商业智能(BI)选型手册(简版)
商业智能(BI)选型手册（简版）
1、前言
互联网时代企业数据呈现爆发式增长，全面考验着企业的数据处理和分析能力。面对大容量、多样性、高增长的数据很多企业往往无所适从，除了耗费大量管理和存储成本外并没有给企业带来真正的价值，大量的数据堆积给企业带来了巨大的挑战。然而数据已经渗透到了企业内外各个层面，因此想要从庞大的企业数据中“掘金”就必须有信息化应用强有力的支撑。
近年来大数据、云计算、移动应用、社交等新兴技术风靡全球，技术的创新以及环境的成熟给予了企业在信息化应用上更多元化的选择。随着中国制造企业信息化应用的不断深入，在寻求业务管理精益的同时，信息化对于决策的支撑、对于市场前沿的洞察力成为了越来越多企业深化应用的方向。根据Gartner数据，2013年全球商务智能(Business Intelligence, BI)与分析软件(包括BI平台，企业绩效管理CPM套件，分析应用和先进的分析方法)营收总计达到144亿美元，与2012年的133亿美元相比，增长8%。2013年中国区商务智能与分析软件总营收达到11亿7千580万元，较2012年增长13.5%。2014年以来，商务智能进入了一个基础性变革阶段，根据Gartner 2015年BI魔力象限研究报告显示，商业智能分析市场正处于全面过渡时期。大多数公司都在选择新一代数据挖掘工具或者交互式分析平台。尽管市场增幅放缓，但是多年来企业需求一直维持稳定。
目前中国BI市场仍然存在很多不明朗的因素，技术层面也有很多混沌之处，细分市场的发展趋势也存在很大的差异，随着大数据、移动等应用的普及，以及海量的数据都加速了BI的变革。因此，企业在选择BI产品的时候亟需梳理出清晰的思路，找到满足需求的合适产品。为此，e-works本着客观、中立、公正的原则，发布商业智能(BI)选型手册，分析BI软件选型的要点及步骤，介绍主流BI软件的核心功能和产品特点，为广大企业进行BI软件选型提供指南。
2、商业智能(BI)概述
2.1 BI的内涵
来自维基百科的解释是：“商业智能，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、在线分析技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。” BI并不是近年才有的新兴名词，早在1996年Gartner Group的霍华德·雷斯内尔(Howard Dresner)就已经提出，并定义其为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及应用。
在了解概念的同时必须正确理解商业智能的内涵，e-works认为，BI的内涵在于回顾过去、总结现在和展望未来。即首先要告诉企业管理者已经发生了什么事情?结果如何?其次会告诉管理者产生这些结果的具体原因是什么，该采用何种策略解决?再则是告诉管理者企业在可预见的将来会发生什么?于此同时还能实时的告诉管理者企业正在发生什么事情，完成的进度情况如何，是否实现了既定目标，是否需要及时调整策略?只有明确了这些问题才能从根本上理解BI。
2.2 BI的价值
经过多年信息化的推进，企业内部积累了各种来自不同业务部门的数据。这些庞杂的数据给企业带来了很大的困扰：
企业数据爆发式井喷，数据存储的硬件成本造成IT负累;
数据存储在不同的应用系统中，孤岛问题严重;
异构系统加大了数据获取、管理、分析的难度;
企业数据类型复杂多样，多为非结构化数据，管理和挖掘的难度大;
传统老旧的数据展现形式无法适应现代化企业管理要求;
企业战略性调整缺乏有力的数据支持。
尽管不断增加的数据给企业的管理造成了不小的困扰，然而最核心的问题则是在于这些错综复杂的数据还不都能称之为信息，不能为企业所用。身处激烈竞争环境的企业面对海量的数据以及日益增加的数据管理成本，更希望能够发现数据的商业价值。BI软件的价值在于其通过技术手段从企业各个应用系统的庞杂数据中提取出有用的数据并进行科学的整理，以保证数据的正确性和一致性，并同过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)，的过程，合并到一个部门数据集市或企业的数据仓库中，在此基础上利用合适的BI工具, 针对不同需求进行多维数据分析和挖掘，并通过可视化手段将结果定期或实施展示给相关人员，最终为企业决策提供支持，达到协助企业创收增利、规避风险、提升效能和竞争力的目的。
2.3 BI的关键技术及功能
BI关键技术
商业智能的关键技术主要包括：数据仓库(数据集市)、数据挖掘、ETL(数据的提取、转换与加载)、联机分析处理 (OLAP)、数据可视化技术等。
数据仓库(数据集市)
数据仓库(Data Warehouse)之父比尔·恩门(Bill Inmon)在1991年出版的“Building the Data Warehouse”(《建立数据仓库》)一书中所提出的定义：“数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。”数据仓库技术是为了有效的将数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问，因此在BI的实施过程中，大量来自企业各种管理系统的数据需要搜集和整理，需要数据仓库技术的支持。
面向主题。数据仓库中的数据是按照一定的主题或者说决策支持的需求点进行组织的，一个主题通常与多个操作型信息系统相关;
数据集成。数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后进入数据仓库;
相对稳定。数据仓库是不可更新的且随时间而变化的，稳定的数据以只读格式保存，且不随时间改变。
数据挖掘
数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的过程。作为一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
ETL
透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)即ETL。作为BI/DW(Business Intelligence)的核心和灵魂，能够按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤，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。在企业实施BI的过程中，ETL面临的最大挑战是接收数据时其源数据的异构性和低质量。
联机分析处理 (OLAP)
联机分析处理(OLAP)系统是数据仓库系统最主要的应用，专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业(公司)的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。
数据可视化技术
数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。其基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。在实际的商业智能应用中常常以图形、图像、虚拟现实等易为人们所辨识的方式展现原始数据间的复杂关系、潜在信息以及发展趋势，以便更好地利用所掌握的信息资源。数据可视化的工具主要是报表类(如JReport，Excel，水晶报表等)和BI分析工具(如BO，BIEE等)。
BI功能
BI软件的最大功能就是通过对数据的分析为决策支持提供帮助。Ganter曾经定义过BI应用的20个功能点，包含BI架构、元数据管理、基层Web服务、开发环境、可视化开发环境、数据迁移、业务规则、协同工作流、报表、仪表盘、查询发布、实时或基于时间的数据获取、高级分析和数据挖掘等。经过综合的分析e-works总结认为一个典型的BI产品应该具备的功能点主要包括以下几个方面：
