帆软商业智能解决方案 ppt课件
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商业智能(BI)介绍.pptx
BI/DW Introduction
James Chen PSO Sr. Consultant
程序=算法+数据结构
--Niklaus Wirth
数据结构 离散结构 线形结构 - 数组链表栈队列 树 图
算法 空间复杂度 时间复杂度
经典业务系统模型
业务流程
Skill set 数据库 C++/J2EE/.net
数据仓库系统
RDBMS 关系数据库
SAP/ERP
分析型CRM 业务指标分析
EXCEL Web/XML
VSAM 主机系统
优化是针对即时更新的事务处理
数据是当前的
数据总在实时变化中 存储明细数据 支持日常的业务 面向事务 支持办事人员或行政人员
数据集市
数据仓库
5-10 年
优化是针对大批量查询而不是更新 数据是历史的
– 新需求的开发快
– 数据获取的效率快
底层数据 低粒度汇总 高粒度汇总
建设数据仓库的主要任务
• 数据仓库建模 • ETL • 前端展现组 • 数据挖掘 • 元数据
数据仓库引擎
• NCR Teredata • ORACLE 9以上 • DB2 EEE • Sybase IQ • MS SQL Server
n
Existing Interfaces
Existing Assets
Business Type Model
Identify Business Interfaces
Identify System Interfaces & Ops
Architectur
Create Initial
e Patterns
Comp Specs &
James Chen PSO Sr. Consultant
程序=算法+数据结构
--Niklaus Wirth
数据结构 离散结构 线形结构 - 数组链表栈队列 树 图
算法 空间复杂度 时间复杂度
经典业务系统模型
业务流程
Skill set 数据库 C++/J2EE/.net
数据仓库系统
RDBMS 关系数据库
SAP/ERP
分析型CRM 业务指标分析
EXCEL Web/XML
VSAM 主机系统
优化是针对即时更新的事务处理
数据是当前的
数据总在实时变化中 存储明细数据 支持日常的业务 面向事务 支持办事人员或行政人员
数据集市
数据仓库
5-10 年
优化是针对大批量查询而不是更新 数据是历史的
– 新需求的开发快
– 数据获取的效率快
底层数据 低粒度汇总 高粒度汇总
建设数据仓库的主要任务
• 数据仓库建模 • ETL • 前端展现组 • 数据挖掘 • 元数据
数据仓库引擎
• NCR Teredata • ORACLE 9以上 • DB2 EEE • Sybase IQ • MS SQL Server
n
Existing Interfaces
Existing Assets
Business Type Model
Identify Business Interfaces
Identify System Interfaces & Ops
Architectur
Create Initial
e Patterns
Comp Specs &
商业智能系统ppt课件
库存数据分析时，会将库存数据与安全库存的要 求进行比对。 （c）基础数据的更新。BIS的运转需要有基础数 据的支持。现在大部分的BIS，可以设置自动在 某个时间从某个系统导入基础数据，然后进行分 析。当在此出现意外时，系统应该能及时将这些 异常信息反馈给管理员。 （2）规划报警的手段。现在BIS一般有三种报 警方式。分别为邮件报警、即时消息报警和手机 短信报警。这三种方式也各有优劣。一般对于一 些比较重要且紧急的消息，可以采用手机短信的 方式进行通知。不过手机短信也有一个不足的地
5 商业智能系统实施注意的问题
