率，减少决策层在获取和分析数据上的时间成本。
- 提供个性化和定制化的数据报告和仪表盘，满足不同部门和角色的需求。
- 实现数据的实时监控和预警功能，及时发现问题并采取相应措施。
- 支持多维度的数据查询和分析，促进深入洞察业务运营状况。
- 推动数据驱动的企业文化建设，提高数据的使用和价值。
3. 系统架构3.1 技术选型- 数据仓库：采用关系型数据库管理系统，并使用ETL工具实现数据抽取、转换和加载。
- 数据分析：使用OLAP技术实现多维分析和数据挖掘，并结合数据可视化工具展现分析结果。
- 用户界面：搭建基于Web的BI平台，提供友好的用户界面和操作体验。
3.2 数据流程- 数据抽取：从各个源系统抽取数据，并进行必要的清洗和转换。
- 数据加载：将清洗后的数据加载到数据仓库，并进行索引和优化。
- 数据分析：根据业务需求，使用OLAP工具进行多维分析和数据挖掘。
- 数据展示：通过仪表盘、报表等形式将分析结果可视化呈现给用户。
4. 项目实施4.1 项目规划- 确定项目团队和各成员的职责和角色。
- 制定项目时间计划和里程碑，确保项目按时完成。
- 明确项目的资源需求和预算，以确保项目可行性。
4.2 数据整理与清洗- 分析源数据，确定数据清洗和转换的需求。
- 设计并编写数据清洗和转换的脚本，并进行测试和验证。
- 执行数据清洗和转换过程，确保数据质量和准确性。
4.3 数据仓库建设- 根据数据模型设计，创建数据仓库和相关的表结构。
- 制定数据加载策略和方法，确保数据仓库及时更新。
bi项目方案
bi项目方案一、项目概述BI项目（Business Intelligence Project）是以数据分析和决策为核心的企业级项目。
本项目旨在通过构建高效、可靠的数据仓库和BI平台，提供数据洞察、业务分析和决策支持，以促进企业的战略规划和业务发展。
二、项目目标1. 构建数据仓库：收集、清洗、整合和存储企业内外部数据，确保数据的准确性、完整性和一致性。
2. 建立BI平台：搭建灵活、易用的报表和分析平台，满足不同用户的需求，提供自助查询、可视化分析和实时监控等功能。
3. 提供决策支持：通过分析业务数据，挖掘潜在机会和问题，辅助管理层制定战略计划和业务决策，并提供预测和优化建议。
三、项目实施阶段1. 需求调研阶段：- 与相关业务部门沟通，了解业务需求和数据来源，明确项目目标。
- 收集并整理业务需求，制定详细的需求规格说明书。
2. 数据设计与建模阶段：- 分析和评估数据源，设计数据仓库模型，确保数据粒度和结构的准确性。
- 建立ETL流程，实现数据的抽取、清洗和转换，确保数据的一致性和及时性。
3. 平台搭建与开发阶段：- 选取合适的BI平台工具，进行系统搭建和配置。
- 开发报表和分析模块，实现用户需求的自助查询和可视化展示。
4. 测试与上线阶段：- 对系统进行全面的功能测试和性能测试，修复存在的问题。
- 针对用户进行培训和知识分享，确保用户的熟练使用。
5. 运维与优化阶段：- 监控系统性能，及时处理异常情况和故障。
- 优化系统架构和报表性能，提升用户体验和查询效率。
四、项目交付成果1. 数据仓库和数据集市：搭建稳定可靠的数据存储环境，确保数据的安全和可访问性。
2. 报表和分析平台：提供直观、灵活的数据可视化报表和分析功能，支持用户自助查询和定制报表。
3. 战略决策支持：通过数据分析和洞察，提供高质量的决策支持报告和优化建议，辅助企业战略决策的制定和推进。
五、项目预算和进度1. 预算估算：- 软件许可费用：根据所选BI平台工具和规模进行估算。
BI系统技术方案
BI系统技术方案介绍本文档旨在提供一个关于BI（商业智能）系统的技术方案。
BI 系统是一种通过收集、分析和可视化数据来提供企业决策支持的工具。
通过使用BI系统，企业能够更好地理解其数据，并基于数据洞察做出更明智的决策。
技术架构本方案建议以下技术架构来支持BI系统的开发和运行：1. 数据采集层：用于收集和提取企业各个业务系统中的数据。
可以使用ETL（抽取、转换和加载）工具来实现数据的抽取和转换功能。
2. 数据存储层：用于存储采集到的数据。
常见的选择包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）和大数据存储（如Hadoop、Spark）。
3. 数据处理层：用于对存储的数据进行清洗、转换和聚合。
可以使用数据处理工具（如Python pandas库、SQL查询）来实现。
4. 数据分析层：用于对处理后的数据进行分析和建模。
可以使用数据分析工具（如Tableau、Power BI）来实现。
5. 可视化层：用于将分析结果可视化，方便用户查看和理解。
可以使用报表工具（如Tableau、Power BI）或自定义开发前端界面来实现。
实施计划以下是BI系统技术方案的实施计划：1. 需求分析：与各业务部门合作，了解他们的数据需求和分析目标。
