信息化-BI-微软商务智能解决方案(pdf 105页)
商业智能解决方案
采用ETL技术，将各业务系统数据抽取、清洗、转换，统一数据格式与质量。
（3）数据仓库构建
根据企业业务需求，设计并构建数据仓库，实现数据的集中存储与管理。
2.数据处理与分析
（1）数据治理
建立数据质量管理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。
（2）数据建模
结合业务需求，构建多维数据模型，进行数据挖掘与分析。
5.系统运维：设立运维团队，负责系统日常运维，确保系统稳定运行。
6.项目验收：项目完成后，组织验收，评估系统是否符合预期目标。
五、项目风险与应对策略
1.数据质量风险：加强数据治理，确保数据质量。
2.技术风险：选择成熟技术和工具，降低技术风险。
3.项目进度风险：合理安排项目计划，确保项目按期完成。
4.合规风险：遵循法律法规，确保项目合规。
五、项目风险与应对措施
1.数据质量风险：加强数据治理，提高数据质量。
2.技术风险：采用成熟的技术和工具，降低技术风险。
3.项目进度风险：合理安排项目计划，确保项目按期完成。
4.合规风险：遵循国家法律法规和行业规范，确保项目合规。
六、总结
本商业智能解决方案旨在为企业提供一套合法合规的数据整合、分析及可视化展示系统，助力企业实现数据驱动的管理与决策。通过项目实施，企业将提升管理效率、优化业务流程、降低决策风险，为可持续发展奠定坚实基础。
2.技术选型：根据企业需求，选择合适的商业智能工具和平台。
3.系统开发：按照项目计划，进行系统设计、开发、测试等。
4.培训与交付：对项目组成员进行培训，确保掌握系统操作方法，完成系统交付。
5.系统运维：建立运维团队，负责系统日常运维，确保系统稳定运行。
BI系统技术方案
BI系统技术方案介绍本文档旨在提供一个关于BI（商业智能）系统的技术方案。
BI 系统是一种通过收集、分析和可视化数据来提供企业决策支持的工具。
通过使用BI系统，企业能够更好地理解其数据，并基于数据洞察做出更明智的决策。
技术架构本方案建议以下技术架构来支持BI系统的开发和运行：1. 数据采集层：用于收集和提取企业各个业务系统中的数据。
可以使用ETL（抽取、转换和加载）工具来实现数据的抽取和转换功能。
2. 数据存储层：用于存储采集到的数据。
常见的选择包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）和大数据存储（如Hadoop、Spark）。
3. 数据处理层：用于对存储的数据进行清洗、转换和聚合。
可以使用数据处理工具（如Python pandas库、SQL查询）来实现。
4. 数据分析层：用于对处理后的数据进行分析和建模。
可以使用数据分析工具（如Tableau、Power BI）来实现。
5. 可视化层：用于将分析结果可视化，方便用户查看和理解。
可以使用报表工具（如Tableau、Power BI）或自定义开发前端界面来实现。
实施计划以下是BI系统技术方案的实施计划：1. 需求分析：与各业务部门合作，了解他们的数据需求和分析目标。
2. 技术选型：根据需求分析结果选择适合的技术工具和平台。
3. 数据采集：设计和实施数据采集策略，确保从各业务系统中提取所需数据。
4. 数据存储和处理：建立数据存储层和数据处理层，实现数据的清洗、转换和聚合功能。
5. 数据分析和建模：使用选定的数据分析工具对处理后的数据进行分析和建模。
6. 可视化设计：设计并开发可视化界面，展示分析结果。
7. 用户培训和支持：提供系统培训和技术支持，确保用户能够充分利用BI系统。
价值和好处通过实施BI系统技术方案，企业可以获得以下价值和好处：1. 数据驱动的决策：通过更好地理解和分析数据，企业能够做出更准确、更及时的决策。
2. 洞察业务运营：通过对数据进行深入分析，企业可以发现业务运营中的机会和挑战，并做出相应策略调整。
微软商务智能技术全面介绍
微软商务智能技术全面介绍2006年9月名目微软商业智能 .............................................................................................. 错误!未定义书签。
