SAP/Teradata Delivers BI SAP 携手 Teradata 驱动商业智能
Dr. Xia Zhang, Head of BUP COE, SAP China 张侠博士， 侠博士， SAP中国 商务用户平台事业部总经理 May 28, 2010 2010年5月28日
信息管理的挑战
数据不一致 和不可靠 数据整合清洗 成本高 数据模型带 来的复杂性
难于追溯 数据的来源
预置的工具缺 乏灵活性 复杂的BI 系统部署
缺乏对BI的统一 指导和规范
缺乏集团级 数据管控
新趋势
数据整合: 适量的努力且仅添加增量数据， 却能提供有业务价值的新的服务应用。 数据探索: 为普通用户提供统一便利自助的服务， 简单快速的获取所需的信息。
? SAP 2009 / Page 2
存在问题
运营系统
应付 应收 发票 销售订单 财务总账 客户服务 人力资源 工资支付 采购 下单 生产 库存 运营 库存 呼叫中心 市场营销 供应链 财务 风险管控 维护服务 销售
决策系统
数据集市泛滥造成数据分散， 数据集市泛滥造成数据分散， 高成本， 高成本， 难于决策
解决方案
运营系统
应付 应收 发票 销售订单 财务总账 客户服务 人力资源 工资支付 采购 下单 生产 库存
决策系统
市场营销 供应链 财务
企业 整合的 数据
风险管控 维护服务 销售 运营 库存 呼叫中心
整合的数据提高数据准确一致性， 整合的数据提高数据准确一致性， 降低成本， 降低成本， 优化决策
数据整合带来的价值
销售分析
+
市场分析
+ 客户分析 +
盈利分析
+
存货分析
供应商数据
商业价值
财务数据
客户数据
EDW投资
交易数据
产品数据
数据集市整合
举例： 举例：保险业数据相关分析
销售报告绩效分析 合规架构保证 出保风险分析 产品客户对应 客户沟通管理
9% 18% 10% 22% 56% 21% 11% 25% 100 % 24%
通过数据整合获得 的新的改进契机： 的新的改进契机：
If Then
风管控优化 销售报告和绩效分析 出保风险分析 产品客户对应 渠道沟通 理赔管理 合规架构保证 客户获取 客户沟通管理 客户维持 风管控优化
渠道沟通
理赔管理
100% 30% 55% 45% 29% 67% 62% 26% 17% 31%
58%
100%
95% 45%
100%
54% 40% 49%
100%
11% 14% 6% 8%
100%
57% 29% 39% 32% 52%
100%
47% 31% 36% 38% 26% 47%
100%
38% 54% 49% 64% 64% 45% 47%
100%
客户获取
54% 62% 53% 83% 74% 57% 63% 75% 82%
100%
50% 65% 72% 65% 78% 69% 65% 66%
71% 29% 79% 83% 57% 32% 52%
26% 44% 58% 50% 50% 56%
23% 13% 16% 41% 16%
53% 26% 35% 28%
24% 17% 27%
71% 64%
客户维持
SAP整体解决方案实现清晰新企业 SAP整体解决方案实现清晰新企业
洞察力
Business Performance Optimization
改进企业绩效
SAP BusinessObjects Intelligence Platform SAP NetWeaver
灵活性
创造企业价值
Modular End to End Business Processes
高效率
优化企业运营
行业解决方案
SAP BusinessObjects 解决方案一览
企业绩效管理 （EPM）
战略管理 成本盈利 业务规划 预算报表
治理 风险合规 （GRC）
风险管理 流程控制 接入控制 贸易规则
支出分析
环保健康安全
商务智能（ 商务智能（BI）
报表分析 仪表盘 高级分析 抽取分析 搜索
信息管理 （IM）
数据整合 数据质量
主数据管理
元数据管理
加速实现Teradata的价值
以列为索引、 以列为索引、基于内 存的、 存的、压缩的技术 SAP 内存处理技术 (开放式加速) 实时运算 快速 准确 任何查询
∑
SAP BI Mobile SAP BI OnDemand
BO Explorer SAP BWA
列索引压缩适合分析 敏捷 低成本 快速载入
Teradata
整合的数据提供快速准确低成本 高质量的分析以便更好的决策
数据源
雄心和目标
所有信息 + 所有人 + 统一平台 = 全面的洞察力
广泛普及利用商务智能
