海典数据决策分析系统(BI)方案
海典数据决策分析系统(BI)方案
海典数据决策分析系统(B I)方案-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN海典数据决策分析系统（BI）解决方案上海海典软件有限公司2010年6月前言自2000年以来，医药行业的信息化应用飞速发展。
无论是医药连锁企业，还是批发企业甚至单体药店，都已经普及信息化管理系统，并且逐步形成了以信息系统为中心进行企业运营的共识。
部分优秀的代表企业，更是积累了多年的信息化应用经验和原始数据。
然而，我们看到，对于当前的绝大数医药企业来说，不断积累的海量数据对他们来说，并没有发挥出应有的价值；这些不断增长的海量数据，更多的只是成为影响他们服务器运行效率的累赘。
为了不影响系统的运行速度，相当多的企业定期地、不断地手工截断这些数据，将这些数据打包后尘封起来，束之高阁。
甚至还有一些企业因为疏于管理，这些历史数据最终都遗失了。
“海典数据决策分析系统”（以下简称海典BI系统）正是在这种背景下，由上海海典软件有限公司研发而成。
“BI”系统又称商务智能系统，是通过数据仓库等先进技术，进行数据挖掘和处理的工具。
海典BI系统由海典软件针对医药流通行业研发，旨在帮助经营决策者从海量数据中挖掘出有价值的信息，并通过这些数据来辅助决策中发现问题、找到原因，以及提供解决问题的途径。
每个客户积累的海量数据，都是一座金山；海典BI系统则是开启这座金山的钥匙。
海典BI系统，让客户的决策更迅捷、更科学！海典BI系统专门针对医药行业的特点开发，充分体现医药行业的特性。
海典BI系统部署和使用方便，既可以部署在个人笔记本上供个人使用，也可以部署在公司内网上供公司中高层决策者使用，还可以发布在互联网上供有权限的其他用户（例如片区经理或门店店长）使用。
对于使用海典业务系统的客户，可以快速部署海典BI系统，并可将BI系统与业务系统尽可能整合和互补；对于不使用海典业务系统的客户，也可以根据客户的需要进行报表定制，而无论原来采用的是什么数据库。
决策分析系统建设方案
决策分析系统建设方案1. 引言本文档旨在提供一个决策分析系统的建设方案。
决策分析系统是一种能够帮助用户进行决策的工具，通过收集、处理和分析大量数据，提供决策支持和决策评价的功能。
本方案将介绍系统的背景和目标、系统的主要功能、系统架构、开发计划以及测试和部署计划。
2. 背景和目标2.1 背景随着信息技术的快速发展，企业面临的决策问题越来越复杂，需要更加智能化和科学化的决策支持系统。
传统的决策过程依赖于人工经验和主观判断，效率低下且容易受到个体因素的影响。
因此，建立一个决策分析系统是提高决策质量和效率的关键。
2.2 目标本项目的目标是建立一个具有较高智能化和科学化水平的决策分析系统，包括以下特点和功能：•数据收集和处理：系统能够自动收集、整理和处理大量决策所需的数据，提高数据分析的效率和准确性。
•决策支持：系统能够分析决策所涉及的各种因素，提供多种决策方案和决策评价的依据，帮助决策者做出更合理的决策。
•预测和优化：系统能够基于历史数据和模型预测未来的情况，并提供优化方案，帮助决策者制定更具前瞻性的决策。
•用户友好性：系统应具有良好的用户界面和易用性，方便用户进行操作和查询。
3. 主要功能系统的主要功能如下：3.1 数据管理•数据收集：系统能够根据业务需求自动收集各种类型的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
•数据存储：系统能够将收集到的数据进行存储和管理，以便后续的数据处理和分析。
•数据清洗：系统能够对数据进行清洗和过滤，去除无效和错误数据，提高数据的质量和准确性。
3.2 决策支持•决策分析：系统能够对数据进行分析和挖掘，提供多种决策支持方法和模型，如数据可视化、统计分析、机器学习等。
•决策辅助：系统能够根据决策者的需求和条件，提供多种决策方案和评价指标的比较，并帮助决策者做出合理的决策。
3.3 预测和优化•数据预测：系统能够基于历史数据和算法模型，对未来的情况进行预测和预测分析，提供决策制定的依据。
bi设计实施方案
bi设计实施方案BI设计实施方案一、背景介绍随着信息化时代的到来，企业对数据的需求越来越大，如何利用数据进行分析和决策成为了企业发展的关键。
商业智能（BI）作为一种数据分析和决策支持的工具，受到了越来越多企业的重视。
因此，本文将围绕BI设计实施方案展开讨论。
二、需求分析在设计BI实施方案之前，首先需要进行需求分析。
通过调研和访谈，了解企业各部门对数据分析和决策支持的需求，包括但不限于销售数据分析、财务数据分析、市场数据分析等方面的需求。
同时，也需要了解企业现有的数据资源和信息系统，明确数据来源和数据质量，为后续的BI设计奠定基础。
三、架构设计基于需求分析的结果，可以开始进行BI架构设计。
首先需要确定数据的采集和清洗流程，确保数据的准确性和完整性。
其次，需要设计数据存储和管理的方案，包括数据仓库或数据湖的建设。
接着，需要设计数据分析和可视化的工具和平台，如数据挖掘、报表设计和仪表盘展示等。
最后，需要设计决策支持的应用系统，将数据分析结果与业务流程相结合，为决策提供支持。
四、技术选型在BI设计实施方案中，技术选型是至关重要的一环。
需要根据企业的实际情况和需求，选择合适的数据采集、数据存储、数据分析和可视化工具。
同时，也需要考虑技术的成熟度、稳定性、扩展性和成本等因素，综合权衡选择最适合的技术方案。
五、实施规划BI设计实施方案的实施规划是整个项目的关键。
需要明确项目的时间节点、人力资源、预算和风险管理等方面的规划。
同时，也需要制定详细的实施计划和里程碑，确保项目能够按时、按质、按量地完成。
六、风险控制在BI设计实施的过程中，可能会面临各种风险和挑战，如数据安全风险、技术实施风险、业务变更风险等。
因此，需要制定相应的风险控制策略，及时识别和应对可能出现的风险，保障项目顺利进行。