2. 技术选型：根据需求分析结果选择适合的技术工具和平台。
3. 数据采集：设计和实施数据采集策略，确保从各业务系统中提取所需数据。
4. 数据存储和处理：建立数据存储层和数据处理层，实现数据的清洗、转换和聚合功能。
5. 数据分析和建模：使用选定的数据分析工具对处理后的数据进行分析和建模。
6. 可视化设计：设计并开发可视化界面，展示分析结果。
7. 用户培训和支持：提供系统培训和技术支持，确保用户能够充分利用BI系统。
价值和好处通过实施BI系统技术方案，企业可以获得以下价值和好处：1. 数据驱动的决策：通过更好地理解和分析数据，企业能够做出更准确、更及时的决策。
2. 洞察业务运营：通过对数据进行深入分析，企业可以发现业务运营中的机会和挑战，并做出相应策略调整。
大数据平台的选型与建设
大数据平台的选型与建设近年来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，大数据在企业和政府等领域中的应用越来越广泛，以此为基础建设大数据平台也显得尤为迫切。
但如何选择合适的大数据平台并进行建设，成为了一个备受关注的话题。
一、大数据平台的选型首先，大数据平台的选型必须根据实际业务需求和数据规模来进行。
一般而言，大数据平台的选择可以从以下几个方面考虑：1.开源和商业平台的对比开源平台指的是各种开源软件、工具和技术协议等，如Apache Hadoop、Spark、Flume等。
开源平台具有灵活、兼容性强、安全性高等优点，而商业平台则侧重于提供一站式解决方案、服务支持等方面。
在选择时，需要根据企业和政府的应用场景和业务需求来进行权衡和选择。
2.技术和业务的匹配性大数据平台的技术和业务的匹配性是影响选型的一个关键因素。
对于企业和政府而言，选择平台要考虑数据来源、存储、分析、应用等方面的需求，并根据不同的业务场景和技术实现来进行匹配。
3.平台的性能和可伸缩性平台的性能和可伸缩性也是影响选型的关键因素。
主要包括平台的计算能力、存储容量、带宽、响应速度、负载均衡等方面。
在选择平台时，需要根据实际数据量和处理能力等方面的需求来进行权衡和选择。
4.安全和稳定性安全和稳定性是大数据平台建设的基本要素，平台要具备安全可靠的数据保护能力，以及高可用性、容错恢复等方面的稳定性。
在平台的选择时，需要考虑安全和稳定性是建设大数据平台的必须要求。
二、大数据平台的建设大数据平台的建设是一个综合性的过程，包括大数据架构设计、数据采集处理、数据存储、数据分析挖掘、数据可视化等多个方面。
在进行具体的建设过程中，可以从以下几个方面来进行：1.数据集成和处理数据的集成和处理是大数据平台中的核心环节，需要针对不同的数据来源、格式和传输方式来进行处理和集成，包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等方面。
此外，还需要选择合适的处理工具和技术，如Hadoop、Spark、Kafka等来进行实现。
一份全面的企业数据产品选型对比(含数仓、报表、BI、中台、数据治理)
一份全面的企业数据产品选型对比（含数仓、报表、BI、中台、数据治理）编辑导语：在如今这个数据化时代，数据对于个人和企业来说，其重要性都不可小觑。
因此，有不少企业强化了数据工作，加强企业数据建设。
接下来，本文作者整理了一份超全面的企业数据产品的选型对比，希望对大家有所帮助。
前言：这个从上至下都在强调数字化转型的时代，越来越多公司重视数据，也越来越多的企业有数据建设的需求。
企业无论做任何数据工作，必然要有一定的信息化基础，也要有数据化建设的基础，少不了数据平台、数据应用工具，数据管理工具等。
关于企业数据建设这块，本人从事了近7年，从技术到项目管理，做过乙方也做过甲方，也有多年和各乙方厂商打交道的经验，遂来分享选型“内幕”。
涉及到的产品有：数仓、大数据平台、报表、BI、数据中台、数据治理等。
数据仓库算是一个解决方案，视企业需求有不同架构（传统数仓、数据集市、大数据平台等），架构下有很多分层和组件，比起工具更需要架构师能力，具体原理就不讲了。
关于数仓的选型主要涉及：数据存储方案、ETL、还有前端应用。
底层的数据仓库服务器通常是一个关系数据库系统，常用的方案有Oracle、db2、还有greenplum、teredata等数据仓库专业解决方案。
传统的关系型数据库有：oracle、mysql、DB2。
大规模并行处理数据库：Vertica、Teradata(商业)、Greenplum (开源)。
Teradata老江湖了，银行业使用较多，但成本也是真的贵，目前我们做项目较多的是用Greenplum，算是业界最快和最高性价比的高端数据仓库解决方案，Greenplum是基于PostgreSQL的，于2022年开源。
我知道的国内四大行有3家在用，5大物流公司有4家在用，不少公司在从Teradata迁移到GP。
