零售业-BI解决方案
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。
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。
商务智能在零售行业的应用
商务智能在零售行业的应用随着信息技术的不断进步和市场竞争的加剧，零售行业正面临着越来越多的挑战。
在这个竞争激烈的行业中，商务智能（Business Intelligence，BI）成为了一种重要的工具，为零售商提供了数据分析和洞察力，帮助他们更好地应对市场变化和满足消费者需求。
首先，商务智能可以帮助零售商进行销售数据分析。
零售行业是一个典型的大数据行业，每天都会产生大量的销售数据。
通过商务智能系统，零售商可以将这些数据进行整理和分析，找出销售趋势和偏好，判断哪些产品受欢迎，哪些产品滞销。
而且，商务智能可以将数据以图表或报告的形式呈现，帮助决策者更好地了解销售状况，制定相应的策略。
其次，商务智能可以帮助零售商进行库存管理。
库存管理是零售业中一个非常重要的环节，过高或过低的库存都会对企业经营产生负面影响。
商务智能可以通过对销售数据和库存数据的分析，帮助零售商预测产品的需求量和供应量，帮助他们做出合理的库存订货计划。
这样一来，零售商可以降低库存成本，提高库存周转率，提高企业运营效率。
另外，商务智能还可以帮助零售商进行市场营销。
在竞争激烈的零售行业，市场营销是重中之重。
商务智能系统可以对市场营销活动进行监控和分析，帮助零售商了解各种市场营销策略的效果，并根据数据分析结果进行调整和改进。
通过商务智能系统，零售商可以实现个性化的市场营销，根据不同的用户需求和购买习惯进行精准的推广，提高销售额和客户满意度。
此外，商务智能还可以帮助零售商进行供应链管理。
供应链管理是零售行业中一个非常复杂且关键的环节，它涉及到物流、库存、采购等多个方面。
商务智能系统可以对供应链进行全面的数据整合和分析，帮助零售商找出供应链中的瓶颈和改进点，优化供应链流程，降低成本并提高效率。
通过商务智能系统，零售商可以实现供应链的可视化管理，让各个环节之间的协作更加紧密和高效。
最后，商务智能还可以帮助零售商进行竞争分析。
在如今的市场竞争中，了解和分析竞争对手的情况至关重要。
新零售解决方案
新零售解决方案新零售解决方案是基于互联网技术和大数据分析的一种零售模式，通过整合线上和线下资源，打造智能化、个性化、便捷化的购物体验，提高消费者满意度和销售效率。
下面从三个方面介绍新零售解决方案。
一、智能化技术新零售解决方案利用人工智能、物联网和大数据等技术，通过数据采集、分析和预测，实现对消费者购物行为、喜好和需求的深度洞察。
通过智能化技术，零售企业可以实时更新商品信息，给出个性化的推荐和优惠方案，提高销售效果。
同时，智能化技术可以提高供应链的效率和透明度，节约成本，提高配送速度和准确性。
二、个性化服务新零售解决方案通过提供个性化的购物体验，满足消费者多样化的需求。
通过智能化的推荐系统，根据消费者的购买历史、偏好和需求，向他们推荐个性化的商品和服务。
此外，还可以通过虚拟试衣间和智能化导购员等方式，帮助消费者更好地选择商品。
个性化服务还可以通过线上线下的无缝衔接，实现商品的线上下单、线下体验和售后服务，提供更加全面的购物体验。
三、多渠道销售新零售解决方案通过多渠道销售，将线上和线下销售渠道有机结合，打破传统零售的地域限制，提高销售额。
消费者可以通过电商平台、社交媒体等线上渠道购买商品，也可以通过实体店铺、智能自助终端等线下渠道购买商品。
同时，线上线下的销售数据可以实时同步，帮助零售企业更好地掌握市场需求，调整商品供应和库存，提高销售效率。
综上所述，新零售解决方案通过智能化技术、个性化服务和多渠道销售，提供更加智能化、个性化和便捷化的购物体验，满足消费者多样化的需求，提高销售效果和销售额。
随着互联网技术的不断发展和应用，新零售解决方案将越来越成为零售行业的主流模式。
bi系统实施方案
bi系统实施方案BI系统实施方案一、引言随着信息化建设的不断深入，企业对数据分析和决策支持的需求越来越迫切。
而商业智能（BI）系统的出现，为企业提供了更加高效、准确的数据分析和决策支持工具。
因此，BI系统的实施成为了企业信息化建设的重要组成部分。
本文将针对BI系统的实施方案进行探讨，以期为企业实施BI系统提供参考和指导。
二、BI系统实施的意义1. 提升数据分析能力BI系统能够帮助企业对海量数据进行整合、分析和挖掘，提升企业的数据分析能力，为企业决策提供更加准确的数据支持。
2. 优化业务流程通过BI系统，企业可以及时了解业务运营情况，发现问题并进行调整优化，提升业务流程的效率和质量。
3. 提高决策效率BI系统可以为企业领导提供直观、清晰的数据报表和分析结果，帮助他们做出更加科学、准确的决策，缩短决策周期，提高决策效率。
