BI工具对比复习课程
基本bi知识
基本BI知识一、什么是BI？BI（Business Intelligence）即商业智能，是指通过对企业内部和外部数据的分析，帮助企业管理者做出更明智的决策，提高企业运营效率和市场竞争力的一种管理和分析方法。
BI通过收集、整理、分析数据，将数据转化为有价值的信息和洞察，并提供可视化的报表和仪表盘，帮助企业管理层全面了解企业状况，识别业务机会和风险，以及进行业务规划和预测。
二、BI的核心要素1. 数据源数据源是BI系统的基础，它可以包括内部数据库、企业应用系统、云端存储、第三方数据供应商等。
通过合理选择和整合数据源，可以确保BI系统获得准确、全面的数据，并提高数据的可靠性和一致性。
2. 数据仓库数据仓库是BI系统中存储和管理数据的中心库，它采用多维数据模型，将不同数据源的数据整合到一个统一的数据模型中，方便用户对数据进行分析和查询。
数据仓库通常采用ETL（Extract, Transform, Load）的流程，对数据进行抽取、转换和加载，确保数据的质量和一致性。
3. 数据分析工具数据分析工具是BI系统中用于对数据进行处理、分析和可视化的软件工具，包括数据挖掘工具、报表工具、可视化工具等。
这些工具可以帮助用户从不同角度和层次理解数据，发现数据中的隐藏信息和关联规律，支持决策者进行数据驱动的决策。
4. 数据可视化数据可视化是BI系统的重要功能，它通过图表、仪表盘等可视化手段展示数据分析结果，提高用户对数据的理解和洞察能力。
数据可视化可以帮助用户直观地呈现数据，发现数据中的趋势和异常，以及进行数据的比较和分析。
三、BI的应用场景1. 销售分析BI系统可以帮助企业对销售数据进行分析，包括销售额、销售渠道、客户分布等方面的数据。
通过对销售数据的分析，企业可以了解销售情况，找出销售瓶颈和机会，制定销售策略和预测销售趋势。
2. 运营分析BI系统可以对企业的运营数据进行分析，包括生产效率、成本控制、供应链管理等方面的数据。
主流BI工具对比分析
主流BI工具对比分析在当今数据驱动的时代，各类企业都在积极利用商业智能（BI）工具来帮助他们更好地理解数据、做出更明智的决策。
主流的BI工具有很多种，比如Tableau、Power BI、QlikView、MicroStrategy等。
本文将对这几种主流BI工具进行对比分析，以帮助企业选择适合自己的工具。
1.功能和特点对比：- Tableau：Tableau是一款强大的可视化工具，可以帮助用户轻松创建漂亮的图表和仪表板。
它有丰富的数据连接和处理功能，支持各种数据源的导入和操作。
Tableau还具有快速的查询性能和易于使用的界面，使得用户可以快速了解数据并发现隐藏的信息。
此外，Tableau还支持集成R和Python等编程语言，可以进行高级分析和建模。
- Power BI：Power BI是微软推出的一款大数据分析工具，具有强大的数据处理和可视化功能。
它能够轻松连接各种数据源，包括数据库、云服务和Excel等。
Power BI还支持自动化报告和仪表板创建，用户可以根据需要定制展示效果。
此外，Power BI还具有Bing Maps、Cortana Intelligence和Azure集成等更多功能。
- QlikView：QlikView是一款自主发现型BI工具，具有强大的数据关联和分析功能。
它可以帮助用户快速探索数据，发现隐藏的信息，并自动生成交互式报告和仪表板。
QlikView还支持实时数据更新和合作分享，用户可以在团队中共享和协作数据分析。
- MicroStrategy：MicroStrategy是一款全面的BI工具，具有强大的数据分析和商业智能功能。
它支持多维数据分析、数据挖掘和预测建模等高级功能，适合于复杂的数据分析需求。
MicroStrategy还具有高度可定制化的报告和仪表板设计功能，用户可以根据需要进行个性化设置。
2.成本和可扩展性对比：- Tableau：Tableau的价格相对较高，但它提供了灵活的许可选项，包括个人电脑版和企业版等多种选择。
BI培训
内容提纲
I. 商业智能介绍 II. 数据仓库的理论知识
数据仓库的定义 数据仓库的特点 数据仓库和数据库之间的区别 数据集市介绍 数据仓库实施详细步骤
III.商业智能项目模型的建立 IV. ETL介绍 V. 元数据介绍 VI. 数据质量分析 VII.联机分析处理(OLAP) VIII.总体架构和经典案例
企业战略
IT战略
业务架构
功能
组织
流程
绩效
IT架构
应用架构
数据架构
技术架构 治理架构
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商业智能概述 商业智能的定义