七、总结BI设计实施方案是企业数据化转型的关键一步，通过本文的讨论，我们了解了BI设计实施方案的关键步骤和要点。
在实际项目中，需要根据企业的实际情况和需求，结合技术的发展趋势和市场的变化，制定符合企业发展的BI设计实施方案，推动企业数据化转型，提升企业的竞争力和持续发展能力。
BI大数据分析在企业决策中的应用
BI大数据分析在企业决策中的应用在当今数字化时代，企业面临着海量的数据和复杂的业务环境，这就需要借助先进的技术和工具来帮助企业进行决策。
其中，BI （Business Intelligence）大数据分析成为了企业决策的重要工具之一。
本文将探讨BI大数据分析在企业决策中的应用，并讨论它所带来的优势和挑战。
BI大数据分析就是通过收集、整理和分析海量的数据，从而帮助企业更好地理解和应对市场变化、内部业务状况和竞争对手情况的一种方法。
它提供了数据驱动的洞察和决策支持，以及对现有和潜在的问题和机会的实时感知能力。
首先，BI大数据分析可以帮助企业洞察市场趋势和客户需求。
通过收集和分析大量的外部数据，企业可以更好地了解市场的发展趋势、竞争对手的动态和客户的需求变化。
这有助于企业调整自身的战略和产品定位，迎接市场的挑战和机遇。
其次，BI大数据分析可以帮助企业优化业务流程和提高运营效率。
通过对内部数据的深入分析，企业可以发现业务流程中的痛点和优化空间。
同时，它也可以帮助企业洞察运营中的效率低下和资源浪费的问题，并提出相应的改进措施。
这有助于企业降低成本、提高生产效率和获得竞争优势。
此外，BI大数据分析还可以帮助企业进行风险管理和预测。
通过对历史数据和市场情报的分析，企业可以预测潜在的风险和危机，并采取相应的措施进行应对。
同时，它还可以帮助企业监测和分析竞争对手的动向，从而及时调整自身的策略和行动。
然而，BI大数据分析在企业决策中也面临着一些挑战。
首先，海量的数据带来了数据整理和清洗的难题。
数据质量和数据源的可靠性对分析结果的准确性有着重要的影响，因此企业需要投入大量的时间和精力来进行数据的清洗和整理。
其次，数据的分析和应用需要专业的人才和技术支持。
BI大数据分析需要掌握各种数据分析工具和技术，同时还需要具备丰富的业务知识和分析能力。
这就对企业人才的培养和引进提出了一定的要求。
最后，随着数据保护和隐私保护法规的加强，企业在进行数据分析时必须要遵守相关的法规和规定。
基于BI的决策支持系统构建——以开滦国际物流有限责任公司为例
基于BI的决策支持系统构建———以开滦国际物流有限责任公司为例侯玉生（开滦集团国际物流有限责任公司，河北唐山063000）【摘要】BI（商业智能）是帮助企业进行科学决策的一套解决方案，通过对大量业务数据的整合和分析，帮助企业各级领导做出正确的经营决策。
文章对开滦集团国际物流有限责任公司的BI系统从建设背景、建设原则和目标及具体解决方案进行了详细阐述，并对取得的效果进行了评价。
【关键词】BI；决策；系统BI（Business Intelligence）即商务智能，是一套完整的解决方案，将企业实际运营数据、预算绩效数据、预测数据和业务规则进行整合及分析，依靠多种信息技术工具，多层次、多维度、及时的向使用者反应企业的运营状况，实现企业的战略目标。
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。
商务智能系统中的数据来自企业其它如CRM、SCM等业务系统。
开滦集团国际物流有限责任公司根据经营实际情况，成功通过BI构建了符合自身需求的决策支持系统，提高了公司的市场竞争能力。
一、开滦公司国际物流有限公司简介开滦集团始建于1878年，迄今已有134年历史，有“中国煤炭工业源头”之称。
伴随着百年开滦的发展，开滦物流相伴发展，历经从小到大、由传统到现代，经过了从企业物流到物流企业的成功转型，目前，又完成了由企业物流向社会物流到煤炭专业物流的升级。
开滦集团国际物流有限责任公司，为开滦集团所属全资子公司，承担着发展开滦物流的使命，下辖铁路运输公司、港口储运公司、进出口公司、香港公司等15个子分公司，形成了布局合理的综合物流产业体系。
二、项目建设背景强大的信息系统是供应链管理体系的基石，2003年公司实施办公OA软件，实现了无纸化办公，2005年实施浪潮财务软件，财务管理实现了集中管控。
2007年9月，由浪潮集团利用其GS5.0管理平台，开发综合物流管理信息系统，这套系统覆盖了煤炭销售、物资供应、铁路运输和港口储运等业务范围，是开滦最大的软件项目，于2008年底完成。
bi实施方案
bi实施方案一、引言在信息时代，企业面临着大量的数据和信息，如何利用这些数据为企业发展提供支持和决策参考成为了一个重要的问题。
商业智能（Business Intelligence，简称BI）的应用就是为了解决这些问题。
本文将介绍针对特定企业的BI实施方案，帮助企业高效运用商业智能技术。
二、需求分析与目标定位在BI实施方案中，首先需要进行需求分析与目标定位。
该阶段的目的是了解企业的具体需求，并确定BI的实施目标。
通过与企业管理层、业务部门的沟通，确定以下几个方面的内容：1. 数据来源和采集：明确企业数据的来源和采集方式，以确保所获取的数据真实、准确。
2. 报表与分析需求：分析企业管理和决策中需要使用的报表和分析指标，以及相关的数据维度和指标。
3. 数据模型设计：根据企业业务特点和需求，设计相应的数据模型，包括维度模型和事实表的设计。
4. 技术基础设施：评估企业现有的信息系统和技术基础设施，确保其能够支持BI系统的运行。
三、数据整合与清洗在BI实施过程中，数据整合与清洗是一个关键的环节。
通过对企业的数据进行整合和清洗，可以提高数据的准确性和一致性，为后续的报表和分析提供可靠的数据支持。
具体的步骤包括：1. 数据抽取与转换：从各个数据源中抽取数据，并进行格式转换、字段映射等处理，使得数据可以被BI系统所认可和使用。
2. 数据清洗与去重：对数据进行清洗，包括处理数据的缺失、异常和重复等情况，确保数据的质量和完整性。
