商务智能BI功能整理
解析商业智能的力量：揭示BI商务智能的核心技术
解析商业智能的力量：揭示BI商务智能的核心技术商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过分析企业内部和外部的各种数据，帮助企业做出决策和提供战略指导的一种信息管理技术。
随着信息化的发展和企业数据量的不断增加，商业智能在企业管理中的作用越来越重要。
本文将揭示商务智能（Business Intelligence，简称BI）的核心技术，以及它对企业管理的影响。
商业智能的定义和特点商业智能是一种利用软件工具和技术来帮助企业通过数据分析进行决策的过程。
它可以帮助企业管理者了解企业的运营情况、市场趋势、客户需求等，并提供基于这些数据的性能指标，以支持决策过程。
商业智能的特点主要包括以下几个方面：1.数据驱动：商业智能主要以数据为基础进行分析和决策，通过对大量的数据进行整理、分析和挖掘，为企业的管理层提供决策依据。
2.集成性：商业智能系统需要从企业各个部门和业务系统中收集数据，并将这些数据进行整合和分析，形成全面的企业数据视图。
3.实时性：商业智能系统能够对数据进行实时的分析和报表生成，及时地反映出企业的最新运营情况和市场动态。
4.用户友好性：商业智能系统提供了可视化的报表和分析工具，使企业管理者能够方便地进行数据的查询、分析和决策。
BI商务智能的核心技术BI商务智能的核心技术包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化和预测分析等。
下面将对每个核心技术进行详细介绍。
数据仓库数据仓库是BI商务智能的核心基础设施，它用于集成和存储企业各个部门和业务系统中的数据。
数据仓库可以从不同的数据源中提取数据，并将其整合和转换为一种统一的数据模型，以方便用户进行查询和分析。
数据仓库的设计和建模是BI系统的重要一环，需要考虑到数据的完整性、一致性和准确性。
数据挖掘数据挖掘是BI商务智能的核心数据分析技术，它通过应用统计学、机器学习和模式识别等技术，从大量的数据中发现有价值的信息和模式。
数据挖掘可以帮助企业发现潜在的趋势、关联规则和异常事件，为企业的决策提供重要参考。
解析商业智能：BI商务智能的实际应用与影响
解析商业智能：BI商务智能的实际应用与影响1. 什么是商业智能（Business Intelligence，BI）？介绍与定义商业智能（Business Intelligence，BI）是一种基于数据分析的技术和工具，旨在帮助企业从大量的数据中提取有用的信息和洞察力，并基于这些信息做出决策和战略规划。
BI技术涉及数据整合、数据仓库、数据挖掘、报表和可视化等技术和方法，可以帮助企业更好地理解业务数据、发现潜在的商机，并提高决策的准确性和效率。
2. BI商务智能的实际应用案例2.1 销售分析与预测BI商务智能可以帮助企业分析和预测销售趋势，了解产品的销售状况和市场需求。
通过对历史销售数据的分析，可以识别出最畅销的产品、最具潜力的市场和最有效的促销策略，进而制定相应的营销计划和销售策略，提高销售业绩和市场占有率。
2.2 客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）BI商务智能可与CRM系统集成，从而提供客户行为和偏好的分析，帮助企业了解客户的需求和购买行为。
通过对客户数据的分析，企业可以更好地个性化服务，提供更有针对性的产品和服务，并建立长期稳定的客户关系。
2.3 财务分析与预测BI商务智能还可以应用于财务领域，帮助企业分析财务绩效、预测盈利能力和评估风险。
通过对财务数据的分析，企业可以及时发现财务问题，制定有效的财务措施，并预测未来的盈利能力和现金流动性，为企业的财务决策提供重要的依据。
2.4 库存管理与供应链优化BI商务智能可以帮助企业优化库存管理和供应链运作。
通过对库存数据和供应链数据的分析，企业可以及时了解库存情况、预测库存需求，并优化供应链流程，降低库存成本和缩短订单交付周期。
3. BI商务智能的影响3.1 提高决策的准确性和效率商业智能技术的应用可以帮助企业从大量的数据中提取有用的信息和洞察力，通过对数据的分析，提供准确的决策支持。
