BI平台选型
免费可源可商用的BI工具对比(支持Doris 数据库)
目前市面上有很多开源的BI 工具可供选择，以下是几个免费、开源且可以商用的BI 工具，并且支持和Doris 数据库结合使用：Superset：由Airbnb 发起的开源BI 工具，带有可视化和交互式仪表盘功能。
Superset 支持多种数据源，其中包括Doris 数据库。
Metabase：一个简单易用的BI 工具，支持数据可视化和SQL 查询。
Metabase 支持多种数据库，包括Doris 数据库。
Redash：一个开源的数据查询和可视化工具，支持多种数据源，包括Doris 数据库。
这些工具都支持多种数据源，包括Doris 数据库，并提供了直观的查询和可视化界面，可以帮助分析师更好地理解和分析数据。
下面是Datart 和上述三种开源BI 工具的优缺点对比：DatartDatart 是一个功能强大、易于使用的商业智能工具，可以满足复杂的数据分析需求。
Datart 支持多种数据源，包括Doris 数据库，并提供了数据清洗、数据可视化、数据建模等多种功能，可以帮助分析师更好的理解和分析数据。
然而，由于Datart 是商业软件，其使用和技术支持可能需要一定的成本投入。
SupersetSuperset 是一个由Airbnb 发起的开源BI 工具，带有可视化和交互式仪表盘功能。
Superset 使用简便，具有良好的报表和图表设计能力，并支持多种数据源，包括Doris 数据库。
但是相对于Datart，Superset 的数据建模和数据处理能力相对较弱。
Metabase：Metabase 是一个简单易用的开源BI 工具，具有良好的可视化和查询功能，并支持多种数据源，包括Doris 数据库。
然而与Datart 相比，Metabase 的数据处理和数据建模能力相对较弱。
RedashRedash 是一个开源的数据查询和可视化工具，支持多种数据源，包括Doris 数据库。
Redash 方便易用，具有良好的查询和可视化功能，但是相对于Datart，其扩展性和定制化能力相对较弱。
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项目方案
bi项目方案一、项目概述BI项目（Business Intelligence Project）是以数据分析和决策为核心的企业级项目。
本项目旨在通过构建高效、可靠的数据仓库和BI平台，提供数据洞察、业务分析和决策支持，以促进企业的战略规划和业务发展。
二、项目目标1. 构建数据仓库：收集、清洗、整合和存储企业内外部数据，确保数据的准确性、完整性和一致性。
2. 建立BI平台：搭建灵活、易用的报表和分析平台，满足不同用户的需求，提供自助查询、可视化分析和实时监控等功能。
3. 提供决策支持：通过分析业务数据，挖掘潜在机会和问题，辅助管理层制定战略计划和业务决策，并提供预测和优化建议。
三、项目实施阶段1. 需求调研阶段：- 与相关业务部门沟通，了解业务需求和数据来源，明确项目目标。
- 收集并整理业务需求，制定详细的需求规格说明书。
2. 数据设计与建模阶段：- 分析和评估数据源，设计数据仓库模型，确保数据粒度和结构的准确性。
- 建立ETL流程，实现数据的抽取、清洗和转换，确保数据的一致性和及时性。
3. 平台搭建与开发阶段：- 选取合适的BI平台工具，进行系统搭建和配置。
- 开发报表和分析模块，实现用户需求的自助查询和可视化展示。
4. 测试与上线阶段：- 对系统进行全面的功能测试和性能测试，修复存在的问题。
- 针对用户进行培训和知识分享，确保用户的熟练使用。
5. 运维与优化阶段：- 监控系统性能，及时处理异常情况和故障。
- 优化系统架构和报表性能，提升用户体验和查询效率。
四、项目交付成果1. 数据仓库和数据集市：搭建稳定可靠的数据存储环境，确保数据的安全和可访问性。
2. 报表和分析平台：提供直观、灵活的数据可视化报表和分析功能，支持用户自助查询和定制报表。
3. 战略决策支持：通过数据分析和洞察，提供高质量的决策支持报告和优化建议，辅助企业战略决策的制定和推进。
五、项目预算和进度1. 预算估算：- 软件许可费用：根据所选BI平台工具和规模进行估算。
BI系统技术方案
BI系统技术方案介绍本文档旨在提供一个关于BI（商业智能）系统的技术方案。
BI 系统是一种通过收集、分析和可视化数据来提供企业决策支持的工具。
