商业智能(BI)技术课程61
商业智能BI讲解
数案 案
据准 实
分备 施
析就 建
解决 方案 定义
逻辑 数据 模型 设计
绪议
定制解决方案规划
物理数据库
设计 解
决 方 案 体 系 结
数据转换 元 解
数决
据方
应用开发
管案 理集
成
数 据 仓 库 评
构
设
数据挖掘
估
计
服务
数据仓库管理 (处理流程与操作)
解决方案支持
应用增强
逻辑数据 模型回顾 物理数据 库回顾
ETL流程
ETL 工具
• 开源 kettle 工具 • DI • Oracle ODI • IBM datastage • informatica
OLTP & OLAP
• OLTP（Online Transaction Process） 联机事务处理，是公司日常运营的基础，是业务流程信息化的 关键，基于生产数据库。
大数据的技术标签
1. Hadoop 2. MPP 3. HDFS 4. 流式计算 5. spark
BI 与大数据
帆软大数据方案
星环大数据平台
个人看法
• 大数据是BI的input的一部分 • 大数据和BI都是为决策服务的 • 结合实际需求选择“大数据“ or ”BI”
谢谢！
HOLAP的优点
混合数据组织的OLAP实现 低层是关系型的 高层是多维矩阵型 ROLAP和MOLAP的有机结合
度量值
度量值是决策者所关心的具有实际意义的数值
事实表
度量值所在的表称为事实数据表，事实表所表现的特点是 包含数值数据(事实)，而这些数值数据可以统计汇总以提供 有关单位运作历史的信息。此外，每个事实数据表还包括一 个或多个列，这些列作为引用相关的维度表的外码
商业智能(BI)技术课程
1
宽表
宽表与CUBE回顾
宽表是具有多个维度和指标的数据库表，由于列数较多（来源多个表），因此被称为宽表（CUBE）
product
product_id product_name
customer
cus_id cus_name
sale_data
order_id product_id customer_id employee_id province_id
宽表要避免频繁增减字段
*注：关于更多宽表性能方面的内容非本课程重点，请参考我们的性能优化课程
思考
建立宽表时，维度的属性（如名称）是否应该放到宽表中？
加入宽表 • 一种做法是将维度属性加入宽表，这样虽然不满足范式要求，但前端查询页面的实现简单些。 • 不过这种方式会导致宽表冗余度迅速增加（维度属性会很多），从而引起存储空间、查询性
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商业智能
多维分析技术
RAQSOFT BI
（宽表使用）
上章回顾
• 上节课我们学习了如何基于数据库（单表）进行多维分析，通过编写SQL可以快速准备数据 供多维分析使用
BI商业智能教程
2
第一章 商业智能初探
BI系统的最大好处是可以得到最精确、最及 时的信息，帮助企业赢得竞争优势。
企业的决策者们可以利用商业智能系统分 析顾客的消费趋势，培养忠实顾客；加强与供 应商的联系，减少财政支出；挖掘新的商业机 会，分析未来发展趋势，展开商业策略；调整 产品结构、分销渠道、工作流程和服务方式等。
上千个
上百个
100MB-GB
100GB-TB
10
第二章 商业智能的结构和内容
二、数据挖掘
数据挖掘与知识发现 流行有两种观点：一是认为数据挖掘与知
识发现是等同的，只不过在不同的领域叫法不 同而已。在科研领域，知识发现使用较多，在 工程应用领域多称之为数据挖掘；另一认为数 据挖掘是知识发现的一个阶段，而且是核心阶 段。知识发现，就是从大型数据库中的数据中 提取人们感兴趣的知识。这些知识是隐含的、 事先未知的、潜在有用的信息。
18
第四章 商业智能产品
一、以Cognos与Microstratagy为代表的阵营，属于产品线 较齐全
二、以BO与Brio为代表的阵营，都是在前端展现方面比 较突出，用户接受程度较高
19
第五章：实施方法
企业数据仓库的建设通常按照快速原型法予以 实施，主要包括：确定范围、环境评估、分析、 设计、开发、测试和运行等几个阶段。
15
第二章 商业智能的结构和内容
第四节 前端分析展现