同时，商业智能还能够自动生成报表和可视化图表，使决策者更直观地理解业务数据，提高决策的效率和决策结果的质量。
商业智能BI介绍
商业智能BI介绍商业智能（Business Intelligence, 简称BI）是一种能够帮助组织利用数据分析和数据可视化的技术和工具。
通过将大量的数据集成、整理和分析，商业智能可以支持管理层做出决策、优化业务流程以及发现潜在的商业机会。
本文将介绍商业智能的定义、组成部分、应用场景、实施步骤和未来发展趋势。
一、商业智能的定义商业智能是一种通过使用数据分析和数据可视化工具来帮助企业管理层做出决策的技术。
商业智能的目的是将大量的数据整合、分析和可视化，以提供决策者所需的信息，帮助他们更好地了解企业的运营状况，并做出基于数据的决策。
二、商业智能的组成部分⒈数据源：商业智能系统需要从各个数据源中提取数据，这些数据源可以是企业内部的数据库、Excel文件、日志文件等。
⒉数据仓库：商业智能系统需要将数据存储在一个集中的数据仓库中，以便进行分析和查询。
⒊数据整合：商业智能系统需要将来自不同数据源的数据整合在一起，以便进行统一的分析和查询。
⒋数据分析：商业智能系统可以通过各种分析方法和算法对数据进行深入分析，以获取有关业务情况的洞察。
⒌数据可视化：商业智能系统可以将分析结果以图表、报表等形式展现出来，便于决策者理解和使用。
⒍决策支持：商业智能系统的最终目的是为决策者提供有关企业运营状况和业务机会的信息，帮助他们做出明智的决策。
三、商业智能的应用场景商业智能可以应用在各种不同的场景中，以下是其中一些常见的应用场景：⒈销售分析：通过分析销售数据和市场趋势，帮助企业了解产品销售情况和市场需求，从而制定合适的销售策略。
⒉客户分析：通过分析客户数据，帮助企业了解客户群体的特征和需求，以便进行定向营销和客户关系管理。
⒊运营分析：通过分析企业的运营数据，帮助企业优化生产流程、降低成本和提高效率。
⒋财务分析：通过分析财务数据，帮助企业了解财务状况、盈利能力和风险风险等关键指标。
⒌市场分析：通过分析市场数据和行业趋势，帮助企业了解市场竞争状况和未来发展趋势，从而制定市场战略。
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.。
BI商务智能解决方案
BI商务智能解决方案BI商务智能解决方案是指利用商务智能技术和工具来解决企业在实际经营管理中遇到的各种问题，包括数据分析、业务分析、预测分析、决策支持等方面的问题。
BI商务智能解决方案的实施可以帮助企业实现数据的整合、分析和应用，从而提高企业的运营效率、降低风险、提升利润。
本文将详细介绍BI商务智能解决方案的四个主要组成部分：数据整合、数据分析、预测分析和决策支持。
一、数据整合数据整合是BI商务智能解决方案的第一步，它的目的是将企业内部的各种数据源整合到一个统一的数据仓库中。
数据仓库可以集中存储企业的各种数据，包括销售数据、财务数据、供应链数据、人力资源数据等等。
通过数据整合，企业可以消除数据孤岛，实现跨部门、跨系统的数据共享和协作。
同时，数据整合还可以提供一个规范化的数据模型，使得数据分析和应用更加方便和高效。
数据整合的关键在于数据清洗、数据集成和数据转换。
数据清洗是指对数据中的错误、重复、不完整等问题进行清理和修复。
数据集成是指将来自不同系统、不同数据源的数据进行整合和关联。
数据转换是指将不同格式、不同结构的数据转化为统一的规范化格式，以便于后续的数据分析和应用。
二、数据分析数据分析是BI商务智能解决方案的核心部分，它的目的是从大量的数据中挖掘出有价值的信息和知识。
数据分析可以帮助企业发现隐藏在数据背后的模式、趋势和规律，从而帮助企业做出更准确、更有针对性的决策。
数据分析的方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
统计分析可以从数据中计算各种统计指标，例如平均值、标准差、相关系数等，帮助企业了解数据的分布和关系。
数据挖掘可以通过发现数据中的模式、关联规则等来预测未来的趋势和行为。
机器学习可以通过训练模型来自动识别和分类数据，例如通过构建一个销售预测模型来预测未来的销售额。
三、预测分析预测分析是BI商务智能解决方案的扩展部分，它的目的是基于历史数据和模型来预测未来的趋势和行为。
