微软商业智能(BI)整体方案简介
bi项目方案
bi项目方案1. 引言在当今的信息化浪潮下，商业智能（Business Intelligence，简称BI）作为一种管理和决策支持工具，被越来越多的企业所采用。
本文旨在提供一份详细的BI项目方案，帮助企业顺利实施和运营BI系统。
2. 项目目标2.1 主要目标本项目的主要目标是建立一个功能完善、稳定可靠的BI系统，用于支持企业的数据分析和决策过程。
2.2 次要目标- 提高数据分析效率，减少决策层在获取和分析数据上的时间成本。
- 提供个性化和定制化的数据报告和仪表盘，满足不同部门和角色的需求。
- 实现数据的实时监控和预警功能，及时发现问题并采取相应措施。
- 支持多维度的数据查询和分析，促进深入洞察业务运营状况。
- 推动数据驱动的企业文化建设，提高数据的使用和价值。
3. 系统架构3.1 技术选型- 数据仓库：采用关系型数据库管理系统，并使用ETL工具实现数据抽取、转换和加载。
- 数据分析：使用OLAP技术实现多维分析和数据挖掘，并结合数据可视化工具展现分析结果。
- 用户界面：搭建基于Web的BI平台，提供友好的用户界面和操作体验。
3.2 数据流程- 数据抽取：从各个源系统抽取数据，并进行必要的清洗和转换。
- 数据加载：将清洗后的数据加载到数据仓库，并进行索引和优化。
- 数据分析：根据业务需求，使用OLAP工具进行多维分析和数据挖掘。
- 数据展示：通过仪表盘、报表等形式将分析结果可视化呈现给用户。
4. 项目实施4.1 项目规划- 确定项目团队和各成员的职责和角色。
- 制定项目时间计划和里程碑，确保项目按时完成。
- 明确项目的资源需求和预算，以确保项目可行性。
4.2 数据整理与清洗- 分析源数据，确定数据清洗和转换的需求。
- 设计并编写数据清洗和转换的脚本，并进行测试和验证。
- 执行数据清洗和转换过程，确保数据质量和准确性。
4.3 数据仓库建设- 根据数据模型设计，创建数据仓库和相关的表结构。
- 制定数据加载策略和方法，确保数据仓库及时更新。
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实施方案
bi实施方案Bi实施方案引言在当今的信息时代，企业面临着海量的数据，如何从这些数据中提取出有价值的信息并进行分析，已经成为企业日常经营的一个重要环节。
商业智能（Business Intelligence，简称BI）作为一种数据分析和决策支持的工具，被越来越多的企业所采用。
本文将介绍一种BI实施方案，旨在帮助企业高效地进行数据分析和决策支持。
1. 简介BI实施方案是一个企业根据自身需求，选用合适的BI软件和工具，然后在现有的数据基础上进行数据仓库的建立，数据的采集、清洗和集成，最终达到BI系统的搭建和运行的过程。
通过BI系统，企业可以对数据进行多维分析，快速响应市场变化，为决策提供可靠的数据支持。
2. 实施数据仓库建立BI系统的基础是一个稳定而可靠的数据仓库。
数据仓库是一个集成了多个源系统数据的中心存储，通过ETL（抽取、转换和加载）过程将数据从源系统导入到数据仓库中。
数据仓库的建立需要考虑数据的结构和关系，以及数据的质量和一致性。
在建立数据仓库时，需要进行数据建模和规范化，确保数据的一致性和可靠性。
3. 数据采集和清洗数据采集是BI系统中一个重要的环节，它决定了后续数据分析和决策支持的效果。
数据采集可以从内部和外部的数据源进行，包括企业内部的业务系统、社交媒体、市场调研数据等。
采集到的数据需要进行清洗和处理，去除重复、错误和不完整的数据，以保证数据的准确性和完整性。
4. 数据集成和转换数据集成是将多个数据源的数据进行整合的过程，通过数据集成可以将来自不同数据源的数据进行统一的格式和结构化处理，方便后续的数据分析。
数据转换是将数据从源系统中抽取出来，并转换成适合数据仓库的格式和结构。
数据集成和转换的过程中，需要进行数据的映射和转换规则的定义，确保数据的准确性和一致性。
5. BI系统搭建和运行BI系统的搭建是指在已经建立好的数据仓库基础上，选用合适的BI软件和工具进行系统的搭建和配置。
BI软件和工具应当具有强大的数据分析和报表功能，能够满足企业的各种需求。
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。
商业智能分析平台介绍