查询、报表及分析工具可以向企业终端用 户提供了先进的整合查询、制表和在线分析处 理（OLAP）工具，使企业能快速高效地做出决 策。还能让企业用户自主地访问存储在数据集 市、数据仓库、OLAP服务器以及应用程序包中 的信息
2024版商业智能(BI)介绍
•BI概述与背景•BI核心技术组件•BI实施方法论与流程目•BI在各行业应用案例分享•BI挑战及未来发展趋势录01BI定义及发展历程BI定义发展历程BI在企业中应用价值提高决策效率优化业务流程增强市场竞争力市场需求与趋势分析市场需求趋势分析02数据集成数据存储数据管理030201数据预处理关联规则挖掘分类与预测联机分析处理技术多维数据分析数据钻取与聚合实时数据分析可视化展现技术数据可视化利用图表、图像、动画等可视化手段，将数据以直观、易懂的形式展现出来。
交互式操作提供丰富的交互式操作功能，如拖拽、缩放、筛选等，方便用户对数据进行探索和分析。
定制化展现支持根据用户需求定制个性化的数据展现形式，满足不同用户的分析需求。
03明确项目目标和范围确定项目目标明确BI项目的业务目标，如提升销售额、优化运营流程等。
定义项目范围明确项目的涉及范围，包括数据源、分析维度、报表需求等。
评估项目资源对项目所需的人力、物力、时间等资源进行评估和规划。
从各种数据源中收集所需数据，包括数据库、文件、API 等。
数据收集数据清洗数据转换数据验证对数据进行清洗和处理，包括去除重复值、处理缺失值、异常值处理等。
将数据转换为适合分析的格式和结构，如数据聚合、维度转换等。
验证数据的准确性和完整性，确保数据质量符合分析要求。
数据准备和预处理模型构建与优化选择合适的模型模型训练模型评估模型优化系统部署系统测试用户培训系统维护系统部署与测试04金融行业：风险管理与客户分析风险管理客户分析制造业：生产优化与供应链管理生产优化通过BI对生产线数据进行实时监控和分析，制造企业可以及时发现生产过程中的瓶颈和问题，调整生产计划和资源配置，提高生产效率和产品质量。
供应链管理BI技术可以帮助制造企业实现供应链的可视化管理，通过对供应链各环节的数据进行分析，优化库存管理和物流配送，降低运营成本。
零售业：精准营销与库存管理精准营销库存管理其他行业：教育、医疗等教育行业医疗行业通过BI工具对医疗数据进行分析，医疗机构可以提高诊疗效率和准确性，实现医疗资源的优化配置和患者满意度的提升。
商务智能课程设计
商务智能课程设计一、课程介绍商务智能（Business Intelligence，BI）是一种利用现代信息技术解决企业决策问题的智能技术。
本课程旨在通过理论和实践相结合的方式，让学生了解商务智能的概念、原理、技术及其应用，培养学生使用商务智能工具和技术进行数据分析和决策支持的能力。
二、课程目标1.掌握商务智能相关的理论知识；2.熟悉常见的商务智能工具和技术；3.学会应用商务智能进行数据分析和决策支持；4.培养学生团队合作和项目管理能力。
三、教学内容1.商务智能的概念和原理；2.数据仓库和数据挖掘技术；3.商务智能工具和平台的应用；4.数据可视化和报表设计；5.商务智能项目管理和团队合作。
四、教学方式本课程采用讲解 + 实践的方式进行教学，具体如下：1.讲解–通过讲解课件，让学生掌握商务智能相关的理论知识；–通过案例分析，让学生了解商务智能技术在实际应用中的效果；–通过讲解商务智能工具和平台的使用方法，让学生熟悉操作流程。
2.实践–学生分组完成商业智能项目；–通过实践应用商务智能工具和技术进行数据分析和决策支持；–运用数据可视化和报表设计技巧展示分析结果。
五、考核方式1.平时成绩：30%–出勤情况；–课堂作业。
2.期中考试：30%–理论知识测试；–操作技能测试。
3.团队项目：40%–项目策划和需求分析；–数据清洗和建模；–数据分析和报表展现；–项目总结和报告答辩。
六、参考教材1.《商务智能：数据、分析和决策支持》，王强；2.《商务智能实践》，戴文海；3.《数据仓库与商业智能》，何书东。
七、教学团队1.主讲教师：XXX，硕士，商务智能领域从业经验丰富，曾主导多项商业智能项目实施。
2.助教：XXX，本科，商务智能专业毕业，对商业智能工具和技术有深入理解和实践经验。
