商业智能BI 数据分析平台解决方案
- 格式:doc
- 大小:40.61 KB
- 文档页数:32
医院BI系统解决方案说明书目录1前言 (4)1.1目的 (4)1.2适用范围 (4)1.3读者对象 (4)2BI概况 (4)2.1BI建设意义 (4)2.2BI系统架构 (5)2.3BI门户需求 (7)2.4BI特色与优势 (7)3需求分析与应用设计 (8)3.1门诊业务分析 (8)3.1.1门诊用药排名 (8)3.1.2挂号量交叉表 (9)3.1.3门诊人次交叉表 (9)3.1.4挂号分析 (10)3.1.5预约挂号分析 (10)3.1.6医生病人病种情况分析 (11)3.1.7专家出诊情况分析 (11)3.1.8医生挂号查询 (12)3.2住院业务分析 (13)3.2.1住院业务 (13)3.3手术业务管理 (16)3.3.1手术效率分析 (16)3.3.2术间开台时间分析 (17)3.3.3手术费用分析 (17)3.4辅助检查分析 (19)3.4.1辅助检查预约效率分析 (19)3.5药品物流管理 (19)3.5.1药库出入库统计 (19)3.5.2药库出入库明细 (20)3.5.3药房出入库统计 (21)3.5.4药房出入库明细 (21)3.5.5药品价格变动记录 (22)3.6人力资源分析 (23)4仪表盘需求分析与应用设计 (23)4.1院长仪表盘 (23)4.1.1需求分析 (23)4.1.2应用设计 (24)5字典需求分析与应用设计 (24)6系统性能要求 (25)6.1整体要求 (25)6.2安全性需求 (25)6.3可靠性及高可用性需求 (26)6.4可维护性/扩展性需求 (26)6.5行业标准 (26)6.5.1软件工程规范 (26)6.5.2其它相关国家法规 (26)1 前言1.1目的本需求规格说明书为了让用户和软件开发者双方对系统的初始规定有一个共同的理解,使之成为整个项目开发工作的基础,特制定本软件需求分析说明书。
本文档主要对项目所包含的业务需求进行细致描述,明确项目的业务处理范围,并对系统的功能、输入输出数据和性能要求进行说明,力求准确、清晰、完整地反映用户的需求,使任务提出者与开发者双方对项目的需求有一个共同的理解,使之作为整个开发工作的前提。
•BI概述与背景•BI核心技术组件•BI实施方法论与流程目•BI在各行业应用案例分享•BI挑战及未来发展趋势录01BI定义及发展历程BI定义发展历程BI在企业中应用价值提高决策效率优化业务流程增强市场竞争力市场需求与趋势分析市场需求趋势分析02数据集成数据存储数据管理030201数据预处理关联规则挖掘分类与预测联机分析处理技术多维数据分析数据钻取与聚合实时数据分析可视化展现技术数据可视化利用图表、图像、动画等可视化手段,将数据以直观、易懂的形式展现出来。
交互式操作提供丰富的交互式操作功能,如拖拽、缩放、筛选等,方便用户对数据进行探索和分析。
定制化展现支持根据用户需求定制个性化的数据展现形式,满足不同用户的分析需求。
03明确项目目标和范围确定项目目标明确BI项目的业务目标,如提升销售额、优化运营流程等。
定义项目范围明确项目的涉及范围,包括数据源、分析维度、报表需求等。
评估项目资源对项目所需的人力、物力、时间等资源进行评估和规划。
从各种数据源中收集所需数据,包括数据库、文件、API 等。
数据收集数据清洗数据转换数据验证对数据进行清洗和处理,包括去除重复值、处理缺失值、异常值处理等。
将数据转换为适合分析的格式和结构,如数据聚合、维度转换等。
验证数据的准确性和完整性,确保数据质量符合分析要求。
数据准备和预处理模型构建与优化选择合适的模型模型训练模型评估模型优化系统部署系统测试用户培训系统维护系统部署与测试04金融行业:风险管理与客户分析风险管理客户分析制造业:生产优化与供应链管理生产优化通过BI对生产线数据进行实时监控和分析,制造企业可以及时发现生产过程中的瓶颈和问题,调整生产计划和资源配置,提高生产效率和产品质量。
供应链管理BI技术可以帮助制造企业实现供应链的可视化管理,通过对供应链各环节的数据进行分析,优化库存管理和物流配送,降低运营成本。
零售业:精准营销与库存管理精准营销库存管理其他行业:教育、医疗等教育行业医疗行业通过BI工具对医疗数据进行分析,医疗机构可以提高诊疗效率和准确性,实现医疗资源的优化配置和患者满意度的提升。
商业智能系统(BI)1. 项目简介商业智能也称作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。
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。
商业智能的基本过程如图1所示。