Microsoft商业智能概述 (5)性能治理 (6)简化协作 (6)丰富的记分卡功能 (6)强大的分析功能 (6)可伸缩的平台 (7)增强的性能治理工具 (7)报表和分析 (7)有效地治理数据 (8)高级分析性能 (8)数据的平滑集成 (8)文档治理 (9)通过Web进行共享分析 (9)数据仓库 (9)SQL Server 2005 Integration Services (9)SQL Server Business Intelligence Development Studio (10)SQL Server 2005 Analysis Services (10)SQL Server 2005 Reporting Services (10)关系型数据仓库 (11)性能治理 (12)简化协作 (14)丰富的记分卡功能 (16)灵活的记分卡 (16)定制视图 (17)深入的环境认识 (17)KPI分组 (17)简化的指标 (18)策略图可视化 (19)强大的分析功能 (20)高级的、专有的数据可视化功能 (21)超越防火墙的扩展分析 (21)“点击分析”功能 (22)集中治理的共享业务逻辑 (23)可伸缩的平台 (25)基于Web的开发和治理 (25)与SQL Server 2005 Analysis Services的集成 (26)与Office SharePoint Server 2007的集成 (26)增强的性能治理工具 (26)增强的一致性和操纵性 (27)更加省时 (27)增强的协作工具 (27)加强的业务治理 (27)增强的决策机制 (27)报表和分析 (28)高级分析 (28)高级数据可视化 (28)零足迹外表板 (29)创建完全集成的企业门户 (30)数据的紧密集成 (31)Business Data Catalog(业务数据名目) (31)简化的外表板创建过程 (32)内容的重复使用和分配 (32)文档治理 (32)增强的隐私性和安全性 (32)记录治理 (33)审核报表和政策报表工具 (33)信息权限治理 (33)搜索中心 (33)通过Web进行共享分析 (33)基于服务器的电子表格 (33)Excel Web Access (34)Excel Web Services应用编程接口(API) (35)流线型的业务流程 (36)零足迹分析 (36)数据仓库 (37)SQL Server 2005 Integration Services (37)丰富的开发环境 (37)可视化调试 (37)数据质量 (37)可扩展的架构 (37)即时可用的高性能转换工具 (37)SQL Server Business Intelligence Development Studio (38)Solution Explorer(解决方案治理器) (38)属性窗口 (38)设计器窗口 (38)定制的环境 (39)项目模板 (39)SQL Server 2005 Analysis Services (39)数据挖掘算法 (39)统一维度模型 (40)主动缓存 (40)加强的安全性设计 (40)SQL Server 2005 Reporting Services (40)基于向导的报表设计 (41)嵌入式报表 (41)最终用户创作机制 (41)对Web Services的支持 (43)治理报表 (43)可伸缩性 (44)关系型数据仓库 (44)分区表和分区索引 (44)在线索引操作 (44)增强的Transact-SQL语言 (45)数据库快照 (45)数据镜像 (45)快照隔离 (46)对64位的支持 (46)SQL Server Management Studio (46)总结 (47)Microsoft商业智能概述Microsoft®商业智能提供了一套完整的产品，此产品支持各个方面的决策。
商务智能解决方案
商务智能解决方案第1篇商务智能解决方案一、引言随着信息技术的飞速发展，商务智能（Business Intelligence, BI）在提高企业运营效率、优化决策方面发挥着越来越重要的作用。
本方案旨在为企业提供一套合法合规的商务智能解决方案，通过数据整合、分析、挖掘，助力企业实现业务增长和战略目标。
二、需求分析1. 数据来源：企业内部各业务系统、外部公开数据、第三方数据服务等。
2. 数据类型：结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。
3. 业务需求：a. 提高业务流程效率，降低运营成本。
b. 实现数据驱动的决策，提高决策准确性。
c. 深入挖掘客户需求，提升客户满意度。
d. 预测市场趋势，为企业战略规划提供依据。
