BI系统的应用组织思路与数据分析模式

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bi实施方案

bi实施方案

bi实施方案一、引言随着信息技术的发展和企业数据规模的快速增加,越来越多的企业开始重视商业智能(Business Intelligence,简称BI)的应用。

BI作为一种以数据为基础的决策支持系统,可以帮助企业有效地分析和利用数据,提供准确、全面的信息支持,助力企业在市场竞争中获得优势。

本文将为您介绍一个BI实施方案,帮助您了解如何有效地实施BI项目。

二、BI实施方案的步骤1. 定义需求BI项目的首要任务是明确企业的需求。

在此阶段,我们需要与企业管理层及业务部门进行深入的沟通,了解他们的需求和期望。

通过针对性的访谈和调研,了解业务流程、数据来源、信息需求等方面的情况,确保BI系统能够满足企业的实际需求。

2. 数据采集与整合在BI系统中,数据是关键的资源。

在数据采集与整合阶段,我们需要收集和整合企业内部和外部的数据,统一存储和管理。

通过构建数据仓库或数据湖等数据集成解决方案,实现多样化数据源的集成,确保数据的一致性和完整性。

3. 数据建模与分析数据建模是BI系统中的核心环节,通过对数据进行合理的建模和分析,实现对数据的深入挖掘和洞察。

在此阶段,我们需要运用数据挖掘和统计分析的方法,构建相应的指标体系和数据模型,并将数据可视化、报表分析等功能纳入到BI系统中。

4. 报表与可视化BI系统的最终目标是向用户提供生动、直观的数据分析结果。

在此阶段,我们需要将数据转化成易于阅读和理解的报表、图表、仪表盘等形式,帮助用户快速获取信息、识别问题和辅助决策。

同时,根据用户的需求,提供个性化的报表定制功能,让用户能够自主地创建适合自己的报表。

5. 部署与维护BI系统的部署与维护是BI项目的最后一步。

在此阶段,我们需要将BI系统部署到预定的硬件和软件环境中,并确保系统的稳定运行。

同时,我们还需要制定相应的维护计划,定期对系统进行监控和维护,及时解决潜在问题。

三、BI实施方案的关键成功因素1. 高层支持BI项目往往需要涉及到多个部门和决策层面,因此高层支持是BI项目成功的关键因素之一。

BI指标分析设计思路

BI指标分析设计思路
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财务板块下的各级流程和KPI示例
四、整合绩效模型与业务模型的分析体系
泸州老窖 企业经济利益
有细化流程
只包含KPIs
提升营业收入 (Growth)
提高利润水平 (Profitability)
提升营运资本使用效果 (Capital Utilization)
现金周转 (Cash Operating Cycle)
3)提升营运资本使用效果(Capital Utilization) 4)现金周转(Cash Operating Cycle)。
· 向下可以分解为8个细分要素:
1)收入(Revenue) 2 )产品研发(R&D) 3 )产品销售成本(Cost of Goods Sold) 4 )销售和一般管理费用(Selling, General & Administrative
, SG&A)
5 )库存水平(Inventory) 6 )应付账款(Days Payable Outstanding) 7 )应收账款(Days Sales Outstanding) 8 )固定资产利用率(Fixed Asset Utilization)。
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三、分析框架的业务流程要素
· 一级价值链组件,即业务类别 (category)包括12类: 1.企业愿景和战略 2.研发生产 3.营销和销售 4.产品供应保障 5.客户服务 6.人力资源管理 7.IT管理 8.财务管理 9.资产并购和建设管理 10. 环境安全和健康管理 支 持 流 程
· 业务流程分级:
业务板块(Category) 流程组(Process Group)
业务流程(Process)
业务活动
(Process Activity)

基于powerbi的数据分析系统的构建与应用

基于powerbi的数据分析系统的构建与应用

区域治理 智能电力与应用一、POWER BI组成Power BI 包含 Windows 桌面应用程序(称为 Power BI Desktop)、联机 SaaS(软件即服务)服务(称为 Power BI 服务),及移动 Power BI 应用。

