如何架构一个BI系统.doc
bi系统技术方案模板
BI系统技术方案模板1. 引言本文档旨在提供一个BI系统技术方案模板，用于指导开发人员设计和实施BI系统。
本方案模板覆盖了BI系统的关键方面，包括系统需求、架构设计、数据采集与处理、数据可视化和报表等内容。
2. 系统需求在设计BI系统之前，首先需要明确系统的需求。
系统需求的定义应该包括以下方面：•业务需求：明确系统的业务目标和功能需求，例如数据分析、报表生成等。
•用户需求：了解用户对系统的期望和需求，以便设计符合用户需求的界面和功能。
•数据需求：确认需要采集和处理的数据类型和来源。
3. 架构设计BI系统的架构设计是保证系统稳定性和可扩展性的关键。
以下是一个常见的BI系统架构设计：•数据源：从各种数据源中采集数据，例如数据库、文件等。
•ETL过程：将采集到的数据进行提取、转换和加载，以便满足分析需求。
•数据仓库：将ETL过程中的数据存储到数据仓库中，以便实现数据的快速查询和分析。
•数据分析：通过数据挖掘和分析算法对数据仓库中的数据进行处理，提取有价值的信息。
•数据可视化：将分析结果通过可视化图表等方式展示给用户，帮助用户理解和分析数据。
4. 数据采集与处理数据采集是BI系统的关键步骤，它决定了系统能够获取到的数据类型和质量。
以下是一些常用的数据采集和处理技术：•数据库连接：通过数据库连接，直接从数据库中抽取数据。
•文件导入：从文件中读取数据，例如CSV文件、Excel文件等。
•API调用：通过调用API接口，从外部系统获取数据。
•数据清洗：在数据采集过程中，对数据进行清洗和处理，消除数据中的噪声和错误。
•数据转换：将采集到的数据进行转换，以便满足数据分析和报表需求。
5. 数据可视化和报表数据可视化和报表是BI系统的最终目标，它能够帮助用户快速理解和分析数据。
以下是一些常用的数据可视化和报表技术：•数据仪表盘：通过仪表盘，将重要的指标和信息直观地展示给用户。
•图表和图形：通过绘制图表和图形，展示数据之间的关系和趋势。
BI系统建置过程介绍
成本分析
MPS分析
全球战情分析
良率分析
人力需求分析
Attrition分析
出货&预测分析
生产广告牌
CPK分析
人力缺勤预测
BI 平台
数据仓库介绍1
概念：
数据仓库是企业或组织中查询数据的来源，它不
外乎是由所有数据超市(DataMart)汇集而成。
特性：面向主题的、集成的、非变动的、随时间累积
的、汇总的大容量数据库系统。
BI系统搭建过程介绍
2021.6.17
Agenda
1
商务智能概述
2
BI系统(BIS)建置之思考
3
数据仓库介绍
4
ETL介绍
5
多维数据集建模介绍
6
数据分析思考
商务智能概述1
❖ 商业智能(Business Intelligence)是一种以提供分析性的
营运数据为目的而建置的IT系统。其主要内容，在于整
• 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为信息和知识，帮助企
业做出明智的业务经营决策的工具。
• BI的两个阶段
– 数据整合(ETL, DW, OLAP)
– 决策支持(EIS/DSS)
商务智能概述2
一年来各季度的利润增长率分别是多少？
什么因素是影响订单处理速度的首要因素？
今后的几个月企业的销售额会呈现怎样的趋势，可能会
合企业内所有交易型应用的数据（Transactional Data），
针对企业价值，提供管理决策者即时性、正确性、预测
性、完整且有效的核心绩效指标(KPI)，并以不同的信息
传递方式，将数据提供给用户，作为企业决策、流程再
造的判断依据，提升企业竞争力。
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。
BI的体系架构及决策支持系统
BI的体系架构及相关技术一个BI系统为了满足企业管理者的要求，从浩如烟海的资料中找出其关心的数据，必须要做到以下几步：1)为了整合各种格式的数据，清除原有数据中的错误记录——数据预处理的要求。
2)对预处理过数据，应该统一集中起来——元数据(Meta Data)、数据仓库(Data Warehouse)的要求；3)最后，对于集中起来的庞大的数据集，还应进行相应的专业统计，从中发掘出对企业决策有价值的新的机会——OLAP(联机事务分析)和数据挖掘(Data Mining)的要求。
所以，一个典型的BI体系架构应该包含这3步所涉及的相关要求。
图 3 BI的体系架构整个体系架构中包括：终端用户查询和报告工具、OLAP工具、数据挖掘（Data Mining）软件、数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart）产品、联机分析处理 (OLAP) 等工具。
