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商业智能(BI）方案目录1. 企业异构数据源32. ETL数据抽取转化和加载42.1 数据抽取、转换和加载52。
2 统一调度62。
3 监控72。
4 ETL工具OWB73. 数据仓库83。
1 操作型数据93.2数据集市93.3 联机在线分析OLAP93。
4 数据挖掘104。
前端展现114.1 多维分析工具Powerplay124.1.3 PowerPlay 应用开发过程164。
2 企业报表ReportNet164。
3 KPI企业关键指标254。
4 报表预警与分发264。
5 即席查询27商业智能（BI, Business Intelligence)是对商业信息的搜集、管理和分析的过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察能力，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、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。
其基本体系结构包括数据仓库、多维分析和数据挖掘等三个部分。
其中数据仓库用于抽取、整合、分布、存储有用信息；多维数据分析可全方位了解现状；数据挖掘则是发现问题、找出规律、预测将来,达到真正的智能效果。
商业智能的过程：从不同的数据源收集的数据中提取出有用的数据,对数据进行清理以保证数据的准确性，将数据经过转换、重构后存入数据仓库或数据集市，然后寻找合适的查询和分析工具,数据挖掘工具，OLAP工具对信息处理，最后将知识呈现于用户面前，转变为管理、决策.商业智能是从传统的业务过程扩展到对业务数据的联机分析、并从中得到各种面向主题的统计信息和经过计算的结论的应用系统,其处理模式称之为联机分析处理 (OLAP），它的核心是数据仓库技术.其常见的体系结构如下图所示：操作型数据TransformationBI系统架构商业智能已经成为今天商业环境中一个必要因素,企业需要权衡今天商业智能技术提供的能力来保持和提高竞争性和可赢利性。
先进的BI(商业智能）系统解决方案通过开放、易扩展的平台为企业提供管理信息和运营信息的快速获取、集成和智能化分析手段，可以广泛地应用于金融、电信、税务、保险等行业。
商业银行系统架构商业银行系统架构是指商业银行在运营过程中使用的技术和软件体系结构。
这个系统架构提供了一种框架，用于管理银行的核心业务流程，包括客户管理、账户管理、贷款和存款管理、支付和结算等。
下面是商业银行系统架构的详细解析。
一、总体概述2.账户管理模块：用于管理客户的账户信息，包括开户、销户、账户余额查询、账户交易明细等。
3.贷款和存款管理模块：用于管理银行的贷款和存款业务，包括贷款申请、贷款审批、存款利率管理等。
4.支付和结算模块：用于处理客户的支付和结算业务，包括内部转账、跨行支付、电子商务支付等。
5.风险管理模块：用于管理银行的风险控制和监测，包括信用风险、市场风险、操作风险等。
6.报表和统计模块：用于生成各类报表和统计数据，包括资产负债表、利润表、客户分析报告等。
二、系统架构设计1.可伸缩性：系统应能够扩展以适应不断增长的用户数量和业务规模。
2.可靠性：系统应具备高可用性，能够提供24/7的服务，并具备故障恢复和灾备能力。
3.安全性：系统应具备强大的安全机制，包括身份认证、访问控制、数据加密等，以保护客户的资金和敏感信息。
4.效率和性能：系统应具备高性能和高效率，以支持快速的交易处理和查询响应。
5.可扩展性：系统应能够灵活地集成第三方系统和服务，以满足不同的业务需求。
1.用户界面层：提供给客户和银行员工使用的前端界面，包括网上银行、移动银行、ATM机等。
2.应用层：负责业务流程的处理和逻辑控制，其中包括各个业务模块的实现。
3.数据层：负责存储和管理银行的数据，包括客户信息、账户信息、交易记录等。
4.基础设施层：提供支持系统运行的基础设施，包括服务器、网络、数据库、安全设备等。
三、技术和软件1. 数据库管理系统：用于存储和管理银行的数据，包括关系型数据库（如Oracle、MySQL）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。
2. 服务端框架：负责处理请求和响应，包括Web服务框架（如Spring MVC）和分布式服务框架（如Dubbo）。
三⼤银⾏（⼯⾏、建⾏、农⾏）新IT架构总览企业上三板，三板企业再融资->请找“三板车” ⼀、中国建设银⾏ 建设银⾏数据中⼼在“新⼀代”核⼼系统、“两地三中⼼”基础设施建设中，进⾏了⼀系列技术架构创新，提⾼了系统吞吐能⼒和资源供给效率，提升了系统可靠性，⼤⼤增强了数据中⼼风险防范⽔平。
以电⼦渠道为例，业务量从2012年每⽉21 亿笔增加到2016年179亿笔，年均增长72%。