八、总结商务智能是一种快速发展的技术，它在企业决策和战略制定中发挥着越来越重要的作用。
本课程旨在为学生提供全面系统的商务智能知识，培养他们的数据分析和决策支持能力，以适应实际工作需要。
商业智能(BI)介绍.pptx
James Chen PSO Sr. Consultant
程序=算法+数据结构
--Niklaus Wirth
数据结构 离散结构 线形结构 - 数组链表栈队列 树 图
算法 空间复杂度 时间复杂度
经典业务系统模型
业务流程
Skill set 数据库 C++/J2EE/.net
数据仓库系统
RDBMS 关系数据库
SAP/ERP
分析型CRM 业务指标分析
EXCEL Web/XML
VSAM 主机系统
优化是针对即时更新的事务处理
数据是当前的
数据总在实时变化中 存储明细数据 支持日常的业务 面向事务 支持办事人员或行政人员
数据集市
数据仓库
5-10 年
优化是针对大批量查询而不是更新 数据是历史的
– 新需求的开发快
– 数据获取的效率快
底层数据 低粒度汇总 高粒度汇总
建设数据仓库的主要任务
• 数据仓库建模 • ETL • 前端展现组 • 数据挖掘 • 元数据
数据仓库引擎
• NCR Teredata • ORACLE 9以上 • DB2 EEE • Sybase IQ • MS SQL Server
n
Existing Interfaces
Existing Assets
Business Type Model
Identify Business Interfaces
Identify System Interfaces & Ops
Architectur
Create Initial
e Patterns
Comp Specs &
商业智能(BI)简介(精编课件).ppt
OLAP
▪ （On-Line Analytical Processing）即联机分析处理，是 BI的一
种全新的数据封装方式，直接产物是报表或Cube，是使分析人员、管 理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取, 从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
▪ OLAP展现在用户面前的是一幅幅多维视图。 ▪ 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的
目的：解决在信息技术(IT) 发展中存在的拥有大 量数据、然而有用信息贫乏(Data richInformation poor)的问题。
精品课件
ETL
▪ 是数据抽取（Extract）、转换（
Transform）、清洗（Cleansing） 、装载（Load）的过程。是构建数据 仓库的重要一环，用户从数据源抽取出 所需的数据，经过数据清洗,最终按照预 先定义好的数据仓库模型，将数据加载 到数据仓库中去。
▪ 这样不难看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，
而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值 的过程就是Business Intelligence analyse的过程。
精品课件
景
▪ 说个场景，一天去街上买烤白薯，和老板那银聊天。
▪ 银：“你娃干哈地呀？”
把尿片和啤酒捆绑销售获得了巨大成功。 这个故事成了一个利用数据挖掘商业价值最大化的神话。由此看 来，非常不关联的两样东西，通过海量的信息数据处理，可以挖 掘出它们之间潜在的关联，将这种关联商业化，就会得到意想不 到的新业务或新的商业模式。 到底该怎样把这些占据大量存储空间的数据的价值挖掘出来，让 这些数据从成本的消耗者变成利润的促进者呢？新的数据分析技 术由此诞生了，完成了“数据”到“数据价值”转换的环节，同时给 这项技术起了一个响亮而又神密的名字“BI”（Business Intelligence）
《商业智能》课程教学大纲（含参考书信息）
《商业智能》课程教学大纲一、授课对象本课程讲授对象主要面向软件学院和计算机系研究生或高年级本科生。
