BI选型报告的模板(BI工具对比)
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分析测试报告模板
一、
模块
主要负责人
协助人
ETL
数据仓库
前端展示
测试时间：
时间
模块
2014.5.xx
2014.5.xx
2014.5.xx
2014.5.xx
2014.5.xx
ETL
数据仓库
前端展示
二、
1、ETL
2、数据仓库3Βιβλιοθήκη 前端展示分析口径（维度组合）：
1、财务主题
2、采购主题
3、制造物流主题
4、销售主题
3
前端展示
Xx页—时间选择错误
4
前端展示
Xx页—需新增xx表分析
5、人力资主题
…
三、
1、整体架构
2、首页
3、各大主题
4、具体功能：筛选、提示、下钻、上卷、连接、鼠标经过事件、报表发布…..
5、色彩搭配
6、显示效果：flash、报表动画…..
四、
1、准确性
2、实时性
3、响应速度
五、
六、
序号
主题
问题
解决方案
负责人
计划完成时间
1
ETL
XX-mapping
2
数据仓库
xx-主题
BI需求分析范文
BI需求分析范文BI (Business Intelligence) 需求分析是指对BI系统进行需求识别、分析和整理的过程。
通过对企业的需求进行深入调研和分析，能够帮助企业理解自己的业务需求，为BI系统的开发和实施提供指导和支持。
本文将重点介绍BI需求分析的步骤和方法，并以一个实际案例来说明。
一、BI需求分析的步骤1.确定项目目标：在需求分析的开始阶段，需要明确项目的整体目标。
例如，提高销售效率、优化供应链管理、提升客户满意度等。
2.进行业务调研：通过与企业内外的相关人员进行访谈和讨论，了解他们的业务需求、痛点和期望，以及对BI系统的预期。
3.梳理业务流程：基于调研结果，对企业的业务流程进行梳理和分析，明确各个环节的关键指标和数据需求。
5.确定指标和报表需求：根据业务流程和关键指标，确定需要在BI系统中展示的指标和报表，并明确需要支持的过滤、排序、分组等功能。
6.确定数据分析需求：根据业务需求，确定需要进行的数据分析方式，例如趋势分析、对比分析、排名分析等，以及相关的图表和图形需求。
7.确定安全和权限需求：考虑到BI系统包含敏感数据，需要确定数据的访问权限和安全要求，包括用户角色、数据访问级别等。
8.确定可视化和交互需求：根据用户习惯和使用场景，确定BI系统的界面设计、交互方式和可视化效果，以提高用户的使用体验。
9.确定部署和维护需求：在需求分析的最后阶段，需要考虑BI系统的部署和维护需求，包括硬件设备、软件环境、数据更新频率等。
二、BI需求分析的方法1.访谈法：通过与企业内外的相关人员进行面谈、深入交流，了解他们的业务需求、期望和痛点，收集相关的需求信息。
2.观察法：通过观察企业的业务流程和现有的数据系统，了解其中的问题和限制，并对BI系统的需求进行分析和识别。
3.文档分析法：通过阅读和分析企业的相关文档资料，例如业务规范、报表样本、数据字典等，获取需求信息。
4.问卷调查法：通过设计和发布问卷调查，收集用户的反馈和意见，了解他们对BI系统的需求和期望。
BI工具选型指南
BI工具选型指南BI工具是BI项目的核心，选对工具，BI项目就成功了一半。
面对市场上鱼龙混杂的BI工具，不少企业眼花缭乱，无从下手。
其实，BI工具选型说简单也简单，根本的原则就是两个字：合适。
不同的企业在所属行业、具体业务、发展和管理水平、信息化水平、人员技术背景等方面都存在非常大的差异，照搬照抄别人的答案并不能解决问题。
企业必须“量体裁衣”，找到最适合自己的BI工具。
采用技术太过前沿的BI工具，如果没有落地场景，这些工具最终将变成IT部门的成本，而技术落后的BI工具很快就会过时，对企业发展也有很大的制约。
因此，在BI工具选型时须慎重，走中庸之道，不保守、不激进，不盲目追求新技术。
所选的工具不仅当下能发挥作用，而且在一段时间内其技术不至于过时。
