描述
在进行数据分析的时候，由于数据量非常大，用户只需要对前面的一部分数据进行重点分析，比如说，某公司在全国都有分公司，但是各个分公司的合同金额不尽相同，在进行合同金额的比较分析的时候，只想要对合同金额为前5的分公司进行分析，如下图：
1.数据准备
添加数据表
登录商业智能图表软件FineBI即时分析系统页面点击数据配置>业务包管理>常见应用业务包，为该业务包添加2个数据表，如下图：
点击保存对业务包的操作，回到商业智能图表软件FineBI的数据配置界面。
数据表的添加步骤详细请查看商业智能图表软件FineBI的数据表管理。
2.权限配置
将常见应用业务包的权限分配给管理组助理和管理组负责人，上一节已经分配过了，这里不再重复。
3.Cube更新
在商业智能图表软件FineBI中业务包创建完，权限分配之后，选择Cube更新设置，点击立即更新多维数据库按钮将数据库中的数据更新到Cube中，如下图：cube更新详细请查看商业智能图表软件FineBI的Cube更新设置
4.新建分析
使用管理组助理Anna的账号登录商业智能图表软件FineBI系统，点击新建分析，新建一个名为TOPN的数据分析，布局方式选择自由布局，并拖曳一个坐标轴图组件至分析页面中，如下图：
5.绑定字段
点击点击进入配置界面，为该组件绑定常见应用业务包中的字段，如下图：
组件字段的绑定详细请查看类型与数据选择。
6.数据筛选
这里需要对数据进行重点分析，商业智能图表软件FineBI的重点分析，就是指对前几名的数据进行比较分析，那么首先需要对数据进行降序排序，然后进行筛选，只显示前几名数据。
比如说，本示例中想要查看合同金额前五的分公司。
首先进行数据的排序，点击分类中字段后面的倒三角，选择降序，根据合同金额进行排序，如下图：
7.排序完成之后，选择只显示符合条件的统计结果，弹出过滤条件添加对话框，点击添加条件按钮，选择合同金额字段，过滤方式选择前N个，只显示前5个数据，如下图：过滤条件的详细介绍请查看商业智能图表软件FineBI的条件过滤。
注：在添加过滤条件的时候，过滤字段既可以选择指标字段，也可以选择维度字段，根据指标字段和根据维度字段过滤出来的结果是不一样的。
8.效果查看
回到即时分析页面，我们可以看到如上效果图所示组件效果。
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。
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。
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
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/d212042759.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
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)
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。
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。
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
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？
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。
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
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
商业智能分析服务平台 产品概述
目录 产品简介产品概述 (3) 产品优势 (4) 自服务数据准备 (4) 全面 HTML5 (4) 拖拉拽式操作 (4) 丰富图表展示能力 (4) 交互式探索分析 (4) 丰富主题风格和门户首页 (4) 嵌入集成第三方系统 (4) 产品功能 (5) 基础版 (5) 企业版 (5) 应用场景 (6) 数据即时分析与决策 (6) 报表与自有系统集成 (6) 大屏可视化展示 (6)
产品简介 产品概述 19-11-26 19:49:51 腾讯云商业智能分析 BI，整合永洪科技的产品能力，为您提供自服务数据准备、探索式多维分析、企业级管控和报表展现能力，是新一代敏捷自助型 SaaS BI 服务平台。您可通过拖拽式自服务操作进行交互式分析，几分钟完成一套数据可视化报表，快速获得数据分析结果，挖掘数据潜在价值。 腾讯云提供两种版本的商业智能分析来满足不同级别的用户对数据分析可视化的需求场景。 基础版：为入门级用户提供简单易用的数据分析可视化服务。功能包括多数据源接入、多数据类型支持、本地文件上传、数据表自动建模、制作图表和表格等。 企业版：为中高级用户提供强大丰富的数据分析可视化服务。功能除包括基础版的所有功能外，还提供交互式探索联动分析、数据门户、多风格主题、定时邮件推送和分享仪表盘、报表嵌入第三方系统等企业级应用。
19-07-24 10:20:41 自服务数据准备 用户可快速完成异构数据源关联、异常数据过滤、维度度量扩展、缺失值填充、去重、拆分列、范围分组、格式转化等数据预处理功能。 全面 HTML5 采用 HTML5 前端框架，优化交互使用流程，易用性提升，页面响应更迅捷。 拖拉拽式操作 通过拖拉拽方式对任意数据探索、分析、交互，满足用户个性化、临时性的报表统计需求。 丰富图表展示能力 提供柱图、饼图、线图、盒须图、雷达图等20余种图表，同时支持通过 URL 嵌入任意第三方组件，更加方便地将外部信息载入报告。 交互式探索分析 通过笔刷和缩放两种联动方式，即可灵活对数据进行多维分析、探索式分析，释放数据的价值。 丰富主题风格和门户首页 内置颜色风格各异的主题供用户选择。同时用户基于网格、标签和堆栈三种组件，即可灵活地定制企业门户首页。 嵌入集成第三方系统 支持以 URL 方式快速嵌入第三方系统。
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岀多种架 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 楚的看岀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。 fl: FTL 14 FLL 育 一 H 屮 iirlHig Infrastructure 1 — Intetgradcn Qijer^ 叭 別FS 毎 wr ffi*. WM. sew L 粹磚舸tn 砒餌51心1血 ；K3i 0^4 T 4.; Fit
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， 夕卜包的数据仓库， 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。 12 Soppily Cho3ln Or-a-cle Fliuiidal^ Sl&fcel C RIM Mud! Party 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) Infoinwrl A at! |o 15
数据分析中常用的10 种图表 1 折线图 折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋 势。 表 1 家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1 月68 45 139 84 252 2 月3 3 66 166 88 265 3 月43 79 160 9 4 282 4 月61 18 11 5 65 194 5 月29 19 78 42 126 6 月22 49 118 63 189 200 150冰 箱 100 79 电视 66 50 45 49 电脑 18 19 1月2月3月4月5 月6月 图 1数点折线图 300 160 250139 166 200115 118 电脑 150 78 电视 100冰 箱50 1月2月3月4月5月6月 图 2 堆积折线图 100% 80% 60%电脑
40%电视 20%冰箱 0% 1月2月3月4月5月6月 图 3 百分比堆积折线图 2柱型图
柱状图主要用来表示各组数据之间的差别 。主要有二维柱形图、 三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。 200 150 冰箱 100 电视 50 电脑 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 4 二维圆柱图 3 堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。 300 250 200 电脑 150 电视 100 冰箱 50 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 5 堆积柱形图 100% 80% 139 160 115 60% 166 78 118 电脑 40% 45 18 电视 19 66 79 49 冰箱 20% 68 61 29 0% 33 43 22 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 6 百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的