1）、终端用户查询和报告工具。
专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适应于专业人士的成品报告生成工具。
2）、数据预处理(STL-数据抽取、转换、装载)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。
3）、OLAP工具。
提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。
OLAP也被称为多维分析。
4）、数据挖掘（Data Mining）软件。
使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。
5）、数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart）产品。
包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型。
6）、联机分析处理 (OLAP) 。
bi建设方法论
bi建设方法论（实用版3篇）目录（篇1）一、BI 建设方法论概述二、BI 建设方法论的关键步骤三、实施 BI 建设方法论的注意事项四、结论正文（篇1）一、BI 建设方法论概述BI 建设方法论，即商业智能（Business Intelligence）建设方法论，是一种用于帮助企业提高决策效率和质量的方法和策略。
其核心目的是通过收集、整合和分析企业的各种数据，为决策者提供及时、准确和全面的信息支持，从而帮助企业实现更好的业务运营和管理。
二、BI 建设方法论的关键步骤1.明确需求：在实施 BI 建设方法论之前，首先需要明确企业对于商业智能的需求，包括数据需求、分析需求和业务需求等。
只有明确需求，才能为企业提供有针对性的解决方案。
2.数据采集与整合：收集和整合企业内外部各种数据，包括结构化数据和非结构化数据，为后续的数据分析和挖掘提供数据基础。
3.数据分析与挖掘：运用各种数据分析方法和技术，从海量数据中发现有价值的信息，为决策者提供有效的决策依据。
4.结果呈现与交互：将分析结果以可视化的方式呈现出来，提高决策者对于信息的理解和使用效率。
同时，提供交互功能，使决策者可以根据需要对数据进行深入挖掘和分析。
三、实施 BI 建设方法论的注意事项1.以业务需求为导向：在实施 BI 建设方法论时，应始终以业务需求为导向，确保商业智能项目的实施能够为企业带来实际价值。
2.数据质量保障：数据是商业智能的基础，因此要重视数据质量的保障，包括数据的准确性、完整性和时效性等。
3.技术与人员并重：商业智能项目的实施既需要技术支持，也需要具备相关知识和技能的人员。
因此，在实施过程中要注重技术和人员的结合，确保项目的顺利推进。
4.持续优化与更新：商业环境在不断变化，企业的需求也在不断变化。
因此，在实施 BI 建设方法论时，要注重持续优化和更新，以适应企业的发展需求。
四、结论总之，BI 建设方法论是一种有助于提高企业决策效率和质量的方法和策略。
企业BI系统设计
企业BI 系统设计bi 定义与范畴界定,一) 企业内部bi 识别系统,1、工作环境,2、企业内外的人力资源管理活动,3、员工行为规范化,4、员工管理行为,5、企业内部文化性活动,二) 企业对外识别活动,1、客户业务交往行为规范,2、服务活动,3、企业公共关系行为规范,4、领导形象规范,1)企业领导的价值观,2) 企业领导的世界观,3) 企业领导的人生观,二、bi 系统的效用分析, (1) 条件分析, (2) 目标设定, (3)培训方有一句古老通俗的哲学论断“行为决定结果”，既在一定的条件下，有什么样的行为就会产生什么样的结果；而在中国，也有句俗语叫“子不教父之过”，为什么是父过，因为不教而导致子之错。
融会贯通这两个论断，就可以得出一个在管理学上意义深邃的、东西交壁的一个结论：企业必须明确的告知对员工的期望和要求，而惟独员工明确了企业的要求并按照去做，才干够有效的实现企业组织的目标。
对于一个组织中的员工来讲，能否作好工作取决于四个方面的条件：意愿、能力、目标路径、信息。
其中目标路径指的就是企业明确的目标和行为要求。
在西方的管理学发展史上，行为学派曾经名躁一时的统治过管理学界，而且当前仍然影响着管理学的发展。
可见人类行为的研究与塑造对社会发展和组织发展的重要意义。
作为CI 系统的重要组成部份，BI 系统起着对内打造氛围，对外塑造形象的作用，企业必须明确的告知员工行为标准，并对员工的行为标准进行考核矫正，既行为的引导与约束。
行为引导与约束是对员工所期望的努力方向、行为方式和应遵循的价值观的规定。
行为引导与约束与考核目标相辅相成。
