最新BI解读(附业务模型图)
BI解读(附业务模型图)
什么是成功的BI？
右边所有概述
了解客户真实需求， 以及面临困难和机遇
能正确解读分析结论， 并能给出行动建议
什么是成功BI
不同情况有不同的定义
高的数据质量 客户需求满足率 统一平台下应用
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需求解读
自动监控 并根据BI 提示行动
发现优势 特征
找出问题 发生原因
固定 报表
固定 报表
指标多维 展现
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运营角度解读案例
客户类型 付款方式
是否重复 购买
是否查看 付款帮助
Setting
追溯KPI影响因素
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BI咨询师的切入点
综合各方面业务切入
找出真实需求。如果 分析KPI异常，为何不分析相关 因素，因素判断，然后显示改善建议？
高层的战略方向、 关注KPI
中层的战术手段， 运营中的困惑、 心得，以及分析
KPI
基层业务分析或管 理人员运营中的数据 困惑TPUB ChinaUnix IXPUB主办
进 入 夏 天 ，少 不了一 个热字 当头， 电扇空 调陆续 登场， 每逢此 时，总 会想起 那 一 把 蒲 扇 。蒲扇 ，是记 忆中的 农村， 夏季经 常用的 一件物 品。 记 忆 中 的故 乡 ， 每 逢 进 入夏天 ，集市 上最常 见的便 是蒲扇 、凉席 ，不论 男女老 少，个 个手持 一 把 ， 忽 闪 忽闪个 不停， 嘴里叨 叨着“ 怎么这 么热” ，于是 三五成 群，聚 在大树 下 ， 或 站 着 ，或随 即坐在 石头上 ，手持 那把扇 子，边 唠嗑边 乘凉。 孩子们 却在周 围 跑 跑 跳 跳 ，热得 满头大 汗，不 时听到 “强子 ，别跑 了，快 来我给 你扇扇 ”。孩 子 们 才 不 听 这一套 ，跑个 没完， 直到累 气喘吁 吁，这 才一跑 一踮地 围过了 ，这时 母 亲总是 ，好似 生气的 样子， 边扇边 训，“ 你看热 的，跑 什么？ ”此时 这把蒲 扇， 是 那 么 凉 快 ，那么 的温馨 幸福， 有母亲 的味道 ！ 蒲 扇 是 中 国传 统工艺 品，在 我 国 已 有 三 千年多 年的历 史。取 材于棕 榈树， 制作简 单，方 便携带 ，且蒲 扇的表 面 光 滑 ， 因 而，古 人常会 在上面 作画。 古有棕 扇、葵 扇、蒲 扇、蕉 扇诸名 ，实即 今 日 的 蒲 扇 ，江浙 称之为 芭蕉扇 。六七 十年代 ，人们 最常用 的就是 这种， 似圆非 圆 ， 轻 巧 又 便宜的 蒲扇。 蒲 扇 流 传 至今， 我的记 忆中， 它跨越 了半个 世纪， 也 走 过 了 我 们的半 个人生 的轨迹 ，携带 着特有 的念想 ，一年 年，一 天天， 流向长
分析型业务模型框架
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分析型业务模型框架(从指标应用出发)
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业e务Bu模si型ne引ss 导Pe数rsp据ec模ti型ve基( e-B本usin框ess架혁신 단계 )
业务模型为核心的BI架构
企业级战略目标，以及战术应用
运营决策支持
精细化运营操作辅助
营销
商品
物流
CRM
营销与客户体验DM 商品管理和物流DM 客户管理和整合DM
数据仓库
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战略及财务 目标
由下面行动而支撑的企业想要的结果
客户生命周期
客户行为综合管理和引导，增强客户体验和粘性
订单生命周期
由下面生命周期衍生之核心业务生命周期
访问生命周期和商品生命周期
基本业务生命周期
Source : Arthur D.Little
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用友房地产BI业务模型设计文档(解决方案)
