(完整word版)几种典型的商业智能(BI)系统架构分析

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。

商业智能BI介绍商业智能（Business Intelligence, 简称BI）是一种能够帮助组织利用数据分析和数据可视化的技术和工具。

通过将大量的数据集成、整理和分析，商业智能可以支持管理层做出决策、优化业务流程以及发现潜在的商业机会。

本文将介绍商业智能的定义、组成部分、应用场景、实施步骤和未来发展趋势。

一、商业智能的定义商业智能是一种通过使用数据分析和数据可视化工具来帮助企业管理层做出决策的技术。

商业智能的目的是将大量的数据整合、分析和可视化，以提供决策者所需的信息，帮助他们更好地了解企业的运营状况，并做出基于数据的决策。

二、商业智能的组成部分⒈数据源：商业智能系统需要从各个数据源中提取数据，这些数据源可以是企业内部的数据库、Excel文件、日志文件等。

⒉数据仓库：商业智能系统需要将数据存储在一个集中的数据仓库中，以便进行分析和查询。

⒊数据整合：商业智能系统需要将来自不同数据源的数据整合在一起，以便进行统一的分析和查询。

⒋数据分析：商业智能系统可以通过各种分析方法和算法对数据进行深入分析，以获取有关业务情况的洞察。

⒌数据可视化：商业智能系统可以将分析结果以图表、报表等形式展现出来，便于决策者理解和使用。

⒍决策支持：商业智能系统的最终目的是为决策者提供有关企业运营状况和业务机会的信息，帮助他们做出明智的决策。

三、商业智能的应用场景商业智能可以应用在各种不同的场景中，以下是其中一些常见的应用场景：⒈销售分析：通过分析销售数据和市场趋势，帮助企业了解产品销售情况和市场需求，从而制定合适的销售策略。

⒉客户分析：通过分析客户数据，帮助企业了解客户群体的特征和需求，以便进行定向营销和客户关系管理。

⒊运营分析：通过分析企业的运营数据，帮助企业优化生产流程、降低成本和提高效率。

⒋财务分析：通过分析财务数据，帮助企业了解财务状况、盈利能力和风险风险等关键指标。

⒌市场分析：通过分析市场数据和行业趋势，帮助企业了解市场竞争状况和未来发展趋势，从而制定市场战略。

商业智能系统是什么有哪几部分商业智能BI系统是一套完整的解决方案，可以将来自企业的不同业务系统（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己开发的业务系统软件）的数据，提取出有用的数据进行整合清洗，在保证数据正确性的同时，进行数据分析和处理，并利用合适的查询和分析工具快速、准确地为企业提供报表展现与分析，为企业提供决策支持。

BI不是简单的数据工具，而是一套从数据整合、分析到辅助决策，完整的解决方案。

下面就以Smartbi为例，介绍商业智能BI系统的3个核心功能应用。

1、商业智能bi三大组成部分，数据报表：报表是企业管理的基本措施和途径，是企业的基本业务要求，也是实现BI战略的基础。

报表可以帮助企业访问、格式化数据，并把数据信息以可靠和安全的方式呈现给使用者。

报表常规呈现就是使用柱状图、饼状图、折线图、二维表格等图形可视化的方式将企业日常的业务数据（财务、供应链、人力、运营等）全面呈现出来，再通过各种维度（看数据的角度）筛选、关联、跳转、钻透等方式查看各类分析指标，业务分析图表按照主题划分，图表之间存在一定的逻辑关系。

这个层次的报表分析就是呈现企业日常经营、业务的情况，让报表用户对日常的业务有一个清晰、直接、准确的认知，其次解放了他们自己手工通过EXCEL通过各种函数做汇总分析、制图的工作。

比如，财务部门会关心今年的营业收入、目标完成率、营业毛利润率、净资产收益率等；销售部门会关心销售金额、订单数量、销售毛利、回款率等；采购部门会关心采购入库金额、退货情况、应付账款等等。

在这个阶段系统价值就显得非常有限，数据的作用仅仅是从一个可视化的角度对业务做出了另一种形式的解读，用户仅仅是被动的接收来自可视化报表上传递的信息。

2、商业智能bi三大组成部分，数据分析：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析可以被分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。

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:FTL14FLL育 一H 屮 iirlHigInfrastructure 1—IntetgradcnQijer^ 叭 別FS 毎wr ffi*. WM. sew L 粹磚舸tn 砒餌51心1血 ；K3i 0^4 T4.; Fit2、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。