让企业各部门所有人都能查询、 让企业各部门所有人都能查询、 分析、 分析、搜索 > 所有员工能贡献分析洞察力 >整合集体的智慧 >实现由下至上的决策优化
下述技术支持BI的普及: 1.内存处理技术 2.直观的搜索查询 3. Teradata的主动企业数据 库方案方便低成本地整合大 量数据
二者结合的优势
Search any BI Data with Guided Exploration
搜索
任何人都能 跨BI搜索 由关键字搜索查询商务信息
探寻
直接查询预索引的数据 搜素覆盖所有的数据源
图标展现
展现结果 直观形象的展示数据
分享
自动判断优先和关联 分享结果采取行动
Teradata/SAP 架构概述
Metadata Management / Business Content
SAP BusinessObjects BI 工具 (OnDemand /Mobile)
SAP NetWeaver Business Warehouse and SAP NetWeaver BW Accelerator
Extract
Transform
Load
SAP BusinessObjects Data Integrator
前端快速查询—无处不在的BI
SAP Business Applications SAP Analytical Reporting Tools SAP Industry Value Accelerator SAP Business Objects Explorer SAP BO Tools
Accelerator Blades 一线的查询 SAP NetWeaver BW Teradata Foundation
进来的新数据
BusinessObjects Data Services
Teradata Active Data Warehouse SAP NetWeaver BW Non BW data
BO移动作为SOA客户端
NetWeaver
Business Objects XIR2
Web services
互联网 移动网络
Teradata Active Data Warehouse
SAP NetWeaver BW
为客户带来的优势
Teradata 优势 ? MPP 效率和可扩展性 ? Active Data Warehousing ? 支持数据整合和从简到繁的寻访 ? 大量的行业数据和分析 ? SAP NetWeaver BW Accelerator ? SAP NetWeaver 中间件以实施普及的BI ? 可高的信息交付、报表和图表展现 ? SAP NetWeaver BW 和 Teradata 集成 ? 高级数据集成
SAP NW BW 优势
SAP Business Objects 优势
二公司结合的优势
? 不断地融合和改进 ? 产品线同步 = 在对方开发现场的团队
SAP和Teradata的合作
–
SAP 是全球领先商务软件供应商, 拥有45,000全球客户 Teradata 是全球领先的企业数据仓 库的供应商 全球“ 全球“前一百” 前一百”公司过半使用 Teradata 重要的SAP大客户有Teradata强的 需求; Teradata 和 SAP的伙伴关系 在中国的部分合作： 在中国的部分合作：联想、 联想、国航 、中航信、 中航信、民生银行等
–
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–
SAP/Teradata – 双赢的组合
SAP NetWeaver BW
用SAP NetWeaver BW 加速器实 现高效BI SAP NetWeaver BW具有丰富的业 务内容、整合的业务流程、和可靠 的数据抽取 领先的SAP BusinessObjects 商务 智能和信息管理工具
Teradata 数据库
海量平行处理(MPP) 来载入、存 储和访问数据 一流的效能、扩展性、和便于管 理型 无可比拟的高可靠性和纠错能力
赢的组合
双方的合作为客户带来端到端的整合的方案， 从数据仓库基础架构， 各种管理商 务智能的工具， 到在内存里的分析。 整合所有数据到一个数据库便于客户集中有 效管理IT投资， 降低总体使用成本。
… 在iPhone/iPad上提供， 上提供，可以SaaS部署
输入SAP BusinessObjects查找 从AppStore免费下载试用
SAP BusinessObjects Explorer
演示
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.
