财务公司BI解决方案
power bi 在财务中的应用案例
Power BI在财务中的应用案例案例背景公司A是一家全球性制造企业，拥有多个工厂和分支机构。
由于业务规模庞大，公司A需要每月对其财务数据进行分析和报告，以便管理层能够及时了解企业的财务状况并做出相应的决策。
然而，由于公司A的数据分散在不同的系统和地点，并且以不同的格式存储，导致了数据整合和分析过程非常复杂和耗时。
为了解决这个问题，公司A决定引入Power BI作为其财务数据分析和报告工具。
Power BI是一款由微软开发的商业智能工具，可以从各种数据源中提取、整合和可视化数据，并生成交互式报表和仪表板。
过程数据整合与清洗为了将公司A的财务数据整合到Power BI中进行分析，首先需要从不同系统和地点收集数据。
这些系统包括企业资源计划（ERP）系统、人力资源（HR）系统、销售系统等等。
通过Power BI提供的连接器，可以轻松地连接到这些系统并提取所需的数据。
一旦数据被提取到Power BI中，就需要对其进行清洗和转换。
清洗数据包括处理缺失值、重复值和异常值，确保数据的准确性和一致性。
转换数据涉及到对数据进行计算、合并和重新格式化，以便后续分析使用。
数据建模与分析在数据整合和清洗完成后，接下来需要进行数据建模。
通过Power BI的数据建模功能，可以将不同的表关联起来，并创建计算字段和度量值。
这些计算字段可以根据业务需求进行定义，例如毛利润、净利润等。
度量值是用于衡量业务绩效的指标，如销售额、成本等。
完成数据建模后，就可以开始进行财务数据分析了。
Power BI提供了丰富的可视化工具，包括图表、表格、地图等等。
通过这些工具，可以直观地展示财务指标的趋势和变化，并帮助管理层更好地理解企业的财务状况。
报告与共享一旦财务数据分析完成，就可以生成报告并与相关人员共享了。
Power BI提供了灵活的报告生成功能，用户可以根据需要选择报告中包含的内容和布局。
生成报告后，可以将其保存为Power BI文件（.pbix）或导出为其他格式（如PDF或Excel）进行分享。
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。
powerbi在财务中的运用 案例
powerbi在财务中的运用案例
1. 财务报表分析：使用Power BI可以将财务报表的数据导入并进行分析，例如利润表、资产负债表和现金流量表。
通过可视化的图表和仪表盘，可以更清晰地展示和理解财务指标，了解企业的财务状况和走势。
2. 预算和成本管理：Power BI可以帮助财务团队实时监控和分析预算执行情况，通过可视化的方式展示预算与实际情况的偏差，及时调整和优化预算安排。
同时，Power BI也可以用于分析和管理成本，帮助财务团队更好地掌握企业的成本结构及变化趋势。
3. 销售和收入分析：财务团队可以使用Power BI来分析销售数据和收入情况，通过图表和仪表盘展示销售额、销售渠道、销售地区、销售产品等相关指标。
这些分析能够帮助财务团队了解企业销售的情况和趋势，并根据分析结果做出相应的决策和优化。
4. 风险管理和预测：Power BI可以帮助财务团队进行风险管理和预测分析。
通过导入企业的财务数据和市场数据，可以进行风险评估和预测模型的建立。
通过可视化展示风险指标和预测结果，财务团队可以了解企业可能面临的风险和挑战，并采取相应的措施和策略来降低风险和提升预测准确度。
5. 绩效评估和报告：Power BI可以用于绩效评估和报告，财务团队可以导入企业的绩效数据，并通过可视化展示绩效指标和结果，帮助管理层了解企业的绩效情况。
通过图表和仪表盘
可以直观地展示绩效目标和达成情况，为决策提供数据支持。
这些案例只是Power BI在财务中的部分应用，实际上Power BI的功能非常强大，可根据不同企业的需求进行定制化开发和运用。
bi实施方案
bi实施方案BI实施方案引言随着企业数据的不断增长，商业智能（BI）在企业管理中扮演着越来越重要的角色。
通过BI工具和技术，企业可以更好地理解和利用数据，从而做出更明智的决策。
为了最大程度地发挥BI的作用，企业需要一个全面的BI实施方案，以确保数据的准确性、可靠性和可用性。
BI实施方案的目标BI实施方案的目标是确保企业能够充分利用其数据资产，提高决策的质量和效率。