人的精力是有限的，不可能一天24小时盯着系统看 。在这种情况下，应该给BI系统装一只“眼睛”， 让系统帮忙盯着业务。当业务有异常时，要在第一 时间通知用户，以便于相关人员在第一时间采取补 救措施。亡羊补牢也来得及。对于报警这块内容， 在实施时需要关注如下问题。
规划需要报 警的内容 规划需要报 警的手段 定时报警有 效性的验证 分类对报警 信息处理
4 商业智能实施过程
基于知识的行动阶段 数据解释建模阶段 信息发送阶段 数据收集和预处理阶段 确定目标阶段
(1)确定目标阶段（Targeting）。商业智能所解决 的一般都是一个客户面临的关键问题,如何确定和 理解问题就成为商业智能实施的起点和成功的关 键。问题的确定方法可以有多种,如了解客户当前 新业务推广、客户流失及信用欺诈等。但关键一 点是确定问题的商业价值,简单来说,客户在商业智 能系统上的投入,通过问题的解决,能带来确定的收 益,否则这个项目从开始就是失败的。 (2)数据收集与预处理阶段（Tracking）。数据的 收集难度和客户的实际情况有较大的关系,如果客
（2）体系结构的研究
体系结构的研究：所谓体系结构(Architecture)是指一整套的 规则和结构，为一个系统或产品的整体设计提供主框架。而 一个商业智能的体系结构是指通过识别和理解数据在系统中 的流动过程和数据在企业中的应用过程来提供商业智能系统 应用的主框架。 ①BI基础结构：下图(a)描述了一个基本的商业智能体系结构。 根据不同的商业需求可以得到与之相应改进的体系结构，使 之更好地解决商务问题。例如，根据主题和数据分析的需要 设计不同的数据仓库，选择合适的中间软件和决策分析工具， 我们可以看出要预留不同的应用程序接口，以便后续的各种 方案的比较与操作。
商务智能PPT
• • • • •
一、商务智能概述 二、数据仓库 三、数据挖掘 四、联机分析处理 五、总结
商务智能 商务智能即Business Intelligence,简称 智能 BI，是企业利用现代信息技术收集、管理和 是 分析商务数据和信息，创造和累计商务知 识和见解，改善商务决策水平的一套完整 一套完整 的解决方案。 的解决方案。
BI的作用和目的
• 理解业务 认识是哪些趋势、哪些非正常情况和哪些行为正对业务 产生影响 • 衡量绩效 • 改善关系 • 创造获利机会
BI的应用现状
• 欧美企业在2003年底大约有70%部署商务智能，虽然并不 一定把它当做全公司范围的、战略性的计划。美国和欧洲 的企业对商务智能工具的使用略有不同，美国企业用商务 智能做在线处理比欧洲企业多，而欧洲企业用商务智能进 行高级分析比美国企业多。 • 虽然许多企业都计划实施商务智能，但商务智能仍未能被 广泛地提升到战略性层面。 • 商务智能在中国的发展还处于起步阶段，大部分企业对商 务智能还缺乏必要的了解。 • 中国宝钢、海关以及大的银行和电信公司进行了数据仓库 和数据挖掘项目。
商务智能的发展趋势
商业智能软件市场在最近几年得到了迅速增长。从全球范围来看,据ＩＤＣ预测,到 2005年,这个市场将以27%的年平均增长率发展,届时将会达到118亿美元。越来越多的 组织开始扩展商务智能的应用。而随着现今企业商业流程日趋复杂、企业战略考虑越 来越要求精确性，以及市场从供应商为导向变为客户为导向，现在的商务智能技术也 在不断地发展中，体现了许多方面的趋势： 1. 绩效管理 2. 产品模块的集成 3. 结构化和非结构化数据 4. 数据质量 5. 预测分析 6. 客户定制化 企业中的大部分商务智能用户是偶尔的信息消费者，他们仅需要基本的报表和电子 表格功能。然而大多数商务智能软件的功能和特性远远超出了那些用户的接受和学习 能力。同样的，对信息消费者分类，根据功能和特点定义级别是必要的。加强商务智 能软件的客户可定制化功能，将会进一步扩大软件的用户群。
一、商务智能概述 二、数据仓库 三、数据挖掘 四、联机分析处理 五、总结
商务智能 商务智能即Business Intelligence,简称 智能 BI，是企业利用现代信息技术收集、管理和 是 分析商务数据和信息，创造和累计商务知 识和见解，改善商务决策水平的一套完整 一套完整 的解决方案。 的解决方案。