商业智能分析平台介绍
商业智能（BI）分析平台是一种能够帮助企业更快、更好地做出决策的软件工具。
它可以帮助企业从数据中提取有用的信息，从而充分利用当前环境中的商业机会。
商业智能（BI）分析平台可以帮助企业发现未来的商业机遇，提前预测数据变化趋势，掌握竞争对手的最新动态，并以此做出有效的决策。
它可以通过大数据和人工智能技术来尽可能深入了解和掌握企业数据。
BI 分析平台的使用，可以帮助企业分析未来的商业趋势，提升企业的决策能力，并帮助企业控制成本、提升绩效。
BI分析平台主要包括三个组成部分：数据管理、分析和可视化。
数据管理是汇总、处理和组织企业数据的关键部分，是运用BI分析平台的基础。
它可以汇总来自各种源的数据，比如客户关系管理系统、财务系统和市场营销系统，将这些数据整理成一个统一的数据集，用于分析和可视化。
分析是根据整理的数据，通过对数据进行建模和模型预测，来解决企业的实际问题。
这里涉及到大数据分析、数据挖掘和数据模型等技术，它可以帮助企业从海量数据中提取高质量的信息，并以此来做出专业的商业决策。
可视化是一个可以将复杂数据清晰呈现出来的图表工具。
BI商业智能系统简介
BI商业智能系统简介一、BI简介BI即商业智能，是Business Intelligence的简称，将存储于各种商业信息系统中的数据转换成有用信息的技术。
BI的实现包含了“数据→信息→知识→行动→智慧”这一过程所运用的技术和方法。
二、BI的价值可以将大量的数据处理过程流程化，提升数据分析效率，节省业务和分析人员的数据处理过程；可以通过交互方式、让业务人员自己进行查询分析，极大地降低数据分析的门槛；可以做到数据实时分析，后续自动化更新。
三、BI的搭建企业搭建和使用BI平台的方式，主要结合业务的发展阶段。
业务还在发展阶段的初创型公司，数据少，不会投入过多的人力和资金成本。
中型公司（1000人以内），会采用些免费工具，结合某个具体场景上定向采购方式实现。
因为一套BI系统的搭建还是相当消耗人力和时间的。
中大型公司（1000-2000），一般考虑自研+采购，并给自研预留一定的时间，逐步过渡到自己的系统上。
而大型公司，肯定自研了，甚至他们还会对外赋能，进行SaaS服务。
关于采购三款老牌的国外BI产品：Tableau、PowerBI、Qlik，三款国内认知度较高的BI产品：帆软、观远数据、永洪。
可分为免费和付费两大阵营。
免费阵营为首的是PowerBI，付费阵营为首的是Tableau。
关于自研OLAP联机分析处理技术多应用于BI搭建。
它可以从多个角度对数据进行分析和数据挖掘，用于多维数据查询和报表处理的需求。
四、BI的产品体系可以分为4个层面。
数据源（行为数据、日志数据、业务数据）；数据采集（数据中台）；数据加工（机器学习训练平台、用户画像构建系统、数据中台）；数据应用（push、BI、AI、人脸识别）。
五、BI的类型静态BI只提供静态的基础报表工具。
所有的报表要在需求沟通的阶段都明确好数据内容，在报表开发时写到程序里。
这个阶段的报表，只能起到描述业务的作用。
可视化BI在现代BI的多维数据模型基础上，通过符合直觉的软件界面交互，快速进行数据的探索和可视化分析。
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。
BI商业智能系统
BI商业智能系统BI商业智能系统文档⒈介绍⑴概述本章节介绍BI商业智能系统的概念和目的。
⑵系统背景本章节介绍BI商业智能系统的发展背景和现状。
⒉系统架构⑴总体架构本章节介绍BI商业智能系统的总体架构，包括数据提取、数据处理、数据分析和信息展示等模块。
⑵数据流程本章节详细描述BI商业智能系统的数据流程，包括数据收集、数据清洗、数据存储和数据分析等过程。
⑶技术架构本章节介绍BI商业智能系统所采用的技术架构，包括数据库管理系统、数据挖掘算法和可视化工具等。
⒊功能模块⑴数据提取模块本章节介绍BI商业智能系统的数据提取模块，包括数据源的选择和数据抽取的方式等。
⑵数据处理模块本章节详细描述BI商业智能系统的数据处理模块，包括数据清洗、数据透视和数据转换等功能。
⑶数据分析模块本章节介绍BI商业智能系统的数据分析模块，包括数据挖掘、多维分析和预测模型等功能。
⑷信息展示模块本章节详细描述BI商业智能系统的信息展示模块，包括报表、仪表盘和数据可视化等功能。
