BI(商业智能)四大厂商产品及阐述20090914
国内外主流BI工具介绍和点评
国内外主流BI工具介绍和点评商业智能的应用在国外已广为普及，并且开始不断探索大数据和云技术。
而国内，商业智能BI工具在这几年才开始慢慢被接受，企业开始有意识地建立一体化数据分析平台，为经营决策提供分析。
从国内企业使用情况来看，BI工具的应用以国外产品为主，包括SAP BO、Oracle BIEE、Cognos、MSTR、Qlikview、Tableau等等，国内工具以FineBI、亿信华辰、永洪BI为主。
这几类产品各有何优劣势呢？●国外SAP BO:SAP公司收购的一款BI工具，产品运作模式是结合SAP的ERP系统，所以整合其他数据库或系统并不占优势，属于重型BI，使用要求较高，升级困难。
Oracle BIEE：无功无过，在BI产品不具特色，同SAP一样，与Oracle的产品线紧密绑在一起。
貌似国外厂商都是捆绑型卖整体方案。
Cognos：传统BI工具中最被广泛使用的，已被IBM收购。
拥有强大的数据库平台、在数据管理、数据整合以及中间件领域专业功底深厚。
偏操作型，手工建模，一旦需求变化需要重新建模，学习要求较高。
MSTR：很低调的BI产品，多年来在BI市场中一直没站住脚，和excel有一定关系。
二次开发环境好，但对服务器环境要求较高。
Qlikview:最大的竞争者是Tableau，同Tableau和国内众多BI一样，是属于新一代的轻量化BI产品，体现在建模、部署和使用上。
只能运行在windows系统，C／S的产品架构。
采用内存动态计算，数据量小时，速度很快；数据量大时，吃内存很厉害性能偏慢。
Tableau：自身定位是一款可视化工具，与Qlikview的定位差不多，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂。
目前移动端只支持IOS系统。
●国内FineBI:帆软旗下的自助性BI产品，轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向。
后期采用jar包升级换代，维护方便，最具性价比。
亿信华辰：只支持数据库中取数，文件数据需导入服务器。
商业智能(BI)简介
OLAP
（On-Line Analytical Processing）即联机分析处理，是 BI的一 OnProcessing）即联机分析处理，是 BI的一 种全新的数据封装方式，直接产物是报表或Cube，是使分析人员、管 种全新的数据封装方式，直接产物是报表或Cube，是使分析人员、管 理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取, 理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取, 从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。 OLAP展现在用户面前的是一幅幅多维视图。 OLAP展现在用户面前的是一幅幅多维视图。 维（Dimension 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的 Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的 一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。 维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还 维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还 可以存在细节程度不同的各个描述方面（时间维：日期、月份、季度、 年）。 维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描 维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描 述。（“某年某月某日” 述。（“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。
ETL
是数据抽取（Extract）、转换（ 是数据抽取（Extract）、转换（ Transform）、清洗（Cleansing） Transform）、清洗（Cleansing） 、装载（Load）的过程。是构建数据 、装载（Load）的过程。是构建数据 仓库的重要一环，用户从数据源抽取出 所需的数据，经过数据清洗, 所需的数据，经过数据清洗,最终按照预 先定义好的数据仓库模型，将数据加载 到数据仓库中去。
主流BI厂商的产品
Teradata
Teradata,主要是数据仓库领域
Sybase
SybaseIQ,主要是数据仓库领域
SAP
BusinessObjects, CrystalReport主要是报表领域和数据集成领域
SAS
SAS，数据挖掘领域领先
国内厂商
用友