图1 BI 基本过程从图1中可以知道,商业智能的体系结构主要由数据源、ETL、数据仓库和数据分析及展现等四部分构成。
数据流通过外部异构数据源进入ETL过程,在ETL过程后被存入数据仓库,用OLAP类型加以分析和查询,从而得出用户所需要的数据信息。
研究商业智能系统的体系结构有助于加强商业智能系统在企业中更加普及的运用,促进商业智能的快速发展。
外部数据源的主要来源是企业各个应用系统产生的数据也可以使外部数据,选择出有代表性的数据进入系统。
ETL技术是指对外部进入的数据进行抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)。
2. 功能需求目前,很多厂商活跃在商业智能(下面称BI)领域。
博科:商业智能(BI)的立体解析实施方案管理软件的实施一直是成功应用管理软件的关键,商业智能软件的实施,同样对商业智能系统的应用起到至关重要的作用。
商业智能的工作原理主要是两大部分:首先是对源数据的抽取、转化、集合,将分布在财务、物流、生产等各个部分的数据集中存储。
然后是依据管理模型对存储以后的数据进行多维多点的分析,以找到各数据之间的关联,提出管理的决策依据。
本文以博科商业智能--财务智能仓(BI-FIW)在上海帝高绒毛服饰有限公司的应用为例,从商业智能的数据仓库建设和智能系统实施两部分出发,阐述运用“立体解析实施法”实施商业智能系统的主要过程。
上海帝高绒毛服饰有限公司(简称帝高羊绒)是上海市唯一的一家具有从原料精梳加工、染色、纺纱、成衣全套生产能力的专业羊绒衫生产企业,公司创立于1989年1月,其产品“百纯帝高”羊绒衫不仅畅销全国,而且远销欧、美、亚等多个国家与地区。
帝高羊绒治理结构为董事会领导下的总经理负责制,在全国十几个省市拥有近200多个营业网点,管理涉及的地域范围和业务范相当广泛。
帝高羊绒的组织机构设置中国加入WTO以后,帝高羊绒凭借精湛的工艺技术和优良的产品品质,产品的国际市场竞争力日益增强。
随着公司不断发展,企业如何面对瞬息万变的市场环境,依据历史经营管理数据做出快速的经营决策,成为帝高羊绒管理者急需解决的问题。
2003年10月,帝高羊绒开始使用博科商业智能——财务智能仓系统(BI-FIW),希望通过商业智能来建立起企业历史管理数据之间的相互关系,满足企业快速决策的管理需要。
数据仓库建设对企业自身来说,数据仓库的建设是一个系统工程,是一个不断建立、发展、完善的过程,通常需要较长的时间。
这就要求各企业对整个系统的建设提出一个全面、清晰的远景规划及技术实施蓝图,将整个项目的实施分成若干个阶段,以“立体建模、分部解析、过程评估”为原则,不仅可迅速从当前投资中获得收益,而且可以在已有的基础上,结合其他已有的业务系统,逐步构建起完整、健壮的数据仓库系统。
Kingbase Smartbi商业智能分析平台技术白皮书目录1.Smartbi产品简介 (3)1.1.Smartbi产品概要介绍 (3)1.2.Smartbi功能模块简介 (4)1.3.Smartbi的特点和优势 (7)1.4.Smartbi开放与标准化的产品技术 (8)1.5.Smartbi产品配套服务 (9)2.Smartbi各功能模块 (10)2.1.Smartbi Dashboard(仪表盘) (10)2.2.Smartbi Query(灵活查询) (15)2.3.Smartbi Spreadsheet(电子表格) (19)2.4.Smartbi Analysis(多维分析) (21)2.5.Smartbi Mobile(移动应用) (24)2.6.Smartbi Office-Addin(分析报告插件) (35)2.7.Smartbi xQuery(自助BI分析) (38)2.8.Smartbi DataIn(数据采集) (40)2.9.Smartbi DataMining(数据挖掘) (43)2.10.Smartbi BPM(业务流程管理) (46)2.11.Smartbi Unified Server(统一服务平台) (47)3.Smartbi差异化优势 (54)4.Smartbi技术参数 (54)4.1.综合能力 (54)4.2.即席查询 (60)4.3.报表能力 (67)5.数据录入与流程审批 (72)6.多维分析 (73)7.交互式 (76)8.仪表盘 (77)9.移动应用 (82)10.定制开发与集成能力 (87)1.Smartbi产品简介1.1.Smartbi产品概要介绍人大金仓商业智能数据分析软件[ 简称:Smartbi] 是国内领先的企业级商业智能应用平台,已经过多年的持续发展,产品既采纳了国际先进的技术和理念,又凝聚国内本土客户的最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的需求;提供一整套满足用户需求的数据分析、报表、绩效监控和信息发布的解决方案;增强企业的洞察能力、盈利能力,为企业获得可持续的竞争优势提供强大的保障。
