BI选型要素点

基本BI知识一、什么是BI？BI（Business Intelligence）即商业智能，是指通过对企业内部和外部数据的分析，帮助企业管理者做出更明智的决策，提高企业运营效率和市场竞争力的一种管理和分析方法。

BI通过收集、整理、分析数据，将数据转化为有价值的信息和洞察，并提供可视化的报表和仪表盘，帮助企业管理层全面了解企业状况，识别业务机会和风险，以及进行业务规划和预测。

二、BI的核心要素1. 数据源数据源是BI系统的基础，它可以包括内部数据库、企业应用系统、云端存储、第三方数据供应商等。

通过合理选择和整合数据源，可以确保BI系统获得准确、全面的数据，并提高数据的可靠性和一致性。

2. 数据仓库数据仓库是BI系统中存储和管理数据的中心库，它采用多维数据模型，将不同数据源的数据整合到一个统一的数据模型中，方便用户对数据进行分析和查询。

数据仓库通常采用ETL（Extract, Transform, Load）的流程，对数据进行抽取、转换和加载，确保数据的质量和一致性。

3. 数据分析工具数据分析工具是BI系统中用于对数据进行处理、分析和可视化的软件工具，包括数据挖掘工具、报表工具、可视化工具等。

这些工具可以帮助用户从不同角度和层次理解数据，发现数据中的隐藏信息和关联规律，支持决策者进行数据驱动的决策。

4. 数据可视化数据可视化是BI系统的重要功能，它通过图表、仪表盘等可视化手段展示数据分析结果，提高用户对数据的理解和洞察能力。

数据可视化可以帮助用户直观地呈现数据，发现数据中的趋势和异常，以及进行数据的比较和分析。

三、BI的应用场景1. 销售分析BI系统可以帮助企业对销售数据进行分析，包括销售额、销售渠道、客户分布等方面的数据。

通过对销售数据的分析，企业可以了解销售情况，找出销售瓶颈和机会，制定销售策略和预测销售趋势。

2. 运营分析BI系统可以对企业的运营数据进行分析，包括生产效率、成本控制、供应链管理等方面的数据。

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。

bi设计实施方案BI设计实施方案一、背景介绍随着信息化时代的到来，企业对数据的需求越来越大，如何利用数据进行分析和决策成为了企业发展的关键。

商业智能（BI）作为一种数据分析和决策支持的工具，受到了越来越多企业的重视。

因此，本文将围绕BI设计实施方案展开讨论。

二、需求分析在设计BI实施方案之前，首先需要进行需求分析。

通过调研和访谈，了解企业各部门对数据分析和决策支持的需求，包括但不限于销售数据分析、财务数据分析、市场数据分析等方面的需求。

同时，也需要了解企业现有的数据资源和信息系统，明确数据来源和数据质量，为后续的BI设计奠定基础。

三、架构设计基于需求分析的结果，可以开始进行BI架构设计。

首先需要确定数据的采集和清洗流程，确保数据的准确性和完整性。

其次，需要设计数据存储和管理的方案，包括数据仓库或数据湖的建设。

接着，需要设计数据分析和可视化的工具和平台，如数据挖掘、报表设计和仪表盘展示等。

最后，需要设计决策支持的应用系统，将数据分析结果与业务流程相结合，为决策提供支持。

四、技术选型在BI设计实施方案中，技术选型是至关重要的一环。

需要根据企业的实际情况和需求，选择合适的数据采集、数据存储、数据分析和可视化工具。

同时，也需要考虑技术的成熟度、稳定性、扩展性和成本等因素，综合权衡选择最适合的技术方案。

五、实施规划BI设计实施方案的实施规划是整个项目的关键。

需要明确项目的时间节点、人力资源、预算和风险管理等方面的规划。

同时，也需要制定详细的实施计划和里程碑，确保项目能够按时、按质、按量地完成。

六、风险控制在BI设计实施的过程中，可能会面临各种风险和挑战，如数据安全风险、技术实施风险、业务变更风险等。

因此，需要制定相应的风险控制策略，及时识别和应对可能出现的风险，保障项目顺利进行。

七、总结BI设计实施方案是企业数据化转型的关键一步，通过本文的讨论，我们了解了BI设计实施方案的关键步骤和要点。

在实际项目中，需要根据企业的实际情况和需求，结合技术的发展趋势和市场的变化，制定符合企业发展的BI设计实施方案，推动企业数据化转型，提升企业的竞争力和持续发展能力。

