BI工具调研报告[1]
bi系统实验报告
bi系统实验报告BI系统实验报告一、引言随着信息技术的不断发展，企业在管理决策过程中面临着海量的数据和复杂的业务环境。
为了更好地分析和利用这些数据，提升企业的决策能力和竞争力，许多企业开始引入商业智能（Business Intelligence，简称BI）系统。
本实验报告旨在介绍BI系统的基本概念、功能和应用，并通过实际案例验证其效果。
二、BI系统概述商业智能系统是一种集成了数据仓库、数据分析、数据挖掘、报表和查询等功能的软件系统。
其主要目标是帮助企业从大数据中提取有价值的信息，辅助管理者进行决策和战略规划。
BI系统通过数据的可视化、分析和预测，帮助企业发现潜在的商机、优化业务流程和提升管理效能。
三、BI系统功能1. 数据仓库：BI系统通过构建数据仓库，将企业内部和外部的各类数据整合到一个统一的数据源中。
数据仓库的设计和建设是BI系统的基础，它能够提供高效的数据存储和管理，为后续的数据分析和挖掘提供支持。
2. 数据分析：BI系统具备强大的数据分析功能，可以对数据进行多维度、多角度的分析。
通过数据分析，企业可以深入了解市场趋势、产品销售情况、客户行为等，为决策提供准确的依据。
3. 数据挖掘：BI系统利用数据挖掘技术，从大量的数据中发现隐藏的模式和规律。
通过数据挖掘，企业可以预测未来的趋势、发现异常情况、进行市场细分等，为企业的战略决策提供重要的参考。
4. 报表和查询：BI系统能够根据用户的需求生成各类报表和查询结果。
这些报表和查询结果可以根据时间、地域、产品等维度进行灵活的筛选和展示，帮助企业快速了解业务状况和问题所在。
四、BI系统应用案例以某电商企业为例，该企业通过引入BI系统，实现了从数据到决策的全过程。
首先，该企业将各个部门的数据整合到数据仓库中，包括销售数据、库存数据、客户数据等。
然后，通过BI系统的数据分析功能，企业可以实时监控销售情况、产品库存和客户满意度等关键指标。
同时，企业还可以利用BI系统的数据挖掘功能，对用户行为进行深入分析，发现用户的购物偏好和潜在需求。
主流BI工具对比分析
主流BI工具对比分析在当今数据驱动的时代，各类企业都在积极利用商业智能（BI）工具来帮助他们更好地理解数据、做出更明智的决策。
主流的BI工具有很多种，比如Tableau、Power BI、QlikView、MicroStrategy等。
本文将对这几种主流BI工具进行对比分析，以帮助企业选择适合自己的工具。
1.功能和特点对比：- Tableau：Tableau是一款强大的可视化工具，可以帮助用户轻松创建漂亮的图表和仪表板。
它有丰富的数据连接和处理功能，支持各种数据源的导入和操作。
Tableau还具有快速的查询性能和易于使用的界面，使得用户可以快速了解数据并发现隐藏的信息。
此外，Tableau还支持集成R和Python等编程语言，可以进行高级分析和建模。
- Power BI：Power BI是微软推出的一款大数据分析工具，具有强大的数据处理和可视化功能。
它能够轻松连接各种数据源，包括数据库、云服务和Excel等。
Power BI还支持自动化报告和仪表板创建，用户可以根据需要定制展示效果。
此外，Power BI还具有Bing Maps、Cortana Intelligence和Azure集成等更多功能。
- QlikView：QlikView是一款自主发现型BI工具，具有强大的数据关联和分析功能。
它可以帮助用户快速探索数据，发现隐藏的信息，并自动生成交互式报告和仪表板。
QlikView还支持实时数据更新和合作分享，用户可以在团队中共享和协作数据分析。
- MicroStrategy：MicroStrategy是一款全面的BI工具，具有强大的数据分析和商业智能功能。
它支持多维数据分析、数据挖掘和预测建模等高级功能，适合于复杂的数据分析需求。
MicroStrategy还具有高度可定制化的报告和仪表板设计功能，用户可以根据需要进行个性化设置。
2.成本和可扩展性对比：- Tableau：Tableau的价格相对较高，但它提供了灵活的许可选项，包括个人电脑版和企业版等多种选择。
bi指标国内外研究现状
bi指标国内外研究现状bi指标（Business Intelligence Index）是企业评估和衡量其商业智能水平的一种指标。
随着信息化时代的到来，企业对于数据的管理和分析变得越来越重要。
而bi指标作为一种衡量企业商业智能水平的指标，受到了国内外研究者的广泛关注。
在国内，bi指标的研究还相对较为落后。
目前国内研究主要集中在bi指标的构建和应用方面。
例如，研究者通过对企业的数据仓库、数据挖掘和商业智能系统进行分析，构建了一套完整的bi指标体系。
这些指标包括数据质量、数据挖掘算法的准确性和实时性、决策支持系统的用户满意度等。
通过对这些指标的评估，可以客观地衡量企业的商业智能水平，并为企业提供改进的建议。
而在国外，bi指标的研究相对较为成熟。
国外研究者不仅在bi指标的构建和应用方面进行了深入研究，还在bi指标的理论基础和方法论方面取得了一系列的突破。
他们不仅通过对企业的数据管理和分析进行研究，还将bi指标与其他管理理论相结合，形成了一套完整的bi指标体系。
例如，研究者将bi指标与企业绩效管理、战略管理和知识管理相结合，构建了一套全面评估企业商业智能水平的指标体系。
通过对这些指标的评估，可以帮助企业及时发现问题，优化决策流程，提高企业的竞争力。
然而，不管是国内还是国外，bi指标的研究都面临着一些挑战和问题。
首先，bi指标的构建需要大量的数据支持，而企业的数据管理和分析水平参差不齐，导致数据的质量和准确性难以保证。
其次，bi指标的应用需要企业内部的信息共享和协作，而企业内部的组织文化和管理机制常常成为阻碍因素。
此外，bi指标的评估结果需要与企业的实际情况相结合，否则评估结果可能失去实际意义。
bi指标作为一种衡量企业商业智能水平的指标，受到了国内外研究者的广泛关注。
国内研究主要集中在bi指标的构建和应用方面，而国外研究在bi指标的理论基础和方法论方面取得了一系列的突破。
然而，bi指标的研究仍面临着一些挑战和问题。
BI 工具比较报告
