BI系统介绍

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基本bi知识

基本BI知识一、什么是BI？BI（Business Intelligence）即商业智能，是指通过对企业内部和外部数据的分析，帮助企业管理者做出更明智的决策，提高企业运营效率和市场竞争力的一种管理和分析方法。

BI通过收集、整理、分析数据，将数据转化为有价值的信息和洞察，并提供可视化的报表和仪表盘，帮助企业管理层全面了解企业状况，识别业务机会和风险，以及进行业务规划和预测。

二、BI的核心要素1. 数据源数据源是BI系统的基础，它可以包括内部数据库、企业应用系统、云端存储、第三方数据供应商等。

通过合理选择和整合数据源，可以确保BI系统获得准确、全面的数据，并提高数据的可靠性和一致性。

2. 数据仓库数据仓库是BI系统中存储和管理数据的中心库，它采用多维数据模型，将不同数据源的数据整合到一个统一的数据模型中，方便用户对数据进行分析和查询。

数据仓库通常采用ETL（Extract, Transform, Load）的流程，对数据进行抽取、转换和加载，确保数据的质量和一致性。

3. 数据分析工具数据分析工具是BI系统中用于对数据进行处理、分析和可视化的软件工具，包括数据挖掘工具、报表工具、可视化工具等。

这些工具可以帮助用户从不同角度和层次理解数据，发现数据中的隐藏信息和关联规律，支持决策者进行数据驱动的决策。

4. 数据可视化数据可视化是BI系统的重要功能，它通过图表、仪表盘等可视化手段展示数据分析结果，提高用户对数据的理解和洞察能力。

数据可视化可以帮助用户直观地呈现数据，发现数据中的趋势和异常，以及进行数据的比较和分析。

三、BI的应用场景1. 销售分析BI系统可以帮助企业对销售数据进行分析，包括销售额、销售渠道、客户分布等方面的数据。

通过对销售数据的分析，企业可以了解销售情况，找出销售瓶颈和机会，制定销售策略和预测销售趋势。

2. 运营分析BI系统可以对企业的运营数据进行分析，包括生产效率、成本控制、供应链管理等方面的数据。

第五章行为行为识别系统

6.销售前的奉承，不如销售后的服务。只有如此，才能得到永久的顾客。 7.顾客的批评应视为神圣的意见，任何批评意见都应乐于接受。
8.资金缺少不足虑，信用不佳最堪忧。 9.进货要简单，能安心简单的进货，为繁荣昌盛之道。
10. 应知一元钱的顾客胜于百元钱的顾客，一视同仁是商店繁荣的根本。
11. 不可强行推销，不可只卖顾客喜好之物，要卖顾客有益之物。 12. 资金周转次数要增多，百元资金周转 10 次，则成千元。 13. 在顾客面前责备小职工，并非取悦顾客的好手段。
6.4.2 对员工个体行为的基本要求
对员工个体行为的基本要求，亦即对全体员工的共同要求，通常以“职工守则”形式提出，其内容可以结合行业特点逐条提出，文字力求简明扼要，易懂易记。
6.4.3 具有代表性的岗位行为规范和实施要求
1.专业生产岗位 2.管理岗位 3.普通岗位
2. 企业道德原则是企业价值观的体现企业道德原则是企业价值观的体现，是处理企业个体利益与社会整体利益关系的基本准则，是调整企业运行中人们相互关系的各种具体道德准则的最基本的出发点和指导原则。 3. 企业道德建设必须与行政规章制度相结合
6.2.2
企业决策程序
决策不能出现重大失误，万一决策出现失误，要通过信息反馈即时了解并迅速制定修正方案。这就要求制定明确的决策程序。
2.教育培训计划 3.礼仪行为规范 4.部门例会制度 5.职工奖惩条例
6.4
6.4.1
员工行为识别
员工行为识别
员工行为是作为独立的个人，在生产、科研、管理、销售活动中的言行，他们对企业目标持何种态度，执行制度、规程、守则的情况，不仅具有内在的影响力，还具有很强的外向传播性，成为外部公众对企业行为识别的一个重要方面。

