商业智能BI-数据分析平台解决方案
bi实施方案
bi实施方案：提升企业决策效率随着数据量的不断增长，企业需要通过更加高效的方式来进行数据分析和决策，而商业智能（BI）系统就是一种十分理想的解决方案。
而如何实施BI系统呢？在这篇文章中，我们将会探究一些常见的，以及如何根据企业的特定需求，选择最适合的方案。
一、BI系统实施方案的分类通常情况下，BI系统实施方案可以被划分为三种：基于开源软件的方案、基于商业软件的方案、以及混合式的方案。
1. 基于开源软件的方案：开源软件，指的是一些免费且可自由使用、修改、分发的软件。
这种方案的优点在于，用户可以根据自己的需求，进行自由的定制和扩展，而且其成本也比较低。
但是，由于开源社区的支持不如商业公司的支持，其功能和性能方面可能不如商业软件。
2. 基于商业软件的方案：商业软件，通常由一些大型软件公司或者SaaS供应商提供，这种方案的优点在于维护和支持方面更为完善，而且其功能和性能也比较稳定。
但是，其成本相对较高。
3. 混合式的方案：混合式的BI系统方案，即将开源软件和商业软件进行结合，充分利用它们各自的优劣。
这种方案的优点在于，可以根据企业的需求，采用最为适合的软件，并且成本也比较适中。
但是，需要更多的技术支持和开发工作。
二、BI系统实施步骤无论是哪种BI系统实施方案，都需要围绕以下几个步骤：1. 业务需求：明确企业需要解决的业务问题和目标，以及需要分析的数据。
2. 系统架构设计：根据业务需求，确定系统的整体架构、模块以及数据流程。
3. 数据采集与整合：收集、整合和处理多个数据源中有用的数据，需要遵循数据清洗和数据质量的原则。
4. 数据分析与挖掘：对数据进行分析和挖掘，寻找数据之间的关系和模式，并使用可视化的方式展示数据。
5. 报告与分发：使用开发的报表，将分析结果有效地呈现给用户，让他们更好地理解和运用这些数据。
三、BI系统实施中需要注意的问题1. 数据安全：保障数据的安全，包括数据隔离和用户权限分配等。
2. 有效性评估：建立数据分析的标准和指标，进行数据分析的有效性评估。
bi项目方案
bi项目方案一、项目背景如今，随着大数据时代的到来，企业对数据的需求越来越迫切。
商业智能（BI）作为一种通过对企业内部和外部数据进行全面分析，并以直观、易懂的方式展示分析结果的解决方案，已经成为企业管理决策和发展的重要工具。
本文将提出一份BI项目方案，以满足企业在信息化建设中的需求。
二、项目目标1. 构建企业级数据仓库：通过收集并整合企业各个系统产生的结构化和非结构化数据，建立一个统一的数据仓库。
数据仓库应具备高可靠性、高扩展性和高安全性的特点。
2. 实现数据可视化：通过利用数据可视化工具，将数据以图表、仪表盘等形式进行展示，使决策者能够直观地了解企业的运营状况，发现潜在问题和机会，并做出明智的决策。
3. 提供智能化分析功能：通过引入机器学习和人工智能等技术，对海量数据进行深度挖掘和分析，提供智能化的业务洞察和预测能力，为企业的发展方向提供支持。
4. 实现数据共享与协作：通过BI系统，实现数据的共享与协作，打破部门之间的信息孤岛，提高工作效率和协同能力。
三、项目实施步骤1. 需求分析阶段：在该阶段，项目团队将与各个部门进行沟通，详细了解他们的数据需求和业务场景，收集并整理这些需求，形成一个明确的需求文档。
2. 数据采集与清洗阶段：在该阶段，项目团队将根据需求文档，选择合适的采集工具，将各个系统的数据进行抽取、转换和加载，同时进行数据清洗和数据质量的检查。
3. 数据建模与设计阶段：在该阶段，项目团队将根据需求文档和已经采集到的数据，进行数据建模和数据库设计，确定数据仓库的结构和数据存储方式。
4. 报表与可视化设计阶段：在该阶段，项目团队将根据需求文档，选择适合的报表和可视化工具，设计和开发各类报表和可视化界面，以满足不同用户的数据分析需求。
5. 数据分析与挖掘阶段：在该阶段，项目团队将根据已经建立的数据仓库和可视化工具，对数据进行深度挖掘和分析，提供各类智能化业务洞察和预测模型。
6. 系统测试与优化阶段：在该阶段，项目团队将进行系统测试，包括功能测试、性能测试和安全性测试等，同时根据测试结果进行系统调优和优化。
BI设计方案
ERP系统与商务智能系统BI的设计方案商务智能BI采用先进技术，是企业信息化的新领域，是企业数据生命周期的第二阶段。
商务智能的实现依赖于大量的、准确的、真实数据；而ERP系统产生了大量的、准确的、真是的数据。
因此,将商务智能建立在ERP系统原始数据的基础上，使孤立、分散的企业数据按历史顺序彼此相关，并且按高效、易于提取的结构进行存储,让用户可以按不同的方法进行快速分析，不失为一种良好的企业决策支持解决方案。
本文从以下3个方面对ERP与商务智能整合应用的基本方案进行详细描述.1、关于分析主题的确定确定分析主题是成功实现ERP商务智能系统的第一步。
