BI商务智能解决方案
BI方案介绍
商业智能(BI）方案目录1. 企业异构数据源32. ETL数据抽取转化和加载42.1 数据抽取、转换和加载52。
2 统一调度62。
3 监控72。
4 ETL工具OWB73. 数据仓库83。
1 操作型数据93.2数据集市93.3 联机在线分析OLAP93。
4 数据挖掘104。
前端展现114.1 多维分析工具Powerplay124.1.3 PowerPlay 应用开发过程164。
2 企业报表ReportNet164。
3 KPI企业关键指标254。
4 报表预警与分发264。
5 即席查询27商业智能（BI, Business Intelligence)是对商业信息的搜集、管理和分析的过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察能力，促使他们做出对企业更有利的决策。
商业智能一般由数据仓库、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。
其基本体系结构包括数据仓库、多维分析和数据挖掘等三个部分。
其中数据仓库用于抽取、整合、分布、存储有用信息；多维数据分析可全方位了解现状；数据挖掘则是发现问题、找出规律、预测将来,达到真正的智能效果。
商业智能的过程：从不同的数据源收集的数据中提取出有用的数据,对数据进行清理以保证数据的准确性，将数据经过转换、重构后存入数据仓库或数据集市，然后寻找合适的查询和分析工具,数据挖掘工具，OLAP工具对信息处理，最后将知识呈现于用户面前，转变为管理、决策.商业智能是从传统的业务过程扩展到对业务数据的联机分析、并从中得到各种面向主题的统计信息和经过计算的结论的应用系统,其处理模式称之为联机分析处理 (OLAP），它的核心是数据仓库技术.其常见的体系结构如下图所示：操作型数据TransformationBI系统架构商业智能已经成为今天商业环境中一个必要因素,企业需要权衡今天商业智能技术提供的能力来保持和提高竞争性和可赢利性。
先进的BI(商业智能）系统解决方案通过开放、易扩展的平台为企业提供管理信息和运营信息的快速获取、集成和智能化分析手段，可以广泛地应用于金融、电信、税务、保险等行业。
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。
商业智能(BI)I应用实例介绍
BO
据和分析结果来制定有效且明智决策的能力。从高端分析师到普通业 务用户的所有用户都可访问他们所需的信息，尽可能不依赖 IT 资源
和开发人员。
BI与我司ERP的关系
BMS,WMS...
生成数据，对数据进行再 处理
ERP
数据
BI SAP BO
提取数据，将数据按需进行 呈现
SAP商务智能常用产品
01
需求变更
需求变更
识别 评价影响 变更方案 实施变更 跟进变更
Thank you !
2 SAP BI开发与使用
3 SAP BI应用实例
4 项目经验小结
1
Part One
BI系统介绍
BI到底是什么？
BI
SAP
BO
Business Intelligenced,即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数
ห้องสมุดไป่ตู้BI
据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营
BI能做到的
BI报表：
可读性差，数据呈现方式单一
界面友好，高度可视化，可操作性强
2 Part Two SAP BI开发与使用
进行数据分析与挖掘，建立数 据仓库模型；
01
使用水晶报表实现在SAP
BI内呈现数据；完善数据格
02
式，制作报表参数；
调用水晶报表数据，使用水晶
易表生成图形化、可交互的多 03
决策。
SAP
1.SAP公司，它是成立于1972年总部位于德国沃尔多夫市的全球最大的 企业管理和协同化电子商务解决方案供应商、全球第三大独立软件供应 商 2.System Applications and Products”的简称，是SAP公司的产品— —企业管理解决方案的软件名称。
敏捷商业智能(BI)的最新全面解读
敏捷商业智能(BI)的最新全面解读什么是敏捷商业智能？该如何正确应用BI？当下主流的敏捷商业智能产品/解决方案提供商有哪些？本文就对这些问题进行全面深入的研究与解答。