BQ，主要是OLAP和报表领域，及数据集成领域行业解决方案
主流BI厂商的产品介绍：
厂商
产品及简介
国际厂商
IBM
DB2以及Cognos、SPSS、DataStage,覆盖BI全部领域
Oracle
BIEE、Hyperion,覆盖BI全部领域，数据挖掘领域有待加强
Microsoft
SQLServer,覆盖BI全部领域，适合中小型企业，性价比高
Informatica
Oracle
基于Oracle数据库庞大的客户群，注重大型用户，但内部产品有竞争关系
国内厂商
金蝶(QV)
基于金蝶客户群
BI.OFFICE
依赖金融、政府等行业，对传统行业缺少业务线
国内外厂商的目标客户群：
厂商名称
目标客户群
国外厂商
SAP/BO
BO定位于SAP ERP的已有用户优先实施，其他则通过OEM或各种集成商，价格较高，不适用于中小企业
IBM/Cognos
通过OEM和集成商进军企业客户，公司本身则注重已有的金融、电信、政务领域客户
Microsoft
适用于中小企业，依靠合作伙伴
金蝶
QlikView(QV),OEM瑞典厂商QlikTech
润乾
润乾报表，主要是OLAP和报表领域
商业智能(BI)简介
02
基于客户画像，制定个性化的营销策略，如优惠券发放、新品
推荐等，提高营销效果。
营销效果评估
03
通过BI工具对营销活动的执行情况进行实时监控和数据分析，
及时调整策略，确保营销目标达成。
制造业生产过程监控与优化案例
生产过程实时监控
利用BI技术对生产线上的数据进行实时采集、处理和分析，及时发 现问题并采取措施。
BI的发展历程经历了多个阶段，从早期的决策支持系统（DSS）到数据仓库（ DW）、在线分析处理（OLAP），再到现在的自助式BI、大数据BI等。
BI在企业决策中作用
1 2 3
提高决策效率
BI能够快速提供准确、全面的数据信息，帮助决 策者迅速了解企业运营状况，提高决策效率。
优化决策质量
通过对数据的深度分析和挖掘，BI能够揭示数据 背后的规律和趋势，为决策者提供更加科学、合 理的决策依据。
机器学习（ML）
ML算法可以应用于数据预处理、特征提取、模型构建等 BI流程中，实现自动化和智能化的数据分析。
深度学习（DL）
DL在图像和语音识别等领域有广泛应用，未来可进一步拓 展至BI领域，如通过图像识别技术自动解读图表信息。
数据治理对于BI成功实施重要性
01
数据质量
高质量的数据是BI分析的基础，数据治理可以确保数据的准确性、一致
学员心得分享和互动交流环节
学员心得分享
通过本次学习，我对商业智能有了更深入的了解，掌握了基本的数据分析方法 和工具使用技巧。同时，我也意识到数据质量对分析结果的重要性，需要在实 践中不断提高数据管理和治理能力。
互动交流环节
在学习过程中，我与同学们进行了积极的交流和讨论，分享了彼此的学习心得 和经验。通过互相学习，我不仅拓宽了视野，还收获了更多的知识和技巧。
国内BI工具和报表工具厂商简介
国内BI工具/报表工具厂商简介近年来，BI工具和报表工具犹如一股春风，吹遍了大江南北，成为了众多企业的发展利器，受到了企业决策者的拥戴。
同时，在企业信息化需求日益旺盛的市场里也孕育了不少BI工具与报表工具厂商，下面是国内主流BI工具与报表工具厂商的简介。
厂商介绍：本文选择的厂商包括：用友华表、广州思迈特、润乾报表、亿信华辰、帆软软件、杰创软件和北京宇动源共7家公司。
厂商简介：用友华表：1、公司介绍北京用友华表软件技术有限公司，简称用友华表。
自2001年成立至今，是用友软件股份有限公司的控股子公司，重点开展商业智能软件、报表软件的研发与营销，向用户提供从报表软件到商业智能软件的整体产品方案。
2、服务行业客服多为金融、大型制造业、政府、电信、医疗等多个行业。
3、产品功能包括用友BQ商业智能、用友BQ业务分析和用友Cell组件/插件等产品，灵活快速地响应企业管理变化，为企业搭建一套完善的辅助决策分析体系，充分释放业务信息的潜力，从而帮助业务用户优化决策制定流程，获得竞争优势。
4、产品特色具备商业智能（BI）、业务分析（BA）、决策体验（BE）和商业分析云（BC）四大特色。
广州思迈特1、公司介绍广州思迈特软件有限公司（以下简称思迈特），是专门从事国产商业智能平台产品研发的公司，于2012年3月成功获得北京人大金仓信息技术股份有限公司的战略注资。
其核心团队来自原菲奈特后来并入东南融通的BI产品研发团队。
思迈特致力于向全球领先优势的BI技术平台提供商和行业BI产品提供商迈进，开发客户最信赖的BI平台。
2、服务行业广泛应用于金融、大型制造业、政府、电信、电力、烟草等多个行业。
2、产品功能Kingbase Smartbi（思迈特商业智能数据分析软件）是企业级商业智能应用平台,具备Dashboard （管理驾驶舱）、Query（灵活查询）、Report（复杂报表）、Analysis（多维分析）、Mobile（移动应用）五大模块，不仅支持中国特色的复杂报表展现，更提供多样式的图表分析、战略地图分析、杜邦分析、热点分析、元数据分析以及计划任务等丰富的功能。
国内主要BI厂商