三、解决方案1. 数据整合：a. 采用数据集成技术，实现各业务系统数据的有效整合。
b. 构建统一的数据仓库，存储和管理企业内外部数据。
c. 对数据进行清洗、转换、归一化处理，提高数据质量。
2. 数据分析：a. 利用大数据分析技术，对企业业务数据进行多维度分析。
b. 通过数据可视化工具，将分析结果以图表、报告等形式展示，便于决策者快速了解业务状况。
c. 基于分析模型，为企业提供业务优化建议和决策支持。
3. 数据挖掘：a. 对客户数据进行挖掘，发现潜在客户群体和客户需求。
b. 结合市场趋势，为企业产品研发、市场推广等提供数据支持。
c. 构建预测模型，预测企业未来业务发展趋势。
4. 安全合规：a. 严格遵守国家相关法律法规，确保数据安全和合规性。
b. 建立完善的数据安全防护体系，防止数据泄露、篡改等风险。
c. 对数据访问权限进行严格管控，确保数据安全。
四、实施步骤1. 项目立项：明确项目目标、范围、预算、时间表等。
2. 需求调研：深入了解企业业务需求，明确项目实施重点。
3. 系统设计：根据需求，设计商务智能系统架构。
4. 系统开发：采用成熟的技术和工具，开发商务智能系统。
5. 数据治理：建立数据治理机制，确保数据质量。
商业智能解决方案(二)敏捷BI解决方案
商业智能解决方案(二)敏捷BI解决方案商业智能解决方案(二)敏捷BI解决方案引言概述：商业智能（BI）是一种通过收集、分析和展示数据来支持企业决策的技术。
在商业领域，BI解决方案被广泛应用，其中敏捷BI解决方案是一种快速、灵活、高效的商业智能解决方案。
本文将详细介绍敏捷BI解决方案的特点、优势和应用场景。
一、敏捷BI解决方案的特点1.1 灵活性：敏捷BI解决方案具有灵活性，可以根据不同的业务需求进行定制和调整。
1.2 快速交付：敏捷BI解决方案采用快速迭代的方法，可以在短时间内交付可用的商业智能解决方案。
1.3 用户参与：敏捷BI解决方案注重用户参与，通过与业务用户密切合作，确保解决方案符合实际需求。
二、敏捷BI解决方案的优势2.1 提高决策效率：敏捷BI解决方案可以帮助企业快速获取并分析数据，提高决策效率。
2.2 降低成本：敏捷BI解决方案的快速交付和灵活性可以降低开发和维护成本。
2.3 增强竞争力：敏捷BI解决方案可以帮助企业更快速地适应市场变化，增强竞争力。
三、敏捷BI解决方案的应用场景3.1 销售分析：敏捷BI解决方案可以帮助企业快速分析销售数据，发现潜在的销售机会。
3.2 客户分析：敏捷BI解决方案可以帮助企业了解客户需求和偏好，提供个性化的服务。
3.3 市场营销：敏捷BI解决方案可以帮助企业跟踪市场趋势，制定更有效的营销策略。
四、敏捷BI解决方案的实施步骤4.1 确定需求：与业务用户沟通，明确需求和目标。
4.2 设计解决方案：根据需求设计敏捷BI解决方案的架构和功能。
4.3 实施和测试：逐步实施解决方案，并进行测试和优化。
五、敏捷BI解决方案的未来发展5.1 人工智能整合：未来敏捷BI解决方案将更多地整合人工智能技术，提供更智能化的商业智能解决方案。
5.2 数据可视化：数据可视化技术将在敏捷BI解决方案中得到更广泛的应用，帮助用户更直观地理解数据。
5.3 云端部署：敏捷BI解决方案将更多地向云端部署，提供更灵活和便捷的服务。
(bi商务智能)微软解决方案 - 商务智能 v10
微软解决方案- 商务智能微软商务智能解决方案帮助企业更好的进行市场营销、降低生产经营成本、减少财务风险、提高人员和组织绩效、提升综合竞争力。
⏹问题和挑战市场竞争越来越激烈，客户需求日益多样化，企业内部运营管理需要更加高效。
在这样的前提下，企业经营管理者面临着比以往更大的挑战，经常会遇到的如下问题：一、企业营销管理方面：无法及时了解企业销售状况；难以监控和分析企业销售趋势；难以及时响应客户与市场需求；企业内部流程导致销售周期加长；难以吸引优秀销售人才；二、生产管理过程方面：供应链协作运作不顺畅；难以监控和分析存货趋势；配送网络效能不高；难于迅速和准确地响应市场反馈；如何有效降低生产成本；三、财务管理方面：财务数据来源于多ERPs、电子表格和其他计划系统，难以形成统一视图；无法钻取分析高层财务报表；难以及时掌握企业资金使用实际情况；财务预测能力不足；缺乏财务欺诈检测与预告警能力；四、人力资源管理方面：优秀人才流失；组织健康性指标（OHI）下降；难以量化、衡量、追踪、评价员工的工作效绩；员工培训等人力运作成本增长；⏹解决方案概述微软商务智能解决方案，通过整合、分析、挖掘企业信息，有效解决企业营销、生产、财务、人力资源管理等方面存在的上述问题。