既关注工具本身，也要考虑企业自身实力。
从场景出发选择BI工具，必将带来不错的回报。
1.BI工具选型要素具体而言，关于BI工具选型要素，企业需要考虑的不外乎易用性、稳定性、功能、采购成本、BI厂商的能力等几点。
图1所示为帆软数据应用研究院的调研数据，可以看到企业在选择BI工具时，最关注的是BI 工具是否高效、易用和便捷（69.10%的受访企业看重这一点）。
而Gartner在Survey Analysis: Key Selection Criteria for Business Intelligence and Analytics Platforms报告中指出，工具的易用性对企业获取商业价值也是排在第一位的影响要素。
从下图来看，企业对于BI工具的功能与稳定性的关注，比例相近，是选型时考虑的第二大要素。
而采购成本并不是企业选择BI工具时的主要考虑因素。
另外，近三分之一的企业（占比为31.2%）看重厂商所提供的服务支持和学习资源，说明企业认识到BI工具附带的服务和学习资源在项目的运维与开发中有着至关重要的影响。
企业选择BI工具时的参考因素2.易用性易用性决定BI平台的整体使用体验，是影响用户持续使用的首要因素。
企业BI范本
企业BI范本企业商业智能(BI)是指通过收集、整合、分析和展现企业内外部数据来提供实时洞察力，帮助企业进行决策和优化业务流程的一种分析工具和方法。
下面是一个企业BI范本：背景介绍：ABC公司是一家中型制造企业，主要生产电子产品。
随着市场竞争的加剧和消费者需求的不断变化，ABC公司决定引入商业智能工具来提高业务运营的效率和竞争力。
目标和指标：1. 提高供应链效率：减少库存周转时间、提高交付准确性和准时率。
2.优化销售策略：提升销售额、提高客户满意度。
3. 提升生产效率：降低物料和人工成本、提高产量和质量。
4. 优化财务决策：提高财务报告的准确性和及时性、降低成本。
数据收集和整合：ABC公司会收集和整合多个部门和系统的数据，包括供应链、销售、生产和财务等方面的数据。
通过ERP系统和其他数据源的集成，实现数据的综合和集中管理。
分析和报告：ABC公司将使用商业智能工具，如数据仪表盘、分析报告和预测模型等，对数据进行分析和挖掘。
通过对数据的可视化展示，帮助决策者获得全面和准确的信息，并支持决策和优化业务流程。
供应链管理：1. 利用供应链分析进行库存和需求预测，减少库存积压和降低库存成本。
2. 跟踪供应商绩效，找出低效供应商并寻找替代供应商。
3. 根据销售和生产计划，自动调整采购订单和交货时间，以提高交货准确性和准时率。
销售管理：1. 基于客户的购买历史和市场数据，制定个性化销售策略。
2. 监控销售KPI，如销售额、客户满意度和销售渠道效益。
3. 利用销售分析和预测模型，提高销售人员的拓展能力和销售额。
生产管理：1. 监控生产线的关键绩效指标，如产能利用率、产品质量和设备故障率。
2. 根据销售预测和库存状况，优化生产计划和调度，以减少物料和人工成本，并提高产量和质量。
财务管理：1. 自动化财务报告和财务预测，提高报表准确性和及时性。
2. 利用财务指标和数据分析，识别成本效益低下的项目，并提出改进建议。
3. 通过对财务数据的可视化展示，帮助管理层进行决策和优化预算和资金管理。
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)
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。
竞品对比分析报告模板
竞品对比分析报告模板一、引言竞品对比分析是一种重要的市场调研工具，通过比较自身产品或服务与竞争对手的产品或服务，可以帮助企业了解市场现状和竞争态势，为制定营销策略和产品优化提供参考。
本报告旨在介绍竞品对比分析的基本原则和步骤，并提供一个模板，以供参考使用。
二、竞品选择竞品选择是竞品对比分析的第一步，合理选择竞品是确保分析结果具有实际意义的关键。