BI的作用和目的
• 理解业务 认识是哪些趋势、哪些非正常情况和哪些行为正对业务 产生影响 • 衡量绩效 • 改善关系 • 创造获利机会
BI的应用现状
• 欧美企业在2003年底大约有70%部署商务智能，虽然并不 一定把它当做全公司范围的、战略性的计划。美国和欧洲 的企业对商务智能工具的使用略有不同，美国企业用商务 智能做在线处理比欧洲企业多，而欧洲企业用商务智能进 行高级分析比美国企业多。 • 虽然许多企业都计划实施商务智能，但商务智能仍未能被 广泛地提升到战略性层面。 • 商务智能在中国的发展还处于起步阶段，大部分企业对商 务智能还缺乏必要的了解。 • 中国宝钢、海关以及大的银行和电信公司进行了数据仓库 和数据挖掘项目。
商务智能的发展趋势
商业智能软件市场在最近几年得到了迅速增长。从全球范围来看,据ＩＤＣ预测,到 2005年,这个市场将以27%的年平均增长率发展,届时将会达到118亿美元。越来越多的 组织开始扩展商务智能的应用。而随着现今企业商业流程日趋复杂、企业战略考虑越 来越要求精确性，以及市场从供应商为导向变为客户为导向，现在的商务智能技术也 在不断地发展中，体现了许多方面的趋势： 1. 绩效管理 2. 产品模块的集成 3. 结构化和非结构化数据 4. 数据质量 5. 预测分析 6. 客户定制化 企业中的大部分商务智能用户是偶尔的信息消费者，他们仅需要基本的报表和电子 表格功能。然而大多数商务智能软件的功能和特性远远超出了那些用户的接受和学习 能力。同样的，对信息消费者分类，根据功能和特点定义级别是必要的。加强商务智 能软件的客户可定制化功能，将会进一步扩大软件的用户群。
商业智能介绍PPT课件
操作(业务)系统特性
事务驱动 事务数量大，历时短 支持日常的业务 数据是当前的并在不断变化 存储详细数据， 面向应用 无冗余的数据结构与设计方法 针对快速预定义的事务优化设计 可预见的使用模式 支持办事人员或行政人员
信息(分析)系统特性
分析驱动 事务数量小，历时长 支持业务战略决策 数据是历史的， 静态的， 数据是汇总的 ， 面向主题 多维的数据结构 优化是针对查询而不是更新 不可预见的使用模式 支持管理人员和执行主管人员
服务质量分析 营销管理分析 渠道分析 专题分析
客户流失专题分析 ...
即席查询、预定义报表、自定义报表、OLAP、数据挖掘、专题分析模型
元 数
客户分析数据集市
据 管 理
财务分析数据集市
大客户分析数据集市
企业数据仓库 ETL(抽取、转换、加载)
业务数据库 业务数据库 业务数据库 业务数据库
模型库 业务数据库
第25页/共30页
数据仓库的实施风险
构建一个数据仓库是一项有风险的工作
经验告诉我们 … 超过 60%的数据仓库项目最终以失败而告终:
• 项目超预算 • 项目推迟交付 - 或根本交付不了 • 结果未能达到用户的期望 • 项目在技术上是成功的, …
但在业务上却是失败的 第26页/共30页
商业智能实施的风险
第15页/共30页
商业智能实施的内容
第16页/共30页
商务智能系统的构建过程
钻取/切片/旋转
汇总
OLAP服务器
抽取/转换/加载 数据仓库/集市
业务数据源
第17页/共30页
商业智能实施内容-需求驱动
数据获取 企业信息模型
指标定义
指标体系
前端展现
事务驱动 事务数量大，历时短 支持日常的业务 数据是当前的并在不断变化 存储详细数据， 面向应用 无冗余的数据结构与设计方法 针对快速预定义的事务优化设计 可预见的使用模式 支持办事人员或行政人员
信息(分析)系统特性
分析驱动 事务数量小，历时长 支持业务战略决策 数据是历史的， 静态的， 数据是汇总的 ， 面向主题 多维的数据结构 优化是针对查询而不是更新 不可预见的使用模式 支持管理人员和执行主管人员
服务质量分析 营销管理分析 渠道分析 专题分析
客户流失专题分析 ...