国内主要BI厂商BI（BusinessIntelligence）即商业智能，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。
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。
自商业智能这一领域被开拓以来，国内BI厂商层出不穷，他们的产品各具特色，逐渐改变了这一领域被国外巨头垄断的格局。
主要BI厂商有北京永洪科技、珠海奥威智动、广州思迈特等厂商。
北京永洪科技：Yonghong Z-SuiteYonghong Z-Suite BI套件是有北京永洪科技公司研发的一款本土高性能BI，其一定程度上代表了国内新一代的BI产品。
Yonghong Z-Suite BI套件主要有以下特点：驱动模式：业务驱动。
开发模式：以敏捷开发模式建设BI系统。
交付周期：交付周期偏短，项目失败率低；乐意在客户现场做POC(Proof of Concept)。
需求变化：可以应对变化，新需求交付周期很短；相关模块调整不大，交付周期在一两天之内。
成本：一站式平台提供数据集市和BI软件，无需购买MPP数据仓库，费用低。
自服务BI：能够形成自服务BI。
分析：展现只是起点，分析功能强大。
海量数据：X86通用平台，以Scale-out扩展模式处理海量数据。
基于CPU收费，具有较高性价。
数据集市：Yonghong Data Mart数据集市在大数据实时分析上处于国内领先地位。
因此可以看出Yonghong Z-Suite同样是一款能够迅速完成部署的新一代BI工具。
而且在适应大数据时代要求，大数据实时分析性能卓越。
珠海奥威智动：Power-BIPower-BI企业决策分析系统分为两个产品体系：（1）针对金蝶、用友、神舟数码等主流ERP的BI 标准解决方案；（2）绿色开发平台。
BI商业智能系统概要
BI商业智能系统随着企业各种信息系统的建设和完善,企业所拥有的数据越来越多。
决策者面对的问题已经不再是缺少信息,而是如何得到正确的信息以帮助制定决策。
典型的公司拥有数十乃至上百个应用,但是却难于从中提取、综合、使用这些系统的数据,继而从数据中提取有用的信息,发掘并提升数据的价值。
商业智能(Business Intelligence,简称BI提供了提取数据、处理加工、信息访问的技术手段。
经过多年发展,其运用范围逐渐由支撑特定业务过程的战术性决策发展到在企业范围内系统化地创造价值。
因此,越来越多的企业已将其视为战略性的企业应用。
商业智能通过将分散在企业各系统中的数据进行整合,使得繁琐的信息获取过程变得简便易行。
任何用户都能够容易的运用这些技术进行决策,业务执行、业务管理、企业管理各个层次上的用户都能够使用不同的工具和技术做出明智的决策,全方位的提高企业的竞争力。
信息技术在企业中的地位正在由业务支撑工具逐步走向中心性地位,在很大程度上影响着企业如何开展业务和创造新的价值。
企业要求IT系统不仅要能够支撑特定业务的执行,而且还要能够创造出新的价值。
由于IT在业务中逐步走向中心地位,对这些信息的访问也需要扩展到原来创建系统所服务的对象之外。
系统之间越来越需要广泛的互相连接,以及扩展连接到客户和合作伙伴的系统。
与此同时,由于系统是业务的载体,所以必须要能够跟随业务变化而变化,成为快速革新的助推器而不是障碍。
作为企业的关键资产,IT不仅被期望是一个运行良好的成本中心,而且是企业成长和扩张的贡献力量。
业务对IT要求的多种重要能力:广泛互联的能力:连接客户、合作伙伴,赋予员工新的能力。
通过将内部员工、合作伙伴和客户的数据进行整合,并进行加工和提炼后再提供出来供内部员工、合作伙伴和客户使用,商业智能系统提升了三者业务上互相联接的能力适应变化的能力:随着业务的发展而变化,促进而非阻碍业务发展。
创造价值的能力:在业务的各个不同层面上创造价值。
国内外主流 BI 厂商对比
国内外主流 BI 厂商对比BI (Business Intelligence , 即商业智能或者商务智能,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。
一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。
(一国外传统 BI●IBM主要产品 DB2、 Cognos 、 SPSS优势覆盖 BI 和数据挖掘领域, 拥有强大的数据库平台。
产品 Cognos 8商业智能是第一个在单一的、已证的体系结构上提供所有 BI 功能的 BI 产品, 支持主流的 UNIX 和 Windows ,在各个平台上的功能没有任何区别。
●Oracle主要产品 BIEE 、 Hyperion优势覆盖 BI ,数据挖掘领域有待加强,同 Oracle 其他产品绑定。
在处理海量数据时稳定性好,性能好。
●Microsoft主要产品 SQL Server优势覆盖 BI ,适合中小型企业,性价比高。
产品 SQL Server 能提供超大型系统所需的数据库服务,具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点。
●MicroStrategy主要产品 MicroStrategy优势覆盖 BI ,移动平台很好。