2016年“双⼗⼀”的核⼼业务系统交易峰值接近8000 笔/秒，较2015年增长81%，所有系统均顺利应对业务⾼峰，充分验证了建⾏新⼀代系统架构的健壮性。
1、融合架构：主机平台分布式开放平台 核⼼账务系统，部署在主机平台上 主机平台可⽤性⾼，运⾏稳定，适合作为银⾏核⼼系统运⾏平台，但也存在风险集中、处理能⼒瓶颈、敏捷性不够、价格昂贵等不⾜。
主机资源⽤于核⼼账务系统，利⽤开放平台处理查询业务或者普通维护性交为了更好地利⽤主机资源，建设银⾏提出“主机开放”的融合架构，确保“好钢⽤在⼑刃上”。
查询系统，部署在分布式平台上 查询系统包括：个⼈客户综合积分、贷记卡管理、客户信息查询、对公/对私存款查询、客户渠道。
⽬前各类查询交易总计下移⽇均交易量1.4亿笔，节省主机资源2.6万MIPS，相当于8.22亿元。
查询系统与账务系统分离，既分散了系统风险，⼜提⾼了并发处理能⼒。
最近三年在实际业务量年均增长32% 的情况下，主机MIPS资源零增长，取得了节省投资的良好效果。
在分布式开放平台上，X86服务器替代⼩型机 在开放平台的选择上，由于同等计算能⼒的X86服务器价格只有⼩型机的1/20，所以⾸先在新⼀代架构的应⽤(AP)层中⼤量采⽤X86服务器替代⼩型机，随着替代技术逐步成熟，继续提⾼在数据库(DB)层使⽤X86服务器的⽐例，进⼀步减少⼩型机的数量。
⾃新⼀代实施以来，应⽤层和数据库层部署的X86服务器替代⼩型机已累计节省12.2亿元。
商业银行IT系统整体架构概述商业银行是金融行业的主要组成部分之一，在现代经济中扮演着至关重要的角色。
商业银行需要一个支持自己业务运营的IT系统，而整体架构的设计对于IT系统的稳定性、性能和功能进行综合考虑，是实现业务目标的基础。
商业银行IT系统的整体架构主要由以下几个部分组成：前台交互系统、中间业务处理系统、后台数据库存储系统、安全管理系统。
前台交互系统前台交互系统是客户与商业银行直接进行交互的部分，涵盖了网站、APP、自助设备等多个终端。
其功能包括账户管理、财务转账、网上支付等业务。
前台交互系统要求界面友好、操作简单、响应迅速。
同时，为了提高用户体验、提高服务质量、提高银行品牌形象，商业银行应该在前台交互系统中加入一些创新的业务和服务。
中间业务处理系统中间业务处理系统是商业银行IT系统的核心，负责实现网上银行交易的核心业务处理。
例如，存款、汇款、信用卡、贷款等，它是实现整个IT系统考虑到业务需求和系统性能的重要部分。
商业银行中间业务处理系统主要应当采用分布式、异步、对等计算等技术，并设置合理的业务分块切分来实现业务功能。
后台数据库存储系统后台数据库管理系统是商业银行IT系统的后台处理部分，主要包括数据存储、管理、备份、恢复、读写性能等，具有重要的稳定性和安全性。
数据库系统应当采用高性能、高可用性、可配置化的特点。
对于大型商业银行，需要进行多级数据备份，确保数据不会因为存储系统的问题而丢失。
安全管理系统随着网络安全问题的日益严峻，安全管理系统已经成为商业银行IT系统不可或缺的部分，要求对系统的安全运行、用户信息的保护和机密数据的加密具有重要意义。
商业银行的安全管理系统应该符合国际网络安全标准，包括用户认证、数据加密、防火墙和入侵检测等多种技术。
商业银行IT系统整体架构是对商业银行IT系统进行全面规划和设计的关键步骤，需要充分考虑到商业银行的业务需求、技术支持、安全保障等各个方面。
通过恰当应用现代化的技术和设备，有助于提升银行的业务水平、管理效率和用户体验，从而加强银行的市场地位和竞争力。
BI商业智能系统建设方案(完整版)摘要本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，主要包括需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面。
需求分析在需求分析阶段，我们与客户进行了深入的沟通，确定了以下几个主要需求：- 数据抽取和集成：系统需要能够从多个数据源中抽取数据，并将其整合到一张数据表中。
- 数据预处理：我们需要对原始数据进行清洗、去重、拆分、合并等预处理工作，以确保数据的质量和准确性。
- 数据挖掘：通过数据挖掘技术，我们可以发掘数据中隐藏的模式、关联规则和趋势，从而为业务决策提供参考。
- 数据展示：将结果以可视化方式呈现，能够更好地帮助用户理解数据和发现问题。
系统架构我们的BI系统采用了典型的三层架构，包括数据仓库层、数据集成层和应用层。
- 数据仓库层：用于存储原始数据和预处理后的数据，我们采用了关系数据库来存储数据。
- 数据集成层：用于数据的抽取、清洗、转换和加载，我们采用了ETL工具来完成这些工作。
- 应用层：用于数据挖掘和数据展示，我们采用了现有的商业智能工具，如Tableau、Power BI等，并对其进行了定制化开发，以满足业务需求。