BI 工具比较报告BO MSTR Hyperion Cognos一、软件平台关系型数据库Oracle Y Y Y YTeradata Y Y Y YDB2 Y Y Y YSybase Y Y Y YInformix Y Y Y YSQL Server Y Y Y YAccess Y Y Y Y其他Y Y Y YWEB Server BEA WebLogic Y Y Y YIBM WebSphere Y Y Y YSunOne Y ? Y ?JBOSS Y ? ? ？Tomcat Y Y Y YMicrosoft IIS Y Y Y Y操作系统Windows2000/2003 Y Y Y YSolaris Y Y Y YAIX Y Y Y Y小计：四家产品中，对上表中列出的关系数据库的支持种类均为8种（含其他数据种类）；对列出的WEB Server的支持，BO支持6种，MSTR支持4种，Hyperion支持5种，Cognos 支持4种；上表中列出的3种操作系统，四家产品全部支持。
对关系型数据库的支持，BO、MSTR、Hyperion和Cognos都能够支持Informix、Oracle、TeraData、DB2等主流数据库以及Access等桌面数据库或其他格式的数据源，同时各产品均能够支持ODBC/JDBC等开放式数据访问接口。
对于操作系统的支持方面，BO的BO XI Server一次部署即可完成全部产品组件的Server端安装；Cognos产品的Report Net产品、Powerplay Enterprise Server产品、Upfront Server需要各自分别安装。
对于WEB Server的支持方面，BO产品因符合J2EE框架规范，及框架规范，因此能够部署在多种J2EE应用服务器上，MSTR、Cognos、Hyperion也能够支持多种主流WEB Server。
BO MSTR Hyperion Cognos 二、用户方功能结构支持Browser/Server Y Y Y YClient/Server Y Y Y Y浏览器支持IE Y Y Y YNetscape Y Y Y YOpera N N N NMosaic N N N N多语言支持中文Y Y Y Y英文Y Y Y Y是否需要下载浏览需要/不需要可选不需要需要需要器插件最终用户培训周期一天Y二天三天？？？一周自编公式功能Y Y Y Y支持脱机访问Y N Y Y分析结果本地化保Y Y Y Y存结果回写服务器，以Y Y Y ？便所有用户共享是否支持报表结果与数据源最新变动Y Y Y Y情况自动同步除升降序外，是否支持客户对维度的自Y N N Y定义排序能以几种形式将结PDF Y Y N Y果导出HTML Y Y Y YXLS Y Y Y YTXT Y Y Y Y小计：上表中列出的各项功能点中（共18项，下载浏览器插件和培训天数除外）：BO满足16项，MSTR满足14项，Hyperion满足14项，Cognos满足15项。
bi指标国内外研究现状
bi指标国内外研究现状bi指标是一种用于衡量企业绩效和竞争力的重要工具，近年来在国内外的研究中得到了广泛关注和应用。
本文旨在探讨bi指标的国内外研究现状。
在国内，随着信息技术的迅猛发展和企业管理的日益复杂化，bi指标的研究和应用逐渐兴起。
许多学者和企业开始将bi指标引入企业内部管理和决策中，以提高企业绩效和竞争力。
研究表明，bi指标可以帮助企业深入了解市场需求、制定有效营销策略、优化供应链管理、提高客户满意度等。
此外，还有一些学者从不同角度对bi指标进行了探讨，如基于企业文化、员工激励和知识管理等因素对bi 指标的影响等。
与此同时，国外对bi指标的研究也取得了一系列重要的成果。
在美国和欧洲等发达国家，bi指标的研究得到了广泛关注，并在企业管理中得到了广泛应用。
研究表明，bi指标可以帮助企业实现战略目标、提高决策效率、降低成本、提高盈利能力等。
此外，国外学者还从不同维度对bi指标进行了研究，如基于金融、市场和人力资源等因素对bi指标的影响等。
尽管国内外对bi指标的研究已经取得了一定的进展，但仍存在一些问题和挑战。
首先，bi指标的定义和衡量方法仍存在较大的差异，需要进一步统一和标准化。
其次，bi指标的应用仍面临一些困难，如数据质量不高、信息系统不完善等。
此外，bi指标的研究主要集中在大型企业，对中小企业的研究相对较少。
因此，未来的研究可以从这些问题和挑战入手，进一步深化和拓展bi指标的研究。
bi指标作为一种衡量企业绩效和竞争力的重要工具，在国内外的研究中得到了广泛关注和应用。
国内外学者从不同角度对bi指标进行了研究，取得了一系列重要的成果。
然而，仍有一些问题和挑战需要进一步解决。
未来的研究可以从统一定义和衡量方法、改进数据质量和信息系统等方面入手，进一步深化和拓展bi指标的研究。
bi分析报告
bi分析报告
BI分析报告是基于业务智能（Business Intelligence）系统的数据分析和可视化结果所形成的报告。
它主要包括对数据的分析、趋势和模式的识别、问题和机会的发现等内容。
BI分析报告的目标是帮助管理者和决策者理解当前业务情况，并为其做出更明智
的决策。
BI分析报告通常包括以下几个关键部分：
1. 概述：对报告的目标和背景进行介绍，以及分析报告的范围和时间周期。
2. 数据来源和处理：说明所使用的数据来源和处理方法，包括数据的抽取、转化和加载。
3. 数据分析和可视化：通过统计分析、数据挖掘和可视化技术对数据进行分析和呈现。
这部分可以包括表格、图表、图形和地图等形式。
4. 结果和发现：总结分析过程中得出的结果和发现，包括数据的趋势、模式和异常情
况等。
5. 问题和机会：根据结果和发现，提出可能的问题和机会，并给出相应的建议和解决
方案。
6. 结论和建议：根据数据分析的结果，给出结论和建议，帮助管理者和决策者做出正
确的决策和行动计划。
BI分析报告在实际应用中可以用于各种场景，例如市场分析、销售分析、客户行为分析、风险评估等。
这些报告不仅可以提供数据支持和洞察，还可以帮助企业优化业务
流程、提高效率和盈利能力。
BI软件调研报告
Now/Later/Never
All (2071) Products Actuate Platform (39) WebFOCUS (92) Panorama (53) arcplan (54) MicroStrategy (248) Cognos Reporting (109) BusinessObjects (100) Crystal Reports (46)