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。

商务智能BI案例分析
商务智能（Business Intelligence，BI）是一种通过数据采集、处理、分析和挖掘，获得有用信息并支持商务决策的技术。

下面将介绍三个商务智能BI案例分析。

1. 大型零售商
一个大型零售商通过BI系统的实时数据分析，获得了几个关键的优势。

首先，他们
能够及时发现和解决库存过剩或不足的问题，避免了货物积压或缺货的情况。

其次，他们
能够根据消费者购买习惯和趋势进行产品管理和优化，例如，预测消费者需求并提供更加
定制化的服务。

最后，BI系统还帮助了该零售商在供应链管理方面进行了更加有效的数据监控，从而优化了库存、物流和成本。

2. 健康管理公司
一家健康管理公司因BI系统的实时数据分析而大获成功。

BI系统可以帮助公司分析
患者数据、治疗方案效果以及费用分布情况，从而更好地管理公司。

通过数据分析，公司
可以确保一致的诊断标准和治疗流程，并确定哪些医生效果最佳。

此外，公司还可以根据
患者历史数据来预测疾病风险，并提供有针对性的预防措施，提高服务质量。

3. 金融公司
一家金融公司通过BI系统实现了更加智能的数据分析。

BI系统可以监控客户账户的
活动、资金流向、交易模式、异常情况等等，使得公司能够快速识别并防范欺诈行为。

此外，BI系统还可以帮助公司分析和提高客户满意度，例如，客户属性、需求和反馈等，从而提升公司的品牌认知和市场竞争力。

综上所述，商务智能是现代商务的关键技术，可以为各种企业类型带来多种好处。

这
些好处包括更高效、更顺畅的流程、更智能的数据分析、更加精准的预测和决策等等。

BI商业智能系统BI商业智能系统文档⒈介绍⑴概述本章节介绍BI商业智能系统的概念和目的。

⑵系统背景本章节介绍BI商业智能系统的发展背景和现状。

⒉系统架构⑴总体架构本章节介绍BI商业智能系统的总体架构，包括数据提取、数据处理、数据分析和信息展示等模块。

⑵数据流程本章节详细描述BI商业智能系统的数据流程，包括数据收集、数据清洗、数据存储和数据分析等过程。

⑶技术架构本章节介绍BI商业智能系统所采用的技术架构，包括数据库管理系统、数据挖掘算法和可视化工具等。

⒊功能模块⑴数据提取模块本章节介绍BI商业智能系统的数据提取模块，包括数据源的选择和数据抽取的方式等。

⑵数据处理模块本章节详细描述BI商业智能系统的数据处理模块，包括数据清洗、数据透视和数据转换等功能。

⑶数据分析模块本章节介绍BI商业智能系统的数据分析模块，包括数据挖掘、多维分析和预测模型等功能。

⑷信息展示模块本章节详细描述BI商业智能系统的信息展示模块，包括报表、仪表盘和数据可视化等功能。

⒋部署和维护⑴系统部署本章节介绍BI商业智能系统的部署过程，包括硬件环境的准备和软件安装等步骤。

⑵系统维护本章节详细描述BI商业智能系统的维护工作，包括数据维护、系统监控和性能优化等方面。

⒌法律合规⑴数据保护与隐私本章节介绍BI商业智能系统在数据保护和隐私方面应遵循的法律法规和最佳实践。

⑵知识产权本章节详细描述BI商业智能系统对知识产权的保护和合规要求。

附件：⒈数据库架构图⒉系统使用手册⒊报表样例法律名词及注释：⒈数据保护：指对个人数据进行合法、正当的处理并保护个人隐私的措施。

⒉隐私：指个人信息在存储、处理和传输过程中的保密与安全性。

⒊知识产权：指人们在创造性活动中得出的独特、新颖并对社会有用的想法、发明、作品等的权益。

⒋最佳实践：指某一领域内被广泛认可为行业标准的方法或流程。

⒌合规要求：指符合法律法规和规章制度的要求，确保企业的经营活动合法、合规。

商业智能（BI）介绍一、引言随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业发展的核心资产。

如何从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持，成为企业面临的重要课题。

商业智能（BusinessIntelligence，简称BI）作为一种数据分析和决策支持技术，应运而生，并在全球范围内得到广泛应用。

本文将对商业智能的概念、发展历程、关键技术、应用领域及未来趋势进行介绍。

二、商业智能的概念商业智能，简称BI，是指通过收集、整合、分析企业内外部数据，为企业提供决策支持的一系列技术、工具和方法。

BI的目标是从大量数据中提取有价值的信息，帮助企业实现业务优化、提高运营效率、降低成本、提升竞争力。