预测分析可以帮助企业做出更准确的预测和规划，减少不确定性和风险。
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（Business Intelligence，简称BI）是指通过数据分析、数据挖掘等技术手段，帮助企业管理者做出更加明智的决策。
敏捷BI解决方案则是一种快速、灵活、有效的商业智能解决方案，能够帮助企业更好地应对市场变化和竞争挑战。
本文将详细介绍敏捷BI解决方案的五个部分。
一、灵活的数据整合1.1 数据源多样性：敏捷BI解决方案能够轻松整合各种数据源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，从而为企业提供更全面的数据分析基础。
1.2 实时数据处理：敏捷BI解决方案支持实时数据处理，能够及时捕获和分析最新的数据，帮助企业管理者做出及时的决策。
1.3 自动化数据清洗：敏捷BI解决方案可以自动清洗和转换数据，提高数据质量，减少人工干预，提高工作效率。
二、灵活的数据可视化2.1 多样化的报表展示：敏捷BI解决方案支持多种报表展示方式，包括表格、图表、地图等，帮助用户更直观地理解数据。
2.2 交互式数据分析：敏捷BI解决方案提供交互式数据分析功能，用户可以根据需要自由选择数据维度和指标，进行深入分析。
2.3 自定义报表设计：敏捷BI解决方案支持用户自定义报表设计，用户可以根据自己的需求和喜好设计个性化的报表，提高工作效率。
三、灵活的数据挖掘3.1 预测分析功能：敏捷BI解决方案可以进行预测分析，帮助企业管理者预测未来的趋势和变化，制定更加科学的发展战略。
3.2 关联分析功能：敏捷BI解决方案支持关联分析功能，可以帮助用户发现数据之间的潜在关系，为企业决策提供更多参考。
3.3 聚类分析功能：敏捷BI解决方案还支持聚类分析功能，可以将数据自动分组，帮助用户更好地理解数据。
四、灵活的数据应用4.1 实时监控功能：敏捷BI解决方案可以实时监控数据变化，及时发现异常情况，帮助企业管理者做出及时的调整。
4.2 决策支持功能：敏捷BI解决方案提供决策支持功能，可以根据数据分析结果给出智能建议，帮助企业管理者做出更明智的决策。
SAP商务智能完全解决方案
摘要SAP商务智能（SAP BI）是一套全面的解决方案，旨在帮助企业管理者和决策者更好地理解和分析数据，进行精确的业务决策。
本文将介绍SAP商务智能的功能、优势以及部署步骤。
1. 简介SAP商务智能是一套可靠且全面的商业分析工具，旨在提供强大的数据分析功能。
它允许企业从多个来源收集、整理和分析数据，并将数据转化为有用的信息，供管理层进行战略决策。
2. 功能SAP商务智能具有以下主要功能： - 数据整合：通过数据仓库技术，SAP BI能够整合来自多个来源的数据，包括企业内部的各个系统以及外部数据。
- 数据分析：SAP BI提供强大的数据分析功能，包括数据查询、数据可视化、数据挖掘等，帮助用户深入理解数据，并发现其中的潜在模式和趋势。
- 报表和仪表板：SAP BI可以生成定制化的报表和仪表板，将分析结果以易于理解和直观的方式展示给用户，帮助用户快速了解业务状况。
- 预测分析：SAP BI还提供强大的预测分析能力，可以基于历史数据和趋势，帮助企业预测未来的走势，并进行相应的决策。
SAP商务智能相比于其他商业分析工具具有以下优势： - 综合性解决方案：SAP BI提供了一套综合性的解决方案，涵盖了数据整合、数据分析、报表仪表板、预测分析等多个方面，满足企业全面的商业分析需求。
- 强大的数据整合能力：SAP BI能够整合来自多个不同系统和数据源的数据，帮助企业在一个统一的平台上进行数据分析，减少了数据整合的复杂性和成本。
- 用户友好的界面：SAP BI提供了直观、易于使用的界面，使用户能够轻松地进行数据查询、可视化和分析，不需要具备复杂的技术知识。
- 可扩展性：SAP BI具有良好的可扩展性，它可以与其他SAP产品和第三方工具集成，满足企业不断变化的商业分析需求。
4. 部署步骤要部署SAP商务智能，可以按照以下步骤进行操作： 1. 确定需求：首先，确定企业的商业分析需求，包括数据来源、分析功能、报表需求等。
商务智能方案