一、什么是敏捷商业智能？BI（Business Intelligence），中文翻译是商业智能又称商务智能。
数据时代，人们接受了“数据化运营、决策“的理念，企业的经营面临越来越激烈的竞争，如果部署数据分析平台还像10年前经历漫长实施过程的话，那么数据化运营将成为空谈。
于是数据时代催生了敏捷需求，满足市场期望的“敏捷商业智能“出现了。
敏捷这个词汇，最早用来描述一种能够增加客户满意度的软件开发过程--敏捷式开发过程。
敏捷是要商业活动中做出迅速反应。
传统的BI解决方案往往需要三个月甚至半年的实施周期。
从数据建模到数据展现，整个研发周期冗长而低效。
敏捷BI并不是指某个前端工具软件，而是贯穿在数据分析平台构建和运行过程中的快速实现能力。
二、敏捷商业智能的特征它主要有以下4个方面的特征：业务模型开发和设计，数据分析，实施团队和基础架构。
首先，传统商业智能软件很难应对业务模型的变化，敏捷式BI具有更好的适应业务数据模型的灵活性，更能适应当前经济全球化背景下的新经济模式。
其次，数据分析能力是商业智能过程的核心功能，敏捷BI允许终端业务人员自己通过交互性很强的界面完成即时信息的分析，比起传统的BI大大缩短了商业智能需求的实施过程。
第三，实施团队也是BI能否落地并发挥效用的关键因素。
敏捷BI要求商业智能厂商意识到内部协作的重要性，能够首先建立一支这样的商业智能化实施团队，有业务人员和IT人员共同参与并且能够并肩战斗，保证BI项目的成功实施。
最后，云计算、虚拟化、软件在线服务等新兴技术的出现，挑战了传统BI的基础架构。
于是涌现出一批新型中小企业能够以更低的费用和更快的周期更好地让BI项目敏捷化，完全具备与大公司竞争的实力，例如国内市场占有率的帆软公司的FineBI产品就是典例。
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。
BI商业智能系统建设方案(完整版)
BI商业智能系统建设方案(完整版)摘要本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，主要包括需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面。
需求分析在需求分析阶段，我们与客户进行了深入的沟通，确定了以下几个主要需求：- 数据抽取和集成：系统需要能够从多个数据源中抽取数据，并将其整合到一张数据表中。
- 数据预处理：我们需要对原始数据进行清洗、去重、拆分、合并等预处理工作，以确保数据的质量和准确性。
- 数据挖掘：通过数据挖掘技术，我们可以发掘数据中隐藏的模式、关联规则和趋势，从而为业务决策提供参考。
- 数据展示：将结果以可视化方式呈现，能够更好地帮助用户理解数据和发现问题。
系统架构我们的BI系统采用了典型的三层架构，包括数据仓库层、数据集成层和应用层。
- 数据仓库层：用于存储原始数据和预处理后的数据，我们采用了关系数据库来存储数据。
- 数据集成层：用于数据的抽取、清洗、转换和加载，我们采用了ETL工具来完成这些工作。
- 应用层：用于数据挖掘和数据展示，我们采用了现有的商业智能工具，如Tableau、Power BI等，并对其进行了定制化开发，以满足业务需求。
数据挖掘数据挖掘是BI系统的核心，我们采用了以下几种方法：- 分类和预测：通过分类和预测算法，对数据进行分类、预测和识别。
- 关联规则和聚类：通过关联规则和聚类算法，发现数据中的规律和模式。
- 决策树和神经网络：通过决策树和神经网络算法，实现数据的自动分析和决策。
我们将采用Python等开源工具和商业工具相结合的方式进行数据挖掘。
数据展示数据展示是BI系统的另一个重要方面，我们将通过以下方式展示数据：- 报表和仪表盘：通过可视化方式展示数据，以便用户更好地理解数据、发现问题和做出决策。
- 数据挖掘模型：将数据挖掘模型集成到系统中，并允许用户自主查询和分析数据。
总结本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，从需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面进行了详细介绍。
商务智能(BI)的四大关键技术数据库 电脑资料