大数据平台主流的是：Hadoop+Hive。
这套方案有多通用不用多说了，后面说到的大数据平台厂商也大多基于这个来设计平台产品。
BI选型报告的模板(BI工具对比)
bi系统实施方案
bi系统实施方案BI系统实施方案一、引言随着信息化建设的不断深入，企业对数据分析和决策支持的需求越来越迫切。
而商业智能（BI）系统的出现，为企业提供了更加高效、准确的数据分析和决策支持工具。
因此，BI系统的实施成为了企业信息化建设的重要组成部分。
本文将针对BI系统的实施方案进行探讨，以期为企业实施BI系统提供参考和指导。
二、BI系统实施的意义1. 提升数据分析能力BI系统能够帮助企业对海量数据进行整合、分析和挖掘，提升企业的数据分析能力，为企业决策提供更加准确的数据支持。
2. 优化业务流程通过BI系统，企业可以及时了解业务运营情况，发现问题并进行调整优化，提升业务流程的效率和质量。
3. 提高决策效率BI系统可以为企业领导提供直观、清晰的数据报表和分析结果，帮助他们做出更加科学、准确的决策，缩短决策周期，提高决策效率。
三、BI系统实施方案1. 确定实施目标在实施BI系统之前，企业需要明确BI系统的实施目标，包括提升数据分析能力、优化业务流程、提高决策效率等方面的目标，以便为实施工作提供明确的指导。
2. 选型与采购企业需要根据自身的业务需求和实施目标，选择适合的BI系统产品，并进行采购。
在选型过程中，需要充分考虑产品的功能、性能、稳定性、成本等因素，确保选型的合理性和科学性。
3. 数据准备与清洗在BI系统实施过程中，数据是至关重要的。
企业需要对现有的数据进行准备和清洗工作，确保数据的准确性和完整性，为后续的数据分析和挖掘工作奠定基础。
4. 系统集成与开发在BI系统实施过程中，可能需要进行系统集成和定制开发工作，以确保BI系统能够与企业现有的信息系统进行无缝对接，并满足企业特定的业务需求。
5. 培训与推广BI系统的实施不仅仅是技术工作，还需要对企业内部的员工进行培训，使他们能够熟练使用BI系统进行数据分析和报表生成工作。
同时，需要进行系统的推广和宣传，提高员工对BI系统的认知和接受度。
6. 运维与优化BI系统的实施并不是一次性的工作，企业需要建立健全的BI系统运维机制，对BI系统进行持续的监控和优化，确保BI系统能够持续稳定地运行，并满足企业的业务需求。
能源集团BI智慧决策分析平台综合解决方案
定期对系统进行安全审计，发现潜在的安全隐患 并及时修复。
安全漏洞修补
建立完善的安全漏洞修补机制，及时更新系统和 软件补丁，防止漏洞被利用。
风险应对策略
风险评估
定期进行全面的风险评估，识 别潜在的安全风险和隐患。
应急预案
制定详细的应急预案，包括应急 响应流程、人员组织、恢复计划 等。
灾难恢复
云计算
大数据技术
采用私有云或公有云等方式，提供高效、安 全、可靠的计算和存储资源。
利用大数据技术处理海量数据，挖掘数据中 的价值。
人工智能技术
开发语言和工具
运用人工智能技术实现自动化决策和智能化 管理，提高工作效率和准确性。
采用Java、Python、C等编程语言，以及 Oracle、SAP、IBM等企业级软件开发工具 。
用户满意度
评估用户对平台的满意度，以及平台使用 频率和活跃度。
分析报告质量
评估报告的实用性、准确性和逻辑性。
数据质量
评估数据的准确性、完整性和及时性。
系统性能
评估系统的安全与风险控制方案
数据安全保障措施
数据加密存储
01
采用先进的加密算法，对敏感数据进行加密存储，确保数据在
根据业务需求，设计并优化数据仓库模型，包括事实表、维度表以及数据指 标等。
数据ETL处理
通过ETL（抽取、转换、加载）过程，实现数据从数据源到数据仓库的整合和 清洗，提高数据质量。
报表及分析功能
预置报表模板
根据业务需求，预设多种报表模板，如销售分析、库存分析等。
可视化图表
支持多种可视化图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，以便更直观地展示数据 。
用户培训和上 线运行
PowerBI与数据筛选技巧准确找到所需信息
PowerBI与数据筛选技巧准确找到所需信息在当今数据爆炸的时代，准确找到所需信息变得愈发重要。
而PowerBI作为一款强大的商业智能工具，为用户提供了一系列数据筛选技巧，帮助用户快速准确地找到所需的信息。
本文将介绍PowerBI的数据筛选功能，并提供一些使用技巧，帮助读者更好地利用PowerBI进行数据筛选。
一、PowerBI的数据筛选功能PowerBI提供了多种数据筛选功能，包括筛选面板、交互式筛选和快速筛选等。
这些功能使得用户能够通过灵活的方式对数据进行筛选，从而得到所需的信息。
1. 筛选面板筛选面板是PowerBI的主要筛选功能之一。
通过筛选面板，用户可以选择不同的筛选条件，如日期范围、地理位置等，从而筛选出符合需求的数据。