具有一套全面的商业智能,可为数据仓储、数据分析和生成报表提供了一套可伸缩的数据平台,并让最终用户通过强大、直观的工具来访问和分析商业信息。
●SAP主要产品 Business Objects、 Crystal Reports优势主要是 OLAP 和报表领域,功能模块多。
产品 Business Objects是商务智能行业的领导者,在业内创建了最强大、最全面的合作伙伴社区,拥有多家合作伙伴。
小结 :①上述五家企业中, IBM 、 Oracle 、 MicroStrategy 、 SAP 四家公司都具有部署周期长和价格偏高的劣势。
这其实是传统 BI 的先天不足。
商务智能BI案例分析
商务智能BI案例分析
商务智能（Business Intelligence，BI）是一种通过数据采集、处理、分析和挖掘，获得有用信息并支持商务决策的技术。
下面将介绍三个商务智能BI案例分析。
1. 大型零售商
一个大型零售商通过BI系统的实时数据分析，获得了几个关键的优势。
首先，他们
能够及时发现和解决库存过剩或不足的问题，避免了货物积压或缺货的情况。
其次，他们
能够根据消费者购买习惯和趋势进行产品管理和优化，例如，预测消费者需求并提供更加
定制化的服务。
最后，BI系统还帮助了该零售商在供应链管理方面进行了更加有效的数据监控，从而优化了库存、物流和成本。
2. 健康管理公司
一家健康管理公司因BI系统的实时数据分析而大获成功。
BI系统可以帮助公司分析
患者数据、治疗方案效果以及费用分布情况，从而更好地管理公司。
通过数据分析，公司
可以确保一致的诊断标准和治疗流程，并确定哪些医生效果最佳。
此外，公司还可以根据
患者历史数据来预测疾病风险，并提供有针对性的预防措施，提高服务质量。
3. 金融公司
一家金融公司通过BI系统实现了更加智能的数据分析。
BI系统可以监控客户账户的
活动、资金流向、交易模式、异常情况等等，使得公司能够快速识别并防范欺诈行为。
此外，BI系统还可以帮助公司分析和提高客户满意度，例如，客户属性、需求和反馈等，从而提升公司的品牌认知和市场竞争力。
综上所述，商务智能是现代商务的关键技术，可以为各种企业类型带来多种好处。
这
些好处包括更高效、更顺畅的流程、更智能的数据分析、更加精准的预测和决策等等。
商业智能BI主流厂商介绍_V10
查询和分析(Query and Analysis) Web Intelligence OLAP Intelligence
绩效管理（Performance Management） Dashboard Manager Performance Manager Analytic engines
1994 1995
205 200 255 270 345 340
Q3
1994 1995
220 255 265 250 350 340
Q4
1994 1995
205 200 260 260 335 350
➢任意钻取—不受预定义立方 体限制 ➢最优化的连接到关系型和多 维数据源
Total 790 795 805 810 835 845 800 810
Total 790 805 835 800 795 810 845 810
不容易看到年度季度的比较
➢灵活的、交互式分析功能
➢在web上切片、旋转、钻取 ➢单一工具, 从查询到分析无 缝连接
旅游地
澳大利亚海滩 夏威夷俱乐部 天堂湾
Q1
1994 1995
200 120 250 240 340 435
Q2
价格： $2,000/用户，$295,000/处理器。
22
-22-
主要内容
1 Business Object--SAP公司 2 OBIEE--Oracle公司 3 Cognos—IBM公司 4 润乾
23
23
-23-
Cognos Active Reports介绍
报表基于统一的元数据模型 统一的元数据模型为应用提供了统一、一致的视图 用户可以在浏览器中自定义报表，格式灵活，元素丰富 Query Studio 即席的开放式查询 独特的穿透钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）以及旋 转（pivot）等功能，从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取
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。
国内外主流 BI 厂商对比
国内外主流 BI 厂商对比BI (Business Intelligence , 即商业智能或者商务智能,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。
一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。
(一国外传统 BI●IBM主要产品 DB2、 Cognos 、 SPSS优势覆盖 BI 和数据挖掘领域, 拥有强大的数据库平台。