商务智能(BI)的四大关键技术数据库电脑资料商务智能是一套完整的解决方案，它是将数据仓库、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘等结合起来应用到商业活动中，从不同的数据源收集数据，经过抽取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)，送入到数据仓库或数据集市，然后使用适宜的查询与分析工具、数据挖商务智能的支撑技术主要包括ETL(数据的提取、转换与加载)技术和数据仓库与数据集市技术、OLAP技术、数据挖掘技术与数据的与表示技术。
实施BI首先要从企业内部和企业外部不同的数据源，如客户关系(CRM)、供给链管理(SCM)、企业资源规划(ERP)系统以及其他应用系统等有用的数据，进行转换和合并，因此需要数据仓库和数据集市技术的支持。
数据仓库是一种语义上一致的数据存储，充当决策支持数据模型的物理实现，并存放企业战略决策所需信息。
数据仓库的数据模型有星型模式、雪花模式。
星型模式最为常见，有一个包含大批数据并且不含冗余的中心表，每维一组小的附属表。
雪花模式中某些维表是标准化的，因而把数据进一步分解到附加的表中，模式图形成了类似雪花的形状。
对数据仓库的研究集中在数据集成中数据模式的设计、数据清洗和数据转换、导入和更新方法等。
数据仓库通常是企业级应用，因此涉及的范围和投入的本钱非常巨大，使一些企业无力承当。
因而，他们希望在最需要的关键部门建立一种适合自身应用的、自行定制的部门数据仓库子集。
正是这种需求使数据集市应运而生。
数据集市( Data Mart) 是聚焦在选定的主题上的，是部门范围的。
根据数据的不同，数据集市分为独立的和依赖的两类。
在独立的数据集市中，数据一个或多个操作的系统或外部信息提供者，或者在一个特定的部门或地域局部产生的数据。
依赖的数据集市中的数据直接企业数据仓库。
联机分析处理(Online Analytical Processing ，简称OLAP) 又称多维分析，由EF Codd 在1994 年提出，它对数据仓库中的数据进行多维分析和展现，是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据更深入了解的一类软件技术，与OLAP 的探测式数据分析不同，数据挖掘是按照预定的规那么对数据库和数据仓库中已有的数据进行信息开采、挖掘和分析，从中识别和抽取隐含的模式和有趣知识，为决策者提供决策依据。
企业BI解决方案
企业BI解决方案引言概述：企业BI（Business Intelligence）解决方案是指通过收集、整理和分析企业内部和外部的数据，为企业决策提供准确、全面和及时的信息支持。
它能够帮助企业有效地管理和利用数据资源，提升决策效率和竞争力。
本文将从数据收集、数据整理、数据分析、数据可视化和数据应用五个方面，详细介绍企业BI解决方案。
一、数据收集：1.1 内部数据收集：企业BI解决方案需要从企业内部系统中收集数据，包括销售数据、财务数据、人力资源数据等。
可以通过数据仓库、数据集成和ETL（抽取、转换、加载）等技术手段，将分散的数据整合到一个统一的数据源中。
1.2 外部数据收集：除了内部数据，企业BI解决方案还需要收集外部数据，如市场数据、行业数据、竞争对手数据等。
可以通过数据采集工具、API接口等方式，获取相关数据，并与内部数据进行整合。
二、数据整理：2.1 数据清洗：在数据收集后，需要对数据进行清洗，去除重复、缺失、错误等不准确的数据。
可以通过数据清洗工具和算法，自动识别和修正数据中的问题。
2.2 数据集成：企业BI解决方案需要将来自不同数据源的数据进行整合，以便进行综合分析。
可以使用数据集成工具和技术，将数据进行转换和整合，形成一致的数据模型。
2.3 数据存储：整理后的数据需要进行存储，以便后续的数据分析和应用。
可以选择传统的关系型数据库或者新兴的大数据存储技术，如Hadoop、NoSQL等。
三、数据分析：3.1 描述性分析：企业BI解决方案可以对数据进行描述性分析，即对数据的特征、趋势和分布进行统计和可视化展示。
通过数据报表、图表等方式，帮助企业了解当前的业务状态和趋势。
3.2 预测性分析：企业BI解决方案还可以进行预测性分析，即基于历史数据和模型，对未来的趋势和结果进行预测。
通过数据挖掘、机器学习等技术，帮助企业做出准确的预测和决策。
3.3 决策支持：最终目的是为企业的决策提供支持。