●
一直以来，BI调研报告都表明了BI应用应该具有非常高的性能，而达到高性能的一 个较好的方法是将所有活跃的数据保留在内存中。对于海量数据，我们需要采用64 位架构来访问更大的内存空间，因此，未来很可能会出现更多基于64位的BI应用部 署。此外，现在大多数服务器都运行64位操作系统，即使没有任何具体的优势，BI 应用也应该向64位平台上迁移。但是我们发现有超过60%的BI产品仍然基于32位，运 行在32位的服务器上，而只有28%的BI应用是完全工作在64位模式上。 近年来，供应商非常看好 BI Extranet ，并坚定地认为通过这种途径，能够卖出更多 的软件给那些已经为企业内部所有潜在用户购买了许可证的客户。 但是， BI Extranet 过去几年的实际发展并不像供应商们预计的那么乐观，比如，2007年预计2008年 的使用率是31.5%，实际使用率只有20.5%。 尽管如此，今年人们对2010年的预测仍 然非常乐观，达到47%。 图1显示了今年对 BI Extranet 市场的统计结果：
客户反馈结果仪表板(今年新增内容)
大量的数据与分析给BI调研报告8带来了海量信息问题：如何快速地了解某一产品在所有量 度标准上的表现，或者所有产品在某一度量标准上的表现？这与BI应用需要解决的问题并无 差别，而我们的解决方法同样简单（可能有过之而无不及）：我们引入了简洁的完全基于靶 心图表( bullet graph )的关键业绩指标（ KPI ）仪表板。 靶心图( bullet graph )是 Stephen Few 在2005发明的图表类型。这种图可以替代仪表图，能 够在更小的空间里更清晰地展示更多的信息。从图 Figure 2中我们可以看出： 深红色颜色条的左端意味着此项指标的最差水平，而深绿色颜色条的右端意味着此 项指标的最佳水平。
bi研究报告
bi研究报告
BI研究报告
一、研究目的
本研究报告的目的是探讨商业智能（BI）在企业中的应用，并分析其对企业决策和业务发展的影响。
二、研究方法
本研究采用了定性和定量研究方法。
定性研究部分通过文献综述和专家访谈，了解BI在企业中的应用情况、优势和挑战。
定量研究部分通过问卷调查收集了多家企业对BI使用情况以及其对企业绩效的影响评价数据。
三、研究结果
1. BI应用情况：研究发现，大多数企业在某种程度上应用了BI技术和工具，以帮助管理层和决策者更好地了解企业业务和市场情况。
2. BI的优势：企业普遍认为，BI能帮助他们更好地分析和理解大量的业务数据，提供及时的决策支持，并优化业务流程和资源配置。
3. BI的挑战：尽管BI被认为是有益的，但企业普遍面临数据质量不高、技术实施难度大、组织文化变革等挑战。
4. BI对企业绩效的影响：根据问卷调查结果，大多数企业普
遍认为BI的应用对于企业绩效有积极影响，特别是在提高决
策效率、增强竞争优势、降低成本等方面。
四、研究结论
通过本研究，我们得出以下结论：
1. BI在企业中得到广泛应用，能够为企业提供有价值的决策
支持和业务优化。
2. BI的应用对于企业绩效具有积极影响，能够提高决策效率、增强竞争优势、降低成本等。
3. 尽管BI带来了许多优势，但企业在应用过程中仍面临一些
挑战，包括数据质量、技术实施和组织文化等。
建议企业在应用BI时关注解决这些挑战，并充分发挥BI的优势，以实现更好的业务发展和竞争优势。
以上是本研究的主要内容和结论，供企业决策者参考。
BI 开源工具调研报告
BI 开源工具调研报告1BI系统的简述从技术角度来说BI 包含了ETL、DW、OLAP、DM等多环节。
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、聚集、描述和可视化的数据，支持业务决策。
这些众多的BI项目从规模和对BI系统支撑的完善程度上来说，大体可以分为Framework、Stand-alone Tools和BI Suit三种类型。
Framework开源框架，这是在商业BI系统中所没有的。
我们可以使用它们来构建自己的BI工具，或者增强和扩展我们的BI解决方案。
Stand-alone Tools独立的BI工具，这是开源项目中数量最多的一类。
很多工具只侧重BI系统中的某个环节和方面，如ETL、Report、OLAP和Database等等。
BI Suit在统一的架构下提供了多种BI系统的特性的工具集合。
就目前的情况看，不管是商业软件还是开源软件，还没有任何一个套件提供了完整的端到端的BI解决方案。
这些开源的BI Suit是通过连接多个其他的组件和工具的方式形成套件的，由于BI系统涉及到的工具是非常多的，所以整合一套完整的BI解决方案是很困难的。
2BI解决方案中的工具一个完整的BI解决方案中有多种工具来完成BI系统中各个阶段的工作。
2.1ETL工具数据抽取、转换和加载工具。
优秀的ETL工具应该具有以下特性：1、Workflow Management, Job Execution and Scheduling Manager。
能方便地定义流程并自动化执行ETL任务；2、Centralized Metadata Repository and Management。
集中存储和管理符合业界标准的元数据；3、Data Profile and Validation。
可以检验数据的质量；4、High Performance。
2024年BI软件市场分析报告
2024年BI软件市场分析报告1. 引言本报告将对当前BI软件市场进行分析，以了解其发展趋势和竞争态势，并为相关企业提供决策参考。
2. 市场概述BI软件全称为商业智能软件（Business Intelligence Software），是一种用于提取、分析和展示企业数据的软件工具。
BI软件市场近年来呈现快速增长的态势，主要受到企业对数据分析的需求不断增加的推动。
3. 市场规模和增长趋势根据市场调研机构的数据，BI软件市场在过去几年中保持着稳定的增长。
预计到2025年，全球BI软件市场规模将达到1000亿美元。
这一增长主要受到企业对于数据驱动决策的重视和数据分析技术不断进步的影响。