三、商业智能的发展历程1.数据报表阶段：20世纪80年代，企业开始使用电子表格和数据库技术数据报表，为管理层提供数据支持。

2.数据仓库阶段：20世纪90年代，数据仓库技术逐渐成熟，企业开始构建数据仓库，实现数据的集中存储和管理。

3.商业智能阶段：21世纪初，商业智能技术得到广泛关注，各种BI工具和平台应运而生，帮助企业实现数据的深入分析和挖掘。

4.大数据时代：近年来，随着大数据技术的发展，商业智能开始融合大数据技术，实现对海量数据的实时分析和处理。

四、商业智能的关键技术1.数据仓库：数据仓库是商业智能的基础，用于存储和管理企业内外部数据。

数据仓库采用星型模型或雪花模型进行设计，以适应不同场景的数据分析需求。

2.数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。

常用的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。

3.数据可视化：数据可视化是将数据分析结果以图表、报表等形式展示给用户，提高数据可读性和易理解性。

数据可视化工具包括Tableau、PowerBI等。

4.在线分析处理（OLAP）：在线分析处理是一种多维度数据分析技术，支持用户对数据进行切片、切块、钻取等操作，以满足不同分析需求。

5.云计算：云计算技术为商业智能提供了强大的计算能力和存储空间，使得企业可以快速搭建和部署BI系统。

一个典型的BI系统介绍：数据仓库、数据挖掘、OLAP、ETL商业智能系统应具有的主要功能：读取数据——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。

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。

数据输出功能——打印统计列表和图表画面等，可将统计分析好的数据输出给其他的应用程序使用，或者以HTML格式保存。

定型处理——所需要的输出被显示出来时，进行定型登录，可以自动生成定型处理按钮。

以后，只需按此按钮，即使很复杂的操作，也都可以将所要的列表、视图和图表显示出来。

以国外的一个BI系统为例，我们来介绍一个BI系统的主要功能，这个系统主要包含数据仓库管理器(Warehouse Manager)、数据复制(Data Propagator)、多维数据库(OLAP S erver)、前台分析工具(Wired for OLAP)以及数据挖掘(Intelligent Miner)、On Demand。

数据仓库管理器(Warehouse Manager)它主要由以下几部分功能组成：数据访问，数据转换，数据分布，数据存储，靠描述性数据查找和理解数据，显示、分析和发掘数据，数据转换过程的自动化及其管理。

它缩短了复杂的海量数据与有洞察力的商务决策之间的差距，有助于公司更进一步了解其业务、市场、竞争对手和客户。

数据复制(Data Propagator)Data Propagator提供的复制功能允许从一个数据源读取数据并把它送到另外一个地方，而且可以是双向的。

当发生冲突时，可自动检测出来并进行补偿。

此外，它还有以下特色：1)Pull Architecture Through Staging Tables(分级表牵引式体系结构)：二个组成部分----Capture和Apply。

BI商业智能理解结构图本⽂章是在本⼈实习阶段对BI（商业智能 Business Intelligence）的理解：（如有不⾜之处请多指教，谢谢）BI 系统负责从多个数据源中搜集数据，并将这些数据进⾏必要的转换后存储到⼀个统⼀的存储介质中，并提供给使⽤者将这些数据转换为使⽤者所需信息的功能。

⼀个 BI 系统通常包括 5 层：1. 数据源层（data source layer）：由每⽇的操作数据、⽂本数据、Excel 表格、Access 数据库、其他外部数据组成；2. 数据转换层（data transformation layer）：转换数据源层为统⼀的连续数据，并放⼊数据存储层；3. 数据存储和提取层（data storage and retrieval layer）：数据仓库；4. 分析层（analytical layer）：多维度的 OLAP 数据库，为决策者提供分析依据；5. 展⽰层（presentation layer）：报表和可视化⼯具。

SSIS、SSAS、SSRS总梳理：Integration Services、Analysis Services 以及 Reporting Services 是 SQL Server 提供的 BI ⼯具，分别提供 BI 系统的数据转换层、分析层和展⽰层的功能。