一份全面的企业数据产品选型对比（含数仓、报表、BI、中台、数据治理）编辑导语：在如今这个数据化时代，数据对于个人和企业来说，其重要性都不可小觑。

因此，有不少企业强化了数据工作，加强企业数据建设。

接下来，本文作者整理了一份超全面的企业数据产品的选型对比，希望对大家有所帮助。

前言：这个从上至下都在强调数字化转型的时代，越来越多公司重视数据，也越来越多的企业有数据建设的需求。

企业无论做任何数据工作，必然要有一定的信息化基础，也要有数据化建设的基础，少不了数据平台、数据应用工具，数据管理工具等。

关于企业数据建设这块，本人从事了近7年，从技术到项目管理，做过乙方也做过甲方，也有多年和各乙方厂商打交道的经验，遂来分享选型“内幕”。

涉及到的产品有：数仓、大数据平台、报表、BI、数据中台、数据治理等。

数据仓库算是一个解决方案，视企业需求有不同架构（传统数仓、数据集市、大数据平台等），架构下有很多分层和组件，比起工具更需要架构师能力，具体原理就不讲了。

关于数仓的选型主要涉及：数据存储方案、ETL、还有前端应用。

底层的数据仓库服务器通常是一个关系数据库系统，常用的方案有Oracle、db2、还有greenplum、teredata等数据仓库专业解决方案。

传统的关系型数据库有：oracle、mysql、DB2。

大规模并行处理数据库：Vertica、Teradata(商业)、Greenplum (开源)。

Teradata老江湖了，银行业使用较多，但成本也是真的贵，目前我们做项目较多的是用Greenplum，算是业界最快和最高性价比的高端数据仓库解决方案，Greenplum是基于PostgreSQL的，于2022年开源。

我知道的国内四大行有3家在用，5大物流公司有4家在用，不少公司在从Teradata迁移到GP。

大数据平台主流的是：Hadoop+Hive。

这套方案有多通用不用多说了，后面说到的大数据平台厂商也大多基于这个来设计平台产品。

bi建设方法论摘要：一、引言1.BI建设的重要性2.方法论的目的和意义二、BI建设的核心要素1.业务需求分析2.数据源选择与整合3.数据模型设计4.报表与分析工具选择5.用户界面设计三、BI实施流程1.项目立项与规划2.数据采集与清洗3.数据存储与建模4.报表与分析应用开发5.用户培训与反馈6.项目运维与优化四、BI建设的挑战与应对策略1.数据质量问题2.技术选型的困惑3.跨部门协作的难题4.信息安全与隐私保护5.持续创新与迭代升级五、成功BI项目的关键因素1.高层支持与全员参与2.精细化运营与管理3.业务与技术的紧密结合4.持续优化与迭代升级5.用户满意度评价六、未来BI发展趋势与展望1.大数据技术驱动2.人工智能与机器学习的融合3.云原生技术的应用4.低代码/无代码平台的兴起5.数据驱动文化的普及正文：随着大数据、人工智能等技术的飞速发展，商务智能（BI）在各行各业中的应用日益广泛。

BI作为一种通过将数据转化为信息、知识，从而辅助企业决策的工具，已经成为企业数字化转型的重要手段。

本文将从BI建设的方法论角度，探讨如何构建一个成功的企业BI项目。

一、引言1.BI建设的重要性在信息爆炸的时代，数据已经成为企业最重要的资产。

企业需要借助BI工具对海量数据进行有效挖掘和分析，从而实现业务数据的可视化、智能化分析和决策支持。

BI建设对于企业提高运营效率、降低成本、增强竞争力具有重要意义。

2.方法论的目的和意义本文旨在提供一套系统的BI建设方法论，帮助企业从业务需求、数据整合、建模、报表开发、用户培训等多个方面进行全面梳理，确保BI项目顺利实施并实现预期效果。