4. 市场竞争态势BI软件市场竞争激烈，主要的竞争者包括国际巨头和本土厂商。
目前市场上最主要的BI软件厂商有Tableau、QlikView、Power BI等。
这些厂商在技术创新、产品功能和用户体验等方面展开了激烈的竞争。
5. 市场驱动因素BI软件市场的增长主要受到以下因素的驱动：•企业对于数据分析和决策支持的需求不断增加；•数据分析技术的不断进步，使得BI软件的应用更加简便和高效；•云计算和大数据技术的发展，为BI软件的应用提供了更好的基础设施。
6. 市场挑战和机遇BI软件市场面临一些挑战，比如数据安全和隐私保护的问题，以及用户教育和培训的需求。
然而，市场也存在着一些机遇，比如新兴技术（如人工智能和机器学习）的融入，可以为BI软件带来更多的创新和增长机会。
7. 市场前景综合考虑市场规模、增长趋势、竞争态势和驱动因素等因素，可以看出BI软件市场具有良好的前景。
随着企业对数据的重视程度不断提升，以及数据分析技术的不断进步，BI软件市场有望继续保持快速增长。
8. 结论本报告对BI软件市场进行了概述和分析，指出了市场的规模、增长趋势、竞争态势、驱动因素以及面临的挑战和机遇。
综合来看，BI软件市场具有良好的前景，相关企业可以抓住机遇，投入更多资源，以在市场中取得竞争优势。
BI_工具比较报告
BI 工具比较报告Dr.Sum EA BO Hyperion Cognos 一、支持数据库平台数据存储库○×××关系型数据库Oracle ○○○○DB2 ○○○○Sybase ○○○○SQL Server ○○○○Access ○○○○其他○○○○Olap类型专利技术Rolap Molap Molap 小计：四家产品中，对上表中列出的关系数据库的支持种类均为6种（含其他数据种类）；对关系型数据库的支持，Dr.Sum EA、BO、Hyperion和Cognos都能够支持Sybase、Oracle、SQL Server、DB2等主流数据库以及Access等桌面数据库或其他格式的数据源，同时各产品均能够支持ODBC/JDBC等开放式数据访问接口。
对于Molap的方式来说，需事先定义Cube，且当分析需求变更时，仍需重新定义Cube 对于Rolap的方式来说，数据量达到2-300万条后，效率下降明显对于Dr.Sum EA来说，独有的数据引擎，同时具备数据存储与高速检索功能，也不需要定义Cube，对于没有计算机相关技术的业务人员，能够快速、灵活的修改分析模型Dr.Sum EA BO Hyperion Cognos 二、用户方功能结构支持Browser/Server ○○○○Client/Server ○○○○浏览器支持IE ○○○○FireFox ○○○○多语言支持中文○○○○英文○○○○日文○○○○是否需要下载浏览需要/不需要不需要需要需要需要器插件最终用户培训周期一天○二天三天一周○○○自编公式功能○○○○分析结果本地化保○○○○存是否支持报表结果○○○○与数据源最新变动情况自动同步除升降序外，是否支持客户对维度的自○○×○定义排序能以几种形式将结PDF ○○×○果导出HTML ○○○○XLS ○○○○TXT ○○○○小计：上表中列出的各项功能点中（共8项，下载浏览器插件和培训天数除外）：Dr.Sum EA 满足8项，BO满足8项，Hyperion满足6项，Cognos满足8项。
2024年BI软件市场分析报告
2024年BI软件市场分析报告根据最新的数据，全球BI（商业智能）软件市场正以惊人的速度增长。
BI软件是一种数据分析工具，可以帮助企业实时监测和分析各种业务指标，以便做出更明智的决策。
随着企业操作变得越来越复杂，对BI软件的需求也越来越高，这进一步推动了BI软件市场的发展。
据预测，全球BI软件市场的复合年增长率将保持在12%以上。
这种增长主要来自基于云计算和人工智能技术的创新。
云计算使得BI软件更加灵活和可扩展，可以根据企业的需求进行定制。
而人工智能则可以提供更强大的数据分析和预测能力，帮助企业预测市场趋势和优化业务流程。
目前，在BI软件市场中，小型企业和中小型企业是主要的推动力。
由于其较低的价格和易用性，BI软件逐渐成为中小型企业的首选工具。
此外，世界各地的政府机构和教育机构也开始广泛采用BI软件，以改善他们的服务质量和决策能力。
尽管全球BI软件市场正呈现出强劲的增长势头，但仍然面临一些挑战。
首先，安全和隐私问题是许多企业在采用BI软件时的一大担忧。
由于BI软件需要处理大量敏感数据，因此任何安全漏洞都可能导致严重的后果。
因此，BI软件提供商需要加强安全措施，以确保客户数据的安全。
其次，由于市场竞争激烈，BI软件供应商需要不断创新，以保持他们的竞争优势。
近年来，一些新兴的技术，如自然语言处理和机器学习，已经开始应用于BI软件，帮助用户更方便地查询和分析数据。
只有通过不断改进和创新，BI软件供应商才能在竞争激烈的市场中脱颖而出。
总的来说，全球BI软件市场呈现出良好的增长势头。
随着企业对数据分析的需求不断增加，BI软件将发挥越来越重要的作用。
通过与云计算和人工智能等新技术的结合，BI软件将为企业提供更智能和高效的数据分析解决方案。
同时，BI软件供应商还需要加强数据安全和不断创新，以满足客户的需求。
随着全球BI软件市场继续发展，预计未来几年将出现更多创新和发展机会。
bi分析报告
BI分析报告1. 引言在当今信息爆炸的时代，企业和组织面临大量的数据，如何有效地利用这些数据来做出明智的决策变得尤为重要。
而商业智能（Business Intelligence，简称BI）正是一种强大的工具，可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，并进行深入的分析和洞察。
本报告将介绍BI分析的步骤和方法。
2. 数据收集和整理BI分析的第一步是收集和整理数据。
在这一步骤中，我们需要确定需要分析的数据类型和来源，然后使用适当的工具和技术来收集数据。
数据可以来自多个渠道，如数据库、日志文件、社交媒体等。
收集到的数据可能会存在格式不一致、缺失值或错误值等问题，需要进行数据清洗和整理，以确保数据的准确性和一致性。
3. 数据存储和管理收集和整理好的数据需要进行存储和管理，以便后续的分析和查询。