选择竞品时，应考虑以下几个因素：1.同类产品或服务：竞品应与自身产品或服务具有相似的功能和定位，以确保比较结果的有效性。
2.市场份额：竞品应具有一定的市场份额，以保证分析结果对市场整体形势的准确反映。
3.竞争对手：竞品应来自与自身企业直接竞争的企业，以确保比较的准确性和可操作性。
基于以上准则，我们选择了A公司、B公司和C公司作为竞品，分别是市场上颇具知名度和竞争力的企业。
三、竞品分析指标竞品分析指标是用于比较不同竞品的关键数据和指标，可以帮助企业了解各竞品在市场中的表现和竞争优势。
以下是列出的一些常用竞品分析指标：1.产品特点：包括产品的功能、性能、质量等方面的特点，可通过产品文档和使用体验来了解。
2.价格策略：包括产品的售价、促销活动以及售后服务等方面的策略，可通过市场调研和竞争分析来获取。
3.市场份额：包括竞品在整个市场中的占有率和增长趋势，可通过第三方市场研究报告等获取。
4.品牌知名度：包括竞品在目标市场中的知名度和品牌形象，可通过市场调研和消费者调查等获取。
5.用户评价：包括竞品在用户中的口碑和满意度，可通过用户调查、社交媒体等获取。
在实际分析中，可以根据企业的具体情况选择适合的竞品分析指标，以便更好地对比分析不同竞品。
四、竞品对比分析报告竞品对比分析报告是对竞品分析结果进行梳理和总结的文档，可以直观地展示竞品间的差异和竞争优势。
以下是一个竞品对比分析报告的模板：1. 竞品市场概况•市场容量：市场中的潜在消费者数量和潜在销售额。
•市场增长率：市场容量的增长速度，反映市场的发展趋势。
产品选型报告模板
产品选型报告模板1. 引言本报告旨在对产品选型进行全面评估和分析，为决策者提供明晰的选型建议。
选型是指根据特定需求和目标，从一系列可选的产品中选择最适合的产品。
本报告将采用逐步思考的方式，对产品选型过程进行详细说明。
2. 识别需求在进行产品选型之前，首先需要清楚地识别出所面临的具体需求。
需求可以包括功能需求、性能需求、可靠性需求、成本需求等。
通过与相关利益相关者的沟通和讨论，确保对需求有一个清晰的理解。
3. 制定评估标准评估标准是在产品选型过程中评估和比较不同产品的重要依据。
评估标准应该与需求紧密相关，并能够客观、全面地衡量产品的优劣。
常用的评估标准包括性能指标、可靠性指标、适应性、可扩展性、易用性、成本等。
4. 收集候选产品在进行产品选型前，需要收集一系列候选产品。
收集候选产品的途径可以包括网络搜索、咨询专家、参考市场调研报告等。
在收集候选产品时，要确保候选产品能够满足前面制定的评估标准。
5. 过滤候选产品通过对收集到的候选产品进行初步筛选和评估，将不符合评估标准的产品剔除。
筛选的依据可以包括产品的规格、特性、品牌信誉等。
筛选后留下的产品进入下一阶段的深入评估。
6. 详细评估候选产品在对候选产品进行详细评估时，可以考虑采用多种评估方法，包括实地考察、产品演示、功能测试、性能测试、用户体验评估等。
通过多角度、全面地评估，可以更好地了解候选产品的优劣势。
7. 评估结果分析根据对候选产品的评估结果，进行综合分析和比较。
可以使用表格、图表等方式，将不同产品的评估指标和得分进行可视化展示。
分析评估结果，找出各产品的优势和劣势。
8. 选型建议在分析评估结果的基础上，提出选型建议。
选型建议应该综合考虑产品的性能、适应性、可靠性、成本等因素，从而为决策者提供明确的选型方案。
9. 结论本报告对产品选型过程进行了详细的步骤和分析。
通过清晰地识别需求，制定评估标准，收集候选产品，详细评估候选产品，并进行评估结果分析，最终提出选型建议。
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提供资源控制 机制。系统管 理员能够监控 查询的运行进 程，并停止长 时间运行的查 询，控制资源 用户设立不同 的查询优先 级，实现数据 仓库资源的合 理分配用户设 立不同的查询 优先级，实现 数据仓库资源 Other 价格高低 用户授权许可 技术支持服务 的完善 对硬件设备的 要求 Other