即席查询、预定义报表、自定义报表、OLAP、数据挖掘、专题分析模型
元 数
客户分析数据集市
据 管 理
财务分析数据集市
大客户分析数据集市
企业数据仓库 ETL(抽取、转换、加载)
业务数据库 业务数据库 业务数据库 业务数据库
模型库 业务数据库
第25页/共30页
数据仓库的实施风险
构建一个数据仓库是一项有风险的工作
经验告诉我们 … 超过 60%的数据仓库项目最终以失败而告终:
• 项目超预算 • 项目推迟交付 - 或根本交付不了 • 结果未能达到用户的期望 • 项目在技术上是成功的, …
但在业务上却是失败的 第26页/共30页
商业智能实施的风险
第15页/共30页
商业智能实施的内容
第16页/共30页
商务智能系统的构建过程
钻取/切片/旋转
汇总
OLAP服务器
抽取/转换/加载 数据仓库/集市
业务数据源
第17页/共30页
商业智能实施内容-需求驱动
数据获取 企业信息模型
指标定义
指标体系
前端展现
FineBI介绍
业务包中的数据可以来自于任意多个数据库 也可以来自于由Excel 或者其他数据组成的数据集。 数据管理人员不用写任何 SQL ，轻松搭建一个个业务数据包
Cube与建模
不需要使用者有任何的SQL知识
FineBI有自己的Cube机制。 从数据源中直接抽取数据，读取数据库原有关联 数据仓库、数据集市、ODS以及源业务系统 或者同过手动关联任何字段都可以作为维度和指标，灵活组合。 都可以作为FineBI的数据源
政府行业应用
地产行业应用
地产行业应用
地产行业应用
地产行业应用
地产行业应用
零售行业应用
零售行业应用
零售行业应用
集团公司应用
集团公司应用
集团公司应用
集团公司应用
集团公司应用
集团公司应用
集团公司应用
感谢您的聆听！
服务体系
帆软技术服务中心
用户
KPI指标 2大机制
• • • 服务过程 处理结果 用户满意程度
2大机制 确保服务
质量
• • • 问题一个不漏 按时按质解决 服务体验友好
服务中心监督调查机制
3天问题解决机制
服务体系——服务系统部分举例
▼ QQ问题查询 ▼技术支持事务列表 ▼回访检查列表 ▼研发处理 bug列表
Cube数据更新
单表的增量更新 可以对单表设置全量更新的时间，也可以选择增量更新 的数据。
控件生成与设置
简单明了的 设置界面
模糊查询
支持拼音查 询
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ由切换维度
从更多角度观察数据，帮助企业更好更快地进行决策制定 可选数据中存在的字段，可在图表里下拉菜单中迅速切换
自由切换图表类型
钻取
商业智能实施方案报告书ppt课件
商业智能实施方案报告书
2.4 逻辑数据模型设计
业务探索
项
目
前
信息探索
期
准
备
逻辑数据
模型
主要任务：
– 进行原始数据分析 – 建立实体模型 – 建立实体间依赖关系 – 完善并填入所有属性 – 建立数据库逻辑模型
利用工具：
➢ Erwin/Power Designer
交付项目：
➢ 数据仓库逻辑数据模型LDM ➢ 《逻辑数据模型说明书》
逻辑数据模型 元数据 数据质量 命名规范
▪ 数据采集与转换 ▪ 用户存取及工具 ▪ 备份系统 ▪ 操作管理
商业智能实施方案报告书
2.6 物理数据库设计
物理数据 模型
系 统 体 系 结 构
数据转换 元 数
解 决
据方
应用开发 管
案
理集
数据挖掘
成
设
服务
计 数据仓库管理
主要任务：
• 转换逻辑数据模型（LDM）为物理数据模型 • 定义主索引、次索引 • 非正则化处理 • 数据库建立 • 设计优化 • 数据库功能测试
扩展逻辑数据模型 （ELDM - Extended Logical Data Model ）
使用工具： • ERWwin
交付项目：
➢ 物理数据模型（LDM） ➢ 《物理数据模型说明书》 ➢ 《数据库描述语言DDL》
建模方法：
• 第三范式 3NF • 星型结构 • 雪花状结构
商业智能实施方案报告书
2.6 数据模型的演变
概念数据模型（ CDM – Conceptual Data Model ）
交付项目：
➢ 《项目组织机构》 ➢ 《项目人员组成》
商业智能(BI)简介(精编课件).ppt
精品课件
OLAP
▪ （On-Line Analytical Processing）即联机分析处理，是 BI的一
种全新的数据封装方式，直接产物是报表或Cube，是使分析人员、管 理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取, 从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