⒋部署和维护⑴系统部署本章节介绍BI商业智能系统的部署过程，包括硬件环境的准备和软件安装等步骤。
⑵系统维护本章节详细描述BI商业智能系统的维护工作，包括数据维护、系统监控和性能优化等方面。
⒌法律合规⑴数据保护与隐私本章节介绍BI商业智能系统在数据保护和隐私方面应遵循的法律法规和最佳实践。
⑵知识产权本章节详细描述BI商业智能系统对知识产权的保护和合规要求。
附件：⒈数据库架构图⒉系统使用手册⒊报表样例法律名词及注释：⒈数据保护：指对个人数据进行合法、正当的处理并保护个人隐私的措施。
⒉隐私：指个人信息在存储、处理和传输过程中的保密与安全性。
⒊知识产权：指人们在创造性活动中得出的独特、新颖并对社会有用的想法、发明、作品等的权益。
⒋最佳实践：指某一领域内被广泛认可为行业标准的方法或流程。
⒌合规要求：指符合法律法规和规章制度的要求，确保企业的经营活动合法、合规。
商业智能分析软件——BI
•–Hy可pe选ri择o–nS对mE下SaSr载BtRA结SeEp果,or进ItsB行M 分DB析2 for OLAP
–•更SAP灵B活W•报的表查设询计选项
–Inf–or跳mi跃x 下M–e在挖ta同Cu一be报表中体现多个结果集 •在–任利何用层La次yo上u钻t P取ixel优化报表设计
商业性能软件用于整合全企业
Business Performance
Software
ERP CRM
SCM E-COM NEW
13
商业性能软件整合全企业
达成目标
流程 人员
Business Performance
Software
信息
14
商业智能市场前景
预计到2005年全球市场近160亿美金
2005 预计值 (CAGR
事件
Mon 10:15
决策
Mon 12:30
访问所有相关信息
个性化地将信息 传送给适当的人员
无与伦比的易用性使你 快速地做出明智的决策
业界唯一的全面解决方案
27
商业智能软件的特点
•从多个数据源中访问信息,并作信息整合 ——[ERP、OA、SCM、CRM等各种应用系统]
•快速和穿透式地分析信息 ——钻取和回溯的功能
•企业范围的分发有价值的信息，实现企业员工知识共享 ——将正确的信息以正确的方式提供给正确的人
28
议程
性能软件的发展 性能软件的构架 Brio 解决方案 Brio Software™ 公司介绍
商业性能整合全企业
Brio Software 提升商业性能软件的领导厂商
30
Brio Performance Suit将扩展企业连接在一起
商业智能系统(BI)
商业智能系统(BI)1. 项目简介商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。
商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
商业智能的基本过程如图1所示。
图1 BI 基本过程从图1中可以知道，商业智能的体系结构主要由数据源、ETL、数据仓库和数据分析及展现等四部分构成。
数据流通过外部异构数据源进入ETL过程，在ETL过程后被存入数据仓库，用OLAP类型加以分析和查询，从而得出用户所需要的数据信息。
研究商业智能系统的体系结构有助于加强商业智能系统在企业中更加普及的运用，促进商业智能的快速发展。
外部数据源的主要来源是企业各个应用系统产生的数据也可以使外部数据，选择出有代表性的数据进入系统。
ETL技术是指对外部进入的数据进行抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load）。
2. 功能需求目前，很多厂商活跃在商业智能（下面称BI）领域。
商业智能
Business Intelligent(BI)商业智能简介随着经济的发展，企业所面临的竞争日益激烈。
同时，信息技术的发展也使企业获取信息的手段和渠道也在不断增加，企业所面对的信息浩如烟海。
而任何好的决策都需要事实和真实的数据。
企业决策的正确程度也取决于所使用的事实和数字的准确程度。
另一方面，随着竞争的增加，决策需要在较短的时间内做出。
因此，在特定的时间段内，能够尽可能多地获得相关信息就变得越来越关键。
而为了使决策具有较好的正确度，却又需要更长的时间。
因此，企业需要高效数据分析工具，以减少高速、精确分析大量数据所需时间。
商业智能技术正是一种能够帮助企业迅速地完成信息采集、分析的先进技术。