整个方案通过建立企业内部预测、计划、分析、监控和报告的闭环，帮助管理者详细了解企业业务运行情况，并通过IT系统承载具体行动和任务分派，提升企业的业务绩效和管理绩效。
整体方案的特点包括：●通过详细的数据分析，提供更好的计划，提升企业的计划、预算和预测能力目前一些企业的各业务部门往往有自己独立的预算方法和工具，计划与预算的管理分开进行，存在多个版本的预算和表单。
BI通过灵活统计、分析业务运作数据，集中生成各种标准化报表，自动产生预算，并随时监控业务的实际执行情况，使得企业的计划、预算与预测能形成闭环，这不仅能提高企业的预算、计划能力，而且能有效减少获取业务情况所花费的时间，提高工作效率。
BI-商务智能功能模块详解
BI Business Intelligence 商业智能AI Artificial Intelligence 人工智能NN Network Node 网络结点OLAP On-Line Analytical Processing 联机分析技术OLTP 联机事务处理产品案例①BI.Office是由菲奈特软件公司自行研发的商业智能平台产品，其核心技术是商业智能（Business Intelligence）相关技术，包括数据仓库/ 联机分析处理/ 数据挖掘等技术，以及报表处理、数理统计、AI、NN、经济学、管理学等，在目前国内市场的商业智能技术和产品中，处于领先水平。
BI.Office采用业内先进的Web Service技术架构，实现基于Web的分布式组件应用，保证了平台独立和较强的伸缩能力，同时最大程度地独立于软件厂商，保证了客户投资和系统升级能力。
BI.Office实现了多种数据源的无缝集成，支持IBM、Microsoft、Oracle等不同类型的OLAP Server，同时支持对OLAP、OLTP和数据仓库的集成访问。
【技术层次】BI. Office 在研发过程中成功应用了XP、RUP和MSF等软件工程理论，把国外成熟的过程控制理论综合应用到了软件产品的生命周期中。
【编程规范有利于软件的升级维护】BI.OFFICE——基于Web Service架构先进的产品技术框架设计，技术架构基本上分为四层：客户端用户图形界面、Web Service Runtime层、业务逻辑层（远程组件）和数据库访问层【产品架构】产品功能特点1.查询清晰的查询结果格式预览，分离查询的格式和数据信息；业界最流行的两种OLAP钻取方式，分别是层叠式和覆盖式；先进的多维查询操作方式，提供三个轴的灵活定制，包括旋转、分页、切片等；表格和图形的信息互动，多表多图可同时实现查询钻取功能；提供自定义指标和自定义维成员等OLAP扩展功能，弥补实施过程的遗漏，同时能支持复杂的工业函数和用户扩展的分析要求；集成的OLAP和OLTP查询；2.报表灵活的报表排版和编辑功能，支持图形、表格、分析报告等多种报表元素的组合；报表内容可打印和导出，实现和OA等外部系统的有效集成；3.告警监控基于OLAP的告警规则设定，让企业决策者快速准确地定位关键数据所在；提供多种分析工具辅助告警规则的定制，包括预测、WhatIF分析、盈亏平衡点分析，同时提供关联规则的指导；对告警监控的结果数据提供多种分析手段，如指标明细分析、WhatIF分析、盈亏平衡点分析、关联分析、数据挖掘分析，发现告警数据背后的更深层次信息；提供告警规则集的定制功能，在更高的逻辑层次上封装多条告警规则，实现更复杂的告警条件组合，满足金融、保险等商业领域的复杂需求；4.关联分析提供多种关联分析功能，延续用户的假设性推理思路；基于OLAP的对照式关联分析，可进行灵活的区域定位分析和明细分析，模拟业务分析人员的分析思路，定位具体问题，或从多角度深化演绎推理过程；报表级别的关联分析，可灵活定制不同的关联路径；指标级别的关联分析，可跨分析主题进行指标关联，辅助实现跳跃式和引导式的关联分析过程；5.经济指标分析提供金融、保险、证券等行业内特有的盈亏平衡点分析；提供敏感系数分析，辅助决策人员定位关键性的因子指标；提供增强性的WhatIF分析，用于假设推理和趋势分析；各种经济指标分析工具能辅助分析人员准确地定制告警阈值；6.统计分析多种业内流行的现状分析方法，包括8020分析、绝对值分布分析、比重分析、排序分析、平衡性分析、方差分析、80/20区间分析、进度分析、强度分析、异常值分析，等等；辅助决策人员对企业现状进行全面综合的分析；业内流行的发展分析方法，包括基比分析、环比分析、增长率分析、同期比分析；辅助决策人员对企业的发展趋势进行分析和预测；7.