二、本课程要求的先修课程选修本课程的学生应已修完：《数据库概论》或《数据库原理》《软件工程》三、教学方式本课程教学方式包括理论讲解与概念辨析、案例分析、课堂演讲与讨论，以及实验。
四、本课程的教学内容和基本要求1．商业智能的基本概念理解商业智能系统、数据仓库、数据集市、OLAP技术、数据挖掘的基本概念。
2．数据仓库的建模了解数据仓库建模的基本原则，掌握数据仓库逻辑模型、物理模型设计的常用方法，包括实体－联系模型、关系模型、多维模型、星型模式、雪花模式、事实星座、规范化/逆规范化、簇集设计、索引设计、分区设计。
掌握数据仓库中元数据存储、管理与维护。
了解数据仓库中数据粒度的设计原则。
3．数据仓库的构建掌握数据仓库中数据的抽取、转换、加载的常用方法。
数据仓库以及商业智能项目的组织和开发的常规流程、方法和实施要点。
4．联机分析和数据挖掘技术正确区分OLAP和OLTP系统的差异。
掌握维度设计技巧以及相应的多维分析技术和OLAP实现技术。
了解数据挖掘的常用技术。
5．商业智能系统解决方案了解商业智能系统解决方案的各个组成部分，根据具体业务需求设计合适的商业智能解决方案。
6．商业智能产品掌握商业智能主流产品的功能、特点、应用和管理通过课程学习，使学生可以对商业智能和数据挖掘的整体结构、概念、原理、技术、产品、应用和发展趋势有深入的了解和认识。
课程辅助目标－指导学生通过IBM商业智能705认证。
五、对学生能力培养的基本要求通过本教程的学习，要求学生能掌握BI系统一些基本概念，培养学生实际应用BI技术的能力。
通过本课程的学习，学生可对商业智能系统的解决方案、整体结构、技术和产品等有深入的了解和认识。
能够根据企业的现状与需求，选择合适的商业智能技术、工具与实施方案。
六、实验上机内容和基本要求通过上机实验了解IBM OLAP服务器、以及IBM智能挖掘器产品的背景知识、安装、配置、管理以及具体应用。
商业智能PPT课件教材讲义
Operational & e-business systems
Analyze & model business
operations
Decision processing
systems
Two Information Technologies Have Profound Impact on Business Today
Customers
Target right online customers
Personalized oneto-one marketing
Sales
Convert site visitors to customers
Up selling
Cross selling
BI for CRM Solutions
“数据仓库之父”Bill Inmon给的定义：
数据仓库就是一个用以更好地支持企业或组 织的决策分析处理的，面向主题的，集成的， 不可更新的，随时间不断变化的数据集合
数据仓库的特征
面向主题的：主题是一个在较高层次将数据归 类的标准，每个主题基本对应一个宏观的分析 领域
集成的：允许数据来自于跨组织和部门等不同 数据源；集成的数据必须是一致的、用户看来 是统一的数据视图
Core Technologies in Business Intelligence
Data warehousing
Integrated corporate data source for decision support
OLAP and DSS
Information query, analysis and reporting
Ability to rationalize and automate the process of building the enterprise-wide decision support system
BI商业智能介绍ppt课件
2024/1/27
在线课程
Coursera、edX等平台上提供 的BI和数据科学相关课程
行业研究报告
Gartner、Forrester等权威机 构发布的BI市场研究报告
技术社区
CSDN、知乎等社区中BI领域的 专业讨论和交流
28
感谢您的观看
THANKS
2024/1/27
29
持续改进
3