考核目标侧重于对员工行为结果在量的方面短期的规定，行为引导与约束侧重于对员工行为过程在性质方面长期的规定。
行为引导与约束普通强调全局观念、长远观念和集体观念。
除了明晰企业行为要求，管理学博士勒波夫 (M.Leboeuf) 在《怎样激励员工——奖励：世界上最伟大的管理原则》一书中指出，他经过20 多年的研究发现，世界上最伟大的管理原则是：“给出目标与标准，受到奖励的事，会做得更好。
BI商业智能系统建设方案(完整版)
BI商业智能系统建设方案(完整版)摘要本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，主要包括需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面。
需求分析在需求分析阶段，我们与客户进行了深入的沟通，确定了以下几个主要需求：- 数据抽取和集成：系统需要能够从多个数据源中抽取数据，并将其整合到一张数据表中。
- 数据预处理：我们需要对原始数据进行清洗、去重、拆分、合并等预处理工作，以确保数据的质量和准确性。
- 数据挖掘：通过数据挖掘技术，我们可以发掘数据中隐藏的模式、关联规则和趋势，从而为业务决策提供参考。
- 数据展示：将结果以可视化方式呈现，能够更好地帮助用户理解数据和发现问题。
系统架构我们的BI系统采用了典型的三层架构，包括数据仓库层、数据集成层和应用层。
- 数据仓库层：用于存储原始数据和预处理后的数据，我们采用了关系数据库来存储数据。
- 数据集成层：用于数据的抽取、清洗、转换和加载，我们采用了ETL工具来完成这些工作。
- 应用层：用于数据挖掘和数据展示，我们采用了现有的商业智能工具，如Tableau、Power BI等，并对其进行了定制化开发，以满足业务需求。
数据挖掘数据挖掘是BI系统的核心，我们采用了以下几种方法：- 分类和预测：通过分类和预测算法，对数据进行分类、预测和识别。
- 关联规则和聚类：通过关联规则和聚类算法，发现数据中的规律和模式。
- 决策树和神经网络：通过决策树和神经网络算法，实现数据的自动分析和决策。
我们将采用Python等开源工具和商业工具相结合的方式进行数据挖掘。
数据展示数据展示是BI系统的另一个重要方面，我们将通过以下方式展示数据：- 报表和仪表盘：通过可视化方式展示数据，以便用户更好地理解数据、发现问题和做出决策。
- 数据挖掘模型：将数据挖掘模型集成到系统中，并允许用户自主查询和分析数据。
总结本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，从需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面进行了详细介绍。
商业智能BI总体架构规划设计方案
AI技术可以帮助商业智能系统进行更深入的数据挖掘和分析，发现 数据背后的规律和趋势，为企业提供更有价值的洞察。
BI的云端化发展
01
云端部署与运维
商业智能系统可以部署在云端，实现快速部署和弹性扩展，降低运维成
本。
02
云端数据整合
云端数据整合可以提高数据质量和可用性，实现多源数据的快速整合和
应速度和灵活性。
服务业BI应用
总结词
利用BI技术提升服务业的客户满意度、服 务质量和运营效率。
VS
详细描述
服务业BI应用主要关注客户满意度分析、 服务质量监控和运营效率提升。通过BI工 具，服务企业可以深入了解客户需求，优 化服务流程和提升客户体验；同时还可以 对服务质量进行实时监控和评估，及时发 现并解决问题；此外，BI技术还可以帮助 服务企业实现精细化管理，提高运营效率 和市场竞争力。
数据抽取
从各种数据源中抽取数 据，包括数据库、文件 、API等。
数据清洗
对数据进行清洗和转换 ，确保数据质量和准确 性。
数据转换
将数据从一种格式或结 构转换为另一种格式或 结构，以满足BI系统的 需求。
数据处理技术
数据整合
01
将不同来源的数据进行整合，形成一个统一的数据仓库或数据
湖。
数据挖掘
02
通过算法和模型对数据进行深入分析，发现数据中的模式和规
数据脱敏
对敏感数据进行脱敏处理，避免数据泄露和隐私侵犯。
04
BI的应用场景与案例
零售业BI应用
总结词
通过BI技术提升零售业的销售、库存和客户管理效率。
详细描述
零售业BI应用主要关注销售分析、库存管理和客户行为分析。通过BI工具，零售企业可以实时监控销售数据，分 析商品的销售趋势，制定合理的库存计划，同时还可以对客户购买行为进行分析，优化商品陈列和促销策略。
如何架构一个BI系统
如何架构⼀个BI系统刚开始接触软件⼯程的时候，知道其中⼀个步骤叫做“总体设计”，做这项⼯作的⼈就叫“软件设计师”。
当时觉得这个名称⽐软件开发⼯程师酷多了。
