BI项目过程介绍
bi项目方案
bi项目方案随着信息技术的快速发展，企业面临着海量的数据产生和积累，而如何有效地利用这些数据成为了企业管理者们面临的一个重要问题。
为了帮助企业更好地利用数据，提高决策效率，BI（Business Intelligence）项目应运而生。
一、BI项目的定义和目标BI项目是指通过收集、整理和分析企业内外部环境的数据，提供正确、及时的决策支持和业务分析的一系列技术和方法。
其主要目标是帮助企业根据数据分析结果进行决策，实现经济效益最大化。
二、BI项目的实施步骤1.需求分析：在BI项目实施之前，首先需要进行需求分析。
企业负责人需明确项目的目标以及需要收集和分析的数据类型和范围。
与此同时，还需要了解项目的预算和实施时间等因素，以便做出科学合理的决策。
2.数据收集和整理：BI项目的核心就是数据的收集和整理。
在这个阶段，企业需要选择合适的数据来源和工具，并确保数据的质量和准确性。
同时，还需要对数据进行清洗和转化，以便后续的分析和利用。
3.数据分析和挖掘：完善的数据收集和整理之后，接下来就是数据的分析和挖掘。
该阶段可以利用数据仓库、数据挖掘和统计分析等技术手段，对数据进行深入挖掘，发现潜在的关联和规律，并据此提出有针对性的决策建议。
4.报告和可视化展示：为了方便企业管理者和决策者更好地理解数据分析结果，报告和可视化展示则成为不可或缺的环节。
通过适当的报表、图表和仪表盘，将复杂的数据转化为直观和易懂的形式，以便于决策的便捷和准确。
5.应用和优化：BI项目实施之后，并不意味着任务完成。
相反，企业需要根据实际情况进行应用和优化。
这包括对项目效果的评估和调整，及时修正不足和改进方案，以适应企业的发展需求。
三、BI项目的主要价值BI项目的实施可以带来许多重要的价值。
首先，它可以提高企业的决策效率。
通过对大量数据的分析和整理，BI项目可以帮助管理者们更加准确地了解企业的运营情况，及时发现问题和机遇，并作出正确的决策。
其次，BI项目可以提升企业的竞争力。
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。
如何做好BI项目的规划与实施方案
如何做好BI项目的规划与实施方案项目规划和实施方案是保障项目落地的首要环节。
好的项目规划能有效提升开发人效，缩短项目周期，实现项目预期目标。
做项目规划时，要杜绝“一口气吃成一个胖子”的心态，应该先易后难，稳扎稳打。
图1所示的某银行决策体系的项目规划，就是从提供基础数据，到业务应用，再到决策支持体系建设，最终达到价值链管理的目的的。
项目的一期便只聚焦高效上报/填报、数据自动化处理、主数据搭建、快速展现报表等需求。
这就是很明智的，能有效控制项目风险。
某银行决策体系的项目规划围绕项目规划，企业需要确定三件事：做什么、谁来做，以及怎么做。
一、做什么：确定项目范围项目规划的第一步是根据项目需求和目的确定项目范围，这时在项目初期收集和明确的需求就派上用场了。
对于项目管理者而言，只清楚项目范围的含义是不够的，最重要的是正确、清楚地定义项目范围。
如果项目范围划分得不够明确，会直接导致项目内容意外变更，有可能造成项目最终成本提高、进度严重延迟、偏离原定目标，以及影响整个项目发展和项目团队成员积极性等不良后果。
具体来说，项目范围包括组织、功能、业务、数据、接口等5个方面的范围。
（1）组织范围框定的是实施项目的主体，企业需要明确当期项目是否只需要在总部实施还是要在总部和所有子公司都实施，实施的内容又涉及哪些业务部门。
（2）功能范围指BI项目所包含的功能模块及具体功能，如表1所示。
IT 开发人员可以根据功能范围提前学习和掌握BI工具，在做开发时更有针对性、更高效。
BI项目功能范围示例（3）业务范围描述企业需要通过BI系统实现的日常业务处理和分析任务，主要对业务模块、分析应用、分析维度、分析形式等内容进行定义。
（4）数据范围包括数据源范围和数据关联规则等，其中数据源范围不仅描述数据来自哪里，还包括对源数据的理解、源数据质量保障、数据抽取等。
确定数据源范围（5）接口范围则考虑BI系统是否需要嵌入企业的其他信息系统，并实现单点登录等功能，如果需要，还应明确系统接口方式，例如由谁提供，谁设计，谁开发等。
BI工作流程
1工作内容1.1工作内容构成工作内容大致可分为四个阶段:需求阶段，设计阶段，开发阶段,测试阶段:（1）需求阶段:向业务人员了解需求,确定功能模块、维度、指标，及其源系统取数逻辑，形成《业务需求文档》。
进一步针对需求进行分析，提炼各模块的维度和指标，分析维度、指标的取数逻辑，形成《需求分析文档》.（2）设计阶段：根据《需求分析文档》设计页面原型《原型分析页面设计文档》.设计模型确保满足原型开发所需,形成《模型设计文档》。