3. 数据集成与标准化：将清洗后的数据进行整合和标准化，形成一个统一的数据集，方便后续的分析与报表生成。
四、报表设计与开发在BI实施方案中，报表设计与开发是BI系统的核心内容。
通过针对企业的需求，设计合适的报表和分析仪表板，为企业管理层和业务部门提供有关企业运营和决策的信息支持。
具体的步骤包括：1. 确定报表类型：根据企业不同层面和部门的需求，确定报表的类型，如经营报表、销售报表、财务报表等。
bi策划方案
bi策划方案1. 引言在当今数据驱动的时代，逐渐变得越来越重要的是如何从海量的数据中提取有用的信息并做出明智的决策。
商业智能（Business Intelligence，简称BI）作为一种强大的数据分析工具，在企业管理中扮演着重要的角色。
本文将介绍一个BI策划方案，旨在帮助企业完善其数据分析能力，提高决策的准确性和效率。
2. 目标和目的本BI策划方案的目标是帮助企业建立一个健全的数据分析体系，以便更好地理解企业的运营状况，并为决策提供可靠的数据支持。
具体目的包括：•建立数据仓库，集中存储企业的各种数据；•设计数据模型，构建适合企业需求的数据结构；•开发BI报表和可视化工具，以便对数据进行深入分析和展示；•建立数据分析团队，培养专业的数据分析人才；•优化数据分析流程，提高决策的响应速度和效率。
3. 方案实施步骤为实现上述目标，本BI策划方案将分为以下几个步骤进行实施：3.1 数据收集和整合首先，需要确定需要收集和整合的数据类型，包括企业内部的各种业务数据以及外部的市场、竞争对手等数据。
然后，建立一个数据收集和整合的流程，确保数据的准确性和完整性。
可以使用ETL（Extract-Transform-Load）工具来帮助实现数据的抽取、转换和加载。
3.2 数据仓库建设数据仓库是BI系统的核心组成部分，用于存储和管理企业的各种数据。
在数据仓库的建设过程中，需要定义合适的数据结构和数据模型，并确保仓库的可扩展性和性能。
可以使用关系型数据库或者NoSQL数据库来存储数据。
3.3 BI报表和可视化工具开发为了更好地理解和分析数据，需要开发BI报表和可视化工具。
这些工具可以帮助用户通过图表、仪表盘等方式直观地展示数据，并提供灵活的查询和过滤功能。
在开发过程中，可以采用商业BI工具，如Tableau、Power BI等。
3.4 数据分析团队建设一个专业的数据分析团队对于有效利用BI系统至关重要。
对于数据分析团队的建设，可以根据企业需求招聘专业人才，或者培养内部员工的数据分析能力。
智慧医院BI智能决策大数据分析平台建设综合解决方案
智慧医院BI智能决策大数 据分析平台建设综合解决
方案
目录
• 引言 • 大数据分析平台技术概述 • 智慧医院大数据分析平台建设方案 • 智慧医院BI智能决策大数据分析平台优势分析
目录
• 智慧医院BI智能决策大数据分析平台应用场景 • 智慧医院BI智能决策大数据分析平台实施效果 • 结论
01
03
远程医疗
通过远程医疗技术，拓展医疗服务范围，使更多患者享受到优质医疗
服务，缓解医疗资源分布不均的问题。
05
智慧医院BI智能决策大数据分析平台 应用场景
医疗质量控制
实时监控
通过大数据分析平台，实时监控医疗质量指标，包括病历质量 、诊断符合率、手术并发症等。
异常预警
当医疗质量指标出现异常波动时，平台能够及时预警，以便管 理人员迅速采取改进措施。
03
智慧医院大数据分析平台建设方案
平台建设原则与流程
遵循标准化、模块 化、可扩展和可定 制的原则设计
简化数据处理流程 ，提高数据处理效 率
基于成熟的大数据 平台进行二次开发
平台架构及功能模块
数据采集
数据存储
实现多源异构数据的采集，包括医院信息系 统（HIS）、电子病历系统（EMR）、实验 室信息管理系统（LIS）等
通过智能分析病例数据、诊断数据等，优化医疗流程，提高医疗 效率。
提高医疗服务质量
通过对医疗服务全过程的数据监测，提高医疗服务的质量和水平 。
提升医生的诊断能力
通过智能辅助诊断等应用，提升医生对疾病的诊断能力和水平。
提升患者满意度
改善就医体验
通过智能化服务，减少患者就医的时间和环节， 提高就医体验。
实时调整
(商务智能)海典数据决策分析系统(BI)方案品质
（商务智能)海典数据决策分析系统(BI)方案海典数据决策分析系统（BI）解决方案上海海典软件有限公司2010年6月前言自2000年以来，医药行业的信息化应用飞速发展。
无论是医药连锁企业，还是批发企业甚至单体药店，都已经普及信息化管理系统，并且逐步形成了以信息系统为中心进行企业运营的共识。
部分优秀的代表企业，更是积累了多年的信息化应用经验和原始数据。
然而，我们看到，对于当前的绝大数医药企业来说，不断积累的海量数据对他们来说，并没有发挥出应有的价值；这些不断增长的海量数据，更多的只是成为影响他们服务器运行效率的累赘。
为了不影响系统的运行速度，相当多的企业定期地、不断地手工截断这些数据，将这些数据打包后尘封起来，束之高阁。
甚至还有一些企业因为疏于管理，这些历史数据最终都遗失了。
“海典数据决策分析系统”（以下简称海典BI系统）正是在这种背景下，由上海海典软件有限公司研发而成。
“BI”系统又称商务智能系统，是通过数据仓库等先进技术，进行数据挖掘和处理的工具。
海典BI系统由海典软件针对医药流通行业研发，旨在帮助经营决策者从海量数据中挖掘出有价值的信息，并通过这些数据来辅助决策中发现问题、找到原因，以及提供解决问题的途径。
每个客户积累的海量数据，都是一座金山；海典BI系统则是开启这座金山的钥匙。
海典BI系统，让客户的决策更迅捷、更科学！●海典BI系统专门针对医药行业的特点开发，充分体现医药行业的特性。
●海典BI系统部署和使用方便，既可以部署在个人笔记本上供个人使用，也可以部署在公司内网上供公司中高层决策者使用，还可以发布在互联网上供有权限的其他用户（例如片区经理或门店店长）使用。
●对于使用海典业务系统的客户，可以快速部署海典BI系统，并可将BI系统与业务系统尽可能整合和互补；对于不使用海典业务系统的客户，也可以根据客户的需要进行报表定制，而无论原来采用的是什么数据库。