商务智能方案引言商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过收集、整理和分析企业内部和外部的大量数据，为企业决策提供依据和指导的一种信息技术系统。
随着信息技术的发展和数据量的爆炸式增长，商务智能方案在企业中的作用日益凸显。
本文将介绍商务智能方案的基本概念、关键组成部分和实施步骤。
1. 商务智能的基本概念商务智能是一种综合的信息技术系统，通过从各种数据源中提取、整理和分析数据，为企业提供决策支持和业务洞察。
商务智能不仅关注企业内部的数据，还包括外部环境的数据，通过将数据转化为有用的信息来帮助企业抓住商机和应对挑战。
2. 商务智能方案的关键组成部分商务智能方案由以下几个关键组成部分构成：2.1 数据仓库数据仓库是商务智能方案的基础设施，用于存储企业内部和外部的各种数据。
数据仓库以多维数据模型的方式组织数据，使得数据的分析和查询更加方便和高效。
2.2 数据提取、转换和加载（ETL）数据提取、转换和加载是商务智能方案中的重要环节。
通过ETL过程，将不同数据源的数据提取出来，经过转换和清洗后加载到数据仓库中。
这样可以确保数据的质量和一致性，提高分析的准确性和可靠性。
2.3 数据分析和报表数据分析和报表是商务智能方案的核心功能。
通过数据分析工具，对数据仓库中的数据进行各种复杂的分析和挖掘，帮助企业发现潜在的业务机会和问题。
同时，通过报表和可视化工具，将分析结果以易于理解和使用的方式展现出来，为企业决策提供依据。
2.4 数据挖掘和预测商务智能方案还可以利用数据挖掘和预测技术，通过对历史数据的分析和模型的建立，预测未来的趋势和结果。
这对企业的战略规划和业务决策非常重要，可以帮助企业制定更加科学和有效的策略。
3. 商务智能方案的实施步骤商务智能方案的实施需要经过以下步骤：3.1 需求分析首先，需要明确商务智能方案的具体需求和目标。
这包括对数据的需求、分析的需求和报表的需求等。
通过与相关部门的沟通和需求调研，明确方案的范围和目标。
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
商业智能BI介绍
商业智能BI介绍商业智能（BI）介绍商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过数据分析和数据可视化等手段，帮助企业从大量数据中提取有价值的信息和洞察，以支持决策和战略制定的过程。
BI系统将各种数据源整合在一起，利用分析工具和可视化技术，帮助企业高效地获取、分析和呈现数据，为决策者提供全面和准确的信息。
商业智能的特点1. 数据集成：商业智能系统能够将来自不同数据源的数据整合在一起，实现数据的一体化管理与分析。
2. 数据分析：商业智能系统提供了多种分析工具和算法，能够对数据进行多维度、多角度的分析，发现数据背后的规律和趋势。
3. 数据可视化：商业智能系统通过图表、仪表盘等可视化方式，将数据转化为直观、易于理解的形式，帮助用户快速获取信息和洞察。
4. 决策支持：商业智能系统为企业决策者提供准确、及时的数据分析结果和洞察，帮助其做出明智的决策，并制定可行的战略。
商业智能的核心功能1. 数据仓库（Data Warehouse）：商业智能系统以数据仓库为基础，整合来自不同数据源的数据，并进行数据清洗和预处理，以提供高质量的数据。
2. 数据分析（Data Analysis）：商业智能系统提供了各种数据分析工具，如数据挖掘、统计分析等，帮助用户发现数据之间的关联和隐藏的信息。
3. 数据可视化（Data Visualization）：商业智能系统能够将数据转化为图表、仪表盘等可视化形式，帮助用户直观地理解数据。
4. 报表与仪表盘（Reports & Dashboards）：商业智能系统能够各种报表和仪表盘，帮助用户将数据呈现给决策者，以支持决策和沟通。
5. 查询与导航（Query & Navigation）：商业智能系统提供了强大的查询和导航功能，使用户能够灵活地获取和分析数据。
6. 预测与模拟（Forecast & Simulation）：商业智能系统可以基于历史数据和算法模型，进行数据预测和模拟，帮助企业做出未来的决策。
商业智能bi解决方案