BI商业智能管理系统

BI是一款集会员管理、会员营销于一体的会员管理系统。

同时可以满足多店连锁的功能，周边附属微信会员卡系统、商家联盟系统、手持PDA终端、手机操作终端。

系统不管在界面、操作上都是行业中的典范。

现有500多家进驻商家，4000多店铺，200000多个会员，每天成交10000多笔交易。

功能：一：分散经营，集中管理：1、软件采用先进最新的微软.NET技术开发，能够做到所有店面分散经营；总店能够看到所有分店的经营情况从而达到集中管理的目的。

2、强大的权限管理，总部可以对所有分店授权经营和监控管理。

3、强大的分销连锁管理流程，可将总店、分店、外办事处、加盟商等集中管理，使总店与分店、外办事处、加盟商的信息共享、集中运作，有效降低各个分支的运作成本。

二：界面美观，操作简单、便捷1、软件采用目前最流行的前端框架ExtJs开发，界面美观，兼容性好，无论是界面之美，还是功能之强，ExtJs都高居榜首；尤其是软件统计报表采用列表和图片的形式展现，操作员查看数据一目了然。

2、软件操作简单，易上手，无需专门培训也能会操作。

3、免费下载、一键安装、免费试用。

三：功能强大，设计新颖1、软件支持会员和散客消费；一个会员可以持多张卡。

2、同时支持磁卡、IC卡、可视卡、手机会员卡、第二代身份证、银行卡做会员卡。

其他配套硬件有小票打印机、扫描枪、来电盒、刷卡器等。

3、有储值、积分、计次、短信群发、库存管理、提成设置、推荐人、来电弹屏、统计分析等强大功能。

4、界面设计全部支持动画效果，突破传统的静态的界面设计。

四：性能稳定，数据安全、同步1、软件运行稳定、坚若磐石，可以承诺软件不存在任何运行出错的问题。

2、软件采用BS+CS的设计理念，打破传统BS架构存在浏览器兼容的问题和数据传输的安全性问题。

3、采用SSL、MD5加密数据传输，银行级别的安全架构理念设计，数据存放于安全级别很高的机房，网络速度快，服务器端能承载上千台的工作站；服务器提供自动备份、定时备份数据功能，在这样多重安全措施下能解决数据存放于本地而造成数据丢失的问题。

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商务智能)系统简介-CBINEWS-电脑商情在线-渠道门户商家社区

福建龙洲运输股份有限公司办公自动化（OA）系统解决方案二○○五年九月一. 前言1.1 系统简介福建龙洲运输股份有限公司OA系统是一套基于运输公司管理体系开发的办公自动化系统，集成于微软.net技术开发而成。

产品的目标是实现办公自动化，提高办公的效率，减轻工作人员的工作负担，节约办公经费，使各项工作均处在有效的管理和监控之下，从而实现办公自动化、操作无纸化、资源信息化、决策科学化。

并对各种知识信息进行积累，为各级领导的决策提供有效的支持。

由于是基于运输公司订制，所以产品的针对性强，比起其他通用型OA更能适应运输公司的工作需要。

系统主要解决：●传统办公事务工作的繁琐、重复劳动、统计和检索的不便;●规范办公事务操作的标准化和程序化，使公司的办公流程变得规范、有序，提高办事效率;●信息流转不畅通造成的高沟通成本，低响应速度;●任务分配的不明确，缺泛协作和反馈;●员工的经验和知识缺乏积累和共享使企业不能迅速提升;●人员流动对企业造成的损失;●缺乏依据造成领导层的决策困难;1.4 系统特点●完全基于浏览器界面，客户端只需安装IE浏览器，操作简单、方便，只要懂上网便能很快学会使用该软件●系统基于B/S结构，客户端零管理，避免了C/S系统维护的烦琐，降低维护成本●采用了电子签章和数字签名技术及远程视屏技术。

●构件于B/S上的实时提醒系统，能及时提醒用户需要处理的工作。

●细分的权限管理，可满足用户不同的权限管理要求●灵活的配置，可方便自定义的工作表单、工作环节和工作流程●系统将身份认证、权限分配及USB硬件加密认证有机结合起来，保证系统运行的安全性、良好的系统开放性和可扩展性，为企业轻松架构Internet应用●基于学习的各种模板和知识库。

二．系统功能2.1 功能模块图系统设置：角色、职务、单位、部门、流程、表单、2.2 功能介绍2.2.1 信息中心1. 公司公告公司公告是用来发布和查看公司信息的，分：公共信息公司信息部门信息工作组信息个人信息。

BI介绍

一、BI的定义BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，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。

简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。

用图解的方式可以理解为下图：图（1）这样不难看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值的过程就是Business Intelligence analyse的过程。