睿思BI商业智能V3.0 技术白皮书 北京睿思科技有限公司 版权所有 2015年4月
目录 引言 (3) 简介 (3) 系统作用 (3) 基本概念 (4) 系统架构 (5) 数据仓库架构 (5) ETL架构 (6) 数据源 (7) 数据导入 (8) 数据转换 (9) 任务管理 (10) 任务日志 (11) 系统功能 (12) 数据建模 (12) 多维分析 (14) 表格 (15) 图形 (16) 钻取 (17) 聚合 (19) 时间偏移 (19) 筛选及排序 (20) 其他功能 (21) 睿思报表 (22) 报表设计器 (22) 报表页面 (27) 报告 (28) 仪表盘 (29) 仪表盘定制 (29) 选择数据 (30) 选择组件 (30) 编辑组件数据 (31) 配置组件属性 (32) 决策者视图 (32) 移动BI (33) 系统技术特点 (34) 系统性能 (36)
引言 简介 企业在经营过程中每天都会产生大量的业务数据，比如销售、采购、库存、客户、营销等数据，随着规模的不断扩大，数据越来越多，管理成本也越来越大，如何充分利用业务数据，让管理者看到数据背后的危机与机遇，提高决策准确性，降低管理成本是现阶段急需解决的问题。另一方面，管理者对企业经营分析的要求越来越高，以前简单的报表系统已经不能满足需要，管理者需要功能更加强大的在线分析系统来帮助分析，以支持决策。 睿思BI-商业智能V3.0解决方案以数据仓库技术为依托，采用ETL抽取企业在经营过程中产生的业务数据并集中于总部数据中心，利用数据仪表盘、多维分析、数据挖掘等技术构建商业智能平台，为管理者提供及时、准确、科学的决策依据，降低管理成本，助力客户构建智慧型企业。 系统作用 1. 整合业务数据 在各业务系统中，数据不流通，形成信息孤岛，商业智能解决方案建立统一数据仓库，整合业务数据，给管理者提供统一视图，统一决策界面。 2. 支撑决策 从数据中分析企业发展趋势，挖掘新的商业机会，根据数据决策，提高决策的及时性及准确率。 3. 降低运营成本，提高利润 基于系统分析内容，管理者能了解产品结构、分销渠道、工作流程和服务方式，通过优化企业资源及流程，从而降低运营成本，提高利润，增强企业在市场上的竞争能力。
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。
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(BI)选型手册（简版） 1、前言 互联网时代企业数据呈现爆发式增长，全面考验着企业的数据处理和分析能力。面对大容量、多样性、高增长的数据很多企业往往无所适从，除了耗费大量管理和存储成本外并没有给企业带来真正的价值，大量的数据堆积给企业带来了巨大的挑战。然而数据已经渗透到了企业内外各个层面，因此想要从庞大的企业数据中“掘金”就必须有信息化应用强有力的支撑。 近年来大数据、云计算、移动应用、社交等新兴技术风靡全球，技术的创新以及环境的成熟给予了企业在信息化应用上更多元化的选择。随着中国制造企业信息化应用的不断深入，在寻求业务管理精益的同时，信息化对于决策的支撑、对于市场前沿的洞察力成为了越来越多企业深化应用的方向。根据Gartner数据，2013年全球商务智能(Business Intelligence, BI)与分析软件(包括BI平台，企业绩效管理CPM套件，分析应用和先进的分析方法)营收总计达到144亿美元，与2012年的133亿美元相比，增长8%。2013年中国区商务智能与分析软件总营收达到11亿7千580万元，较2012年增长13.5%。2014年以来，商务智能进入了一个基础性变革阶段，根据Gartner 2015年BI魔力象限研究报告显示，商业智能分析市场正处于全面过渡时期。大多数公司都在选择新一代数据挖掘工具或者交互式分析平台。尽管市场增幅放缓，但是多年来企业需求一直维持稳定。 目前中国BI市场仍然存在很多不明朗的因素，技术层面也有很多混沌之处，细分市场的发展趋势也存在很大的差异，随着大数据、移动等应用的普及，以及海量的数据都加速了BI的变革。因此，企业在选择BI产品的时候亟需梳理出清晰的思路，找到满足需求的合适产品。为此，e-works本着客观、中立、公正的原则，发布商业智能(BI)选型手册，分析BI软件选型的要点及步骤，介绍主流BI软件的核心功能和产品特点，为广大企业进行BI软件选型提供指南。 2、商业智能(BI)概述
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