数据管理
能从不同的异构系统中获取有价值的数据，并能轻松实现数据的查询、归集和输出，实现对企业数据的科学管理。
数据分析
充分利用OLAP，Legacy等数据分析技术实现对数据价值的呈现，为企业决策提供数据支撑。
集成与开发
系统在具备典型架构的基础上，具有灵活的系统开发和集成性能。在架构、元数据管理、数据迁移、规则流程等都能进行个性化的开发，并能实现同其他功能的高效集成。
可视化的数据展示
系统具备报表、仪表盘、实时数据展示等可视化功能，并根据个性化需求提升可视化展示的客户体验。
其他个性化功能点
针对不同企业不同的业务决策需求开发出的一些个性化功能点。
图1 典型BI系统架构
BI与BA、绩效管理
业务分析≠商业智能，BA(Business Analysis)即业务分析，核心功能是帮助企业了解现状并能预测未来。
企业绩效管理(EPM，Enterprise Performance Management)主要针对一致的、可识别的KPI(关键绩效指标)，对业务绩效进行衡量和分析，以支持业务绩效的分析与管理，以业务流程改进为核心，指导用户完善决策过程，使战略执行更加
有效。EPM主要是连接战略到计划到执行的过程，监控财务和运营结果与目标的差异并提供分析，驱动企业范围的绩效改善。BI则是实现监控、发现、集成、分析、计算、报表、指导、模型、可视化、预测、预警、驱动行动等。因此，可以理解为BI是EPM的分析平台，两者在应用领域、功能划分、系统构造上都有明显的差异。
图2 BI与BA、绩效管理
3、商业智能(BI)技术发展趋势
3.1 移动BI
移动BI(Mobile Business Intelligence) 是指通过使用移动终端设备，使得用户能够随时随地获取所需的业务数据及分析展现，完成独立的分析与决策应用，实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着移动应用的普及，企业对于管理软件可“移动”的需求增长迅速，用户逐渐希望通过智能手机等移动设备提交数据，并获取分析报告，实现无处不在、无时不在的实时动态管理，这将给传统BI带来巨大的飞跃。尽管BI厂商对于移动BI的呈现形式等方面技术还不够成熟，但是移动BI是不可回避的发展趋势。
3.2云计算BI
云计算近年来可谓风生水起，但BI领域却鲜有见到云的痕迹，原因是多方面的。但是今年几大主流厂商都在云BI上有了或大或小的动向，这也充分说明BI市场已经开始接纳云，其中很大一部分原因在于经过长期探索，BI市场已经非常成熟，BI作为基础应用已经达到了临界点。云功能的强大、部署的便捷，必将带动以云为基础的商业智能在线服务成为全新的商业智能部署的主流方向。
3.3可视化数据和自助式BI
早在2013年可视化BI就已初现端倪，BI巨头们面对市场的变化开始寻求新的途径建立更敏捷的业务分析，挖掘更多可信数据。与此同时提供更为友好的数据展现形式和优化的客户体验。对于市场用户而言单一而刻板的数据展示形式已经不能满足其要求。
传统BI专注于从数据仓库和其它的数据库中将数据转换成信息，再将信息转换成智能，在功能上往往无法满足市场客户某些特殊或者说个性化的需求，因此自助式BI的服务概念应运而生，所谓自助其实是允许用户自行创建自定义的数据查询方式，创建方式简单无需考虑数据库等因素。可视化的数据分析手段和自助式BI都是优化客户体验、实现客户个性化需求的，将是未来一段时间的亮点，值得期待。
3.4社交化BI
社交的热度还在持续的升温，也已经成为软件营销的重要阵地。社交化BI 将企业数据、社交化网络和协作、社交媒体的监督与舆情分析结合在一个应用中，让传统的BI具有了更加友好的界面，商业智能的工具更具创新性。尽管其技术上并没有重大的革新，其价值也没有得到企业绝对的认同，但可以确信的是这种新的商业智能模式将协作能力带入核心体验中，呈现出了BI更多元化的发展空间。纵观目前市场现状，总体来说社交化BI仍处在一个探索期，但前景不容忽视。
3.5 大数据融合
在数据爆炸的时代，将数据转化为资源是企业梦寐以求的，大数据可以说是真正意义上的将信息转化为了资源。大数据时代下的商业智能开始融合大数据的应用，大量的BI厂商开始在其数据分析的产品中增加对大数据处理技术(如Hadoop)的支持或者内嵌基于对大数据处理技术的分析功能。
3.6数据即服务
SaaS BI可以理解为数据即服务，这种新兴的BI实现方式逐渐被用户所接受。SaaS BI成为焦点很大一部分原因在于目前传统BI的工具价格不菲，建设的过程也相对复杂，中小企业特别是小企业往往及时存在需求也望而却步。反之，SaaS租用模式具备的低费用高效能的特点正好可以弥补这些条件的不足，因此得到不少小企业的青睐。但是SaaS BI的模式并不成熟，真正开始使用的企业并不多，受各方面因素影响短时间内客户群不会有太大的增长，但是这种颠覆性模式的价值是客观存在的，未来的发展前景看好。
3.7 信息集成
就商业智能的发展趋势而言，经过同各种技术、应用的融合之后，逐步演变为一种企业级、跨部门的基础信息系统，可以联结企业各个岗位，可以联结企业各类信息系统和信息资源，真正实现跨平台，从而实现信息的大集成。未来，商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是其它系统实现集成，系统间的结构化数据能通过BI的管理平台互相调用、可视化，全面提供决策支持、知识挖掘、商业智能等一体化服务，实现企业数字化、知识化、虚拟化，全面提升企业的决策能力和市场竞争力。
4、商业智能(BI)市场概览
随着BI市场的逐渐成熟，很多厂商都活跃在商业智能领域。表1为目前市场上的BI厂商列表(部分)。
表详情(略)，查看完整版选型报告请在填写问卷后获取
https://www.360docs.net/doc/123727273.html,/report/2015BI/2015BI.html
5、商业智能(BI)系统选型要点及步骤
5.1 BI软件的选型要点
随着企业信息化应用的不断深入，越来越多的企业面临深化应用的问题。信息化对于决策的支撑、对于市场前沿的洞察力成为了新的掘金地。市场上的BI 产品良莠不齐，企业在选择时往往容易受到宣传的误导，作为企业在选择BI产品的时候应该从企业系统需求、产品性价比、产品功能、把握如下要点，以资鉴别。
详情(略)，查看完整版选型报告请在填写问卷后获取
https://www.360docs.net/doc/123727273.html,/report/2015BI/2015BI.html
5.2 BI软件选型步骤
在总体了解了BI系统选型的要点之后，e-works建议企业选型步骤可参考以下流程进行：
组建BI项目工作团队
明确企业需求，制定详细的项目目标
分析梳理内部数据，确保数据质量
了解市场BI新技术及主流产品信息
确定需求匹配的产品范围并初步接触
目标BI产品，进行考察和评估
确定目标BI产品并进入商务谈判环节
详情(略)，查看完整版选型报告请在填写问卷后获取
https://www.360docs.net/doc/123727273.html,/report/2015BI/2015BI.html
6、主流厂商
6.1 SAP
SAP公司成立于1972年，总部位于德国沃尔多夫市，是全球最大的企业管理和协同化商务解决方案供应商、全球第三大独立软件供应商。目前，全球有120多个国家的超过 263,000家用户正在运行着 69,700多套SAP软件。财富500强80%以上的企业都正在从SAP的管理方案中获益。SAP在全球50多个国家拥有分支机构，并在多家证券交易所上市，包括法兰克福和纽约证交所。1995年在北京正式成立SAP中国公司，并陆续建立了上海、广州、大连分公司。
核心产品
SAP Lumira
SAP Lumira提供了拖放式界面和引人入胜的可视化效果，无需编写任何脚本即可高效分析数据，以快速获取洞察，提高业务灵活性。借助该软件，企业业务用户将能够以可重复的自助方式访问、转换和可视化数据。