●海典BI系统拥有灵活的用户角色管理，可以设置不同的用户查看不同的报表；对于同一个报表也可以为不同的用户定义数据范围。
能源集团BI智慧决策分析平台建设整体解决方案
数据处理技术选型
数据来源：明确数据来源，包括内部数据和外部数据
数据处理技术：选择合适的数据处理技术，如数据挖掘、数据清洗、 数据整合等
数据存储技术：选择合适的数据存储技术，如关系型数据库、非关系 型数据库等
数据安全技术：确保数据安全，采用合适的数据加密、数据备份等 技术
实施效果评估与持续改进
实施效果评估：评估BI智慧决策分析平台在能源集团的应用效果，包括数 据质量、分析准确性、决策支持等方面。
持续改进：根据实施效果评估结果，对BI智慧决策分析平台进行持续改进 和优化，提高平台性能和用户体验。
用户反馈：收集用户对BI智慧决策分析平台的反馈意见，及时调整和改进 平台功能和服务。
培训与推广：对业务人员 进行培训，提高数据分析 和决策能力，推广BI平台 的使用
实施风险与应对措施
数据安全风险：采取加密、备 份等措施确保数据安全
系统稳定性风险：进行充分的 测试，确保系统稳定可靠
人员培训风险：提供培训课程， 确保员工能够熟练使用BI智慧 决策分析平台
实施进度风险：制定详细的实 施计划，确保项目按时完成
数据分析层
数据采集：通过 ETL工具对数据 进行清洗、转换 和加载
数据存储：采用 分布式存储技术， 提高数据存储效 率和可扩展性
数据处理：利用 大数据技术对海 量数据进行处理 和分析
数据挖掘：通过 数据挖掘算法， 发现数据中的潜 在价值
数据可视化层
数据可视化技术：采用图表、图形、地图等可视化技术，将数据以直观、易懂的方式呈现
数据分析技术选型
数据采集技术： 采用分布式数 据采集技术， 支持多种数据
源
数据存储技术： 采用分布式数 据库技术，支 持海量数据存
海典数据决策分析系统BI方案
海典数据决策分析系统BI方案海典数据决策分析系统BI方案——让信息化助力企业决策随着信息化时代的到来，企业面对的问题复杂多变，如何准确有效地获取并分析数据，成为企业决策的关键。
传统的数据处理方式已经不能满足现代企业的需求，企业需要一种更加高效准确的数据决策分析系统。
海典数据决策分析系统BI方案应运而生，为企业提供了高效准确的数据处理和分析工具，加强企业的决策能力。
海典数据决策分析系统的具体功能包括：数据的提取和清洗、数据的整合和分析、可视化分析、决策管理等。
通过对海典数据决策分析系统的详细介绍，我们可以深入了解这一方案的实用性和优势。
一、数据的提取和清洗企业数据众多，但是有很多数据并不都是有用的，有用的数据需要进行提取、清洗等处理。
海典数据决策分析系统可以分析储存在各种数据源中的数据，如数据库、云存储等并将其提取、清晰、转换、加载到数据仓库中。
海典数据决策分析系统可以自动将非结构化数据转换成结构化的数据，同时也实现了数据的去重、补足或变换值和格式。
企业可以通过自定义的规则，增加数据的可信度，并保证获取数据的准确性和一致性。
二、数据的整合和分析海典数据决策分析系统可以整合多个数据源的数据，并进行透明化的交互和计算。
此外，它还可以根据业务的需求，进行灵活的分析。
海典数据决策分析系统可以分析历史数据、现有数据和未来可能产生的数据，以此进行预测分析。
同时，海典数据决策分析系统还可以分析数据的趋势、规律和异常点等，提供精准全面的数据分析报告，帮助企业有效解决问题、制定战略和做出决策。
三、可视化分析数据分析可以让企业更好的了解自己，但是把大量的数据转化成一份有用的报告、图表和可视化数据并不容易。
海典数据决策分析系统的可视化功能，可以帮助企业更好的展示数据，为企业提供了更加直观的数据分析结果。
海典数据决策分析系统支持各种形式的数据可视化呈现，如折线图、柱状图、饼图、地图等，同时还支持动态图表，可轻松对各个维度进行分析，帮助企业实现数据可视化管理。
bi实施方案
bi实施方案随着科技的不断发展和社会的进步，人工智能（AI）在各个领域的应用越来越广泛。
在商业领域中，业务智能（BI）作为一种重要的决策支持工具，帮助企业管理者深入了解公司的数据和信息，提供了重要的指导和决策依据。
为了更好地实施BI，需要制定合理的BI实施方案。
一、目标和需求分析BI实施方案首先需要进行目标和需求分析，明确实施BI的目标和具体需求。
这包括明确企业的管理目标、决策需求、数据来源以及目标群体等。
只有在明确了目标和需求之后，才能制定切实可行的实施方案。
二、数据清洗和整理在实施BI过程中，数据清洗和整理是非常重要的一步。
企业需要整合来自各个部门和不同系统的数据，并对数据进行统一的清洗和整理，以确保数据的准确性和一致性。
只有在数据清洗和整理完成之后，才能进行后续的数据分析和可视化。
三、技术平台和工具选择选择适合的技术平台和工具对于BI实施来说非常重要。
企业可以根据自身的需求和预算选择适合的BI平台和工具，如Tableau、Power BI等。
同时，也需要考虑技术平台的可扩展性和兼容性，以便后续的系统升级和扩展。
四、数据分析和可视化BI的核心目标是通过数据分析和可视化展示，帮助企业管理者深入了解企业的运营状况和趋势。
在实施过程中，需要运用各种数据分析和可视化技术，对数据进行深入挖掘和分析，生成直观、易懂的图表和报表。
通过这些图表和报表，管理者可以更好地理解数据背后的规律和趋势，做出更明智的决策。
五、部署和推广BI实施方案需要进行有效的部署和推广，以确保实施方案的效果得到最大限度的发挥。
在部署过程中，需要确保整个系统的稳定性和性能，同时也需要培训相关的员工，提高他们使用BI的能力。
在推广过程中，可以通过内部宣传和培训来提高员工对BI的认知和使用，进一步推动BI的普及和应用。
六、监控和优化BI实施并不是一成不变的，随着企业的发展和运营环境的变化，BI 实施方案也需要不断进行监控和优化。