▪ OLAP展现在用户面前的是一幅幅多维视图。 ▪ 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的
目的：解决在信息技术(IT) 发展中存在的拥有大 量数据、然而有用信息贫乏(Data richInformation poor)的问题。
精品课件
ETL
▪ 是数据抽取（Extract）、转换（
Transform）、清洗（Cleansing） 、装载（Load）的过程。是构建数据 仓库的重要一环，用户从数据源抽取出 所需的数据，经过数据清洗,最终按照预 先定义好的数据仓库模型，将数据加载 到数据仓库中去。
▪ 这样不难看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，
而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值 的过程就是Business Intelligence analyse的过程。
精品课件
景
▪ 说个场景，一天去街上买烤白薯，和老板那银聊天。
▪ 银：“你娃干哈地呀？”
把尿片和啤酒捆绑销售获得了巨大成功。 这个故事成了一个利用数据挖掘商业价值最大化的神话。由此看 来，非常不关联的两样东西，通过海量的信息数据处理，可以挖 掘出它们之间潜在的关联，将这种关联商业化，就会得到意想不 到的新业务或新的商业模式。 到底该怎样把这些占据大量存储空间的数据的价值挖掘出来，让 这些数据从成本的消耗者变成利润的促进者呢？新的数据分析技 术由此诞生了，完成了“数据”到“数据价值”转换的环节，同时给 这项技术起了一个响亮而又神密的名字“BI”（Business Intelligence）
OLAP
▪ （On-Line Analytical Processing）即联机分析处理，是 BI的一
种全新的数据封装方式，直接产物是报表或Cube，是使分析人员、管 理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取, 从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
▪ OLAP展现在用户面前的是一幅幅多维视图。 ▪ 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的
目的：解决在信息技术(IT) 发展中存在的拥有大 量数据、然而有用信息贫乏(Data richInformation poor)的问题。
精品课件
ETL
▪ 是数据抽取（Extract）、转换（
Transform）、清洗（Cleansing） 、装载（Load）的过程。是构建数据 仓库的重要一环，用户从数据源抽取出 所需的数据，经过数据清洗,最终按照预 先定义好的数据仓库模型，将数据加载 到数据仓库中去。
▪ 这样不难看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，
而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值 的过程就是Business Intelligence analyse的过程。
精品课件
景
▪ 说个场景，一天去街上买烤白薯，和老板那银聊天。
▪ 银：“你娃干哈地呀？”
把尿片和啤酒捆绑销售获得了巨大成功。 这个故事成了一个利用数据挖掘商业价值最大化的神话。由此看 来，非常不关联的两样东西，通过海量的信息数据处理，可以挖 掘出它们之间潜在的关联，将这种关联商业化，就会得到意想不 到的新业务或新的商业模式。 到底该怎样把这些占据大量存储空间的数据的价值挖掘出来，让 这些数据从成本的消耗者变成利润的促进者呢？新的数据分析技 术由此诞生了，完成了“数据”到“数据价值”转换的环节，同时给 这项技术起了一个响亮而又神密的名字“BI”（Business Intelligence）
智慧商业智能解决方案ppt
3
运用大数据分析客户行为，精准推荐商品，提 高客户满意度，实现商业价值的最大化。
案例二
01
腾讯利用智慧商业智能解决方案，分析海量用户数据，了解客 户需求和行为偏好，提供个性化、定制化的服务。
02
通过实时监测和智能预警，及时发现和解决客户问题，提高客
户满意度和忠诚度。
应用人工智能技术，实现智能客服、智能推荐等功能，提高客
降低成本
