(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
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BI介绍
商业智能BI介绍商业智能（Business Intelligence, 简称BI）是一种能够帮助组织利用数据分析和数据可视化的技术和工具。
通过将大量的数据集成、整理和分析，商业智能可以支持管理层做出决策、优化业务流程以及发现潜在的商业机会。
本文将介绍商业智能的定义、组成部分、应用场景、实施步骤和未来发展趋势。
一、商业智能的定义商业智能是一种通过使用数据分析和数据可视化工具来帮助企业管理层做出决策的技术。
商业智能的目的是将大量的数据整合、分析和可视化，以提供决策者所需的信息，帮助他们更好地了解企业的运营状况，并做出基于数据的决策。
二、商业智能的组成部分⒈数据源：商业智能系统需要从各个数据源中提取数据，这些数据源可以是企业内部的数据库、Excel文件、日志文件等。
⒉数据仓库：商业智能系统需要将数据存储在一个集中的数据仓库中，以便进行分析和查询。
⒊数据整合：商业智能系统需要将来自不同数据源的数据整合在一起，以便进行统一的分析和查询。
⒋数据分析：商业智能系统可以通过各种分析方法和算法对数据进行深入分析，以获取有关业务情况的洞察。
⒌数据可视化：商业智能系统可以将分析结果以图表、报表等形式展现出来，便于决策者理解和使用。
⒍决策支持：商业智能系统的最终目的是为决策者提供有关企业运营状况和业务机会的信息，帮助他们做出明智的决策。
三、商业智能的应用场景商业智能可以应用在各种不同的场景中，以下是其中一些常见的应用场景：⒈销售分析：通过分析销售数据和市场趋势，帮助企业了解产品销售情况和市场需求，从而制定合适的销售策略。
⒉客户分析：通过分析客户数据，帮助企业了解客户群体的特征和需求，以便进行定向营销和客户关系管理。
⒊运营分析：通过分析企业的运营数据，帮助企业优化生产流程、降低成本和提高效率。
⒋财务分析：通过分析财务数据，帮助企业了解财务状况、盈利能力和风险风险等关键指标。
⒌市场分析：通过分析市场数据和行业趋势，帮助企业了解市场竞争状况和未来发展趋势，从而制定市场战略。
商业智能系统是什么有哪几部分
商业智能系统是什么有哪几部分商业智能BI系统是一套完整的解决方案，可以将来自企业的不同业务系统（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己开发的业务系统软件）的数据，提取出有用的数据进行整合清洗，在保证数据正确性的同时，进行数据分析和处理，并利用合适的查询和分析工具快速、准确地为企业提供报表展现与分析，为企业提供决策支持。
BI不是简单的数据工具，而是一套从数据整合、分析到辅助决策，完整的解决方案。
下面就以Smartbi为例，介绍商业智能BI系统的3个核心功能应用。
1、商业智能bi三大组成部分，数据报表：报表是企业管理的基本措施和途径，是企业的基本业务要求，也是实现BI战略的基础。
报表可以帮助企业访问、格式化数据，并把数据信息以可靠和安全的方式呈现给使用者。
报表常规呈现就是使用柱状图、饼状图、折线图、二维表格等图形可视化的方式将企业日常的业务数据（财务、供应链、人力、运营等）全面呈现出来，再通过各种维度（看数据的角度）筛选、关联、跳转、钻透等方式查看各类分析指标，业务分析图表按照主题划分，图表之间存在一定的逻辑关系。
这个层次的报表分析就是呈现企业日常经营、业务的情况，让报表用户对日常的业务有一个清晰、直接、准确的认知，其次解放了他们自己手工通过EXCEL通过各种函数做汇总分析、制图的工作。
比如，财务部门会关心今年的营业收入、目标完成率、营业毛利润率、净资产收益率等；销售部门会关心销售金额、订单数量、销售毛利、回款率等；采购部门会关心采购入库金额、退货情况、应付账款等等。
在这个阶段系统价值就显得非常有限，数据的作用仅仅是从一个可视化的角度对业务做出了另一种形式的解读，用户仅仅是被动的接收来自可视化报表上传递的信息。
2、商业智能bi三大组成部分，数据分析：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析可以被分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。
