BI产品选型
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。
2020年度10大BI工具排行榜
2019年度10大BI工具排行榜数据作为企业的重要资产，其价值越来越受到企业的认可，各行各业纷纷踏上了数字化转型之路。
作为数字化转型的开端，数据分析和BI成为了企业CIO优先投资的领域。
面对国内外众多数据分析和BI工具，企业该怎样选出适合自己的产品呢？经过对国内外数十种数据分析和BI工具的研究，从工具的功能、性能、易用性、安全性、实施周期、价钱等多个方面进行了对比分析，得出了2019年度10大BI工具排名，希望能够为广大企业在数据分析和BI工具选型时提供参考。
1、Tableau在自助式BI领域，Tableau有着不错的知名度。
因为在国外取得了很好的成绩，在Gartner 数据分析与BI相关报告中（主要是基于全球市场），Tableau一直位置靠前。
在功能、易用性、美观度方面，这个产品都有很好的表现，只需真正意义上的拖拽就可快速完成报表的设计，整体UI风格也不错，达到了美观舒服的效果。
从性能方面看，这款产品更加适合个人用户、小型工作室或者部门级使用，因为在大数据处理能力方面有进步空间，可处理百万级数据量，再多的话，性能会受到影响，需要对接其他公司的数据仓库产品。
另外，主要通过代理进行销售，所以在个性化定制方面有待提升。
2、永洪BI永洪BI是这几年在敏捷BI领域异军突起的一款产品，连续多年获得了敏捷BI领域市场第一名。
在产品功能上整体和Tableau非常接近，在有些地方实现了超越。
灵活易用，完全实现了拖拽式。
对中国式复杂报表的支持，使很多国内的客户更愿意接受。
永洪BI伴随着大数据的诞生而诞生，拥有自主研发的基于内存的高性能计算引擎，高性能是它的绝对优势，获得了很多集团化部署。
永洪BI具有专业的实施团队，在行业定制、个性化开发方面具有丰富经验，项目成功率非常高。
加之相对国外产品来讲，价格适中，因此获得了众多应用。
2019年度，永洪推出了Desktop，可以实现离线和在线两种应用，这对永洪在这一领域的受众和知名度都会提升。
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。
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。
酒店行业BI品牌推荐
全球经济一体化进程使得酒店客源日益丰富多样化，加上越来越多的新品牌加入、新酒店开业，使得整个行业面临着日趋激烈的竞争环境和不断攀升的客户期望，迫使经营者不断寻求扩大销售机会、改进服务质量、提升客户满意度以增强酒店的核心竞争力。
酒店是一个以服务为本的行业，依靠客人对各项服务的满意度来提升酒店的入住率和经营效益。
随着这些竞争的加剧，酒店的每一项服务都会关系着客人对于酒店的评价。
从酒店行业的企业自身来讲，由于酒店客户的流动性较大，所以，需要不断的提管理能力提高企业的效率。
近几年，酒店行业的大力发展，产生了大量的数据，但这些数据在酒店企业并没有得到充分的发展与应用，酒店行业的老板需要相应的工具或者手段来把企业的数据转换成最大化的价值。
针对于酒店行业企业的需求，商业智能(BI)技术，开始逐渐进入到企业视野。
针对于酒店行业的特殊性以及企业对于商业智能的需求信息，IT168记者推荐了行业内主流的商业智能服务商，帮助酒店企业的老板在选型商业智能提供参考。
一、微软Office Excel信誉等级：☆☆☆☆☆☆主流产品: Office Excel成功案例: 几乎所有有需求的办公人员。
产品评价:简单易用、价格低廉、适用性广，但相对复杂的报表则操作比较困难。
行业属性：不限行业属性企业规模：不受限制产品参数：Office Excel注意事项：处理简单的报表，应用excel比较适用，适合于中小企业创业初期，但随着业务的加大以及数据的复杂性增加，建议用更加专业的报表工具。
产品费用: 费用比较适中二、奥威智动Power-BI信誉等级：☆☆☆☆☆主流产品：Power-BI产品评价：奥威智动专注为中国企业提供商业智能方案，Power-BI是其近8年的研究成果。
定位于传统BI，包括了各项主流BI技术，功能完整强大。
平台开发简单，操作灵活，符合大家使用EXCEL的习惯。
目前市场范围主要是国内中小企业，性价比较高。
行业属性：通用型BI工具企业规模：中小企业产品参数：Power-BI产品费用：费用根据实际的情况衡量，一般在几十万范围内，不限用户数，一次性消费购买。