通过BI工具持续跟踪和分析改进方案的效果，不 断完善和优化生产过程，提高产品质量和生产效 率。
2024/1/27
19
金融行业风险预警模型构建实践分享
风险数据整合
通过BI工具整合内外部风险数据，包括市场风险、信用风险、操作 风险等，形成全面的风险视图。
风险预警模型构建
基于风险数据，利用先进的算法和模型构建风险预警系统，实现风 险的实时监测和预警。
BI商业智能介绍ppt课件
2024/1/27
1
目录
• BI商业智能概述 • BI核心技术组件 • BI实施方法论与流程 • 典型案例分析：成功应用BI提升企业竞争力
2024/1/27
2
目录
• 挑战与机遇：AI赋能下的新一代BI发展趋势 • 总结回顾与展望未来发展趋势
2024/1/27
3
01
BI商业智能概述
2024/1/27
4
定义与发展历程
定义
BI商业智能是一种运用数据仓库、在 线分析和数据挖掘等技术来处理和分 析数据的技术，目的是帮助企业更好 地利用数据提高决策效果。
发展历程
BI商业智能起源于20世纪90年代，经 历了从报表、在线分析到数据挖掘等 阶段，现已成为企业决策支持的重要 工具。
商业智能(BI)简介(精编课件)
•商业智能(BI)概述•商业智能(BI)的核心技术•商业智能(BI)的实施步骤目•商业智能(BI)的应用案例•商业智能(BI)的未来发展趋势录商业智能的定义商业智能（Business Intelligence，简称BI）是一种运用数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析数据的技术，旨在帮助企业更好地利用数据提高决策效果。
BI通过对海量数据进行收集、整理、分析，将数据转化为有用的信息，再将这些信息转化为知识，最终为企业的战略决策提供支持。
第一阶段01第二阶段02第三阶段03数据集成数据存储数据管理030201数据预处理关联规则挖掘分类与预测联机分析处理技术多维数据分析提供多维数据视图，支持对数据进行切片、切块、旋转等操作，以便从不同角度分析数据。
数据钻取与聚合支持对数据进行不同层次的钻取和聚合操作，满足用户对不同粒度数据的分析需求。
实时数据分析支持对实时数据进行在线分析，以便及时发现问题和机会。
可视化技术交互式可视化数据可视化提供交互式操作界面，支持用户对可视化结果进行自定义和调整，以满足个性化分析需求。
大屏展示技术评估数据需求了解所需数据的类型、来源和质量要求，确保数据的可用性和准确性。
确定分析目标明确需要解决的业务问题或目标，例如销售趋势分析、客户细分等。
制定实施计划根据业务需求和资源情况，制定详细的实施计划和时间表。
明确业务需求数据准备与处理数据收集01数据清洗02数据转换03建立数据模型选择建模方法根据分析目标和数据特点，选择合适的建模方法，例如统计模型、机器学习模型等。
构建模型利用选定的建模方法和工具，构建数据模型，并进行训练和调优。
验证模型使用验证数据集对模型进行验证，评估模型的准确性和可靠性。
数据分析与挖掘数据可视化数据挖掘交互式分析结果呈现与解释结果报告结果解释决策支持1 2 3销售数据可视化库存优化顾客细分和个性化营销零售业销售分析生产过程监控质量控制供应链优化商业智能可以实时监控生产线的运行状态，及时发现问题并进行调整，确保生产过程的顺利进行。
商业智能课程实验报告
一、实验背景随着大数据时代的到来，商业智能（Business Intelligence，BI）技术逐渐成为企业提高竞争力的重要手段。
本实验旨在通过实际操作，让学生熟悉商业智能的基本原理、技术和应用，提高学生运用商业智能技术解决实际问题的能力。
二、实验目的1. 熟悉商业智能的基本概念、原理和流程；2. 掌握商业智能软件的使用方法；3. 学会运用商业智能技术进行数据分析、挖掘和可视化；4. 提高学生运用商业智能技术解决实际问题的能力。
三、实验内容1. 数据采集与处理（1）使用Excel、Python等工具进行数据采集和清洗；（2）使用数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）进行数据存储和管理。