商业智能(BI)简介
02
基于客户画像，制定个性化的营销策略，如优惠券发放、新品
推荐等，提高营销效果。
营销效果评估
03
通过BI工具对营销活动的执行情况进行实时监控和数据分析，
及时调整策略，确保营销目标达成。
制造业生产过程监控与优化案例
生产过程实时监控
利用BI技术对生产线上的数据进行实时采集、处理和分析，及时发 现问题并采取措施。
BI的发展历程经历了多个阶段，从早期的决策支持系统（DSS）到数据仓库（ DW）、在线分析处理（OLAP），再到现在的自助式BI、大数据BI等。
BI在企业决策中作用
1 2 3
提高决策效率
BI能够快速提供准确、全面的数据信息，帮助决 策者迅速了解企业运营状况，提高决策效率。
优化决策质量
通过对数据的深度分析和挖掘，BI能够揭示数据 背后的规律和趋势，为决策者提供更加科学、合 理的决策依据。
机器学习（ML）
ML算法可以应用于数据预处理、特征提取、模型构建等 BI流程中，实现自动化和智能化的数据分析。
深度学习（DL）
DL在图像和语音识别等领域有广泛应用，未来可进一步拓 展至BI领域，如通过图像识别技术自动解读图表信息。
数据治理对于BI成功实施重要性
01
数据质量
高质量的数据是BI分析的基础，数据治理可以确保数据的准确性、一致
学员心得分享和互动交流环节
学员心得分享
通过本次学习，我对商业智能有了更深入的了解，掌握了基本的数据分析方法 和工具使用技巧。同时，我也意识到数据质量对分析结果的重要性，需要在实 践中不断提高数据管理和治理能力。
互动交流环节
在学习过程中，我与同学们进行了积极的交流和讨论，分享了彼此的学习心得 和经验。通过互相学习，我不仅拓宽了视野，还收获了更多的知识和技巧。
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岀多种架 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岀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。
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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。
BI商业智能系统建设方案(完整版)
BI商业智能系统建设方案(完整版)摘要本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，主要包括需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面。
需求分析在需求分析阶段，我们与客户进行了深入的沟通，确定了以下几个主要需求：- 数据抽取和集成：系统需要能够从多个数据源中抽取数据，并将其整合到一张数据表中。
- 数据预处理：我们需要对原始数据进行清洗、去重、拆分、合并等预处理工作，以确保数据的质量和准确性。
- 数据挖掘：通过数据挖掘技术，我们可以发掘数据中隐藏的模式、关联规则和趋势，从而为业务决策提供参考。
- 数据展示：将结果以可视化方式呈现，能够更好地帮助用户理解数据和发现问题。
系统架构我们的BI系统采用了典型的三层架构，包括数据仓库层、数据集成层和应用层。
- 数据仓库层：用于存储原始数据和预处理后的数据，我们采用了关系数据库来存储数据。
- 数据集成层：用于数据的抽取、清洗、转换和加载，我们采用了ETL工具来完成这些工作。
- 应用层：用于数据挖掘和数据展示，我们采用了现有的商业智能工具，如Tableau、Power BI等，并对其进行了定制化开发，以满足业务需求。
数据挖掘数据挖掘是BI系统的核心，我们采用了以下几种方法：- 分类和预测：通过分类和预测算法，对数据进行分类、预测和识别。
- 关联规则和聚类：通过关联规则和聚类算法，发现数据中的规律和模式。
- 决策树和神经网络：通过决策树和神经网络算法，实现数据的自动分析和决策。
我们将采用Python等开源工具和商业工具相结合的方式进行数据挖掘。