企业BI解决方案可以根据不同的业务需求，提供灵活的数据查询和分析功能，帮助企业决策者快速获取所需的信息，并做出准确的决策。
bi实施方案
bi实施方案企业在信息化转型的过程中，往往会面临数据分析与报表需求的问题。
为了更好地应对这些挑战，企业需要实施一套有效的商业智能（Business Intelligence，简称BI）解决方案。
本文将详细介绍BI实施方案的关键步骤和注意事项。
1.需求分析在实施BI方案之前，企业首先需要进行需求分析。
这包括明确企业的业务目标、数据分析和报表的具体需求以及目标用户的期望。
通过和各个部门的沟通和调研，了解企业在数据分析方面的痛点和需求，为BI方案制定提供指导。
2.数据整理和清洗在BI实施的过程中，数据整理和清洗是非常关键的一步。
企业需要对原始数据进行收集、整理和清洗，保证数据的准确性和完整性。
同时，还需要进行数据的归档和备份，以确保数据的安全性和可追溯性。
3.数据仓库建设数据仓库是BI系统的核心组件，它是一个集成和存储多个数据源的数据库。
在数据仓库建设过程中，企业需要设计和构建适合自身需求的数据仓库，确定数据模型和数据表结构，并优化查询性能。
此外，还需要制定数据仓库维护和更新的策略。
4.数据分析和报表设计数据分析和报表是BI系统的核心功能。
在BI实施过程中，企业需要根据需求设计合适的数据分析和报表模型，确定指标和维度，并选择合适的可视化工具进行展示。
同时，还需要制定数据分析和报表的更新频率，确保及时、准确地提供决策支持。
5.系统集成和部署在BI实施完成后，企业需要将系统进行集成和部署。
这包括将BI 系统与其他企业系统进行对接，保证数据的实时同步和共享。
同时，还需要进行系统测试和调优，确保系统的稳定性和性能。
6.培训和支持在BI系统上线后，企业需要进行相应的培训和支持工作。
包括对系统的操作和维护进行培训，提供用户手册和操作指南，同时设立专门的技术支持团队，及时解决用户在使用过程中的问题和反馈。
总结：BI实施方案是企业实施商业智能系统的重要组成部分，对于企业的决策支持和业务发展具有重要意义。
在实施过程中，需求分析、数据整理和清洗、数据仓库建设、数据分析和报表设计、系统集成和部署以及培训和支持是关键步骤。
bi解决方案
bi解决方案BI（Business Intelligence）是指通过数据分析和挖掘，帮助企业决策者获取和运用有价值的商业信息，从而能够更好地做出决策、优化业务流程和提升企业绩效。
以下是BI解决方案的主要内容：1. 数据收集和整合：BI解决方案首先需要收集和整合企业内部和外部的各类数据。
包括企业运营数据、市场数据、客户数据等。
这些数据来自不同的系统和渠道，通过整合可以得到全面和准确的数据。
2. 数据清洗和处理：收集到的庞大数据需要进行清洗和处理，包括去除噪音数据、填充缺失数据、标准化数据等。
只有经过清洗和处理的数据才能够提供准确真实的信息。
3. 数据存储和管理：BI解决方案需要提供稳定和可靠的数据存储和管理系统。
包括构建数据仓库、数据集市等，确保数据的安全性和易用性。
4. 数据分析和挖掘：BI解决方案的核心是数据分析和挖掘。
通过多种统计和机器学习算法，将海量的数据转化为有价值的信息，帮助企业发现潜在的业务机会和问题。
5. 可视化和报告：BI解决方案需要提供直观和易懂的可视化界面，通过图表、仪表盘等方式展示数据分析结果。
同时还需要能够生成多样化的报告，满足企业不同层级的决策需求。
6. 实时监控和预测：BI解决方案还可以提供实时监控和预测功能，帮助企业快速发现并解决问题。
通过监控关键指标的变化，及时采取措施。
通过预测未来的发展趋势，提前做好规划和准备。
7. 智能推荐和建议：BI解决方案可以利用机器学习和人工智能技术，为企业提供智能推荐和建议。
基于对数据的深度分析，系统可以提供个性化的推荐和建议，帮助企业做出更明智的决策。
8. 效果评估和持续优化：BI解决方案需要对其效果进行评估和持续优化。
通过跟踪关键指标的变化，评估解决方案的效果，并及时调整和改进。
同时也需要关注用户反馈和需求，不断提升解决方案的质量和用户体验。
总之，BI解决方案可以帮助企业发现和利用数据中隐藏的商业价值，提供多维度和全面的数据分析和挖掘，以支持企业决策和运营管理。
微软解决方案之商务智能