监控可以通过对系统的运行情况和数据质量进行定期检查，发现问题并及时修复。
智慧医院BI智能决策大数据分析平台建设综合解决方案
功能。 • 培训和推广：培训医院员工如何使用大数据分析平台，提高其数据分析能力，同时通过宣传和推广，提高
平台的认知度和使用率。
实施效果评估方法及指标
评估方法
采用综合指数评价法，对大数据分析平台的实施效果进行定量评价。
据源，确保数据的全面性和多样性。
数据采集方法
02
采用ETL（提取、转换、加载）等技术手段，实现数据的自动
化采集和整合。
数据清洗与标准化
03
对采集到的数据进行清洗、去重、标准化等处理，确保数据的
质量和规范性。数Biblioteka 存储与处理方案数据存储架构
采用分布式存储系统，如Hadoop、Spark等，实现数据的分布 式存储和计算。
• 建立项目团队：组建具备技术、业务和项目管理能力的团队，负责实施大数据分析平台。 • 需求分析：了解医院的需求，包括数据来源、分析维度、指标等，为平台的设计和开发提供依据。 • 平台设计和开发：根据需求分析结果，设计并开发符合医院实际的大数据分析平台。 • 数据清洗和整合：采集医院各部门的数据，进行清洗、整合，确保数据质量和一致性。 • 数据分析模型构建：运用大数据分析技术，如数据挖掘、机器学习等，构建数据分析模型，为智能决策提
通过对医院设备、设施 的数据分析，提前预测 可能出现的故障和问题 ，提高医疗服务连续性 和稳定性。
通过对患者就诊行为和 健康数据的分析，为个 性化治疗和健康管理提 供支持，提高医疗服务 质量。
02
大数据分析平台建设方案
数据采集与整合方案
数据源选择
01
选择医院内部信息系统、医疗设备、互联网医疗平台等作为数
海典数据决策分析系统方案
海典数据决策分析系统方案1. 引言数据决策分析在现代企业管理和运营中起着至关重要的作用。
海典数据决策分析系统是一款面向企业管理团队的决策支持工具，旨在为用户提供准确、可靠的数据分析和决策支持，帮助企业实现高效运营和持续发展。
本文将介绍海典数据决策分析系统的设计目标、功能模块、技术架构以及实施计划，以便于企业了解该系统的潜在价值和实施方法。
2. 设计目标海典数据决策分析系统的设计目标包括但不限于以下几点：1.提供多维数据分析功能，支持用户对企业数据进行深入挖掘和分析，从而发现潜在的业务洞察。
2.实现数据可视化功能，以图表、表格等形式直观展示数据分析结果，帮助用户快速了解数据背后的信息。
3.支持用户自定义报表和仪表盘，以满足不同用户对数据展示和分析的个性化需求。
4.提供决策支持功能，通过数据模型和预测算法帮助用户进行决策，并评估决策的风险和效果。
5.支持多平台访问，包括Web、移动端和桌面客户端，以便用户随时随地使用系统。
3. 功能模块海典数据决策分析系统的功能模块主要包括：3.1 数据采集模块数据采集模块负责从不同数据源（如数据库、文件、API等）中采集和导入数据，并对数据进行清洗和预处理，以确保后续分析的数据质量。
3.2 数据存储和管理模块数据存储和管理模块负责将采集到的数据存储在可靠的数据库中，并管理数据的版本、权限和备份等。
3.3 数据分析和挖掘模块数据分析和挖掘模块是系统的核心功能，包括数据预处理、数据探索、数据建模和数据挖掘等，以及基于机器学习和统计算法的数据分析功能。
3.4 数据可视化模块数据可视化模块负责将数据分析结果以图表、表格等形式直观展示，帮助用户快速理解数据背后的信息。
3.5 报表和仪表盘模块报表和仪表盘模块支持用户自定义报表和仪表盘的创建和管理，用户可以根据需求自由设计和配置报表和仪表盘，用于展示和监控关键业务指标。
3.6 决策支持模块决策支持模块基于数据模型和预测算法，为用户提供决策支持，帮助用户进行决策，并评估决策的风险和效果。
2023-BI智能分析平台集团企业整体解决方案-1
BI智能分析平台集团企业整体解决方案随着信息化时代的到来，企业数据量越来越庞大，如何对这些数据进行高效地分析和处理，成为了企业发展中必不可少的一环。
针对这一问题，BI智能分析平台被各大企业所采用。
本文将结合实际案例，为大家介绍一种针对集团企业的整体解决方案。
一、平台建设环节BI智能分析平台，需要从数据的获取、清洗、存储与分析等多个阶段进行考虑和建设。
第一步，是从数据源入手，利用ETL工具，将各个子公司和部门的数据进行清洗和转化，最终存储到统一的数据仓库中。
第二步，在平台建设的过程中应选择灵活的BI平台工具，如Cognos或MicroStrategy等，以保证数据分析和可视化的高效性和准确性。
第三步，是针对企业的特点进行个性化定制，包括数据仓库设计、报表设计等。
第四步，在平台建设的过程中，不仅仅只有技术层面的建设，还需要从用户使用的角度设计数据仓库访问权限、功能权限、数据权限等，以保证数据的安全性。
二、应用层面的丰富化BI智能分析平台建设完成后，需要针对企业实际的数据情况和需求，打造个性化的BI应用系统。
例如，数据报表、数据可视化、数据挖掘与分析等，来满足不同人员的多样化需求。
这些应用系统突出了BI的价值，有效地解决了企业数据分析的痛点问题。
通过BI应用系统的使用，可以明确企业各个子公司和部门的业务状况，发掘数据背后的规律和趋势，提高企业决策的精准度和专业性，为企业发展提供有力的支撑。
三、平台建设与应用的良性互动BI智能分析平台建设和BI应用系统的建设，是一项系统工程，需要不断地进行优化和改进，以适应企业的日常运营。
因此，需要做好以下两方面的工作：a.不断完善数据源，扩展数据覆盖面，保证数据的准确性和完整性。
在数据源扩展的同时，需要建立合理有效的过程管控体系和质量保证体系，以确保数据源的稳定和可靠性。
b.不断完善BI应用系统，更新用户需求和技术要求，优化应用体验，提高BI应用系统的普及率和使用频率。
bi项目方案
bi项目方案一、概述随着信息化时代的到来，企业对数据的挖掘和分析需求越来越迫切。
商业智能（Business Intelligence，简称BI）项目的目标就是通过提取、整理和分析数据，为企业的决策提供支持和参考。