具体目标包括：1. 建立一个全面的数据仓库，集成和存储所有关键业务数据。
2. 实现数据的清洗、整合和转换，以确保数据的准确性和一致性。
3. 开发可视化和分析工具，以便用户可以轻松地访问和分析数据。
4. 建立数据治理和安全控制机制，以确保数据的安全和合规性。
5. 建立一个持续改进的机制，以不断优化BI系统的性能和效果。
BI实施方案的关键步骤为了实现上述目标，BI实施方案需要经历以下关键步骤：1. 识别业务需求首先，企业需要明确自己的业务需求和目标，以确定BI系统需要支持哪些功能和特性。
这可能涉及与不同部门和利益相关者的沟通和协商，以确保BI系统能够满足各个部门和个人的需求。
2. 数据采集和整合接下来，企业需要收集和整合所有关键业务数据，包括销售数据、财务数据、市场数据等。
这可能涉及到与不同系统和数据源的集成，以确保数据能够在一个统一的平台上进行分析和利用。
3. 数据清洗和转换收集和整合数据之后，企业需要对数据进行清洗和转换，以确保数据的准确性和一致性。
这可能包括去除重复数据、纠正错误数据、标准化数据格式等。
4. 开发可视化和分析工具一旦数据准备就绪，企业需要开发可视化和分析工具，以便用户可以轻松地访问和分析数据。
这可能涉及到选择合适的BI工具和技术，以及设计和开发用户界面和报表。
5. 实施数据治理和安全控制为了确保数据的安全和合规性，企业需要实施数据治理和安全控制机制。
这可能包括制定数据访问和权限控制策略、加密敏感数据、监控数据使用等。
6. 持续改进和优化最后，企业需要建立一个持续改进的机制，以不断优化BI系统的性能和效果。
BI解决方案(IBM)
XXX公司BI系统方案建议书IBM公司软件部二〇二一年八月目录第一章概述随着市场竞争的日趋猛烈，各家公司纷纷把提高决策的科学性、合理性提高到一个新的熟悉高度。
在此背景下，利用信息技术的最新手腕，利用业务数据进行面向决策的分析这一方式纷纷被国内外许多公司所采纳。
通过有目的、有选择地搜集业务数据，并将其转换为对决策有效的信息，用于智能化的分析、预测和模拟等目的，如此的应用被称为商业智能应用。
从国内外各行各业的进展体会看，实施商业智能是提高企业进行高效的业务分析和科学决策的有效手腕。
作为一个具有八十连年历史，以开发信息技术和商业应用而闻名的“蓝色巨人”，IBM 在这一领域进行了连年的研究，进展出完备的商业智能技术，为商业数据自动转化为商业知识提供了现实的方案。
商业智能的本质，是提取搜集到的数据，进行智能化的分析，揭露企业运作和市场情形，帮忙治理层做出正确明智的经营决定。
一样现代化的业务操作，通常都会产生大量的数据，如话单、账单和客户资料等，其中一部份是决策关键数据，但并非是所有的数据都对决策有决定意义。
商业智能包括搜集、清理、治理和分析这些数据，将数据转化为有效的信息，然后及时分发到企业遍地，用于改善业务决策。
企业能够利用它的信息和结论进行加倍灵活的时期性的决策：如采纳什么产品、针对哪类客户、如何选择和有效地推出效劳等等，也能够实现高效的财务分析、销售分析、风险治理、分销和后勤治理等等。
这一切都是为了降低本钱、提高利润率和扩大市场分额。
第二章商业智能综述2.1 商业智能大体结构现今，许多企业熟悉到只有靠充分利用，挖掘其现有数据，才能实现更大的商业效益。
日常的商务应用生成了大量的数据，这些数据假设用于决策支持那么会带来显著的附加值。
假设再加上市场分析报告、独立的市场调查、质量评测结果和顾问评估等外来数据时，上述处置进程产生的效益可进一步增强。
而数据仓库正是汇总这些商用信息后，进而支持数据挖掘、多维数据分析等现今尖端技术和传统的查询及表报功能，这些关于在现今猛烈的商业竞争中维持领先是相当重要的。
PowerBI在财务和会计中的应用
PowerBI在财务和会计中的应用Power BI是一款由微软推出的商业智能工具，通过数据的可视化和数据分析技术，为用户提供了一种直观、灵活的数据分析解决方案。
在财务和会计领域中，Power BI的应用正日益受到重视和广泛应用。
本文将探讨Power BI在财务和会计中的应用，并介绍其中的一些典型案例。
一、财务报表分析Power BI可以帮助财务人员快速生成各类财务报表，并将其可视化展示。