[1] Power BI 中的常见流程先在 Power BI Desktop中创建报表。

,然后将报表会发布到 Power BI 服务和移动应用中进行共享。

二、数据获取及转换利用POWER BI软件可以通过以下几种较为常见方式获取数据源[2]。

1)、本地数据导入。

从本地计算机导入EXCEL、CSV/文本、文件夹数据。

2)、从数据库导入。

可以连接SQL Server数据库、Oracle数据库、Access数据库等几十种类型的数据库。

3)DirectQuery。

可使用Power BI Desktop中的DirectQuery功能直接使用数据库中的数据制作可视化报表,而无需将数据导入至软件中。

对原始数据的清洗和转换是通过“编辑查询”功能来实现的,其实现方式与EXCEL中的POWER QUERY功能完全一致,即利用“M语言”来对数据进行转换。

三、数据建模与可视化通常情况下,需要多个数据源以创建报表,且需所有数据协同工作。

建模就是实现多表间数据协同的办法。

若要创建不同数据源之间的逻辑连接,就需在不同数据源间创建关系。

数据源之间的关系使 Power BI 能够了解表与表之间的关系,以便能创建有用的视觉对象和报表[3]。

Power BI使用了Data Analysis Expressions (DAX)语言对数据进行运算和分析。

这是一门函数语言,其使用方法与Excel函数表达式有所相似,可以对数据进行逻辑运算、算术运算和关系运算。

对之前经常使用Excel的用户,DAX语言上手应该比较容易。

但事实上DAX与Excel使用的函数有本质区别,Excel的是针对单元格进行运算,而DAX则针对表和列进行计算。

BI方案介绍

BI方案介绍

B I方案介绍(总28页) --本页仅作预览文档封面,使用时请删除本页--商业智能(BI)方案目录1. 企业异构数据源.................................................................................. 错误!未定义书签。

2. ETL数据抽取转化和加载 ................................................................... 错误!未定义书签。

数据抽取、转换和加载................................................................ 错误!未定义书签。

统一调度 ....................................................................................... 错误!未定义书签。

监控 ............................................................................................... 错误!未定义书签。

ETL工具OWB ............................................................................... 错误!未定义书签。

3. 数据仓库.............................................................................................. 错误!未定义书签。

操作型数据 ................................................................................... 错误!未定义书签。

BI应用中的三大矛

BI应用中的三大矛

因为近期工作的变更,一直在忙一些杂七杂八的东西,工作交接、离职手续及对新工作的思路整理,目前还处在这个阶段,所以可能近期没有比较新的内容跟大家分享,最近的几篇文章会以一些总结的内容为主,主要是对之前的工作中的一些感想。

但相信之后会有更加丰富的数据分析相关的内容向大家呈上,因为我相信我要去的新公司是一个朝气蓬勃、充满创意和挑战的地方,而最重要的是他们对数据的重视和理解。

看到文章标题,相信大家已经知道这篇文章还是关于BI方面的,其实这是我刚进现在所在公司的时候所写的一篇文章,现在回头看来即使一直努力地在协调好这些矛盾,但说实话最终没有一个是真正完完全全的解决了的。

我相信如果其他公司也是自己搭建BI系统的话,多多少少也会遇到这些问题,可能其中的一两个矛盾现在也正困扰着大家,我这里提供了我的解决方案,至于可行性和效果,有待大家去验证。

矛盾一:业务部门对数据的理解与数据部门对需求的理解把它放在第一位是因为这个直接影响着数据所能发挥的效用,或者说这个矛盾没协调好的话,数据所能创造的价值将大打折扣。

造成这个矛盾的原因就是业务部门无法了解数据的获取、处理、计算整个流程,从而对数据的含义和用处产生了自己的理解;同时数据部门无法真正了解业务需求,不清楚数据到底用于何处,为了监控或评估产品的哪个方面,于是无法提供最优或最有效的数据。

解决方案:建立业务部门与数据部门间的接口。

这个接口包括规范的流程、详细的文档、合理的数据展现,而最重要的还是能够衔接起业务和数据之间的人。

首先是数据需求流程的规范化,也就是需求一般由业务部门提起,通过数据部门对数据的获取和计算将结果返回给业务部门,这个流程中业务部门不仅要提供数据的规则,同时应该对获取数据的目的、指标的定义、用处和价值做出详细的描述;而数据部门不仅要给出最终数据,同时需要对指标的获取途径、计算方法作出解释,最终的目的都是为了使双方在理解上能够达成一致。

其次是详细的文档。

这个其实就是上面所说的流程中必然会产生的两类文档:数据需求文档和数据解释文档(在数据仓库里面是元数据的重要组成部分,关于数据仓库的元数据一直想整理一篇文章出来,希望在之后尽快贴上来),文档的内容基本就是包含上面流程中提到的那些内容。

