文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 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 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 传统BI模式 ................................................................................. 敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10)
文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 多数据源 ..................................................................................... 数据建 模 ..................................................................................... 多维BI分 析 (18) 5.2.设计运行 (20) 文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.
商业智能（BI）项目 第一章、商业智能(BI)项目总体介绍 第一节、项目名称 商业智能（BI）项目 第二节、商业智能（BI）概念 商业智能又名商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。 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。 可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。 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。
商业智能FineBI行业应用解决方案 目录 商业智能银行业应用方案 (2) 商业智能地产行业应用方案 (4) 商业智能制造业应用方案 (6) 商业智能税务行业应用方案 (9) 商业智能汽车行业应用方案 (13) 商业智能电信行业应用方案 (15)
商业智能银行业应用案例 随着银行信息化的不断深入，银行积累的数据越来越多，面临着“数据爆炸”和“信息缺乏”的矛盾；另一方面，在目前复杂的商业环境中，无知或一知半解做出的决策是现代银行的最大威胁。而商业智能的最大优势就是充分利用银行在日常经营活动中搜集和积累的大量数据，并将他们转化为信息和知识来为银行找出市场发展趋势和经营上的问题，发现市场机会，帮助银行企业从数据中“挖金”。 在刚刚结束的亚太银行IT价值高峰论坛上，对于提升银行企业信息化水平，实现数据价值变现，各企业IT管理者一致认为商业智能在银行业信息化数据管理中发挥着重大作用。整合数据，统一门户 商业智能系统的建立，一来是提供一个数据分析平台，为业务部门更好的分析商业特征。比如企业领导每天查看相关的数据，比如全行的主要经济指标：存款、贷款、贴现、现金、准备金、存贷款结构占比、各网点主要任务完成情况，以及各类考核指标中完成任务较好、较差的网点和个人。这些信息的背后都涉及不同的数据源和应用系统，通过商业智能平台建立数据仓库，可将银行的所有相关数据经过ETL转换，数据清洗后放到数据仓库中，给分析者和决策者一个关于银行各方面情况的分析数据。二来，业务人员在数据分析时，会不断加深数据分析的思想，可以更大程度上提高业务分析人员的决策能力。 业务多元，灵活分析
商业智能系统最基本的价值体现在有效及时地产生有用的信息。在应用商业智能FineBI 时发现，业务人员分析的难点其实在于系统中存在着大量结构或非结构化的多维数据，简单的数据关联还行，如果需求复杂多样，就难以做到及时跟进。商业智能的便捷就在于此，由于自动建模，所有维度、指标、索引关联在一开始就建立好，做分析和查看分析都可以任意切换维度。比如，在存款账户分析中可以知道发生了那些业务，业务量和频率如何，趋势是怎样，进一步深究，可切换至哪个网点，哪个业务产品实现好的效益。 研究客户，指导营销 如今银行都意识到经营方式要从经营产品转向经营客户，因此目标客户的寻找，潜在客户的挖掘成为银行数据应用的主要方向，尤其是高端财富管理和大客户的开发。 以分析大客户为例，各银行都在采用各种手段“挖”竞争对手的优质客户，现有客户的维护和二次开发也显得尤为重要，典型的营销方式就是目标营销和交叉销售。比如对已有客户分析，可以发现具有某种特征的用户具有某种特定的偏好，从而推出针对性产品。又或者通过对优质客户群体的行为分析、忠诚度分析、构成分类进行分析，采取差异化的销售策略，提供个性化的金融产品及服务，在留住优质客户的同时，增加银行的利润增长点。 加强内管，全面发展 商业智能系统可以应用是广泛的，除了银行业务分析，还可以进行人力综合成本预算分析、人员绩效考核、平衡计分卡等。领导层通过这些分析可以更加直观地了解员工工作情况，以此采取相应地奖惩措施。 总而言之，从当前我国银行业的发展趋势来看，数据到价值的转化必将驱动商业模式与运营模式的深刻变革，企业信息化建设必须跟上步伐，及早出发，积极、理性地试水投入，才能借力实现竞争优势提升。