通过数据的图表化和交互式展示，财务人员可以更加直观地了解公司的财务状况，深入分析财务指标，例如营收、成本、利润等。
同时，Power BI还支持数据的实时更新，方便财务人员及时了解最新的财务数据情况。
二、预算管理与预测在预算管理和预测方面，Power BI能够帮助会计人员更加高效地进行预算编制和管理，并提供预测分析的功能。
会计人员可以通过Power BI对历史数据进行分析，结合市场趋势和模型算法，实现对未来的预测和预测准确度的评估。
这对于企业的决策制定和财务规划有着重要的意义。
三、数据透明与风险控制Power BI可以将企业内部的各类数据进行整合，实现数据的透明和共享，提高决策效率。
财务和会计人员可以通过Power BI获取全面的数据信息，从而更好地识别和管理潜在的风险，并及时采取相应的控制措施。
此外，Power BI还支持数据的安全性设置，保障财务数据的机密性和可靠性。
四、经营绩效分析Power BI可以帮助财务和会计人员进行经营绩效的分析和评估。
通过数据的可视化展示，财务人员可以直观地了解企业的经营情况，包括销售额、毛利率、现金流等重要指标。
通过与市场数据的对比分析，财务人员可以及时发现问题，并进行有效的调整和优化，提高企业的经营绩效。
五、税务合规与报告Power BI可以帮助企业满足税务合规的要求，并提供相关的报表和数据支持。
财务和会计人员可以通过Power BI对企业的税务数据进行整理和分析，包括纳税申报、税务风险评估等。
Power-BI标准解决方案报价
销售模块
分析主题 财务总监驾驶舱 财务综合分析 财务指标总览 财务状况分析
费用分析 杜邦分析 经营成果分析
销售综合分析
销售分析
报表名称 财务总监驾驶舱 财务关键指标 财务核心数据 利润预测模型 财务指标总览 资产负债表分析 资产项目分析 负债项目分析 权益项目分析 一级费用分析 二级费用分析 费用执行分析 费用执行各维度分析 费用排名分析 费用收入关联性分析
杜邦分析 KPI仪表盘 利润表分析 利润表仪表盘 资金分析 综合分析 部门分析 客户分析 商品分析 业务员分析 预警分析 综合排名 假设性分析 因素分析 销售累计分析 销售月度分析 销售排行分析
价格（单个帐套） 26800
26800
采购模块
仓库模块 应收模块
总计
销售分析 促销对比分析 采购管理驾驶舱
采购分析 仓库管理驾驶舱分析
应收管理驾驶舱 应收综合分析
销售增长分析 销售毛利分析 销售成本分析 销售订单整体分析 促销对比分析
综合分析 供应商评估 物料采购入库分析 主物料价格分析 采购ABC 采购到货即时率 采购到货质量 主物料采购价格分析 KPI仪表盘 综合分析 库存余额及周转分析 库龄分析 预警分析 应收管理驾驶舱 KPI仪表盘 综合分析 应收余额及周转分析 账龄分析 104000
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。
企业BI解决方案
企业BI解决方案一、引言企业BI解决方案是指为企业提供全面、准确、实时的业务数据分析和决策支持的一套解决方案。
通过BI解决方案，企业可以从海量的数据中提取有价值的信息，帮助企业管理层进行战略决策、优化业务流程、提升运营效率，从而实现企业的可持续发展。
二、背景随着信息技术的快速发展和企业数据的不断积累，企业面临着海量数据的处理和分析难题。
传统的数据分析方法已经无法满足企业对数据洞察和决策支持的需求。
因此，企业需要一套高效、灵活、可扩展的BI解决方案，以帮助企业实现数据驱动的决策和业务优化。
三、BI解决方案的关键特点1. 数据集成与清洗：BI解决方案能够将企业内部和外部的数据源进行集成，并进行数据清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。
2. 多维分析和数据挖掘：BI解决方案可以进行多维度的数据分析和数据挖掘，帮助企业发现隐藏在数据中的规律和趋势，提供决策支持。
3. 实时数据展示：BI解决方案能够实时获取数据，并以可视化的方式展示在仪表盘上，让企业管理层能够随时了解企业的运营状况。
4. 自助式报表和查询：BI解决方案提供了自助式的报表和查询功能，使员工能够根据自己的需求快速生成报表和进行数据查询，提高工作效率。
5. 高度可扩展：BI解决方案应具备高度可扩展性，能够适应企业数据规模的增长和业务需求的变化。