用友房地产BI业务模型设计文档目录第一部房地产财务分析 (4)1.财务确认收入分析 (4)1.1财务确认预收收入分析 (4)1.2租金收入分析 (5)1.3收入构成分析 (5)1.4销售收入预算分析 (6)1.4.1财务确认收入执行情况 (6)1.4.2预收收入执行情况说明 (9)2.利润分析 (11)2.1利润表分析 (11)2.2利润构成分析 (12)2.3项目公司业绩分析 (13)2.4利润完成情况分析 (13)3.开发成本分析 (16)3.1开发成本结构分析 (16)3.2开发成本趋势分析 (19)3.3开发成本预算执行情况分析 (19)4.费用分析 (22)4.1费用结构分析 (22)4.2费用趋势分析 (24)4.3费用预算执行情况分析 (24)4.4费用预算汇总分析 (25)5.资金分析 (27)5.1资金总额及受限额分析 (27)5.2资金附表分析 (28)5.2.1贷款基本情况及还贷情况分析 (28)5.2.2融资成本分析 (29)5.2.3资金成本项目 (29)5.3资金执行情况分析 (29)6.KPI分析 (31)6.1年度经营管理目标分析 (31)6.2五方面能力综合统计分析 (32)7.资产分析 (34)7.1重要资产变动情况 (34)7.2.1在建物业及已完工物业统计 (35)7.2.2挤压存货情况统计 (35)7.3固定资产变动情况分析 (36)7.4营运能力分析 (36)7.4.1全部资产营运能力分析 (36)7.4.2流动资产营运能力分析 (37)8.负债及偿债能力分析 (38)8.1负债情况分析 (38)8.2现金偿债能力分析 (40)8.3关键指标分析 (41)8.3.1短期偿债能力分析 (41)8.3.2长期偿债能力 (41)9.合并报表分析 (42)第二部房地产项目过程管理分析 (43)说明 (43)2.1项目成本分析 (43)2.1.1各项目成本概况分析 (43)2.1.2目标成本执行分析 (43)2.1.3成本进度分析 (44)2.1.4异常成本分析 (44)2.1.5动态成本分析 (45)2.2合同及产值分析 (47)2.2.1各项目合同概况分析 (47)2.2.2各项目合同付款分析 (47)2.2.3各项目无合同费用分析 (48)2.2.4各项目材料使用情况分析 (48)2.2.5年度总控成本产值分析 (48)2.3项目执行情况分析 (49)2.3.1资金计划执行情况分析 (49)2.3.2产值完成情况分析 (49)2.3.3目标成本完成情况分析 (50)第三部房地产营销分析 (51)3.1销售签约合同金额分析 (51)3.1.1销售签约合同金额状况分析 (51)1.1.2销售合同签约金额趋势分析 (52)1.1.3销售进度分析 (52)1.1.4销售签约合同金额分析结果展示举例 (53)3.2销售收入分析（业务口径） (53)3.2.1销售回款汇总分析 (53)3.2.2销售回款楼盘项目明细分析 (53)3.2.3销售回款构成分析 (54)3.2.4楼盘项目已售欠款对比分析 (54)3.2.5销售收入分析结果展示举例 (55)3.3.1销售产品分析 (55)3.3.2销售产品分析结果展示举例 (55)3.4产品客户分析 (55)3.4.1客户特征分析 (55)3.4.2客户产品需求分析 (55)1.4.3产品客户分析结果展示举例 (56)3.5营销分析 (56)3.6销售计划执行情况分析 (56)第四部房地产经济预测模型 (60)4.1现金流量表预测 (60)4.2损益表预测 (60)4.3预测说明 (60)第一部房地产财务分析1．财务确认收入分析1。
BI基础概念培训.ppt
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北京市管委IT状况
• 应急事件处理数据
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基础地理信息数据
视频监控数据 城管通平台数据
应急事件处理 数据
基础地 理信息 数据
视频监控数 据
城管通平台 数据
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井盖数据
市政设施数据 环卫信息数据
环卫信息数据 户外广告数 据
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井盖数据
市政设施数 据
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户外广告数据
… …
为什么我们需要商务智能？
为什么我们需要商务智能？
• 在过去的几十年里，各种机构已经花费了大量的财力和资 源去构建联机事务处理系统(OLTP)和资源计划系统(ERP)等各 种系统.不断累计的信息和存储在数据仓库中的数据达到了 令人惊讶的规模。 当这些系统极大地改善了信息的自动处理能力时，也造就 了很多“信息孤岛”(information silos)------大量只有很有限 的获取和分析能力的数据。一项IBM的调查表明，大部分机 构只利用了其存储信息的2%--4%。
市场份额主要由国际BI厂商占领
为什么我们需要商务智能？
• 我们在未来的三年中将会制造出比过去三十万年更多的数据资 料！！！ －－－－－－加州大学信息管理学院 <<商业周刊>>统计,54%的人认为很难找到他们想得到的信息. 43%的人认为不知道这些内部的信息是否正确. 77%的人认为由于信息的缺乏,很多决定是不正确 的. 61%的人认为50%的决定是拍脑袋来的.