数据挖掘决策树（Decision Tree）算法和神经网络（NN）算法的成功研发；提供多种专家评分方法，可构造多个指标的综合评分模型，提供给业务分析人员或行业专家使用；运用自研发的决策树算法实现分类模型，运用于告警分析，挖掘出隐藏在告警现象背后的商业规律；同时分类模型可应用于报表分析过程，预告分析对象可能出现的特殊情况，提前发现商机或预知风险；决策树分类方法可独立于告警结果运行，展现完整的数据挖掘应用流程，提供给专业分析人员使用；基于多种时间序列算法的趋势预测模型；基于多元回归算法的线性或非线性预测模型；决策树分类模型和各种预测模型可应用于缺失值的估算；8.自动化和反馈灵活且标准的自动化任务定制功能，提供查询报表的自动生成，满足客户每日报表、每周报表、每月报表等需求的实现；贴近客户商业运作模式的信息反馈功能，可把分析报告发送给相关人员查阅；9.权限控制基于用户－角色－功能－资源的权限控制机制，提供用户跨角色的资源合并策略，更贴近客户的实际需求；平台内部统一实现了权限控制和管理，脱离OS的限制；并可通过管理工具实现灵活配置；10.应用闭环平台级体现应用闭环，定义问题－发现问题－分析问题，更贴近用户的分析思维，先假设－分析－再假设－再分析；以告警规则和关联规则为核心资源的信息互用体现在整个闭环应用中；总结：商务智能的版本很多，基本上所有的都包括一下几个部分：1.数据源与数据提取（技术特点：ETL数据抽取，转换，装载）2.数据仓库（主要包括元数据和经过ETL的业务数据）3.访问工具4.决策支持工具（即席查询、报表、在线分析处理、数据挖掘等）5.商务智能应用（如利润成本分析、资产分析、营销分析等，各种业务的分析是根据各级决策者的需求，从数据仓库提取数据，分析处理）6.系统管理（安全管理（用户和权限）、数据管理与更新、数据维护与监控、数据容量规划等）7.元数据管理（技术元数据与业务元数据）THANKS !!!致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习课件等等打造全网一站式需求欢迎您的下载，资料仅供参考8.。
微软商务智能解决方案
个人 & 团队 企业管理 业务洞察力 决策力
2006 CIO Technology Priorities
To what extent will your investment in each of the following technologies change in 2006? Business Intelligence (BI) Security enhancement tools Mobile workforce applications Collaboration technologies Customer sales and service technologies Service-oriented applications and architecture (SOA, SOBA) Workflow management Networking, voice and data abcmunications Virtualization (storage, abcputing, data center) Legacy application modernization and upgrade
可靠健全
数据
个人与团队
业务洞察力
企业
决策力
平台
应用
战略 价值
绩效管理应用
绩效记分卡 企业战略图
企业计划、预算
报表与分析
数据中心 数据仓库
商务智能系统
个人与部门 仪表板
业务活动协调
数据整合
即席查询
数据存储
数据管理
• 安全
• 一致性、有效性 • 扩展能力… …
分析图表
业务综合监控
报表
业务分析
可靠、健全 企业数据
微软解决方案 - 商务智能 v10
微软解决方案- 商务智能微软商务智能解决方案帮助企业更好的进行市场营销、降低生产经营成本、减少财务风险、提高人员和组织绩效、提升综合竞争力。
⏹问题和挑战市场竞争越来越激烈，客户需求日益多样化，企业内部运营管理需要更加高效。