BI数据分析系统介绍

BI数据分析系统介绍

Wifi
Analyzer
Business Insights
Hortonworks or Cloudera Hadoop
O2O Summarize & Load
SQL Server Parallel Data Warehouse
SNS
Integrate/ Enrich
Reporting Services
半结构化/非结构化数据
Web Clickstream DOC / Media Social Media Machine / Sensor
Call Log
Log
Apps
数据采集 数据储存
数据管理 数据分析与挖掘
购物中心大数据与BI总体架构
半结构/非结构 化数据
Summarize & Load via PDW Hadoop Connector Alerts, Notifications Data & Compute Intensive App
RFM顾客区隔与相应的经营策略
购买一定金额 以上的商品时 提供有效的奖 赏
并买时提供有 效的奖赏
忠诚 顾客
客 单 价 提 高
客单价提 高 提高M值 促销 提 高 忠 诚 度 关连购买 促销 巡回购买 促销 来店次数 提高 再来店 促销
来客 数提 高
提高F值、 M值促销
关连商品,购 买促销奖赏
提高F值、 M值促销
数据源
DW 数据仓库
OLAP 多维数据集
多维分析报表
大数据战略发展的三大误区
1. 数据量越大越好
忽略了一个最古老的问题:数据要用才有价值
DataInformationKnowledge是永远不变的

BI——促进企业发展的利器

BI——促进企业发展的利器

为了全面增强企业的国际市场竞争能力,近年来制造业企业深入贯彻“坚持以信息化带动工业化以工业化促进信息化”的战略举措,坚持不懈地推进制造业信息化应用提高企业自主创新能力。

相当大部分的制造业企业已经建立了自己的核心业务系统,诸如企业资源规划系统(ERP)系统、客户关系管理(CRM)系统、供应链管理(SCM)系统和人力资源(HR)系统等。

这些系统的应用给企业的管理带来了大幅提升,规范了企业的流程,加强了企业的业务协同,加快了企业的运行效率,降低了企业的营运成本。

随着数年来的运行企业已经积累了大量的运营数据,这些数据是企业的财富,如何充分利用奸这些财富,来提升企业的效益、维系企业的客户、降低企业的成本、激励员工的士气,已成为众多制造企业日益关注的重点。

做为企业营运数据综合处理的利器——商业智能(BI),近年来在企业信息化建设中已频频现身。

特别是在电信行业、金融服务行业,几年前就已经开始了自己的商务智能系统的建设。

对于制造业企业来讲,也有许多先进企业在信息化应用中纳入了商业智能;其具体应用,目前主要还是集中在营运数据的综合统计和多维分析等商业智能初、中级应用方面。

BI助信息系统实现集成BI高速发展的土壤在于:随着中国企业MIS/ERP/财务等软件的信息化应用不断深,企业数据大量积累,信息隔离现象普遍;而激烈的市场竞争,使得企业的各级管理人员必须站在全局的角度,从多个维度对企业实际业务环节进行更加深入和有针对性的分析,从中寻找更多的市场商机和更大的利润增长空间。

然而,大部分应用系统原有的报表技术都是基于静态数据的固定报表,无法在原来的数据库中实现许多复杂的商业指标;企业管理者们虽然知道这些指标非常有用,但目前的应用系统通常却很难得到。

企业决胜未来靠的是什么?在市场竞争日益白热化的今天,众多成功企业,着重通过透析历史经营情况归纳成的经验和失败的教训,用数据来证明经营手段是否成功,来预测未来的发展趋势,快速准确地把握风云变幻的市场脉搏。

bi项目的整体流程

bi项目的整体流程

bi项目的整体流程
BI项目的整体流程如下:
1. 项目启动会:与用户企业确定项目的时间表和实施项目的方法。

2. 商业需求分析/整理:理解、收集和确认客户的主要业务需求,根据企业
信息化现状,找出可以改进的报表体系、分析模式并设计报表体系、分析模式。

3. 商业需求确认/修正:对比规划的商业需求满足现有业务需求的程度,通
过对比,修正并确认用户对BI的需求。

4. 数据仓库建模:建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型,并规划好系统的应用架构,将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类。