用户只需点击筛选面板中的选项，即可实现数据的快速筛选。
2. 交互式筛选交互式筛选是PowerBI中一种便捷的筛选方式。
用户可以通过简单的点击操作，从一个视觉元素（如图表、表格等）中选择或排除特定的数据。
交互式筛选不仅灵活方便，而且可以实时看到筛选结果，帮助用户更好地理解数据。
3. 快速筛选快速筛选功能在PowerBI的数据筛选中扮演着重要的角色。
用户只需在字段名上右键点击，即可选择不同的筛选方式，如按数值范围筛选、按文本内容筛选等。
快速筛选功能的使用简单直观，极大地提高了筛选效率。
二、PowerBI数据筛选技巧除了上述的筛选功能外，PowerBI还有一些技巧可以帮助用户更准确地找到所需信息。
以下是一些实用的数据筛选技巧，供读者参考：1. 使用筛选器PowerBI提供了丰富的筛选器，用户可根据需要选择合适的筛选条件。
在筛选器中，用户可以设置多个条件组合，从而缩小数据范围，找到目标数据。
此外，还可以通过保存筛选器设置，方便以后再次使用。
2. 利用视觉效果PowerBI强大的可视化功能为用户提供了直观的数据展示方式。
在数据筛选时，用户可以通过调整视觉元素（如颜色、大小等）来区分不同的数据，从而更好地观察和比较数据。
BI项目需求分析书
BI项目需求分析书目录一、内容综述 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (5)1.3 项目范围 (6)二、业务需求 (6)2.1 数据需求 (8)2.2 功能需求 (9)2.3 性能需求 (9)2.4 安全需求 (11)三、技术架构 (12)3.1 系统架构 (13)3.2 数据库设计 (15)3.3 技术选型 (16)3.4 开发工具 (16)四、数据仓库建设 (18)4.1 数据采集 (19)4.2 数据清洗 (20)4.3 数据整合 (21)4.4 数据存储 (23)五、数据分析与挖掘 (24)5.1 数据分析方法 (25)5.2 数据挖掘算法 (26)5.3 数据可视化 (27)5.4 报告输出 (29)六、报表与仪表盘设计 (30)6.1 报表需求分析 (31)6.2 报表模板设计 (32)6.3 报表交互设计 (34)6.4 仪表盘设计 (34)七、权限管理与安全策略 (36)7.1 用户管理 (37)7.2 角色管理 (38)7.3 权限控制 (40)7.4 安全策略 (41)八、测试与部署 (42)8.1 测试计划 (44)8.2 测试用例设计 (44)8.3 测试执行与结果分析 (45)8.4 系统部署与运维 (46)九、项目进度与风险管理 (47)9.1 项目进度计划 (48)9.2 项目风险评估与应对措施 (49)9.3 项目质量管理 (51)一、内容综述BI项目需求分析书旨在全面而深入地了解并明确企业的数据需求，为后续的数据收集、处理、分析与可视化提供详尽的指导。
本部分将围绕项目的背景、目标、范围以及数据需求等方面进行详细的阐述。
在项目背景部分，我们将介绍企业的基本情况，包括其历史沿革、业务范围、组织架构等，从而为理解项目奠定必要的环境基础。
我们还将阐述数据在企业中的重要性，以及当前企业在数据管理和应用方面所面临的挑战和机遇。
在项目目标部分，我们将明确BI项目的具体目标，包括提高决策效率、优化业务流程、降低运营成本等。
bi项目风险、难点与应对措施
bi项目风险、难点与应对措施随着大数据时代的到来，商业智能(Business Intelligence, BI)项目越来越受到企业的重视。
BI项目的成功实施对企业的决策和发展具有重要意义，但同时也伴随着一些风险和难点。
本文将探讨BI项目的风险、难点以及相应的应对措施。
一、BI项目风险1.数据质量风险：BI项目的数据源主要来自企业内部的各个系统，数据质量的问题可能会导致BI分析结果的不准确甚至错误。
数据质量风险包括数据完整性、准确性、一致性等方面。
2.需求变更风险：BI项目的需求可能会随着企业的变化而频繁变更，这给项目的规划和开发带来一定的不确定性和挑战。
需求变更风险可能导致项目进度延迟、资源浪费等问题。
3.技术选型风险：BI项目涉及到多种技术和工具的选择，如数据仓库、ETL工具、报表工具等。
技术选型风险可能导致项目实施过程中的技术难题、兼容性问题等。
4.项目管理风险：BI项目的规模较大，涉及到多个团队和多个部门的合作。
项目管理风险主要包括项目进度管理、需求管理、资源管理等方面，如果管理不当可能导致项目无法按时交付或无法满足需求。
二、BI项目难点1.数据集成难点：BI项目需要从多个数据源中提取数据，并进行集成和清洗，以保证数据的准确性和一致性。
数据集成难点包括数据来源复杂、数据格式不一致、数据量大等问题。
2.数据分析难点：BI项目的核心是对数据进行分析和挖掘，以提供有价值的洞察和决策支持。
数据分析难点包括数据模型设计、算法选择、数据可视化等方面。