通过对数据的收集、管理、分析及其转化，使数据成为可用的信息,从而获 得必要的洞察力和理解力,更好地辅助决策和指导行动。 人们把企业大量的业务数据转化成高价值的可以获取的信息和知识,并且在 恰当的时刻通过最恰当的方式把这些信息传递给恰当的人。
面向主题的、集成的、可变的、反映当前细节的数据集合。它主要用于
支持企业处理业务应用和存储面向主题的、即时性的集成数据, 为企业
决策者提供当前细节性的数据，通常作为数据仓库的过渡阶段。
ODS可以有两种形式：ODS 数据缓冲区和ODS统一信息视图区。
ODS数据缓冲区主要为业务源数据抽取到数据仓库中提供中间数据缓冲 的功能，与ODS统一信息视图区最大的区别就是数据抽取、清洗、转化、 加载的转换规则和数据存储的方式不同。ODS统一信息视图区是完全按照 主题的方式进行数据存储，提供用户快速的报表展示和数据实时查询的功 能。而ODS数据缓冲区的ETL规则一般只进行简单的汇总、计算或者从操作 型数据库中直接抽取而中间不进行任何转化。ODS统一信息视图区的数据 一般都是从ODS缓冲区中抽取过来的。
I. 商业智能介绍 II. 数据仓库的理论知识
BI相关知识简介PPT课件
01
02
03
确定业务需求
深入了解业务背景，明确 BI系统需要解决的具体问 题。
设定项目目标
根据业务需求，设定清晰、 可衡量的项目目标，如提 高决策效率、优化业务流 程等。
评估资源投入
对项目所需的人力、物力、 财力等资源进行评估，确 保项目的可行性。
选择合适工具和技术栈
工具选型
根据项目需求和目标，选 择适合的BI工具，如 Tableau、Power BI、 FineBI等。
营销效果评估与优化
利用BI工具进行数据挖掘和分析，帮 助企业识别不同市场细分并确定目标 市场。
运用BI技术对营销活动的结果进行量 化评估，发现有效和无效的策略，进 而优化未来的营销活动。
营销策略制定与执行
基于BI提供的数据洞察，制定个性化 的营销策略，并通过实时数据监控调 整策略执行。
客户关系管理
持。
02
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概念及特点
数据仓库定义
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持 管理决策。
面向主题
数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
集成性
数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总 和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业 的一致的全局信息。
技术栈选择
确定与所选BI工具相匹配 的技术栈，如数据库、数 据清洗、数据挖掘等。
兼容性考虑
确保所选工具和技术栈与 现有系统兼容，降低实施 难度和成本。
构建数据模型和指标体系
数据模型设计
根据业务需求，设计合理的数据 模型，包括数据结构、数据关系
BI基础概念培训PPT课件
详细描述
数据准备是BI实施的重要环节，包括数据整合和数据清洗。数据整合是将分散在各个业务系统的数据进行整合， 形成一个统一的数据源；数据清洗则是确保数据的准确性和完整性，为后续的数据分析和报表开发提供可靠的基 础。
平台搭建
总结词
选择与配置工具
详细描述
平台搭建是选择适合的BI工具并进行配置的过程。根据需求分析的结果，选择 合适的BI工具，并进行相应的配置和设置，以确保数据展示和分析的准确性和 效率。
数据挖掘
数据挖掘定义
数据挖掘是从大量数据中 提取有用信息的过程，这 些信息可以用于决策支持。
数据挖掘技术
数据挖掘涉及多种技术， 如关联规则挖掘、聚类分 析、分类和预测等。
数据挖掘应用
数据挖掘广泛应用于金融、 零售、医疗等领域，帮助 企业发现潜在商机和改进 运营。
数据可视化
数据可视化定义
数据可视化效果
Tableau、Power BI、QlikView等。
商务智能工具的功能
数据查询、报表生成、仪表板展示、数据挖掘等。
数据可化工具
数据可视化工具
01
通过图形、图表、图像等形式展示数据，帮助用户更好地理解
数据。
常用数据可视化工具
02
Excel、Python、D3.js等。
数据可视化工具的功能
03
数据可视化、数据交互、数据探索等。
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目录
• BI概述 • BI技术基础 • BI工具介绍 • BI实施步骤 • BI案例分享
01 BI概述
BI定义
BI定义