如何实现Business Intelligence analyse的过程，从技术角度来说，是一个复杂的技术集合，它包含ETL、DW、OLAP、DM等多环节，基本过程可用下图描述。

图（2）上图流程，简单的说就是把交易系统已经发生过的数据，通过ETL工具抽取到主题明确的数据仓库中，OLAP后生成Cube或报表，透过Portal 展现给用户，用户利用这些经过分类（Classification）、聚集（Clustering）、描述和可视化（Description and Visualization）的数据，支持业务决策。

说明：BI不能产生决策，而是利用BI过程处理后的数据来支持决策。

哪么BI 所谓的智能到底是什么呢？（理清这个概念，有助于对BI的应用。

）BI最终展现给用户的信息就是报表或图视，但它不同于传统的静态报表或图视，它颠覆了传统报表或图视的提供与阅读的方式，产生的数据集合就象玩具“魔方”一样，可以任意快速的旋转组合报表或图视，有力的保障了用户分析数据时操作的简单性、报表或图视直观性及思维的连惯性。

我想这是大家热衷于BI的根本原因。

二、BI的诞生随着IT技术的进步，传统的业务交易系统有了长足的发展，已经实现了业务信息化，每一笔业务数据都记录在数据库中，星转斗移，累积了以TB为计量单位的业务数据记录。

也许你会问：这么多数据，占用了很多存储设备，耗费存储成本，却又不经常访问，留着它有什么用处？可以给你肯定的回答,留着这些历史数据意义巨大，挖掘业务的规律、支持决策。

BI等医疗系统简介

医疗系统简介
一、BI（决策分析系统）
1、主界面
2、全院手术分析
3、门诊月度考勤
4、院长月报
5、主任查询（出院月报）
6、全院医保概览
7、医保分析
8、人力资源（员工性质概况）
8、资产物流概况
9、绩效概况
10、监控视频
二、绩效管理系统
1、收入数据汇总表
2、手术津贴汇总
3、技术费用表
4、工作量表
5、支出数据汇总表
6、支出核算单元汇总表
三、医院运行保障系统
1、主界面
2、考勤管理
3、考勤明细
3、软件运维管理
4、绩效管理
5、配置管理
6、竖屏显示
7、信息中心平台
8、移动二维码
1、总值班主界面
2、挂号分类统计
3、等待病人查询
4、住院空床位统计
5、住院病危病人
6、择期手术病人
7、急诊手术病人
五、排队叫号系统
1、口腔科叫号显示
2、儿科叫号显示
3、队列管理
4、队列设置
5、过号召回
6、病人分诊。

BI相关知识简介PPT课件

01
02
03
确定业务需求
深入了解业务背景，明确 BI系统需要解决的具体问题。
设定项目目标
根据业务需求，设定清晰、可衡量的项目目标，如提高决策效率、优化业务流程等。
评估资源投入
对项目所需的人力、物力、财力等资源进行评估，确保项目的可行性。
选择合适工具和技术栈
工具选型
根据项目需求和目标，选择适合的BI工具，如 Tableau、Power BI、 FineBI等。
营销效果评估与优化
利用BI工具进行数据挖掘和分析，帮助企业识别不同市场细分并确定目标市场。
运用BI技术对营销活动的结果进行量化评估，发现有效和无效的策略，进而优化未来的营销活动。
营销策略制定与执行
基于BI提供的数据洞察，制定个性化的营销策略，并通过实时数据监控调整策略执行。
客户关系管理
持。
02
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概念及特点
数据仓库定义
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
面向主题
数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
集成性
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。
技术栈选择
确定与所选BI工具相匹配的技术栈，如数据库、数据清洗、数据挖掘等。
兼容性考虑
确保所选工具和技术栈与现有系统兼容，降低实施难度和成本。
构建数据模型和指标体系
数据模型设计
根据业务需求，设计合理的数据模型，包括数据结构、数据关系