微软解决方案之商务智能商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过数据分析、数据挖掘、数据可视化等技术手段，将企业内部和外部的数据整合起来，为管理层提供决策支持的一套解决方案。
微软作为全球领先的技术巨头，也提供了一系列的商务智能解决方案，包括Power BI、SQL Server、Azure等产品和服务。
微软的商务智能解决方案主要包括以下几个方面：1. Power BI2. SQL ServerSQL Server是微软开发的一款关系型数据库管理系统，它内置了丰富的商务智能功能。
SQL Server包括SQL Server Analysis Services （SSAS）、SQL Server Reporting Services（SSRS）和SQL Server Integration Services（SSIS）等组件。
SSAS提供了多维数据分析和数据挖掘的能力，可以通过构建立方体和定义多维模型来实现复杂的数据分析。
SSRS则可以创建各种类型的报表，包括表格、图表、矩阵等，还支持对报表进行安全管理和分发。
SSIS可以实现数据的抽取、转换和加载，可以将不同数据源的数据整合到SQL Server中进行分析和报表。
3. Azure微软的商务智能解决方案具有以下几个优势：2.易用性好：微软的商务智能解决方案都具有友好的用户界面和操作方式，不需要编写复杂的代码就可以完成数据的清洗、整合和分析。
3.可扩展性高：微软的商务智能解决方案可以与其他微软产品和服务无缝集成，也可以与第三方产品和服务进行整合，实现跨平台、跨系统的数据交互和共享。
4.安全性保障：微软的商务智能解决方案都具备完善的访问控制和数据安全性保障机制，可以确保数据的机密性和完整性。
综上所述，微软的商务智能解决方案是一套功能强大、易用性好、可扩展性高、安全性保障的解决方案。
无论是小型企业还是大型企业，都可以通过微软的商务智能解决方案来实现对数据的全面分析和利用，提高决策效率和竞争力。
商业智能解决方案之移动BI解决方案
商业智能解决方案之移动BI解决方案随着移动互联网的快速发展，移动商业智能解决方案（Mobile Business Intelligence，简称移动BI）成为越来越多企业关注的焦点。
移动BI解决方案通过将商业智能技术与移动设备结合，为企业提供了更加灵活、实时的数据分析和决策支持。
本文将介绍商业智能解决方案之移动BI解决方案的相关内容。
一、移动BI解决方案的概述1.1 移动BI解决方案的定义移动BI解决方案是指通过移动设备（如手机、平板电脑）访问、分析和共享企业数据的解决方案。
用户可以随时随地通过移动设备获取最新的数据报告和分析结果。
1.2 移动BI解决方案的优势- 提高决策效率：用户可以随时随地获取数据分析结果，及时做出决策。
- 增强数据可视化：移动设备的屏幕较小，要求报告和分析结果更加直观、易懂。
- 改善沟通和协作：团队成员可以通过移动设备共享数据和分析结果，提高沟通效率。
1.3 移动BI解决方案的应用场景- 销售人员在外出时可以通过移动设备查看销售数据和客户信息。
- 高管可以随时查看企业的经营情况和关键指标。
- 市场营销人员可以通过移动设备监控市场趋势和竞争对手动态。
二、移动BI解决方案的关键技术2.1 移动设备适配移动BI解决方案需要适配不同型号和尺寸的移动设备，保证用户在不同设备上都能正常访问和使用。
2.2 数据安全移动BI解决方案需要采取措施保护数据的安全性，如数据加密、访问权限控制等，防止数据泄露和非法访问。
2.3 实时数据同步移动BI解决方案需要能够实时同步企业数据，保证用户获取的数据是最新的，避免因数据滞后导致的决策失误。
三、移动BI解决方案的实施步骤3.1 确定需求企业需要明确移动BI解决方案的具体需求和目标，包括需要哪些数据、如何展现数据、谁来使用等。
3.2 选择合适的移动BI平台根据企业需求和预算选择适合的移动BI平台，如Tableau、QlikView、MicroStrategy等。
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
SAP商务智能完全解决方案
SAP商务智能完全解决方案在当今竞争激烈的商业环境中，将数据转化为有用的信息和洞察力对企业的成功至关重要。
为了帮助企业更好地理解和管理其数据资产，SAP提供了一套完全解决方案，称为SAP商务智能（BI）。