在这样的前提下，企业经营管理者面临着比以往更大的挑战，经常会遇到的如下问题：一、企业营销管理方面：无法及时了解企业销售状况；难以监控和分析企业销售趋势；难以及时响应客户与市场需求；企业内部流程导致销售周期加长；难以吸引优秀销售人才；二、生产管理过程方面：供应链协作运作不顺畅；难以监控和分析存货趋势；配送网络效能不高；难于迅速和准确地响应市场反馈；如何有效降低生产成本；三、财务管理方面：财务数据来源于多ERPs、电子表格和其他计划系统，难以形成统一视图；无法钻取分析高层财务报表；难以及时掌握企业资金使用实际情况；财务预测能力不足；缺乏财务欺诈检测与预告警能力；四、人力资源管理方面：优秀人才流失；组织健康性指标（OHI）下降；难以量化、衡量、追踪、评价员工的工作效绩；员工培训等人力运作成本增长；⏹解决方案概述微软商务智能解决方案，通过整合、分析、挖掘企业信息，有效解决企业营销、生产、财务、人力资源管理等方面存在的上述问题。
整个方案通过建立企业内部预测、计划、分析、监控和报告的闭环，帮助管理者详细了解企业业务运行情况，并通过IT系统承载具体行动和任务分派，提升企业的业务绩效和管理绩效。
整体方案的特点包括：●通过详细的数据分析，提供更好的计划，提升企业的计划、预算和预测能力目前一些企业的各业务部门往往有自己独立的预算方法和工具，计划与预算的管理分开进行，存在多个版本的预算和表单。
BI通过灵活统计、分析业务运作数据，集中生成各种标准化报表，自动产生预算，并随时监控业务的实际执行情况，使得企业的计划、预算与预测能形成闭环，这不仅能提高企业的预算、计划能力，而且能有效减少获取业务情况所花费的时间，提高工作效率。
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。
BI商务智能解决方案及讲解
一个典型的BI系统介绍：数据仓库、数据挖掘、OLAP、ETL商业智能系统应具有的主要功能：读取数据——可读取多种格式（如Excel、Access、以Tab分割的txt和固定长的txt 等）的文件，同时可读取关系型数据库(对应ODBC)中的数据。
分析功能——关联/限定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。
关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。
数据输出功能——打印统计列表和图表画面等，可将统计分析好的数据输出给其他的应用程序使用，或者以HTML格式保存。
定型处理——所需要的输出被显示出来时，进行定型登录，可以自动生成定型处理按钮。
以后，只需按此按钮，即使很复杂的操作，也都可以将所要的列表、视图和图表显示出来。
以国外的一个BI系统为例，我们来介绍一个BI系统的主要功能，这个系统主要包含数据仓库管理器(Warehouse Manager)、数据复制(Data Propagator)、多维数据库(OLAP S erver)、前台分析工具(Wired for OLAP)以及数据挖掘(Intelligent Miner)、On Demand。
数据仓库管理器(Warehouse Manager)它主要由以下几部分功能组成：数据访问，数据转换，数据分布，数据存储，靠描述性数据查找和理解数据，显示、分析和发掘数据，数据转换过程的自动化及其管理。
它缩短了复杂的海量数据与有洞察力的商务决策之间的差距，有助于公司更进一步了解其业务、市场、竞争对手和客户。
数据复制(Data Propagator)Data Propagator提供的复制功能允许从一个数据源读取数据并把它送到另外一个地方，而且可以是双向的。
当发生冲突时，可自动检测出来并进行补偿。
此外，它还有以下特色：1)Pull Architecture Through Staging Tables(分级表牵引式体系结构)：二个组成部分----Capture和Apply。
商业智能(BI)是什么一文讲透-2024鲜版
2024/3/28
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明确项目目标和范围
2024/3/28
确定业务需求
了解企业或组织的业务目标和挑战，明确BI项目需要解决的具体 问题。
定义项目范围
根据项目目标和业务需求，确定BI项目的实施范围，包括数据源、 数据分析内容、报表和仪表盘等。
设定成功标准
制定可衡量的成功标准，以便在项目实施过程中对项目成果进行评 估。
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其他行业：教育、医疗等
教育行业
通过BI工具对学生学习数据进行分析和挖掘，教育机构可以发现学生的学习特点和需求，提供个性化的教 学方案和资源推荐。
医疗行业