SAP BusinessObjects Analysis
借助 SAP 的多维数据分析软件，业务分析师可以在熟悉的 Microsoft Office 环境中更深入地挖掘业务数据。即使没有 IT 人员的帮助，他们也能够轻松地过滤和操作数据，掌握发展趋势及异常，并分享其发现。
产品特点
SAP Lumira
以可重复的自助方式，更快获取洞察;通过统观全局和深入挖掘详细信息，全面掌握业务状况;为复杂的业务问题即时提供基于事实的解答，显著加快决策流程;在不增加 IT 部门工作量的情况下，提高自助服务数据的使用率;借助 SAP HANA，实时可视化海量数据。
SAP BusinessObjects Analysis
对大型数据集进行分析，获得深入的业务洞察;在 Excel 中发现、比较和预测业务驱动因素;借助嵌入式商务分析，在实时的 PowerPoint 演示文稿中与您的团队分享彼此的重要发现;借助内容复用和实时查询响应等方法，显著提高效率;借助内存加速，提高数据分析效率。
典型客户及案例
典型客户：摩森康胜啤酒酿造公司 (Molson Coors)
典型案例：
https://www.360docs.net/doc/123727273.html,/china/solution/platform-technology/business-intelli gence.html
6.2 IBM
IBM 是全球信息产业领导企业,为中国客户提供领先的的硬件、软件、企业咨询和技术服务,助力中国各行业持续创新转型。在过去的 100年，世界经济不断发展，现代科学日新月异，IBM 始终以超前的技术，出色的管理和独树一帜的产品领导着信息产业的发展，保证了世界范围内几乎所有行业用户对信息处理的全方位需求。IBM 在新中国的发展之旅起始于 1979年。作为全球信息产业的领袖企业,IBM 在中国改革开放的每一个阶段都以前瞻的思想、创新的技术、深刻的商业理解和诚信的服务积极地支持了中国各行各业的飞速成长。
核心产品
IBM Cognos 商业智能(Business Intelligence)
产品特点
IBM Cognos Business Insight通过提供规划、场景建模、实时监控和预测分析等功能扩展了传统的商业智能。利用这一不受限制的商业智能工作空间，人们可以自由思考，随处办公(在办公室里、在旅途中，甚至在脱机状态下)。业务
用户可以通过它修改、搜索和组合所有与业务相关的信息。它是一个创新型商业智能工作空间，它使业务用户能在任意时间段访问几乎所有类型的数据。它使用户能够通过一个仪表板样式的界面来组装、个性化、分析信息，并与信息进行交互。
典型客户及案例
典型客户：李宁、雅戈尔
典型案例：
https://www.360docs.net/doc/123727273.html,/software/cn/data/youngor/video_popup.html
6.3 Microsoft
核心产品
SQL Server
产品特点
SQL Server可以使用高性能的 in-memory 技术跨 OLTP、数据仓库、商业智能和分析工作负载构建关键任务应用程序和大数据解决方案，而无需购买昂贵的外接程序或高端设备。利用 in-memory 技术，数据服务公司可以实时访问产品数据。
典型客户及案例
典型客户： AMD、艾美特、Giordano、Mitsubishi Caterpillar Forklift Europe(MCFE)、中国石油
典型案例：
https://www.360docs.net/doc/123727273.html,/china/casestudies/results.aspx?CompanyName=B I
6.4 Microstrategy
6.5 上海亦策软件科技有限公司
6.6 文雅科信息技术(上海)有限公司
6.7 北京天之华软件系统技术有限责任公司
6.8 上海河狸信息科技有限公司
6.9 上海威数软件有限公司
6.10 蓝科财务咨询(上海)有限公司
6.11广州思迈特软件有限公司
6.12 珠海奥威软件科技有限公司
其他厂商详情(略)，查看完整版选型报告请在填写问卷后获取https://www.360docs.net/doc/123727273.html,/report/2015BI/2015BI.html
表2企业基本资料(部分)
表3 产品基本资料(部分)
表4报价、收费与服务模式
详情(略)，查看完整版选型报告请在填写问卷后获取
https://www.360docs.net/doc/123727273.html,/report/2015BI/2015BI.html
参考文献：
制信网选型攻略文库：
https://www.360docs.net/doc/123727273.html,/LectotypeLibraryList.aspx?field=2
亚德客标准气缸尺寸
神威气动https://www.360docs.net/doc/123727273.html, 文档标题：亚德客标准气缸尺寸 亚德客标准气缸尺寸的介绍： 引导活塞在缸内进行直线往复运动的圆筒形金属机件。空气在发动机气缸中通过膨胀将热能转化为机械能；气体在压缩机气缸中接受活塞压缩而提高压力。涡轮机、旋转活塞式发动机等的壳体通常也称“气缸”。气缸的应用领域：印刷（张力控制）、半导体（点焊机、芯片研磨）、自动化控制、机器人等等。 二、气缸种类： ①单作用气缸：仅一端有活塞杆，从活塞一侧供气聚能产生气压，气压推动活塞产生推力伸出，靠弹簧或自重返回。 ②双作用气缸：从活塞两侧交替供气，在一个或两个方向输出力。 ③膜片式气缸：用膜片代替活塞，只在一个方向输出力，用弹簧复位。它的密封性能好，但行程短。 ④冲击气缸：这是一种新型元件。它把压缩气体的压力能转换为活塞高速（10～20米/秒） 运动的动能，借以做功。 ⑤无杆气缸：没有活塞杆的气缸的总称。有磁性气缸，缆索气缸两大类。 做往复摆动的气缸称摆动气缸，由叶片将内腔分隔为二，向两腔交替供气，输出轴做摆动运动，摆动角小于280°。此外，还有回转气缸、气液阻尼缸和步进气缸等。 三、气缸结构： 气缸是由缸筒、端盖、活塞、活塞杆和密封件等组成，其内部结构如图所示： 2：端盖 端盖上设有进排气通口，有的还在端盖内设有缓冲机构。杆侧端盖上设有密封圈和防尘圈，以防止从活塞杆处向外漏气和防止外部灰尘混入缸内。杆侧端盖上设有导向套，以提高气缸的导向精度，承受活塞杆上少量的横向负载，减小活塞杆伸出时的下弯量，延长气缸使用寿命。导向套通常使用烧结含油合金、前倾铜铸件。端盖过去常用可锻铸铁，为减轻重量并防锈，常使用铝合金压铸，微型缸有使用黄铜材料的。 3：活塞 活塞是气缸中的受压力零件。为防止活塞左右两腔相互窜气，设有活塞密封圈。活塞上的耐磨环可提高气缸的导向性，减少活塞密封圈的磨耗，减少摩擦阻力。耐磨环长使用聚氨酯、聚四氟乙烯、夹布合成树脂等材料。活塞的宽度由密封圈尺寸和必要的滑动部分长度来决定。滑动部分太短，易引起早期磨损和卡死。活塞的材质常用铝合金和铸铁，小型缸的活塞有黄
商业智能(BI)项目可行性研究报告
商业智能（BI）项目 第一章、商业智能(BI)项目总体介绍 第一节、项目名称 商业智能（BI）项目 第二节、商业智能（BI）概念 商业智能又名商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。 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。 可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），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、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。 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，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即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。