四、BI解决方案的实施步骤1. 需求分析：与企业管理层和各部门进行沟通，了解他们的数据需求和业务流程，明确BI解决方案的具体目标和功能。
2. 数据整理和清洗：对企业内部和外部的数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和一致性。
3. 数据仓库设计：根据企业的数据需求和业务流程，设计合适的数据仓库结构，以支持多维分析和数据挖掘。
4. 报表和仪表盘设计：根据企业管理层和员工的需求，设计合适的报表和仪表盘，以展示企业的运营状况和关键指标。
5. 系统开发和集成：根据需求分析和设计，进行系统开发和集成，确保BI解决方案的稳定运行和数据的准确性。
EAS集团财务分析BI解决方案实施篇讲义
预算项目定义—预算抽取
技术方案—架构
管理驾驶仓(Portal)
业务报表
KPI取数公式
ETL
EAS数据库
BI中心(Portal) BI报表 OLAP建模
数据仓库
Web客户端 Web服务层 BI服务层
数据库层
财务指标分析抽取方案--基于KPI
指标能够多维度分析：
跨组织 跨期间
分析方法，支持：
同比 环比 预算对比 图表
内容
需求分析 技术方案 实施流程 案例分析
技术方案
采用BOS BI技术开发业务主题分析报表 该技术方案由三个部分组成：
指标定义，包括KPI指标，BI指标，BI指标分类 数据抽取，定义抽取方案和调度方案 BI报表开发 财务指标分析和预算分析在数据抽取方案上不一样 其中，财务指标分析的抽取应用：
指标例子
吞吐量 营业收入 税金及附加 营业成本 管理费用 财务费用 投资收益 营业外净支出 利润总额 所得税 少数股东损益 归属集团公司的净利润
数值类型 本月，累计
分析方式
按组织汇总，钻 取分析 同比，环比分析 预算差异分析
需求分析—分析诉求
组织汇总口径：支持3种统计口径
财务组织分类 合并报表口径 自定义组织分类
BI指标分类，给BI指标自定义分类，一个BI指标可以属于多 个分类
组织分类，EAS组织模型的扩展，自定义分类 组织分类组，组织分类的进一步分组，用来区分组织分类 BI指标抽取，定义和管理BI指标抽取方案，管理BI指标数据 预算项目数据抽取，定义和管理预算指标抽取
关键功能—开发、部署BI报表
财务状况指标 现金流量指标
中煜集团crs、lps、bi解决方案solutioncrs、lps、bi雅阁度假酒店
中煜集团CRS、LPS、BI 解决方案SolutionCRS、LPS、BI雅阁度假酒店河源雅阁度假酒店砀山恒榛雅阁度假酒店三亚雅阁温泉度假酒店…雅阁澳斯特精选广州航湾澳斯特精选酒店..雅阁大酒店兴义国龙雅阁大酒店…雅阁璞邸酒店西津渡雅阁璞邸酒店…CRS、LPS、BI 架构StructureCRS、LPS、BI(Cloud)OTA Web WeChat APPInterfaceCRS 、LPS 、BI 功能FunctionC R S 、L P S 、B I CRS Reservation订单管理Web 、WeChat 、OTA Rate价格策略Rate Mgmt. 、PackageInventory房量控制Physical Inventory 、OTA Allowance LPS Profile 会员档案Membership levels 、Account Source 、Business Segment Reward 积分奖励Accumulation of points 、Redemption Payment支付结算Recharge 、Post BI Report图表看板Revenue Report 、OCC ChartCRS Mobile SolutionCRS LoginHot lineBookingHotel SearchLPSLPSPWDHotel ListFive StarsFive StarsFive StarsFive StarsFive StarsAvailable Room TypeSubmit ReservationCRS PC SolutionHome PageHotel ListAvailable Room TypeSubmit ReservationEnrollment LoginDashboard ProfileReward RedemptionShopping Shipping手机端后台财务分析ArgyleHNA Revenue Report。