三、BI系统实施方案1. 确定实施目标在实施BI系统之前，企业需要明确BI系统的实施目标，包括提升数据分析能力、优化业务流程、提高决策效率等方面的目标，以便为实施工作提供明确的指导。
2. 选型与采购企业需要根据自身的业务需求和实施目标，选择适合的BI系统产品，并进行采购。
在选型过程中，需要充分考虑产品的功能、性能、稳定性、成本等因素，确保选型的合理性和科学性。
3. 数据准备与清洗在BI系统实施过程中，数据是至关重要的。
企业需要对现有的数据进行准备和清洗工作，确保数据的准确性和完整性，为后续的数据分析和挖掘工作奠定基础。
4. 系统集成与开发在BI系统实施过程中，可能需要进行系统集成和定制开发工作，以确保BI系统能够与企业现有的信息系统进行无缝对接，并满足企业特定的业务需求。
5. 培训与推广BI系统的实施不仅仅是技术工作，还需要对企业内部的员工进行培训，使他们能够熟练使用BI系统进行数据分析和报表生成工作。
同时，需要进行系统的推广和宣传，提高员工对BI系统的认知和接受度。
6. 运维与优化BI系统的实施并不是一次性的工作，企业需要建立健全的BI系统运维机制，对BI系统进行持续的监控和优化，确保BI系统能够持续稳定地运行，并满足企业的业务需求。
企业BI解决方案
企业BI解决方案一、概述企业BI解决方案是指为企业提供全面的商业智能解决方案，帮助企业管理层和决策者通过数据分析和可视化展示，实现对企业运营情况的深入了解和有效管理。
本文将详细介绍企业BI解决方案的主要内容和实施步骤。
二、解决方案内容1. 数据采集与整合企业BI解决方案的第一步是进行数据采集与整合。
通过连接企业各个数据源，包括数据库、ERP系统、CRM系统等，将数据整合到一个统一的数据仓库中。
同时，对数据进行清洗和转换，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据分析与挖掘在数据采集与整合的基础上，企业BI解决方案进行数据分析与挖掘。
通过使用各种数据分析工具和算法，对企业数据进行深入挖掘，发现数据中隐藏的规律和趋势。
同时，根据企业的需求和目标，进行各种分析，如销售分析、市场分析、客户分析等，为企业决策提供有力支持。
3. 可视化展示与报表企业BI解决方案将数据分析结果以可视化的方式展示给用户。
通过仪表盘、图表、报表等形式，直观地展示数据分析结果，帮助用户快速理解和把握数据。
用户可以根据自己的需求进行自定义报表的设计和生成，实现个性化的数据展示。
4. 实时监控与预警企业BI解决方案提供实时监控与预警功能，帮助企业及时掌握业务状况，发现问题并采取相应措施。
通过设置关键指标的阈值和预警规则，系统可以自动监测数据变化，并在达到预警条件时发送通知，让企业决策者能够及时做出反应。
5. 决策支持与优化企业BI解决方案最终目的是为企业决策者提供全面的决策支持。
通过提供准确、实时的数据分析结果，帮助企业决策者做出明智的决策。
同时，通过对企业运营情况的全面了解，提供优化建议，帮助企业提升运营效率和盈利能力。
三、实施步骤1. 需求分析与规划在实施企业BI解决方案之前，需要对企业的需求进行全面的分析和规划。
与企业管理层和决策者进行沟通，了解他们的需求和期望，确定解决方案的具体目标和内容。
2. 数据整合与清洗根据需求分析的结果，进行数据整合与清洗工作。
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。
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数据挖掘（DM）是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计
学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖
掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少
风险，做出正确的决策。
何为商业智能？
狭义的说,它是能够帮助用户对自身业务经营做出正确决策的工具。广义的 说商业智能是集数据仓库技术、在线分析技术以及数据挖掘等于一体的经营 分析以及决策支持的数据应用体系。 • 商业智能的技术体系主要有: • 数据仓库（DW） • 在线分析处理（OLAP） • 数据挖掘（DM）
• 数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是
• 通过对广场的坪效、员工的绩效、部门的计划完 成情况、租户的达成率等绩效的考核控制，逐步 建立一套完成的企业绩效考核体系，提升企业经 营管理水平，增强企业的竞争力。
• 通过对商品的销售趋势分析、商品结构变化分析 以及财务分析（如：成本分析、现金流分析）建 立一套完整的监控预警以及决策支持体系，及时 调整企业经营策略，增强企业抗风险能力。