进一步设计数据库，确保模型与原型页面都可执行，形成《数据库设计文档》。
（3）开发阶段：根据《数据库设计文档》开发数据库，记录开发过程《数据库开发跟踪文档》、根据《模型设计文档》开发模型，记录开发过程《模型开发跟踪文档》、根据《原型页面设计文档》开发分析页面，记录开发过程《分析页面开发跟踪文档》。
（4）测试阶段：针对开发内容进行单元测试（测试内容含：分析页面，模型，数据库）.对整个产品进行系统测试.系统测试针对整个产品系统进行测试《系统测试报告》培训客户培训编写整个产品的操作手册《系统操作手册》1.2工作流程图2需求阶段参与人:需求分析.提交物：《需求分析文档》2.1源系统分析包括源系统主要功能,数据结构，数据质量及数据的可访问性分析.充分理解源系统数据才能不但满足业务需求,并且能超越或预见用户未来可能的需求从而予以相应的考虑.了解数据的格式、数据范围、更新方式及频率、数据质量的好坏，也是选择合适数据抽取、加载方式的基础。
2.2业务需求分析包括客户即席查询需求分析，报表需求，多维分析需求,数据挖掘需求，权限控制需求.认真梳理《业务需求文档》,并编写成适合设计人员、开发人员查看的《需求分析文档》。
2.3注意事项a.用户需求是否清楚。
大多数用户在项目开始阶段并不能完全清楚自己需求,在项目进行中需求变更时常发生,所以设计阶段需要充分考虑到扩展性,但是主要需求在这阶段必须弄清楚。
b.没有制定BI的技术标准。
BI介绍
高层领导的强力支持 流畅的数据流 一支熟悉业务、精通技术的团队 业务驱动，业务人员与BI团队良好的沟通 业务驱动，业务人员与BI团队良好的沟通 BI 完善的推广、培训制度 功能完善的相关软件（DW、ETL、OLAP、 功能完善的相关软件（DW、ETL、OLAP、 DM)
建立模型 目前用得较多的建模技术主要有：统计分析、 神经网络、决策树、遗传算法等等 预测未来结果 通过对基本数据不断理解的交互处理而不断提 炼和调整，达到可以接受的精确程度 ，从而获得 有价值的建议
数据挖掘（Data Mining） 数据仓库（ 数据挖掘（Data Mining）与数据仓库（Data Warehouse） Warehouse）没有直接的联系 在大部分情况下，数据挖掘都要把数据从数据仓 库中拿到数据挖掘库或数据集市中 为了数据挖掘你也不必非得建立一个数据仓库， 数据仓库不是必须的
BI实际上是帮助企业提高决策能力和运营能 BI实际上是帮助企业提高决策能力和运营能 力的概念、方法、过程以及软件的集合，其主要 目标是将企业所掌握的信息转换成竞争优势，提 高企业决策能力、决策效率、决策准确性。
BI平台基本架构 平台基本架构
业务数据库（OLTP） 业务数据库（ ） 数据集成引擎
数据仓库的循环过程
BI项目具体实施步骤 项目具体实施步骤
1. 项目前期准备 2. 业务探索（Business Discovery) 3. 信息探索（Information Discovery) 4. 逻辑数据模型设计 5. 系统体系结构设计 6. 物理数据库设计 7. 数据转换加载ETL 8. 前端应用开发 9. 数据挖掘服务 10.元数据管理 11.数据仓库管理（处理流程与操作） 12.解决方案集成（测试验收与试运行）
BI是一个由多个组件构成的完整的数据分 BI是一个由多个组件构成的完整的数据分 析系统，面向数据仓库的海量数据，提供 多维度对视角的数据分析 Excel是桌面的办公软件，面向平面小规模 Excel是桌面的办公软件，面向平面小规模 数据的处理 BI与Excel并不矛盾，它们互为补充 BI与Excel并不矛盾，它们互为补充
BI实施方法及项目计划
通过制定详细的计划，可以预见和评估潜在的风险，并提 前制定应对策略，从而降低项目失败的风险。
指导项目实施
项目计划为整个BI项目的实施提供了指导和框架，确保所 有相关人员都清楚自己的责任，也有助于避免在项目过程 中出现混乱。
提高成功率
一个精心制定的项目计划有助于提高项目的成功率，确保 按时交付高质量的BI解决方案。
03
BI实施方法论详解
需求分析
01
02
03
目标明确
明确BI项目的目标，包括 提高决策效率、优化业务 流程、降低成本等。
需求调研
通过访谈、问卷等方式， 深入了解业务部门的需求 和痛点，为后续方案设计 提供依据。
需求梳理
对收集到的需求进行分类、 整理和优先级排序，确保 项目实施过程中能够满足 关键业务需求。
制定推广策略，提高BI系统的使 用率和影响力，促进业务部门对
BI系统的接受和认可。
运营与维护
数据维护
定期对数据进行清洗、整理和更新， 确保数据的准确性和完整性。
系统监控
优化与升级
根据业务发展和需求变化，对BI系统 进行优化和升级，提高系统的性能和 功能。