几种典型的商业智能(BI)系统架构分析 1、简单的BI架构这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。 2、联合的BI架构（Federated BI Architecture）这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。 2、1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture）·通常用于中小组织·需要良好的保管者的沟通·需要高级执行者买进·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的） 2、2 分布式逆向BI架构（Distributed Upstream BI Architecture）·中小组织和大型组织都适用·是大多数从下
至上注重实效表现的逼近系统·更多的考虑多数人意见·更多的限制于大多数人意见·实施团队需要良好的沟通 2、3 集中式的顺序BI架构（Centralized Downstream BI Architecture）·适用于长期数据仓库项目·用于紧密配合多管道的在巨大组织中到处存在的DW/DM系统·经常目标设定为特殊功能组织或行政中心·需要高层在所有的拥有者进行决策·需要为已有系统在实施团队和支持团队建进行良好的沟通 2、4 分布式顺序BI架构（Distributed Downstream BI Architecture）·适用于大型多元化组织·容易适应各种不同的冲突·容易转换到不同的环境·需要为已有系统在实施团队和支持团队间进行良好的沟通 2、5 混合型BI架构（Hybrid BI Architecture）·比任何理想化模型更接近现实情况·更适应自然的联盟·元数据集成更具有挑战性
数据共享交换平台解决方案 1. 概述 在我国，政府职能正从管理型转向管理服务型，如何更好地发挥政府部门宏观管理、综合协调的职能，如何更加有效地向公众提供服务，提高工作效率、打破信息盲区、加强廉政建设 已成为当前各级政府部门普遍关注和亟待解决的问题。国家“十五”计划纲要要求“政府行政管理 要积极运用数字化、网络化技术，加快信息化进程”。各级政府、行政管理部门都面临着利用 信息技术推动政务工作科学化、高效率的新局面。 随着电子政务建设的不断发展，政府拥有越来越多的应用数据，如何建立政府信息资源采集、处理、交换、共享、运营和服务的机制和规程，实现分布在各类政府部门和各级政府机关 的信息资源的有效采集、交换、共享和应用，是电子政务建设的更高级的阶段和核心任务。 信息资源只有交流、共享才能被充分开发和利用，而只有打破信息封闭，消除信息“荒岛” 和“孤岛”，也才能创造价值。目前各级政府都在进行政务资源数据的“整合”，但“整合”什么？ 如何“整合”？“整合”后做什么？将是摆在政府各级领导面前的首要问题。 北京华迪宏图信息技术有限公司凭借自身丰富的电子政务建设经验、自主创新的技术研发优势，为各级政府机构的实际需求提供了政务资源整合的综合解决方案——华迪宏图数据共享 交换平台。 2. 电子政务总体框架 华迪宏图数据共享交换平台总体框架如下： 由上图可以看出，华迪宏图数据共享交换平台交换体系共分为六个层次，分别是安全和标准体系、网络基础设施、信息资源中心、共享交换平台、应用层和展示层。 （1）展示层 通过建立综合信息集成门户系统为用户提供统一的用户界面，信息和应用通过门户层实现统一的访问入口和集中展现。 （2）应用层
商业智能定义和解决方案 什么是商业智能？ 商业智能，或 ，是一种统称，泛指用于对一个企业的原始数据进行分析的各种各样的软件系统。商业智能（ ）是由若干相关的活动组成的领域，包括 数据挖掘，在线分析处理，查询和报表。 企业用商业智能（ ）来提高决策制定，降低成本和识别新的商机。商业智能（ ）不仅仅只是公司的报表或从企业系统中引导出信息的一套工具。信息主管通过商业智能（ ）来发现企业内低效的，需要改进的商业流程。 利用现在的商业智能（ ）工具，商业人士可以随时自己开始对数据进行分析，而不要等待 来运行一个复杂的报表。这样民主化的信息访问让用户在做商业决策时有了硬性数据的支持，否则就只能基于直觉来做出决策。 虽然商业智能（ ）有光明的前景，但它的安装启用却受到技术和企业文化挑战的困扰。高管们必须确认在商业智能（ ）系统中所用的数据是干净与一致的，所以用户才会信任它。 什么样的企业会使用 系统？ 象 ， ， 和 这样的连锁餐馆业大量地使用着商业智能（ ）软件。他们用商业智能（ ）做出战略决策，诸如在菜单上添加什么新品，哪一种菜式要被删 除和哪一个业绩欠佳的店要被关闭。他们还用商业智能（ ）来决定战术的事项，象与食品供应商重新谈判合同和找到改进低效率流程的