BI系统建设介绍V1.0

„ EXCEL
数据建模_星型模型
采用星型模型的数据库中至少包括一张“事实表”。“事实表”中的每条记录都包含有指向各个“维表”的外键和一些相应的测量数据，即数据值。对于每一维都有一张“维素”。“维表”中记录的是有关这一维的属性。
在星型架构中，将单维的维表与另一个维表联接，这样就构成了关系数据库中的多维分析空间。这些平面的表被叠加到一起，构成了一个多维空间。叠加的核心是事实表。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
系统总体架构
源数据数据服务和分析应用信息展示
信息采集数据仓库总账预算销售成本采购资产库存业务计划 „ 元数据库（技术、业务、关联数据整合（ETL）数据集市
财务主题
采购主题语义层（报表引擎）
库存主题
资产主题
企业门户（访问入口）
销售主题
管理驾驶舱（Management Cockpit）是一个最大化地发挥高层经理了解、领导和控制公司业务的管理信息中心系统。它以驾驶舱的形式，通过常见的图表（速度表、音量柱、预警雷达、雷达球）形象标示企业运行的关键指标（KPI）, 直观的监测企业运营情况，并可以对异常关键指标预警，和挖掘分析。
- 提供递增排序、递减排序、自定排序规则等数据快速排序功能
图形中数据展开与钻研的操作
强大的统计分析能力
80/20分析、绝对值分布分析、比重分析、排序分析、平衡性分析、方差分析、 80/20区间分析、进度分析、强度分析、异常值分析、变异数分析、时间数列分析、贡献度分析
数值异常监控-管理驾驶舱
地区
日本新加坡美国销售资料行銷資料

BI商业智能系统简介

BI商业智能系统简介一、BI简介BI即商业智能，是Business Intelligence的简称，将存储于各种商业信息系统中的数据转换成有用信息的技术。

BI的实现包含了“数据→信息→知识→行动→智慧”这一过程所运用的技术和方法。

二、BI的价值可以将大量的数据处理过程流程化，提升数据分析效率，节省业务和分析人员的数据处理过程；可以通过交互方式、让业务人员自己进行查询分析，极大地降低数据分析的门槛；可以做到数据实时分析，后续自动化更新。

三、BI的搭建企业搭建和使用BI平台的方式，主要结合业务的发展阶段。

业务还在发展阶段的初创型公司，数据少，不会投入过多的人力和资金成本。

中型公司（1000人以内），会采用些免费工具，结合某个具体场景上定向采购方式实现。

因为一套BI系统的搭建还是相当消耗人力和时间的。

中大型公司（1000-2000），一般考虑自研+采购，并给自研预留一定的时间，逐步过渡到自己的系统上。

而大型公司，肯定自研了，甚至他们还会对外赋能，进行SaaS服务。

关于采购三款老牌的国外BI产品：Tableau、PowerBI、Qlik，三款国内认知度较高的BI产品：帆软、观远数据、永洪。

可分为免费和付费两大阵营。

免费阵营为首的是PowerBI，付费阵营为首的是Tableau。

关于自研OLAP联机分析处理技术多应用于BI搭建。

它可以从多个角度对数据进行分析和数据挖掘，用于多维数据查询和报表处理的需求。

四、BI的产品体系可以分为4个层面。

数据源（行为数据、日志数据、业务数据）；数据采集（数据中台）；数据加工（机器学习训练平台、用户画像构建系统、数据中台）；数据应用（push、BI、AI、人脸识别）。