– 面向的是数据，不是过程 – 使用通用的分析方法和模型
• 不局限于特定的使用人
– Information worker、Knowledge Worker – 领导层和决策层 – 任何其他需要使用数据和报表的人
敏捷商业智能(BI)的最新全面解读
敏捷商业智能(BI)的最新全面解读什么是敏捷商业智能？该如何正确应用BI？当下主流的敏捷商业智能产品/解决方案提供商有哪些？本文就对这些问题进行全面深入的研究与解答。
一、什么是敏捷商业智能？BI（Business Intelligence），中文翻译是商业智能又称商务智能。
数据时代，人们接受了“数据化运营、决策“的理念，企业的经营面临越来越激烈的竞争，如果部署数据分析平台还像10年前经历漫长实施过程的话，那么数据化运营将成为空谈。
于是数据时代催生了敏捷需求，满足市场期望的“敏捷商业智能“出现了。
敏捷这个词汇，最早用来描述一种能够增加客户满意度的软件开发过程--敏捷式开发过程。
敏捷是要商业活动中做出迅速反应。
传统的BI解决方案往往需要三个月甚至半年的实施周期。
从数据建模到数据展现，整个研发周期冗长而低效。
敏捷BI并不是指某个前端工具软件，而是贯穿在数据分析平台构建和运行过程中的快速实现能力。
二、敏捷商业智能的特征它主要有以下4个方面的特征：业务模型开发和设计，数据分析，实施团队和基础架构。
首先，传统商业智能软件很难应对业务模型的变化，敏捷式BI具有更好的适应业务数据模型的灵活性，更能适应当前经济全球化背景下的新经济模式。
其次，数据分析能力是商业智能过程的核心功能，敏捷BI允许终端业务人员自己通过交互性很强的界面完成即时信息的分析，比起传统的BI大大缩短了商业智能需求的实施过程。
第三，实施团队也是BI能否落地并发挥效用的关键因素。
敏捷BI要求商业智能厂商意识到内部协作的重要性，能够首先建立一支这样的商业智能化实施团队，有业务人员和IT人员共同参与并且能够并肩战斗，保证BI项目的成功实施。
最后，云计算、虚拟化、软件在线服务等新兴技术的出现，挑战了传统BI的基础架构。
于是涌现出一批新型中小企业能够以更低的费用和更快的周期更好地让BI项目敏捷化，完全具备与大公司竞争的实力，例如国内市场占有率的帆软公司的FineBI产品就是典例。
BI方案介绍
B I方案介绍(总28页) --本页仅作预览文档封面，使用时请删除本页--商业智能（BI）方案目录1. 企业异构数据源.................................................................................. 错误!未定义书签。
2. ETL数据抽取转化和加载 ................................................................... 错误!未定义书签。
数据抽取、转换和加载................................................................ 错误!未定义书签。
统一调度 ....................................................................................... 错误!未定义书签。
监控 ............................................................................................... 错误!未定义书签。
ETL工具OWB ............................................................................... 错误!未定义书签。
3. 数据仓库.............................................................................................. 错误!未定义书签。
操作型数据 ................................................................................... 错误!未定义书签。
来自BI的介绍
BI（BusinessIntelligence）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。
简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。
用图解的方式可以理解为下图：图（1）这样不难看出，传统的交易系统完成的是销售(Business)到数据(Data)的过程，而BI要做的事情是在数据(Data)的基础上，让数据(Data)产生价值，这个产生价值的过程就是商业智能分析(Business Intelligence analyse)的过程。
商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据抽取转换(ETL)、数据仓库(DW)、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘(DM)等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
商业智能定义为下列软件工具的集合终端用户查询和报告工具。