产品 Cognos 8商业智能是第一个在单一的、已证的体系结构上提供所有 BI 功能的 BI 产品, 支持主流的 UNIX 和 Windows ,在各个平台上的功能没有任何区别。
●Oracle主要产品 BIEE 、 Hyperion优势覆盖 BI ,数据挖掘领域有待加强,同 Oracle 其他产品绑定。
在处理海量数据时稳定性好,性能好。
●Microsoft主要产品 SQL Server优势覆盖 BI ,适合中小型企业,性价比高。
产品 SQL Server 能提供超大型系统所需的数据库服务,具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点。
●MicroStrategy主要产品 MicroStrategy优势覆盖 BI ,移动平台很好。
具有一套全面的商业智能,可为数据仓储、数据分析和生成报表提供了一套可伸缩的数据平台,并让最终用户通过强大、直观的工具来访问和分析商业信息。
●SAP主要产品 Business Objects、 Crystal Reports优势主要是 OLAP 和报表领域,功能模块多。
产品 Business Objects是商务智能行业的领导者,在业内创建了最强大、最全面的合作伙伴社区,拥有多家合作伙伴。
小结 :①上述五家企业中, IBM 、 Oracle 、 MicroStrategy 、 SAP 四家公司都具有部署周期长和价格偏高的劣势。
这其实是传统 BI 的先天不足。
BI商业智能方案
04
增强市场竞争力：通过BI商业 智能方案，企业能够及时掌握 市场动态，制定针对性的营销 策略，增强市场竞争力。
某企业BI商业智能方案实施经验教训
明确需求：深入了 解企业业务需求， 制定合适的BI方案
技术选型：选择适 合企业规模和需求 的BI工具和技术
数据整合：整合企 业内部和外部数据， 确保数据质量
商业智能工具
数据仓库：存储和管理大量数据，为商业智能分 析提供基础
数据挖掘：从海量数据中提取有价值的信息，发 现商业规律
数据可视化：将数据以图表、图形等形式展示， 便于理解和分析
商业智能平台：集成多种商业智能工具，提供一 站式数据分析和决策支持服务
4
BI商业智能方案 的成功案例
某企业BI商业智能方案实施过程
01
需求分析：了解企业需求，确定BI商业智能 方案的目标和功能
02
方案设计：根据企业需求，设计BI商业智能 方案的架构和功能模块
03
数据准备：收集企业数据，进行数据清洗、 整合和标准化
04
系统实施：搭建BI商业智能系统，进行系统 测试和优化
05
培训与支持：对企业员工进行BI商业智能方 案的使用培训，提供技术支持和售后服务
04
持续优化： 根据实际效 果，对BI商 业智能方案 进行持续优 化和改进
3
BI商业智能方案 的关键技术
数据仓库技术
1
数据仓库的定义：用于存储、管理和 分析大量数据的系统
2
数据仓库的作用：整合、清洗、转换 数据，为商业智能提供基础数据支持
3
数据仓库的架构：包括数据采集、数 据存储、数据管理和数据应用等部分
4
数据仓库的关键技术：数据抽取、数 据清洗、数据转换、数据建模等
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商业智能系统
BI商业智能系统正文：1.引言BI（商业智能）是一种利用数据分析、数据挖掘和数据可视化等技术，帮助企业管理者基于数据驱动的决策支持系统。
本文档旨在提供对BI商业智能系统的全面介绍，以帮助用户了解和应用该系统。
2.系统概述2.1 系统简介BI商业智能系统是一套集数据整合、分析、报表、可视化等功能于一体的软件系统，旨在提高企业管理层对业务数据的理解和分析能力。
2.2 系统架构BI商业智能系统主要由数据层、数据处理层、分析层和展现层四个层次构成。
数据层负责数据存储和整合，数据处理层负责数据清洗和建模，分析层负责数据分析和挖掘，展现层负责结果报表和可视化。
3.系统功能3.1 数据整合BI商业智能系统能够从多个数据源中提取数据，并进行整合和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
3.2 数据分析BI商业智能系统提供了丰富的数据分析工具，包括统计分析、趋势分析、关联分析、预测分析等，帮助用户深入挖掘数据背后的价值和规律。
3.3 报表BI商业智能系统可以根据用户需求，丰富多样的报表和图表，以可视化的方式展现分析结果，帮助用户更直观地理解和分享数据分析成果。
3.4 可视化展示BI商业智能系统具备强大的可视化展示能力，支持直观的数据可视化呈现，如仪表盘、地图、树状图等，使用户能够更加清晰地了解业务状况和趋势。
4.系统应用4.1 销售分析BI商业智能系统可以对销售数据进行深度分析，例如销售额、销售渠道、产品类别等的分析，帮助企业了解销售情况和趋势，从而指导销售策略和决策。
4.2 客户分析BI商业智能系统可以对客户数据进行综合分析，例如客户分布、购买偏好、价值评估等的分析，帮助企业了解客户需求和行为，制定精准的客户管理策略。
4.3 财务分析BI商业智能系统可以对财务数据进行全面分析，例如财务报表、利润分析、成本分析等的分析，帮助企业发现财务问题和优化财务决策。