XX公司BI系统数据运维管理办法
XX公司管理层决策报表系统数据运维管理办法（试行）为规范XX公司（以下简称公司）管理层决策报表系统（以下简称BI）的数据运维管理工作，为公司管理层提供准确详实的数据信息，及时协调解决数据运维过程中的问题，明确各部门、岗位职责，有效保障数据真实、准确、及时，特制定本管理办法。
1、总则1.1公司BI系统的数据运维管理工作，包括数据管理和系统运维两方面工作，是在公司高层领导的参与和支持下，综合考虑策略、目标、组织、流程及信息技术来展开。
1.2公司数据管理执行XX总部《XX总公司数据管理办法》。
1.3公司BI系统数据运维准则：1.3.1公司高层领导的参与和支持；1.3.2以业务为主导，综合考虑策略、目标、组织、流程及信息技术，明确职责、分工协作；1.3.3遵循统一的工作标准和规范，依托现有信息技术基础架构，采用可行的实施方案，完善BI系统；1.3.4建立知识共享和有效沟通渠道，特别是跨部门协调工作，确保BI系统运行。
2、适用范围2.1本管理办法所称数据是指在公司生产经营过程中产生的，通过信息系统录入、使用、传递和保存的各类数据，包括XX 公司SAP系统、in-sight中国铝业手工数据录入平台等信息系统。
2.2本管理办法所称系统运维是指以业务流程为导向，涵盖人力资源、财务、投资、生产、供应销售等业务条线，按公司需求收集整理数据所做的BI系统开发、运维工作，包括XX公司BIEE测试系统、公司BIEE生产系统、XX公司ETL开发系统（整合层及以上）、以及PowerDesigner数据模型设计、RPD模型开发、plsqldev数据管理等运维工作。
2.3在XX公司BI系统运维中，按照职责分工不同，各数据系统及软件具体是由业务人员录入相应的业务数据（包括手工数据录入），各条线运维人员负责BI系统展示设计与手工平台模板设计及编写映射文档等初设性运维工作，技术运维人员负责BI系统各层级数据模型、数据仓库的搭建、衔接和权限分配等支持性运维工作。
企业BI解决方案
企业BI解决方案引言概述：随着企业数据的不断增长和复杂化，企业需要一种有效的方式来管理和分析这些数据，以便做出明智的决策。
企业BI（商业智能）解决方案应运而生。
本文将介绍企业BI解决方案的概念、优势以及实施步骤。
一、企业BI解决方案的概念1.1 企业BI解决方案的定义企业BI解决方案是一种集成的数据分析和报告系统，它能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，并将这些信息以可视化的方式展示出来，以支持决策制定。
1.2 企业BI解决方案的组成部分企业BI解决方案通常由以下几个组成部分构成：- 数据仓库：用于存储和管理企业的各类数据，包括结构化和非结构化数据。
- 数据提取、转换和加载（ETL）工具：用于从各种数据源中提取数据，并将其转换为可用于分析的格式。
- 数据分析和报告工具：用于对数据进行分析和生成报告，以便企业管理层做出决策。
1.3 企业BI解决方案的优势企业BI解决方案具有以下几个优势：- 实时数据分析：企业BI解决方案能够提供实时的数据分析，使企业能够及时了解当前的业务状况，并做出相应的调整。
- 决策支持：通过可视化的方式展示数据分析结果，企业BI解决方案能够为企业管理层提供决策支持，帮助他们做出明智的决策。
- 数据一致性：企业BI解决方案能够确保企业内部各个部门使用的数据一致，避免了因数据不一致而导致的错误决策。
二、企业BI解决方案的实施步骤2.1 确定需求和目标在实施企业BI解决方案之前，企业需要明确自己的需求和目标。
这包括确定需要分析的数据类型、分析的目的以及期望的结果。
2.2 数据采集和整合企业BI解决方案需要从各种数据源中采集数据，并将其整合到数据仓库中。
这包括与各个数据源进行对接，并确保数据的准确性和完整性。
2.3 数据分析和建模在数据采集和整合完成后，企业需要使用数据分析工具对数据进行分析，并建立相应的数据模型。
这包括使用统计方法和机器学习算法对数据进行挖掘和建模。
2.4 可视化和报告数据分析完成后，企业需要使用报告工具将分析结果以可视化的方式展示出来。
企业bi方案