专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适应于专业人士的成品报告生成工具。
OLAP工具。
提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。
OLAP也被称为多维分析。
数据挖掘（Data Mining）软件。
使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。
数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart）产品。
包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型。
联机分析处理(OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父 E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。
OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理(OLTP) 明显区分开来。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。
BI的价值解析
4
商业智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析 结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商 务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务 行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增 什么是 BI（商务智能） 强综合竞争力的智慧和能力。 是一个过程，是系统工程，是解决方案。 这一过程(也是庞大系统工程)中所涉及到的技术,工具, 管理,理念等等因素都可以纳入BI这个范畴。
OLAP
决策人员,高级管理人员 分析决策 面向主题 历史的, 聚集的, 多维的，集 成的, 统一的 读上百万条记录
工作单位
用户数
简单的事务
上千个
复杂的查询
上百个
DB 大小
100MB-GB
100GB-TB
14
数据仓库建模的基本概念
第三范式
维度
维度的粒度 维度的层次
事实
关系型建模
11
OLTP (on-line transaction processing) 联机事务处理
特点：事务驱动的，面向应用的，实时的。
它所擅长的就是处理当前实时的数据，实现企业业务 的计算机化，主要针对企业的业务人员。
是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、 日常的事务处理。
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OLAP (Online Analytical Processing)
联机分析处理
它所擅长的是对企业的当前和历史数据进行分析，对 企业的状况进行分析，主要是针对企业管理人员 是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作， 侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
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OLTP与OLAP特点比较
BI概念以及数据仓库讲解PPT课件
数据仓库具备高效的数据处理能力，支持BI进行复杂的数据分析和 查询。
数据查询优化
数据仓库通过优化查询性能，使得BI工具能够快速响应用户的查询 请求。
BI与数据仓库的结合方式
报表展示
01
BI工具利用数据仓库中的数据进行报表生成和展示，提供直观
的视觉效果。
数据分析
02
BI工具对数据仓库中的数据进行深入分析，帮助用户发现潜在
数据仓库的特点
总结词
数据仓库具有数据集成性、稳定性、时变性等特点。
详细描述
数据仓库中的数据是经过清洗、整合和转换的，具有很高的数据质量。数据仓库 中的数据是稳定的，不会像操作型数据库那样频繁变动。此外，数据仓库中的数 据可以进行时间序列分析，反映数据的演变和趋势。
数据仓库的架构
总结词
数据仓库的架构包括数据源、ETL过程、数据存储和数据查询等部分。
BI概念以及数据仓库讲解PPT课件
目 录
• BI概念简介 • 数据仓库概述 • BI与数据仓库的关系 • BI在数据仓库中的应用 • 案例分析
01 BI概念简介
BI的定义
BI的定义
BI（Business Intelligence）即 商业智能，是一种运用了数据仓 库、在线分析和数据挖掘技术来 处理和分析数据的商业应用。
预测模型
基于数据挖掘结果，构建预测模型， 对未来趋势进行预测，为企业制定战 略和决策提供科学依据。
05 案例分析
某公司BI系统的建设
总结词：成功实施
详细描述：某公司在建设BI系统时，充分考虑了业务需求和技术实现，采用了先 进的数据仓库技术和数据分析工具，成功地构建了一个高效、稳定、易用的BI系 统，为公司的决策提供了有力支持。
BI基础概念PPT课件
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3
企业对应用集成的需求
➢我要了解企业目前的运转情况！（实时 监控）