数据展示数据展示是BI系统的另一个重要方面，我们将通过以下方式展示数据：- 报表和仪表盘：通过可视化方式展示数据，以便用户更好地理解数据、发现问题和做出决策。
- 数据挖掘模型：将数据挖掘模型集成到系统中，并允许用户自主查询和分析数据。
总结本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，从需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面进行了详细介绍。
商业智能BI总体架构规划设计方案
AI技术可以帮助商业智能系统进行更深入的数据挖掘和分析，发现 数据背后的规律和趋势，为企业提供更有价值的洞察。
BI的云端化发展
01
云端部署与运维
商业智能系统可以部署在云端，实现快速部署和弹性扩展，降低运维成
本。
02
云端数据整合
云端数据整合可以提高数据质量和可用性，实现多源数据的快速整合和
应速度和灵活性。
服务业BI应用
总结词
利用BI技术提升服务业的客户满意度、服 务质量和运营效率。
VS
详细描述
服务业BI应用主要关注客户满意度分析、 服务质量监控和运营效率提升。通过BI工 具，服务企业可以深入了解客户需求，优 化服务流程和提升客户体验；同时还可以 对服务质量进行实时监控和评估，及时发 现并解决问题；此外，BI技术还可以帮助 服务企业实现精细化管理，提高运营效率 和市场竞争力。
数据抽取
从各种数据源中抽取数 据，包括数据库、文件 、API等。
数据清洗
对数据进行清洗和转换 ，确保数据质量和准确 性。
数据转换
将数据从一种格式或结 构转换为另一种格式或 结构，以满足BI系统的 需求。
数据处理技术
数据整合
01
将不同来源的数据进行整合，形成一个统一的数据仓库或数据
湖。
数据挖掘
02
通过算法和模型对数据进行深入分析，发现数据中的模式和规
数据脱敏
对敏感数据进行脱敏处理，避免数据泄露和隐私侵犯。
04
BI的应用场景与案例
零售业BI应用
总结词
通过BI技术提升零售业的销售、库存和客户管理效率。
详细描述
零售业BI应用主要关注销售分析、库存管理和客户行为分析。通过BI工具，零售企业可以实时监控销售数据，分 析商品的销售趋势，制定合理的库存计划，同时还可以对客户购买行为进行分析，优化商品陈列和促销策略。
商业智能bi总体架构规划设计方案
汇报人： 日期:
目录
• 引言 • 总体架构规划设计 • 数据源规划设计 • 数据存储规划设计 • 数据处理规划设计 • 数据分析与可视化规划设计 • 系统安全与稳定性保障措施规
划设计
01
引言
目的和背景
目的
为了提高企业的决策效率和准确 性，通过商业智能BI系统实现数 据驱动的决策。
。
安全性
架构应具备完善的安全机制， 保障数据和系统的安全性。
架构设计流程
架构设计
根据需求分析结果，设计系统 架构，包括系统结构、模块划 分、数据流程等。
架构调整
根据评估结果，对架构进行必 要的调整和优化。
需求分析
深入了解业务需求，明确系统 功能和性能要求。
架构评估
对设计好的架构进行评估，确 保其满足业务需求和性能要求 。
用于预测连续变量的值，如线性回归、逻 辑回归等。
数据处理性能优化方案
分布式计算
采用分布式计算框架，如Hadoop、Spark 等，提高数据处理速度和效率。
并行计算
将数据分成多个部分，并行处理，提高数据 处理效率。
数据缓存
将常用数据缓存到内存中，减少磁盘I/O操 作，提高数据处理速度。
数据压缩
采用数据压缩技术，减少数据存储空间和传 输带宽，提高数据处理效率。
对文本数据进行情感分析、主题分析 等。
可视化工具选择
Tableau
功能强大、易于使用的可视化工具，支持多 种数据源和图表类型。
Power BI
微软推出的商业智能工具，提供Байду номын сангаас富的数据 可视化功能和交互式报表。
QlikView
支持多种数据源，提供丰富的图表类型和数 据交互功能。
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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）
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。