本文将详细介绍一种BI项目方案，以帮助企业高效地开展数据分析工作。
二、项目背景随着企业的发展，数据量逐渐增加，传统的数据处理方法已经无法满足需求。
为了提高信息利用率和决策的精确性，我们决定开展BI项目。
该项目将构建一个集中式的数据仓库，整合和存储企业内外部的各类数据，并通过数据分析工具对数据进行处理和呈现，为决策者提供准确及时的数据支持。
三、项目目标1. 建设一个稳定可靠的数据仓库，集中存储企业数据，包括销售数据、财务数据、市场数据等。
2. 设计和开发数据分析工具，实现数据的提取、转换、加载（ETL）以及数据分析模型的构建和应用。
3. 提供直观清晰的数据可视化界面，方便用户快速获取数据分析结果。
4. 建立规范的数据管理流程和安全控制机制，确保数据的安全性和合规性。
5. 提高企业决策水平和运营效率，为企业提供战略决策的依据。
四、项目实施步骤1. 需求分析：与各部门合作，明确数据需求和分析目的，制定详细的需求规格说明书。
2. 数据采集与清洗：根据需求，从各部门和外部数据源采集数据，并进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据仓库设计与建设：根据数据特点和分析目的，设计数据仓库的物理结构和逻辑模型，并进行开发和测试。
4. 数据分析模型构建：根据需求，选择合适的数据分析模型和算法，进行数据挖掘和建模，并实现模型应用。
5. 数据可视化界面开发：设计直观友好的用户界面，开发数据可视化工具，实现数据分析结果的可视化展示。
6. 数据管理与安全：建立规范的数据管理流程，确保数据的完整性、一致性和可追溯性，并采取安全措施保护数据的安全性。
7. 系统上线和运维：进行系统测试和调优，保证系统的稳定性和性能，提供培训和技术支持，确保系统的正常运行。
决策分析系统方案
决策分析系统方案概述决策分析系统是一种通过数据分析和模型构建来辅助决策的工具。
它能够帮助管理者和决策者更好地理解和评估各种决策选项，从而做出更加明智和可靠的决策。
本文将介绍一个基于技术支持的决策分析系统方案，探讨系统的设计和实施，以及其在实际应用中的优势和价值。
系统设计数据收集和整理决策分析系统的第一步是收集和整理相关的数据。
系统将与不同部门和人员合作，获取各种形式的数据，包括历史数据、市场数据、竞争数据等。
这些数据将通过ETL（抽取、转换、加载）等技术进行清洗、整理和处理，以确保数据的质量和准确性。
数据存储和管理系统将建立一个可扩展和安全的数据存储和管理平台。
这个平台将包括数据库和相关的数据交换接口，以便从不同的数据源获取和存储数据。
系统还会采用分层存储结构，将数据按照不同的层次和需求进行划分和管理。
数据分析和建模数据分析是决策分析系统的核心部分。
系统将针对不同的决策问题和目标，采用不同的数据分析和建模方法。
常见的方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
系统将利用这些方法来解析数据，提取有用的信息，并构建相应的模型来预测和评估不同的决策选项。
决策支持和可视化系统将提供直观和易于理解的决策支持和可视化工具。
这些工具将通过可视化图表、仪表盘和报告等形式呈现数据和模型的分析结果。
决策者可以通过这些工具直观地了解各种决策选项的优劣，辅助他们做出决策。
实施过程系统需求分析和设计在实施决策分析系统之前，需要进行详细的系统需求分析和设计。
这包括明确系统的功能需求、性能需求、安全需求等，并制定相应的系统设计和技术方案。
系统开发和测试在系统设计完成后，将进行开发和测试工作。
这包括数据库的搭建和配置、数据处理和分析算法的开发、决策支持和可视化工具的设计和实现等。
同时，系统也需要经过充分的测试和验证，以保证系统的功能和性能的正确性和稳定性。
系统部署和培训系统开发和测试完成后，将进行系统的部署和培训工作。
这包括将系统安装和配置到实际的生产环境中，同时向相关用户和决策者提供培训和技术支持，以帮助他们熟悉和使用系统。
集团企业BI智慧决策分析平台建设方案
详细描述
生产计划：通过bi智 慧决策分析平台，企 业可以根据市场需求 、产能和原材料等因 素，制定合理的生产 计划，避免生产过剩 或不足。
生产监控：平台可以 实时监控生产数据， 包括生产进度、设备 运行状况、产品质量 等，帮助企业及时发 现和解决问题。
质量检测：通过数据 分析和挖掘，企业可 以对产品质量进行精 细化检测，发现潜在 的质量问题，提高产 品质量和客户满意度 。
数据库软件
需要选择适合企业应用的数据库软件，如Oracle、 MySQL等，确保数据存储和处理的高效性。
BI工具软件
需要选择功能强大、易用的BI工具软件，如Tableau、 PowerBI等，支持数据可视化、数据分析等功能。
系统部署流程
环境准备
准备好系统部署所需的 硬件和软件环境，包括 服务器、网络设备、操 作系统、数据库软件和 BI工具软件等。
数据转换
将数据从一种格式转换成另一种格 式，满足不同业务需求。
数据挖掘和建模
通过数据挖掘和建模，发现数据背 后的规律和趋势，为决策提供支持 。
数据可视化
通过图表、图像等可视化手段，直 观展示数据分析结果，提高决策效 率。
03
关键技术
数据仓库技术
数据整合
将各个业务系统的数据进行有效整合，形成统一的数据仓库，方 便后续的数据分析和挖掘。
数据清洗
对于数据仓库中的数据进行清洗和预处理，去除噪音和异常数据 ，确保数据分析的准确性。
数据分类
将数据按照不同的业务需求进行分类，方便用户快速找到所需的 数据。
大数据处理技术
数据流处理
对于大规模实时数据的处理和分析，使用数据流处理技术可以高效地处理和监控数据。
分布式计算
BI智能分析方案
BI智能分析方案BI智能分析方案1. 简介随着信息技术的快速发展和企业数据的快速积累，越来越多的企业开始认识到数据的重要性，并且希望通过对数据进行分析来为企业决策提供有力的支持。