5.系统附件本文档附带的附件包括BI商业智能系统用户手册、数据分析报告范例和数据展示样例。
商业智能bi解决方案
商业智能bi解决方案商业智能（Business Intelligence, BI）解决方案是指通过收集、整理和分析大量的商业数据，为企业提供决策支持和业务优化的解决方案。
它通过创造可视化的数据报告、仪表盘和数据挖掘等方式，帮助企业管理层更好地理解市场趋势、预测销售情况、优化供应链和提升客户满意度等。
一、商业智能的背景和意义随着互联网时代的到来，企业面对着海量的数据和复杂的业务环境。
如何在这些数据中准确捕捉商机、发现潜在的问题，成为企业要解决的重要问题。
商业智能解决方案应运而生，它可以帮助企业以数据为驱动，实现数据驱动决策，更加科学和高效地管理企业。
商业智能解决方案的意义在于：1. 提供全面的数据分析：商业智能解决方案能够整合企业内外部的各类数据，包括销售数据、库存数据、客户数据等，通过数据分析和数据挖掘等手段，帮助企业从多个维度全面了解市场和客户。
2. 预测市场走向：商业智能解决方案可以通过对过去的数据进行分析，找出隐藏的商机，并基于这些数据和模型对未来市场走向进行预测。
这对企业进行市场拓展、产品研发以及布局战略等决策具有重要意义。
3. 优化供应链：商业智能解决方案可以帮助企业实现供应链的优化。
通过对供应链各个环节的数据进行分析，找出瓶颈和潜在问题，并提出解决方案。
这可以提升供应链的效率，降低成本，提供客户满意度。
4. 支持决策制定：商业智能解决方案通过可视化的数据仪表盘和报告等手段，将复杂的数据以直观的方式呈现出来，帮助企业管理层快速了解企业状况并做出正确的决策。
二、商业智能解决方案的应用范围商业智能解决方案不仅可以应用于大型企业，也适用于中小型企业甚至个体工商户。
它可以应用于各行各业的企业，包括但不限于以下几个方面：1. 零售业：商业智能解决方案可以帮助零售企业进行库存管理、销售预测和优化产品组合等，提高销售额和利润空间。
2. 金融业：商业智能解决方案可以帮助金融机构进行风险控制、客户管理和市场营销等方面的工作，提高业务效率和客户满意度。
商务智能(BI)的四大关键技术数据库 电脑资料
商务智能(BI)的四大关键技术数据库电脑资料商务智能是一套完整的解决方案，它是将数据仓库、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘等结合起来应用到商业活动中，从不同的数据源收集数据，经过抽取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)，送入到数据仓库或数据集市，然后使用适宜的查询与分析工具、数据挖商务智能的支撑技术主要包括ETL(数据的提取、转换与加载)技术和数据仓库与数据集市技术、OLAP技术、数据挖掘技术与数据的与表示技术。
实施BI首先要从企业内部和企业外部不同的数据源，如客户关系(CRM)、供给链管理(SCM)、企业资源规划(ERP)系统以及其他应用系统等有用的数据，进行转换和合并，因此需要数据仓库和数据集市技术的支持。
数据仓库是一种语义上一致的数据存储，充当决策支持数据模型的物理实现，并存放企业战略决策所需信息。
数据仓库的数据模型有星型模式、雪花模式。
星型模式最为常见，有一个包含大批数据并且不含冗余的中心表，每维一组小的附属表。
雪花模式中某些维表是标准化的，因而把数据进一步分解到附加的表中，模式图形成了类似雪花的形状。
对数据仓库的研究集中在数据集成中数据模式的设计、数据清洗和数据转换、导入和更新方法等。
数据仓库通常是企业级应用，因此涉及的范围和投入的本钱非常巨大，使一些企业无力承当。
因而，他们希望在最需要的关键部门建立一种适合自身应用的、自行定制的部门数据仓库子集。
正是这种需求使数据集市应运而生。
数据集市( Data Mart) 是聚焦在选定的主题上的，是部门范围的。
根据数据的不同，数据集市分为独立的和依赖的两类。
在独立的数据集市中，数据一个或多个操作的系统或外部信息提供者，或者在一个特定的部门或地域局部产生的数据。
依赖的数据集市中的数据直接企业数据仓库。
联机分析处理(Online Analytical Processing ，简称OLAP) 又称多维分析，由EF Codd 在1994 年提出，它对数据仓库中的数据进行多维分析和展现，是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据更深入了解的一类软件技术，与OLAP 的探测式数据分析不同，数据挖掘是按照预定的规那么对数据库和数据仓库中已有的数据进行信息开采、挖掘和分析，从中识别和抽取隐含的模式和有趣知识，为决策者提供决策依据。
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BI（商业智能）四大厂商产品及阐述200909142007年，商业智能（business intelligence，下称BI）市场上的厂商掀起过并购狂潮，2008年则轮到客户来选兵择将了。
目前，业界最大的4家厂商都向客户承诺：“想要满足企业全部BI和数据管理需求的整套基础设施吗？我们能够办到。