SAP商务智能是一套为企业提供高效数据分析和报告的工具和技术的集合。
它旨在提升企业的决策能力，提供基于可视化分析的数据洞察力以及全面的业务报告。
无论是对于中小企业还是大型企业，SAP商务智能都是一个强大且灵活的工具，可以满足不同企业规模和需求。
SAP商务智能解决方案的关键优势之一是其全面性。
它能够与企业的各类数据源集成，包括关系型数据库、大数据、云服务以及其他第三方应用程序。
通过将所有数据集中管理并提供统一的视图，SAP商务智能能够为企业提供准确、一致的数据分析。
此外，SAP商务智能提供强大的数据分析和可视化功能。
它支持多种数据分析方法，包括数据挖掘、预测分析和机器学习。
SAP商务智能的可视化工具使用户能够以直观的方式探索数据并发现趋势和模式。
通过交互式报表和仪表盘，用户可以轻松地理解和共享洞察力。
随着企业对数据的需求不断增长，对数据安全性和合规性的要求也日益提高。
SAP商务智能通过其严格的数据保护机制和灵活的权限控制，确保企业的数据得到保护和合规。
它还提供了数据探查和监控功能，帮助企业发现潜在的数据安全风险并采取适当的措施。
除了数据分析和报告功能外，SAP商务智能还提供了协作和集成功能。
它可以与各类企业应用程序集成，如SAP的企业资源规划（ERP）系统和人力资源管理系统。
通过这种集成，企业能够实现从数据到决策的无缝连接，并促进信息的共享和沟通。
综上所述，SAP商务智能是一个完全解决方案，旨在帮助企业更好地管理和分析其数据资产。
通过其全面性、强大的数据分析和可视化功能以及安全合规性，SAP商务智能成为了企业提升决策能力和洞察力的重要工具。
无论是在中小企业还是大型企业中，SAP商务智能都能够发挥其独特的优势，为企业带来可观的商业价值。
商业智能BI流程管理与商务智能解决方案
• 开发工具：Visual Studio 2010；
• 数据源： Excel、Flat File、Email、SQL Server；
Dashboard
Business Report Project Track
Data Visualization
核心思想：基于预算的项目管理
项目经理
• 物料需求 计划管理 • 任务资源分配
• 发货控制 计划执行 • 项目工时确认管理
• 费用报销确认
费用管理
人工成 本
设备成 本
项目 预算
控制设备超预算 发货；未分 配任务无法 报工；控制 费用超预算 报销
须加强和规范结构设计 阶段设备清单的评审 设备清单转化为物料需 求计划的过程须规范
Extend Business system with workflow
Client Service Delivery PR/PO
Admin flow Finance HR workflow
BPM Platform
KPI BI
Monitoring
Strategy Support
Business Process Monitoring, Analysis &
费用成 本
须加强和规范项目报工 的管理，项目成员按任 务报工时，所报工时须 经项目经理确认后有效
- - P 25
市场业务及项目管理流程
BPM在企业信息化中的定位
Business System
PM system Finance System Budgeting System
HCM PR/PO
Marketing Delivery Team Purchase Team Admin Team Finance Team HR Team
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树立质量法制观念、提高全员质量意 识。20.10.1520.10.15Thursday, October 15, 2020
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Our customers’ success is our Business
Business Intelligence Solution
商务智能解决方案
1 什么是BI(商务智能)？
2
BI(商务智能)的基本功能和特性
3
简单例证
4
润联 - 集团信息系统的服务公司
1 什么是BI(商务智能)？
2
BI(商务智能)的基本功能和特性
..... Day to Day Transactions
Business Intelligence