2. 数据分析（1）运用统计学方法对数据进行描述性分析；（2）运用数据挖掘算法对数据进行关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
3. 数据可视化（1）使用Tableau、Power BI等商业智能软件进行数据可视化；（2）制作各类图表，如柱状图、折线图、饼图等，展示数据特征。
4. 商业智能应用（1）以实际案例为背景，运用商业智能技术进行问题分析和解决方案设计；（2）撰写商业智能分析报告，展示分析过程和结果。
四、实验步骤1. 数据采集与处理（1）确定实验所需数据，如销售数据、客户数据等；（2）使用Excel、Python等工具进行数据采集和清洗；（3）将清洗后的数据导入数据库管理系统。
2. 数据分析（1）运用统计学方法对数据进行描述性分析，如计算均值、标准差等；（2）运用数据挖掘算法对数据进行关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
3. 数据可视化（1）使用Tableau、Power BI等商业智能软件进行数据可视化；（2）制作各类图表，如柱状图、折线图、饼图等，展示数据特征。
4. 商业智能应用（1）以实际案例为背景，运用商业智能技术进行问题分析和解决方案设计；（2）撰写商业智能分析报告，展示分析过程和结果。
五、实验结果与分析1. 数据采集与处理实验过程中，成功采集和清洗了实验所需数据，并导入数据库管理系统。
《BI商业智能简介》PPT课件
BI的初级应用模式-数据查询〔 querying〕
数据查询是最简单的 BI 应用，属于 MIS 系统遗产 ，虽然出身比较老土，但是目前仍然是决策者获取 信息的最直接的方法。
数据查询界面已经彻底摆脱了传统 SQL 命令行， 大量的下拉菜单、输入框、列表框等元素甚至是鼠 标拖拽界面将后台干苦力的 SQL 语句包装成一个 妖艳无比的数据获取系统。
2005—…
信息提供已经无法满足很多企业的要求，特别是银行、通信、
证券等竞争激烈、风险密集的行业，大量涌现对数据挖掘的需 求，BI 应用终于形成信息+知识的整体。
BI在中国——难题
复杂表样：中国是世界上报表最复杂的国家，西方 报表倾向于仅用一张报表说明一个问题，而中国的 报表那么将尽可能多的问题集中在一张报表中，这 种思路直接导致了中国报表的复杂格式和诡异风格 。
OLAP 的价值终于被某些慧眼发现，一些竞争压力大的企业为 了提高竞争力，迫切需要从历史数据中挖掘价值，迅速发现了
OLAP 的优势，但是国家机关、垄断型企业，仍旧是报表，并 且以为 BI 就是报表。
2004年
这时国内形成数据查询+报表展示+OLAP分析的合理 BI 应用结
构。一些数据可视化的需求也时常被用户提出，在一些竞争激 烈、数据量大的企业，已经出现了数据挖掘应用。
ETL过 程
集成,分析,报表
业务系统 ＤＢ
财务系统 ＤＢ
SSIS
SSAS
其他数据 源
保险行业 数据仓库
SSRS
数据展现
Win Form 客户 端
报表
数据整合 数据清洗 高性能数据移动 快速建立数据仓库
层次化业务分析
消除IT架构与应用 之间的隔阂
商业智能(BI)是什么一文讲透-2024鲜版
2024/3/28
16
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。
24
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。
27
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。
BI商业智能方案
04
增强市场竞争力：通过BI商业 智能方案，企业能够及时掌握 市场动态，制定针对性的营销 策略，增强市场竞争力。
某企业BI商业智能方案实施经验教训
明确需求：深入了 解企业业务需求， 制定合适的BI方案
技术选型：选择适 合企业规模和需求 的BI工具和技术
数据整合：整合企 业内部和外部数据， 确保数据质量
商业智能工具
数据仓库：存储和管理大量数据，为商业智能分 析提供基础
数据挖掘：从海量数据中提取有价值的信息，发 现商业规律
数据可视化：将数据以图表、图形等形式展示， 便于理解和分析