想让更多的员工利用BI吗？我们照样能行。
”总而言之，每家厂商都在向你兜售他们的BI平台。
面对他们的种种说词，你究竟应该耐心倾听还是堵上自己的耳朵呢？先了解一下他们各自的BI策略，将有助于你做出正确的决定。
在去年短短的一年内，甲骨文公司（Oracle，下称甲骨文）收购了海波龙公司（Hyperion，下称海波龙），SAP公司买下了博奥杰软件公司（Business Objects，下称博奥杰），国际商用机器公司(IBM)则吞并了Cognos公司。
根据国际数据公司（IDC）的资料，在价值70亿美元的BI工具市场上，包括微软公司（Microsoft，下称微软）在内的四大BI厂商目前占据了半壁江山，预计该市场今年将获得11%的增长。
如今，四巨头正精心打造各自的平台，为客户提供整个企业层面的BI软件解决方案，所有与用户信息相关的IT系统都将被纳入其中。
他们致力于将传统的BI工具（如查询、报表和仪表盘）与各自的其他软件产品（包括数据库、中间件、企业应用程序以及协作软件等）更好地整合在一起。
与此同时，他们还表示将继续开发和支持能与对手厂商的软件良好兼容的BI工具。
不过，你最好别相信这一点。
因为厂商的开发团队在为各项目分配时间和资金时肯定会有所取舍，而他们自己的产品毫无疑问将被放在首位。
甲骨文、IBM和微软会鼓动你在采购数据库和BI工具时都选择他们的产品，但你得小心，别太过依赖同一家供应商。
MicroStrategy公司的首席执行官（CEO）迈克尔〃塞勒（Michael Saylor）就表示：“首席信息官（CIO）都不愿被某一家厂商的产品绊住手脚，他们更愿意选择那些给他们留有自由空间的厂商。
”该公司是硕果仅存的几家独立BI厂商之一，塞勒坚持认为“独立的BI平台才是最可靠的”。
不过，利用主要的几家软件或数据库厂商来为企业打造BI平台也有好处。
这些厂商可以帮你把涉及广泛的技术需求拼接到一起，在全公司范围内建立BI 平台，同时尽量减少合作厂商的数量。
在对厂商进行评估时，你得看看自己对心目中理想的BI平台有何标准。
如果你认为一切都取决于数据库，那么甲骨文或IBM可能会是最佳选择。
如果你想让用户有更多方法对公司交易系统中的数据进行分析，那就看看SAP的产品。
如果公司中用到BI最多的人是首席财务官（CFO），那么甲骨文和SAP则是上上之选。
如果你更关注数据质量及数据管理，那这就是IBM的专长。
如果你要想在公司内普及BI软件，那微软可能会更合你心意。
不管是选择四大BI厂商还是独立厂商的产品，企业都应当采用一个标准化的BI工具平台。
顾能公司（Gartner，下称顾能）分析师比尔〃霍斯特曼（Bill Hostmann）说：“在企业内很多软件都带有BI功能，这就造成了BI杂乱无章的局面。
”不同软件采用的是不同的数据模型和词汇，最终生成的报表风格也各不相同，这就为管理者带来了很大麻烦。
霍斯特曼表示：“如此一来，要想对企业有个整体的把握几乎是不可能的。
”四大厂商都有意将BI工具推向更多类型的用户，不过要做到这一点，甲骨文、IBM和SAP就必须下调价格，否则他们便无法与Pentaho公司等开源供应商以及Google Docs电子表格等功能不断增强的入门级工具相竞争。
IBM、甲骨文和SAP三家厂商的BI工具通常在1,000美元/用户以上。
而微软采取的定价模式则让单位用户的成本随着用户数量的增加而减少，微软PerformancePoint Server 2007的基础价格是2万美元，然后每增加一名用户收费195美元。
要开发一个涵盖数据库、企业应用程序和其他系统的BI平台，首先你得考虑选择哪一家厂商。
为了帮你做出正确的决策，下面就让我们来详细了解一下他们各自的技术和开发战略。
IBM：数据为本IBM的看法是，BI问题最好交给数据专家来解决。
IBM以自身强大的数据库和中间件为基础，通过大量收购获得了对数据进行清洗、管理和整合的软件。
今年1月，IBM以49亿美元的天价拿下了提供读取和数据分析工具的Cognos公司，它的整个收购计划达到顶峰。
对于IBM耗资巨大的按需信息服务（Information On Demand，下称IOD）战略而言，Cognos公司是至关重要的一个环节。
IOD是两年前由软件工程高级副总裁史蒂夫〃米尔斯（Steve Mills）发起的，现由信息管理软件部总经理安布耶〃戈亚尔（Ambuj Goyal）牵头实施。
在收购Cognos公司之前，IBM已将先前收购的几家公司整合到了IOD战略当中，包括耗资11亿美元收购的数据集成软件厂商Ascential公司，以及16亿美元收购的内容管理厂商FileNet公司。
IBM 自己开发的OmniFind搜索产品也是IOD战略的重要组成部分。
IBM公司致力于帮助客户在企业范围内建立信息架构，提供从桌面应用程序到数据存储库内部的一揽子解决方案。
但是，客户在购买BI工具时一般着重考虑的是软件的功能，而不是BI工具与数据管理系统的兼容程度。
因此，IBM的做法将迫使IT部门不仅要考虑到用户希望从BI工具中获得怎样的功能，还要考虑BI工具是否能与搜索、内容管理、主数据管理、数据清洗、数据仓库（data warehouse）以及数据集成系统等有效地兼容，从而形成一个紧密的整体。