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。
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？
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
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。
商业智能系统的功能构架 来自：中国计算机用户作者：cgd007 日期：2004年02月02日浏览次数：2096 作者：滕桂法发表：2003.11.12 目前，很多厂商活跃在商业智能（下面称BI）领域。事实上，能够满足用户需要的BI产品和方案必须建立在稳定、整合的平台之上，该平台需要提供用户管理、安全性控制、连接数据源以及访问、分析和共享信息的功能。BI平台的标准化也非常重要，因为这关系到与企业多种应用系统的兼容问题，解决不了兼容问题，BI系统就不能发挥出应有效果。这里我们通过对一个实验室的BI系统模型（我们将其称为D系统）进行功能解剖，来介绍BI系统。 D系统是一个面向终端使用者，直接访问业务数据，能够使管理者从各个角度出发分析利用商业数据，及时地掌握组织的运营现状，作出科学的经营决策的系统。D系统可实现从简单的标准报表浏览到高级的数据分析，满足组织内部人员的需求。D系统涵盖了常规意义上商业智能（BI）系统的功能，主要构架包括以下几个方面。 读取数据 D系统可读取多种格式（如Excel、Access、以Tab分割的txt和固定长的txt等）的文件，同时可读取关系型数据库 (对应ODBC)中的数据。在读取文本和数据的基础上，D系统还可以完成：连接文本把2个CSV文件中的共同项目作为键（Key），将所需的数据合并到一个文件，这样可以象操作数据库一样方便，但无须用户编程即可实现。 设置项目类型作为数据的项目类型，除按钮(button)（文字项目）、数值项目以外，还可以设置日期表示形式的日期数据项目、多媒体项目和不需要生成按钮但在列表显示中能够浏览的参照项目。 期间设置日期项目数据可以根据年度或季度等组合后生成新的期间项目。同样，时间项目数据可以根据上午、下午或时间带等组合后生成新的时间项目。 设置等级对于数值项目，可以任意设置等级，生成与之相对应的按钮。例如，可以生成与年龄项目中的20岁年龄段、30岁年龄段的等级相对应的按钮。 分析功能 关联/限定关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是，事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。D系统把这种关联的分析设计成按钮的形式，通过选择有/无关联，同时/相反的关联。对于结构化的数据，以客户的购买习惯数据为例，利用D系统的关联分析，可以发现客户的关联购买需要。例如，一个开设储蓄账户的客户很可能同时进行债券交易和股票交易。利用这种知识可以采取积极的营销策略，扩展客户购买的产品范围，吸引更多的客户。 显示数值比例/指示显示顺序 D系统可使数值项目的数据之间的比例关系通过按钮的大小来呈
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。
商业智能可视化分析系统 数据可视化是商业智能系统的前端，负责与决策者进行交互，是实现数据呈现和分析操作功能的可视化交互工具。可视化系统对于决策者获取决策依据、进行科学的数据分析、辅助决策人员进行科学决策显得十分重要。因此商业智能的可视化系统对于提升组织决策的判断力、整合优化企业信息资源和服务、提高决策人员的工作效率等具有重要的意义。 数字冰雹的商业智能可视化系统具备以下功能： 一、多视图整合、交互联动 基于多种形式的可视化视图，展示数据在不同维度下呈现的数据背后的规律。在任一视图当中，点击数据区块、图例，全部数据视图都会按照相同的筛选条件显示各自统计指标的数据分析结果。 实现了最简单直观的操作模式，实现了全局数据联动筛选分析；帮助用户快速了解全部数据指标在不同维度下的的走势、比例、关系；使用户可以全方位了解企业运行态势，并快速把握数据背后的规律，达到洞悉数据价值的目的 二、支持数据上卷下钻