利用BI技术对医疗数据进行分析和挖掘，医疗机构可以提高诊疗效率和准确性，降低医疗成本和风险。同 时，通过对患者数据的分析，医疗机构还可以提供个性化的健康管理方案。
提高决策效率
通过BI系统提供的数据分析和可 视化功能，企业可以快速准确地 了解市场、客户和竞争对手的情
况，为决策提供支持。
2024/3/28
优化业务流程
BI系统可以帮助企业发现业务流程 中的瓶颈和问题，提出优化建议， 从而提高业务效率和降低成本。
提升市场竞争力
通过BI系统对市场趋势和客户需求 的分析和预测，企业可以及时调整 市场策略和产品方案，提升市场竞 争力。
智能数据可视化 借助人工智能技术，BI系统可以自动生成适合特定数据集 的可视化图表和报告，帮助用户更直观地理解数据。
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大数据时代对BI影响和挑战
数据量爆炸式增长
大数据时代带来了海量的数据，要求BI系统能够处理和分析更大规模的数据集，提取有价值 的信息。
数据多样性
大数据包含各种类型的数据，如结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，要求BI系统具 备处理和分析不同类型数据的能力。
微软商业智能(BI)整体方案简介-CT
Report Server
Security Services (NT, Passport, Custom)
Report Processing Data Processing Rendering Output Formats (HTML, Excel, PDF, Custom) Security Scheduling & Delivery
行业标准的领导者DMX , XML/A 支持第三方算法嵌入
关联销售 销售预期 客户分类 客户行为分析 风险管理 信用评估 欺诈检测 流量点击分析 ….
Reporting Services完整的报表平台
SQL Server 报表服务对报表的生成、管理与发 布提供了一个统一的平台
Reporting Services 体系架构
BI Platform
SQL Server 整合服务(SSIS)—ETL完整功能
移动设备 报表 数据仓库
企业级数据整合工具
高性能：内存级数据处理 支持复杂数据流程设计 支持各类复杂数据源 多种数据清洗、转换任务组件
ETL
半结构化数据 二进制文件 关系型数据库
设计开发特性
可视化数据流程设计 动态调试、断点 自定义任务、转换、数据源
体系化的指标 展现：方便管 理人员随时监 控企业数据的 告警变化情况， 了解各个层面 的业务发展。
• • • • • • • •
关键能力 钻取 跨维度钻取 扩展和收缩展现Expand/Collapse 旋转 钻取到细节数据 图/表展现转换 导出到 Excel AJAX 技术
丰富的图表，灵活的分析，醒目的异常显示
Bringing the best of MOLAP to ROLAP 支持Web Services, XML/A
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丰富的可视化报表、分析与展现工具
业务系统
ERP CRM LOB
数据集市
企业报表
知识发布
客户工具 门户
Familiar, Powerful BI Tools Third Party Applications
数据抽取、 清洗与加载
数据仓库
统计分析 数据挖掘
Devices
决策分析 交互式报表 绩效记分卡
微软全面的商务智能平台、技术与方案
Reports
Warehouse
ETL
semi-structured
binary files
Call center
Legacy
database Apps
企业级数据整合工具
高性能 支持复杂数据流程设计 支持各类复杂数据源
设计开发特性
可视化数据流程设计 动态调试、断点 自定义任务、转换、数据源
集成特性
与数据挖掘紧密集成 支持Web Services, XML, 与BI应用紧密集成 自身能够作为数据源再度利用
SQL Server 2005 – 企业级商务智能服务平台
集成
数据抽取 数据整合
分析
层次化业务分析 深入数据挖掘
报表
自定义报表 数据展现
Development Tools
BI Applications and Analytical Clients
BI Platform
集成服务：更多更细的功能
Mobile
SSIS怎样工作?