BI(商业智能)四大厂商产品及阐述20090914
BI（商业智能）四大厂商产品及阐述20090914 2007年，商业智能（business intelligence，下称BI）市场上的厂商掀起过并购狂潮，2008年则轮到客户来选兵择将了。目前，业界最大的4家厂商都向客户承诺：“想要满足企业全部BI和数据管理需求的整套基础设施吗？我们能够办到。想让更多的员工利用BI吗？我们照样能行。”总而言之，每家厂商都在向你兜售他们的BI平台。面对他们的种种说词，你究竟应该耐心倾听还是堵上自己的耳朵呢？先了解一下他们各自的BI策略，将有助于你做出正确的决定。 在去年短短的一年内，甲骨文公司（Oracle，下称甲骨文）收购了海波龙公司（Hyperion，下称海波龙），SAP公司买下了博奥杰软件公司（Business Objects，下称博奥杰），国际商用机器公司(IBM)则吞并了Cognos公司。根据国际数据公司（IDC）的资料，在价值70亿美元的BI工具市场上，包括微软公司（Microsoft，下称微软）在内的四大BI厂商目前占据了半壁江山，预计该市场今年将获得11%的增长。 如今，四巨头正精心打造各自的平台，为客户提供整个企业层面的BI软件解决方案，所有与用户信息相关的IT系统都将被纳入其中。他们致力于将传统的BI工具（如查询、报表和仪表盘）与各自的其他软件产品（包括数据库、中间件、企业应用程序以及协作软件等）更好地整合在一起。与此同时，他们还表示将继续开发和支持能与对手厂商的软件良好兼容的BI工具。不过，你最好别相信这一点。因为厂商的开发团队在为各项目分配时间和资金时肯定会有所取舍，而他们自己的产品毫无疑问将被放在首位。 甲骨文、IBM和微软会鼓动你在采购数据库和BI工具时都选择他们的产品，但你得小心，别太过依赖同一家供应商。MicroStrategy公司的首席执行官（CEO）迈克尔〃塞勒（Michael Saylor）就表示：“首席信息官（CIO）都不愿被某一家厂商的产品绊住手脚，他们更愿意选择那些给他们留有自由空间的厂商。”该公司是硕果仅存的几家独立BI厂商之一，塞勒坚持认为“独立的BI平台才是最可靠的”。 不过，利用主要的几家软件或数据库厂商来为企业打造BI平台也有好处。这些厂商可以帮你把涉及广泛的技术需求拼接到一起，在全公司范围内建立BI 平台，同时尽量减少合作厂商的数量。 在对厂商进行评估时，你得看看自己对心目中理想的BI平台有何标准。如果你认为一切都取决于数据库，那么甲骨文或IBM可能会是最佳选择。如果你想让用户有更多方法对公司交易系统中的数据进行分析，那就看看SAP的产品。如果公司中用到BI最多的人是首席财务官（CFO），那么甲骨文和SAP则是上上之
几种典型的商业智能(BI)系统架构分析
几种典型的商业智能(BI)系统架构分析 1、简单的BI架构这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。 2、联合的BI架构（Federated BI Architecture）这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。 2、1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture）·通常用于中小组织·需要良好的保管者的沟通·需要高级执行者买进·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的） 2、2 分布式逆向BI架构（Distributed Upstream BI Architecture）·中小组织和大型组织都适用·是大多数从下
至上注重实效表现的逼近系统·更多的考虑多数人意见·更多的限制于大多数人意见·实施团队需要良好的沟通 2、3 集中式的顺序BI架构（Centralized Downstream BI Architecture）·适用于长期数据仓库项目·用于紧密配合多管道的在巨大组织中到处存在的DW/DM系统·经常目标设定为特殊功能组织或行政中心·需要高层在所有的拥有者进行决策·需要为已有系统在实施团队和支持团队建进行良好的沟通 2、4 分布式顺序BI架构（Distributed Downstream BI Architecture）·适用于大型多元化组织·容易适应各种不同的冲突·容易转换到不同的环境·需要为已有系统在实施团队和支持团队间进行良好的沟通 2、5 混合型BI架构（Hybrid BI Architecture）·比任何理想化模型更接近现实情况·更适应自然的联盟·元数据集成更具有挑战性
商业智能
商业智能系统的功能构架 来自：中国计算机用户作者：cgd007 日期：2004年02月02日浏览次数：2096 作者：滕桂法发表：2003.11.12 目前，很多厂商活跃在商业智能（下面称BI）领域。事实上，能够满足用户需要的BI产品和方案必须建立在稳定、整合的平台之上，该平台需要提供用户管理、安全性控制、连接数据源以及访问、分析和共享信息的功能。BI平台的标准化也非常重要，因为这关系到与企业多种应用系统的兼容问题，解决不了兼容问题，BI系统就不能发挥出应有效果。这里我们通过对一个实验室的BI系统模型（我们将其称为D系统）进行功能解剖，来介绍BI系统。 D系统是一个面向终端使用者，直接访问业务数据，能够使管理者从各个角度出发分析利用商业数据，及时地掌握组织的运营现状，作出科学的经营决策的系统。D系统可实现从简单的标准报表浏览到高级的数据分析，满足组织内部人员的需求。D系统涵盖了常规意义上商业智能（BI）系统的功能，主要构架包括以下几个方面。 读取数据 D系统可读取多种格式（如Excel、Access、以Tab分割的txt和固定长的txt等）的文件，同时可读取关系型数据库 (对应ODBC)中的数据。在读取文本和数据的基础上，D系统还可以完成：连接文本把2个CSV文件中的共同项目作为键（Key），将所需的数据合并到一个文件，这样可以象操作数据库一样方便，但无须用户编程即可实现。 设置项目类型作为数据的项目类型，除按钮(button)（文字项目）、数值项目以外，还可以设置日期表示形式的日期数据项目、多媒体项目和不需要生成按钮但在列表显示中能够浏览的参照项目。 期间设置日期项目数据可以根据年度或季度等组合后生成新的期间项目。同样，时间项目数据可以根据上午、下午或时间带等组合后生成新的时间项目。 设置等级对于数值项目，可以任意设置等级，生成与之相对应的按钮。例如，可以生成与年龄项目中的20岁年龄段、30岁年龄段的等级相对应的按钮。 分析功能 关联/限定关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是，事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。D系统把这种关联的分析设计成按钮的形式，通过选择有/无关联，同时/相反的关联。对于结构化的数据，以客户的购买习惯数据为例，利用D系统的关联分析，可以发现客户的关联购买需要。例如，一个开设储蓄账户的客户很可能同时进行债券交易和股票交易。利用这种知识可以采取积极的营销策略，扩展客户购买的产品范围，吸引更多的客户。 显示数值比例/指示显示顺序 D系统可使数值项目的数据之间的比例关系通过按钮的大小来呈
商业智能(BusinessIntelligence)介绍090804