企业bi方案随着信息时代的到来，数据已成为企业管理和决策的重要依据。
为了更好地利用数据，提高企业的竞争力，许多企业开始采用商业智能（BI）方案。
一、什么是企业BI方案企业BI方案是基于数据分析和可视化技术的一种商业智能解决方案。
它通过收集、整理和分析企业内外部的大量数据，为企业管理者提供决策分析支持，帮助企业更好地了解市场趋势、顾客需求和内部运营情况，提供决策参考，推动企业的发展。
二、企业BI方案的优势1. 数据驱动决策：企业BI方案可以将大量的业务数据进行集中管理和分析，帮助企业快速了解业务运营状况，并据此做出决策。
这样，企业的决策将更加科学和准确，更符合实际情况。
2. 洞察市场需求：通过与市场数据的分析，企业BI方案可以帮助企业洞察市场需求的变化趋势，抓住市场机遇，提前调整企业战略和产品开发方向，使企业的产品和服务更加符合市场需求。
3. 优化内部运营：企业BI方案可以帮助企业更好地管理内部运营流程，通过对各个环节的数据进行分析，找出问题所在，并及时进行调整和优化。
从而提高企业的运营效率和生产效益。
4. 提高竞争力：企业BI方案可以帮助企业全面了解市场竞争对手的状况，包括市场份额、营销策略等，从而制定更合理的竞争策略，提高企业的竞争力。
三、企业BI方案的实施步骤1. 数据收集与整理：企业需要将内外部各种业务数据进行收集，并进行规范化的整理和分类，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析与挖掘：基于收集到的数据，企业可以利用各种数据分析和挖掘技术，进行数据建模、模式识别、关联分析等，以发掘数据中的潜在价值和业务洞察。
3. 可视化展示：企业BI方案需要将分析得到的结果以可视化的方式展示出来，如数据报表、仪表盘等，以便企业管理层和决策者可以直观地了解数据分析结果，进行决策。
4. 决策支持和优化：企业BI方案应帮助企业管理层和决策者进行决策支持，帮助他们更好地理解现状、发现问题、制定方案，并实时监控决策的执行效果，及时进行调整与优化。
- 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)。
财务公司商业智能解决方案1.背景分析财务公司服务备受关注，如何不断提升财务公司的金融服务水平成为当前财务公司业一项重要课题。
财务有限公司投入大量资金和人力物力，重构IT架构和科技体系，进行全面信息系统的改造升级，目的是通过构建具有科学合理、规范高效特点的数据仓库及数据分析系统，加强资金分析及管控，增强集团核心竞争力。
随着财务有限公司核心系统已经积累几年的数据，基于全新的信息系统平台，客户将能在财务有限公司享受到越来越优质、越来越越丰富的金融服务。
财务有限公司通过整合核心业务系统和集团财务系统，提升集团领导对集团整体资金使用情况的把控、管理水平，提高财务公司内部经营决策、风险管理能力，加强对财务公司客户的更丰富和优质的金融服务力度。
2.现状分析随着财务有限公司各类业务系统的陆续投产，大量的业务数据零散的分布在各业务系统中，形成一个个信息孤岛，使得难以对业务数据进行快速有效的分析和利用，难以满足财务公司业务部门进行经营分析、产品创新及决策支持方面的要求，这种分散的数据架构存在以下的问题：1、缺少全财务公司统一的业务数据视图。
由于各类业务数据保存在相应的业务系统中，如需同时采集多个业务品种的数据，则只能从各业务系统分别查询数据，手工进行集中，这种方式工作效率较低，人员工作量大，时效性差，已不能满足日益增长的数据要求。
2、数据内容与格式不统一。
由于业务数据来自多个业务系统，数据质量参差不齐，这些数据属于不同的业务系统而采用不同的编码和业务逻辑，因而这些数据的内容与格式各不相同。
这限制了基于这些数据的分析型系统的应用效果，阻碍了财务公司商业智能应用的进程。
3、IT架构复杂化。
由于没有统一的业务数据采集与提供的平台，各系统间数据交互形成网状结构，导致了IT系统架构复杂化。
上述不足削弱了财务有限公司的可持续发展潜能，削弱了服务质量，降低了工作效率，影响了财务公司的影响了财务公司对集团及集团下属公司的服务质量，以及增加了经营分析、风险管控、内部管理的难度。
为消除以上问题，弥补不足，实现建立全财务公司统一的数据采集、加工发布的渠道，实现数据快速交换、全面覆盖、标准化及复用，数据仓库（EDW）系统的建设要求可谓是箭在弦上势在必行。