五、BI的类型静态BI只提供静态的基础报表工具。

所有的报表要在需求沟通的阶段都明确好数据内容，在报表开发时写到程序里。

这个阶段的报表，只能起到描述业务的作用。

可视化BI在现代BI的多维数据模型基础上，通过符合直觉的软件界面交互，快速进行数据的探索和可视化分析。

BI报表系统功能简介

目录1.数据透视表 (2)1.1数据透视表的功能列表 (2)1.2数据透视表之详细设定 (2)●数据透视表详细设定中之基本设定 (2)●数据透视表详细设定中之数值格式 (6)●设定数据透视表的色彩与样式 (6)1.3操作步骤清单 (6)1.4显示过滤条件清单 (6)1.5数据透视表回到最上层功能 (7)1.6报表开启自动回到最上层 (7)1.7交换行列数据轴 (7)1.8切换数值列于行/列数据轴 (7)1.9切换框线显示 (8)1.10切换合计列显示 (8)1.11重新设计数据透视表 (9)1.12单张数据透视表汇出Excel (9)1.1380/20法则 (9)1.14新增自订量值 (9)1.15管理数据透视表中的自订对象 (9)1.16TreeMap (10)1.17探索功能 (12)●探索子成员 (12)●探索其它 (13)●结束探索 (14)2.决策分析图 (15)2.1建立新的分析图 (15)2.2相关的图形 (18)2.3一些图形的补充说明 (22)●圆饼图(Pie Chart) (22)●柏拉图(Pareto) (23)●金字塔图(Pyramid Chart) (24)●直方图(Histogram Chart) (24)●箱型分析图(Box Point Chart) (25)●范围图(Range Chart) (26)●股票图(Stock Chart) (26)●烛柱图(Candlestick Chart) (26)2.4决策分析图的主选单列表 (27)2.5数据轴设定 (27)2.6决策分析图的详细设定 (29)●决策分析图的详细设定–基本设定 (29)●决策分析图的详细设定–图形种类 (29)●决策分析图的详细设定– 3D设定 (30)●决策分析图的详细设定–色彩设定 (30)●决策分析图的详细设定–坐标轴设定 (31)2.7切换决策分析图的2D/3D显示方式 (31)2.8决策分析图之交换行列数据轴 (32)2.9显示图例(Legend) (32)2.10决策分析图之冻结图形 (33)2.11决策分析图中对于成员的操作 (33)2.12使用第二丫轴 (34)2.13显示群组 (36)3.维度与命名集 (37)3.1设定过滤条件 (37)3.2字符串过滤(StringFilter)功能 (38)3.3进阶过滤 (40)3.4便捷过滤(Quick Filter)功能 (43)3.5维度成员排序 (46)3.6仅显示顶端/ 仅显示底端 (46)3.7成员属性的定义与用途 (48)3.8调整报表行列中维度的顺序 (49)3.9设定显示名称 (49)3.10移除层级与移除维度 (50)3.11维度成员之功能列表 (51)3.12维度成员之「切入至...」功能 (51)3.13维度成员之「展开至...」功能 (52)3.14调整维度成员顺序 (52)3.15修改维度成员内容 (53)3.16命名集NameSet (54)3.17使用Analysis Service中定义好的命名集 (55)3.18使用者自订的命名集 (55)3.19修改使用者自订的命名集 (56)3.20使用自订的命名集 (57)3.21合并维度成员为新的导出成员 (57)3.22修改新的导出成员 (58)4.量值的处理 (59)4.1使用量值 (59)4.2设定量值格式 (59)4.3量值的功能列表 (61)4.4量值的排序 (62)4.5量值排序 (63)●阶层内排序与跨阶排序的差异 (63)●横向排序 (64)4.6便捷公式的行为控制 (64)●便捷公式的行为控制–增加新的量值 (65)●便捷公式的行为控制–直接套用指定量值 (65)●便捷公式的行为控制–正常显示控制 (66)4.7便捷公式 (66)●排名与总排名 (67)●自动计算比例-列总和百分比 (67)●自动计算比例–栏总和百分比 (67)●自动计算比例–上一层列项目百分比 (68)●自动计算比例–上一层栏项目百分比 (68)●自动计算比例–总和百分比 (69)●时间相关便捷公式–递移加总 (69)●时间相关便捷公式–递移平均 (70)●时间相关便捷公式–自订加总/平均 (70)●时间成长比较–年度成长公式 (71)●时间成长比较–前期比较公式 (71)4.8自行定义运算量值 (72)●自订简易公式量值 (72)●使用对象清单隐藏/启用自定量值 (72)●使用自行输入公式产生量值 (73)4.9便捷公式中MDX跨阶层计算的问题 (74)4.10数值监控–设定异常警讯 (76)●数值监控- 简易比较公式 (77)●数值监控-自行输入公式 (77)4.1180/20 法则 (78)●80/20 法则设定 (79)4.12调整量值排列顺序 (79)4.13量值的启用与否 (80)4.14可视化量值显示 (80)●顶端／底端规则 (81)●显示横条图 (81)●显示颜色渐层 (82)●显示图标集 (83)●清除所有规则 (84)5.Analyzer其它功能说明 (86)5.1公用书签与个人书签 (86)5.2播放动画功能 (87)5.3汇出Excel (88)●整份报表汇出至Excel (88)●数据透视表汇出至Excel (88)●来源数据表汇出至Excel (89)5.4讯息传递 (89)●讯息传递-新增讯息 (90)●讯息的功能选单 (91)5.5讯息传递-管理讯息 (91)●回复及转寄讯息 (92)5.6以E-Mail传递报表 (92)5.7放大缩小 (94)5.8使用URL开启报表 (94)5.9检视来源数据(Drill Through) (95)●使用Analysis Service 2000的钻研 (96)●使用Analysis Service 2005的钻研 (98)●关于钻研(Drill Through)的特别说明 (101)5.10网页连结 (102)5.11Reporting Service 连结 (104)5.12复制图表 (107)5.13IE状态列上显示栏,列及量值名称 (108)5.14时间维度的默认值 (109)5.15”群组”功能 (111)5.16报表打印功能 (112)5.17变更主题 (113)5.18复制或搬移 (113)5.19Multiple Sheets 功能 (114)●新增Sheet (114)●删除Sheet (114)●移动Sheet (115)●重新命名Sheet (115)●变更Sheet的颜色 (115)1. 数据透视表1.1 数据透视表的功能列表由数据透视表名称左方之倒三角形执行功能列表，其中包括所列出的功能操作皆为以整个数据透视表为操作对象。