商业智能（BusinessIntelligence）介绍 前言 2007年3月，甲骨文以33亿美元价格收购企业绩效管理软件厂商Hyperion(海波龙)，同年4月，BusinessObjects宣布收购Cartesis，BusinessObjects公司需要支付的总交易金额为2.25亿欧元(约合3亿美元)现金。10月8日，德国软件巨头SAP周日表示，将以48亿欧元(约合68亿美元)现金收购法国商业智能软件开发商博奥杰(BusinessObjects)。 商业智能并购金额如此巨大，显示必须有相应的市场规模，BI公司才会拥有如此市值。昂贵的商业智能分析软件，必然伴随着商业智能分析项目的高额软件使用许可费用和实施成本，这还不包括项目实施潜在的失败风险！ 最重要的，商业智能看似日益普及，中小企业是否可以从中受益？ 什么是商业智能呢？先让我们来看看有关权威机构是如何对商业智能定义的！ 第一部分权威机构对商业智能的定义 GartnerGroup --（全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司。其研究范围覆盖全部IT产业，就IT的研究、发展、评估、应用、市场等领域，为客户提供客观、公正的论证报告及市场调研报告，协助客户进行市场分析、技术选择、项目论证、投资决策） l商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。 2商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。 IDC --（是IDG（国际数据集团）旗下子公司，全球著名的信息技术、电信行业和消费科技市场咨询、顾问和活动服务专业提供商） l商业智能是一组软件工具的集合： （1）终端用户查询和报告工具：专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适用于专业人士的成品报告生成工具 （2）OLAP工具：提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。OLAP也被称为多维分析 （3）数据挖掘（DataMining）软件：使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。 （4）数据集市(DataMart)和数据仓库（DataWarehouse）产品：包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型。 （5）主管信息系统(EIS，ExecutiveInformationSystem) 通俗地说BI就是收集相关信息并加以分析，以帮助您做决策。成功的BI系统多采用了数据仓库技术。 AMT --（AMTGroup是国内管理理念、管理工具与信息技术领域创办时间最长、最具影响力的权
(完整word版)几种典型的商业智能(BI)系统架构分析
几种典型的商业智能（BI）系统架构分析 目前，随着商务智能理论的不断发展，商务智能的系统架构已经从单一的理论衍生出多种架构，如分布式商务智能架构，联合商务智能架构等。下图是前BO公司定义的商务智能的基本架构，它是一种开放式的系统架构，可以分布式集成现有的系统。从这个架构中，我们可以比较清楚的看出目前商务智能架构的模式。包括数据层、业务层和应用层三部分。数据层基本上就是ETL过程。业务层主要是OLAP和Data Mining的过程。在应用层里主要包括数据的展示，结果分析和性能分析等过程。在实际应用中，由于每个公司的规模和组织架构的不同，在实施商务智能选择系统架构的时候要结合公司的特点，选者最合适的架构。下面就介绍几种现实系统中的几种BI架构。 BO公司定义的BI架构 1、简单的BI架构 这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。
2、联合的BI架构（Federated BI Architecture） 这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。 2.1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture） ·通常用于中小组织 ·需要良好的保管者的沟通 ·需要高级执行者买进 ·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的）
商业智能微网与解决方案
地产智能微网解决方案 该方案主要针对商业建筑如办公楼、购物中心、机场、车站、医 院、科技馆、博物馆、体育馆等大型建筑等，提供清洁能源利用的整设计应用屋顶光伏，体解决方案。方案结合商业建筑特点及用能需求，配置一定容量的储能系统，组成并网型智能微网系统。利用微网能量管理系统，确保清洁能源的优先及高效利用，节约传统能源，实现商业地产的清洁用能、经济用能、智慧用能，达到节能、环保、经济、高效的用能效果，打造绿色、节能、环保、高效的公共建筑用能新模具有很好的经济效益和社会生态效益。树立良好的社会公共形象，式，智能微网可以并网运行，也可以离网独立运行，并可以实现在不同运行模式之间的平滑无缝切换，因此也可以作为商业建筑的应急电源和灾备电源，确保特殊情况下重要负荷的可靠持续用电。
专业资料． 一体化户用微网系统解决方案 在用户自有建该方案为单个用户提供清洁能源利用的一体化微网解决方案。 筑及空间，设计风、光、建筑一体化清洁能源使用方案，结合一定比例的储能元微网同市电联网运行并采取自发自-用电系统，（电、件热）建立户用智能微网发用、余电上网、电网调节的智能运行控制模式，在市电网故障时自动切换到离网之间。5kW-50kW运行模式继续供电。户用微网系统容量一般在
专业资料． 绿色海岛智能微网解决方案
偏远无电地区的生产生活用电问该方案主要用于解决孤立海岛、题。利用分布式风力发电、光伏发电作为主要电源，结合高性能储能用电的-装置，并利用柴油发电机作为后备电源，建设具备发电-配 电 独立微电网系统，解决当地居民的用电难、用电贵的问题。利用柴油发电机组作为备用电源，可以降低系统对储能的容量要求，减少储能设备投资，并提高独立微网的供电可靠性。该解决方案提供的微网系统可以为负荷提供持续稳定的高品质电力供应。
_商业智能：数据分析基础
第1章 商业智能：数据分析基础 本章目标： ●理解商业智能系统的用途和结构 ●理解多维数据分析的概念 ●学习如何使用数据仓库实现维度数据模型 ●学习如何使用分析服务实现维度数据模型 1.1 商业智能简介 商业智能(Business Intelligence，BI)是从一个公司的运行系统或外部资源所包含的数据中获得的信息。商业智能有助于我们更好更快地做出决策。假设你现在是一家新创公司的总经理，公司名为Adventure Works Cycles(下文简称AWC公司)，面向北美、欧洲以及亚洲制造和销售自行车、自行车部件、运动服饰和相关配件。AWC公司需要发展，可目前有限的资源无法支撑其壮大。但是为了公司的发展你必须做出决策，而为了做出合理的决策，你需要一些特殊的信息。你可能会阅读《华尔街日报》来把握最新的商业趋势，或者在收藏夹中保存https://www.360docs.net/doc/123727273.html,网站的书签。所有这些信息以及你积累的经验会让你做出一个主观的、凭直觉的(gut-feeling)决策。但事实上，你可能希望自己的决定是客观的、有数据支撑的。需要的数据包括公司的订单处理、会计报表、人力资源以及其他的商业系统。同时还需要一个由第三方提供的市场预测数据和汇率信息。这时，需要一个能将所有这些信息汇总起来供今后使用的工具，这个工具就是商业智能系统。商业智能系统是一种解决方案，它能从多个数据源收集数据，将各种数据进行转化使之一致并能存储在同一个位置，为你进行分析和制定决策提供数据支持。 商业智能系统至多由以下五层组成： (1) 数据源层 (2) 数据转换层 (3) 数据存取层 (4) 分析层 (5) 表示层 数据源层包含的数据有：①维护公司日常运作的系统中的数据，包括文本文件、Excel电子表格文件或Access数据库文件中的数据；②从外部源中获取的数据。由于这些数据从不同的数据源中获得，因此很难直接利用它们创建报表和进行分析。数据转换层用于从不同数