对BI系统进行实时监控，及时发现和 处理系统故障和异常情况。
ห้องสมุดไป่ตู้变更管理
在项目执行过程中，可能会遇到 需求变更的情况，因此需要制定 变更管理流程，以确保项目的顺 利进行。
考虑因素和工具
考虑因素
在制定项目计划时，需要考虑的因素包括但不限于项目规模、资源限制、组织 文化和历史项目经验等。
工具
可以使用各种项目管理工具来辅助制定项目计划，例如Microsoft Project、 Trello和Asana等项目管理软件。这些工具可以帮助团队更好地协作、跟踪任务 和进度，以及管理资源。
房地产项目BI分析
房地产项目BI分析目录一目标与需求 (3)1.1 市场发展趋势， (3)1.2 房源分析 (3)1.3 客户分析 (3)1.4 店铺分析 (3)1.5 人力资源 (4)1.6 潜在的商机 (4)1.7 市场营销策略 (4)1.8 经营成本与收入 (4)1.9 提供更好的服务 (4)一目标与需求1.1 市场发展趋势，1)销售量的增长与人均可支配收入的回归分析；2)对房地产销售波动率的回归分析。
通过对市场总体状况、市场占有率、发展水平等动态的分析、总结和评价，及时获得准确数据，辅助经营决策。
1.2 房源分析地理发展空间的多维分析：综合人口住房条件及分布、政府规划、交通现状分布信息，通过聚集及层次化描述，发掘出区域内受欢迎的、热销的高档别墅、高、中、低档公寓、居屋，同时也可以找出哪些区域内的楼盘不受欢迎，或者存在哪些缺点。
例如：政府要在联合路架桥，那么联合路沿线的楼盘销售就会受到影响，或者某个小区附近有农贸市场、大型超市等，那么这个小区就比较受欢迎。
1.3 客户分析通过对客户的年龄、性格、生活习惯、爱好、职业、收入情况等进行分析，根据分析结果，对客户提出合理化的建议，提高成交率。
例如：程序员喜欢购买什么样子的房子，喜欢什么装修风格；律师是否喜欢高档公寓，军人是否喜欢规划合理、保安健全的小区等等，掌握了这些资料，在跟客户推销的时候就可以占据主动。
1.4 店铺分析通过对店铺营业状况的数据分析，来决定店铺的发展计划，确定店铺数量、位置、店铺的营业时间、店铺的装修风格、店铺员工的数量、工资。
例如：每个地区的店铺所交易的房子基本是一个档次的，星海广场附近的房屋档次和价格要比辛寨子高的多，去星海广场买房的客户可能喜欢装修华丽的店铺或者喜欢喝咖啡、吃巧克力等奢侈品，而去辛寨子买房的客户可能不喜欢这些；星海附近的房价高，卖房所得的利润也高，但是月销售量可能不如辛寨子地区的，根据这些分析可以来决定店铺的发展规划。
1.5 人力资源通过对员工（业务人员）以往的业绩，分析出适合该员工的岗位、职务。
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概念
• BI(Business Intelligence)
– 运用了数据仓库、在线分析 和数据挖掘等技术来处理和 分析数据，目的是要为决策 者提供决策支持 。
• OLAP(联机分析处理)
– 支持复杂的分析操作、侧重 决策支持，提供多维的概念 视图。
– BI初级应用模式
• 数据查询和生成报表，这是BI 的初级应用。
– BI 高级应用模式
• (OLAP)联机分析处理 ，是BI带 来的一种全新的数据观察方式， 是BI的核心技术之一 。 • 数据挖掘，通过对于大数据量 的分析，找出数据之间潜在的 规律和知识，并且以一种通俗 的方式呈现给用户 。
– 知识类
1 BI概念 2 应用BI的意义 3 BI应用的现状 4 BI实施之ETL工具 5 BI实施之报表工具
6 BI实施之调度工具 7 BI实施工艺和过程 8 元数据管理 9 指标概念 10 案例讲解
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元数据管理
• 元数据的定义 • 元数据管理的意义
• 民生MDS
– – – – 血统分析 影响分析 变更管理 根据元数据的分析结果制定相应的决策
• 元数据管理的实施
– 利用J2EE的技术 – 对于数据结构进行分类汇总、整理
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1 BI概念 2 应用BI的意义 3 BI应用的现状 4 BI实施之ETL工具 5 BI实施之报表工具
ETL过程之调度工具-Data Services
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ETL过程之调度工具-Data Stage
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ETL过程之调度工具-Control-M