BI工具选型指南
BI工具选型指南BI工具是BI项目的核心，选对工具，BI项目就成功了一半。
面对市场上鱼龙混杂的BI工具，不少企业眼花缭乱，无从下手。
其实，BI工具选型说简单也简单，根本的原则就是两个字：合适。
不同的企业在所属行业、具体业务、发展和管理水平、信息化水平、人员技术背景等方面都存在非常大的差异，照搬照抄别人的答案并不能解决问题。
企业必须“量体裁衣”，找到最适合自己的BI工具。
采用技术太过前沿的BI工具，如果没有落地场景，这些工具最终将变成IT部门的成本，而技术落后的BI工具很快就会过时，对企业发展也有很大的制约。
因此，在BI工具选型时须慎重，走中庸之道，不保守、不激进，不盲目追求新技术。
所选的工具不仅当下能发挥作用，而且在一段时间内其技术不至于过时。
既关注工具本身，也要考虑企业自身实力。
从场景出发选择BI工具，必将带来不错的回报。
1.BI工具选型要素具体而言，关于BI工具选型要素，企业需要考虑的不外乎易用性、稳定性、功能、采购成本、BI厂商的能力等几点。
图1所示为帆软数据应用研究院的调研数据，可以看到企业在选择BI工具时，最关注的是BI 工具是否高效、易用和便捷（69.10%的受访企业看重这一点）。
而Gartner在Survey Analysis: Key Selection Criteria for Business Intelligence and Analytics Platforms报告中指出，工具的易用性对企业获取商业价值也是排在第一位的影响要素。
从下图来看，企业对于BI工具的功能与稳定性的关注，比例相近，是选型时考虑的第二大要素。
而采购成本并不是企业选择BI工具时的主要考虑因素。
另外，近三分之一的企业（占比为31.2%）看重厂商所提供的服务支持和学习资源，说明企业认识到BI工具附带的服务和学习资源在项目的运维与开发中有着至关重要的影响。
企业选择BI工具时的参考因素2.易用性易用性决定BI平台的整体使用体验，是影响用户持续使用的首要因素。
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项目的四个建议
BI项目规划四个建议凡事预则立，不预则废。
在做BI项目时，这个原则非常管用。
笔者认为，应该在上BI 项目之前先对BI系统做一个比较详细的规划。
包括预先的选型、项目的实施以及后续完善等多个阶段进行周密的安排。
在这篇文章中，笔者以实际的案例，对于系统项目规划的内容做一些总结。
一、尽量缩短系统选型的时间在项目实施过程中，要尽量避免“拖”。
俗话说，一鼓作气。
如果在BI前期的选型过程中，拖泥带水，将用户的耐心都磨灭了。
会给BI项目带来很大的负面影响。
为此在做BI项目规划时，最好尽量缩短系统选型的时间。
笔者的建议是，将系统选型的时间尽量缩短在一个月的时间之内。
那么接下去就出来一个新的问题，即如何才能够在这么短的时间之内选择一个适合自己的BI系统呢？要做到这一点，其实也不难。
只需要采用一些小的技巧。
如在系统选型之前，企业项目管理员先收集好自己的需求，然后将这些需求直接抛给对方的售前咨询顾问，看看对方能够有效解决这些问题。
再如在选择BI系统提供商时，选择行业对口的软件。
这也可以缩小BI 系统选型的范围，从而缩短项目选型的周期。
这可能对企业项目管理员要求比较高。
因为在系统选型之前需要做好相关的准备工作。
而不是等到项目开始实施时才在实施顾问的指导下开展工作。
由于BI系统在实施时具有比较大的不确定性。
为此笔者建议企业最好还是寻找一位比较有经验的人员作为企业的项目管理人员。
特别是不要选择IT负责人等类似的没有业务经验的人员来做项目负责人。
虽然企业聘用这方面的人员可能需要花费比较大的代价。
但是从整个项目的成本来看，这还是值得的。
因为有经验的项目负责人，可以在前期项目选型和后续项目实施过程中帮助企业少走冤枉路，降低整个项目的成本。
二、不要与企业生产旺季相冲突大部分企业的生产活动有一个明显的周期。
如对于以出口为主的五金工具企业，一般6月到11月是其生产的旺季。
而其他时间段相对来说比较空。
如果这种周期性比较强的企业，那么在做BI系统规划时，就需要注意，最好能够避开这个高峰期，BI项目实施不要与企业生产旺季相冲突。
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。
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。
主流BI工具对比分析