Solution
GL Link
Oracle Financials
Other Data
财务管理者
- 6S Reporting - Budgets - Plans - Forecasts - What If - Analysis - Modeling
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好的事情马上就会到来，一切都是最 好的安 排。下 午8时57分59秒 下午8时57分20:57:5920.10.15
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一马当先，全员举绩，梅开二度，业 绩保底 。20.10.1520.10.1520:5720:57:5920:57:59Oc t-20
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牢记安全之责，善谋安全之策，力务 安全之 实。2020年10月15日 星期四8时57分 59秒T hursday, October 15, 2020
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简单例证
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** - 集团信息系统的服务公司
**信息服务总览
信
息 应用系统 服
务 解决方案 价
值 信息平台 链
商务咨询 企业信息化应用 新技术增值服务 网络基建与管理
集团信息应用
协调
制造
▪Bills of Material ▪Master Scheduling/MRP ▪Capacity ▪Work in Process ▪Quality ▪Cost Management ▪Process Manufacturing
持续和可靠的数据
计划
实际 预算
分析
预测
没有绝对正确的答案
依靠分析
众多的预测方案
灵活的要求
强大的分析工具
基于网络的运用 特殊的运用 综合的报告和分析 科学的财务分析模型 无拘无束的想象 多样的报告和图表 与其他系统数据的无缝连接
组织层级示意图
ROI Margin Product Profitability
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相信相信得力量。20.10.152020年10月 15日星 期四8时57分59秒20.10.15
谢谢大家！
**作为信息技术提供商
分销
▪Order Entry ▪Purchasing ▪Product ▪Supplier Scheduling ▪Supply Chain Planning ▪Inventory
补充
物流
▪Warehouse ▪Scheduling ▪Supply Chain Planning ▪Order Tracking
计划
零售
▪ Category Management ▪ Customer Service ▪Warehouse ▪ePOS
核心应用
▪Advance 6S ▪Financial Analyzer ▪General Ledger ▪Cash Management ▪Treasury ▪Fixed Assets ▪HR
可控的数据分配
总部 利润中心 利润点
• 输入和储存新的数据
• 提交修订的: 预算方案 预测 计划
• 存取分享的数据
• 储存本地数据
• 读取共享数据
强大的数据处理能力
任何内容
任何装置
任何时间
任何地点
1 什么是BI(商务智能)？
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BI(商务智能)的基本功能和特性
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润联 - 集团信息系统的服务公司
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简单例证
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润联 - 集团信息系统的服务公司
报表，每月都要出的 数据，每天都有新的 烦恼，永远不会少的 原因？其实不太明的….