它包含了决策过程中所有的查询和报告、在线分析处理（OLAP）和信息采集应用程序及工具。
商业智能解决方案在企业经营中的作用主要表现在三个领域：客户关系管理（CRM）：通过有效的交流和良好的服务维持客户对企业来讲是至关重要的。
商业智能通过帮助企业完成客户划分、客户获得、赢回客户、交叉销售、客户保留等工作，使企业的目标、人员、商务处理流程和基础设施集中到根据客户的需要来定制产品、服务以及"面对面"的客户交流方面。
可赢利性分析：商业智能解决方案可以帮助企业分析利润的来源、各类产品对利润总额的贡献程度、广告费用是否与销售成正比等等。
减少成本：商业智能技术能够协助企业确定在哪些对业务影响最小的领域减少成本。
而降低成本的决策可基于详细的目标数据。
商业智能中所包含的数据分析技术主要可分为以下三个阶段：查询报告为了有效地进行营销管理，企业往往需要将各地的数据汇总到总部，并建立一个庞大的数据仓库。
这种数据仓库不但能够保存历史数据、阶段性数据，并从时间上进行分析，而且能够装载外部数据，接受大量的外部查询。
建立数据仓库的过程一般包括清洗、抽取数据操作，统一数据格式，设定自动程序以定时抽取操作数据并自动更新数据仓库，预先执行合计计算等步骤。
bi项目方案
bi项目方案一、概述随着信息化时代的到来，企业对数据的挖掘和分析需求越来越迫切。
商业智能（Business Intelligence，简称BI）项目的目标就是通过提取、整理和分析数据，为企业的决策提供支持和参考。
本文将详细介绍一种BI项目方案，以帮助企业高效地开展数据分析工作。
二、项目背景随着企业的发展，数据量逐渐增加，传统的数据处理方法已经无法满足需求。
为了提高信息利用率和决策的精确性，我们决定开展BI项目。
该项目将构建一个集中式的数据仓库，整合和存储企业内外部的各类数据，并通过数据分析工具对数据进行处理和呈现，为决策者提供准确及时的数据支持。
三、项目目标1. 建设一个稳定可靠的数据仓库，集中存储企业数据，包括销售数据、财务数据、市场数据等。
2. 设计和开发数据分析工具，实现数据的提取、转换、加载（ETL）以及数据分析模型的构建和应用。
3. 提供直观清晰的数据可视化界面，方便用户快速获取数据分析结果。
4. 建立规范的数据管理流程和安全控制机制，确保数据的安全性和合规性。
5. 提高企业决策水平和运营效率，为企业提供战略决策的依据。
四、项目实施步骤1. 需求分析：与各部门合作，明确数据需求和分析目的，制定详细的需求规格说明书。
2. 数据采集与清洗：根据需求，从各部门和外部数据源采集数据，并进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据仓库设计与建设：根据数据特点和分析目的，设计数据仓库的物理结构和逻辑模型，并进行开发和测试。
4. 数据分析模型构建：根据需求，选择合适的数据分析模型和算法，进行数据挖掘和建模，并实现模型应用。
5. 数据可视化界面开发：设计直观友好的用户界面，开发数据可视化工具，实现数据分析结果的可视化展示。
6. 数据管理与安全：建立规范的数据管理流程，确保数据的完整性、一致性和可追溯性，并采取安全措施保护数据的安全性。
7. 系统上线和运维：进行系统测试和调优，保证系统的稳定性和性能，提供培训和技术支持，确保系统的正常运行。
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
BI商业智能系统
BI商业智能系统正文：1.引言BI（商业智能）是一种利用数据分析、数据挖掘和数据可视化等技术，帮助企业管理者基于数据驱动的决策支持系统。
本文档旨在提供对BI商业智能系统的全面介绍，以帮助用户了解和应用该系统。
2.系统概述2.1 系统简介BI商业智能系统是一套集数据整合、分析、报表、可视化等功能于一体的软件系统，旨在提高企业管理层对业务数据的理解和分析能力。
2.2 系统架构BI商业智能系统主要由数据层、数据处理层、分析层和展现层四个层次构成。
数据层负责数据存储和整合，数据处理层负责数据清洗和建模，分析层负责数据分析和挖掘，展现层负责结果报表和可视化。
3.系统功能3.1 数据整合BI商业智能系统能够从多个数据源中提取数据，并进行整合和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