主流BI工具对比分析Cognos Cognos开发流程抵债资产系统在三个部分用到了Cognos的产品，第一部分是固定报表，这一部分主要用到的产品是PowerPlay和Impromptu；第二部分是统计分析，这一部分主要用到的产品是Transformer和PowerPlay Enterprise Server；第三部分是灵活查询，这一部分用到的产品是Impromptu和Impromptu Web Report。
1、即席查询报表工具Impromptu。
Cognos Impromptu 是即席数据库查询工具，它能帮助用户摆脱SQL语言的困扰，提供一个极具亲和力的图形化操作界面，通过鼠标的拖拽和点击就能够获取所需数据的展现。
Impromptu提供了许多预定义的模板，方便用户创建标准格式的报表，包括A4大小的普通报表、交叉报表甚至是信封等等。
如果用户不满足于这些预定的格式，还可以选择“Blank”模版，用Impromptu 提供的报表格式设计工具设计自定义格式的报表。
报表的内容来源于Impromptu 连接的关系型数据库。
2、OLAP（联机分析处理）数据立方体制作工具Transformer。
Transformer 是基于图形界面的模型制作工具。
它能读取多种数据源，包括由Impromptu 产生的关系型数据库查询文件IQD、文本数据、dBase 表等等。
用户设计模型的操作基本上用鼠标拖拽来完成，只需将所需维度、度量从数据源窗口拖拽到维度窗口和度量窗口，就能形成基本的模型结构。
Transformer 是Cognos 应用开发过程中的核心部分。
3、OLAP展现工具报表制作工具Powerplay。
Cognos Powerplay 是业界领先的OLAP 多维分析和报表工具。
利用Powerplay，可以从任意角度、按任何组合的方式来探索数据，从而轻松地对KPI 或收支进行报表。
Powerplay一体化主要的报表活动，并经过优化，将报表信息广泛地分发给用户。
BI系统招标技术需求_1.0.
XXX公司商务智能系统招标技术需求BI选型技术需求XXX部门2007/9/14目录一、数据中心数据库系统选型需求二、ETL工具选型需求三、联机分析（OLAP）选型需求四、数据挖掘（Data Mining）选型需求五、前端报表、分析与展现工具选型需求六、绩效管理应用选型需求一、数据中心数据库系统选型需求商业主流的数据库系统软件；能够对主流厂商的硬件及操作系统平台提供32位与64位支持；应具有良好的扩展能力,支持SMP多CPU与NUMA架构服务器系统；支持ANSI/ISO SQL 92、ANSI/ISO SQL 99等主流数据库技术标准；支持多语言，必须完全支持国家标准的中文字符的存储处理；支持多种网络通信协议（如：TCP/IP、NetBIOS等）及混合协议；支持批量数据的快速加载与卸载；提供并行查询、并行加载等并行处理功能；提供分布式操作所需的功能（如：分布式查询、远程调用、事务完整性控制技术等）；支持数据分区，如表分区、索引分区技术等；具备强大的索引处理能力，如在线索引操作，索引信息监测与优化等；具备冷备、温备、热备等多种灾备技术，包括群集等多种技术机制的高可用性双机冗余，能够防止单点故障的发生；支持脱机与联机在线备份、恢复功能；支持完全、增量、差量与文件备份、恢复功能；支持SAN存储，具备存储IO设计与优化技术支持数据压缩存储功能；细致的锁粒度的管理；能够满足数据库级、表级和行级锁控制；应避免数据库死锁的出现，一旦死锁能够自动解锁处理；支持NCSC（美国国家计算机安全中心）C2级安全标准，多级安全控制；支持针对不同用户不同角色，进行不同安全级别的授权和管理；在意外事件（软件或硬件方面）破坏当前数据库的状态下，系统有能力恢复数据库，使损失减到最低限度。
支持数据库存储加密、数据传输通道加密；支持同自身及第三方厂家的ETL、即席查询、报表分析工具的有效集成；支持网络上同构或异构数据库之间的数据的有效互联，数据传输和复制，具有多种复制功能模块（如：实时复制、定时复制、双向复制、合并复制、复制范围可整表复制或表中部分行复制）；支持对象或多媒体信息的存储管理；支持XML数据灵活存储与处理，Web服务接口模块等；支持企业级的Java处理引擎或者.NET的处理引擎，支持应用程序访问接口ODBC，JDBC，OLE