商业智能解决方案之移动BI解决方案随着移动互联网的快速发展,移动商业智能解决方案(Mobile Business Intelligence,简称移动BI)成为越来越多企业关注的焦点。
移动BI解决方案通过将商业智能技术与移动设备结合,为企业提供了更加灵活、实时的数据分析和决策支持。
本文将介绍商业智能解决方案之移动BI解决方案的相关内容。
一、移动BI解决方案的概述1.1 移动BI解决方案的定义移动BI解决方案是指通过移动设备(如手机、平板电脑)访问、分析和共享企业数据的解决方案。
用户可以随时随地通过移动设备获取最新的数据报告和分析结果。
1.2 移动BI解决方案的优势- 提高决策效率:用户可以随时随地获取数据分析结果,及时做出决策。
- 增强数据可视化:移动设备的屏幕较小,要求报告和分析结果更加直观、易懂。
- 改善沟通和协作:团队成员可以通过移动设备共享数据和分析结果,提高沟通效率。
1.3 移动BI解决方案的应用场景- 销售人员在外出时可以通过移动设备查看销售数据和客户信息。
- 高管可以随时查看企业的经营情况和关键指标。
- 市场营销人员可以通过移动设备监控市场趋势和竞争对手动态。
二、移动BI解决方案的关键技术2.1 移动设备适配移动BI解决方案需要适配不同型号和尺寸的移动设备,保证用户在不同设备上都能正常访问和使用。
2.2 数据安全移动BI解决方案需要采取措施保护数据的安全性,如数据加密、访问权限控制等,防止数据泄露和非法访问。
2.3 实时数据同步移动BI解决方案需要能够实时同步企业数据,保证用户获取的数据是最新的,避免因数据滞后导致的决策失误。
三、移动BI解决方案的实施步骤3.1 确定需求企业需要明确移动BI解决方案的具体需求和目标,包括需要哪些数据、如何展现数据、谁来使用等。
3.2 选择合适的移动BI平台根据企业需求和预算选择适合的移动BI平台,如Tableau、QlikView、MicroStrategy等。
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.UI编排 ........................................................................................ 丰富组件 ..................................................................................... 事件引擎 ..................................................................................... 运行引擎 (24)5.3.系统管理 (26)我的报表 ..................................................................................... 工程化管理................................................................................. 主题管理 ..................................................................................... 布局管理 ..................................................................................... 数据源管理................................................................................. 基础管理 (27)5.4.可视化展示 (28)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 (33)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.5.5.其他功能 (38)数据探索 ..................................................................................... 