二、BI建设的核心要素1.业务需求分析在进行BI建设前，首先要深入了解业务部门的需求，梳理业务流程，明确分析目标和场景。

业务需求分析是BI项目的基石，关系到后续数据整合和报表开发的准确性。

2.数据源选择与整合数据源的选择关系到BI项目的数据质量和分析深度。

BI项目规划四个建议凡事预则立，不预则废。

在做BI项目时，这个原则非常管用。

笔者认为，应该在上BI 项目之前先对BI系统做一个比较详细的规划。

包括预先的选型、项目的实施以及后续完善等多个阶段进行周密的安排。

在这篇文章中，笔者以实际的案例，对于系统项目规划的内容做一些总结。

一、尽量缩短系统选型的时间在项目实施过程中，要尽量避免“拖”。

俗话说，一鼓作气。

如果在BI前期的选型过程中，拖泥带水，将用户的耐心都磨灭了。

会给BI项目带来很大的负面影响。

为此在做BI项目规划时，最好尽量缩短系统选型的时间。

笔者的建议是，将系统选型的时间尽量缩短在一个月的时间之内。

那么接下去就出来一个新的问题，即如何才能够在这么短的时间之内选择一个适合自己的BI系统呢？要做到这一点，其实也不难。

只需要采用一些小的技巧。

如在系统选型之前，企业项目管理员先收集好自己的需求，然后将这些需求直接抛给对方的售前咨询顾问，看看对方能够有效解决这些问题。

再如在选择BI系统提供商时，选择行业对口的软件。

这也可以缩小BI 系统选型的范围，从而缩短项目选型的周期。

这可能对企业项目管理员要求比较高。

因为在系统选型之前需要做好相关的准备工作。

而不是等到项目开始实施时才在实施顾问的指导下开展工作。

由于BI系统在实施时具有比较大的不确定性。

为此笔者建议企业最好还是寻找一位比较有经验的人员作为企业的项目管理人员。

特别是不要选择IT负责人等类似的没有业务经验的人员来做项目负责人。

虽然企业聘用这方面的人员可能需要花费比较大的代价。

但是从整个项目的成本来看，这还是值得的。

因为有经验的项目负责人，可以在前期项目选型和后续项目实施过程中帮助企业少走冤枉路，降低整个项目的成本。

二、不要与企业生产旺季相冲突大部分企业的生产活动有一个明显的周期。

如对于以出口为主的五金工具企业，一般6月到11月是其生产的旺季。

而其他时间段相对来说比较空。

如果这种周期性比较强的企业，那么在做BI系统规划时，就需要注意，最好能够避开这个高峰期，BI项目实施不要与企业生产旺季相冲突。

PowerBI与数据筛选技巧准确找到所需信息在当今数据爆炸的时代，准确找到所需信息变得愈发重要。

而PowerBI作为一款强大的商业智能工具，为用户提供了一系列数据筛选技巧，帮助用户快速准确地找到所需的信息。

本文将介绍PowerBI的数据筛选功能，并提供一些使用技巧，帮助读者更好地利用PowerBI进行数据筛选。

一、PowerBI的数据筛选功能PowerBI提供了多种数据筛选功能，包括筛选面板、交互式筛选和快速筛选等。

这些功能使得用户能够通过灵活的方式对数据进行筛选，从而得到所需的信息。

1. 筛选面板筛选面板是PowerBI的主要筛选功能之一。

通过筛选面板，用户可以选择不同的筛选条件，如日期范围、地理位置等，从而筛选出符合需求的数据。

用户只需点击筛选面板中的选项，即可实现数据的快速筛选。

2. 交互式筛选交互式筛选是PowerBI中一种便捷的筛选方式。

用户可以通过简单的点击操作，从一个视觉元素（如图表、表格等）中选择或排除特定的数据。

交互式筛选不仅灵活方便，而且可以实时看到筛选结果，帮助用户更好地理解数据。

3. 快速筛选快速筛选功能在PowerBI的数据筛选中扮演着重要的角色。

用户只需在字段名上右键点击，即可选择不同的筛选方式，如按数值范围筛选、按文本内容筛选等。

快速筛选功能的使用简单直观，极大地提高了筛选效率。

二、PowerBI数据筛选技巧除了上述的筛选功能外，PowerBI还有一些技巧可以帮助用户更准确地找到所需信息。

以下是一些实用的数据筛选技巧，供读者参考：1. 使用筛选器PowerBI提供了丰富的筛选器，用户可根据需要选择合适的筛选条件。

在筛选器中，用户可以设置多个条件组合，从而缩小数据范围，找到目标数据。

此外，还可以通过保存筛选器设置，方便以后再次使用。

2. 利用视觉效果PowerBI强大的可视化功能为用户提供了直观的数据展示方式。

在数据筛选时，用户可以通过调整视觉元素（如颜色、大小等）来区分不同的数据，从而更好地观察和比较数据。

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。

关于BI产品的选型（BI产品对⽐）
随着BI需求的不断涌现，很多终端⽤户、独⽴软件开发商（ISV）或信息服务提供商（ISP）⾯对⼤量的BI产品显得⼗分茫然，到底如何选
型呢？
⼀年前的我，曾经也对这个问题感到⼗分困惑，因此也针对⼀些当时⽐较流⾏的BI产品进⾏了简单对⽐。

尽管不是很完整，⽐较的内容也有可能⽐较偏颇，但是仍然提供给⼤家，作为参考。

（下⾯是截图，更多内容请点下载。

如您有更完善的⽐较，⿇烦请发回给我，谢谢）其实，个⼈认为，如果单纯依靠某⼀个BI产品来解决企业或⽤户的全部分析需求，往往是不太现实的。

正如⼀些做产品的软件公司，最初
可能都是以做项⽬为主，通过众多项⽬的实施，获得终端⽤户⼤多数的实际需求，最后提炼出⼀些通⽤或是灵活配置的功能，即所谓产品。

殊不知，真正单纯以软件产品致胜的企业，在中国能存活下来的到底有多少呢？
⼤家在信息系统建设⽅案书或标书中经常看到或提到的⼀种通⽤说法，叫“总体规划，分布实施”。

⽏庸置疑，在信息系统实施过程中，这条万变不离其中的“规律”或多或少指导着⽤户及软件开发商们。

即便是微软，在项⽬实施过程中，很多⼀期项⽬都是亏本，⽽尝到甜头的⽤户⽢愿为其后期项⽬投⼊，这正是这条规律所起的作⽤。

因此，不要太注重产品，但是也不得不重视产品。

不可否认，选择合适的产品，的确会给实施过程带来便捷，也许是因为其技术，也许是因为其UE，也许是因为其品牌服务，也许……
也许，您应该开始着⼿BI了！。