RDC 系统中，BSERP 数据库便相当于⼀个数据源层，它提供实时的事务数据。

⼀个由 SSIS（SQL Server Integration Services）提供的 ETL 功能可以将业务数据库中的操作性数据通过⼀定的规则转换为统⼀的连续数据，它提供的便是⼀个数据转换层的功能。

通过 SSIS 转换后的数据，存储到 DW_RDC 数据仓库中。

DW_RDC 是⼀个关系型的数据仓库，包含两种类型的表：维度表和事实表。

它提供⼀个数据存储和提取的功能，但是这⾥的数据仍然不是多维数据，所以我们需要将这些数据通过 SSAS(SQL Server Analysis Services)转换成多维数据并提供分析功能，这些多维数据，存储在 BI_RDC中。

商业智能构架体系的组成在这个信息爆炸的时代，商业智能（BI）就像是为我们打开了一扇窗，让我们能透过这层厚厚的数据迷雾，看得更清晰、走得更稳当。

今天我们就来聊聊这个BI的构架体系到底是个什么样子，它的组成部分又是怎样的。

听起来可能有点儿枯燥，但别担心，我会用简单的语言、轻松的方式，带你一起走进这个神秘的世界！1. 数据源：万里长征第一步首先，咱们得从数据源说起。

可以这么说，没有数据，商业智能就像无本之木，没法扎根。

数据源就是数据的发源地，涵盖了各类数据库、应用程序、甚至是社交媒体的反馈。

想象一下，如果你在淘宝上买了件衣服，系统就会生成一条交易数据，这就是数据源的一部分。

而且数据源可以是结构化的，比如数据库里整齐的表格；也可以是非结构化的，比如一堆评论、图片等。

1.1 结构化数据和非结构化数据说到结构化数据，嘿，大家都知道那种整齐划一的表格，信息清晰明了，随便拿出来都能看得懂。

反观非结构化数据，它们就像是个叛逆的孩子，没个规矩，五花八门，得花点心思去整理。

这就好比你在朋友家聚会，所有人都在聊天，而你却要从这一片喧闹中找出重点，难度可想而知。

1.2 数据的获取方式数据获取方式也多种多样。

你可以通过API接口从各种系统中获取数据，或者通过网络爬虫抓取网页信息，甚至是通过人工收集。

不过，不管你用什么方式，数据的质量都得把关。

数据不准确，结果就像是没加盐的汤，淡而无味。

2. 数据存储：储备粮仓接下来，我们聊聊数据存储。

这就像是个粮仓，把你收集来的数据好好地储存起来，以备不时之需。

数据存储有很多种形式，最常见的就是数据库，比如MySQL、Oracle之类的。

除此之外，还有数据湖、数据仓库等高大上的东西。

2.1 数据库与数据仓库的区别数据库就像是一个小商店，专门存放日常的交易数据，快速取用；而数据仓库则是个大型超市，专门为复杂的分析提供数据，可能是按季度、按年度进行整理的。

简单来说，数据库更偏向于日常操作，而数据仓库则是为了分析和决策。

BI商业智能系统正文：1.引言BI（商业智能）是一种利用数据分析、数据挖掘和数据可视化等技术，帮助企业管理者基于数据驱动的决策支持系统。

本文档旨在提供对BI商业智能系统的全面介绍，以帮助用户了解和应用该系统。

2.系统概述2.1 系统简介BI商业智能系统是一套集数据整合、分析、报表、可视化等功能于一体的软件系统，旨在提高企业管理层对业务数据的理解和分析能力。

2.2 系统架构BI商业智能系统主要由数据层、数据处理层、分析层和展现层四个层次构成。

数据层负责数据存储和整合，数据处理层负责数据清洗和建模，分析层负责数据分析和挖掘，展现层负责结果报表和可视化。

3.系统功能3.1 数据整合BI商业智能系统能够从多个数据源中提取数据，并进行整合和清洗，以确保数据的准确性和完整性。

3.2 数据分析BI商业智能系统提供了丰富的数据分析工具，包括统计分析、趋势分析、关联分析、预测分析等，帮助用户深入挖掘数据背后的价值和规律。

3.3 报表BI商业智能系统可以根据用户需求，丰富多样的报表和图表，以可视化的方式展现分析结果，帮助用户更直观地理解和分享数据分析成果。

3.4 可视化展示BI商业智能系统具备强大的可视化展示能力，支持直观的数据可视化呈现，如仪表盘、地图、树状图等，使用户能够更加清晰地了解业务状况和趋势。

4.系统应用4.1 销售分析BI商业智能系统可以对销售数据进行深度分析，例如销售额、销售渠道、产品类别等的分析，帮助企业了解销售情况和趋势，从而指导销售策略和决策。