机会。因为连锁餐馆深受 日常商务运作的驱动，而商业智能（ ）对他们经营上的帮助是如此的重要，所以他们成为所有行业中使用 的中坚力量，而真正地从这些 系统中得到实际 价值。 的关键组件之一 业务分析 是在各种行业中成为一个成功企业所必不可少的，在专业的体育团队像波士顿的 ，奥克兰的 和新英格兰的 中，业务分析就更加的必不可少。 利用一种分析的方法， 在四年中赢得了三次美国橄榄球超级杯大赛。这个球队在很多方面都用到了 数据和分析模型，无论是在场内还是场外。深入的分析帮助这个球队在全美橄榄球联盟（ ）的薪资上限之下选择球员。 的教练与球员对比赛 录相和统计资料的研究是出了名的，教练 阅读由经济学者写的关于足球赛结果的统计概率的学术文章。在场外，这只球队利用详细的分析评价和改进 全体球迷体验 。在每一场主场比 赛，举例来说，会特别安排 至 人进行定量测定体育场的食物、停车、人员、浴室整洁和其他因素。 在零售业，沃尔玛（ ）利用大量的数据和分类分析来帮助它占领市场。 在赌博业 的竞争中改变了它的基调，从建立大型赌场转向分析周边客户的忠诚度和服务上。亚马逊（ ）和雅虎（ ）不仅仅是电子商务网站，他们忙于 分析和遵循一种 测试和学习 的方法转变商业。 一年要做 多次的实验来鉴定理想的客户和为信用卡定价。 谁应该起到领导的作用？
IBM公司数据仓库商业智能解决方案(DOC 45页)
1. 技术瓶颈：海量数据收集、海量数据存储、海量数据多维分析等一系列的问题，即使最热门最被业内人士看好的Hadoop技术能否撑得住？ 2. 资源投入：海量数据处理伴随着相应的硬件、软件需求的增长，技术人员的投入上对企业势必成为新的负担。 3. 价值金矿：海量数据中的非结构化数据蕴含着的“价值金矿”，能够帮助企业从未所触及的角度和维度为企业提供商业决策和辅助。 从海量数据价值挖掘层面上看，传统的思维是数据量加大是一定要考虑OLAP的，一般的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此从一般意义上认为处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。 然而目前OLAP存在的最大问题是: 业务灵活多变,必然导致业务模型随之经常发生变化,而业务维度和度量一旦发生变化,技术人员需要把整个Cube重新定义并重新生存,业务人员只能在此Cube上进行多维分析,这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度,从而使所谓的BI系统称为死板的日常报表系统. 在思达商业智能平台 Style Intelligence上进行海量数据的多维数据分析，从业务需求的角度出发，维度和度量才是直接针对业务人员的分析语言。在自主知识产权数据块儿技术支持下，直接把维度和度量的生成交给业务人员，由业务人员自己定义好维度和度量之后，将业务的维度和度量直接运行，并最终生成报表。 此种以终为始的设计思路，首先能解决传统OLAP分析中维度难以改变的问题，利用思达商业智能平台 Style Intelligence中数据非结构化的特征，业务人员可以灵活地改变问题分析的角度，对业务人员非常友善。其次思达商业智能平台Style Intelligence 在海量数据处理中利用分布式数据处理架构强大的分布式数据处理能力，无论OLAP分析中的维度增加多少，系统开销并不显著增长。
几种典型的商业智能（BI）系统架构分析 目前，随着商务智能理论的不断发展，商务智能的系统架构已经从单一的理论衍生出多种架构，如分布式商务智能架构，联合商务智能架构等。下图是前BO公司定义的商务智能的基本架构，它是一种开放式的系统架构，可以分布式集成现有的系统。从这个架构中，我们可以比较清楚的看出目前商务智能架构的模式。包括数据层、业务层和应用层三部分。数据层基本上就是ETL过程。业务层主要是OLAP和Data Mining的过程。在应用层里主要包括数据的展示，结果分析和性能分析等过程。在实际应用中，由于每个公司的规模和组织架构的不同，在实施商务智能选择系统架构的时候要结合公司的特点，选者最合适的架构。下面就介绍几种现实系统中的几种BI架构。 BO公司定义的BI架构 1、简单的BI架构 这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。
2、联合的BI架构（Federated BI Architecture） 这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。 2.1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture） ·通常用于中小组织 ·需要良好的保管者的沟通 ·需要高级执行者买进 ·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的）