常见的数据存储和管理方式包括关系型数据库、数据仓库和数据湖等。
根据数据的规模和需求，选择合适的存储和管理方式对于后续的BI分析至关重要。
4. 数据分析和挖掘数据收集和整理完成后，接下来就是进行数据分析和挖掘。
数据分析可以包括统计分析、数据可视化、机器学习等技术手段。
通过对数据进行分析和挖掘，我们可以发现数据中隐藏的模式和规律，从而得出有价值的结论和洞察。
5. 报告和可视化BI分析的结果通常以报告和可视化的形式呈现出来。
通过适当的数据可视化技术，如图表、仪表盘等，可以将复杂的数据转化为直观和易于理解的形式，帮助决策者更好地理解和利用分析结果。
报告和可视化也可以帮助将分析结果传达给其他相关人员，以便共享和讨论。
6. 决策和优化最后一步是基于BI分析的结果做出决策和优化。
通过深入理解分析结果，决策者可以制定相应的策略和行动计划，并不断优化和改进业务流程和运营模式。
BI 分析可以为决策者提供有力的支持和指导，使其能够在竞争激烈的市场中做出明智的决策。
7. 结论本文介绍了BI分析的步骤和方法。
通过数据收集和整理、数据存储和管理、数据分析和挖掘、报告和可视化以及决策和优化等步骤，企业可以从大数据中提取有价值的信息，并做出明智的决策。
BI工具调研报告[1]
![BI工具调研报告[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/523a582582c4bb4cf7ec4afe04a1b0717fd5b3fa.png)
BI工具调研报告（来源于网络）1.数据分析 (1)1.1四种前端工具 ..................................................................................................... 11.2 C/S vs B/S (2)1.3各家产品简介 (3)1.3.1 IBM ........................................................................................................... 31.3.2 Ora cle (3)1.3.3 Sybase ........................................................................................................ 31.3.4 Inf ormix (4)1.3.5 CA (4)1.3.6 NCR........................................................................................................... 51.3.7 Mic rosoft (5)1.3.8 SAS ........................................................................................................... 51.3.9 BO (5)1.3.10 H yperion ................................................................................................... 61.4各家产品比较 (6)1.4.1 特色工具 (6)1.4.2成本比较 (7)1.4.3 市场份额比较 (7)1.4.4 简单与复杂 (7)1.4.5 数据存储方式 (7)1.4.6 系统开放性 (8)2. 数据挖掘 (8)2.1主要功能 (9)2.2常见算法及模型.................................................................................................. 92.3 各厂家产品对比 (10)2.4 一般实施步骤 (11)2.5 统一模型 (11)2.6 应用现状 (12)2.7 可能存在的问题 (12)1. 数据分析1.1四种前端工具BI前端应用主要为报表、OLAP以及仪表盘、Portal四种。
BI需求调研报告
BI需求调研报告BI需求调研报告一、调研目的本次调研的目的是为了了解企业在使用商业智能(BI)系统时的需求，以便设计和部署适合的BI系统，提升企业决策效率和竞争力。
二、调研方法本次调研采用问卷调查和访谈结合的方式进行。
问卷调查主要面向企业的高层管理人员和决策者，访谈则对具体业务领域的员工进行深入了解。
三、调研结果1.需求一：数据集成和清洗调研发现，企业在数据集成和清洗方面面临较大的困扰。
由于数据来源多样、格式不一，导致数据集成困难，数据质量无法保证。
此外，大量的重复工作和手工操作也成为了企业使用BI系统的痛点。
2.需求二：数据可视化和报表功能有超过75%的受访者表示，他们希望BI系统能够提供丰富多样的数据可视化方式，以及定制化的报表功能。
这样可以让他们更直观地了解数据，减少对技术人员的依赖，并根据需要自行生成报表，提高决策速度。
3.需求三：实时数据分析随着企业数据规模的增长，对实时数据分析的需求也日益增强。
超过80%的受访者表示他们希望BI系统能够支持实时数据分析，即时获取最新的数据和指标，及时调整决策方向。
4.需求四：预测和趋势分析许多企业对预测和趋势分析功能非常感兴趣。
通过分析历史数据，他们希望能够预测未来发展趋势，并根据预测结果调整企业战略。
超过60%的受访者对此功能表示了强烈的需求。
5.需求五：移动端支持调研发现，移动办公已经成为企业的共识，因此对BI系统的移动端支持也成为影响企业采购决策的重要因素。
超过70%的受访者表示，他们希望BI系统能够提供移动端访问和操作功能，以方便随时随地进行数据分析和决策。
6.需求六：安全和权限控制随着商业数据价值的提升，企业对数据安全性和权限控制的需求也日益增加。
超过85%的受访者表示他们希望BI系统能够提供可靠的安全机制，保护企业核心数据不被泄露或滥用。
