步入大型BI项目测试的快车道
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发展趋势
bi发展趋势随着科技的快速发展和社会的不断进步，生物技术（biotechnology）作为一种综合的、边缘领域的技术，也将发展出一些趋势。
首先，生物技术将更加广泛地应用于医疗领域。
随着人口老龄化问题的加剧和慢性疾病的增多，生物技术在疾病的预防、诊断和治疗方面有着巨大的潜力。
例如，通过基因编辑技术可以治疗一些遗传性疾病，通过生物芯片和生物传感器可以实现快速、精准的疾病诊断，通过生物材料的研发可以提高临床手术的效果和安全性。
其次，生物技术在农业和食品领域的应用也将进一步扩大。
生物技术可以用于改良农作物的抗病虫害性能和产量，通过基因编辑技术可以提高食品的营养价值和安全性，通过生物转化技术可以实现农业废弃物的资源化利用。
同时，生物技术也可以用于食品的添加和改良，提高食品的口感和质量。
另外，生物技术在环境保护和资源利用方面也具有广阔的应用前景。
例如，通过基因工程技术可以改良某些微生物或植物，使其具有吸附重金属污染物和有机污染物的能力，用于水体和土壤的修复。
通过酶工程和发酵技术可以实现废水和废气的净化和资源化利用。
此外，生物技术还可以用于生物能源的开发，如生物柴油和生物气的生产。
此外，生物技术在工业生产方面的应用也将不断推进。
生物技术可以用于生产生物材料、生物塑料和生物涂料，以替代传统的化石能源消耗和环境污染产生的材料。
此外，生物技术还可以实现某些化学品的生物合成，减少化学合成过程中对环境的影响。
综上所述，生物技术在医疗、农业、食品、环境和工业等领域具有巨大的应用潜力，未来发展的趋势是多样化、综合化和创新化。
随着科技的进步和人们对健康、环保和资源利用的重视，生物技术必将迎来更广阔的发展空间。
2024年BI软件市场前景分析
BI软件市场前景分析1. 引言随着信息技术的快速发展，商业智能（Business Intelligence，简称BI）在企业中扮演着越来越重要的角色。
BI软件作为支撑商业智能的重要工具，正逐渐崭露头角，成为企业数据分析和决策的重要帮手。
本文将对BI软件市场的前景进行深入分析。
2. BI软件市场概况BI软件市场是一个充满潜力的市场，其规模不断扩大。
根据市场研究公司的数据，全球BI软件市场在过去几年中以每年10%的速度增长，预计未来几年仍将保持良好增长态势。
这种增长主要受到企业对数据分析能力的需求不断提升的驱动。
3. 市场驱动因素3.1 数据爆炸和信息化需求随着大数据和云计算技术的迅速发展，企业内外部产生的数据呈爆炸式增长，对数据管理和分析能力提出了新的要求。
同时，企业希望通过数据分析来发现商机、优化决策，提升竞争力。
### 3.2 智能化决策需求传统的决策模式过于依赖经验和主观判断，容易受到个人情绪和主观偏见的影响。
而BI软件通过数据的可视化呈现和分析，提供了客观的决策支持，帮助企业实现智能化决策。
### 3.3 数据安全和合规性要求企业对数据安全和隐私保护的要求越来越高。
BI软件可以通过权限控制和数据脱敏等功能，保障数据的安全性和合规性，满足企业对数据的保护需求。
4. 市场竞争格局当前，BI软件市场存在着多家知名供应商的竞争，如Tableau、Qlik、Microsoft 等。
竞争主要体现在以下几个方面： ### 4.1 产品技术水平 BI软件的核心在于数据的采集、处理和分析能力。
供应商之间通过不断创新和技术突破，提高产品的性能和功能，以赢得竞争优势。
### 4.2 服务质量供应商在产品销售之外，还需提供完善的技术支持和售后服务，以提供更好的用户体验和满足用户需求。
供应商通过不断改进服务流程和提高服务质量，增强竞争力。