商业智能可视化分析系统
商业智能可视化分析系统 数据可视化是商业智能系统的前端，负责与决策者进行交互，是实现数据呈现和分析操作功能的可视化交互工具。可视化系统对于决策者获取决策依据、进行科学的数据分析、辅助决策人员进行科学决策显得十分重要。因此商业智能的可视化系统对于提升组织决策的判断力、整合优化企业信息资源和服务、提高决策人员的工作效率等具有重要的意义。 数字冰雹的商业智能可视化系统具备以下功能： 一、多视图整合、交互联动 基于多种形式的可视化视图，展示数据在不同维度下呈现的数据背后的规律。在任一视图当中，点击数据区块、图例，全部数据视图都会按照相同的筛选条件显示各自统计指标的数据分析结果。 实现了最简单直观的操作模式，实现了全局数据联动筛选分析；帮助用户快速了解全部数据指标在不同维度下的的走势、比例、关系；使用户可以全方位了解企业运行态势，并快速把握数据背后的规律，达到洞悉数据价值的目的 二、支持数据上卷下钻
数字冰雹可视化平台，可以面向上到全球乃至宇宙空间的全局态势数据，下至某一设备传感器的任意时点数据记录，逐级数据的上卷下钻，呈现数据整体与局部的关系。 三、科学专业的交互分析手段 平台提供了一套科学专业的统计数据分析方法和丰富多样的数据显示、交互功能，针对海量数据繁多的指标与维度，按主题、成体系、有针对性的呈现复杂数据背后的联系。包括： ?数据历史回放?数据预警报警?实时监控?推演仿真?数据筛选查询?信息标绘功能 四、超高分辨率、多屏联动、触控交互支持 ?平台可实现高达五千万像素的超清单机输出，并且具备优异的显示加速性能；?系统架构支持主从屏联动、多屏联动、自动翻屏、指定页面输出的屏幕等大屏展示功能，并且提供优异触控交互支持。 ?充分体现用户在信息化建设、大数据分析应用领域的高水准。
商务智能论文
主流商务智能解决方案的对比和分析 作者：彭潇勇软工一班2010302580155 摘要：针对市场上五种比较流行的商务智能解决方案供应商的产品进行了不同角度的分析与对比，指出了各种解决方案之间的共性和特性，并分析对比了各个产品之间的优劣势。以此作为国内企业寻找切合本企业实际利益的商务智能解决方案的一个依据。 1、引言： 商务智能，指用现代数据仓库技术、在线分析技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商务智能（Business Intelligence，简称BI）最早由Gartner Group于1996年提出。Gartner将BI定义为“各种不同的应用程序和技术，可用于收集、存储、分析、共享数据并提供数据访问，从而帮助企业用户做出更好的业务决策。”商务智能的基本理念便是提升业务洞察力，将数据信息转化为商务价值。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，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即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。借助这一手段，企业可以在市场更加多变、竞争更加激烈、组织越来越复杂、规模越来越庞大的商业环境下高效运营、正确决策、快速响应，从而实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转化。因此商务智能应该被看成是一种更好的为企业制定决策提供数据支持和信息知识的解决方案。 既然是解决方案型的技术，便不是一个高下立判的问题。因此我们便有必要对一些主流BI解决方案进行有针对性的分析，提取出其中值得企业关注和投资的信息，以便为企业选择BI解决方案提供一个有针对性的依据。一下便是有关IBM、Microsoft、Oracle、SAS、SAP 这五大BI解决方案提供商的对比分析。 2、五大主流BI解决方案提供商的对比： 2.1、IBM商务智能解决方案特性： IBM 公司在数据仓库/商业智能行业处于领先地位, 根据Survey. com 的2001 报告“数据仓库解决方案”, IBM 的市场占有率将近61% 。全世界跨各行各业的公司都选择了IBM的BI解决方案来帮助他们更具有方向性、更有利润的运营。 IBM具有如此庞大的市场占有率，这与其分布于世界各地的数千名BI咨询专家，以及由在BI方面具备提供解决方案资格的IBM业务合作伙伴组成的巨大网络分不开的。借用集成了各种不同类型的BI工具的DB2，IBM公司具备了相当丰富的经验和专长来开发经济高效、全面的解决方案，可以满足不同行业的具体需求和单个客户的需求。 IBM使用DB2 Warehouse Manager 构建数据仓库。有助于简化和加速构建数据仓库原型，以及后续BI系统的开发与配置。同时，用于构建和管理数据仓库架构的IBM 工具使企业能够构建和提供与Web 数据源相集成的数据仓库, 并且能够构建稳固、可扩展的数据中心和业务应用。 2.2、Microsoft商务智能解决方案： 进入2010年以后，微软的Office 2010、SharePoint2010、SQL Server 2008 R2等重头产品相继发布，从此，微软推出了一个新的组合型商业智能解决方案。 在这个解决方案中，微软强调商务智能的平民化，即企业的每一个员工都可以很容易的上手进行数据分析挖据并得到自己想要的数据。在底层有了SQL Server做保障，用户只要精
商业智能+大数据分析报告
2016年出版
正文目录 1、BI行业增长强劲，下游需求突出，竞争壁垒有抬升趋势 (4) 1.1、商业智能（BI）认可度持续提高，市场规模不断扩大 (4) 1.2、BI 产业链结构分析 (6) 1.2.1、BI 上游 (6) 1.2.2、BI 下游 (6) （1）、电信行业：大数据潜在金矿、亟待规模开发 (8) （2）、金融行业：效率与安全双轮驱动大数据应用深化 (8) （3）、电子政务：政务信息化政策利好大数据整体解决方案商用 (9) （4）、电力行业：生产信息决策与节能减排双重利好于大数据 (10) 1.3、BI 与大数据的联系与区别 (10) 2、大数据：逐步走向成熟，市场进入爆发成长期 (11) 2、从BI 到大数据4.0的演变历程 (12) 2.1、大数据核心技术不断演进，年增50% (12) 2.1.1、大数据的史前时代 (16) 2.1.2、大数据1.0 效率为先(2012-2015)：非结构化数据处理加速 (17) 2.1.3、大数据2.0 变现为王(2015-2020)：用户画像与标签 (18) 2.1.4、大数据3.0 与4.0 决策为本(2020-2030)：机器学习与洞察 (19) 2.2、大数据产业步入快速增长、国内相关企业产业布局呈哑铃型 (20) 2.2.1、从概念热炒到实际应用，大数据步入快速成长期 (20) 2.2.2、大数据产业链分工明晰，发展侧重数据采集及应用、呈现哑铃型 (21) 2.3、大数据助力产业升级创新 (22) 3、大数据主要应用分析 (23) 3.1、电信行业大数据应用 (23) 3.1.1、电信大数据爆发式增长，但运营商进入存量经营时代 (23) 3.1.2、电信运营商大数据变现具备基础 (24) 3.1.3、利用大数据，聚焦服务、创新、运行支撑 (25) 3.1.4、海外成功先例，值得借鉴 (26) （1）、全球电信运营商大数据实践 (26) （2）、法国电信：利用大数据开拓新服务领域 (28) （3）、西班牙电信大数据应用 (29) 3.2、金融行业大数据应用 (29) 3.2.1、强调大数据环境下的客户、市场、运营洞察 (29) 3.2.2、工商银行：利用大数据洞察客户心声 (31) 3.3、互联网大数据应用分析 (32) 3.3.1、大数据先行者，促进营销、信息与业务多重变革 (32) 3.3.2、BAT：领军大数据变革时代 (33) 3.3.3、亚马逊：用户行为数据分析助推个性化营销 (36) 3.4、工业大数据应用 (37) 3.4.1、借力大数据，实现设备、系统、决策智能化 (37) 3.4.2、工业大数据：中国制造2025 核心技术 (37) 3.4.3、汽车行业：“变形金刚”改变行业战斗方式 (38) 3.5、航空业大数据应用分析 (39)