智慧商业智能解决方案能够降低企业在信息收集 、处理和分析方面的成本，提高企业经济效益。
02
智慧商业智能解决方案的三 大应用场景
应用场景一：实现精准营销
1 2
客户画像
通过大数据分析，精准刻画目标客户群体，为 营销策略制定提供科学依据。
智能推荐
根据客户的购买历史、浏览记录等数据，实现 个性化的商品推荐，提高销售转化率。
存周转率。
应用场景三：提升客户体验
智能客服
通过自然语言处理和智能语音技术，实现智能应答、快速解决问 题，提高客户满意度。
个性化服务
根据客户的消费习惯和需求，提供个性化的服务和解决方案，增 强客户黏性。
客户行为分析
收集并分析客户反馈和行为数据，发现潜在问题，及时改进产品 和服务，提升客户满意度和忠诚度。
通过将大数据和AI技术相结合，可以实现更高效的数据处理和分析，提供更加精 准的商业智能决策支持，从而提升企业的竞争力。
边缘计算将进一步推动智慧商业智能解决方案的发展
随着边缘计算技术的不断发展，其将在智慧商业智能解决方 案中发挥越来越重要的作用。
边缘计算可以大幅提高数据处理速度和响应时间，同时降低 数据传输成本，使得智慧商业智能解决方案更加高效、实时 和灵活。
计算机视觉
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简单拖拽搭建管理驾驶舱
6 多数据源支持：能够同时连接多数据源
进行多源报表开发
2.2 FineReport提供三大报表模式：满足各种复杂应用场景
制作模式
适用场景 设计模式 优势功能
1
普通报表
传统格子式复杂报表
单元格合并对齐与扩展 明细/分组/交叉/分页/分栏 树报表等普通复杂报表
2
聚合报表
不规则大报表
2
分组：自定义公式分组；条件分组；普通分组；
相邻连续分组；组织递归树。
3
分栏：行分栏；列分栏；卡片式分栏；重复标题行；
自动补足空白行。
FineReport用十年时间积累了丰富的解决中国式复杂报表的经验，运用极其成熟的产品可以开发各式各样的基础报表，复杂报 表，处理各类分组，明细，统计，钻取，合计更是得心应手。
2.3 聚合报表模式：业内独创，针对不规则大报表提供专门解决方案
如此多的指标和复杂表头，传统方法需要反复合并单元格， 来回对齐格线，费时费力，怎么破？
2.3.1 聚合报表模式：自由拼接聚合块，省去频繁合并拆分单元格的麻烦
聚合报表动态演示
1
各模块互相独立，任意拖拽，自由拼接。
2
各模块之间单元格扩展分离，互不影响
打印设置界面
打印类型：
PDF打印
Flash打印
特点功能：
Applet打印
服务器打印
静默 打印
打印 偏移
批量 打印
票据 套打
04
数据填报
4.1 填报编辑风格：丰富的控件样式，实现不同填写风格
自由填报示例
16种填报控件
文本 视图树 日期 网页框 密码 列表控件
数字 下拉复选框
按钮 复选框组 下拉树 预定义控件
2.4.1 决策报表，支持PC、平板、手机、大屏等多终端完美自适应
PC端设计器
平手板P机端C端展展示示效效果果
03
报表展现与输出
3.1 报表导出：多种导出选择，设计器端/浏览器端均支持完美导出
文件导出设置选择
输出类型：
特色功能：
导出 隐藏 加密
自定义 按钮 导出
URL 直接 导出
3.2 报表打印：多种打印选择，满足日常业务需要
批量EXCEL导入设置
添加任务后即可导入excel 添加链接：op=excel_submit
实现流程：(未使用决策系统的用户不适用此流程)
op=fs目录上挂载链接节点 ReportServer?op=excel_submit
在此节点下添加填报任务 和权限分配
填报人员对任务进行对应的Excel 数据表批量导入
帆软商业智能解决方案
01
产品帆软产品体系& 商业智能解决方案
1.1帆软为企业提供一站式的商业智能解决方案他数据源
关系型数据库
大数据平台
NO SQL数据库
多维数据库
填报数据 FineReport FineIndex FineDirect
核心优势：
无需预览 即可导入
大大提升 大数据量 导入性能
支持批量 导入时 填报校验
4.5 离线填报：让数据填报摆脱网络束缚，随时随地进行
输出离线HTML报表
实现流程：
输出 HTML 离线报表
非网络环 境下进行 数据填报
联网后 再进行 数据提交
注：需先添加“输出离线HTML报表”按钮到工具栏
离线报表特点功能：
预览样 式不变
支持填 报校验
支持公 式计算
保留 工具栏
4.6 填报暂存：智能缓存技术，避免数据因意外丢失
填报暂存操作示意图
应用场景：