DB等；具备高效的开发支持，如能使用高级语言编写存储过程与自定义函数等；支持通用开发工具、开发效率高，能实现团队协同开发与版本管理；具备强大的数据服务异步处理能力；图形化管理维护，运维方便；具备基于系统开销的数据库优化器，支持内存自动分配和自动回收功能；支持CPU、内存等的分配、参数配置与管理；提供数据库性能监测工具，数据库参数配置工具，数据库设计及性能调试工具，数据库运行状态监控等管理工具；二、ETL工具选型需求ETL设计与处理工具支持主流服务器硬件与操作系统平台；支持GB中文字符与中文代码集，支持各种字符集的转换；支持各种平台的异构数据源系统的数据的抽取、传输与加载，可通过统一的界面支持不同的关系型数据库(Oracle, DB2, SQL, Sybase等、非关系型数据（队列，XML文档、Web Service接口数据等）、平面文件，甚至通用应用系统（如SAP）等；支持各种数据抽取与加载接口，如专用数据库驱动接口、JDBC、ODBC，以及Web Service接口等。
国内十大活跃报表BI产品深度点评
国内十大活跃报表BI产品深度点评目前国内市场上的报表BI工具琳琅满目，看起来也各有特点，这给选型工作带来了一些困扰，本文就一些较活跃的报表BI产品进行点评，对于不太熟悉这些产品和技术的同学，可作为参考资料。
这里选了十个产品，分作四类：国内报表类，国内BI类，国外BI类，国外开源报表类。
每类两三种产品，在分类内大体会按面市时间为序来点评。
需要强调的是，因为篇幅有限，不可能把市场上所有产品都选入，这并不意味着其它产品不好，看到结论部分时就会理解。
这么分类是有意义的，同类产品大体具有相似的特征。
其中，国内产品被分为报表和BI两类，并不是说这两种功能有矛盾。
事实上，国内产品大都同时兼备两种功能。
分开的原因是因为这些产品初期发布时的功能侧重点不同，经过多年完善，它们大都已经发展成了全功能产品，但初期侧重点的不同仍然会影响到产品理念乃至产品特征。
涉及产品和版本较多，可能局部会有错误疏漏，敬请谅解，欢迎指正。
【国内报表类】报表工具可能是企业级通用软件中仅有的、国产软件能力远远超过国外软件的领域了。
这大概是因为中国报表有着非常强烈的特色，从而造就了一批适应产品，而国外缺乏这个土壤，也就很难发展出这种能力了。
1.润乾报表润乾报表功能全面，涵盖报表、填报、BI的各个方面，没有大块功能的缺失。
不过这也是国内大多数报表BI产品共同的特点。
润乾报表最大特色是复杂报表的能力，润乾公司最早提出了用于解决中国复杂报表的非线性报表模型，直到现在，无论是功能还是性能，润乾报表在复杂报表方面仍然是业界最强者。
润乾报表自2018版开始集成了独立计算引擎。
大多数报表工具是在报表中完成数据计算，而报表的计算能力和效率都相对较弱，不仅会因为要写复杂的SQL或存储过程导致开发困难，而且在数据量大或计算较复杂时还会带来性能和容量的问题，发生报表响应迟钝甚至内存溢出的现象。
润乾报表则可以将取数及复杂关联运算等放到独立的计算引擎中，并提供了大数据量游标取数，这样即提高了开发效率，还能提高运算性能和数据容量，并真正支持了大数据报表。
BI平台选型
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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。
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。
产品选型方案
2.资源配置
-根据产品选型需求，合理分配人力、物力、财力等资源。
-确保过程控制
-定期审查产品选型进度，监控关键节点。
-及时解决实施过程中的问题，确保项目按计划推进。
4.风险管理
-识别潜在风险，制定相应的预防措施和应急计划。
-确定目标市场的客户群体，收集客户需求信息。
-编制市场分析报告，为产品选型提供依据。
2.需求分析
-深入理解客户需求，提炼关键产品特性。
-结合企业战略，明确产品定位和功能需求。
-制定详细的产品需求规格说明书。
3.竞品分析
-选取市场主流竞品，从多维度进行对比分析。
-识别竞品的优势与不足，为产品优化提供参考。
产品选型方案
第1篇
产品选型方案
一、项目背景
随着市场竞争的加剧，为满足客户多元化需求，提高企业核心竞争力，本公司在产品线上进行优化调整，针对新品选型工作，制定本方案。
二、目标与原则
1.目标
（1）确保产品符合市场需求，提升客户满意度；
（2）提高产品品质，降低不良率；
（3）优化产品结构，提升企业盈利能力。
-定期评估风险，调整风险控制策略。
五、总结与优化
1.总结
-在产品选型完成后，进行全面的总结回顾。
-分析项目实施过程中的成功经验和不足之处。
2.优化
-根据总结报告，优化产品选型流程和策略。