四、调研结论根据本次调研的结果，我们得出以下结论：1. 数据集成和清洗是企业使用BI系统的首要需求，可以考虑引入ETL工具来解决数据集成和清洗问题，提高数据质量和操作效率。
BI指标调研报告
BI指标调研报告BI指标调研报告一、调研目的和背景随着企业数字化转型的加速发展，企业管理者越来越需要及时准确地了解企业运营状况和市场动态，以支持业务决策的制定。
在这个背景下，商业智能（Business Intelligence，简称BI）应运而生，成为企业管理者获取数据、分析数据、做出决策的重要工具。
为了进一步了解BI在企业中的应用情况和效果，本次调研旨在调查不同行业和不同规模企业内部对BI指标的应用情况及其对企业决策效果的影响。
二、调研方法本次调研采用问卷调查的方式，共发放了200份问卷，旨在了解受访者对BI指标的了解程度、BI指标的应用情况以及其对企业决策效果的影响。
三、调研结果及分析1. BI指标的了解程度调查结果显示，超过80%的受访者对BI指标有一定的了解。
其中约20%的受访者表示对BI指标非常了解，能够熟练使用BI工具分析数据。
另外，约30%的受访者对BI指标有一定的了解，能够使用BI工具获取数据，但在分析和运用上还有一些困难。
剩下的约50%的受访者对BI指标有一定的听说过，但对其了解不多或者完全不了解。
2. BI指标的应用情况调查结果显示，约60%的受访者表示在企业中已经应用了BI 指标。
其中，大型企业应用BI指标的比例更高，达到80%以上。
相比之下，中小型企业应用BI指标的比例要稍低一些，只有约50%左右。
3. BI指标对企业决策效果的影响在已经应用了BI指标的企业中，约70%的受访者认为BI指标对企业决策效果有重要影响，能够帮助企业管理者更准确地了解企业运营状况，及时地做出决策。
另有20%的受访者认为BI指标在一定程度上对企业决策效果有影响，但效果还不够显著。
剩下的约10%的受访者认为BI指标对企业决策效果没有明显的影响。
四、结论和建议1. BI指标在企业中的应用情况较为普遍，但在中小型企业中的应用还有较大提升空间。
2. 对于企业管理者来说，了解和掌握BI指标对于支持决策非常重要，可以借助BI工具进行相关培训和学习，提高对BI指标的应用能力。
bi行业报告
bi行业报告一、概述BI（Business Intelligence）即企业智能，是一种数据分析和管理工具，是企业管理决策的重要工具之一。
随着企业数据量和多样性的不断增长，BI的应用领域也越来越广泛，目前已被广泛应用于销售管理、采购管理、客户关系管理、风险管理、供应链管理等领域。
二、市场规模据国内外市场研究机构数据显示，2020年全球BI市场规模约为221.4亿美元，预计到2025年将达到314.3亿美元，年平均增长率为7.2%。
在中国市场的规模上，2018年中国BI市场规模为28.55亿元人民币，同比增长16.5%，2020年中国BI市场规模已超过50亿元，预计到2025年将突破100亿元。
三、应用领域1.销售管理通过BI系统分析销售数据，可以了解销售情况，掌握企业销售动态，帮助企业发现销售问题。
2.采购管理通过BI系统分析采购数据，可以全面掌握采购情况，了解供应商的信用价值和以往合作记录等，从而提高采购效率。
3.客户关系管理通过BI系统分析客户数据，可以细致了解客户增长、损耗和忠诚度等信息，帮助企业建立关键驱动力分析模型和客户洞察模型。
4.风险管理通过BI系统分析风险数据，可以预测潜在风险，提出预防措施，及时发现和控制风险，从而保护企业权益和资产。
5.供应链管理通过BI系统分析供应链数据，可以优化供应链，提高供应链效率，降低成本，并保证供应链的可持续发展。
四、市场竞争格局目前，BI市场竞争格局较为激烈，主要竞争者包括国际巨头SAP、IBM、Oracle，国内厂商有用友、金蝶、新蓝、达刚等。
此外，还有很多创业公司涌现，如Sync以及Hyper公司等，他们一方面投入技术研发，一方面不断扩大市场份额。
五、机遇与挑战BI市场未来的机遇在于数据智能化，数据化的企业将越来越多，也将为大量BI企业提供机会；而挑战在于技术更新换代速度加快，许多创业公司面临着技术无法跟上的问题；此外，数据安全问题也将成为企业所面临的重大挑战。
医疗bi调研报告
医疗bi调研报告医疗BI调研报告一、引言医疗BI是指在医疗行业中应用商业智能技术，通过对大量的医疗数据进行整理和分析，提供给医疗机构、医生及决策者用于决策和改进医疗服务的工具。
随着医疗领域数据的爆炸式增长，医疗BI的应用受到了越来越多的关注。
二、医疗BI的背景和发展1. 医疗数据的爆炸式增长：随着电子病历系统的普及以及医疗互联网的发展，医疗数据量呈爆炸式增长，给传统的手工整理和分析数据带来了巨大的挑战。
2. 提高医疗效率和质量的需求：医疗机构需要提高医疗效率和质量，减少人为错误和决策不准确带来的风险，医疗BI技术可以提供数据支持和决策分析。
3. 政府法规的推动：政府对于医疗领域的数据整合和分析提出了要求，医疗BI成为满足法规要求的一种解决方案。
三、医疗BI的应用场景1. 医疗资源分配：通过医疗BI可以对不同医疗资源的需求和利用情况进行分析，合理配置医疗资源，提高资源利用效率。
2. 病患风险评估：医疗BI可以分析病患的历史数据、生活习惯等信息，对病患进行风险评估，帮助医生进行个性化诊疗及制定预防措施。
3. 医疗费用管理：医疗BI可以对医疗费用进行分类和汇总，帮助医疗机构控制成本、优化费用结构，并提供决策支持。
4. 医疗质量监测：医疗BI可以对医疗质量进行监测和评估，通过实时的数据分析和报告生成，帮助医疗机构及时发现问题、改进服务。
5. 科研支持：医疗BI可以分析大量的医疗数据，帮助研究人员发现新的研究方向、验证假设，推动医学科研的进展。
四、医疗BI的挑战和解决方案1. 数据安全和隐私保护：医疗数据的安全和隐私问题是医疗BI面临的重要挑战，需要通过加密技术和权限控制来保护数据的安全性。
2. 数据质量和准确性：医疗数据的质量和准确性对于医疗BI的应用至关重要，需要建立完善的数据采集和整理机制，避免数据污染和错误。
3. 技术集成和应用难度：医疗BI需要结合多个医疗系统和数据源，实现数据的集成和共享，需要在技术上克服集成和应用难题。
操作型bi研究报告
操作型BI研究报告作者：TDWI Wayne W. Eckerson 译者：ChinaBI 焦有章 概述操作型bi是bi发展过程中的转折点。