4.2 客户分析BI商业智能系统可以对客户数据进行综合分析，例如客户分布、购买偏好、价值评估等的分析，帮助企业了解客户需求和行为，制定精准的客户管理策略。

4.3 财务分析BI商业智能系统可以对财务数据进行全面分析，例如财务报表、利润分析、成本分析等的分析，帮助企业发现财务问题和优化财务决策。

5.系统附件本文档附带的附件包括BI商业智能系统用户手册、数据分析报告范例和数据展示样例。

商业智能BI的三个分析层次商业智能分析的第一个层次是报表呈现，也是我们常说的数据可视化。

其主要的目标就是从组织层面（集团、公司）或从业务部门出发，通过可视化分析报表直观、全面的呈现企业日常经营、业务的情况。

时至今日，各类商业智能BI软件的数据可视化功能已经十分成熟，在满足常见的图形诸如柱状图、饼状图、折线图、二维表格等图形可视化的方式外，还支持在各个产品技术生态下的个性化图表呈现。

可以说，这些形式用于企业日常的业务数据（财务、供应链、人力、运营等）呈现已经绰绰有余，再结合工具提供的各种维度（看数据的角度）筛选、关联、跳转、钻透等方式查看各类分析指标，业务分析图表能实现主题划分，确保主体间报表间相关联的逻辑关系。

一个层次清晰的商业智能BI报表首先让用户对业务产生清晰直接准确的洞察，并且一次开发完成后便可循环使用，大大减轻了手工制作Excel报表的繁琐。

报表分析往往围绕各个业务部门日常工作展开，其中的分析内容包含复杂的计算规则，且数据源来源广泛，这一切对于数据的质量都提出了高于过往Excel时代的要求。

但是结合数聚股份长期的商业智能BI部署经验，很多企业的商业智能建设基本都只停留在这个阶段，或者还没有完全达到这个程度。

在数据文化和BI认知均需提升的背景下，商业智能的价值此时往往有限，开发的报表内往往冗杂着大量未经筛选的指标，数据的作用仅从可视化角度对业务进行解读，信息接收的形式相对被动。

第二个BI分析层次是数据的"异常"分析，本质上是将业务逻辑、技术（数据后台）逻辑和工具逻辑三者结合重构的过程。

这里的异常指的是超出过往经验判断的情况。

此阶段下客户往往已经形成了BI的基本认知，能够结合实际情况，对报表的开发提出明确的功能需求并敢于淘汰过往指标和新增业务逻辑。

商业智能BI报表经历了第一层次的重构视觉感官后，直观地反映业务运营情况，展现经验之外的数据表现情况。

商业智能就是要对这些"异常" 数据进行有目的的分析，通过相关联的维度、指标使用钻透、关联等分析方式探索出可能存在的原因。

几种典型的商业智能(BI)系统架构分析1、简单的BI架构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。

（bi 商务智能)商业智能BI_数据分析平台解决方案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 52.现状分析 62.1.主流 BI 模式62.1.1.传统 BI 模式62.1.2.敏捷 BI 模式72.2.平台推荐模式 83.整体需求 103.1.数据源支持 103.2.自助式查询 103.3.OLAP 联机分析 113.4.UI 编排功能 123.5.丰富的组件 133.6.多种展示方式 133.7.外部数据服务 144.总体设计 154.1.数据分析 164.2.设计运行 164.3.系统管理 164.4.可视化展示 165.功能设计 175.1.数据分析 175.1.1.多数据源 175.1.2.数据建模 185.1.3.多维 BI 分析185.2.设计运行 205.2.1.UI 编排205.2.2.丰富组件 215.2.3.事件引擎 245.2.4.运行引擎 245.3.系统管理 265.3.1.我的报表 265.3.2.工程化管理 265.3.3.主题管理 275.3.4.布局管理 275.3.5.数据源管理 275.3.6.基础管理 275.4.可视化展示 285.4.1.决策仪表盘 285.4.2.大屏综合显示 305.4.3.交互式 WEB 界面305.4.4.基于 GIS 的数据可视 33 5.5.其他功能 385.5.1.数据探索 385.5.2.事件定义 385.5.3.项目管理 395.5.4.基础管理 395.5.5.安全管理 395.5.6.部署与集成 401.背景概述当前，我们的世界已经迈入大数据（BigData）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。