到了现在，⼜开始流⾏“架构师”（Architect），这个名称听起来⽐软件设计师⼜酷了⼏分。
如今，如果你偶尔遇到⼀个年轻⼈，也就是⼆⼗出头、三⼗不到的样⼦，却客客⽓⽓地给你递上⼀张注明“数据仓库资深架构师”的名⽚。
这个时候，你千万不要诧异。
说来也不奇怪，BI在国内刚发展起来没⼏年，在这个领域⼲个四五年就⾜以混个资深的名头了。
不过，话说回来，拿着“资深架构师”的名头去忽悠是⼀回事，但架构师究竟该⼲什么，架构设计究竟怎么进⾏，如何架构⼀个BI系统？的确是需要认真研究⼀番的！第⼀截：模块BI系统（或者说数据仓库系统）也同样需要架构，它作为⼀种软件系统，是符合⼀般架构原则的。
⾸先，我们来看看架构设计中包括那些内容。
架构的重点是描述系统的结构，以及它们之间的关联、交互接⼝。
BI系统可以划分成业务模型、元数据、数据质量、接⼝平台、报表集市、指标库等若⼲模块。
可以看出，在这⾥，这些模块的命名都是静态的名词，⽽不是动词（例如业务建模、数据质量管理等）。
之所以如此，是因为这是在描述系统的结构⽽⾮功能。
具体来讲，业务模型是存放业务数据的结构，可以再往下细分，并有不同的分层⽅法。
例如可以分成ODS、EDW、DM等层，也有的会根据业务复杂度或数据量考虑，舍弃ODS层。
业务模型是⽀撑业务分析需求的，例如报表、仪表盘、OLAP、专题应⽤等。
元数据为整个系统数据的形态和数据流动的过程起到⽀撑作⽤，也就是说，数据从源头开始，到最终⽤户眼前，其来龙去脉，每个环节的状态都需要掌握。
还有⼈将它⽐喻成模块之间的粘合剂，但我更愿意将它称作是“数据”之间的粘合剂，因为模块之间⾃有它们的交互接⼝规格来粘合。
数据质量模块为衡量数据源质量、ETL 过程处理质量提供⽀撑。
接⼝平台是处于源系统和数据仓库系统之间的玩意⼉，作⽤在于可以更⽅便地明确界定双⽅职责。
商业智能bi总体架构规划设计方案
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目录
• 引言 • 总体架构规划设计 • 数据源规划设计 • 数据存储规划设计 • 数据处理规划设计 • 数据分析与可视化规划设计 • 系统安全与稳定性保障措施规
划设计
01
引言
目的和背景
目的
为了提高企业的决策效率和准确 性，通过商业智能BI系统实现数 据驱动的决策。
。
安全性
架构应具备完善的安全机制， 保障数据和系统的安全性。
架构设计流程
架构设计
根据需求分析结果，设计系统 架构，包括系统结构、模块划 分、数据流程等。
架构调整
根据评估结果，对架构进行必 要的调整和优化。
需求分析
深入了解业务需求，明确系统 功能和性能要求。
架构评估
对设计好的架构进行评估，确 保其满足业务需求和性能要求 。
用于预测连续变量的值，如线性回归、逻 辑回归等。
数据处理性能优化方案
分布式计算
采用分布式计算框架，如Hadoop、Spark 等，提高数据处理速度和效率。
并行计算
将数据分成多个部分，并行处理，提高数据 处理效率。
数据缓存
将常用数据缓存到内存中，减少磁盘I/O操 作，提高数据处理速度。
数据压缩
采用数据压缩技术，减少数据存储空间和传 输带宽，提高数据处理效率。
对文本数据进行情感分析、主题分析 等。
可视化工具选择
Tableau
功能强大、易于使用的可视化工具，支持多 种数据源和图表类型。
Power BI
微软推出的商业智能工具，提供Байду номын сангаас富的数据 可视化功能和交互式报表。
QlikView
支持多种数据源，提供丰富的图表类型和数 据交互功能。
BI商业智能系统
BI商业智能系统BI商业智能系统文档⒈介绍⑴概述本章节介绍BI商业智能系统的概念和目的。
⑵系统背景本章节介绍BI商业智能系统的发展背景和现状。
⒉系统架构⑴总体架构本章节介绍BI商业智能系统的总体架构，包括数据提取、数据处理、数据分析和信息展示等模块。
⑵数据流程本章节详细描述BI商业智能系统的数据流程，包括数据收集、数据清洗、数据存储和数据分析等过程。
⑶技术架构本章节介绍BI商业智能系统所采用的技术架构，包括数据库管理系统、数据挖掘算法和可视化工具等。
⒊功能模块⑴数据提取模块本章节介绍BI商业智能系统的数据提取模块，包括数据源的选择和数据抽取的方式等。
⑵数据处理模块本章节详细描述BI商业智能系统的数据处理模块，包括数据清洗、数据透视和数据转换等功能。
⑶数据分析模块本章节介绍BI商业智能系统的数据分析模块，包括数据挖掘、多维分析和预测模型等功能。
⑷信息展示模块本章节详细描述BI商业智能系统的信息展示模块，包括报表、仪表盘和数据可视化等功能。
⒋部署和维护⑴系统部署本章节介绍BI商业智能系统的部署过程，包括硬件环境的准备和软件安装等步骤。