3.用户培训难点：BI系统的最终目标是为企业的决策者提供数据支持，但企业员工对BI系统的使用和理解程度不同。
用户培训难点包括培训内容的确定、培训方法的选择等。
4.项目沟通难点：BI项目涉及到多个部门和团队的合作，沟通问题可能会导致项目延误和需求不明确。
项目沟通难点包括沟通方式、沟通频率、沟通内容等。
三、应对措施1.建立数据质量管理机制：通过建立数据质量评估指标、制定数据质量监控计划等方式，提高数据质量管理水平，减少数据质量风险。
关于BI产品的选型（BI产品对比）
关于BI产品的选型（BI产品对⽐）
随着BI需求的不断涌现，很多终端⽤户、独⽴软件开发商（ISV）或信息服务提供商（ISP）⾯对⼤量的BI产品显得⼗分茫然，到底如何选
型呢？
⼀年前的我，曾经也对这个问题感到⼗分困惑，因此也针对⼀些当时⽐较流⾏的BI产品进⾏了简单对⽐。
尽管不是很完整，⽐较的内容也有可能⽐较偏颇，但是仍然提供给⼤家，作为参考。
（下⾯是截图，更多内容请点下载。
如您有更完善的⽐较，⿇烦请发回给我，谢谢）其实，个⼈认为，如果单纯依靠某⼀个BI产品来解决企业或⽤户的全部分析需求，往往是不太现实的。
正如⼀些做产品的软件公司，最初
可能都是以做项⽬为主，通过众多项⽬的实施，获得终端⽤户⼤多数的实际需求，最后提炼出⼀些通⽤或是灵活配置的功能，即所谓产品。
殊不知，真正单纯以软件产品致胜的企业，在中国能存活下来的到底有多少呢？
⼤家在信息系统建设⽅案书或标书中经常看到或提到的⼀种通⽤说法，叫“总体规划，分布实施”。
⽏庸置疑，在信息系统实施过程中，这条万变不离其中的“规律”或多或少指导着⽤户及软件开发商们。
即便是微软，在项⽬实施过程中，很多⼀期项⽬都是亏本，⽽尝到甜头的⽤户⽢愿为其后期项⽬投⼊，这正是这条规律所起的作⽤。
因此，不要太注重产品，但是也不得不重视产品。
不可否认，选择合适的产品，的确会给实施过程带来便捷，也许是因为其技术，也许是因为其UE，也许是因为其品牌服务，也许……
也许，您应该开始着⼿BI了！。
主流BI竞品分析报告
主流BI竞品分析报告BI（Business Intelligence）是商业智能的缩写，指的是通过技术手段从企业的各类业务数据中提取有价值的信息，并据此进行决策和规划的一种商业管理智能化工具。
主流的BI竞品有Power BI、Tableau和QlikView等。
首先是Power BI，它是由微软（Microsoft）开发的一款商业智能工具。
Power BI具有良好的用户界面和易用性，对于非技术背景的用户来说很友好。
它支持多种数据源的连接和数据的快速导入，在数据处理方面表现出色。
Power BI的可视化能力也很强大，提供了丰富的可视化图表和交互式报表。
此外，Power BI还有移动端的应用程序，方便用户随时随地进行数据的查看和分析。
但是，Power BI在处理大数据量时的性能有所不足。
其次是Tableau，它是一家独立的商业智能软件公司，提供了一整套用于数据可视化的工具。
Tableau具有强大的数据整合和处理能力，能够轻松连接多种数据源并进行数据清洗和转换。
它的可视化功能十分出色，提供了多样化的图表和仪表盘，用户可以根据需要自由定制和修改。
Tableau还具有强大的分析能力，可以通过各种统计方法和模型进行深入的数据分析。
不过，Tableau的学习曲线较陡峭，初学者可能需要花费一定的时间来掌握。
最后是QlikView，它是一款由QlikTech（后来更名为Qlik）开发的商业智能工具。
QlikView的核心特点是关联分析，它可以通过内存计算和数据压缩等技术实现极快的查询和响应速度。
QlikView还具有自主探索和分析的能力，用户可以根据自己的需求自由地进行数据探索和分析。
此外，QlikView还具有强大的可视化能力，支持丰富的图表和仪表盘，并且可以对图表进行灵活的交互操作。
但是，QlikView的学习成本相对较高，需要一定的培训和学习。
综上所述，Power BI、Tableau和QlikView是目前主流的BI竞品。
BI工具选型及实践
BI工具选型及实践随着信息化的不断发展，企业对数据分析的需求越来越大。
然而，数据量变得越来越庞大复杂，人工分析变得极其困难，而这就是BI（商业智能）的用武之地。
BI工具可以帮助企业从巨量数据中提取出有用的信息，为企业的决策提供有力的支持。
本文将着重介绍BI工具选型及实践，分别从需求分析、技术选型、平台搭建和实践应用四个方面进行论述。
一、需求分析首先，在进行BI工具选型前，我们应该先对企业的需求进行充分的分析。
不同的企业面临着不同的问题，其需要解决的问题也会有所不同。
比如，某家制药企业需要对其高昂的研发费用进行管控，而另一家新零售企业则需要实时监控各个销售渠道的销售状况。
因此，在进行BI工具选型前，我们应该先充分了解企业的需求，以便为其提供有针对性的解决方案。