第1章 商业智能：数据分析基础 本章目标： ●理解商业智能系统的用途和结构 ●理解多维数据分析的概念 ●学习如何使用数据仓库实现维度数据模型 ●学习如何使用分析服务实现维度数据模型 1.1 商业智能简介 商业智能(Business Intelligence，BI)是从一个公司的运行系统或外部资源所包含的数据中获得的信息。商业智能有助于我们更好更快地做出决策。假设你现在是一家新创公司的总经理，公司名为Adventure Works Cycles(下文简称AWC公司)，面向北美、欧洲以及亚洲制造和销售自行车、自行车部件、运动服饰和相关配件。AWC公司需要发展，可目前有限的资源无法支撑其壮大。但是为了公司的发展你必须做出决策，而为了做出合理的决策，你需要一些特殊的信息。你可能会阅读《华尔街日报》来把握最新的商业趋势，或者在收藏夹中保存https://www.doczj.com/doc/353522712.html,网站的书签。所有这些信息以及你积累的经验会让你做出一个主观的、凭直觉的(gut-feeling)决策。但事实上，你可能希望自己的决定是客观的、有数据支撑的。需要的数据包括公司的订单处理、会计报表、人力资源以及其他的商业系统。同时还需要一个由第三方提供的市场预测数据和汇率信息。这时，需要一个能将所有这些信息汇总起来供今后使用的工具，这个工具就是商业智能系统。商业智能系统是一种解决方案，它能从多个数据源收集数据，将各种数据进行转化使之一致并能存储在同一个位置，为你进行分析和制定决策提供数据支持。 商业智能系统至多由以下五层组成： (1) 数据源层 (2) 数据转换层 (3) 数据存取层 (4) 分析层 (5) 表示层 数据源层包含的数据有：①维护公司日常运作的系统中的数据，包括文本文件、Excel电子表格文件或Access数据库文件中的数据；②从外部源中获取的数据。由于这些数据从不同的数据源中获得，因此很难直接利用它们创建报表和进行分析。数据转换层用于从不同数
东南融通 行业解决方案 > 商业智能（BI） > 数据治理 数据标准管理平台解决方案 数据标准的定位与作用 数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。 数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。 数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。 ¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性 ¤减少数据转换，促进系统集成 ¤促进信息资源共享 ¤促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展 数据标准管理平台架构
数据标准制定策略 数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。制定数据标准有以下几个原则： ¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。 ¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。 ¤开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。 ¤在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。 ¤与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。 数据分类策略 对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。 ¤数据的业务属性角度分类 数据分为十二大数据类，包括：团体，产品，账户，总账，营销，渠道，申请，事件，风险，模型，人口统计，地址和地理位置。
2016年出版
正文目录 1、BI行业增长强劲，下游需求突出，竞争壁垒有抬升趋势 (4) 1.1、商业智能（BI）认可度持续提高，市场规模不断扩大 (4) 1.2、BI 产业链结构分析 (6) 1.2.1、BI 上游 (6) 1.2.2、BI 下游 (6) （1）、电信行业：大数据潜在金矿、亟待规模开发 (8) （2）、金融行业：效率与安全双轮驱动大数据应用深化 (8) （3）、电子政务：政务信息化政策利好大数据整体解决方案商用 (9) （4）、电力行业：生产信息决策与节能减排双重利好于大数据 (10) 1.3、BI 与大数据的联系与区别 (10) 2、大数据：逐步走向成熟，市场进入爆发成长期 (11) 2、从BI 到大数据4.0的演变历程 (12) 2.1、大数据核心技术不断演进，年增50% (12) 2.1.1、大数据的史前时代 (16) 2.1.2、大数据1.0 效率为先(2012-2015)：非结构化数据处理加速 (17) 2.1.3、大数据2.0 变现为王(2015-2020)：用户画像与标签 (18) 2.1.4、大数据3.0 与4.0 决策为本(2020-2030)：机器学习与洞察 (19) 2.2、大数据产业步入快速增长、国内相关企业产业布局呈哑铃型 (20) 2.2.1、从概念热炒到实际应用，大数据步入快速成长期 (20) 2.2.2、大数据产业链分工明晰，发展侧重数据采集及应用、呈现哑铃型 (21) 2.3、大数据助力产业升级创新 (22) 3、大数据主要应用分析 (23) 3.1、电信行业大数据应用 (23) 3.1.1、电信大数据爆发式增长，但运营商进入存量经营时代 (23) 3.1.2、电信运营商大数据变现具备基础 (24) 3.1.3、利用大数据，聚焦服务、创新、运行支撑 (25) 3.1.4、海外成功先例，值得借鉴 (26) （1）、全球电信运营商大数据实践 (26) （2）、法国电信：利用大数据开拓新服务领域 (28) （3）、西班牙电信大数据应用 (29) 3.2、金融行业大数据应用 (29) 3.2.1、强调大数据环境下的客户、市场、运营洞察 (29) 3.2.2、工商银行：利用大数据洞察客户心声 (31) 3.3、互联网大数据应用分析 (32) 3.3.1、大数据先行者，促进营销、信息与业务多重变革 (32) 3.3.2、BAT：领军大数据变革时代 (33) 3.3.3、亚马逊：用户行为数据分析助推个性化营销 (36) 3.4、工业大数据应用 (37) 3.4.1、借力大数据，实现设备、系统、决策智能化 (37) 3.4.2、工业大数据：中国制造2025 核心技术 (37) 3.4.3、汽车行业：“变形金刚”改变行业战斗方式 (38) 3.5、航空业大数据应用分析 (39)
数据仓库与数据挖掘论文题目BI技术应用现状及相应软件工具介绍评语： 学院计算机工程学院班级计算1314 姓名 __苏帅豪___ 学号 201321121109 成绩指导老师曾勇进 2016年 6 月 12 日
BI技术应用现状及相应软件工具介绍 [摘要] 商业智能是从大量的数据和信息中发掘有用的知识，并用于决策以增加商业利润，是一个从数据到信息到知识的处理过程。本文从当前商业智能实际出发，清晰阐述了商业智能的概念，总结和分析了商业智能发展的现状,并对商业智能今后的发展做出了展望。与此同时,客观分析了目前我国商业智能发展的状况,介绍了BI工具的情况。使我们能够认清形势,更好地发展。 [关键词] 商业智能、cognos、数据仓库、查询与报表 [正文] 1.商业智能概念： 提到“商业智能”这个词，网上普遍认为是Gartner机构在1996年第一次提出来的，但事实上IBM的研究员Hans Peter Luhn早在1958年就用到了这一概念。他将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。” 在1989年，Howard Dresner将商业智能描述为“使用基于事实的决策支持系统，来改善业务决策的一套理论与方法。”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。 可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。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、转换和装载，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、联机分析处理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。
速度冲击规模效率决定生命——金蝶化工行业解决方案 先进的管理思想与中国业务实践的最佳结合
“顾客是我们的朋友，也是我们的良师，顾客的成功就是我们的成功。我们应当竭尽全力确保顾客100%的满意，帮助顾客取得成功。” ——金蝶国际软件集团主席兼行政总裁徐少春
目录 目录 (3) 倾听客户心声 (4) 成功案例及典型客户名单 (5) 其他典型客户....................................................................................................................... 错误！未定义书签。化工行业管理面临的挑战及策略 (6) （一）行业现状 (6) （二）企业管理面临的挑战 (6) 金蝶化工行业解决方案 (8) （一）解决方案—概览 (8) （二）解决方案—应用框架 (8) （三）解决方案—产品 (9) 1、方案组成 (9) 2、整体结构图 (10) 1、建立快速、科学决策体系 (10) 2、精益生产管理，提高生产率 (11) ●灵活的计划管理 (12) ●全面的工程变更管理 (13) ●联副产品和批次跟踪管理功能 (14) ●完善的工程数据管理 (14) ●强大的车间管理功能 (15) ●精细及时的成本管理 (15) 3、改进客户体验，提高客户忠诚度............................................................... 错误！未定义书签。 4、改善设备管理，提高资产回报率 (15) 金蝶化工行业解决方案客户价值 (15) 成功保障：实施与服务 (16) 社会各界的广泛赞誉 (16) 科学的实施是管理软件成功应用 (17) 值得信赖的服务体系 (19) 封底 (20)