⑵系统维护本章节详细描述BI商业智能系统的维护工作，包括数据维护、系统监控和性能优化等方面。
⒌法律合规⑴数据保护与隐私本章节介绍BI商业智能系统在数据保护和隐私方面应遵循的法律法规和最佳实践。
⑵知识产权本章节详细描述BI商业智能系统对知识产权的保护和合规要求。
附件：⒈数据库架构图⒉系统使用手册⒊报表样例法律名词及注释：⒈数据保护：指对个人数据进行合法、正当的处理并保护个人隐私的措施。
⒉隐私：指个人信息在存储、处理和传输过程中的保密与安全性。
⒊知识产权：指人们在创造性活动中得出的独特、新颖并对社会有用的想法、发明、作品等的权益。
⒋最佳实践：指某一领域内被广泛认可为行业标准的方法或流程。
⒌合规要求：指符合法律法规和规章制度的要求，确保企业的经营活动合法、合规。
BI的体系架构及决策支持系统
BI的体系架构及相关技术一个BI系统为了满足企业管理者的要求，从浩如烟海的资料中找出其关心的数据，必须要做到以下几步：1)为了整合各种格式的数据，清除原有数据中的错误记录——数据预处理的要求。
2)对预处理过数据，应该统一集中起来——元数据(Meta Data)、数据仓库(Data Warehouse)的要求；3)最后，对于集中起来的庞大的数据集，还应进行相应的专业统计，从中发掘出对企业决策有价值的新的机会——OLAP(联机事务分析)和数据挖掘(Data Mining)的要求。
所以，一个典型的BI体系架构应该包含这3步所涉及的相关要求。
图 3 BI的体系架构整个体系架构中包括：终端用户查询和报告工具、OLAP工具、数据挖掘（Data Mining）软件、数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart）产品、联机分析处理 (OLAP) 等工具。
1）、终端用户查询和报告工具。
专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适应于专业人士的成品报告生成工具。
2）、数据预处理(STL-数据抽取、转换、装载)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。
3）、OLAP工具。
提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。
OLAP也被称为多维分析。
4）、数据挖掘（Data Mining）软件。
使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。
5）、数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart）产品。
包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型。
6）、联机分析处理 (OLAP) 。
bi部门组织架构
bi部门组织架构BI部门组织架构是指商业智能部门的内部组织结构，它涉及到部门的各个职能岗位、职责划分、人员配置等方面。
一个完善的BI部门组织架构能够帮助企业更好地管理和利用数据，从而提升决策效率和业务绩效。
下面就BI部门组织架构的一般构成和重要职能进行详细介绍。
BI部门一般由以下几个核心职能组成：1. 数据分析师：数据分析师是BI部门的核心人员，他们负责收集、整理、分析和解释数据，为企业决策提供支持。
数据分析师需要具备扎实的数据分析技能和业务理解能力，能够从海量数据中提炼出有价值的信息和见解。
2. 数据工程师：数据工程师主要负责数据的采集、清洗、转换和存储，构建数据仓库和数据管道，确保数据的质量和可靠性。
数据工程师需要具备良好的编程能力和数据处理技术，能够有效地管理和维护数据基础设施。
3. BI产品经理：BI产品经理负责制定BI产品的发展策略和规划，协调各职能部门之间的合作，确保BI产品的功能和性能能够满足业务需求。
BI产品经理需要具备市场分析和产品管理的能力，能够理解用户需求和产品趋势。
4. 数据可视化设计师：数据可视化设计师负责将数据转化为易于理解和分析的可视化图表和报告，帮助用户更直观地理解数据和发现潜在的商机。
数据可视化设计师需要具备设计和统计学知识，能够将数据呈现得美观、简洁和有吸引力。
BI部门的组织架构一般分为以下几个层级：1. 部门负责人：BI部门的负责人通常是一位高级经理或总监级别的领导，负责部门的整体规划和管理，制定部门的发展战略和目标，协调部门内部和外部资源。
2. 职能组长：BI部门下设数据分析、数据工程、产品管理和数据可视化等职能组，每个职能组都有一名组长负责组织和管理组内的工作，协调组内成员的合作，确保职能组的工作顺利进行。