网络中断 服务器突发状况
特点功能：
内容待定 需思考后再补充提交
按用户 暂存
暂存 清空
自动暂 存
手动 暂存
4.7 多sheet填报：轻松实现多张填报表批量提交
应用场景： 多sheet填报示意图
强制提交
可设置数据校验不通过仍强制提交数据
4.3 在线导入excel数据：提供多种匹配逻辑，支持行式和自由格式报表
EXCEL导入设置
导入行式报表：
导入 固定行
导入 不固 定行
双向 扩展 导入
根据 标题 匹配
根据 位置 匹配
导入自由报表：
完整样 式导入
根据 位置 匹配
4.4 批量导入excel数据：让沉淀的历史数据焕发生机
2.4 决策报表模式：响应式布局、组件式拖拽设计，自由制作驾驶舱
决策报表设计动态演示
1
画布式界面，组件拖拽式操作，可实现
组件内刷新（局部刷新）;组件扩展独立。
2
多种布局方式：自适应布局，绝对布局，
Tab布局，自由发挥创意
3
提供多类图表，控件。不同组件可对应不
同主题，绑定不同数据源，完美实现多维
分析型管理驾驶舱
复杂报表 FineBI
FineMobile 数据地图 多维分析 管理驾驶舱
帆软凭借原厂产品天然 融合的优势，提供从数 据采集，数据处理，数 据存储，数据分析到数 据可视化展现的一站式 解决方案
02
基础报表
2.1 FineReport设计器：零编码，拖拽式操作，会Excel就会FineReport
一份完整报告包含多个单元的资料填报主题
特点功能：
支持跨sheet计算
各sheet独立校验
可选提交当前sheet或所有sheet
不同sheet可提交回不同数据库或表
一次提交，就可以先对所有的sheet进行校验
4.8 多级上报：轻松实现数据上报、审批、退回的流程处理
多级上报设置界面
1 多种流程支持
2 多形式提醒
组件拖拽自由合并 无须对齐合并格线制作复杂表
单元格扩展独立
3
决策报表
管理驾驶舱报表
图表/布局/参数/控件等 组件拖拽操作
响应式设计，组件扩展独立 支持局部刷新，支持组件联动
2.2.1 普通报表模式：轻松进行分页、分栏、分组设置
分页分栏分组示例
1
分页：指定分页；冻结表头，重复标题行结尾行；
页内合计；不分页预览；横向不分页纵向分页。
下拉框 单选按钮组
复选框 文件 表格树 自定义控件
4.2 全方位的数据校验：确保数据合乎规范
典型数据校验示例
Finereport 数据校验
及时校验
对单元格内容及时校验，比如文本的长度/数字的精度
提交校验
提交时对全局数据进行校验，支持公式/自定义java类
JS校验
支持编写js事件来实现复杂的数据校验
FineReprot设计界面
1
EXCEL+绑定数据列的操作界面,拖拽
数据列到对应单元格
2
无限行列扩展，多Sheet，跨Sheet计算 完美兼容Excel公式
3 支持导入现有Excel表样制作报表，而且
无失真保留原有表公式。
4 创新聚合报表设计模式：多表格拖拽式
制作聚合报表
5 表单设计：提供画布式报表设计模式，
6 多数据源支持：能够同时连接多数据源
进行多源报表开发
2.2 FineReport提供三大报表模式：满足各种复杂应用场景
制作模式
适用场景 设计模式 优势功能
1
普通报表
传统格子式复杂报表
单元格合并对齐与扩展 明细/分组/交叉/分页/分栏 树报表等普通复杂报表
2
聚合报表
不规则大报表
2
分组：自定义公式分组；条件分组；普通分组；
相邻连续分组；组织递归树。
3
分栏：行分栏；列分栏；卡片式分栏；重复标题行；
自动补足空白行。
FineReport用十年时间积累了丰富的解决中国式复杂报表的经验，运用极其成熟的产品可以开发各式各样的基础报表，复杂报 表，处理各类分组，明细，统计，钻取，合计更是得心应手。
2.3 聚合报表模式：业内独创，针对不规则大报表提供专门解决方案
如此多的指标和复杂表头，传统方法需要反复合并单元格， 来回对齐格线，费时费力，怎么破？
2.3.1 聚合报表模式：自由拼接聚合块，省去频繁合并拆分单元格的麻烦
聚合报表动态演示
1
各模块互相独立，任意拖拽，自由拼接。
2
各模块之间单元格扩展分离，互不影响
打印设置界面
打印类型：
PDF打印
Flash打印
特点功能：
Applet打印
服务器打印
静默 打印
打印 偏移
批量 打印
票据 套打
04
数据填报
4.1 填报编辑风格：丰富的控件样式，实现不同填写风格
自由填报示例
16种填报控件
文本 视图树 日期 网页框 密码 列表控件
数字 下拉复选框
按钮 复选框组 下拉树 预定义控件
2.4.1 决策报表，支持PC、平板、手机、大屏等多终端完美自适应