### 4.3 价格策略 BI软件市场价格竞争较为激烈。
供应商通过灵活的定价策略和差异化服务，吸引更多的用户选择其产品。
企业bi建设阶段跃迁 路径
企业bi建设阶段跃迁路径
企业BI（商业智能）建设阶段跃迁的路径大致如下：
1. 基础建设阶段：此阶段主要是搭建BI的基础设施，包括数据仓库、数据湖等数据存储设施，ETL工具、数据清洗工具等数据处理工具，以及数据质量管理系统等。
2. 数据整合阶段：在基础设施搭建完成后，企业需要将各个业务系统的数据进行整合，形成一个统一的数据平台。
这个阶段需要解决数据的标准化、规范化、一致性问题，建立数据字典、元数据管理系统等。
3. 数据可视化阶段：在数据整合完成后，企业可以通过数据可视化工具将数据以图表、报表等形式呈现出来，便于分析和决策。
这个阶段需要注重数据可视化的效果和用户体验，根据不同的业务需求和用户群体设计不同的可视化方案。
4. 数据分析阶段：在数据可视化基础上，企业需要深入挖掘数据的价值，通过数据分析发现业务问题、寻找商业机会。
这个阶段需要培养专业的数据分析师团队，提高数据分析的水平和能力。
5. 数据驱动决策阶段：在数据分析的基础上，企业需要将数据应用于业务决策中，实现数据驱动的决策模式。
这个阶段需要建立数据决策支持系统，提高决策的科学性和准确性。
以上是BI建设的五个阶段，每个阶段都有不同的重点和目标，企业需要根据自身的实际情况和发展需求制定相应的策略和方案，逐步推进BI建设。
同时，BI建设也需要与企业的战略规划、组织架构、业务流程等相配合，实现全面数字化转型。
中国bi产业发展趋势
中国bi产业发展趋势中国Bi（生物信息学）产业是在生物学、信息学和计算机科学的交叉领域中兴起的新兴产业。
随着科技的不断进步和生物学研究的深入，生物信息技术被广泛应用于基因测序、蛋白质组学、分子组学、系统生物学等多个领域，为生物研究和生物医学研究提供了重要的技术手段和方法。
随着中国在生物科学与技术研究领域的崛起，中国的Bi产业也迅速兴起并发展壮大。
下面将从多个方面探讨中国Bi产业未来的发展趋势。
一、政策引导的推动中国政府高度重视生物信息技术的发展，将其列为《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》和《生物产业发展指导意见（2016-2020年）》等重要文件中的支持领域，并出台了一系列扶持政策。
政策的引导将有助于推动Bi产业的快速发展，包括支持基础研究和应用技术研究、鼓励企业创新、促进产学研合作、提供资金支持和税收减免等。
随着政策的逐步完善和执行力度的加大，中国Bi产业将迎来更好的发展机遇。
二、市场需求的推动随着人们对健康和医疗的日益关注，生物医学研究越来越受到重视。
而生物信息技术作为生物医学研究的重要工具，其市场需求也随之增长。
中国Bi产业将受益于这一市场需求的推动，尤其是在生物医药领域。
随着中国人均收入水平的提高和老龄化人口的增加，人们对健康和医疗服务的需求将不断增长。
生物信息技术在疾病的早期诊断、个体化治疗和药物研发等方面具有重要应用价值，将对中国Bi产业的发展起到积极推动作用。
三、技术创新的驱动Bi产业的发展离不开技术的创新。
中国在基因测序技术、高通量筛选技术、生物大数据分析等方面取得了重要突破，在生物信息技术的研发和应用方面具有优势。
随着技术的进步和创新，Bi产业将迎来新的发展机遇。
未来，中国Bi产业将注重技术的引进和创新，加强与国内外优秀团队和研究机构的合作，推动技术的转化和应用创新。
同时，中国Bi产业还将加大对人才培养的投入，提升研发团队的专业素质和创新能力，为产业的发展提供更强劲的动力。
