区块链BI大数据可视化分析管理系统开发

区块链BI大数据可视化分析管理系统开发

BI大数据分析系统提供了通过直观的拖放开发环境构建解决方案所需的工具箱，该环境可以聚合不同的传感器数据，并准确探索组合数据的实时含义。源中瑞BI大数据分析系统开发[---138---#--23----15--#---32---01----]

我们认为它可以提供快速的洞察力，快速的决策速度，快速的行动速度和快速的业务成果。

利用BI大数据分析系统，您的企业可以快速响应市场变化，客户需求和竞争，而无需任何编码。通过全面了解您的集成数据并深入了解您所服务的市场，公司可以更深入地了解其流程，产品和客户。

BI系统的分析功能是核心。

关联分析：主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。它的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是，事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。

比如商品分析：商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。

主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过系统对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。

数据情况

1、数据来源：考虑数据主要来源的业务系统有哪些？是否需要建立数据仓库？以及前期准备工作，比如相关数据字典准备，甚至是取数接口等问题。

2、数据情况：业务系统内最大单表的数据量及数据增量是多少。通过了解最大单表的数据量及数据增量，初步规划数据处理方案，是否要建立中间层，索引，GP等，选择合适的分析平台，是BI还是一般的报表平台。区块链数据管理平台开发——BI大数据分析系统

3、数据补录：主要是维度数据维护与事实数据补录，具体的工作就是填报页面的维护。比如人力分析中的工资分析，一般是财务线下数据，那么需要开发填报导入页面以作数据录入。

这项工作需要考虑补录的数据录到什么地方：如果建立数据仓库就直接填入数仓中；但是如果通过直连开发报表，是否需要将补录的数据直接录入到业务系统中。

4、数据仓库：针对需求主体、分析指标及数据情况判定是否需要建立数据仓库。如果需要将财务数据、费用数据整合分析，但是财务数据来自EAS，费用数据来自OA，那么这样的情况就需要建立数据仓库以实现整合分析。这里需要考虑在建立数据仓库之后，相关维度数据的对应关系是否和人员组织架构有效对应。

BI大数据可视化分系统开发,区块链数据管理平台开发