BI智能分析（Business Intelligence）方案应运而生，它提供了一种有效利用企业内外部数据，进行数据分析、挖掘和展示的方法和工具。
本文将介绍BI智能分析方案的概念、重要性以及其在企业决策中的应用。
同时，还将从数据收集、数据处理、数据分析和数据展示四个方面详细探讨BI智能分析的实施流程和关键技术。
2. BI智能分析的概念和重要性BI智能分析是一种通过采集、整理、分析和展示企业内外部数据，帮助企业管理层做出决策的方法和工具。
它不仅仅是对数据的整理和展示，更重要的是对数据进行深入分析和挖掘，发现其中的潜在规律和价值，为企业决策提供实时、准确、全面的依据。
BI智能分析在企业决策中具有重要作用。
首先，它通过对数据进行整理和分析，可以帮助企业管理层更好地了解企业当前的经营状况和趋势，发现问题和机遇，并及时做出相应的调整和决策。
其次，BI智能分析可以帮助企业管理层发现数据中的隐藏信息和模式，提供新的思路和创新，并为企业的战略发展提供指引。
最后，BI智能分析可以提高企业管理层的决策效率和准确性，减少主观判断的影响，提升企业整体竞争力。
3. BI智能分析的实施流程和关键技术3.1 数据收集数据收集是BI智能分析的第一步，它包括内部数据和外部数据的采集。
内部数据包括企业自身的各类业务数据，如销售数据、生产数据、库存数据等；外部数据包括市场数据、用户数据、竞争对手数据等。
数据收集可以通过数据仓库、数据抓取和数据采集工具来实现。
3.2 数据处理数据处理是BI智能分析的核心环节，它包括数据清洗、数据集成、数据归约和数据转换。
数据清洗主要是对数据进行去重、缺失值处理和异常值处理；数据集成是将多个数据源的数据进行整合；数据归约是将大数据量的数据进行压缩和聚合，以减少存储和处理的压力；数据转换则是将数据转换为适合分析的格式和结构。
集团企业BI智慧决策分析平台建设方案
01
02
03
04
功能测试
验证系统是否满足用户需求， 各个功能模块是否正常运行。
性能测试
测试系统在高负载下的性能表 现，是否存在瓶颈。
安全测试
测试系统的安全性，防止未经 授权的访问和数据泄露。
用户验收测试
邀请用户进行验收测试，收集 用户反馈，对系统进行优化和
改进。
05
数据整合与处理
数据源分析与整合方案
集团企业BI智慧决策分析平台建设 方案
汇报人： 日期:
目录
• 引言 • 需求分析 • 技术方案设计 • 系统实现 • 数据整合与处理
目录
• 平台部署与上线 • 安全与合规性考虑 • 项目管理与实施计划 • 效益评估与持续优化
01
引言
背景介绍
随着企业规模的扩大和业务复杂性的增加，传统的数据处理和分析方法已经难以满 足集团企业的决策需求。
系统设计
根据需求分析结果，进行系统 架构设计、功能模块设计、界 面设计等。
系统开发
依据系统设计文档，进行代码 编写、界面制作等开发工作。
系统测试
对开发完成的系统进行测试， 包括功能测试、性能测试、安 全测试等，确保系统稳定、可
靠、安全。
系统开发工具与技术
前端开发工具
包括HTML、CSS、JavaScript等前 端技术，以及Bootstrap、jQuery等 前端框架。
06
平台部署与上线
平台部署环境准备
硬件环境
准备服务器、存储设备、网络设备等基础设施， 确保硬件性能满足平台运行要求。
软件环境
安装和配置操作系统、数据库、中间件等基础软 件，为平台提供稳定可靠的运行环境。
网络规划
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海典数据决策分析系统（BI）解决方案
上海海典软件有限公司
2010年6月
前言
自2000年以来，医药行业的信息化应用飞速发展。
无论是医药连锁企业，还是批发企业甚至单体药店，都已经普及信息化管理系统，并且逐步形成了以信息系统为中心进行企业运营的共识。
部分优秀的代表企业，更是积累了多年的信息化应用经验和原始数据。
然而，我们看到，对于当前的绝大数医药企业来说，不断积累的海量数据对他们来说，并没有发挥出应有的价值；这些不断增长的海量数据，更多的只是成为影响他们服务器运行效率的累赘。
为了不影响系统的运行速度，相当多的企业定期地、不断地手工截断这些数据，将这些数据打包后尘封起来，束之高阁。
甚至还有一些企业因为疏于管理，这些历史数据最终都遗失了。
“海典数据决策分析系统”（以下简称海典BI系统）正是在这种背景下，由上海海典软件有限公司研发而成。
“BI”系统又称商务智能系统，是通过数据仓库等先进技术，进行数据挖掘和处理的工具。
海典BI系统由海典软件针对医药流通行业研发，旨在帮助经营决策者从海量数据中挖掘出有价值的信息，并通过这些数据来辅助决策中发现问题、找到原因，
以及提供解决问题的途径。
每个客户积累的海量数据，都是一座金山；海典BI系统则是开启这座金山的钥匙。
海典BI系统，让客户的决策更迅捷、更科学！
第一章：为什么要部署海典BI系统
海典BI系统专门针对医药行业的特点开发，充分体现医药行业的特性。
海典BI系统部署和使用方便，既可以部署在个人笔记本上供个人使用，也可以部署在公司内网上供公司中高层决策者使用，还可以发布在互联网上供有权限的其他用户（例如片区经理或门店店长）使用。
对于使用海典业务系统的客户，可以快速部署海典BI系统，并可将BI系统与业务系统尽可能整合和互补；对于不使用海典业务系统的客户，也可以根据客户的需要进行报表定制，而无论原来采用的是什么数据库。
海典BI系统拥有灵活的用户角色管理，可以设置不同的用户查看不同的报表；对于同一个报表也可以为不同的用户定义数据范围。
如：同样是销售报表，经营部部长可以看所有店数据；片区经理可以查看本片区的所有店数据；门店经理则只允许看本门店数据。
海典BI系统采用数据仓库和数据抽取机制，利用每天晚上的服务器空闲时间将业务系统的数据抽取到数据仓库之中。
操作者使用BI进行决策分析时，只针对数据仓库进行操作，速度非常快，还可以大大减轻数据分析对业务系统的压力。
海典BI系统由于采用数据仓库，不仅分析速度非常快。