亿信华辰商业智能数据分析平台 BI@Report功能篇 亿信华辰软件
?产品功能篇 ?强大的一体化分析引擎 BI@Report是一体化的BI平台，它将多维分析引擎、报表服务引擎、图形引擎等多种独立的分析挖掘技术核心组件有机融合在一个产品中，而不需要用户为不同的功能单独购买安装，用户只需将BI@Report部署一次，即可满足用户任意的数据统计分析与挖掘的要求。 图4-2 ?拖拽式多维分析模式 BI@Report采用纯WEB的方式实现多维分析，通过简单的拖拉拽方式生成报表，并可以保存、导出报表数据，同时也可以将报表保存成报表模板，固化分析形态。 多维分析中支持多种统计函数，轻松实现增幅、占比、平均值、TopN、Top%等统计方法。 多维分析中支持行列旋转、指标间运算、合计行、过滤条件、统计图，也可以设置预警条件和多种预警方式。 多维分析中支持层级维的钻取、展开，同时也支持切片和钻透功能。 亿信华辰软件
图4-3 ?强大的报表设计工具 BI@Report作为一款成熟的面向业务用户的商业智能平台，在报表设计上有着非常出色的表现。BI@Report的设计器基于WEB技术实现，业务用户可以在浏览器中进行分析表、统计图、业务分析报告等等业务分析功能的设计开发，所见即所得。 为最大程度降低用户的学习难度，设计器在操作模式上与Excel一脉相承，用户上手十分容易。几乎不需要写任何代码，也不需要技术人员的参与，甚至只需要用鼠标点击，便可设计出丰富多样的分析模版。 图4-4 亿信华辰软件
图4-5 ?美观丰富的图形模板库 丰富的图形库保证了BI@Report具有极其美观的数据展现能力。在BI@Report中内置了多种图形模版，包括常见的柱状图、线状图、面积图、仪表盘之外，还包括了散点图、气泡图、雷达图等类型的统计图。 图4-6 ?完美的领导驾驶舱设计 通常情况下，管理决策层需要大量的数据支持，而这些数据可能来自不同的业务主题甚至他们之间是毫无关联的。传统的分析工具在一个界面上展示的结果要具备一定的关联，否则处理起来十分的麻烦。而在BI@Report中，用户可以将任意的业务指标放置在一个界面中统一展现，并可以实现统计图的钻取、切片等操作。 设计的过程依然无需任何编码即可完成。 亿信华辰软件
从这个变迁，回应刚才的我对商业智能的分拆，我们看到了一个很明显的趋势，就是目前商业智能需求的重点逐渐从“智能”转向“商业”，同时也因为这种我们和我们的客户对商业智能的理解的变迁，直接地影响了商业智能的需求形态，也必然对商业智能需求分析工作者提出了与时俱进，不断调整和修改需求分析方法的要求。 在技术驱动的时代，商业智能的需求分析更多地是侧重在bi工具的应用，例如用报表工具来实现一些管理性的报表，用olap来实现一些经常性的数据统计与分析，用etl工具来替代手工编写代码方式的数据迁移。这个阶段的需求分析过程有非常明显的技术倾向性，这种项目往往有个前提，就是目标技术平台往往在项目启动之初已经敲定，需求分析师首先要非常了解目标技术平台的各项技术指标，并且非常小心地把目标用户的需求引导并且框定在这个目标技术平台的能力范围之内，这个逻辑是很自然的，也是无可厚非的。 在业务驱动的时代，需求分析师首先需要非常熟悉目标用户的日常业务，商业智能系统比传统业务系统相比，需求的把握与定义是非常困难的，传统业务系统的流程是非常清晰的，类似银行业务的核心业务系统，诸如储蓄业务，对公业务，国际业务即使种类很多，而对于落实到具体业务的需求的时候，起码同一家银行是有一个标准的业务操作的流程的，不论流程多么复杂，所对应的需求总是明确的，可见的，用程序化的方式来表达也是简单的，而且作为生产系统，早日投产比完善往往是更具价值，在这个大前提是，花繁为简，稳定压倒一切是甲乙双方都认同的。而作为以辅助业务中战术决策的商业智能系统，首先要迈过的一个关口就是，在战术智慧上，系统的决策水平要起码高明于一个中等层次的业务人员的商业智慧，这样他才会觉得系统对他是有帮助的，回应刚才我所提出的，对商业智能需求的定义和控制过程事实上就变成了对人脑的控制过程，需求分析师如果不是一位该业务领域的专家，所能形成的需求分析结果能一次性地获得业务人员的真心拥护和认可无疑是天方夜谭，而在目前的bi界中，完全是从业务成长起来的bi需求分析工作人员凤毛麟角，实际情况往往是，一群技术功底还不错，脑子又转得比较快，能给客户一个良好形象的技术人员出身的人充当了bi需求分析师的角色，我就是一个非常典型的例子，这些人如果心态正确的话，会抱着一种对业务无知的谦卑感虚心地向自己的客户请教，并且仗着客户对技术莫测高深的敬畏，迅速地把需求结果框定为一个个本来就是客户手工在做的报表，当然也不排除通过向客户的需求学习，初步掌握了一些业务上的规律，把客户的需求提炼成灵活查询或者多维分析的模型。