商业智能平台：集成多种商业智能工具，提供一 站式数据分析和决策支持服务
4
BI商业智能方案 的成功案例
某企业BI商业智能方案实施过程
01
需求分析：了解企业需求，确定BI商业智能 方案的目标和功能
02
方案设计：根据企业需求，设计BI商业智能 方案的架构和功能模块
03
数据准备：收集企业数据，进行数据清洗、 整合和标准化
04
系统实施：搭建BI商业智能系统，进行系统 测试和优化
05
培训与支持：对企业员工进行BI商业智能方 案的使用培训，提供技术支持和售后服务
04
持续优化： 根据实际效 果，对BI商 业智能方案 进行持续优 化和改进
3
BI商业智能方案 的关键技术
数据仓库技术
1
数据仓库的定义：用于存储、管理和 分析大量数据的系统
2
数据仓库的作用：整合、清洗、转换 数据，为商业智能提供基础数据支持
3
数据仓库的架构：包括数据采集、数 据存储、数据管理和数据应用等部分
4
数据仓库的关键技术：数据抽取、数 据清洗、数据转换、数据建模等
BI商业智能介绍(教学课件)
理解业务：
•网络资源分析 •产品结构及组合分析 •服务质量分析 •业务发展分析
如何避免 风险?
收入/成本如何 分配?
内部绩效考核：
•产品、部门利润分析 •资源分配 •资源成本分析
数据仓库
风险分析：
•客户流失的测算 •信用分析 •欺诈分析
7
内议容程安排
内容安排
• 什么是商务智能 • 商务智能的整体架构 • 商务智能基本功能介绍
14 Copyright © 2005 Business Objects Greater China. All rights reserved.
企业级报表系统
▪ 何谓企业级报表系统？
▪ 上报总部计财部一二类报表 ▪ 向一级经营分析系统传输的数据接口文件 ▪ 省分公司各部门所需的日常管理报表 ▪ 上百张报表
数据抽取、迁移、加载
ETL/DQ 解决方案
IWAY
EII 解决方案
数据重新组织 数据质量控制
数据仓库
日常 数据增加
周 数据加载
日 周期
企业数据 模型
BW MDM
DW
实时 虚拟 增量 数据仓库
报表 随即查询 例外分析 数据挖掘
Intranet/ Internet
即席查询
决策人员 管理人员
WEBFOCUS
▪
16、业余生活要有意义，不要越轨。2020年10月16日星期 五2时3分36秒14:03:3616 October 2020
▪
17、一个人即使已登上顶峰，也仍要 自强不 息。下 午2时3分36秒 下午2时 3分14:03:3620.10.16
谢谢大家
24
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乾学院· VIP课堂
商业智能
多维分析技术
R A Q S O F T B I （数据库分析）
上章回顾
•前两节课我们通过Excel数据源快速认识了多维分析及多维分析的本质
•上一章学习了在多维分析中如何实现同比环比等跨行组运算，并“感受到“这类运算不同于求和计数，需要指定范围和层次才能正确实现
•本章来学习如何使用更加广泛的数据库进行多维分析
本章环境准备
1.启动MySQL数据库
2.将“service.xml”拷贝到[润乾报表安装目录]\raqsoft\report\services\datalogic下
3.启动DQL元数据层IDE
4.菜单栏-服务-启动DQL服务器，点击“启动”
本章数据说明
销售数据存储在sale_data表（与上章使用的Excel数据一致）中，这个表是根据业务表加工出来的一张宽表，数据库中还存储相应的代码表
维度测度
本章目标
•了解DB数据源时多维分析要解决哪些问题•掌握直接基于SQL完成多维分析
•掌握语义层相关概念与实现
本章内容
1.SQL分析
2.语义层R A Q S O F T B I
1
SQL分析
知识点-宽表
•在OLAP业务中，有时会把多个维度及其属性和测度放到一张表中，形成列数较多的“宽表”
•宽表往往围绕业务建立，其目标是希望通过一个宽表就能完成一类业务查询分析
•宽表的优点：查询效率高，查询是不需要再关联其他表
•宽表的缺点：冗余度太高，会带来各种问题（后面的课程还会详细分析）
•宽表实际是一种用空间换时间的技术手段
c1c2…c568