BI（Business Intelligence）即商业智能，是一种运用了数据仓库、数据分析和数据挖掘技 术的解决方案，旨在帮助企业更好地理解其业务数据，做出科学决策，并提升运营效率。
BI工具对比
BI工具对比
BI产品是做决策分析系统的关键工具，在市面上有两大阵营，一个是传统的以IT为中心的BI产品，这类产品以COGNOS、BO为代表，从技术路线上需要将数据从应用系统抽取到数据仓库，再建立数据集成，生成多维模型再生成报表。
从业务上IT人员根据指标要求，开发好固定的报表供相关人员查看，辅助决策。
在有另一大阵营是敏捷BI，以TIBCO Spotfire为代表，该类型产品从技术路线上必须将数据从应用系统抽取到数据仓库再进行分析，它可以基于原始数据、Excel、数据仓库和自己桌面的数据进行报表开发；从业务上IT人员可以开发好报表模型，将部分参数暴露给业务人员，让业务人员充分的参与到报表的生成和调节，具有强的灵活性，下面是详细对比。
综上所述，Spotfire产品技术路线灵活，容易上手，报表多样且支持业务人员自有调节，比较适合我厂对数据分析的要求。
《Power BI智能可视化数据分析从入门到精通》
Power BI智能可视化数据分析从入门到精通课程背景：今天是数据爆炸的时代，需要的就是从数据中获得商业价值。
那如何快速的. 用某种技术来实现这一诉求呢？答案是：商业智能（BI）。
商业智能，泛指用于业务分析的技术和工具，通过获取. 处理原始数据，将其转化为有价值的信息指导商业行动。
要立刻，马上，现在，当下搞定数据，拿到信息，做出决策，没有等待时间。
完全指望依靠IT是不够的，所以必须自己搞定。
这就是BI从IT导向的时代已经到了业务导向的时代。
数据分析已经进入自助式商业智能时代， Power BI Desktop是商业智能分析的桌面版工具，也是管理者及数据分析人员进行数据分析的神器。
以往我们制作报表常常需要数天时间，现在您使用这个工具可以敏捷高效的分析数据。
Power BI Desktop作为商业智能分析工具具有以下优势：——易用：瞬间生成令人惊叹的可视化精美报表——强大：连接各类数据源快速获得商业洞察力——智能：动态交互，根据提出的问题生成报表——便捷：多种方式共享报表，PC，Web，手机——高效：点击刷新，随时获取最新数据——品质：微软出品，安全稳定——价格：免费课程目标：▲条分缕析，溯本清源；▲云开雾散，直达本质；▲成倍节省时间，提高效率；▲迅速完成超级数据分析师的跨越与蜕变；▲抓住要领，任何人都可以迅速提高业务数据分析能力；▲让您的报告令人叹为观止，让您的工作绩效大幅提升。
课程收益：▲快速上手商业智能（Power BI）；▲从此变革自身甚至所在企业的业务分析方法；▲掌握数据可视化分析的理念与相关工具应用；▲快速制作引人注目的精美报告，极速提升工作效率和效果。
课程时间：2天，6小时/天课程对象：从事业务分析. 数据分析，Excel用户，需要提升技能效率的企业人员和决策者课程方式：理论讲解. 实例分析. 实战演练. 现场辅导课程大纲第一讲：Power BI Desktop快速体验1. Power BI 系列组件介绍2. Power BI Desktop的下载与安装3. Power BI Desktop界面介绍4. 从模型或数据导入第二讲：Power BI数据准备1. 用厨师做大餐类比理解BI流程2. Power BI获取数据各种种类的介绍3. Excel文件结构介绍（Excel表结构与工作表的不同）4. Power Query编辑器初步体验及介绍5. 利用Power Query进行数据清洗1）选择与删除行、列2）拆分列3）提取字符4）分组依据5）替换值与填充6）转置与反转行7）透视与逆透视8）在字段上计算6. 利用Power Query实现数据的快速合并。
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系统介绍PPT课件
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2021/3/12
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2021/3/12
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BI（商业智能）---人员管理分析
部门负责人分析
目的：部门负责人业绩分析 结果：
对部门负责人销售毛利计划分析，对部门负责人进货库存计划分析 对部门负责人退换货额，销售额，客单数，折扣额，毛利/毛利率等项进行分析 对部门负责人促销活动次数，周期进行分析
营业员分析
目的：营业员业绩分析 结果：
目的：淘汰供应商
结果：
某品类供应商绩效分析（盈利贡献能力和人气贡献能力，场效）