PC端设计器
平手板P机端C端展展示示效效果果
03
报表展现与输出
3.1 报表导出：多种导出选择，设计器端/浏览器端均支持完美导出
文件导出设置选择
输出类型：
特色功能：
导出 隐藏 加密
自定义 按钮 导出
URL 直接 导出
3.2 报表打印：多种打印选择，满足日常业务需要
批量EXCEL导入设置
添加任务后即可导入excel 添加链接：op=excel_submit
实现流程：(未使用决策系统的用户不适用此流程)
op=fs目录上挂载链接节点 ReportServer?op=excel_submit
在此节点下添加填报任务 和权限分配
填报人员对任务进行对应的Excel 数据表批量导入
帆软商业智能解决方案
01
产品帆软产品体系& 商业智能解决方案
1.1帆软为企业提供一站式的商业智能解决方案他数据源
关系型数据库
大数据平台
NO SQL数据库
多维数据库
填报数据 FineReport FineIndex FineDirect
核心优势：
无需预览 即可导入
大大提升 大数据量 导入性能
支持批量 导入时 填报校验
4.5 离线填报：让数据填报摆脱网络束缚，随时随地进行
输出离线HTML报表
实现流程：
输出 HTML 离线报表
非网络环 境下进行 数据填报
联网后 再进行 数据提交
注：需先添加“输出离线HTML报表”按钮到工具栏
离线报表特点功能：
预览样 式不变
支持填 报校验
支持公 式计算
保留 工具栏
4.6 填报暂存：智能缓存技术，避免数据因意外丢失
填报暂存操作示意图
应用场景：
网络中断 服务器突发状况
特点功能：
内容待定 需思考后再补充提交
按用户 暂存
暂存 清空
自动暂 存
手动 暂存
4.7 多sheet填报：轻松实现多张填报表批量提交
应用场景： 多sheet填报示意图
强制提交
可设置数据校验不通过仍强制提交数据
4.3 在线导入excel数据：提供多种匹配逻辑，支持行式和自由格式报表
EXCEL导入设置
导入行式报表：
导入 固定行
导入 不固 定行
双向 扩展 导入
根据 标题 匹配
根据 位置 匹配
导入自由报表：
完整样 式导入
根据 位置 匹配
4.4 批量导入excel数据：让沉淀的历史数据焕发生机
2.4 决策报表模式：响应式布局、组件式拖拽设计，自由制作驾驶舱
决策报表设计动态演示
1
画布式界面，组件拖拽式操作，可实现
组件内刷新（局部刷新）;组件扩展独立。
2
多种布局方式：自适应布局，绝对布局，
Tab布局，自由发挥创意
3
提供多类图表，控件。不同组件可对应不
同主题，绑定不同数据源，完美实现多维
分析型管理驾驶舱
复杂报表 FineBI
FineMobile 数据地图 多维分析 管理驾驶舱
帆软凭借原厂产品天然 融合的优势，提供从数 据采集，数据处理，数 据存储，数据分析到数 据可视化展现的一站式 解决方案
02
基础报表
2.1 FineReport设计器：零编码，拖拽式操作，会Excel就会FineReport
一份完整报告包含多个单元的资料填报主题
特点功能：
支持跨sheet计算
各sheet独立校验
可选提交当前sheet或所有sheet
不同sheet可提交回不同数据库或表
一次提交，就可以先对所有的sheet进行校验
4.8 多级上报：轻松实现数据上报、审批、退回的流程处理
多级上报设置界面
1 多种流程支持
2 多形式提醒
组件拖拽自由合并 无须对齐合并格线制作复杂表
单元格扩展独立
3
决策报表
管理驾驶舱报表
图表/布局/参数/控件等 组件拖拽操作
响应式设计，组件扩展独立 支持局部刷新，支持组件联动
2.2.1 普通报表模式：轻松进行分页、分栏、分组设置
分页分栏分组示例
1
分页：指定分页；冻结表头，重复标题行结尾行；
页内合计；不分页预览；横向不分页纵向分页。
下拉框 单选按钮组
复选框 文件 表格树 自定义控件
4.2 全方位的数据校验：确保数据合乎规范
典型数据校验示例
Finereport 数据校验
及时校验
对单元格内容及时校验，比如文本的长度/数字的精度
提交校验
提交时对全局数据进行校验，支持公式/自定义java类
JS校验
支持编写js事件来实现复杂的数据校验
FineReprot设计界面
1
EXCEL+绑定数据列的操作界面,拖拽
数据列到对应单元格
2
无限行列扩展，多Sheet，跨Sheet计算 完美兼容Excel公式
3 支持导入现有Excel表样制作报表，而且
无失真保留原有表公式。
4 创新聚合报表设计模式：多表格拖拽式
制作聚合报表
5 表单设计：提供画布式报表设计模式，