才是有价值的！
数据 ——应当是多角度的！
组织结构
利润中心经理的视角
实际数据
财务项目
时间
财务经理的视角
财务分析者的的视角 特别视角
最优化的查询和分析
Business Intelligence
预测
我们的服务已深入集团的方方面面
零售/百货
物流
制造
地产
资讯科技
基础建设
我们还将建立更广泛，更深入的信息系统
Training
CRC/CRE Head office
Distribution & Logistic
Retailing
Petrochem
****Core Applications
chemical IT Business
System
GL Interface
Data Collection
•Non - Oracle Financial •Statistical
报告和分析财务状况
Business Intelligence
System
GL Interface
Data Collection
•Non - Oracle Financial •Statistical
总经理
助理总经理
利润中心
利润点
Access Planning Budgeting 6S Reporting Analysis Forecasting
可控的数据分配
总部 利润中心 利润点
• 数据的分配极其重要
• 同一系统实现数据分享
• 提供标准的: 报告 层次 模型
• 更改数据
• 控制数据读/写的权限
数据分析
V变a化ria报nc告e
特定报告
假设分析
特殊值报告
数据积累是所有分析的基础 GL Interface
预测 预算
状况报告
Business Intelligence
System
数据分析
Data Collection
•Non - Oracle Financial •Statistical
变化报告
实例一：多组织的融合
多组织的数据综合和分享（1）
多组织的数据综合和分享（2）
实例二：揭开销售数据的面纱
Sales Analyst
你能发现什么问题吗
看一看可以做点什么
是不是有点启发了呢？
再继续挖呀！
终于明白了！
实例三：把好公司的钱袋
Credit Control
实例四：设计公司的未来
Budgeting System
总结：利用BI的优势
维护向分析的转化 是系统的管理而不是人的管理 克服传统数据软件的局限 保证数据的真实可靠 提高分析能力 灵活型的控制 满足不同的数据需求 实现财务与市场/销售的连接
利用BI系统的客户
1 什么是BI(商务智能)？
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BI(商务智能)的基本功能和特性
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追求至善凭技术开拓市场，凭管理增 创效益 ，凭服 务树立 形象。2020年10月15日星期 四下午8时57分 59秒20:57:5920.10.15
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严格把控质量关，让生产更加有保障 。2020年10月 下午8时 57分20.10.1520:57Oc tober 15, 2020
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作业标准记得牢，驾轻就熟除烦恼。2020年10月15日星期 四8时57分59秒 20:57:5915 October 2020
成功的管理的关键
持续和可靠的数据信息 对不同数据的精确分析 可控的数据分配 强大的获得和处理数据的能力
持续和可靠的数据
实际数据
预算数据
多组织的数据综合和分享 多版本预算的制作与比较
强大的历史数据库
不仅仅是会计数据
持续和可靠的数据
实际
预算
分析
近乎无限的报告和表格
细节的真实有效
决策执行的基础
预测的基础
特定报告
假设分析
特殊值报告
什么是BI（商务智能） ？
BI System
彩色的图
简单的表 概括的信息
无尽的数据
BI System
BI是将数据变成信息、将信息变成知识并以 有意义的方式呈现给决策层的商业解决方案
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什么是BI(商务智能)？
2
BI(商务智能)的基本功能和特性
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BI的分析方法
OLAP在线分析 What-if假设分析 ANOVA变动分析 数据挖掘分析
BI展现数据的方法
标准报告 结构化报告 特别报告 OLAP三维彩色报告 例外报告
BI充分满足CEO/CFO/CSO的需要
集团总经理
市场管理者
- Accounts Payable - Accounts Receivable - Fixed Assets - Standard Financial Reports - Consolidations - Journal Entries
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