通过使用BI系统，企业能够更好地理解其数据，并基于数据洞察做出更明智的决策。
技术架构本方案建议以下技术架构来支持BI系统的开发和运行：1. 数据采集层：用于收集和提取企业各个业务系统中的数据。
可以使用ETL（抽取、转换和加载）工具来实现数据的抽取和转换功能。
2. 数据存储层：用于存储采集到的数据。
常见的选择包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）和大数据存储（如Hadoop、Spark）。
3. 数据处理层：用于对存储的数据进行清洗、转换和聚合。
可以使用数据处理工具（如Python pandas库、SQL查询）来实现。
4. 数据分析层：用于对处理后的数据进行分析和建模。
可以使用数据分析工具（如Tableau、Power BI）来实现。
5. 可视化层：用于将分析结果可视化，方便用户查看和理解。
可以使用报表工具（如Tableau、Power BI）或自定义开发前端界面来实现。
实施计划以下是BI系统技术方案的实施计划：1. 需求分析：与各业务部门合作，了解他们的数据需求和分析目标。
2. 技术选型：根据需求分析结果选择适合的技术工具和平台。
3. 数据采集：设计和实施数据采集策略，确保从各业务系统中提取所需数据。
4. 数据存储和处理：建立数据存储层和数据处理层，实现数据的清洗、转换和聚合功能。
5. 数据分析和建模：使用选定的数据分析工具对处理后的数据进行分析和建模。
6. 可视化设计：设计并开发可视化界面，展示分析结果。
7. 用户培训和支持：提供系统培训和技术支持，确保用户能够充分利用BI系统。
价值和好处通过实施BI系统技术方案，企业可以获得以下价值和好处：1. 数据驱动的决策：通过更好地理解和分析数据，企业能够做出更准确、更及时的决策。
2. 洞察业务运营：通过对数据进行深入分析，企业可以发现业务运营中的机会和挑战，并做出相应策略调整。
大数据平台的选型与建设
大数据平台的选型与建设近年来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，大数据在企业和政府等领域中的应用越来越广泛，以此为基础建设大数据平台也显得尤为迫切。
但如何选择合适的大数据平台并进行建设，成为了一个备受关注的话题。
一、大数据平台的选型首先，大数据平台的选型必须根据实际业务需求和数据规模来进行。
一般而言，大数据平台的选择可以从以下几个方面考虑：1.开源和商业平台的对比开源平台指的是各种开源软件、工具和技术协议等，如Apache Hadoop、Spark、Flume等。
开源平台具有灵活、兼容性强、安全性高等优点，而商业平台则侧重于提供一站式解决方案、服务支持等方面。
在选择时，需要根据企业和政府的应用场景和业务需求来进行权衡和选择。
2.技术和业务的匹配性大数据平台的技术和业务的匹配性是影响选型的一个关键因素。
对于企业和政府而言，选择平台要考虑数据来源、存储、分析、应用等方面的需求，并根据不同的业务场景和技术实现来进行匹配。
3.平台的性能和可伸缩性平台的性能和可伸缩性也是影响选型的关键因素。
主要包括平台的计算能力、存储容量、带宽、响应速度、负载均衡等方面。
在选择平台时，需要根据实际数据量和处理能力等方面的需求来进行权衡和选择。
4.安全和稳定性安全和稳定性是大数据平台建设的基本要素，平台要具备安全可靠的数据保护能力，以及高可用性、容错恢复等方面的稳定性。
在平台的选择时，需要考虑安全和稳定性是建设大数据平台的必须要求。
二、大数据平台的建设大数据平台的建设是一个综合性的过程，包括大数据架构设计、数据采集处理、数据存储、数据分析挖掘、数据可视化等多个方面。
在进行具体的建设过程中，可以从以下几个方面来进行：1.数据集成和处理数据的集成和处理是大数据平台中的核心环节，需要针对不同的数据来源、格式和传输方式来进行处理和集成，包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等方面。
此外，还需要选择合适的处理工具和技术，如Hadoop、Spark、Kafka等来进行实现。
一份全面的企业数据产品选型对比(含数仓、报表、BI、中台、数据治理)
一份全面的企业数据产品选型对比（含数仓、报表、BI、中台、数据治理）编辑导语：在如今这个数据化时代，数据对于个人和企业来说，其重要性都不可小觑。
因此，有不少企业强化了数据工作，加强企业数据建设。