二、技术选型经过了需求分析后，我们需要对不同的BI工具进行评估和筛选，以选择最适合企业需求的BI工具。
针对一个具体的需求，可以从以下几个方面考虑：1. 数据源支持: 不同的BI工具支持的数据源不同，我们需要选择一个能够支持企业数据源的BI工具。
2. 数据提取和处理: 在数据挖掘之前，我们需要对数据进行提取和处理。
因此，我们需要选择一个可以方便的提取和处理数据的BI工具。
3. 数据可视化: 在BI工具的核心是数据的可视化，这旨在呈现企业数据的关键度量指标。
因此，我们需要优先考虑选择一个有良好可视化效果的BI工具。
4. 分析需求和工具的匹配:不同的BI工具对不同的数据分析要求提供了不同的解决方案。
因此，我们应该考虑BI工具与企业需求之间的匹配。
5. 报表集成能力: 在实际应用探索过程中，BI工具的报表生成、动态刷新和集成能力也有很高的需求，特别是在企业内部应用的部署中。
三、平台搭建下一步需要考虑的是，如何搭建BI工具的平台。
以下是BI搭建的几个关键要素：1. 数据库建立: 首先，我们需要对企业的数据进行建立。
对于大型企业，数据挖掘可能涉及到的数据量很大，因此我们需要对其进行有效的组织和管理。
什么是BI
什么是BI？商业智能也称作BI，是英文单词Business Intelligence的缩写。
商业智能的概念最早在1996年提出。
当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。
目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
图1 商务智能的发展因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
图2 商务智能的原理BI的选型要选型，首先要了解目前市场上主流的BI产品：数据库方面，有DB2、Oracle、SQL Server、Teradata，早先还有专门用于数据仓库的Redbrick（被IBM收编以后，退出历史舞台）。
ETL工具上，像Datastage、Powercenter都是比较主流的，此外，还有很多公司也有自己的ETL产品，例如SAS的ETL Server、BO的Data Integrator 等。
大数据平台技术框架选型分析
大数据平台框架选型分析一、需求城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。
二、平台产品业务流程三、选型思路必要技术组件服务：ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管四、选型要求1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。
如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等五、选型需要考虑简单性：亲自试用大数据套件。
这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。
自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。
亲自做一个概念验证。
广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。
它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。
如何选择好的B2B采购平台
如何选择好的B2B采购平台一、引言随着数字化程度不断提升，越来越多的企业开始注重采用高端的B2B采购平台来协助其采购管理工作。
但是，现在市面上的采购平台繁多，如何选择好的B2B采购平台成为企业面临的重要课题。
本文将介绍几个选用B2B采购平台时需要考虑的因素。
二、平台的综合能力B2B采购平台是一个综合性的系统，需要具有购买管理、库存管理、财务管理、物流管理等多种业务功能。
因此，在选择B2B 采购平台时，企业应该考虑平台是否具有综合能力。
企业需要根据自己的实际情况，比如采购规模、种类等因素来选择平台。
三、平台的安全性B2B采购平台的安全问题也是一个需要重点考虑的问题。
企业在选用平台之前需要了解平台是否具有安全保障机制，如何保证数据的安全性，如何避免信息泄露等问题。
如果平台无法保证数据的安全性，会给企业带来严重的经济损失。
四、平台的服务质量在采购平台中，客服服务的质量是企业选择平台时非常重要的考察指标。
企业在选择采购平台时应选择以客户为中心的服务模式，如提供全天候的在线技术支持、专属的客户经理等服务，确保企业的采购过程中能够获得完整的服务保障。
五、平台的价格选择好的B2B采购平台需要考虑到平台的价格。
企业应根据自己的预算选择平台，但是不要单纯对比平台的价格。