气缸选型步骤及技巧
气缸选型步骤 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 一、气缸型号分类 （1）从动作上分为单作用和双作用，结构示意图如图所示，前者又分弹簧压回和压出两种，一般用于行程短、对输出力和运动速度要求不高的场合（价格低、耗能少），双作用气缸则更广泛应用。（注：不要把单双作用气缸跟带还是不带磁环气缸等同了） （2）从功能上来分（比较贴合设计情况），类型较多，如标准气缸、复合型气缸、特殊气缸、摆动气缸、气爪等，其中比较常用的为自由安装型气缸、薄型气缸、笔形气缸、双杆气缸、滑台气缸、无杆气缸、旋转气缸、夹爪气缸等，如图所示，大家只要了解各种气缸大致特性和对应型号，要用时调（标准件图纸）出来即可！ 基于对气缸在动力特性或空间布局方面的应用特长，我们在实际选用气缸时，首先是确定一个合适的类别从三面考虑：功能要求、空间要求，精度要求。 气缸型号、气缸种类、气缸规格、最全面的气缸大全选型介绍与分析 ●节省空间 指气缸的轴向或径向尺寸比标准气缸的较大或较小的气缸，具有结构紧凑、重量轻、占用空间小等优点，比如薄型气缸（如SDA系列，缸径=Φ12mm～Φ100mm，行程≤100mm）和自由安装型气缸（如CU系列，缸径=Φ6mm～Φ32mm，行程≤100mm），如图所示：
广泛应用的气缸具有节省空间特长的还有无杆气缸，形象地说，有杆气缸的安装空间约2.2倍行程的话，无杆气缸可以缩减到约1.2倍行程，一般需要和导引机构配套，定位精度也比较高。 磁偶式无杆气缸：活塞两侧受压面积相等,具有同样的推力,有利于提高定位精度,适合长行程，重量轻、结构简单、占用空间小，如图所示 机械式无杆气缸：“有较大的承载能力和抗力矩能力，适用缸径Φ10mm～Φ80mm，此外，同样希望节省空间兼顾导向精度要求时，往往会用到双杆气缸（相当于两个单杆气缸并联成一体）。 ●精度要求 一般采用滑台气缸（将滑台与气缸紧凑组合的一体化的气动组件），也有各种细分的类型，工件可安装在滑台上，通过气缸推动滑台运动，适用于精密组装、定位、传送工件等。 ●摆动/旋转运动 遇到需要摆动或转动的场合，一般采用旋转气缸，主要有以下几类： 叶片式旋转缸：用内部止动块或外部挡块来改变其摆动角度。止动块于缸体固定在一起，叶片于转轴连在一起。气压作用在叶片上，带动转轴回转，并输出力矩。叶片式摆缸由单片式和双片式。双片式的输出力矩比单片式大一倍，但转角小于180度。 齿轮式旋转缸：气压力推动活塞带动齿条作直线运动，齿条推动齿轮作回转运动，由齿轮轴输出力矩并带动外负载摆动。齿轮齿条式摆缸有CRJ、CRJU（缸大小代号0.5、1mm），CRA1（缸径30~100mm标准型）、CRQ2（缸径10~40mm薄型）、MSQ（缸径10~200mm 摆动平台）系列可供选择。 转角下压气缸：也称回转夹紧气缸，旋转到一定角度后下压夹紧 ●夹持/固定产品
BI商业智能系统
BI商业智能系统
随着企业各种信息系统的建设和完善，企业所拥有的数据越来越多。决策者面对的问题已经不再是缺少信息，而是如何得到正确的信息以帮助制定决策。典型的公司拥有数十乃至上百个应用，但是却难于从中提取、综合、使用这些系统的数据，继而从数据中提取有用的信息，发掘并提升数据的价值。 商业智能(Business Intelligence，简称BI)提供了提取数据、处理加工、信息访问的技术手段。经过多年发展，其运用范围逐渐由支撑特定业务过程的战术性决策发展到在企业范围内系统化地创造价值。因此，越来越多的企业已将其视为战略性的企业应用。 商业智能通过将分散在企业各系统中的数据进行整合，使得繁琐的信息获取过程变得简便易行。任何用户都能够容易的运用这些技术进行决策，业务执行、业务管理、企业管理各个层次上的用户都能够使用不同的工具和技术做出明智的决策，全方位
的提高企业的竞争力。 信息技术在企业中的地位正在由业务支撑工具逐步走向中心性地位，在很大程度上影响着企业如何开展业务和创造新的价值。企业要求IT系统不仅要能够支撑特定业务的执行，而且还要能够创造出新的价值。 由于IT在业务中逐步走向中心地位，对这些信息的访问也需要扩展到原来创建系统所服务的对象之外。系统之间越来越需要广泛的互相连接，以及扩展连接到客户和合作伙伴的系统。 与此同时，由于系统是业务的载体，所以必须要能够跟随业务变化而变化，成为快速革新的助推器而不是障碍。作为企业的关键资产，IT不仅被期望是一个运行良好的成本中心，而且是企业成长和扩张的贡献力量。 业务对IT要求的多种重要能力： 广泛互联的能力：连接客户、合作伙伴，赋予员工新的能力。通过将内部员工、合作伙伴和客户的数据进行整合，并进行加工和提炼后再提供出来供内部员工、合作伙伴和客户使用，商业智能系统提升了三者业务上互相联接的能力 适应变化的能力：随着业务的发展而变化，促进而非阻碍业务发展。 创造价值的能力：在业务的各个不同层面上创造价值。商业智能系统为企业各个不同层面的人提供合适的工具和信息，使得获取准确信息和做出明智决策的能力不仅仅局限于决策层，而是
商业智能分析论文
数据仓库与数据挖掘论文题目BI技术应用现状及相应软件工具介绍评语： 学院计算机工程学院班级计算1314 姓名 __苏帅豪___ 学号 201321121109 成绩指导老师曾勇进 2016年 6 月 12 日
BI技术应用现状及相应软件工具介绍 [摘要] 商业智能是从大量的数据和信息中发掘有用的知识，并用于决策以增加商业利润，是一个从数据到信息到知识的处理过程。本文从当前商业智能实际出发，清晰阐述了商业智能的概念，总结和分析了商业智能发展的现状,并对商业智能今后的发展做出了展望。与此同时,客观分析了目前我国商业智能发展的状况,介绍了BI工具的情况。使我们能够认清形势,更好地发展。 [关键词] 商业智能、cognos、数据仓库、查询与报表 [正文] 1.商业智能概念： 提到“商业智能”这个词，网上普遍认为是Gartner机构在1996年第一次提出来的，但事实上IBM的研究员Hans Peter Luhn早在1958年就用到了这一概念。他将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。” 在1989年，Howard Dresner将商业智能描述为“使用基于事实的决策支持系统，来改善业务决策的一套理论与方法。”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。 可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，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、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。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，然后经过抽取、转换和装载，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、联机分析处理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