作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、 稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维 分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一 致的数据。
•
在线分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从
原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的
POS系统 MIS系统
财务系统
其他系统
统一字典 统一口径 统一指标
POS系统 其他系统 财务系统 MIS系统
商业智能系统建设目标
建立企业综合查询中心
数据整合
建立企业 数据中心
数据应用
建立企业绩效考核中心
建立企业决策支持中心
商业智能系统所产生的效益
短期效益 • 系统建设的短期效益就是通过对 • 商品销售情况 • 库存情况 • 采购情况 • 成本情况 • 费用情况 • 等直接关系到企业效益的经营业务数据进行分析，逐步优
商业智能系统总体架构
商业智能系统应用层次体系
企业应用层
商业应用层 数据层
第5层 企业应用层次 面向企业的应用服务（报告、邮件）权限、角色
第4层 商业应用层次 数据建模、数据分析、报表生成、数据查询
第3层 数据中心层次 数据存储、数据汇总
第2层 数据加工整理层次 数据抽取、数据清理、数据加工
第1层 数据源层次 各个部门的业务系统（业务数据与标准数据对照）
零售企业上马商业智能系统的条件及意义
企业上商业智能系统的条件： 用户基础业务信息化建设已经完成; 用户面临激烈的市场竞争; 用户的数据积累已达到一定规模; 用户在IT方面的资金能得到保障;
资金 数据积累
面临激烈的市 场竞争
基础业务信息化建设已经 完成
零售企业上马商业智能系统的条件及意义
企业上商业智能系统的意义： ❖ 整合业务系统，提升企业管理水平 ❖建立企业数据中心 ，挖掘企业信息价值 ❖ 建立企业综合查询以及决策支持中心
解决方案尚属萌芽阶段。零售
业商业智能一般包括顾客关系
管理、商店经营、商品组合、 商品推广、财务分析与电子商 务等分析范围。
信息技术 水平 15%
风险主要因素
领导重视 程度 10%
业务系统 规范程度
35%
数据的完 整性 20%
商业智能系统建设风险控制
• 充分调研，充分了解企业管理以及绩效管理的焦 点，建设能满足分析需求的数据分析模型。
➢ 统计工作重复、分散 ➢ 部门间的统计报表有交叉，有些同名统计指标的表达不一致。
并且数据分布在不同的系统中，而业务部门的要求往往是全 面的数据统计，致使信息部门疲于奔命，尚不能满足业务部 门的统计需要。 ➢ 无法有效地利用现有数据 一方面，业务部门不能及时掌握第一手业务资料；另一方面， 信息部门完善了面向于操作的业务系统，基本满足业务操作 的需要，积累了大量的基础业务数据；但由于数据过于零散 而且分布在各个独立的系统中，造成虽然有各种各样的数据 但不能整和到一起来满足业务管理上的需要。
零售业--BI解决方案
姓名：魏君 学号：A0517150 日期：06/05/19
内容提要
• 国内零售行业IT发展的现状与趋势 • 国内零售行业IT发展当前面临的主要问题 • 商业智能概念 • 零售行业商业智能应用的意义和效益 • 零售行业商业智能主要应用模型 • MDDAS（多维数据分析系统）简介 • MDDAS技术架构 • MDDAS主要功能介绍 • 参考文献
国内零售行业IT发展的现状与趋势
总体情况和趋势
根据相关统计资料显示，当前中国零售行业百强企业均 不同程度地实施了企业信息管理系统。其中，与零售行业 主营业务密切相关的财务管理系统、POS系统、MIS系统、 物价管理系统 等系统应用较为广泛。CRM、决策支持管 理系统 等正逐步成为百强企业当前信息化建设的重点和 热点。
化产品的结构来提高商品销售金额、合理控制库存降低库 存成本、对费用进行分析控制费用以及对现金流进行分析 来控制安全的现金流。通过对以上经营情况进行分析来提 高销售降低成本以实现提高企业的经营效益和经营效率， 增强企业的竞争优势。
商业智能系统所产生的效益
• 长期效益 系统建设的长期效益主要体现在如下两个方面：
百强零售企业领导均充分认识到企业信息化建设的重要 性，并积极加大对企业信息化建设的投入,逐步扩大企业 信息化建设在企业发展投资中所占的比重,但受访企业没 有一家对本单位信息化现状表示“非常满意”。
国内零售行业IT发展当前面临的主要问题
➢ 业务系统相互独立 现口径 和统计指标在不同的系统存在各自不同的表达，在统计上极 易造成混乱。
商业智能系统建设主要存在的风险
尽管零售业商业智能受到全球零售
业的关注，热衷程度也逐渐升
高。但是对企业而言，因为涉
及的范围及层级甚广，包括信
息技术、投资金额、业务流程、 投资力度
资料完整性等，项目的风险性 10%
极高。综观国外，仍然不乏有 成功案例；反观国内，零售业 者对于商业智能的信息技术与
信息技术 水平 10%