3. 职能专家：在每个职能组内部，会有一些职能专家负责具体的工作内容，如数据分析师、数据工程师、BI产品经理和数据可视化设计师等，他们在各自的领域内具有专业的技能和经验，能够有效地完成工作任务。
bi建设方案
bi建设方案随着科技的飞速发展，人类生活的各个方面都在经历着巨大的变革。
在这个信息时代，数据才是新的石油，而业务智能（Business Intelligence，简称BI）就是榨取这一石油的利器。
BI的核心目标是根据海量数据分析，提供决策支持和业务洞察，从而帮助企业快速做出准确的决策，优化业务流程，提高竞争力。
本文将探讨BI建设方案，从数据采集、处理、分析和可视化四个方面展开。
数据采集是BI建设中的第一步。
在信息时代，数据无处不在，每个企业都面临着大数据的洪流。
为了确保BI系统的可用性和稳定性，首先需要选择适当的硬件和软件设备来收集数据。
比如，可以考虑使用高性能的服务器来存储和传输数据，同时使用数据库管理系统（DBMS）来管理数据。
此外，还需要为BI系统建立数据仓库，将多个数据源的数据进行整合，以方便后续的分析和应用。
数据处理是BI建设中的关键环节。
一个具有高效数据处理能力的BI系统可以快速地分析和处理大量的数据，为企业的决策提供有力支持。
为了达到这个目标，可以考虑使用ETL（Extract-Transform-Load）工具来完成数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载的工作。
通过ETL工具，可以有效解决数据源不一致、格式不统一等问题，提高数据的准确性和一致性。
数据分析是BI建设中的核心环节。
通过对数据的深入挖掘和分析，可以发现隐藏在海量数据中的规律和趋势，为企业的决策提供有力支持。
在数据分析过程中，可以运用统计学方法、建模技术、机器学习算法等不同的方法和工具。
比如，可以使用数据挖掘技术来挖掘数据中的关联、分类、聚类等模式，以帮助企业发现新的商机和市场趋势。
此外，还可以使用数据可视化技术来将复杂的数据转化为易于理解的图表和图形，以便更直观地展示分析结果。
数据可视化是BI建设中的最后一环。
通过将数据以图表、图形等形式呈现出来，可以更加直观地传递信息和理解数据。
在数据可视化方面，可以选择不同的工具和技术，比如可以使用数据可视化软件来创建交互式的仪表板，以方便用户浏览和操作数据。
bi建设方法论
bi建设方法论（实用版4篇）篇1 目录一、引言二、BI 系统的定义与作用1.定义2.作用三、BI 建设方法论的核心步骤1.需求分析2.数据准备3.BI 系统的设计与开发4.BI 系统的部署与维护四、需求分析1.需求收集2.需求分析3.需求文档五、数据准备1.数据源选择2.数据抽取、转换和加载3.数据仓库设计与实施4.数据质量管理六、BI 系统的设计与开发1.BI 系统架构设计2.报表设计与开发3.数据挖掘与分析功能设计4.交互式查询与仪表盘设计七、BI 系统的部署与维护1.系统部署2.系统维护3.系统升级与优化八、结论篇1正文一、引言随着信息技术的飞速发展，企业对数据信息的需求越来越迫切。
在此背景下，商业智能（BI）系统应运而生，为企业提供了强大的数据分析和决策支持功能。
本文将介绍 BI 建设方法论，帮助企业更好地实施 BI 项目，提升企业的竞争力。
二、BI 系统的定义与作用1.定义商业智能（BI）系统是一种通过对企业内外部数据进行收集、整合、分析和呈现，以辅助企业决策为目的的信息系统。
2.作用BI 系统可以帮助企业实现以下目标：提高决策效率、降低决策风险、发掘潜在商机、提高运营效率、提升客户满意度等。
三、BI 建设方法论的核心步骤1.需求分析需求分析是 BI 建设的第一步，需要充分了解企业的业务需求、功能需求和性能需求，为后续的系统设计提供指导。
2.数据准备数据是 BI 系统的基础，数据准备阶段需要选择合适的数据源、进行数据抽取、转换和加载（ETL），设计并实施数据仓库，以及进行数据质量管理。
3.BI 系统的设计与开发BI 系统的设计与开发包括系统架构设计、报表设计与开发、数据挖掘与分析功能设计、交互式查询与仪表盘设计等。
4.BI 系统的部署与维护在系统设计与开发完成后，需要进行系统的部署，并根据实际运行情况进行维护、升级和优化，以确保系统的稳定运行。
四、需求分析1.需求收集需求收集是了解企业需求的过程，可以通过访谈、问卷调查、现场观察等多种方式进行。
bi体系建立步骤
bi体系建立步骤BI（Business Intelligence，商业智能）体系的建立是为了帮助企业更好地利用数据和信息，以便做出更明智的决策。
建立BI体系主要包括以下几个步骤：1、确定目标和需求。
明确企业建立BI体系的目的，了解企业在未来一段时间内需要解决的问题、优化流程和提高效益的地方。
收集各级管理层和业务部门的需求，确保BI体系能够满足各方的期望。