由于各个平台的业务模式不同，所以拥有不同的用户属性，价格水平也不一样。
因此，企业在选择B2B采购平台时，需要比较不同平台之间的价值，而不是仅仅关注价格。
六、平台的合作伙伴关系平台的合作伙伴关系也是一个企业选择B2B采购平台时的重要参考因素。
企业需要根据自己的采购规模和种类，了解采购平台是否与相应的供应商和客户建立了更深层次的战略合作关系，以便在未来的采购协作中能够获得更多的资源。
七、平台的用户口碑选择好的B2B采购平台需要考虑到企业的用户口碑。
企业可以通过在线客户评价、采购频次等方式来评估平台的用户口碑。
一家口碑较好的采购平台可以让企业节省采购成本，提升采购效率，进行更精细化管理。
bi项目开发手册
bi项目开发手册以下是一个BI（Business Intelligence）项目开发手册的示例，您可以根据自己的项目需求进行修改和定制。
一、项目概述1. 项目背景和目标简要介绍项目的背景、目的和目标，包括要解决的问题、要实现的功能和要达到的性能指标。
2. 项目范围和限制明确项目的范围和限制，包括要包含和排除的内容、项目的资源限制和时间限制等。
二、项目团队和角色1. 项目团队组成列出项目团队的成员及其职责，包括项目经理、需求分析师、数据工程师、BI开发人员等。
2. 角色和职责明确每个团队成员的角色和职责，包括他们的任务、责任和期望成果。
三、项目计划和时间表1. 项目计划制定详细的项目计划，包括各个阶段的任务、时间表、负责人和预期成果。
确保项目计划具有足够的灵活性以应对可能的变化。
2. 时间表制定整个项目的总时间表，包括项目开始和结束的日期、各个阶段的起止时间等。
确保时间表具有足够的灵活性以应对可能的变化。
四、项目需求和分析1. 需求收集和分析通过与利益相关者的交流，收集和分析项目的需求，确保充分理解需求并确定优先级。
2. 需求文档化将收集和分析的需求文档化，包括需求描述、功能要求、性能指标等。
确保文档清晰、准确和完整。
五、技术选型和方案设计1. 技术选型根据项目需求和技术要求，选择适合的技术栈和工具，包括数据源、数据存储、数据处理、BI工具等。
确保技术选型能够满足项目的性能、安全和可扩展性等方面的要求。
2. 方案设计根据项目需求和技术选型，设计整个项目的方案，包括数据架构、技术架构、系统架构等。
确保方案具有足够的灵活性和可扩展性以应对可能的变化。
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Pentaho介绍（DI）
1个server: DI Server: 使用DI engine来做数据转换和基础 4个Designer工具 Spoon: 定义job和转换的建模工具，转换：定义了数据的flow, job：包含了资源获 取，执行其他转换。 Kitchen: 执行job的命令行，可以通过crontab调用 Pan: 执行Transformation的命令行 Carte:远程执行job和transformation的web server 2个plugin: Instaview: 使用模板来管理复杂的数据访问和准备 Agile BI： 提供一套BI的协助工具
Bizgres Pentaho
SpagoBI jasper
Talend for ETL，JasperReports 使用Talend作为ETL
无
支持
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1. BI系统概述
ontent
2. 主流开源BI系统
3. 建议选择
4. Pentaho平台
5. Pentaho计划
建议选择
• 基于以上的对比分析，建议选用pentaho作为我们的BI平台。 优点：
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1. BI系统概述
ontent
2. 主流开源BI系统
3. 建议选择
4. Pentaho平台
5. Pentaho计划
Pentaho计划
鉴于pentaho是个庞大复杂的平台体系，学习掌握需要一定的时间和人员。但从其 功能范围以及扩展性来看，一旦为我所用，则能避免很多重复的开发工作，并为后 续的需求提供快捷的支持。 Pentaho分为两大体系：BA和DI，建议分2人各专注一块，用约1个月的时间熟悉其 使用，配置，开发。使用目前已有数据，建立ETL流程，建立演示环境，输出demo 报表。后续再评估其效用，根据产品需求和内部规划，建立正式的生产BI平台，承 担正式的产品需求，对外提供各种服务。
Data Integration: DI组件, ETL工具等，侧重数据模型和转换。
Pentaho介绍（BA）