3.2 数据分析BI商业智能系统提供了丰富的数据分析工具，包括统计分析、趋势分析、关联分析、预测分析等，帮助用户深入挖掘数据背后的价值和规律。
3.3 报表BI商业智能系统可以根据用户需求，丰富多样的报表和图表，以可视化的方式展现分析结果，帮助用户更直观地理解和分享数据分析成果。
3.4 可视化展示BI商业智能系统具备强大的可视化展示能力，支持直观的数据可视化呈现，如仪表盘、地图、树状图等，使用户能够更加清晰地了解业务状况和趋势。
4.系统应用4.1 销售分析BI商业智能系统可以对销售数据进行深度分析，例如销售额、销售渠道、产品类别等的分析，帮助企业了解销售情况和趋势，从而指导销售策略和决策。
4.2 客户分析BI商业智能系统可以对客户数据进行综合分析，例如客户分布、购买偏好、价值评估等的分析，帮助企业了解客户需求和行为，制定精准的客户管理策略。
4.3 财务分析BI商业智能系统可以对财务数据进行全面分析，例如财务报表、利润分析、成本分析等的分析，帮助企业发现财务问题和优化财务决策。
5.系统附件本文档附带的附件包括BI商业智能系统用户手册、数据分析报告范例和数据展示样例。
《微软BI体系结构》PPT模板课件
考虑的因素
性能---OLAP与报表Cache 数据的集成性---集成的数据存储 业务的灵活性---面向业务的设计 满足更多需求---数据建模 使用方便性---可以由客户定制的报表/基于
WEB的使用模式
第二部分：微软BI体系结构
体系结构的设计
1、总体结构 2、数据建模 3、功能模块
TimeKey TheDate ...
Shipper_Dim
ShipperKey ShipperID ...
Fact Table
Sales_Fact
TimeKey EmployeeKey ProductKey CustomerKey ShipperKey
Sales Amount Unit Sales ...
Product
Product Description Category Product Line
Warehouse
Warehouse Address 1 Address 2 Address 3 City State Country Postal Code
Vendor
Vendor Vendor Name Address 1 Address 2 Address 3 City State Country Postal Code
Context to Numeric Data Presenting Data Organized into
Hierarchies
建模的原则
反映了真实的公司架构、业务流程和数据
微软商业智能体系要点：重视闭环
后台系统
数据仓库 (DW) and/or ODS
ERP, external, operational,
e-commerce, other
BI商业智能介绍ppt课件
ETL过程
实现数据的抽取、转换和 加载，保证数据质量和一 致性。
OLAP在线分析处理技术
多维数据分析
对数据进行多维度、多层次的分析和 聚合。
钻取与旋转
深入探索数据细节或变换分析角度， 发现更多信息。
切片与切块
提取数据的特定子集进行分析，满足 个性化需求。
可视化展现与报表生成工具
数据可视化
将数据以图形、图表等形式展现 ，提高数据易读性。
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。
BI在企业中应用价值
01
02
03
提高决策效率
BI能够快速处理和分析大 量数据，提供准确、及时 的信息，帮助企业做出更 明智的决策。
优化业务流程
通过对数据的深入挖掘和 分析，BI可以发现业务流 程中的瓶颈和问题，提出 优化建议。
报表生成
快速生成各类报表，满足企业日常 报告和决策需求。
交互式分析
提供灵活的交互式分析工具，支持 用户自定义分析和探索。
03
BI实施方法论与流程
明确需求和目标设定
确定业务需求
深入了解业务背景，明确BI系统 需要解决的具体问题。
设定项目目标
根据业务需求，设定清晰、可衡 量的项目目标，如提高决策效率
零售行业客户画像与精准营销策略制定
01
客户画像构建
通过BI工具整合多渠道客户数据，形成全面、准确的客户画像，包括购
买历史、偏好、社交媒体行为等。
02
精准营销策略
基于客户画像，制定个性化的营销策略，如优惠券、推荐商品、会员权
益等，提高营销效果和ROI。