2、选择合适的技术和工具。
根据企业规模、业务需求和预算，选择合适的BI工具和技术。
市场上有很多BI工具，如Tableau、Power BI、SAP BusinessObjects等，企业可以根据自身需求进行选择。
3、数据源和数据整合。
梳理企业内外部的数据源，如财务数据、销售数据、客户数据等。
确定数据源后，进行数据整合，将不同来源、格式和结构的数据进行统一和清洗，以便后续的分析和挖掘。
4、数据建模和指标设定。
根据业务需求，对数据进行建模，如建立数据仓库、数据湖等。
同时，设定关键性能指标（KPI），以便衡量企业运营情况和业务成果。
5、搭建BI报告和仪表盘。
根据需求设计和搭建BI报告，包括图表、表格等展示形式。
搭建仪表盘，使得管理层能够实时监控关键业务指标，发现异常及时调整策略。
6、培训和推广。
对企业内部人员进行BI系统的培训，使其能够熟练使用BI工具，提高数据分析和决策能力。
同时，加强对BI成果的推广，让更多员工了解和使用BI系统。
7、持续优化和迭代。
在BI体系运行一段时间后，收集用户反馈和需求，对BI系统进行持续优化。
同时，根据业务发展和数据变化，调整和更新数据模型、指标和报告。
8、评估和优化效果。
定期评估BI体系的效果，检查是否达到预期目标。
针对评估结果，对BI体系进行进一步优化，以提高企业的商业智能水平。
bi 大纲 架构
BI 大纲架构
一、引言
1.文档目的和背景
2.BI 架构概述
二、BI 架构设计原则
1.数据整合性
2.业务理解与支持
3.技术可行性
4.可扩展性
5.可维护性
6.安全性和合规性
三、BI 架构主要组件
1.数据源
2.数据整合层
3.数据仓库层
4.数据分析层
5.数据可视化层
6.业务理解和决策支持层
四、BI 架构实施步骤
1.需求分析
2.数据源选择与连接
3.数据整合与清洗
4.数据仓库构建与优化
5.数据分析模型设计
6.数据可视化实施
7.业务理解和决策支持应用
8.系统测试与部署
9.持续优化与维护
五、BI 架构实施效果评估
1.评估目标和方法
2.评估指标和标准
3.实施效果总结与反馈
六、结论与展望
总结 BI 架构的优点和实施过程中的挑战。
展望未来发展趋势和改进方向。
数据仓库实践系列课程——BI数据架构
•近源系统模型设计 •根据支持应用情况可
以保留短期历史
•面向主题设计 •偏范式化 •长期保留历史
•相对中性，具业务 意义的初加工数据， 但不面向特定应用 •作为上层应用数据 加工的基础，或供业 务人员直接访问
产品信息
贷记卡系统 卡片信息 客户信息 机构信息 授信信息 账户信息 利率信息 额度信息
积分信息 产品信息
银保通
客户信息 机构信息 账户信息 利率信息 保单信息
产品信息
网上银行
客户信息 机构信息
账户信息 数据模型
转账信息 支付信息
产品信息
数据主题 • 将各系统、各
部门分散、重
客户
复的业务概念
账户
进行统筹、整
…… 总计
表个数
108 21
108 102
91 49 117 442 834 90 176 260 292 190 47 62 68 39
字段数
888 285 1994 859 500 398 2419 442 20388 1201 2498 4171 5707 2344 467 3528 1221 655
• 引言 • BI环境中的数据层次 • 各层次设计重点 • BI用户与各层次数据使用 • 课程总结 • Q&A
协议/账账户户余额
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联系地址
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姓名 称谓
交易 存取款
投资组合 贷款还款情况 理财产品
信用评级 证件信息
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出生日期 性别
学历
还款/迟缴 咨询/投诉 网银转账
房贷 存款
• 引言 • BI环境中的数据层次 • 各层次设计重点 • BI用户与各层次数据使用 • 课程总结 • Q&A
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如何架构一个BI系统
刚开始接触软件工程的时候，知道其中一个步骤叫做“总体设计”，做这项工作的人就叫“软件设计师”。
当时觉得这个名称比软件开发工程师酷多了。
到了现在，又开始流行“架构师”（Architect），这个名称听起来比软件设计师又酷了几分。
如今，如果你偶尔遇到一个年轻人，也就是二十出头、三十不到的样子，却客客气气地给你递上一张注明“数据仓库资深架构师”的名片。
这个时候，你千万不要诧异。