bi的发展现状及未来趋势分析
bi的发展现状及未来趋势分析随着技术的不断发展和数据的快速增长，商业智能（Business Intelligence，BI）在过去几年中取得了显著的发展。
本文将分析BI的现状以及未来的发展趋势。
首先，我们来看一下BI的现状。
随着大数据的兴起，企业面临着海量的数据，如何从这些数据中提取有价值的信息成为了一项重要的任务。
BI的目标就是通过收集、整理和分析数据，为企业决策提供准确的洞察。
在过去几年中，BI在各个行业中得到了广泛的应用。
许多企业已经意识到了BI的价值，他们开始投资于BI工具和技术，以便更好地理解自身业务、了解市场趋势并做出有根据的决策。
在现阶段，BI的发展已经呈现出几个明显的趋势。
首先是从简单的报表和仪表盘到更复杂的分析和预测。
过去，BI主要侧重于呈现数据，提供简单的报表和仪表盘。
但现在，企业对于更深入的分析和预测需求越来越强烈。
他们希望通过BI工具能够对数据进行更精细的切片和钻取，以便发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
因此，未来BI将更加注重数据挖掘和机器学习技术的应用，以提供更精确、更实时的分析和预测。
其次是从自主性到智能化。
传统的BI工具需要用户自己创建查询和报表，但这需要一定的技术和专业知识。
随着人工智能和自动化技术的发展，未来的BI工具将会更加智能化，能够自动分析数据并提供个性化的洞察。
例如，BI工具可以根据用户的需求和历史数据，自动生成报表和分析结果，并通过推荐系统提供个性化的建议。
这将大大提高用户的工作效率，减少人为错误和主观判断，使决策更加科学和准确。
另外一个明显的趋势是从传统的企业内部部署到云端化。
在过去，大多数企业都是通过自己搭建服务器和软件来实现BI功能，这需要大量的投资和维护成本。
而现在，越来越多的企业开始将BI工具部署到云端，通过订阅模式获得所需的服务。
云端化不仅可以降低企业的成本，提高灵活性和可扩展性，还可以使企业更好地与外部合作伙伴和客户共享数据和洞察，实现更好的商业合作和决策支持。
bi项目实施项目总结
BI项目实施项目总结一、项目背景在当今信息爆炸的时代，企业对于数据的需求和依赖日益增强。
为了更好地支持业务决策，提高运营效率，我们实施了一个BI（Business Intelligence）项目。
该项目旨在为企业提供一套完整的数据分析解决方案，帮助其更好地理解和利用数据。
二、实施过程1. 需求分析：对企业的业务需求进行深入了解，明确项目的目标和期望。
2. 方案设计：根据需求分析结果，设计出满足企业实际需求的数据分析方案。
3. 系统开发：按照设计方案，开发出相应的数据分析系统。
4. 数据导入与处理：将企业的原始数据导入系统，并进行必要的清洗和整理。
5. 报表与可视化：根据业务需求，定制化开发各类报表和可视化图表。
6. 用户培训与支持：为企业员工提供培训，确保他们能够熟练运用系统进行数据分析。
三、技术实现在技术实现方面，我们采用了先进的数据仓库技术和数据分析工具。
数据仓库能够对海量数据进行高效存储和处理，支持快速查询和分析。
数据分析工具则提供了丰富的可视化功能，帮助用户直观地理解数据。
四、数据整合数据整合是BI项目的关键环节。
我们通过ETL（Extract, Transform, Load）过程，将企业的各类数据源进行整合，形成一个统一的数据仓库。
这确保了数据的准确性和一致性，为后续的数据分析提供了基础。
五、报表与可视化报表和可视化是BI项目的核心功能。
我们根据企业的实际需求，定制开发了各类报表和可视化图表。
这些报表和图表直观地展示了企业的运营状况，帮助决策者更好地理解数据，做出合理决策。