通过建设操作型数据存储系统（数据仓库（EDW））来解决和缓解现实的数据困境，以实现财务公司系统间和集团系统间高效率、低成本的数据交互和管理，同时也为今后的全财务公司数据仓库平台及决策支持分析系统的建设奠定良好的数据基础。
3.方案目标广州思迈特软件有限公司对财务公司的行业现状进行分析和研究后，提出财务公司行业建设方案，该方案在诸多财务公司得到了成功实施。
方案包含如下几个方案：●满足集团对财务现状的监控、财务能力的提升，增强集团对各业务版块的管控能力，辅助集团运营决策。
●根据数据属性，构建业务主题，使得业务人员也能够轻松实现数据分析，自助拖拽、勾选获取所需的业务信息。
●通过抽取、清洗、转换、加载定期将各个系统业务系统数据源的结构化非结构化数据源进行整合，构建稳定的数据仓库，并将数据按照查询和分析的需求以不同的粒度存储在数据仓库或数据集市中。
●通过数据标准化处理、可以从多套组织关系（如行政关系、股权关系等）看数据，满足不同的管理层级的需求。
4. 总体架构4.1. 应用架构应用架构包括基础架构、应用服务、数据仓库、前端展现等，还包括系统运维管理平台等，具有高度先进性和可扩展性，满足业务需求不断变化、不断增加的需求。
基础架构（硬件、网络、操作系统、数据库管理系统等）应用服务器应 用 安 全 平 台财务公司BI应用架构系 统 管 理 平 台总账主题分析报表分析界面认证平台数据仓库数据仓库数据集市ODS 系统扩展接口NC ……核心各类接口数据库数据库集群JVM J2EE （规范、接口、API ）移动应用数据录入外部程序接口Web Service票据主题定额主题银行主题综合应用分析报告交易主题 如上图所示意，通过构建灵活的、可扩展应用架构，在保持数据仓库稳定性的同时，可以不断通过系统扩展接口增加数据源，增加应用数据层、增加应用层，满足不断增加的业务分析应用需求。
整体系统流程描述：基础架构，包括财务公司现有的硬件、网络、操作系统、数据库系统等。
利用专用的数据抽取工具或数据抽取程序将应用系统数据按照定义的规则通过复杂的抽取、转换、清洗及聚合过程，最后装载至数据仓库中。
用户最终通过灵活、易用的前端工具Smartbi 平台来设计、管理、发布各种统计分析报表，进而还可以提供多维分析、告警、数据挖掘等功能。
系统管理平台，把每天晚上本系统需要执行的所有任务封装为一个更易于系统管理人员进行管理、维护的平台，其任务主要包括：➢每天晚上的增量ETL调度，以及ETL的异常处理；➢每天晚上的增量OLAP调度，以及OLAP的异常处理；➢每天晚上的DW数据备份、OLAP数据备份、知识库数据备份；应用安全平台，对系统数据传输的各个环节进行数据安全管理。
4.2.技术架构财务公司采用成熟的数据仓库技术进行设计，保障了系统的稳定性和易维护性，技术架构如下：源系统层：业务系统数据，包含用友NC系统数据、软通财务公司核心系统、主数据系统以及外部补录的EXCEL数据（包含分公司三大报表、工资计划等）。
源数据增量层（ODM）：为防止数据仓库异常而导致频繁从业务数据系统抽取数据，或者业务系统异常导致数据仓库需处理近段时间内数据，根据不同数据类型保留一周或一个月。
标准增量层（SDM）：存储数据清洗和标准化后的数据。
基础数据层（FDM ）：存储数据转换后的数据，前端可以从该层中获得单据级信息。
共性加工层（GDM ）：存储汇总级别比较高的数据，如现金周转率、净资产收益率等。
5. 应用分析体系 财务公司应用分析体系统计报表系统运行监控专户监控工资专户监控棚改专户监控基建专户监控经营性资金经营性资金总览内部付款情况外部收款情况货币资金资金整体分析资金性质分析财司账户分析资金动态资金流向监控收支变动余额变动趋势元数据抽取日志存储空间抽取异常分类查询ETL 调度统计报表贷款分析偿债能力贷款分布贷款到期票据管理应收票据应付票据票据生命周期财务公司应用分析体系可分七大板块，系统运行监控：提供可视化的系统运行状态监控，包括：服务器硬盘消耗情况、数据库表空间利用率、数据抽取成功率、元数据监控、ETL 调度执行跟踪等。
贷款分析：对各公司贷款情况及银行存款情况进行对比，有利于了解集团贷款情况，偿债能力，及合理调配资金。