准确地确定分析主题首先要熟悉ERP的管理模式，通过对ERP相关业务流程的分析确定主题.确定分析主题的依据主要有：对ERP功能模块的分析、对ERP业务流程的分析、对相同类型企业发展战略的了解。
在实际的应用中，如果可以，最好能获得对企业历史数据的分析,便于概括地把握企业的“脉象”.通过对ERP理论和ERP管理模式的研究，针对一般ERP的核心模块和核心业务流程，本文概括了ERP系统的8个分析主题.1。
1 销售主题任务：准确及时地捕捉到销售信息,分析销售情况，对下一步的生产经营科学地进行决策。
主题解释：销售概况分析；销售通路分析；销售策略分析；销售员销售绩效分析；时间段销售分析；销售地区分析；客户销售量分析；客户分布分析;客户类型分析;公司销售成绩的多角度分析；销售规划及销售预测等。
1。
2 市场主题任务：把握市场动向，市场购买潜力和市场价格特点极其发展趋势。
主题解释：地区市场、行业市场的购买潜力分析；市场价格分析；市场趋势预测等。
1.3 产品主题任务：掌握产品的销售能力和销售潜力，合理安排产品结构。
主题解释：产品销售量分析;产品销售额分析；产品销售贡献率分析；产品结构分析；产品市场占有率分析；未销售产品分析；不良品原因分析;产品退货分析;产品获利情况分析;产品订购信息等.1。
BI概念
BI概念商业智能也称作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。
商业智能的概念最早在1996年提出。
当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。
目前，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、客户和供应商资料及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，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即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。
BI 商业智能 简介解析
多维分析
• MOLAP -- Cognos PowerPlay,Hyperion Essbase • ROLAP -- BOE, MSTR • HOLAP -- BO -- MS OLAP
用户
OO
内存中数据结构 UML 面向过程
物理数据结构
二者相辅相成，不同应用侧 重不同 E-R PowerDesigner ER_WIN
OO Design Workflow
Business Concept Model Develop Business Type Model Existing Interfaces Existing Assets Business Interfaces Use Case Model
ETL
• • • • 抽取/转换/加载 源数据的理解 加载时间4小时 ETL实现
–工具 –Loader
• 汇总（数据库汇总还是文件汇总） • 调度
ETL-调度
• 一天几十GB的数据 • 并行度/任务大小/资源/优先级 • 调度
–清单类（大数据量）-文件的拆分和合并/实时 处理 –业务类（实体之间的关系复杂）-稽合 –帐务类（数据准确）-验证 –参数类（变化影响其他实体）-告警/事先处理 –其他任务 –月末处理
前端展现
• • • • • 固定报表 多维分析 即席查询 仪表盘 数据挖据
BO(CR) Hyperion(Brio) Cognos Microstrategy
仪表盘
OLAP分析
报表，即席查询
固定报表
• • • • • 格式灵活多变 Crystal Report MSTR Brio ReportNet
数据是汇总的 支持长远的业务战略决策 支持决策人员和管理人员
使用AWS轻松构建PB级企业BI解决方案
使用AWS轻松构建PB级企业BI解决方案AWS（Amazon Web Services）是一家全球领先的云计算服务提供商，其面向企业的各种云服务可以帮助企业快速构建和部署高度可扩展的解决方案。
在本文中，我们将探讨如何使用AWS来构建PB级企业BI（商业智能）解决方案。
在当今竞争激烈的市场环境中，企业需要及时准确地获取和分析大量的数据，以便做出明智的业务决策。
传统的BI解决方案通常昂贵且复杂，在处理大数据量时往往效率低下。
但使用AWS的云服务，可以轻松构建PB级企业BI解决方案，具备高性能、高可扩展性和低成本的特点。
首先，我们可以使用AWS的存储服务S3（Simple Storage Service）来存储PB级别的数据。