接下来，本文作者整理了一份超全面的企业数据产品的选型对比，希望对大家有所帮助。
前言：这个从上至下都在强调数字化转型的时代，越来越多公司重视数据，也越来越多的企业有数据建设的需求。
企业无论做任何数据工作，必然要有一定的信息化基础，也要有数据化建设的基础，少不了数据平台、数据应用工具，数据管理工具等。
关于企业数据建设这块，本人从事了近7年，从技术到项目管理，做过乙方也做过甲方，也有多年和各乙方厂商打交道的经验，遂来分享选型“内幕”。
涉及到的产品有：数仓、大数据平台、报表、BI、数据中台、数据治理等。
数据仓库算是一个解决方案，视企业需求有不同架构（传统数仓、数据集市、大数据平台等），架构下有很多分层和组件，比起工具更需要架构师能力，具体原理就不讲了。
关于数仓的选型主要涉及：数据存储方案、ETL、还有前端应用。
底层的数据仓库服务器通常是一个关系数据库系统，常用的方案有Oracle、db2、还有greenplum、teredata等数据仓库专业解决方案。
传统的关系型数据库有：oracle、mysql、DB2。
大规模并行处理数据库：Vertica、Teradata(商业)、Greenplum (开源)。
Teradata老江湖了，银行业使用较多，但成本也是真的贵，目前我们做项目较多的是用Greenplum，算是业界最快和最高性价比的高端数据仓库解决方案，Greenplum是基于PostgreSQL的，于2022年开源。
我知道的国内四大行有3家在用，5大物流公司有4家在用，不少公司在从Teradata迁移到GP。
大数据平台主流的是：Hadoop+Hive。
这套方案有多通用不用多说了，后面说到的大数据平台厂商也大多基于这个来设计平台产品。
BI选型报告的模板(BI工具对比)
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。
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Pentaho介绍（DI）
1个server: DI Server: 使用DI engine来做数据转换和基础 4个Designer工具 Spoon: 定义job和转换的建模工具，转换：定义了数据的flow, job：包含了资源获 取，执行其他转换。 Kitchen: 执行job的命令行，可以通过crontab调用 Pan: 执行Transformation的命令行 Carte:远程执行job和transformation的web server 2个plugin: Instaview: 使用模板来管理复杂的数据访问和准备 Agile BI： 提供一套BI的协助工具
Bizgres Pentaho
SpagoBI jasper
Talend for ETL，JasperReports 使用Talend作为ETL
无
支持
C
1. BI系统概述
ontent
2. 主流开源BI系统
3. 建议选择
4. Pentaho平台
5. Pentaho计划
建议选择
• 基于以上的对比分析，建议选用pentaho作为我们的BI平台。 优点：
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1. BI系统概述
ontent
2. 主流开源BI系统
3. 建议选择
4. Pentaho平台
5. Pentaho计划
Pentaho计划
鉴于pentaho是个庞大复杂的平台体系，学习掌握需要一定的时间和人员。但从其 功能范围以及扩展性来看，一旦为我所用，则能避免很多重复的开发工作，并为后 续的需求提供快捷的支持。 Pentaho分为两大体系：BA和DI，建议分2人各专注一块，用约1个月的时间熟悉其 使用，配置，开发。使用目前已有数据，建立ETL流程，建立演示环境，输出demo 报表。后续再评估其效用，根据产品需求和内部规划，建立正式的生产BI平台，承 担正式的产品需求，对外提供各种服务。
Data Integration: DI组件, ETL工具等，侧重数据模型和转换。
Pentaho介绍（BA）