数据挖掘数据挖掘是BI系统的核心，我们采用了以下几种方法：- 分类和预测：通过分类和预测算法，对数据进行分类、预测和识别。
- 关联规则和聚类：通过关联规则和聚类算法，发现数据中的规律和模式。
- 决策树和神经网络：通过决策树和神经网络算法，实现数据的自动分析和决策。
我们将采用Python等开源工具和商业工具相结合的方式进行数据挖掘。
数据展示数据展示是BI系统的另一个重要方面，我们将通过以下方式展示数据：- 报表和仪表盘：通过可视化方式展示数据，以便用户更好地理解数据、发现问题和做出决策。
- 数据挖掘模型：将数据挖掘模型集成到系统中，并允许用户自主查询和分析数据。
总结本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，从需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面进行了详细介绍。
什么是BI？商业智能也称作BI，是英文单词BusinessIntelligence的缩写。
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、数据备份和恢复等局部组成的、以关怀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，关怀企业做出明智的业务经营决策的工具。
那个地点所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和需求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能够是操作层的，也能够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。
图1商务智能的开展因此，把商业智能瞧成是一种解决方案应该比立恰当。
商业智能的要害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，然后通过抽取〔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，在此根底上利用适宜的查询和分析工具、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〕，最后将知识呈现给治理者，为治理者的决策过程提供支持。
图2商务智能的原理BI的选型要选型，首先要了解目前市场上主流的BI产品：数据库方面，有DB2、Oracle、SQLServer、Teradata，早先还有专门用于数据仓库的Redbrick〔被IBM收编以后，退出历史舞台〕。
ETL工具上，像Datastage、Powercenter根基上比立主流的，此外，还有许多公司也有自己的ETL产品，例如SAS的ETLServer、BO的DataIntegrator 等。
银行BI建设案例：看银行如何利用BI系统做到数字化转型在国内，银行的信息化一直是走在各个行业的前列，BI在银行也有着悠久和广泛的应用。
BI可以辅助银行管理者和业务人员的经营决策，提高银行的科学管理水平，是银行信息化不可或缺的一部分，也是银行实现数字化转型的必要手段。
银行的BI建设伴随着业务和技术的发展，是一个逐步摸索、不断成熟的过程。
刚开始可能只建设某一个部门的一部分报表，在取得一定的成效后，再逐步推广到更多的部门，建设更多的主题，采用更多的可视化方式，支持更多的终端等等。
如此经过多年的建设，虽然BI 应用水平有了极大的提升，但也存在不少问题。
由于这些BI系统是由不同的IT公司，在不同的时间，通过不同的项目进行承建，就会不可避免地存在“烟囱式”架构。
各个系统之间是相互独立的，独立的登录界面，独立的用户管理，数据也没有打通，分析成果更无法共享。
“烟囱式“架构在当前的银行BI系统中普遍存在，由此可能引发什么问题？该如何解决？小麦以Smartbi在某知名股份制银行建设的一个项目做详细介绍。
01项目建设背景在该银行中，各个分析系统独立分散，是典型的“烟囱式”架构。
主要的问题表现在以下几个方面：•乱：已经有多个不同的分析系统，这些系统间并不互通，分析成果不能相互跳转。
••杂：不同分析系统之间风格不统一，难以集成，需要进行多次登录操作。
••慢：分析周期慢，从需求到实现，普遍需要一周甚至更多的时间。
••废：数据整体的利用率不高，也没有和外部数据形成关联分析。
•为了解决以上问题，该银行决定启动“数据应用门户”项目建设，希望实现数据的统一处理、用户的统一管理和登录界面的统一风格，打造一个覆盖多用户层级的、灵活自由的、可扩展的、支撑全行各领域的数据查询、数据分析、数据共享的一站式数据工作平台。
此外，还希望推动全行各层级用户参与数据分析和运用，在全行范围内营造自主的数据应用氛围和文化，传播数据应用价值。
02项目建设过程Smartbi在该项目的建设中，采用了三步走的实施步骤，即搭框架、深应用、促转型。