控制流-Control Flow
FTP
Loop
Execute SQL
Send Mail
Data Flow
数据流-Data Flow
Flat File Source
Oracle Source
Merge
De-duplicate
Split
DW/OLAP
Flat File
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商务智能典型应用
财务
绩效评估 盈利分析 预算 风险控制 欺诈识别
市场
客户关系管理 市场促销 市场细分 品牌管理 客户忠诚度分析 客户流失分析 产品及服务目录管理
微软商务智能解决方案
Name Title 微软(中国)有限公司
讨论主题
商务智能概述 微软商务智能解决方案 案例分析
理解商务智能(Business Intelligence)
目标：数据信息 值过程：
转化为商务价
数据 信息
知识 决策
行动
价值
商务智能作用
－可视化透视、监控企业业务运作状况
商务智能作用
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分析服务：统一空间模型（UDM）
数据源
数据模型
分析工具
MOLAP
OLAP versus Reporting
MOLAP
Data mart
Analysis Services
UDM
Spreadsheets BI Front Ends Ad-Hoc Reports
XML/A or ODBO
DW
LOB 重复的数据
业绩 平衡计分卡
业务 图表与分析
业务报表
文档与表格
业务应用桌面
通过企业门户与Office系统，直接获取所需业务信息，便于及时决策
LOB CRM ERP
微软全面的商务智能平台、技术与方案
紧密集成， “all-in-one” 一步到位，节约成本… 快速构建，简单易用（与Office整合），便于管理
全面的数据集成整合，分析处理平台
Presenting ( 展现 ) Analyzing ( 分析 ) Reporting ( 报表 )
ETL 清洗 转换 加载
DW / Data Mart 数据仓库 / 数据集市
数据仓库
中间数据存储 (关系数据库)
数据集市
Cube
多维
数据
OLAP
在线分析处理
Data Mining
数据挖掘
2
数据整合
多维 数据 3
销售
销售分析 客户管理 销售漏斗管理 需求预测 关联销售分析 Web点击流和销售分析
运营
供应链优化 IT运营优化 分销商评估 质量控制 内部管理流程优化
企业报表管理
商务智能解决方案架构
前
端
业
务
4
桌
展现、分
面
析与报表
后
端 业
财务
务 数 据
OLTP 在线
销售
业务
建 模 与
处理 客服 ……
存
1
储
设计与建模
－企业业务管理决策敏捷性
收集数据信息
collect data
分析数据信息à知识
analyze data
制定决策
determine decision
制定行动计划
plan scenario
执行行动
act on plan
0 来源: Gartner Group
10
20
30ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
40
%％of 时tim间e 分spe配nt的on百a分cti比vity
多维数据分析与挖掘服务平台
讨论主题
商务智能概述 微软商务智能解决方案 案例分析
微软商务智能解决方案愿景
使企业各个层面的工作者具 备更加出色的商业洞察力， 更快、更好的作出决策
实时性日常业务分析 深入商业分析工具 企业级数据整合 自定义报表 构建企业管理驾驶平台
微软商务智能方案—企业绩效管理
各层面工作者及时了解业务进展
Cache
复杂的模型
Rich Reports Dashboards
SQL Server 2005关键性能指标
SQL Server 2005 实时BI
Update
Silence Interval
New Version
Data
MOLAP cache
Latency
RDBMS
Events
SQL