商业智能bi解决方案商业智能（Business Intelligence, BI）解决方案是指通过收集、整理和分析大量的商业数据，为企业提供决策支持和业务优化的解决方案。
它通过创造可视化的数据报告、仪表盘和数据挖掘等方式，帮助企业管理层更好地理解市场趋势、预测销售情况、优化供应链和提升客户满意度等。
一、商业智能的背景和意义随着互联网时代的到来，企业面对着海量的数据和复杂的业务环境。
如何在这些数据中准确捕捉商机、发现潜在的问题，成为企业要解决的重要问题。
商业智能解决方案应运而生，它可以帮助企业以数据为驱动，实现数据驱动决策，更加科学和高效地管理企业。
商业智能解决方案的意义在于：1. 提供全面的数据分析：商业智能解决方案能够整合企业内外部的各类数据，包括销售数据、库存数据、客户数据等，通过数据分析和数据挖掘等手段，帮助企业从多个维度全面了解市场和客户。
2. 预测市场走向：商业智能解决方案可以通过对过去的数据进行分析，找出隐藏的商机，并基于这些数据和模型对未来市场走向进行预测。
这对企业进行市场拓展、产品研发以及布局战略等决策具有重要意义。
3. 优化供应链：商业智能解决方案可以帮助企业实现供应链的优化。
通过对供应链各个环节的数据进行分析，找出瓶颈和潜在问题，并提出解决方案。
这可以提升供应链的效率，降低成本，提供客户满意度。
4. 支持决策制定：商业智能解决方案通过可视化的数据仪表盘和报告等手段，将复杂的数据以直观的方式呈现出来，帮助企业管理层快速了解企业状况并做出正确的决策。
二、商业智能解决方案的应用范围商业智能解决方案不仅可以应用于大型企业，也适用于中小型企业甚至个体工商户。
它可以应用于各行各业的企业，包括但不限于以下几个方面：1. 零售业：商业智能解决方案可以帮助零售企业进行库存管理、销售预测和优化产品组合等，提高销售额和利润空间。
2. 金融业：商业智能解决方案可以帮助金融机构进行风险控制、客户管理和市场营销等方面的工作，提高业务效率和客户满意度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
多机冗余和故障点恢复功能
对中国式报表的支持度
22
重点功能
部署方式灵活性
复杂报表制作难易程度
最终客户掌握使用报表工具的难易程度
直接通过浏览器在报表上进行OLAP分析，除了常规的旋转、切片、钻取之外，还应当包括从汇总数据到详细数据的无缝钻透和跨主题的交叉钻取功能
直接在WEB上灵活地建立、定制不同的分析指标和各种指标计算公式
绝对值分布分析
现状分析方法
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
发展分析方法
基比分析
环比分析
增长率分析
同期比分析
记分卡分析
21
扩展功能
数据挖掘扩展
决策树
神经网络
时间序列趋势预测模型
多元回归线性/非线性预测模型
数据抽取扩展
建模工具
单独的报表工具
元数据管理工具
嵌入其他管理软件
15
文档丰富程度
丰富的联机帮助文档
用户操作指南
二次开发手册
错误指南
16
报表开发/操作便易性
是否支持可视化拖曳
是否提供丰富自备函数
是否支持二次开发功能
是否提供二次开发接口
是否支持自定义SQL
易学程度
美观程度
17
告警功能
自定义等级
自定义颜色
自定义告警指标
告警发布方式
18
定时任务
是否支持定时任务报表
是否支持查询条件动态设置
提供用户订阅报表的能力，即允许用户通过一定的时间频度订阅报表，将报表执行结果发送到相应位置
提供数据缓存机制，使重复进行的查询操作无需频繁直接查询数据库，从而减少网络传输，全面提高即席查询性能
提供资源控制机制。系统管理员能够监控查询的运行进程，并停止长时间运行的查询，控制资源使用效率
用户设立不同的查询优先级，实现数据仓库资源的合理分配用户设立不同的查询优先级，实现数据仓库资源的合理分配
/help/index.jsp?topic=
/center.help.sap.doe.2.1/doc/html/title.html
MondrianOLAP
/projects/mondrian/files/
23
商务因素
价格高低
用户授权许可
技术支持服务的完善
对硬件设备的要求
序号
功能
二级功能
描述
1
对操作系统的支持