23
序号
功能
1
二级功能 UNIX Linux 对操作系统的 Windows 支持 Other Oracle Sybase SQL Server 对关系数据 Informix DB2 库的支持 Access Other Microsoft OLAP Oracle OLAP 对OLAP的支持 SAP OLAP Sybase IQ Other BI部署的复杂 高中低 度 IIS Tomcat JBOSS 中间件的支持 WebSphere BEA Other C/S架构支持 B/S架构支持 纯HTML B/S支持方式 ASP/JSP页面 控件/插件方 式 Netscape Explorer Opera B/S浏览器 Mosaic Other Chinese English Other
BO
MSTR
Hyperion Cognos
2
3
4
5
6 7 8
9
10
多语言支持
11
Excel Word Text 数据导出格式 HTML Other WEB E-mail 分析结果发布 File 方式
12
12
分析结果发布 方式
Fax/Mobile 是否可进行调 整印是否美观 打
13
打印功能
14
是否支持用户 权限管理 分析主题权限 管理 权限/安全管 字段权限管理 维度权限管理 理 是否支持SSL 是否支持LDAP 协议 丰富的联机帮 助文档 用户操作指南 文档丰富程度 二次开发手册 错误指南 Other 是否支持可视 化拖曳 是否提供丰富 自备函数 是否支持二次 开发功能 报表开发/操 是否提供二次 作便易性 开发接口 是否支持自定 义SQL 易学程度 美观程度 自定义等级 自定义颜色 自定义告警指 标警发布方式 告 是否支持定时 任务报表 是否支持查询 条件动态设置 年/季/月/旬/ 周/日/时报表 的定制 定时任务报表 的分发功能 自定义维度成 员定义指标 自 透明访问功能 从OLAP访问到 OLTP数据 钻取功能 上钻下钻
20
21
Hale Waihona Puke 扩展功能多机冗余和 故障点恢复
对中国式报表 的支持度 部署方式灵活 性
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重点功能
复杂报表制作 难易程度 最终客户掌握 使用报表工具 的难易程度 直接通过浏览 器在报表上进 行OLAP分析， 除了常规的旋 转、切片、钻 取之外，还应 当包括从汇总 数据到详细数 据的无缝钻透 和跨主题的交 直接在WEB上 灵活地建立、 定制不同的分 析指标和各种 指标计算公式 具有多种预测 分析算法、趋 势分析、时间 序列分析、假 设分析和回归 具有丰富的分 析功能，如最 优/最差分析 、例外分析、 排名分析、比 提供报表调度 功能，即在非 高峰时间调度 报表，生成报 允许用户设置 一定的预警条 件，即当报表 中某一项满足 一定条件时， 以特定的格式 （包括特殊字 体、特殊符号 提供用户订阅 报表的能力， 即允许用户通 过一定的时间 频度订阅报 表，将报表执 行结果发送到 提供数据缓存 机制，使重复 进行的查询操 作无需频繁直 接查询数据 库，从而减少 网络传输，全 面提高即席查
15
16
17
告警功能
18
定时任务
19
任意钻取 预定义钻取路 径转功能 旋 切片切块 数据过滤功能 基本报表功能 时间序列功能 基本图形功能 多坐标轴支持 饼图 堆叠 三维 折线 散点 雷达 仪表盘 组合图形 其他 80/20分析 绝对值分布分 析状分析方法 现 比重分析 排序分析 平衡性分析 方差分析 80/20区间分 基本统计分析 析 进度分析 功能 强度分析 异常值分析 发展分析方法 基比分析 环比分析 增长率分析 同期比分析 数据挖掘扩展 决策树 神经网络 时间序列趋势 预测模型 多元回归线性 /非线性预测 数据抽取扩展 建模工具 单独的报表工 具数据管理工 元 具入其他管理 嵌 软件 负载平衡功能
商务因素