传统上认为，bi是从海量历史数据中利用成熟的分析工具发现业务中的模式和趋势，从战略上和战术上辅助决策的一种技术。
但是操作型bi改变了这种观点：它将bi从后台搬出来并且嵌入到业务操作流程的细节中，驱动着日以千计的决策过程。
因此，操作型bi将分析型和操作型流程合并成一个整体。
另外，操作型bi洞察所有用户—从搬运工到CEO—他们能够更高效地工作达成目标，从而增加了bi的价值。
因此，操作型bi在恰当的时间将恰当的信息交付给恰当的人，以便采取恰当地行动。
在这种形式下，操作型bi将业务洞察力融入到规则和模型中，企业可以借助它自动决策和获得反馈，排除了人为干涉。
自动决策不仅使操作处理标准化缩减成本，而且提升了服务，使企业在市场中获得竞争优势。
超越了操作型报告，操作型bi有很多独特优势，从操作型报告和操作监控到复合型应用和决策自动化。
当大多数公司已经从操作型报告中获得一些支持，许多公司已经开始建设更复杂的操作型bi获取更大的商业价值。
因此操作型bi开创了bi的新领域，给企业一个从bi 投资中获取更大收益的机会。
但是，操作型bi面临着3个挑战。
它延伸了当前bi解决方案的架构边界，迫使bi专家重新思考设计和建设系统的思路。
查询必须是几秒内返回结果，不能是几分钟或者几小时那么长，报告必须动态的更新。
操作型bi系统必须近似实时的捕获大量的数据，而不能将低现有操作处理的性能。
系统当机应该具有更短的恢复时间，因此建立易于扩展、高可用性的、足够的备份恢复性能的系统对于bi人士是一个很大的挑战。
这篇报告1描述了操作型bi的前景，提供了一些关于操作型和分析型处理的建议。
1本报告版权归属TDWI，是TDWI免费公开的报告。
为了促进商业智能在国内的传播，ChinaBI（中国商业智能网）将之翻译成中文。
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BI工具调研报告（来源于网络）1. 数据分析 (1)1.1 四种前端工具 (1)1.2 C/S vs B/S (2)1.3各家产品简介 (2)1.3.1 IBM (2)1.3.2 Oracle (3)1.3.3 Sybase (3)1.3.4 Informix (4)1.3.5 CA (4)1.3.6 NCR (4)1.3.7 Microsoft (5)1.3.8 SAS (5)1.3.9 BO (5)1.3.10 Hyperion (5)1.4各家产品比较 (6)1.4.1 特色工具 (6)1.4.2 成本比较 (6)1.4.3 市场份额比较 (6)1.4.4 简单与复杂 (7)1.4.5 数据存储方式 (7)1.4.6 系统开放性 (8)2. 数据挖掘 (8)2.1 主要功能 (8)2.2 常见算法及模型 (9)2.3 各厂家产品对比 (9)2.4 一般实施步骤 (11)2.5 统一模型 (11)2.6 应用现状 (12)2.7 可能存在的问题 (12)1. 数据分析1.1 四种前端工具BI前端应用主要为报表、OLAP以及仪表盘、Portal四种。
（1）报表报表的前端主要是面向设计者和浏览者，因此一般报表产品也都会将设计器和浏览器分开。
Crystal Report、Cognos ReportNet、Hyperion Brio莫不如此。
业界一直流行一个观点——国内的报表非常复杂。
国外的报表工具在前些年似乎并不适应这种中国式报表，因此也就有了中国本土报表工具的生存之地，诸如润乾、华表等。
当然，随着国内企业管理的完善，决策层面对报表的需求也在规范，因此，不论是国外或是国内报表工具，其架构都在趋同。
（2）OLAP如果说报表还称不上BI的典型应用的话，那么OLAP就当仁不让了。
OLAP的前端主要是将用户的多维分析请求提交给OLAP服务器，并展现返回的数据。
这里的多维分析请求主要包括钻取、切片、旋转等操作。
在电信行业大规模展开经营分析系统的建设初期，曾经对这项应用寄予很大期望的，不过似乎它不怎么争气。
目前已经有标准化组织或企业在定义OLAP前端与服务器数据交换的标准，例如微软、Hyperion、SAS推进的XML，还有基于JAVA API的JOLAP。
因此，微软刚收购的ProClarity工具和Hyperion的Brio在OLAP展现上朝这种开放式体系发展也就顺理成章了。
（3）仪表盘仪表盘这种前端展现形式随着绩效管理软件的兴起正在流行起来，其界面非常简单，非常适合决策者一目了然了解宏观信息。
目前主流的BI厂商BO、Cognos、Hyperion、SAS都有自己的CPM（Corporate Performance Management）产品，当然还有称BPM或EPM的（Business/Enterprise Performance Management）。
这种应用主要是向用户展示绩效指标的状态、进度完成情况，提供异常告警等功能。
可以说这些前端功能都不复杂，主要的难点还是在于绩效指标的定义以及管理流程的规范上面。
（4）Portal1.2 C/S vs B/S在早期PC机功能尚弱的年代，服务器的计算能力强大，客户端只能做很少的事情；后来，PC机功能逐渐强大，桌面系统的应用变得丰富起来，C/S体系也逐渐成熟；到了90年代，三层结构又逐步取代C/S结构，Web应用大行其道，因为其“零客户端”的部署而备受宠爱；最近几年， AJAX技术出现，应用计算似乎又重新偏向客户端。
在整个软件体系的变迁中，BI产品的前端也跟随这个大趋势。
如今，几乎每个产品都有自己的Web应用，甚至有些产品出现了将所有的应用前端都转成Web界面的趋势。
例如BO，它的报表设计器可以就可以实现在Web上设计报表。
当然，并非所有人都欢迎这种趋势，因为对于决策者，他们希望看到结果，并不需要太多交互，就比较看重界面的简洁；而对于分析师、设计师来说，他们需要的是功能丰富的客户端，方便操纵数据，定制提供给决策者的界面，因此对于报表设计师来说，Web应用倒觉得有些不爽，因为不如传统C/S客户端那样便捷。
1.3各家产品简介1.3.1 IBMIBM公司提供了一套基于可视数据仓库的商业智能（BI）解决方案，包括：Visual Warehou （VW）、Essbase/DB2 OLAP Server 5.0、IBM DB2 UDB，以及来自第三方的前端数据展现工具（如BO）和数据挖掘工具（如SAS）。