UNIX
Linux
Windows
2
对关系数据库的支持
Oracle
Sybase
美国Sybase公司研制的一种关系型数据库系统，是一种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机/服务器环境下的大型数据库系统。
SQLServer
Informix
Informix是IBM公司出品的关系数据库管理系统（RDBMS）家族。作为一个集成解决方案，它被定位为作为IBM在线事务处理（OLTP）旗舰级数据服务系统。
SAP OLAP
/saphelp_nw70/helpdata/EN/7c/c3e60666cd9147bb6242dc6500cd77
/content.htm
Sybase IQ
Sybase IQ是Sybase公司推出的特别为数据仓库设计的关系型数据库。IQ的架构与大多数关系型数据库不同，它特别的设计用以支持大量并发用户的即时查询。其设计与执行进程优先考虑查询性能，其次是完成批量数据更新的速度。
4
BI部署的复杂度
高中低
5
中间件的支持
IIS
Internet Information Services（IIS，互联网信息服务），是由微软公司提供的基于运行Microsoft Windows的互联网基本服务。
Tomcat
Tomcat是Apache软件基金会（Apache Software Foundation）的Jakarta项目中的一个核心项目，由Apache、Sun和其他一些公司及个人共同开发而成。
年/季/月/旬/周/日/时报表的定制
定时任务报表的分发功能
19
基本报表功能
自定义维度成员
自定义指标
透明访问功能
从OLAP访问到OLTP数据
钻取功能
上钻下钻
任意钻取
预定义钻取路径
旋转功能
切片切块
数据过滤功能
时间序列功能
基本图形功能
多坐标轴支持
饼图
堆叠
三维
折线
散点
雷达
仪表盘
组合图形
20
基本统计分析功能
80/20分析
/
JBOSS
JBoss是全世界开发者共同努力的成果，一个基于J2EE的开放源代码的应用服务器。因为JBoss代码遵循LGPL许可，可以在任何商业应用中免费使用它，而不用支付费用。
WebSphere
WebSphere是IBM的软件平台。它包含了编写、运行和监视全天候的工业强度的随需应变Web应用程序和跨平台、跨产品解决方案所需要的整个中间件基础设施，如服务器、服务和工具。
具有多种预测分析算法、趋势分析、时间序列分析、假设分析和回归分析功能
具有丰富的分析功能，如最优/最差分析、例外分析、排名分析、比较分析
提供报表调度功能，即在非高峰时间调度报表，生成报表结果
允许用户设置一定的预警条件，即当报表中某一项满足一定条件时，以特定的格式（包括特殊字体、特殊符号或图片）显示此项
/zh-cn/bb522625.aspx
Oracle OLAP
Oracle OLAP是一个内嵌在Oracle Database 11g中的世界一流水平的多维分析引擎。
/technetwork/cn/database/options/olap/index.html
/developerworks/cn/websphere/products/index.html
6
C/S架构支持
7
B/S架构支持
8
B/S支持方式
纯HTML
ASP/JSP页面
控件/插件方式
9
B/S浏览器
Netscape
Explorer
Opera
Mosaic
10
多语言支持
DB2
DB2是IBM出口的一系列关系型数据库管理系统，分别在不同的操作系统平台上服务。DB2主要应用于大型应用系统，具有较好的可伸缩性，可支持从大型机到单用户环境，应用于OS/2、Windows等平台下。
Access
3
对OLAP的支持
Microsoft OLAP
Microsoft SQL Server OLAP Service
Chinese
English
11
数据导出格式
Excel
Word
Text
12
分析结果发布方式
WEB
File
Fax/Mobile
13
打印功能
是否可进行调整
打印是否美观
14
权限/安全管理
是否支持用户权限管理
分析主题权限管理
字段权限管理
维度权限管理
是否支持SSL
是否支持LDAP协议