S3是一种可扩展且高度安全的对象存储服务，可容纳任意数量的数据，并可通过简单的API进行访问和管理。
使用S3存储数据可以轻松实现数据的高可用性和持久性，同时还可以根据需要扩展存储容量。
其次，我们可以使用AWS的数据处理服务，如Amazon Redshift和Amazon EMR来处理PB级别的数据。
Amazon Redshift是一种用于大规模数据仓库和分析的完全托管的云数据仓库服务，能够快速高效地处理PB级别的数据。
Amazon Redshift还与业界主流的BI工具集成，可以方便地进行数据可视化和分析。
而Amazon EMR是一种完全托管的Hadoop框架，可用于处理和分析大数据集。
使用Amazon EMR，我们可以方便地进行大规模数据处理和分析操作。
另外，AWS的分析服务还提供了其他强大的工具和服务，如Amazon Athena和Amazon QuickSight。
Amazon Athena是一种无服务器的交互式查询服务，可用于分析S3中的大量数据。
使用Amazon Athena，我们可以轻松地查询PB级别的数据，并快速获得结果。
另外，Amazon QuickSight是一种云端BI工具，可以帮助用户从多个数据源中快速创建交互式可视化分析报表。
BI解决方案(IBM)
XXX公司BI系统方案建议书IBM公司软件部二〇二一年八月目录第一章概述随着市场竞争的日趋猛烈，各家公司纷纷把提高决策的科学性、合理性提高到一个新的熟悉高度。
在此背景下，利用信息技术的最新手腕，利用业务数据进行面向决策的分析这一方式纷纷被国内外许多公司所采纳。
通过有目的、有选择地搜集业务数据，并将其转换为对决策有效的信息，用于智能化的分析、预测和模拟等目的，如此的应用被称为商业智能应用。
从国内外各行各业的进展体会看，实施商业智能是提高企业进行高效的业务分析和科学决策的有效手腕。
作为一个具有八十连年历史，以开发信息技术和商业应用而闻名的“蓝色巨人”，IBM 在这一领域进行了连年的研究，进展出完备的商业智能技术，为商业数据自动转化为商业知识提供了现实的方案。
商业智能的本质，是提取搜集到的数据，进行智能化的分析，揭露企业运作和市场情形，帮忙治理层做出正确明智的经营决定。
一样现代化的业务操作，通常都会产生大量的数据，如话单、账单和客户资料等，其中一部份是决策关键数据，但并非是所有的数据都对决策有决定意义。
商业智能包括搜集、清理、治理和分析这些数据，将数据转化为有效的信息，然后及时分发到企业遍地，用于改善业务决策。
企业能够利用它的信息和结论进行加倍灵活的时期性的决策：如采纳什么产品、针对哪类客户、如何选择和有效地推出效劳等等，也能够实现高效的财务分析、销售分析、风险治理、分销和后勤治理等等。
这一切都是为了降低本钱、提高利润率和扩大市场分额。
第二章商业智能综述2.1 商业智能大体结构现今，许多企业熟悉到只有靠充分利用，挖掘其现有数据，才能实现更大的商业效益。
日常的商务应用生成了大量的数据，这些数据假设用于决策支持那么会带来显著的附加值。
假设再加上市场分析报告、独立的市场调查、质量评测结果和顾问评估等外来数据时，上述处置进程产生的效益可进一步增强。
而数据仓库正是汇总这些商用信息后，进而支持数据挖掘、多维数据分析等现今尖端技术和传统的查询及表报功能，这些关于在现今猛烈的商业竞争中维持领先是相当重要的。
BI介绍
上海宝信软件股份有限公司 中国上海浦东新区张江高科技园区郭守敬路515号 电话：（021）50801155
什么是商务智能
平衡
报 询和
计分
M
型 SC
高
数
数
统
查
人 理 管 级 数据仓 库
据
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信
息
析
系
统
（
IS ） E
管 理
信 息 系 统 （
企业商务智能系统的开发经验
• 全局规划、局部实施 • 高层领导的大力支持 • 用户的积极参预 • 业务驱动 • 合适的BI工具
企业商务智能系统的实际效果
• 提供了一个统一开放的数据分析平台 • 解决决策信息孤岛问题、做到数据整合 • 快速响应各种决策的能力 • 有助于企业数据->信息->知识 • 有利于提高企业整体的竞争力
企业商务智能系统的开发条件
需要有一定的数据、技术、系统的基础 需要有统一的评估和规划，有明确的目标 需要有业务人员的密切配合 需要有长期建设的思想准备
与商务智能相关的一些概念
• 商业智能 (Business Intelligence) • 数据仓库 (Data Warehouse) • 数据集市 (Data Mart) • OLAP • Data Mining • ETL
广义的数据仓库概念
数据仓库 数据仓库应用 数据挖掘
企业商务智能 （Business Intelligence）