六、用户培训与支持为了确保企业员工能够充分利用BI系统进行数据分析，我们提供了一系列的培训和支持服务。
通过培训，员工们掌握了系统的使用方法和数据分析技巧，能够更加高效地利用数据进行工作。
同时，我们还提供技术支持，解决员工在使用过程中遇到的问题。
七、问题与解决方案在项目实施过程中，我们也遇到了一些问题和挑战。
例如，数据质量问题、系统性能问题等。
bi实施方案
bi实施方案引言：随着信息时代的快速发展，企业面临着大量的数据积累和分析需求。
为了更好地帮助企业进行数据的处理和挖掘，提供决策支持，企业开始重视商业智能（BI）的实施。
本文旨在探讨BI实施的方案和步骤，以帮助企业顺利实施BI系统并取得成功。
一、需求分析BI实施的第一步是需求分析。
企业需要明确自己的需求，确定BI系统的目标和作用。
需求分析应涵盖以下几个方面：1. 数据需求：明确需要收集、整理和分析的数据类型和来源。
2. 报表需求：确定期望的报表类型、格式和输出方式。
3. 分析需求：明确需要进行的数据分析类型和方法。
4. 决策支持需求：明确期望BI系统提供的决策支持功能和可视化展示形式。
二、架构设计在需求分析的基础上，企业需要进行BI系统的架构设计。
主要包括以下几个方面：1. 数据仓库设计：设计和建立适合企业需求的数据仓库，包括数据的抽取、清洗、转换和加载等步骤。
2. 数据模型设计：设计合理的数据模型，以满足企业的数据分析和查询需求。
3. 报表和可视化设计：根据需求分析结果，设计报表和可视化图表，以便直观地呈现数据分析结果。
4. 系统集成设计：将BI系统与企业现有系统进行集成，使数据的提取和更新能够自动化进行。
三、系统实施在完成需求分析和架构设计后，企业可以开始BI系统的实施。
实施过程中，需要注意以下几个关键点：1. 选择合适的技术工具：根据企业的需求和资源情况，选择适合的BI工具和技术平台。
2. 开发和测试：进行系统开发和测试，确保系统的功能和性能符合要求。
3. 数据迁移：将企业现有系统中的数据迁移到新的BI系统中。
4. 培训和推广：对相关人员进行培训，提高他们使用BI系统和分析数据的能力。
四、运维和优化BI系统的实施并不是一次性的工作，企业需要进行系统的持续运维和优化。
具体包括以下几个方面：1. 数据质量管理：定期进行数据的清洗和校验，确保数据的准确性和完整性。
2. 性能优化：对系统进行性能优化，提高数据查询和分析的速度。
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步入大型BI项目测试的“快车道”
----巧用Cognos ETL和场景实现BI的高效测试
Author: Dagang Dai Implement: Wesley Du, Dagang Dai , Bao Cao,Crouse xia,Brook Huang Glossary
一. 未雨绸缪,自力更生
What’s the Problem?
在Artemis1.0开发阶段，BI Team在完成代码开发后，发现面临最大的难题是测试问题，当时没有QA Resource，而且ER时间紧迫，只有抽出部分开发人员进行”角色切换”，从QA的角度上进行测试。
What’s the Root Cause?
首先此次BI项目在数据源头上很依赖Engineering DB Team的数据，但他们当时也处在开发阶段，没有相对成型的数据可以拿来使用，我们只有通过SPEC和TDD文档来模拟业务流程的测试数据，从数据流上我们需要Artemis上的账户、用户、会议使用三大块数据，这些数据之间有密切的逻辑联系，而且在时间维度上也要体现出业务上的动态增长或变更。
What’s the Solution?