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系统介绍PPT课件

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感谢您的阅读收藏，谢谢！
2021/3/12
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2021/3/12
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BI（商业智能）---人员管理分析
部门负责人分析
目的：部门负责人业绩分析结果：
对部门负责人销售毛利计划分析，对部门负责人进货库存计划分析对部门负责人退换货额，销售额，客单数，折扣额，毛利/毛利率等项进行分析对部门负责人促销活动次数，周期进行分析
营业员分析
目的：营业员业绩分析结果：
目的：淘汰供应商
结果：
某品类供应商绩效分析（盈利贡献能力和人气贡献能力，场效）
任务未完成供应商分析（保底）
商品退货异常，商品折扣异常
长期业绩平平供应商分析
供应商结算稽核
目的：对供应商异常结款分析
结果：
供应商经销已付款尚有结存
经销供应商付款存货异常进度比
供应20商21费/3/用12贡献分析
4
BI（商业智能）---销售分析
BI（商业智能）---库存分析
库存结构分析
目的：分析库存，进行调整
结果：
分析买手/品类/供应商/经营方式库存，销售，库存周转率，找出最优最差
库存异常分析
目的：分析异常库存
结果：持续无库存商品持续不动销商品
库存超保利期的商品，数量，金额
库存超有效期的商品，数量，金额
商品最早进货天数排行
商品最早失效天数排行
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BI数据分析系统介绍

BI数据分析系统介绍
BI数据分析系统是一个基于数据的决策支持系统，它能够结合实时信息和基于历史信息的统计分析，为企业用户提供专业的决策支持和解决方案，更好地协助企业实现发展目标。

BI数据分析系统的总体结构主要由数据管理和数据分析两个部分组成：
数据管理：数据管理是BI数据分析系统的重要组成部分，它主要负责收集组织企业的内部历史信息和实时信息，归纳整理后发布到BI数据仓库；
数据分析：数据分析是BI数据分析系统的主要内容，它主要是通过从BI数据仓库中提取历史数据和实时数据，应用大数据分析技术，帮助用户更好地理解数据变化趋势，为企业提供科学的决策建议。

1、数据管理技术：BI数据分析系统的数据管理技术主要包括数据获取、数据清洗、数据建模、数据挖掘等，它们的目的是收集和清洗数据，将企业内部的数据进行统一管理；
2、数据分析技术：数据分析技术是BI数据分析系统的核心，它主要包括统计分析、数据挖掘等技术，能够基于历史数据和实时数据，对企业运营状况进行深入分析，进而为企业提供专业的决策建议；。

BI与大数据区别

BI与大数据区别概述：BI（Business Intelligence）和大数据是当前信息技术领域的两个重要概念，它们在数据分析、决策支持和业务发展等方面扮演着重要角色。