票据管理：掌握集团票据整体状况，结合账户余额，可对集团资金进行合理调控；同时对票据的全生命周期跟踪，分析各时间点，各个公司的持票状况。
货币资金：对集团来说，可以整天了解资金的内外部分布情况；对财务公司来说，可以监控资金的归集度。
资金动态：分析公司存款情况及趋势；根据交易信息，分析银行收付款情况，有利于了解集团资金的整体状况。
经营性资金：结合现金流量和凭证明细，统计通过财务公司或外部银行所产生的银行现金的流入流出进行对比分析。
专户监控：有利于了解集团给各类专户的资金下拨情况；跟踪各个专户资金使用情况，达到专款专用。
5.1.经营性资金分析结合现金流量和凭证明细，统计通过财务公司或外部银行所产生的银行现金的流入流出进行对比：1）有利于集团了解经营性资金流向，进行宏观调控；2）可以掌握现金流量上限，调控预备资金，使资金最大化利用，即提供资金周转率。
5.1.1.经营性资金总览●分析维度：起止日期、外部银行、财务公司●分析指标：经营性收款、经营性付款、扎差●数据属性维度：经营性收款占比、经营性付款占比●成型界面：经营性资金总览经营性资金一览表5.1.2.内部付款明细分析●分析维度：起止日期、公司、外部银行、财务公司●分析指标：经营性付款●数据属性维度：经营性付款公司占比●成型界面：5.1.3.外部收款明细分析●分析维度：起止日期、公司、外部银行、财务公司●分析指标：经营性收款、经营性付款●数据属性维度：经营性收款公司占比●成型界面：5.2.专户资金监控1）有利于了解集团给各类专户的资金下拨情况；2）跟踪各个专户，达到专款专用。
5.2.1.工资专户监控●分析维度：起止日期、工资专户类型、摘要、公司●分析指标：外部银行工资专户余额、财务公司工资专户余额、发放笔数、发放预算●数据属性维度：笔数、金额趋势分析●成型界面：工资发放进度工资结构分析工资预算与实际及余额对比情况5.2.2.棚改专户监控●分析维度：起止日期、工资专户类型、公司、收付日期●分析指标：上月结余、收款金额、付款金额、利息●数据属性维度：收款合计、付款合计●成型界面：5.2.3.基建专户监控●分析维度：起止日期、摘要、公司、内部下拨、对外付款●分析指标：本月金额、账户余额●数据属性维度：累计金额●成型界面：5.3.货币资金分析1）对集团来说，可以整天了解资金的内外部分布情况；2）对财务公司来说，可以监控资金的归集度。
5.3.1.资金整体分析分析维度：日期、内外部存款、银行类型、公司●分析指标：存款余额●数据属性维度：●成型界面：5.3.2.资金性质分析●分析维度：日期、内外部存款、银行类型、公司●分析指标：存款余额●数据属性维度：上年同期●成型界面：5.3.3.财司账户性质分析●分析维度：起止日期、账户类型●分析指标：存款余额●数据属性维度：上年同期●成型界面：5.4.应收应付票据分析1）掌握集团票据整体状况，结合账户余额，可对集团资金进行合理调控；2）票据的全生命周期管理，分析各时间点，各个公司的持票状况。
5.4.1.应收票据分析●分析维度：截止日期、票据分类、出票人、持有人、票据类型、开票日期、到期日期、库存状态●分析指标：票据余额、票面金额●数据属性维度：●成型界面：5.4.2.应付票据分析●分析维度：截止日期、票据分类、出票人、持有人、票据类型、开票日期、到期日期、库存状态●分析指标：票据余额、票面金额●数据属性维度：成型界面：5.5.资金定额分析1）分析集团对二级单位的定额是否合理；2）分析定额使用情况，包括体系内使用、体系外使用，达到专款专用，合理调整定额分配。
●分析维度：定额起止年月、公司●分析指标：定额额度、已使用额度、定额外额度、定额可使用额度、营运资金定额外支出●数据属性维度：营运资金定额使用比例、基建资金定额使用比例●成型界面：5.6.贷款分析1）对各公司贷款情况及银行存款情况进行对比，有利于了解集团贷款情况，偿债能力。
5.6.1.偿债能力分析●分析维度：统计日期●分析指标：贷款到期区间、贷款余额、账户余额●数据属性维度：●成型界面：5.6.2.贷款分布情况●分析维度：统计日期、板块、公司、合同、借款单位、贷款类型、贷款开始日期、贷款到期日期、贷款方式等●分析指标：贷款金额●数据属性维度：距还款日期●成型界面：5.7.资金动态分析1）分析公司存款情况及趋势；2）根据交易信息，分析银行收付款情况，有利于了解集团资金的整体状况。