还能将客户原有截断的多个历史数据导入，实时更长远的历史数据挖掘和分析。
海典BI系统可以集成Excel进行互动式报表分析和报表定制。
海典BI系统是一个开放的报表系统，允许用户进行报表修改和新增。
对于已经购买海典BI系统的用户，海典软件还将不断地发布新的报表供他们下载和使用。
第二章：谁适合使用海典BI系统
使用业务系统时间超过一年的医药经营企业。
目标门店数量在20家以上的医药连锁公司、目标年销售额在1000万以上的医药单体门店，或目标年销售额在1亿元以上的医药批发物流企业，或者对于数据决策分析有特殊需求的特色经营企业。
期望借助数据分析进行科学决策，期望由海量数据实现岗位考核、绩效计算、绩效评定、业绩预测、目标制定，并期望通过数据发现经营中的问题，进一步通过数据查找原因和得出解决途径的医药经营企业。
每个月，都有操作人员从各个系统和界面中收集相关数据，并花费数天的精力才能整理成报表提交给决策者的医药经营企业。
决策者整天面对一大堆报表，却往往找不到自己真正关心的数据的医药经营企业。
决策者花费大量精力阅读了大量报表，却很难得出客观的结论，或者往往忽视掉数据中某些隐藏的问题的医药经营企业。
期望对数据化经营精益求精的医药经营企业。
符合上述特征的其他与医药行业相近的其他行业客户。
1.综合分析驾驶舱分析
1.综合分析门店综合考评
1.综合分析店长任职数据分析
2.销售分析公司销售汇总
2.销售分析人效、坪效、租金比分析 2.销售分析日任务完成分析
2.销售分析小时时段销售分析
2.销售分析营业员销售分析
2.销售分析毛利任务达成率
2.销售分析机构销售对比
2.销售分析销售次数增速报表
2.销售分析品种销售汇总
3.品类分析功能主治类别销售分析
3.品类分析功能主治销售对比
3.品类分析管理级别分类销售分析
3.品类分析管理级别类别销售对比
4.采购、配送分析必备品普及汇总
4.采购、配送分析必备品未普及明细 4.采购、配送分析必备品断档汇总
4.采购、配送分析必备品断档明细
4.采购、配送分析断货明细报表
4.采购、配送分析配送满足汇总
4.采购、配送分析配送满足品种明细 4.采购、配送分析配送满足品种明细表 4.采购、配送分析采购进价变化报表 4.采购、配送分析新品销售明细
4.采购、配送分析新品普及明细报表
4.采购、配送分析新品销售占比
5.库存及周转分析效期商品占比
5.库存及周转分析效期库存占比明细商品明细 5.库存及周转分析库存周转分析
5.库存及周转分析库存周转对比
5.库存及周转分析商品付款方式库存周转分析 5.库存及周转分析药品分类库存周转分析
5.库存及周转分析业务员分类库存周转分析
6.会员分析会员消费行为分析
6.会员分析会员销售额占比
第五章：海典BI系统部分报表演示
1、驾驶舱分析
驾驶舱分析通过仪表盘的形式，将数据直观地反映给决策者，决策者根据该表盘即可清晰地看到该项指标的优劣。
海典BI系统的驾驶舱仪表盘刻度、基准值、警戒值都可由用户定制。
2、门店综合考评堆积图分析
通过堆积图的方式，将门店多项考核指标形成下述图表，可直观的看到多个门店的综合表现。
对于优秀的项目，该指标体现在0轴线的上方；对于较差的项目，该指标体现在0轴线的下方。
最终以0轴线的上方或下方的总体高度来体现门店的综合评分。
在不同的时期，企业有不同的经营重点，企业可以根据这些经营重点调整各个评测项目的权重和算法。
3、店长任职分析
跟以往不同的是，该报表将门店的销售表现与该店的店长任职时间结合起来（每种颜色的线段代表一位店长）。
以体现不同的店长对于让店的销售的影响。
另外，本报表还能分析同一店长在不同店的销售表现。
4、带均线分析的柱形图
在以往的报表上，海典BI系统增加了任务值和180日均数、90日均线。
有了这几项数据参考，能更客观地对某一期间的指标进行评估，也便于对未来期间的指标进行预测。
5、销售趋势预导图
当分析的目标太多时，难以在最短时间发现存在问题的目标。
这时预导图就能发挥作用。
预导图其实就是缩小的柱状图，但是会为每个片区和门店分别生成一个独立的图形，这样决策者可以很直观的发现存在问题的片区和门店。
点击相应的预导图后，系统能自动呈现详细的数据和图表。
6、人效、坪效、销售额租金比、毛利租金比分析
分析每个门店、片区和整个公司的人效、坪效、销售额租金比、毛利租金比。
8、小时时段的平滑折线图
9、同类商品在不同门店的销售折线对比
本报表将同一类别在不同门店的销售进行横向比较，着重发掘门店的销售潜力类别。
10、可折叠式的类别分析报表
可折叠式的报表风格，在默认情况下项目是合并的，看到的是总体的数据，以便于在宏观层面发现存在的问题；问题确认以后，可以点击每个项目左边的加号逐层分解，直到找到问题的原因。
下图是利用折叠的形式对类别进行分析，可以逐层展开大、中、小类的相关数据。
该方法也经常应用到时间的年度、季度、月度、旬度的折叠式分析。
另外，下图还引用了半年均值的比较分析，使查询到的数据不再是静态数据，而是包括了对趋势的纵向分析。
11、必备品分析
根据商品分类，从每一类中按销售额、毛利和销售次数等规则抽取一部分表现较好的品种，组成公司的核心品种，称之为必备品。
本报表分析这些核心品种是否在所有门店均已普及，有没有断货的情况。
对于未普及门店，系统可自动测算该商品在该门店的销售潜力；对于断货的门店，系统可自动测算该商品的断货损失。
12、会员消费行为分析
分析会员的消费行为和消费习惯，可按分员的性别、年龄层次、消费频率，以及所购商品的结构、品类等进行分析。
第六章、海典BI系统与Excel的集成
通过操作者最熟悉的Excel电子表格，可以直接访问海典BI系统的数据，并且支持鼠标拖动进行交互式分析，从而得到客户的各种复杂的个性化报表，或者满足客户更灵活的、更随心所欲的分析。
集成Excel的分析，支持查询条件的定义，支持多数据集联合，支持图表。
通过定义好模板，每个月只需要更改参数就能得到当月的最新数据报表和图表。
Excel2000、Excel2003和Excel2007都能轻松支持。