尽管BI和大数据都与数据相关，但它们的概念、应用和特点存在明显的区别。

本文将详细介绍BI和大数据的区别，以帮助读者更好地理解和应用这两个概念。

一、定义与概念：1. BI：BI是一种通过收集、整理、分析和展示数据，以支持企业决策和业务发展的技术和方法。

它强调利用数据来提供实时、准确和可靠的决策支持，帮助企业更好地了解和把握市场趋势、竞争对手动态以及内部运营状况等重要信息。

2. 大数据：大数据是指规模庞大、类型多样、处理速度快的数据集合。

它不仅包括结构化数据（如关系数据库中的数据），还包括非结构化数据（如文本、图像、音频和视频等）。

大数据强调通过对海量数据的存储、管理和分析，挖掘出有价值的信息和洞察，以支持决策和创新。

二、数据规模：1. BI：BI通常处理的数据规模相对较小。

它主要关注企业内部的关键数据，如销售额、库存、客户满意度等。

BI系统通常采用数据仓库或数据集市的方式，将多个数据源整合在一起，提供一致性和可信度较高的数据。

2. 大数据：大数据处理的数据规模巨大。

它涉及到海量的数据，包括来自不同来源和不同领域的数据。

大数据技术强调高度分布式的计算和存储，以应对数据规模的挑战。

大数据处理通常需要使用分布式存储系统（如Hadoop）和分布式计算框架（如MapReduce）。

三、数据类型：1. BI：BI主要处理结构化数据，即以表格形式存储的数据，如关系数据库中的数据。

它通常使用SQL等传统的数据查询和分析工具，以提供对数据的快速和灵活的查询和分析功能。

2. 大数据：大数据处理的数据类型多样，既包括结构化数据，也包括非结构化数据。

大数据技术强调对非结构化数据的处理和分析，如文本挖掘、图像识别和情感分析等。

为了应对非结构化数据的挑战，大数据技术还涉及到自然语言处理、机器学习和深度学习等领域的技术。

商业智能系统(BI)

商业智能系统(BI)1. 项目简介商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。

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。

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。

商业智能的基本过程如图1所示。

图1 BI 基本过程从图1中可以知道，商业智能的体系结构主要由数据源、ETL、数据仓库和数据分析及展现等四部分构成。

数据流通过外部异构数据源进入ETL过程，在ETL过程后被存入数据仓库，用OLAP类型加以分析和查询，从而得出用户所需要的数据信息。

研究商业智能系统的体系结构有助于加强商业智能系统在企业中更加普及的运用，促进商业智能的快速发展。

外部数据源的主要来源是企业各个应用系统产生的数据也可以使外部数据，选择出有代表性的数据进入系统。

ETL技术是指对外部进入的数据进行抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load）。

2. 功能需求目前，很多厂商活跃在商业智能（下面称BI）领域。

BI与OA的区别

一、BI与OA概念的区别：BI系统是商业智能，是对多个系统数据进行集成加工, 主要是通过导入其他系统数据(ERP系统只是数据源之一)，进行数据分析,汇总出直观、总括性的报表。

BI使用对象：中高层协同OA系统，主要涉及公文管理、会议管理、档案管理、人事管理、客户信息管理、电子邮件、电子公告以及论坛系统等模块，对于企业的文件、档案、资料、资产、用品等的管理也是必不可少的,是企业的工作审批和知识管理平台,是全员使用的协同办公系统.OA使用对象：全体员工二、公司目前使用ERP现状评估以及解决方法：目前ERP数据只有80%的准确性和及时性；解决方法：通过OA与ERP的集成来可以提高ERP数据的准确性和及时性，从前端保证了数据源。

OA帮助企业解决内部流程问题，尤其是ERP与OA的集成,可以解决业务数据输出准确性的问题。

报表功能不足。

解决方法：通过BI与ERP的融合，弥补erp报表功能的不足,通过图形数据分析,汇总出直观、总括性的报表。

帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。

三、BI与OA的整体评估OA不能取代BI，同样道理BI也不能取代OA,那么OA与BI谁先上？1、BI需要企业具备较好的信息化基础，应该在ERP与OA等基础信息系统完备之后再考虑。

与此同时，在选择好BI工具产品，还要有实现对自己的信息化有一个整体规划。

2、BI系统不仅仅要求企业按固定、规范化的格式提供数据，而且还要保证基础数据的准确性。

BI系统的分析结果都依赖于基础数据。

如果基础数据现错误，即使是5%的错误率，经过BI系统的一番分析，最后结果的误差可能会在20%左右，甚至更大。

如果BI使用ERP 数据，不仅仅要保证在格式上满足BI需要，而且还要提高基础数据的准确性。

因此，先上OA,将OA融入ERP系统中，提高数据准确性，规范化企业流程，弥补ERP 的不足，把ERP的价值真正发挥出来，在较好的信息化基础上，建立BI实现对企业的大部分工作及相关内外部环境的全面管理，同时也发挥了BI最大的价值。