5. 数据抽取:将数据从业务系统中抽取到数据仓库中,并在抽取的过程中进行数据的转换和清洗,以适应分析的需要。

6. 建立商业智能分析报表:基于前期确定的商业需求和数据仓库建模的结果,设计和建立商业智能分析报表。

7. 系统上线支持和保证:根据签署的维护合同,从系统上线时起提供一年的保证和一个月的应用支持。

上线支持的提供/使用将根据保证和支持的章节
进行。

8. 文档移交:文档化系统参数设置和系统配置,以及系统用户权限设置等。

以上信息仅供参考,具体流程可能因项目需求和企业实际情况有所不同。

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BI系统的应用组织思路与数据分析模式
BI商业智能软件一般都会提供若干数据整合、数据查询、分析与评价、数据可视化及数据分享的手段,但是在BI项目的构建与实施过程中,如果不按照一定的应用组织思路、数据分析模式及分析流程使用这些工具或手段,呈现给最终用户的将是独立的工具集和离散的分析内容,BI系统的整体应用效果将大打折扣。

同时,最终用户也了解数据分析模式及数据分析流程方面的一些常用理论和方法,以便形成自己的分析内容组织思路,从而有效开展数据决策分析工作。

这方面目前已有多种卓有成效的理论及实践体系,本文基于既往经历的典型BI/DW 项目实施经验及对BI软件规划研发和实施经验,给出一种BI系统中的数据分析内容及分析流程组织思路。

1. 整体应用模式
在商业智能项目(DW/BI项目)中,通过梳理和优化现有的指标、报表体系和分析体系,同时整合主要的业务系统数据(业务核心支撑系统、财务系统、HR系统、手工维护的数据如行业数据、竞争对手数据等),从而建立面向总部和子公司的业务及IT等部门,集中使用、管理和维护的BI商业智能系统,以强化信息共享、业务分析、辅助管理决策工作。

在系统构建思路(系统整体应用模式)方面,面向数据分析的BI商业智能系统构建工作应达到如下目标:
BI商业智能系统分析应用整体组织思路
2. 数据分析模式
在数据分析的原理及模式方面,BI商业智能系统可采取PDCA管理循环理论的分析问题的模式,PDCA管理循环理论起初应用于质量检查与保障优化领域,后来在精细化管理及数据分析与决策领域卓有成效。

BI商业智能系统PDCA分析模式及流程
应用在商业智能项目(BI/DW类)中时,PDCA管理循环理论的P、D、C、A四个英文字母所代表的意义如下:
1)P(Plan)——计划
包括方针和目标的确定以及活动计划的制定,包括业务发展目标(goal),中期计划(plan),年度、季度及月度预算等(budget)。

计划环节的内容触发了BI商业智能系统应当具有导入并集成计划与预算等相关数据的能力这一要求,而计划及预算的制定工作,一般则是通过在专项的计划与预算管理系统中进行。

也有个别BI厂商基于自定义的填报方案为客户提供计划和预算的下发与上报等管理功能。

2)D(DO)——执行
执行就是具体运作,实现计划中的内容。

在BI商业智能系统需要对及时、准确的反应业务的现状提供必要的、充分的手段,包括围绕业务整体状况及各个业务面构建的Dashboard、报表、查询、预警及其他数据分析及可视化手段。

有比较才能明了现状,有参照才能进行比较。

因此BI商业智能系统还应该提供来自内部、外部的参照体系,比如计划数据、历史数据、标杆数据、竞争数据等,以便对业务现状的健康程度有足够的参照依据。

3)C(Check)——检查
就是要检查并总结执行计划的结果,分清哪些对了,哪些错了,明确效果,找出问题。

在BI商业智能系统中,应提供相应的对比和评价手段,如各类计划的达成情况分析、标杆分析、综合绩效评价、EVA评价等手段,以便对一个业务周期的效果进行分析与评价。

该部分的分析粒度应有所提高(如沿着时间、人员等维度),分析的范围相应缩窄,结合管理及业务现状有针对性对总体及关键业务环节设立专项检查与评价手段,检查评价的内容一般集中在业务效率及财务表现等方面。

4)A(Action)——处理
对上文Check环节检查的结果进行处理,管理人员通过仔细分析内在原因之后对检车结果认可、否定或调整改进相关参数及结果。

并利用有效的结果针对性的开展相关商务政策及管理措施等。

比如,在既往实施的多个经销商网络管理商业智能项目中,Action环节落实为相应销售政策、奖罚措施及总部向各经销商、代理商的利润返还计划,同时也落实为对下一轮业务目标计划数据的调整。

3. 数据分析流程
面对一个具体的数据分析需求时,分析人员在BI商业智能系统中综合利用各种手段解决问题的典型分析流程示意如下:
(责任编辑:itongji)。

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