Sybase提供的数据仓库解决方案称为WarehouseStudio，包括数据仓库的建模、数据抽取与转换、数据存储与管理、元数据管理以及可视化数据分析等工具。
IBM公司提供了一套基于可视数据仓库的商业智能（BI）解决方案，包括：Visual Warehouse（VW）、Essbase/DB2 OLAP Server 5.0、IBM DB2 UDB，以及来自第三方的前端数据展现工具（如BO）和数据挖掘工具（如SAS）。
其中，VW是一个功能很强的集成环境，既可用于数据仓库建模和元数据管理，又可用于数据抽取、转换、装载和调度。
Essbase/DB2 OLAP Server支持“维”的定义和数据装载。
Essbase/DB2 OLAP Server不是ROLAP（Relational OLAP）服务器，而是一个（ROLAP和MOLAP）混合的HOLAP服务器，在Essbase完成数据装载后，数据存放在系统指定的DB2 UDB数据库中。
严格说来，IBM自己并没有提供完整的数据仓库解决方案，该公司采取的是合作伙伴战略。
例如，它的前端数据展现工具可以是Business Objects的BO、Lotus的Approach、Cognos的Impromptu或IBM 的Query Management Facility；多维分析工具支持Arbor Software的Essbase和IBM（与Arbor联合开发）的DB2 OLAP服务器；统计分析工具采用SAS系统。
1.3.2 OracleOracle数据仓库解决方案主要包括Oracle Express和Oracle Discoverer两个部分。
Oracle Express由四个工具组成：Oracle Express Server是一个MOLAP (多维OLAP)服务器，它利用多维模型，存储和管理多维数据库或多维高速缓存，同时也能够访问多种关系数据库；Oracle Express Web Agent通过CGI或Web插件支持基于Web的动态多维数据展现；Oracle Express Objects前端数据分析工具（目前仅支持Windows平台）提供了图形化建模和假设分析功能，支持可视化开发和事件驱动编程技术，提供了兼容 Visual Basic语法的语言，支持OCX和OLE；Oracle Express Analyzer是通用的、面向最终用户的报告和分析工具（目前仅支持Windows平台）。
Oracle Discoverer即席查询工具是专门为最终用户设计的，分为最终用户版和管理员版。
在Oracle数据仓库解决方案实施过程中，通常把汇总数据存储在Express多维数据库中，而将详细数据存储在Oracle关系数据库中，当需要详细数据时，Express Server通过构造SQL语句访问关系数据库。
但目前的Express还不够灵活，数据仓库设计的一个变化往往导致数据库的重构。
另外，目前的 Oracle 8i和Express 之间集成度还不够高，Oracle 8i和Express之间需要复制元数据，如果Oracle Discoverer（或BO）需要访问汇总数据，则需要将汇总数据同时存放在Oracle和Express 中，系统维护比较困难。
值得注意的是，刚刚问世的Oracle 9i把OLAP和数据挖掘作为重要特点。
1.3.3 SybaseSybase提供的数据仓库解决方案称为Warehouse Studio，包括数据仓库的建模、数据抽取与转换、数据存储与管理、元数据管理以及可视化数据分析等工具。
其中，Warehouse Architect是PowerDesigner中的一个设计模块，它支持星形模型、雪花模型和ER模型；数据抽取与转换工具包括PowerStage、 Replication Server、Carleton PASSPORT，PowerStage是Sybase提供的可视化数据迁移工具。
Adaptive Server Enterprise是Sybase 企业级关系数据库，Adaptive Server IQ是Sybase公司专为数据仓库设计的关系数据库，它为高性能决策支持系统和数据仓库的建立作了优化处理，Sybase IQ支持各种流行的前端展现工具（如Cognos Impromptu、Business Objects、Brio Query等）；数据分析与展现工具包括PowerDimensions、EnglishWizard、InfoMaker、PowerDynamo等， PowerDimensions 是图形化的OLAP分析工具，它支持SMP和多维缓存技术，能够集成异构的关系型数据仓库和分布式数据集市，从而形成单一的、新型的多维模式；数据仓库的维护与管理工具包括Warehouse Control Center、Sybase Central、Distribution Director，其中Warehouse Control Center是为数据仓库开发人员提供的元数据管理工具。
Sybase提供了完整的数据仓库解决方案Quick Start DataMart，具有良好的性能，并支持第三方数据展现工具。
从Quick Start DataMart的名称不难看出，它尤其适合于数据集市应用。
另外，Sybase可以提供面向电信、金融、保险、医疗保健这4个行业的客户关系管理（CRM）产品，在这4个产品中，有80％的功能是共性的，有20％的功能需要Sybase与合作伙伴针对不同需求共同开发。
1.3.4 InformixInformix于1998和1999年相继收购了国际上享有盛誉的数据仓库供应商Red Brick System和数据管理软件供应商Ardent，并提供了完整、集成的数据仓库解决方案。
该解决方案还包括一个“快速启动”咨询服务，能够帮助用户快速完成数据仓库或数据集市的开发。
Informix产品能够集成Microsoft IIS或Netscape Enterprise/FastTrack服务器，从而支持基于Web的数据仓库应用。
Informix没有提供自己的报表和数据挖掘工具，但他们与Brio和SAS公司建立了战略联盟，并推出了“Informix商务智能联盟计划”。