-推进持续改进，提升产品选型的专业水平和效率。
3.竞品分析
（1）选取市场上同类产品，从功能、性能、价格、品质等方面进行对比分析；
（2）总结竞品优缺点，为本公司产品选型提供参考；
（3）形成竞品分析报告。
产品选型流程范文
产品选型流程范文产品选型是指根据需求和条件，选择最合适的产品来满足需求的过程。
在进行产品选型时，需要考虑多个因素，包括需求分析、技术评估、市场调研和供应商选择等环节。
下面是一个常见的产品选型流程，总结如下：1.需求分析：首先需要对需求进行详细的分析。
这包括确定产品的基本功能需求、性能需求、使用环境和预算限制等。
可以与用户或相关部门进行沟通和讨论，明确需求的关键点和优先级。
3.市场调研：在确定技术路径和实施方案后，需要进行市场调研。
这包括对相关产品的市场情况、竞争对手情况、市场趋势和用户反馈等进行调查和研究。
可以通过访谈、问卷调查、参观展会和查阅市场报告等方式进行市场调研。
4.供应商选择：在进行市场调研后，需要进行供应商选择。
这包括对各个潜在供应商的能力、信誉、服务、价格和交货周期等进行评估。
可以通过询价、招标或考察等方式进行供应商选择，也可以参考市场调研的结果和其他用户的意见进行判断。
5.产品测试和评估：在选择供应商后，需要进行产品测试和评估。
这包括对产品的功能、性能、稳定性和可靠性等进行测试，并与需求进行对比和分析。
可以通过试用、实验或其他方法进行产品测试和评估，也可以请专家进行评估和验证。
6.决策和实施：在产品测试和评估后，需要做出决策并实施。
这包括确定产品的订购数量、签订合同、安排生产和交货等工作。
需要注意的是，产品选型是一个动态的过程，需要根据情况和需求进行调整和迭代，确保最终选择的产品能够满足需求并提供最佳的性价比。
7.后期跟踪和评估：在产品实施后，需要进行后期跟踪和评估。
这包括对产品的使用情况和效果进行监测和评估，收集用户的反馈和建议，并根据需要进行调整和改进。
可以通过售后服务、用户满意度调查和产品评估等方式进行后期跟踪和评估。
以上是一个常见的产品选型流程。
在实际应用中，根据具体情况和需求，可能会有所调整和变化。
产品选型是一个复杂的过程，需要综合考虑多个因素，并进行全面和科学的评估。
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事项
excel数据入库
数据导入 excel数据清洗
数据汇总至总表
图表自助分析
BI功能应用 筛选电话号数据
quickBI培训 导入日志
日志记录 导出日志
使用日志 二次回库 日志工具培训
数据备份 阿里云同步备份所有表数据
项目数据管理
项目数据管理系统相关工作说明
excel项目数据 → 本地mysql数据库
给项目经理提供相关操作手册
记录导入信息，内容包括： 1）项目基础信息（项目名称、datawork任务名称、数据库表） 2）影响数据（单项目导入数据条数/数据量、单项目去重条数、导入前/后总库条数） 3）操作记录（操作人员、操作时间、备注）
记录导出信息，内容包括： 1）基础信息（报表路径、筛选条件（列名+列值）、导出数据列） 2）操作记录（导出数据条数、操作人员、操作时间、备注） 记录分析信息，内容包括：分析指标、分析维度、图表说明、结论 同“导入日志” BI组给相关业务人员培训腾讯TIM的使用操作，主要文件协同方面操作，并提供相关操作手册 数据首次初始化录入、合并后，进行备份。以后每次完成对数据更新后，对数据进行手动备份 1）阿里云同步备份 2）本地备份
事项说明
同步至阿里云数据库
将原始数据逻辑映射到标签字段，及数据去重
1）划分项目标签类别，分别抽取到个人/项目标签表 2）个人/项目标签表去重
初始化配置。配置数据源、数据集合
制作quickBI分析图表，柱状图、饼图等
初始化配置。配置数据源、数据集合
制作quickBI电子表格，根据查询条件对制作好的表格数据进行筛选，并批量导出数据
腾讯TIM
腾讯TIM
腾讯TIM 腾讯TIM -
maxcompute、 datawork（阿里云）
明
实现工具 navicat datawork（阿里云） datawork（阿里云）
备注
datawork（阿里云）
quickBI quickBI quickBI
quickBI -
问题： 1、quickBI单次导出的最大数据量是1w条，按每天单个项目 60w条数据的需求来算，一个项目就需要手工导出60次 2、标准版的交叉表单次只能预览1w条数据，高级版的电子 表格支持分页预览全部数据及导出