事件定义 ..................................................................................... 项目管理 ..................................................................................... 基础管理 ..................................................................................... 安全管理 ..................................................................................... 部署与集成 (40)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.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设计UE、自助式探索分析、分析和展现一体化平台发展已经成为大势所趋。
2016年,传统的BI厂商已经集体沦陷,全部被驱出了领导象限。
2.1.1.传统BI模式在对数据进行分析的过程中,传统BI的做法是,IT人员事先根据分析需求来进行建模(以及做二次表或打Cube),提前汇总好数据,业务人员在前端查看分析结果报表。
分析过程如下所示。
这种做法很成熟,持续了很多年,但是也存在着一些问题: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.1、业务人员查看的报表相对静态,分析的维度和度量的计算方式已在建模时预先设定好,不能更改,比如定好了是求和或求平均数,想改成求方差必须回去修改模型。
2、分析需求变更时,业务人员不能直接调整报表,需要IT人员重新建模或修改已有分析模型,耗时较长,响应速度较久。
2.1.2.敏捷BI模式随着技术的发展和演进,BI领域已经迎来了新一代敏捷BI的革新。
基于大数据的处理技术,其对TB-PB级的数据可实现秒级响应。
敏捷BI的数据展现是起点,而不是终点。
看到了数据,能交互式分析,能深入向下挖掘,能发现问题找到答案。
敏捷BI的分析报告能让非IT部门的同事直接在分析平台上做出来。
不能把所有的分析报告需求都提交到IT部门,这样会严重增加IT部门的工作负担。
敏捷BI的实施和操作相比传统BI都要来得更为简单,可以说是以业务人员为使用对象的BI,支持自助探索式分析。
分析报告需求经常需要数据层的改动,需要IT部门去改进数据层和业务层,传统BI平台需要一两个月去梳理模型。
敏捷BI无需事先建模,可在分析过程中灵活调整分析维度和报表展现,需求变更可以在一天之内响应,提升企业的洞察力决策力。
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.与传统BI的重量建模、统一视图不同,敏捷BI采取轻量建模、N个视图的方法,数据连进来直接可以进行分析,并且业务人员可以实时调整分析的维度和度量的计算方式,极大增加灵活性,真正做到和数据对话。
2.2.平台推荐模式从前文可以看出,敏捷BI以“快而有效”的方式解决了业务与技术长期的矛盾,为数据市场带来了新的活力,也引领了商业智能可视化分析的走向。
但我们也要冷静思考:■敏捷BI和过去二十五年一样,无法替代Excel,这是为什么?■大众化的敏捷BI产品和过去二十五年一样,只能通过Ctrl+C/V才能进入Word/PPT当中,而这“交付的最后一步”却是每个领导真正才会看到的数据分析!■大众化的敏捷BI产品还是基于表格和图表化的分析,似乎没有改变数据的堆砌,用户很难为其增加辅助性的说明文字,加入自己的观点!■如果分析出报表之后,想要将这些BI图表有机地结合起来,并形成一套完整的数据展示系统,难道还需要专门让IT技术人员编写一套WEB系统,将这些图表嵌入到这个系统中去?■大众化的敏捷BI产品即使具备报告/WEB页面的发布能力,但这些报告发布之后都是一些静态页面,无法让最终使用者(业务人员或者领导)再次进行动文档收集于互联网,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.态分析。
比如:根据不同查询条件进行分析、动态切换维度和指标。
■大众化的敏捷BI产品不能与外部系统进行交互,他们发布的报表是独立存在的。
这样就导致无法与外部业务系统有效地结合,从而让分析者、查看者有整体的感知,并不能根据外部系统的参数进行动态分析。