顾能的霍斯特曼认为，IBM的策略是否抓对了重点将取决于绝大多数企业最终如何部署BI。
他说：“有时候在企业内部会爆发争论：在部署BI系统时，究竟应该以应用程序为中心，还是以基础设施为中心。
”IBM在采取基础设施战略时，还想方设法地去劝说客户：要获得专业的BI 产品，千万别去找SAP等应用软件厂商。
前Cognos公司的首席执行官、现任IBM 公司Cognos部门负责人的罗布〃阿什（Rob Ashe）表示，应用软件厂商只是流程和交易自动化的专家，他们对数据处理并不在行。
IBM在信息架构战略上雄心勃勃。
一般来说，企业的IT和业务部门很少会从应用软件厂商那里购买BI工具，这对IBM而言非常有利。
另外，有些客户不喜欢被某一家厂商栓死，他们想选用多个厂商的交易处理软件，阿什认为这也是IBM 的优势所在，因为IBM一直以来都是个“中立厂商”，它不会偏向于任何一个企业应用程序。
阿什表示，在未来一年里，Cognos的技术将与IBM的功能和产品更加紧密地整合在一起。
IBM的计划之一，是充分利用自身在自然语言处理（natural language processing）方面的研究成果，开发出用于分析电子邮件和客服记录等非结构化数据的新产品和功能。
此外，IBM也正在努力将Cognos和Lotus Notes 联系起来，以打造出更多协作方面的BI功能。
阿什说：“我们正在努力探索如何在一个相互协作的环境下把这些功能都串联起来，在这方面我们已经有了很多新奇的创意。
”Cognos公司在报表和分析工具销售方面是仅次于博奥杰的第二大厂商（根据IDC的数据，Cognos公司2006年的销售额为6.22亿美元），它在BI专业厂商中是一个非常受欢迎的平台。
2005年11月，该公司发布了Cognos 8，这是它向市场推出的首个集成化BI套件。
与此前的版本相比，该版本在集成性和扩展性方面都有了很大的改进。
加拿大电信运营商Telus公司的业务改革总监西蒙〃戈兰顿（Simon Gratton）就认为，老版本的Cognos产品兼容性不强，缺乏统一的风格和界面。
这家年销售额达90亿美元的电信公司以前使用过五花八门的BI工具，而如今却在全公司范围内统一使用了Cognos 8软件，用于分析来自SAP商业仓库（Business Warehouse）、IBM DB2数据库以及甲骨文数据库的数据。
戈兰顿说，新版的Cognos 8给人的感觉是“它真正试图从企业的整体层面去处理信息需求”，该软件通过仪表盘和记分卡（SCORecard）为不同岗位上的员工定制了个性化的界面。
不过，戈兰顿也表示，目前他还无法断言Cognos与IBM的联姻肯定会为TELUS公司带来好处，但他的确看到了潜在的可能性，特别是把Cognos与IBM 的中间件和数据集成工具（federation tools）结合使用后，数据将更容易进行分析。
这听起来仿佛一个信息管理架构已经开始萌芽了。
如果你认为IBM将不同层级的数据管理串联起来的构想合情合理，特别是如果你已经购买了IBM的数据库、中间件或是Cognos公司的工具，那IBM的BI平台也许正适合你。
SAP：交易数据是关键SAP在各种场合下都放出话来，表示一定会把今年1月以68亿美元收购来的博奥杰公司当作一个独立自主的部门来运作。
SAP采取这种做法有一个充分的理由：博奥杰60%的客户都在使用甲骨文的应用程序或者数据库。
SAP坚持认为，公司相对于其他三大厂商的优势，在于它的产品中没有关系数据库（relational database）和多维分析立方体（OLAP Cubes），而竞争对手产品组合中的一些工具只能与自身的数据库结合使用。
然而，SAP让博奥杰业务单元独立运作的承诺并未完全兑现，因为SAP发现，博奥杰的工具与自身的ERP系统整合起来将能发挥出巨大威力。
SAP下一步的工作重点是操作型BI（operational BI），这将允许客户在低延迟或无延迟的条件下对SAP的erp应用程序中的数据进行分析，甚至有可能完全绕过数据仓库直接分析数据。
这样一来，用户便能对分析结果做出及时反应，立即对ERP软件中的工作流进行相应的调整。
前博奥杰公司的CEO、现任SAP博奥杰部门的负责人约翰〃施瓦兹（John Schwarz）表示：“博奥杰起着纽带般的作用。
我们可以为企业客户提供业务运转和流程优化等各方面的详尽信息。
”操作型BI可算上是当前的尖端领域，SAP目前还没拿出一个长期的技术发展规划。
不过，该公司在这一技术上一直没有停止发展的脚步。
例如，公司在两年前就推出了BI加速器（BI Accelerator），这种基于英特尔芯片的工具使用记忆体内处理（in-memory processing），加快了SAP商业数据仓库中的查询性能。
弗雷斯特调研公司（Forrester Research）的分析师吉姆〃科比留斯（Jim Kobielus）预计，SAP和其他BI厂商将会把更多精力投入到复杂事件处理机制（complex event processing）的开发上，让用户能够通过中间件直接从源头获得数据，而无需将数据先移动至数据仓库。