概念 商业智能的概念于1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处 工作原理 商业智能 (BI) 交付了一个简单的承诺：在全组织范围内交付 更出色的决策制订，从而提升业务绩效。如果您确信对企业数 据的洞察是可靠的、明智的和完整的，那么就可以信任所制订 的全部决策。有了这种程度的信心后，即可安然无忧地提升业 务绩效、树立竞争优势、实现企业目标。 Microsoft BI 有助于交付值得信任、可靠的决策制订，其关键步骤有三个 第一步：优良的数据 为用户提供一种找到所需数据的方法，这些数据采用了一种有助于制订决策、易于理解的格式。Microsoft SQL Server 2005 能帮助改进数据过程。SQL Server 2005 提供了一个企业就绪、久经考验的关系引擎，可存储海量数据，支持高查询负载、高性能和群集，可扩展到满足最大的企业需求。
可为大量用户轻松访问。 第二步;利用工具获取更深洞察力 为最终用户提供资源，帮助他们制订准确、自信的决策。其中一种已被许多人使用、理解和信任的工具就是 Microsoft Office Excel。在Excel 2007 版本中，Microsoft 为分析、可视化数据和获得数据洞察的能力进行了大量投资。 第三步:使决策与公司目标一致 前两个步骤帮助各员工作出单独决策。步骤 3 帮助改进整个组织内的企业级决策制订。Microsoft Office PerformancePoint Server 2007 提供了整合全部企业数据（从销售到 HR，从运营到财务）的信息视图，从而使之成为可能。决策制订现在有了丰富的上下文，捕获了整个企业的所有工作。 Office PerformancePoint Server 2007 构建于 SQL Server 2005和 Microsoft Office 2007 系统之上，它采用以下三种关键方法优化
商业智能的需求分析
从这个变迁，回应刚才的我对商业智能的分拆，我们看到了一个很明显的趋势，就是目前商业智能需求的重点逐渐从“智能”转向“商业”，同时也因为这种我们和我们的客户对商业智能的理解的变迁，直接地影响了商业智能的需求形态，也必然对商业智能需求分析工作者提出了与时俱进，不断调整和修改需求分析方法的要求。 在技术驱动的时代，商业智能的需求分析更多地是侧重在bi工具的应用，例如用报表工具来实现一些管理性的报表，用olap来实现一些经常性的数据统计与分析，用etl工具来替代手工编写代码方式的数据迁移。这个阶段的需求分析过程有非常明显的技术倾向性，这种项目往往有个前提，就是目标技术平台往往在项目启动之初已经敲定，需求分析师首先要非常了解目标技术平台的各项技术指标，并且非常小心地把目标用户的需求引导并且框定在这个目标技术平台的能力范围之内，这个逻辑是很自然的，也是无可厚非的。 在业务驱动的时代，需求分析师首先需要非常熟悉目标用户的日常业务，商业智能系统比传统业务系统相比，需求的把握与定义是非常困难的，传统业务系统的流程是非常清晰的，类似银行业务的核心业务系统，诸如储蓄业务，对公业务，国际业务即使种类很多，而对于落实到具体业务的需求的时候，起码同一家银行是有一个标准的业务操作的流程的，不论流程多么复杂，所对应的需求总是明确的，可见的，用程序化的方式来表达也是简单的，而且作为生产系统，早日投产比完善往往是更具价值，在这个大前提是，花繁为简，稳定压倒一切是甲乙双方都认同的。而作为以辅助业务中战术决策的商业智能系统，首先要迈过的一个关口就是，在战术智慧上，系统的决策水平要起码高明于一个中等层次的业务人员的商业智慧，这样他才会觉得系统对他是有帮助的，回应刚才我所提出的，对商业智能需求的定义和控制过程事实上就变成了对人脑的控制过程，需求分析师如果不是一位该业务领域的专家，所能形成的需求分析结果能一次性地获得业务人员的真心拥护和认可无疑是天方夜谭，而在目前的bi界中，完全是从业务成长起来的bi需求分析工作人员凤毛麟角，实际情况往往是，一群技术功底还不错，脑子又转得比较快，能给客户一个良好形象的技术人员出身的人充当了bi需求分析师的角色，我就是一个非常典型的例子，这些人如果心态正确的话，会抱着一种对业务无知的谦卑感虚心地向自己的客户请教，并且仗着客户对技术莫测高深的敬畏，迅速地把需求结果框定为一个个本来就是客户手工在做的报表，当然也不排除通过向客户的需求学习，初步掌握了一些业务上的规律，把客户的需求提炼成灵活查询或者多维分析的模型。不幸地，就是这种需求分析方式也造成了我的报告开头所形成的需求怪圈，可以说，这种不幸的局面是先天性的，在东西没有实际做出来以前，无论是客户还是我们的需求分析师，双方所沟通的都是对方头脑里的想象，然后把这种想象用稍微直观一点的方式描述出来，这种表达的效果不管花了多少的细致周到的努力，实质上还只是一种纸上谈兵，或者俗称画饼，饼的模样是画出来了，饼的味道是无论如何也画不出来的，然而时间是不会等人的，工程师们迅速地照饼样动手施工，力求早日让客户吃上称心可口的美味，然而，交付的时刻往往是令人悲哀的，当用户第一口咬下去以后，能一口咬定就收货的用户几乎是不可能的，因为本来就是“学生”做出来的东西，有这样的结局是不足为怪的，于是就有接下来的不断的用户抱怨，不断的需求“变更”，不断的“优化”，不断的“补丁”，不断的忧虑和烦恼…… 目前，针对这种情况，一些大公司仗着自己的影响力，组织了一群技术专家经过多年的类似项目经验沉淀后，形成了一套所谓的模板，一则让bi需求分析师对于业务思考模式的学习和理解可以从客户现场退回到自己的公司内部，避免了露短的尴尬，二则，也试图用既成事实的行业标准的做法迅速而直接的影响用户的思维，业界内俗称，给客户“洗脑”，然
腾讯云-商业智能分析服务平台概述
商业智能分析服务平台 产品概述
目录 产品简介产品概述 (3) 产品优势 (4) 自服务数据准备 (4) 全面 HTML5 (4) 拖拉拽式操作 (4) 丰富图表展示能力 (4) 交互式探索分析 (4) 丰富主题风格和门户首页 (4) 嵌入集成第三方系统 (4) 产品功能 (5) 基础版 (5) 企业版 (5) 应用场景 (6) 数据即时分析与决策 (6) 报表与自有系统集成 (6) 大屏可视化展示 (6)
产品简介 产品概述 19-11-26 19:49:51 腾讯云商业智能分析 BI，整合永洪科技的产品能力，为您提供自服务数据准备、探索式多维分析、企业级管控和报表展现能力，是新一代敏捷自助型 SaaS BI 服务平台。您可通过拖拽式自服务操作进行交互式分析，几分钟完成一套数据可视化报表，快速获得数据分析结果，挖掘数据潜在价值。 腾讯云提供两种版本的商业智能分析来满足不同级别的用户对数据分析可视化的需求场景。 基础版：为入门级用户提供简单易用的数据分析可视化服务。功能包括多数据源接入、多数据类型支持、本地文件上传、数据表自动建模、制作图表和表格等。 企业版：为中高级用户提供强大丰富的数据分析可视化服务。功能除包括基础版的所有功能外，还提供交互式探索联动分析、数据门户、多风格主题、定时邮件推送和分享仪表盘、报表嵌入第三方系统等企业级应用。
19-07-24 10:20:41 自服务数据准备 用户可快速完成异构数据源关联、异常数据过滤、维度度量扩展、缺失值填充、去重、拆分列、范围分组、格式转化等数据预处理功能。 全面 HTML5 采用 HTML5 前端框架，优化交互使用流程，易用性提升，页面响应更迅捷。 拖拉拽式操作 通过拖拉拽方式对任意数据探索、分析、交互，满足用户个性化、临时性的报表统计需求。 丰富图表展示能力 提供柱图、饼图、线图、盒须图、雷达图等20余种图表，同时支持通过 URL 嵌入任意第三方组件，更加方便地将外部信息载入报告。 交互式探索分析 通过笔刷和缩放两种联动方式，即可灵活对数据进行多维分析、探索式分析，释放数据的价值。 丰富主题风格和门户首页 内置颜色风格各异的主题供用户选择。同时用户基于网格、标签和堆栈三种组件，即可灵活地定制企业门户首页。 嵌入集成第三方系统 支持以 URL 方式快速嵌入第三方系统。