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ETL过程之调度工具-moia
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ETL过程之调度工具-moia
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ETL过程之调度工具-Data Services
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• ETL(Extract-Transform-Load)
– 数据抽取、转换、装载的过 程。
• OLTP(联机事务处理)
– 是传统关系型数据库的主要 应用、主要是基本的、日常 的事务处理、例如银行交易。
• DW(数据仓库)
– 案例:尿布+啤酒(沃尔玛)
SOA(面向服务体系结构)
– 将应用程序的不同单元,定义 成良好的接口和契约联系起 来。
1 BI概念 2 应用BI的意义 3 BI应用的现状 4 BI实施之ETL工具 5 BI实施之报表工具
6 BI实施之调度工具 7 BI实施工艺和过程 实施工艺和过程 8 元数据管理 9 指标概念 10 案例讲解
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BI的实施工艺和过程
• 设计原则
BI项目过程介绍
csx1998@ （收集于网络，有侵权请提出）
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概述
1 BI概念 概念 2 应用BI的意义 3 BI应用的现状 4 BI实施之ETL工具 5 BI实施之报表工具 6 BI实施之调度工具 7 BI实施工艺和过程 8 元数据管理 9 指标概念 10 案例讲解
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BI应用的现状分析
• 产业和商品还不够精细化 • 竞争化比较激烈的当前， 需要正确的分析客户的消 费行为、方式通过不同的 视角 。
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BI应用的现状
• 应用行业
– – – – – – – – – – 银行 证券 移动、电信 保险 门户网站 支付平台 石油化工 销售平台 工业企业 其他
• 水晶报表(SAP)
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概述
1 BI概念 2 应用BI的意义 3 BI应用的现状 4 BI实施之ETL工具 5 BI实施之报表工具 6 BI实施之调度工具 实施之调度工具 7 BI实施工艺和过程 8 元数据管理 9 指标概念 10 案例讲解
– – – – – – – – – – – 统一规范 灵活性 可扩展性 高效性 使用性 存储空间合理性
• 数据建模
– 数据建模的思想
• 对现实世界进行分析、抽象、 并从中找出内在的联系，进而 形成数据结构
– 数据建模的规范 – 数据建模工具
• • • • • • Power Designer ERWin Rational Rose Visio Professional Dezign ERD Tool List
– Data Services Designer – Data Services Reposity Manager – Data Services Server Manager – Data Services Management Console
Kettle
– Chef——工作(job)设计工具 (GUI方式) – Kitchen——工作(job)执行器 (命令行方式) – Spoon——转换(transform)设 计工具 (GUI方式) – Span——转换(trasform)执行 器 (命令行方式)
6 BI实施之调度工具 7 BI实施工艺和过程 8 元数据管理 9 指标概念 10 案例讲解
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指标概念
• 标定义：是某个度量的汇总，或基于两个或更多度量计算 得出的相对值。前者如贷款余额，后者如日均贷款余额 （∑每日贷款余额÷天数）、收入增长率（本月收入÷上 月收入）、本月新增存款量（本月存款余额－上月存款余 额）。 • 指标维度：对指标进行限定性描述的量化属性。根据指标 使用的广泛性，分为公用维度和专用维度。 • 指标创建维：用于创建指标的维度，称为指标创建维；在 定义指标时，一个指标的创建维是预定义为某特定值的。 • 指标设计的基本要求：