SQL分析
•基于数据库分析最简单的情况是给一句SQL就能分析
•这样可以满足临时查询分析的需要，也可以让有SQL基础的业务人员自行组织数据•多维分析产品一般都应支持基于SQL的直接分析。
•下面以润乾报表为例来看一下
给一句SQL
就能做多维分析
数据源配置
打开[润乾报表安装目录] \raqsoft\report\web\webapps\demo\WEB-INF\raqsoftConfig.xml 在DBList节点下添加mybi数据源供WEB使用
<DB name="mybi">
<property name="url" value="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mybi?useCursorFetch=true"/>
<property name="driver" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>
<property name="type" value="10"/>
<property name="user" value="root"/>
<property name="password" value="root"/>
<property name="batchSize" value="1000"/>
<property name="autoConnect" value="false"/>
<property name="useSchema" value="false"/>
<property name="addTilde" value="false"/>
<property name="dbCharset" value="GBK"/>
<property name="clientCharset" value="GBK"/>
<property name="needTransContent" value="false"/>
<property name="needTransSentence" value="false"/>
<property name="caseSentence" value="false"/>
</DB>
在润乾报表中可以通过页面端数据集编辑SQL查询数据
1. 点击设置数据集
3. 选择新配置的mybi数据源
2. 添加数据集
4. 输入查询SQL
5. 点击将数据以
TXT缓存到服务器
根据dbQuery 数据集添加报表进行查询这样通过一句SQL 就可以做多维分析了！但维度和指标是英文的，使用起来并不友好，怎么办？拖拽维度指标进行查询，按年月汇总销量
请思考：如何将维度和指标转换成易识别的业务描述？
SQL中使用“AS”命别名
请思考：如何将维度和指标转换成易识别的业务描述？按销售和城市汇总销量
人员和地区显示的是编码，怎么显示中文名称呢？通过SQL “AS 别名“搞定了中文显示的问题；但人员和地区显示的是编码而非中文名称
代码表
雇员表(employee)emp_id name
城市表(city)
city_id
city_name
数据库存储了城市和雇员代码表，中文名称可以中代码表中读取
请思考：（根据前面给出的数据结构）如何显示人员姓名而非ID？
关联代码表，查询名称
请思考：（根据前面给出的数据结构）如何显示人员姓名而非ID？
通过SQL关联代码表把中文名读出来，使用中文名称进行分组汇总
练习：实现基于页面SQL的多维分析，并按雇员和城市汇总销量
请思考：页面SQL分析存在什么问题？
☐复用性差
对于经常要使用的表每次都写SQL分析很麻烦，需要复用
☐准确性和显示问题
使用name做分组可能存在name重名而导致统计错误，比如两个人都叫“王刚”；
使用ID和name同时来分组报表中往往又不需要看到ID，存在显示问题
☐排序问题
有时需要按照ID排序，只根据name查询就不够用了，比如按城市编码排序显示而非名称☐切片太麻烦
基于维度（如城市）切片时需要手动输入条件，十分麻烦。
与之相对应，如果能下拉选择就会好很多…
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