数字冰雹可视化平台，可以面向上到全球乃至宇宙空间的全局态势数据，下至某一设备传感器的任意时点数据记录，逐级数据的上卷下钻，呈现数据整体与局部的关系。 三、科学专业的交互分析手段 平台提供了一套科学专业的统计数据分析方法和丰富多样的数据显示、交互功能，针对海量数据繁多的指标与维度，按主题、成体系、有针对性的呈现复杂数据背后的联系。包括： ?数据历史回放?数据预警报警?实时监控?推演仿真?数据筛选查询?信息标绘功能 四、超高分辨率、多屏联动、触控交互支持 ?平台可实现高达五千万像素的超清单机输出，并且具备优异的显示加速性能；?系统架构支持主从屏联动、多屏联动、自动翻屏、指定页面输出的屏幕等大屏展示功能，并且提供优异触控交互支持。 ?充分体现用户在信息化建设、大数据分析应用领域的高水准。
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）
BI Business Intelligence 商业智能 AI Artificial Intelligence 人工智能 NN Network Node 网络结点 OLAP On-Line Analytical Processing 联机分析技术 OLTP 联机事务处理 产品案例① BI.Office是由菲奈特软件公司自行研发的商业智能平台产品，其核心技术是商业智能（Business Intelligence）相关技术，包括数据仓库/ 联机分析处理/ 数据挖掘等技术，以及报表处理、数理统计、AI、NN、经济学、管理学等，在目前国内市场的商业智能技术和产品中，处于领先水平。 BI.Office采用业内先进的Web Service技术架构，实现基于Web的分布式组件应用，保证了平台独立和较强的伸缩能力，同时最大程度地独立于软件厂商，保证了客户投资和系统升级能力。BI.Office实现了多种数据源的无缝集成，支持IBM、Microsoft、Oracle等不同类型的OLAP Server，同时支持对OLAP、OLTP和数据仓库的集成访问。【技术层次】 BI. Office 在研发过程中成功应用了XP、RUP和MSF等软件工程理论，把国外成熟的过程控制理论综合应用到了软件产品的生命周期中。【编程规范有利于软件的升级维护】 BI.OFFICE——基于Web Service架构先进的产品技术框架设计，技术架构基本上分为四层：客户端用户图形界面、Web Service Runtime层、业务逻辑层（远程组件）和数据库访问层【产
品架构】 产品功能特点 1.查询 清晰的查询结果格式预览，分离查询的格式和数据信息； 业界最流行的两种OLAP钻取方式，分别是层叠式和覆盖式； 先进的多维查询操作方式，提供三个轴的灵活定制，包括旋转、分页、切片等； 表格和图形的信息互动，多表多图可同时实现查询钻取功能； 提供自定义指标和自定义维成员等OLAP扩展功能，弥补实施过程的遗漏，同时能支持复杂的工业函数和用户扩展的分析要求；
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)
BI商业智能系统
随着企业各种信息系统的建设和完善，企业所拥有的数据越来越多。决策者面对的问题已经不再是缺少信息，而是如何得到正确的信息以帮助制定决策。典型的公司拥有数十乃至上百个应用，但是却难于从中提取、综合、使用这些系统的数据，继而从数据中提取有用的信息，发掘并提升数据的价值。 商业智能(Business Intelligence，简称BI)提供了提取数据、处理加工、信息访问的技术手段。经过多年发展，其运用范围逐渐由支撑特定业务过程的战术性决策发展到在企业范围内系统化地创造价值。因此，越来越多的企业已将其视为战略性的企业应用。 商业智能通过将分散在企业各系统中的数据进行整合，使得繁琐的信息获取过程变得简便易行。任何用户都能够容易的运用这些技术进行决策，业务执行、业务管理、企业管理各个层次上的用户都能够使用不同的工具和技术做出明智的决策，全方位
的提高企业的竞争力。 信息技术在企业中的地位正在由业务支撑工具逐步走向中心性地位，在很大程度上影响着企业如何开展业务和创造新的价值。企业要求IT系统不仅要能够支撑特定业务的执行，而且还要能够创造出新的价值。 由于IT在业务中逐步走向中心地位，对这些信息的访问也需要扩展到原来创建系统所服务的对象之外。系统之间越来越需要广泛的互相连接，以及扩展连接到客户和合作伙伴的系统。 与此同时，由于系统是业务的载体，所以必须要能够跟随业务变化而变化，成为快速革新的助推器而不是障碍。作为企业的关键资产，IT不仅被期望是一个运行良好的成本中心，而且是企业成长和扩张的贡献力量。 业务对IT要求的多种重要能力： 广泛互联的能力：连接客户、合作伙伴，赋予员工新的能力。通过将内部员工、合作伙伴和客户的数据进行整合，并进行加工和提炼后再提供出来供内部员工、合作伙伴和客户使用，商业智能系统提升了三者业务上互相联接的能力 适应变化的能力：随着业务的发展而变化，促进而非阻碍业务发展。 创造价值的能力：在业务的各个不同层面上创造价值。商业智能系统为企业各个不同层面的人提供合适的工具和信息，使得获取准确信息和做出明智决策的能力不仅仅局限于决策层，而是