BI平台选型

➢Data Integration: DI组件, ETL工具等，侧重数据模型和转换。
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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
• 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。
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BI系统介绍
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1. BI系统概述 2. 主流开源BI系统 3. 建议选择 4. Pentaho平台 5. Pentaho计划
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
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1. BI系统概述 2. 主流开源BI系统 3. 建议选择 4. Pentaho平台 5. Pentaho计划
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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。

商业智能BI介绍

商业智能BI介绍商业智能（BI）介绍商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过数据分析和数据可视化等手段，帮助企业从大量数据中提取有价值的信息和洞察，以支持决策和战略制定的过程。

BI系统将各种数据源整合在一起，利用分析工具和可视化技术，帮助企业高效地获取、分析和呈现数据，为决策者提供全面和准确的信息。

商业智能的特点1. 数据集成：商业智能系统能够将来自不同数据源的数据整合在一起，实现数据的一体化管理与分析。

2. 数据分析：商业智能系统提供了多种分析工具和算法，能够对数据进行多维度、多角度的分析，发现数据背后的规律和趋势。

3. 数据可视化：商业智能系统通过图表、仪表盘等可视化方式，将数据转化为直观、易于理解的形式，帮助用户快速获取信息和洞察。

4. 决策支持：商业智能系统为企业决策者提供准确、及时的数据分析结果和洞察，帮助其做出明智的决策，并制定可行的战略。

商业智能的核心功能1. 数据仓库（Data Warehouse）：商业智能系统以数据仓库为基础，整合来自不同数据源的数据，并进行数据清洗和预处理，以提供高质量的数据。

2. 数据分析（Data Analysis）：商业智能系统提供了各种数据分析工具，如数据挖掘、统计分析等，帮助用户发现数据之间的关联和隐藏的信息。

3. 数据可视化（Data Visualization）：商业智能系统能够将数据转化为图表、仪表盘等可视化形式，帮助用户直观地理解数据。

4. 报表与仪表盘（Reports & Dashboards）：商业智能系统能够各种报表和仪表盘，帮助用户将数据呈现给决策者，以支持决策和沟通。

5. 查询与导航（Query & Navigation）：商业智能系统提供了强大的查询和导航功能，使用户能够灵活地获取和分析数据。

6. 预测与模拟（Forecast & Simulation）：商业智能系统可以基于历史数据和算法模型，进行数据预测和模拟，帮助企业做出未来的决策。

BI的名词解释

BI的名词解释BI（Business Intelligence），即商业智能，是指通过系统地收集、整理、分析和展现企业内部和外部数据，以支持企业决策制定、战略规划和业务运营的一种管理理念和分析工具。

BI的核心目的是帮助企业在激烈的市场竞争中获取竞争优势，提高运营效率和决策质量。

BI的基本概念和应用范围BI的名词解释可能需要从多个方面来阐述，首先可以从BI的基本概念出发，简要介绍BI的含义和作用。

随着信息技术的不断发展，企业内部和外部数据的规模和复杂度呈指数级增长。

BI的提出与发展就是为了解决这一问题。

BI通过利用数据仓库和数据挖掘等技术手段，从大数据中提取有价值的信息并进行分析与展示，帮助企业管理者进行决策和规划，提高企业的竞争力。

其次，可以探讨BI的应用范围。

BI可应用于各行各业，包括传统制造业、金融服务业、零售业、物流业等，甚至还可以应用于政府、医疗、教育等非盈利领域。

BI的应用范围广泛，可以覆盖从企业级决策到个人工作中的各个层级，帮助用户实现各种目标。

BI的关键技术及其作用要深入理解BI，需要了解一些关键的技术和工具。

在BI领域中，有许多工具和技术可以实现数据的提取、转换、分析和可视化展示。

这些技术包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化、报表和仪表盘等。

数据仓库是BI中的核心技术之一。

它是一个用于集成、存储、管理和分析企业数据的数据库系统。

数据仓库的建立可以帮助企业将散乱的数据整合在一个统一的平台上，方便数据分析和决策制定。

数据仓库可以从企业内部各个业务系统中收集数据，并将其按照规定的格式进行存储和处理。

数据挖掘是BI中的另一个关键技术。

它利用各种算法和模型，从大规模的数据集中挖掘隐藏的模式、规律和关联性。

数据挖掘技术可以帮助企业发现客户需求、市场趋势、消费者行为等信息，为企业提供决策支持。

数据可视化是BI中的重要环节之一。

通过数据可视化，使用者可以通过直观的图表、图形和仪表盘来分析和理解数据。