说来也不奇怪，BI在国内刚发展起来没几年，在这个领域干个四五年就足以混个资深的名头了。
不过，话说回来，拿着“资深架构师”的名头去忽悠是一回事，但架构师究竟该干什么，架构设计究竟怎么进行，如何架构一个BI系统？的确是需要认真研究一番的！第一截：模块
BI系统（或者说数据仓库系统）也同样需要架构，它作为一种软件系统，是符合一般架构原则的。
首先，我们来看看架构设计中包括那些内容。
架构的重点是描述系统的结构，以及它们之间的关联、交互接口。
BI系统可以划分成业务模型、元数据、数据质量、接口平台、报表集市、指标库等若干模块。
可以看出，在
这里，这些模块的命名都是静态的名词，而不是动词（例如业务建模、数据质量管理等）。
之所以如此，是因为这是在描述系统的结构而非功能。
具体来讲，业务模型是存放业务数据的结构，可以再往下细分，并有不同的分层方法。
例如可以分成ODS、EDW、DM等层，也有的会根据业务复杂度或数据量考虑，舍弃ODS层。
业务模型是支撑业务分析需求的，例如报表、仪表盘、OLAP、专题应用等。
元数据为整个系统数据的形态和数据流动的过程起到支撑作用，也就是说，数据从源头开始，到最终用户眼前，其来龙去脉，每个环节的状态都需要掌握。
还有人将它比喻成模块之间的粘合剂，但我更愿意将它称作是“数据”之间的粘合剂，因为模块之间自有它们的交互接口规格来粘合。
数据质量模块为衡量数据源质量、ETL 过程处理质量提供支撑。
接口平台是处于源系统和数据仓库系统之间的玩意儿，作用在于可以更方便地明确界定双方职责。
当然，通常有很多系统似乎并不大愿意将职责搞得过于明确了倒宁愿糊涂一些。
糊涂
一些的好处在于一开始省了好多事，但在以后扯皮的事情就少不了了。
此外，报表集市为报表应用提供支持，指标库为绩效管理需求提供支持。
其实，这两者还可以归入
业务模型一类，因为它们都是服务于分析需求的。
第二截：需求
之所以分成若干模块，是为了让架构清晰，降低这些模块之间的耦合，这符合“分离变化”的原则。
那么，这一结构到底是否合理呢？还得看这个架构面临的需求到底是什么。
做好这一步，就需要把系统的用户分为两大类角色：一是系统运营角色，他们对系统的正常运行、维护负责；二是业务分析角色，他们需要从这个系统得到数据分析的功能。
显然，第二种角色的分析数据来源都将来自业务模型模块，而第一种角色将从剩余模块中满足自己的需要，而不直接和业务模型这个模块打交道。
在架构设计中，重点应该放在如何满足系统管理用户的需求上面。
当然，只是"重点"，而非舍弃业务分析角色，毕竟在业务模型模块中，还需要根据业务、数据量、分析应用等方面的特点，来进一步细化。
就笔者个人经验认为，架构设计应该是与具体业务关系不大的，这种架构应该是半通用的。
之所以是半通用，是因为在系统功能上面，BI项目大同小异，而在业务需求上面，架构只需要对客户的业务、分析需求分成几个大类，例如按行业为业务模型分类，按OLAP、报表来为分析应用分类，不需要太过细致。
下面，让我们来看看系统运营角色的需求。
首先，我们可以把这类角色再细分成两类：一是开发设计及实施者。
之所以将开发者作为系统的用户，是因为数据仓库项目应该看作一个过程，而不是产品，因此在开发阶段，其实其架构最重要的用户就是开发者，当然要为之提供便利。
二是系统管理员。
系统交付之后，如何监控系统运行、发现数据质量问题、应付新的分析需求等，当然都是系统管理员的分内之事。
那么，对于开发实施人员，他需要进行系统部署、ETL的开发调试、质量的稽核；对于设计人员，则需要进行模型的变更、系统调优、系统一致性分析等；而系统管理员则需要监控ETL过程、监控系统运行、响应系统警报、接口数据管理等。
这些都可以看作是用例。
这些用例就是架构设计的"需求"，如何满足他们，并且保持良好的体系和清晰的结构，能够易于维护且能够满足日后肯定会增加的业务需求等等，这些都是架构师们仔细斟酌的事情。
最后，看一下分析人员的需求。
举个例子来讲，某销售总监说：“我需要了解近半年来东区和西区的销售量、收入、成本对比”，这可以算是一个用例。
对这个需求，架构师该如何做呢？正确做法是，在架构中不能考虑东区、西区这些业务概念，那样就太过于细致，而是应当将这种需求抽
象成一种分析应用，例如“即席查询”。
如此，架构师所着重考虑的事情就是如何满足这一类需求，而非这一个需求。
链接：
架构设计四项原则：
1、架构设计主要面向系统用户为主；
2、架构设计的内容主要包括：系统功能需求、分析需求分类；支持这两者的后台结构，对结构进行粗略划分，以让其内部能够保持简单的交互方式；
3、架构设计中不要包含过于细致的业务术语（除非为了说明方便），要尽可能保持架构的复用；
4、如果架构设计确实包含不能被其他项目复用的地方，将这部分独立出去。
(网界网-CCW)。