概念 商业智能的概念于1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处 工作原理 商业智能 (BI) 交付了一个简单的承诺：在全组织范围内交付 更出色的决策制订，从而提升业务绩效。如果您确信对企业数 据的洞察是可靠的、明智的和完整的，那么就可以信任所制订 的全部决策。有了这种程度的信心后，即可安然无忧地提升业 务绩效、树立竞争优势、实现企业目标。 Microsoft BI 有助于交付值得信任、可靠的决策制订，其关键步骤有三个 第一步：优良的数据 为用户提供一种找到所需数据的方法，这些数据采用了一种有助于制订决策、易于理解的格式。Microsoft SQL Server 2005 能帮助改进数据过程。SQL Server 2005 提供了一个企业就绪、久经考验的关系引擎，可存储海量数据，支持高查询负载、高性能和群集，可扩展到满足最大的企业需求。
可为大量用户轻松访问。 第二步;利用工具获取更深洞察力 为最终用户提供资源，帮助他们制订准确、自信的决策。其中一种已被许多人使用、理解和信任的工具就是 Microsoft Office Excel。在Excel 2007 版本中，Microsoft 为分析、可视化数据和获得数据洞察的能力进行了大量投资。 第三步:使决策与公司目标一致 前两个步骤帮助各员工作出单独决策。步骤 3 帮助改进整个组织内的企业级决策制订。Microsoft Office PerformancePoint Server 2007 提供了整合全部企业数据（从销售到 HR，从运营到财务）的信息视图，从而使之成为可能。决策制订现在有了丰富的上下文，捕获了整个企业的所有工作。 Office PerformancePoint Server 2007 构建于 SQL Server 2005和 Microsoft Office 2007 系统之上，它采用以下三种关键方法优化
开源商业智能分析工具和报表工具介绍
在大数据和开放数据的重要性日益增长的经济体中，为了以精确和可读的格式分析和呈现数据，企业应当采用什么工具？ 此文涵盖了有助于解决此问题的一些工具，包括顶级的开源商业智能（BI）工具以及报表工具。如有其它同类优秀项目，欢迎回复补充。 01BIRT BIRT 是一个开源技术平台，用于创建可视化数据和报表。它源自开源的Eclipse 项目，于2004 年首次发布。 BIRT 由多个组件组成，主要组件包括报表设计器和BIRT 运行时。另外还提供三个额外的组件：报表引擎、报表设计器和报表阅读器。使用这些组件，可以作为独立解决方案来进行开发和发布报表。 BIRT 是用Java 编写的，根据EPL 许可证授权，最新的版本可在Windows、Linux 和Mac 上运行。
02JasperReport JasperReport 是广为流行的开源报表工具之一，在数十万个生产环境中使用，分社区和商业支持版本。JasperReport 同样由多个组件组成，包括JasperReport Library、JasperReport Studio 和JasperReport Server。ETL、OLAP 和服务器组件为JasperReport 提供了良好的企业环境，使其更容易与现有的IT 体系结构集成。 JasperReport 有优秀的文档、wiki 和一些其他资源的支持，以Java 编写，可运行在Windows、Linux 和Mac 上，根据AGPL 许可证授权。
03Pentaho Pentaho 是一个完整的商业智能套件，涵盖从报告到数据挖掘的各种用例。Pentaho BI 套件包含多个开源项目，Pentaho Reporting 就是其中之一。像其他工具一样，Pentaho Reporting 具有丰富的功能集，可以在企业组织中使用。 Pentaho BI 套件还包含Pentaho BI 服务器。这是一个J2EE 应用程序，通过基于Web 的用户界面提供运行和查看报告的基础架构。
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