不幸地，就是这种需求分析方式也造成了我的报告开头所形成的需求怪圈，可以说，这种不幸的局面是先天性的，在东西没有实际做出来以前，无论是客户还是我们的需求分析师，双方所沟通的都是对方头脑里的想象，然后把这种想象用稍微直观一点的方式描述出来，这种表达的效果不管花了多少的细致周到的努力，实质上还只是一种纸上谈兵，或者俗称画饼，饼的模样是画出来了，饼的味道是无论如何也画不出来的，然而时间是不会等人的，工程师们迅速地照饼样动手施工，力求早日让客户吃上称心可口的美味，然而，交付的时刻往往是令人悲哀的，当用户第一口咬下去以后，能一口咬定就收货的用户几乎是不可能的，因为本来就是“学生”做出来的东西，有这样的结局是不足为怪的，于是就有接下来的不断的用户抱怨，不断的需求“变更”，不断的“优化”，不断的“补丁”，不断的忧虑和烦恼…… 目前，针对这种情况，一些大公司仗着自己的影响力，组织了一群技术专家经过多年的类似项目经验沉淀后，形成了一套所谓的模板，一则让bi需求分析师对于业务思考模式的学习和理解可以从客户现场退回到自己的公司内部，避免了露短的尴尬，二则，也试图用既成事实的行业标准的做法迅速而直接的影响用户的思维，业界内俗称，给客户“洗脑”，然
金蝶EAS集团管控解决方案系列之 财务共享服务中心 解决方案 金蝶软件（中国）有限公司 集团财务解决方案部 2011年4月
未经金蝶国际软件集团有限公司书面许可，本建议书任何部分的内容不得被复制或抄袭用于任何目的。 本建议书并不暗示金蝶国际软件集团提供的任何产品或服务或其功能与本建议书描述的内容完全一致，对建议书的观点并不意味着金蝶国际软件集团的服务承诺。 除以下已经声明之外，本建议书提及一些产品或技术还可能是以下或其它产品供应商的权益。 Microsoft、Windows、Windows/NT、Windows2000、SQL Server、.net是Microsoft公司的注册商标。 IBM、Visual Age、WebSphere、DB2、OS/400、AIX、OS/390、eServer是IBM公司的注册商标。 Intel、IA是Intel公司的注册商标。 Java是SUN公司的注册商标。 Oracle是Oracle公司的注册商标。 Unix是SCO Santa Cruz公司的注册商标。 金蝶EAS、金蝶BOS是金蝶软件（中国）有限公司的注册商标。
目录 1．财务共享服务中心概述 (4) 2. 财务共享服务是财务管理发展的一种趋势 (5) 2.1集团企业财务管理业务模式分析 5 2.2大型集团企业面临的问题 6 2.3财务共享服务中心的特点 6 2.4为什么需要共享服务 6 3. 如何建设与推进财务共享服务 (8) 3.1建立财务共享服务中心必须充分考虑的关键因素9 3.2财务共享服务中心建设的必要条件13 3.3财务共享服务中心实施方法15 4. EAS财务共享服务中心解决方案 (16) 4.1 任务池管理17 4.2角色管理19 4.3门户及工作流管理20 4.4多组织操作21 4.5财务共享服务中心典型应用－费用报销22 5. 财务共享服务中心方案应用价值 (25) 5.1中国企业实施财务共享服务中心的宏观环境25 5.2财务共享服务中心应用价值26
商业智能与商业分析区别 一、商业智能的能够干什么? Reasoning——对于企业的运营和管理，能够解决以下三方面的问题——确定问题的根源，明确问题的原因和影响，以及科学和合理得出相关的结论； Planning ——基于相应的情况和推理，确定一系列的行动计划； Prediction ——基于严格的推理，得到对于未来的各种可能性的预期； Problem solving ——通过相应的问题特点，提供解决根本问题的方法和措施；Abstraction ——通过具体的明细数据和场景，能够生成一般性的概念，模式，观点和结论等等； Comprehend and understand ——能够感知，辨别和确认相应的问题——特别是，对于现状和问题条件的感知，以及从表面确定本质问题等； Innovate ——通过测试和学习能够获取相应新的发现； Learn ——对于技能和知识的认知过程，其是一个无限循环的过程； 二、相对于商业智能，商业分析又能够干什么？ Purposeful——当我们收集相关的信息，进行相关的分析活动时，商业分析是具有绝对的目的性的：例如，商业运营的财务，市场，销售等分析评估，以及员工绩效，风险等等商业管理方面的分析；