1个核心server: BA Server和user console:web界面用来管理用户创建的报表内容和业务逻辑， 4个web based Designer工具 Report Designer: 报表设计器 Analyzer: 过滤和可视化数据 Interactive Reports: 交互性报表环境 Dashboard Designer:设计dashboard 3个client based Designer工具: Aggregation Designer：从不同维度创建聚合表 Metadata Editor：创建metadata domain和model Schema workbench:创建和编辑多维模型，为模型增加安全和计算
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成熟稳定性：pentaho社区版目前还不断更新中， 目前最新版本5.2
文档完备性：pentaho社区版的官方文档较完备，中文文档也较多。 中文支持：报表支持中文。
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可扩展性：pentaho集成了很多优秀的开源组件，具，JfreeReport报表组件。
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BI系统介绍
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1. BI系统概述
ontent
2. 主流开源BI系统
3. 建议选择
4. Pentaho平台
5. Pentaho计划
主流开源BI系统介绍
开源BI Openi 特点 量级 架构 使用Mondrian和Jpivot框架，报表引 擎是jasper report，数据挖掘接口是 R-Project， 相对来说开发和学习比较简单 大数据支持 无 中文 不 基于Java开发的Web应用，能对关系数据库和 轻 数据挖掘服务器进行分析和报表展示，非常 易于使用和部署；但目前已经不在发布单独 版本，而是和pentaho集成，为其提供plugin 卓越的数据处理性能, 但目前已经没有维护了 以工作流为核心的、强调面向解决方案而非 重 工具组件的 BI 套件， Pentaho 偏向于与业务流 程相结合的BI解决方案，侧重于大中型企业应 用。相对 spagoBi 来说功能较强，尤其是工作 流一块做的相当不错。相关文档比较全 使用java开发，有很强的扩展能力，相关文档 较少。 jasper report的支持最好，所以报表部分比较 好，其它部分较弱 重 轻 比较大的框架了，集成了相当多的 支持hbase, 开源项目， JfreeReport 、 Mondrian 、mapreduce Kettle 、 Weka 基本都使用了。特别 适合大型复杂项目的开发 支持
开源BI平台选型
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1. BI系统概述
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2. 主流开源BI系统
3. 建议选择
4. Pentaho平台
5. Pentaho计划
BI系统介绍
• BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有 的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的 业务经营决策。通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的 业务经营决策的工具。 组成系统：由数据仓库（或数据集市）、ETL流程、联机分析处理 (OLAP) 、查询报表、 数据分析、数据挖掘等部分组成。 中端BI，数据分析。高端BI，数据挖掘。低端：报表阶段。
支持大数据接入，如Hbase, mapreduce. 重量级平台，它包含的组件很多，体系很庞大，学习掌握需要时间。 虽然中文文档相对于其他开源平台为多，但多是老版本的，最新版本的文档只有英文。
劣势：
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3. 建议选择
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5. Pentaho计划
Pentaho介绍
Pentaho介绍
是一个统一，综合的开源商务智能平台套件（Suite），基于它，可以访问，集 成，操作，可视化，分析各种数据来源，帮助你从数据中发现所需要的知识， 有收费的EE版本和开源的CE版本。目前CE最新为5.2 采用的开源组件： OLAP : Mondrian 数据挖掘：WEKA 报表：JFreeReport ETL：kettle 分为2大系统： Business Analytics: BA组件,主要是可视化，报表，侧重于业务和展示。