6 BI实施之调度工具 7 BI实施工艺和过程 8 元数据管理 9 指标概念 10 案例讲解
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• 模型的设计思想 • 建行ODS
– ODS主题划分
• • • • • • • • 客户主题 存款主题 贷款主题 银行卡主题 中间业务主题 渠道主题 总帐主题 公用主题
– 数据建模的规范 – 数据建模工具
• • • • • • Power Designer ERWin Rational Rose Visio Professional Dezign ERD Tool List
• 需求分析
需求定义 需求范围 需求分解 需求分析方法 需求分析模板
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应用BI的意义
• 统一的数据视图
– – – – – – – – 完整的数据 良好的数据组织 统一的数据解释 清晰的数据流向
• 为领导层或监管层决策支 持 • 以为目标提供服务为驱动 • 以客户为中心进行数据分 析和挖掘 • 提供个性化的数据支持服 务 • 解决信息孤岛问题
• Hyperion(Oracle)
– Hyperion Intelligence Explorer – Hyperion Intelligence Designer – Hyperion Intelligence Web 客 户端查看器
• MSTR(MicroStrategy公司) • BRIT(eclipse插件)
• 高度的数据可用性
减少数据冗余 存储分步策略 公用数据提炼 各环节数据功能切分
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概述
1 BI概念 2 应用BI的意义 3 BI应用的现状 应用的现状 4 BI实施之ETL工具 5 BI实施之报表工具 6 BI实施之调度工具 7 BI实施工艺和过程 8 元数据管理 9 指标概念 10 案例讲解
• 需求分析
需求定义 需求范围 需求分解 需求分析方法 需求分析模板
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BI的实施工艺和过程
• 设计原则
– – – – – – – – – – – 统一规范 灵活性 可扩展性 高效性 使用性 存储空间合理性
• 数据建模
– 数据建模的思想
• 对现实世界进行分析、抽象、 并从中找出内在的联系，进而 形成数据结构
• 通过数据挖掘的技术和工具， 把数据中隐含的潜在关系找出 来，通过计算机将数据加工成 知识展现给决策者。
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Hale Waihona Puke 述1 BI概念 2 应用 的意义 应用BI的意义 3 BI应用的现状 4 BI实施之ETL工具 5 BI实施之报表工具 6 BI实施之调度工具 7 BI实施工艺和过程 8 元数据管理 9 指标概念 10 案例讲解
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ETL过程之调度工具
• • • • • • • CCB的ODS简版调度 BMC的Ctrl-M SAP的 CPS Adtec的Moia调度。 BO 的Data Services调度 。 Data Stage 调度 东南融通ETLPLUS调度。
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• Informatic
– – – – Client Reposity Server Reposity Database Informatic Server
BI实施之ETL工具-Data Stage实例
BI实施之ETL工具-Data Stage实例
• BI应用集成商
– 国外
• • • • • • •
• • • • • • • •
IBM Oracle SAP NCR HP SAS Mcrosoft
– 国内
东南融通 先进数通 宇信易诚 高伟达 神州数码 中科软 安硕科技
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概述
1 BI概念 2 应用BI的意义 3 BI应用的现状 4 BI实施之 工具 实施之ETL工具 实施之 5 BI实施之报表工具 6 BI实施之调度工具 7 BI实施工艺和过程 8 元数据管理 9 指标概念 10 案例讲解