➢我要知道某地区近5年内的销售情况以制 定未来的发展策略！（决策支持）
➢我要知道哪些是值得发展的优质的顾客！ （预测）
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4
BI应用带来的关键效益
洞察力
获得对业务绩效，流程和客户的可 见性和洞察力
更好的进行决策和执行决策，以快 速应对机会和挑战
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数据仓库设计中的几个重要概 念
数据集市（Data mart） 也叫做“小数据仓库”。如果说数据仓库是建立在企业级的数据模型之上的话，
那么数据集市就是企业级数据仓库的一个子集，他主要面向部门级业务，并且只面向 某个特定的主题。数据集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈。
即席查询（Ad hoc queries） 是指那些用户在使用系统时，根据自己当时的需求定义的查询。 即席查询生成的方式很多，最常见的就是使用即席查询工具。一般的BI展现工具
销售事实
收益 数量 支出 毛利 …
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基础术语
维度表（Dimension Table）
• 维度表可以看作是用户分 析数据的窗口，维度表中 包含事实数据表中事实记 录的特性，有些特性提供 描述性信息，有些特性指 定如何汇总事实数据表数 据，以便为分析者提供有 用的信息。
时间维
产品维
客户维
销售事实
时间ID 客户ID 产品ID 商场ID 收益 数量 支出 毛利 …
Inmon的这个定义与他对数据仓库的定义很像。其中前两个特性和数据仓库是一样 的，即都是面向主题的和集成的，而后三个特性和数据仓库相差较大。
ODS中的数据是可以变化的：这一点是Inmon相对与他的CIF（企业信息工厂）中的 数据仓库来说的，在CIF中，数据仓库中的数据是不进行更新的，对于错误的处理通常 是采用新的快照来进行保存。而ODS是可以按常规方法进行更新的。
2021微软PowerBI每月功能更新系列——PowerBI10月版本功能完整解读
2021微软PowerBI每⽉功能更新系列——PowerBI10⽉版本功能完整解读欢迎阅读 2021 年 10 ⽉更新。
本次更新内容包含：发布 DirectQuery 的附加功能和性能改进、SWITCH 函数的优化、新的 Bitwise DAX 函数以及⽤于⾼级容量的 Premium Gen2 平台的普遍可⽤性。
还有更多内容需要探索，请继续阅读。
报告热图图层 – Azure Maps Visual热图在地图上显⽰颜⾊模式以表⽰数据点的密度，使⽤⼀系列颜⾊并在地图上显⽰数据“热点”。
热图是⼀种可视化具有⼤量点的数据集的好⽅法。
Azure Maps 处于预览状态，因此要打开它，请转到“⽂件”>“选项和设置”>“选项”>“预览功能”，然后将 Azure Maps Visual 切换为“开”。
热图的格式窗格允许⽤户⾃定义和设计热图可视化。
格式窗格选项：使⽤像素或⽶为单位配置每个数据点的半径。
⾃定义热图图层的不透明度和强度。
指定⼤⼩字段中的值是否应⽤作每个数据点的权重。
从颜⾊选择器下拉列表中选择不同的颜⾊。
为要显⽰的热图图层设置最⼩和最⼤缩放级别。
确定不同层之间的热图层位置，例如3D条形图层和⽓泡层。
当你想要可视化⼤量⽐较数据时，热图很有⽤：⽐较不同地区或国家的客户满意度或店铺业绩。
测量客户访问不同地点的购物中⼼的频率。
可视化庞⼤的统计和地理数据集。
适⽤于 Power BI 数据集和 Azure 分析服务的 DirectQuery选择表格时更灵活以前，建⽴到数据集或 Azure Analysis Services 模型的 DirectQuery 连接时，模型包含所有表。
在10⽉版本中，提供了更多控制权！⾸先，你可以使⽤字段列表从模型中删除表。
通过这种⽅式，即使连接到的数据集或模型中有更多表，也可以保持模型整洁。
请注意，如果连接到透视图，则⽆法从模型中删除表。
其次，当连接到数据集或模型时，你现在可以准确指定⾸先加载哪些表。
商业智能系统(BI)
商业智能系统(BI)1. 项目简介商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。
商业智能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。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
商业智能的基本过程如图1所示。
图1 BI 基本过程从图1中可以知道，商业智能的体系结构主要由数据源、ETL、数据仓库和数据分析及展现等四部分构成。
数据流通过外部异构数据源进入ETL过程，在ETL过程后被存入数据仓库，用OLAP类型加以分析和查询，从而得出用户所需要的数据信息。
研究商业智能系统的体系结构有助于加强商业智能系统在企业中更加普及的运用，促进商业智能的快速发展。
外部数据源的主要来源是企业各个应用系统产生的数据也可以使外部数据，选择出有代表性的数据进入系统。
ETL技术是指对外部进入的数据进行抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load）。
2. 功能需求目前，很多厂商活跃在商业智能（下面称BI）领域。