Insightful——在我们发现问题的根本原因，以及相应的结论时，商业分析能够提供有见地的说明； Actionable——商业分析的目标是提供可执行的行动方案和规划； 三、商业分析的基本原则 First Define the Problem and Then the Solution——首先明确问题，然后是提出解决方案；Users have the information，Do Not Have Requirements——商业分析需要通过原始的信息中归纳出相应的商业需求； Improve the Process First, Then Add Technology——首先“先下”流程解决，然后“线上”流程规范； The Business Analyst Owns the Solution Requirements——商业分析师是商业需求，以及商业分析报告的第一责任人（而非股东，以及商业问题的利益攸关方）； Communicate, Cooperate, Collaborate——交流，沟通，协作； 【编辑推荐】 大数据，小数据，哪道才是你的菜 大数据分析师“钱途”无量 大数据时代统计学依然是数据分析灵魂 IT系统分析师如何学习大数据 大数据的进击：从占领IT部门到争取业务人员的芳心
商业智能与数字化管理解决方案 （一）方案简介 该方案基于海航集团多年实施“数字化海航”战略经验，依托先进的商业智能技术（BI），整合企业核心业务系统，建立关键管理指标数字化、可视化的管理模式，实现企业合规与风险控制的智能化框架，满足业务操作层、经营管理层和决策层不同需要的“数字化”管理整体解决方案。 (1)方案综述： 海南海航航空信息有限公司以其强大的技术实力，丰富的项目实施经验，在数据整合，辅助决策支持项目建设各个阶段都能为客户提供咨询和开发服务，并提供一套完整的解决方案 ?数据集成平台解决方案：含数据整合、数据同步、数据迁移、数据合并、数据交换、数据联邦、数据质量监控、数据整合流程监控等服务。 ?OLAP建模解决方案：采用主流的多维展现工具，支持高度的客户个性化以及强大的行业二次开发。 ?报表平台解决方案：集成业界流行的报表引擎，并支持客户化，使得报表与企业门户无缝集成。 ?BI多门户解决方案：采用B/S模式，统一以Web浏览器作为客户端，将功能实现的核心部分集中到服务器上,可以最大限度降低客户端的维护成本，同时通过灵活的权限配置管理，实现不同用户不同需求的BI多门户展示效果。 ?3G-BI门户解决方案：针对移动商业用户提供可以浏览、搜索、定位公司生产经营业绩指标并查看指标细节，从而延伸管理半径，通过智能手机随时随地掌握企业经营状况。 (2)方案价值： ?跨系统整合核心业务数据，为不同决策群体提供相关辅助决策支持服务 ?建立统一的数据规范标准，持续提高整合业务系统数据质量，同时推进业务系统的不断完善 ?建立数字化、可视化的管理、监控、预警模式 ?建立数字化、可视化管理的商业智能门户，为企业经营管理层提供准确、及时的关键指标监控平台 ?实现企业战略规划与生产经营紧密结合。将“数字化”、“精细化”和“科学化”管理贯穿于企业战略执行和日常生产经营活动中，并形成有效的“闭环管理” (3)适用客户： ?企业集团 ?大中型企事业单位 ?政府单位
EXCEL基于大数据的商业智能分析 课程背景: “大数据”的概念出现至今已经超过十年了，然而，大部人还是不知道“大数据”为何物，企业内相关员工由于缺乏大数据分析的技能，还在使用原始低效的统计和分析方法。不是因为大数据离我们太远，而是因为你没有找对分析方法！ 如果你是一家生产型企业，如何根据市场调查结果调整产品特性？ 如果你是一家销售型企业，如何根据产品销售记录发现提高销售额的方法？ 如果你是一家服务型企业，如何根据客户资料区分出高价值的客户？ 如何利用Excel这一常见工具完成颇具挑战的大数据统计分析工作；通过科学分析与精准预测，为企业提供更优秀的决策建议；从茫茫如海的商业数据中挖掘出价值十足的商业信息？此课程为你揭晓答案。 课程收益： 本课程从大数据的宏观知识背景开始，探讨如何将数据分析的技能应用于企业日常的管理运营当中。通过你最熟悉的EXCEL及其他工具，不需要高深的统计学理论，也不需要专业的统计分析软件，以解决实际问题为根本，详细介绍依托EXCEL进行大数据分析的原理、方法和实践。 学习本课程您将可以掌握以下内容： 1．了解大数据的概念，大数据包含哪些技术框架和工具 2．大数据分析如何跟企业的管理工作相结合 3．用数据分析解决问题的基本思路 4．数据分析的工具与数据分析实战 课程对象： 1．常年纠缠于成千上万行数据，嫌EXCEL慢的人 2．经常要从不同系统导出数据，并整理到眼花瞭乱的人 3．经常被领导要求的报表折磨到“吐血”的人 4．想点一点就自动生成可视化报表的超级“懒人” 课程模型：
课程时间：2天，6小时/天 课程软件： 1．Microsoft EXCEL 2013/2016 2．Microsoft POWER BI 课程大纲第一讲：揭开大数据的面纱 1．大数据到底“大”在哪? 2．大数据的全景视图 3．大数据时代，悄然改变着我们的生活 4．最热门的大数据工具有哪些 5．微软商业智能与数据分析 6．Power BI 是什么？ 7．Any data, Any where, Any time 第二讲：让数据获取更快捷 1．理解数据的“颗粒度” 2．神奇的ETL是什么 3．从各种文件中获取动态数据 4．从网页抓取动态数据 5．从数据库中获取海量数据