在测试中首当其冲的是问题是如何造源头数据，也就要把“无水之源”的源头给弄好，而且是要绵绵不绝的供应给下游使用。
我们构想了三种方案并比对方案的利弊进行了权衡：
显而易见方案三是比较理想的，Cognos ETL
它支持多种格式的文件读取，我们可把测试数据统一录入到Excel 文件。
构造方法就是每个sheet 对应一张表，在sheet 的首行为目标表的各个列值，跟表结构一一对应，然后把测试数据输进
去。
为实现业务上动态的增长和变更的要求，我们在每个记录前增加DATESTAMP 列,这个列值就是ETL 要Run 的时间戳，
这样ETL 只是根据传入的不同日期读取记录，在ETL 中设置好刷新方式后，就可以完成对目标表的自动插入和自动更新，
灵活方便。
为说明业务数据的变化，我们举个简单例子，如下图在xls 文件中的testing 数据：
我们抽取一个用户(UserID:101015)来跟踪一下，可了解某段时间内它的业务变化为：
二.工欲善其事,必先利其器
ETL 功能虽强但也需做事先的创建和设置工作,它的工作原理就此例做个简单的概念模型如下：
创建Fact Build
Transaction Data对应Testing Data excel file，我们需要为导入的每张sheet数据构造各自的Fact Build, 由这些Build
实现对Sheet数据读取和传送，由于我们只做简单的数据传递，并不对数据本身做任何转换，因而这个build构造相当
简单，利用它自带的向导都可以完成。
创建过程不再此赘述。
输入简易sql
可能你会问要写一些复杂的pl/sql吗？答案是：不用写任何复杂的pl/sql。
我们唯一要写入的语句就是在告诉ETL
从数据源的哪个sheet中读取数据，需在ETL的Data Source Properties节点中输入sql语句,形式类似如：
select * from [xxrpt_wbxaccountuser$] where datestamp = '{$datestamp}'
这告知ETL要读取名为xxrpt_wbxaccountuser的sheet数据，其datastamp列值要根据传入的时间戳来读取记录。
实现插入更新
为实现对目标表的自动插入和更新，只要在Table Delivery Properies节点中设置好Key 和需要Update的字段，并
设置Refresh Type为’Update/Insert’模式，ETL会根据你设定的Key和Update字段自动完成对目标表数据的插入和更新。
创建工作流
由于场景数据是一套系统的数据，一般需要实现对多张表的数据插入或更新，我们不需要多次执行不同的build, ETL提供Job Stream功能可以把不同的build的按照线性或并行方式组织好，执行这个job就可以根据日期值完成的整套场景数据的提交。
后台数据批处理
为方便QA执行，我们可以抛弃对ETL的界面操作，可以把对jobStream的执行按照command方式编辑成批处理
文件,这样QA可直接双击这个bat文件就可以自动运行。
到此为止，我们发现造测试数据不再是件苦差事，就是例行公事而已。
总之借助于ETL的强大功能，可任意控制
你数据的进展,为后续的测试奠定了良好的“源头”，解决了“燃眉之急”。
三. 打蛇七寸,直捣黄龙
在解决测试源之后，我们又为测试方法犯愁，因为这次从程序流程控制上看环节挺多，如下图所示。
如果要测试到每个环节，面临测试点太多，周期长等问题，且单独测试每个环节也并未必能保证系统整体的上的
完整和准确性，因为BI 系统在每个环节上都是相互衔接，相互依赖的。
QA 若从类似白盒角度来测试，会花费大量精力，
还不能把握整体上的测试质量。
因此我们决定采用“面向业务的场景”测试方法，重点把握头和尾，即End2End 测试，在准备好源数据后，启动
一系列进程，执行完毕后，我们直接在展现层的结果集(Dashboard, Reporting)上check 数据,跟我们的预期结果比对。
这样可把测试的重点放在业务逻辑的验证上，类似于“集成测试”同时也达到“功能测试”的效果，因为结果集
有任何偏差或展现错误，开发员也可以根据QA 反馈的bug 现象容易定位到由后台的ETL 或dashboard 构建的问题。
举例来说,比如我们有个test case ，如下截图：
这个case 定义要验证的dashboard 是Total People Minutes,输入的时间维度是 Calendar Year 和
Weekly level 的数据，
Test Steps 详尽定义了具体的场景步骤，右边的Expected Result 定义了在不同步骤执行完毕后在Dashboard 上的展现的
数据信息。
假定每个Step 在跑完整套数据后，QA 就直接Check Dashboard ，在Prompt box 上设定好参数，然后点击执行，
进行Dashboard 的数据和效果验证，这样QA 可以很直接的验证Dashboard 和检验出后台进程的问题。
见如下例图：
四. 结束语
通过这次测试我们体会到用Cognos ETL结合面向场景的黑盒测试，探索出一个“有效的、有BI特色”的测试方法，可以实现高效和流程化的测试，这给我们BI项目中的测试提供了一个宝贵经验。
当然，“路漫漫其修远兮”，问题总是会变，方法依然需要不断摸索，在今后项目中我们会继续探索更完善的测试方法。