任务未完成供应商分析（保底）
商品退货异常，商品折扣异常
长期业绩平平供应商分析
供应商结算稽核
目的：对供应商异常结款分析
结果：
供应商经销已付款尚有结存
经销供应商付款存货异常进度比
供应20商21费/3/用12贡献分析
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BI（商业智能）---销售分析
BI（商业智能）---库存分析
库存结构分析
目的：分析库存，进行调整
结果：
分析买手/品类/供应商/经营方式库存，销售，库存周转率，找出最优最差
库存异常分析
目的：分析异常库存
结果： 持续无库存商品 持续不动销商品
库存超保利期的商品，数量，金额
库存超有效期的商品，数量，金额
商品最早进货天数排行
商品最早失效天数排行
库存周转率库存周转率空间面积空间面积员工人数员工人数商品贡献度商品贡献度库存库存负库存负库存缺货比率缺货比率损耗比率损耗比率员工贡献效益人效员工贡献效益人效进货量进货量销售额销售额毛利毛利退货比率退货比率空间效益空间效益场效市场占有率市场占有率毛利率毛利率客单数客单数平均客单价平均客单价交叉比率交叉比率单品促销品促销品组合品组合品z买手买手时时供应商供应商大中小类大中小类楼面楼面区域区域品牌品牌自有品牌自有品牌贵宾贵宾顾客顾客每天的某个时段每天的某个时段每周的某一星期每周的某一星期每周每周每月每月每季每季每年每年折扣期间折扣期间同期同期环期分析对象分析对象分析方法分析方法所有的指标均可进行标杆分析总部总部富基商业自劢化bi商业智能分析模型bibi商业智能商业智能商品分析商品分析商品分布分析商品分布分析目的
主流BI工具对比分析
主流BI工具对比分析Cognos Cognos开发流程抵债资产系统在三个部分用到了Cognos的产品，第一部分是固定报表，这一部分主要用到的产品是PowerPlay和Impromptu；第二部分是统计分析，这一部分主要用到的产品是Transformer和PowerPlay Enterprise Server；第三部分是灵活查询，这一部分用到的产品是Impromptu和Impromptu Web Report。
1、即席查询报表工具Impromptu。
Cognos Impromptu 是即席数据库查询工具，它能帮助用户摆脱SQL语言的困扰，提供一个极具亲和力的图形化操作界面，通过鼠标的拖拽和点击就能够获取所需数据的展现。
Impromptu提供了许多预定义的模板，方便用户创建标准格式的报表，包括A4大小的普通报表、交叉报表甚至是信封等等。
如果用户不满足于这些预定的格式，还可以选择“Blank”模版，用Impromptu 提供的报表格式设计工具设计自定义格式的报表。
报表的内容来源于Impromptu 连接的关系型数据库。
2、OLAP（联机分析处理）数据立方体制作工具Transformer。
Transformer 是基于图形界面的模型制作工具。
它能读取多种数据源，包括由Impromptu 产生的关系型数据库查询文件IQD、文本数据、dBase 表等等。
用户设计模型的操作基本上用鼠标拖拽来完成，只需将所需维度、度量从数据源窗口拖拽到维度窗口和度量窗口，就能形成基本的模型结构。
Transformer 是Cognos 应用开发过程中的核心部分。
3、OLAP展现工具报表制作工具Powerplay。
Cognos Powerplay 是业界领先的OLAP 多维分析和报表工具。
利用Powerplay，可以从任意角度、按任何组合的方式来探索数据，从而轻松地对KPI 或收支进行报表。
Powerplay一体化主要的报表活动，并经过优化，将报表信息广泛地分发给用户。
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BI工具对比
BI产品是做决策分析系统的关键工具，在市面上有两大阵营，一个是传统的以IT为中心的BI产品，这类产品以COGNOS、BO为代表，从技术路线上需要将数据从应用系统抽取到数据仓库，再建立数据集成，生成多维模型再生成报表。
从业务上IT人员根据指标要求，开发好固定的报表供相关人员查看，辅助决策。
在有另一大阵营是敏捷BI，以TIBCO Spotfire为代表，该类型产品从技术路线上必须将数据从应用系统抽取到数据仓库再进行分析，它可以基于原始数据、Excel、数据仓库和自己桌面的数据进行报表开发；从业务上IT人员可以开发好报表模型，将部分参数暴露给业务人员，让业务人员充分的参与到报表的生成和调节，具有强的灵活性，下面是详细对比。
学习资料
综上所述，Spotfire产品技术路线灵活，容易上手，报表多样且支持业务人员自有调节，比较适合我厂对数据分析的要求。
仅供学习与参考。