数据仓库 > 数据仓库应用 > 数据挖掘
理解商务智能(Business Intelligence)
• 目标：数据信息 • 过程：
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数据分析平台
解决方案
成都四方伟业软件股份有限公司
2017年1月
目录
1. 背景概述 (5)
2. 现状分析 (5)
2.1. 主流 BI 模式 (5)
2.1.1 ...................... 传统BI模式
6
2.1.2 ..................... 敏捷BI模式
6
2.2. 平台推荐模式 (7)
3. 整体需求 (9)
3.1. 数据源支持 (9)
3.2. 自助式查询 (9)
33 OLAP^机分析 (10)
3.4. UI 编排功能 (11)
3.5. 丰富的组件 (11)
3.6. 多种展示方式 (11)
3.7. 外部数据服务 (12)
4. 总体设计 (12)
4.1. 数据分析 (13)
4.2. 设计运行 (13)
4.3. 系统管理 (14)
4.4. 可视化展示 (14)
5. 功能设计 (15)
5.1. 数据分析 (15)
5.1.1. .................... 多数据源
15
5.1.2. .................... 数据建模
15
5.1.3. ................... 多维 BI 分析
16
5.2. 设计运行 (17)
5.2.1. ..................... UI 编排
17
5.2.2. .................... 丰富组件
18
5.2.3. .................... 事件引擎
20
5.2.4. .................... 运行引擎
20
5.3. 系统管理 (21)
5.3.1. .................... 我的报表
21
5.3.2. ................... 工程化管理
5.3.3. ....................
22
5.3.4. ....................
22
5.3.5. ...................
22
5.3.
6. ....................
22
5.4. 可视化展示.......................
5.4.1. ...................
23
5.4.2. ..................
24
5.4.3. .................
24
5.4.4. ...............
26
5.5. 其他功能.........................
5.5.1. ....................
29
5.5.2. ....................
30
5.5.3. ....................
30
主题管理
布局管理
数据源管理
基础管理
23
决策仪表盘
大屏综合显示交互式WEB界面基于GIS 的数据可视
29
数据探索
事件定义
项目管理
5.5.4
.
基础管理
5.5.5 .
5.5.6 .
..................... 安全管理31 .................... 部署与集成31
1. 背景概述
当前，我们的世界已经迈入大数据（Big Data）时代，随着互联网、物联网、云计算等信息技术的迅猛发展，信息技术与人类世界、经济、军事、科研、生活等方面不断交叉融合，催生了超越以往任何年代的巨量数据。
数据正在变得无处不在、触手可及，数据的背后隐藏着信息，而信息之中蕴含着知识和智慧。
而数据创造的真正价值，在于我们能否提供进一步的稀缺的附加服务，就是数据分析。
数据的分析过程往往离不开机器和人的相互协作与优势互补。
从这一立足点出发，大数据分析的理论和方法研究可以从两个维度展开：一是从机器或计算机的角度出发，强调机器的计算能力和人工智能 , 以各种高性能处理算法、智能搜索与挖掘算法等为主要研究内容，例如基于Hadoop和
MapReduce/Spark框架的大数据处理方法以及各类面向大数据的机器学习和数据挖掘方法等，这也是目前大数据分析领域的研究主流；另一个维度从人作为分析主体和需求主体的角度出发 , 强调基于人机交互的、符合人的认知规律的分析方法，意图将人所具备的、机器并不擅长的认知能力融入分析过程中，这就是大数据可视化分析。
商业智能（ Business Intelligence ，简称 BI ）是进行数据可视化分析的一种重要手段。
2. 现状分析
2.1. 主流BI 模式
Gartner 的 2016 BI 和分析平台魔力象限报告指出：当今数据分析向可视化。