1个核心server: BA Server和user console:web界面用来管理用户创建的报表内容和业务逻辑， 4个web based Designer工具 Report Designer: 报表设计器 Analyzer: 过滤和可视化数据 Interactive Reports: 交互性报表环境 Dashboard Designer:设计dashboard 3个client based Designer工具: Aggregation Designer：从不同维度创建聚合表 Metadata Editor：创建metadata domain和model Schema workbench:创建和编辑多维模型，为模型增加安全和计算
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成熟稳定性：pentaho社区版目前还不断更新中， 目前最新版本5.2
文档完备性：pentaho社区版的官方文档较完备，中文文档也较多。 中文支持：报表支持中文。
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可扩展性：pentaho集成了很多优秀的开源组件，具，JfreeReport报表组件。
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BI系统介绍
C
1. BI系统概述
ontent
2. 主流开源BI系统
3. 建议选择
4. Pentaho平台
5. Pentaho计划
主流开源BI系统介绍
开源BI Openi 特点 量级 架构 使用Mondrian和Jpivot框架，报表引 擎是jasper report，数据挖掘接口是 R-Project， 相对来说开发和学习比较简单 大数据支持 无 中文 不 基于Java开发的Web应用，能对关系数据库和 轻 数据挖掘服务器进行分析和报表展示，非常 易于使用和部署；但目前已经不在发布单独 版本，而是和pentaho集成，为其提供plugin 卓越的数据处理性能, 但目前已经没有维护了 以工作流为核心的、强调面向解决方案而非 重 工具组件的 BI 套件， Pentaho 偏向于与业务流 程相结合的BI解决方案，侧重于大中型企业应 用。相对 spagoBi 来说功能较强，尤其是工作 流一块做的相当不错。相关文档比较全 使用java开发，有很强的扩展能力，相关文档 较少。 jasper report的支持最好，所以报表部分比较 好，其它部分较弱 重 轻 比较大的框架了，集成了相当多的 支持hbase, 开源项目， JfreeReport 、 Mondrian 、mapreduce Kettle 、 Weka 基本都使用了。特别 适合大型复杂项目的开发 支持
开源BI平台选型
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1. BI系统概述
ontent
2. 主流开源BI系统
3. 建议选择
4. Pentaho平台
5. Pentaho计划
BI系统介绍
• BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有 的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的 业务经营决策。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。 组成系统：由数据仓库（或数据集市）、ETL流程、联机分析处理 (OLAP) 、查询报表、 数据分析、数据挖掘等部分组成。 中端BI，数据分析。高端BI，数据挖掘。低端：报表阶段。
支持大数据接入，如Hbase, mapreduce. 重量级平台，它包含的组件很多，体系很庞大，学习掌握需要时间。 虽然中文文档相对于其他开源平台为多，但多是老版本的，最新版本的文档只有英文。
劣势：
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1. BI系统概述
ontent
2. 主流开源BI系统
3. 建议选择
4. Pentaho平台
5. Pentaho计划
Pentaho介绍
Pentaho介绍
是一个统一，综合的开源商务智能平台套件（Suite），基于它，可以访问，集 成，操作，可视化，分析各种数据来源，帮助你从数据中发现所需要的知识， 有收费的EE版本和开源的CE版本。目前CE最新为5.2 采用的开源组件： OLAP : Mondrian 数据挖掘：WEKA 报表：JFreeReport ETL：kettle 分为2大系统： Business Analytics: BA组件,主要是可视化，报表，侧重于业务和展示。