微软商业智能(BI)整体方案简介.pptx
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商业智能方案
商业智能方案第1篇商业智能方案一、引言随着信息技术的飞速发展，商业智能（Business Intelligence, BI）逐渐成为企业提升竞争力、优化决策的重要手段。
本方案旨在为公司（以下简称“甲方”）提供一套合法合规的商业智能解决方案，助力甲方在激烈的市场竞争中脱颖而出。
二、项目背景1. 甲方业务发展迅速，数据量不断增长，对数据分析的需求日益迫切。
2. 甲方现有数据分析工具和手段无法满足业务发展需求，亟需引入先进的商业智能技术。
3. 甲方希望通过商业智能技术，实现数据驱动的决策，提高企业运营效率。
三、目标与范围1. 目标：- 提高数据分析效率，缩短决策周期。
- 提升数据准确性，降低决策风险。
- 促进业务部门之间的数据共享，提高协作效率。
- 培养甲方员工的数据分析能力，提升整体数据素养。
2. 范围：- 数据采集：包括内部业务数据、外部市场数据等。
- 数据存储：建立统一的数据仓库，确保数据安全、可靠。
- 数据处理：对数据进行清洗、转换、整合等操作，提高数据质量。
- 数据分析：提供多维度的数据分析模型，满足不同业务需求。
- 数据可视化：将分析结果以图表等形式展示，便于用户理解和决策。
四、解决方案1. 数据采集：- 采用合法合规的数据采集手段，确保数据来源的可靠性。
- 结合甲方业务需求，定制化采集内部业务数据和外部市场数据。
2. 数据存储：- 基于分布式存储技术，搭建统一的数据仓库。
- 对敏感数据加密存储，确保数据安全。
- 定期备份数据，防止数据丢失。
3. 数据处理：- 采用数据清洗、转换、整合等技术，提高数据质量。
- 结合业务需求，构建数据模型，为数据分析提供基础。
4. 数据分析：- 提供多维度的数据分析模型，满足不同业务需求。
- 支持自定义查询，便于用户探索数据。
- 基于机器学习算法，实现数据预测和智能分析。
5. 数据可视化：- 采用先进的可视化技术，将分析结果以图表等形式展示。
- 支持多种可视化组件，满足不同场景的需求。
商业智能解决方案
（2）数据抽取与转换
采用ETL技术，将各业务系统数据抽取、清洗、转换，统一数据格式与质量。
（3）数据仓库构建
根据企业业务需求，设计并构建数据仓库，实现数据的集中存储与管理。
2.数据处理与分析
（1）数据治理
建立数据质量管理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。
（2）数据建模
结合业务需求，构建多维数据模型，进行数据挖掘与分析。
5.系统运维：设立运维团队，负责系统日常运维，确保系统稳定运行。
6.项目验收：项目完成后，组织验收，评估系统是否符合预期目标。
五、项目风险与应对策略
1.数据质量风险：加强数据治理，确保数据质量。
2.技术风险：选择成熟技术和工具，降低技术风险。
3.项目进度风险：合理安排项目计划，确保项目按期完成。
4.合规风险：遵循法律法规，确保项目合规。
五、项目风险与应对措施
1.数据质量风险：加强数据治理，提高数据质量。
2.技术风险：采用成熟的技术和工具，降低技术风险。
3.项目进度风险：合理安排项目计划，确保项目按期完成。
4.合规风险：遵循国家法律法规和行业规范，确保项目合规。
六、总结
本商业智能解决方案旨在为企业提供一套合法合规的数据整合、分析及可视化展示系统，助力企业实现数据驱动的管理与决策。通过项目实施，企业将提升管理效率、优化业务流程、降低决策风险，为可持续发展奠定坚实基础。
2.技术选型：根据企业需求，选择合适的商业智能工具和平台。
3.系统开发：按照项目计划，进行系统设计、开发、测试等。
4.培训与交付：对项目组成员进行培训，确保掌握系统操作方法，完成系统交付。
5.系统运维：建立运维团队，负责系统日常运维，确保系统稳定运行。
采用ETL技术，将各业务系统数据抽取、清洗、转换，统一数据格式与质量。
（3）数据仓库构建
根据企业业务需求，设计并构建数据仓库，实现数据的集中存储与管理。
2.数据处理与分析
（1）数据治理
建立数据质量管理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。
（2）数据建模
结合业务需求，构建多维数据模型，进行数据挖掘与分析。
5.系统运维：设立运维团队，负责系统日常运维，确保系统稳定运行。
6.项目验收：项目完成后，组织验收，评估系统是否符合预期目标。
五、项目风险与应对策略
1.数据质量风险：加强数据治理，确保数据质量。
2.技术风险：选择成熟技术和工具，降低技术风险。
3.项目进度风险：合理安排项目计划，确保项目按期完成。
4.合规风险：遵循法律法规，确保项目合规。
五、项目风险与应对措施
1.数据质量风险：加强数据治理，提高数据质量。
2.技术风险：采用成熟的技术和工具，降低技术风险。
3.项目进度风险：合理安排项目计划，确保项目按期完成。
4.合规风险：遵循国家法律法规和行业规范，确保项目合规。
六、总结
本商业智能解决方案旨在为企业提供一套合法合规的数据整合、分析及可视化展示系统，助力企业实现数据驱动的管理与决策。通过项目实施，企业将提升管理效率、优化业务流程、降低决策风险，为可持续发展奠定坚实基础。
2.技术选型：根据企业需求，选择合适的商业智能工具和平台。
3.系统开发：按照项目计划，进行系统设计、开发、测试等。
4.培训与交付：对项目组成员进行培训，确保掌握系统操作方法，完成系统交付。
5.系统运维：建立运维团队，负责系统日常运维，确保系统稳定运行。
BI相关知识简介PPT课件
01
02
03
确定业务需求
深入了解业务背景，明确 BI系统需要解决的具体问 题。
设定项目目标
根据业务需求，设定清晰、 可衡量的项目目标，如提 高决策效率、优化业务流 程等。
评估资源投入
对项目所需的人力、物力、 财力等资源进行评估，确 保项目的可行性。
选择合适工具和技术栈
工具选型
根据项目需求和目标，选 择适合的BI工具，如 Tableau、Power BI、 FineBI等。
营销效果评估与优化
利用BI工具进行数据挖掘和分析，帮 助企业识别不同市场细分并确定目标 市场。
运用BI技术对营销活动的结果进行量 化评估，发现有效和无效的策略，进 而优化未来的营销活动。
营销策略制定与执行
基于BI提供的数据洞察，制定个性化 的营销策略，并通过实时数据监控调 整策略执行。
客户关系管理
持。
02
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概念及特点
数据仓库定义
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持 管理决策。
面向主题
数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
集成性
数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总 和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业 的一致的全局信息。
技术栈选择
确定与所选BI工具相匹配 的技术栈，如数据库、数 据清洗、数据挖掘等。
兼容性考虑
确保所选工具和技术栈与 现有系统兼容，降低实施 难度和成本。
构建数据模型和指标体系
数据模型设计
根据业务需求，设计合理的数据 模型，包括数据结构、数据关系
BW、BI简介ppt课件
如何自助地基于业务 数据回答具体的分析 问题，并分享开来？
如何从历史数据中发 现趋势并做出更好的
预测？
如何迅速找到业务分 析问题的答案？
Crystal Reports
Dashboards
Web Intelligence
Analysis
Business Objects Explorer
22
SAP BI工具综述
一．商务智能简介
目录 二．SAP BW简介
三．SAP BI简介
1
商务智能定义
定义：商务智能指利用数据仓库、数据分析挖掘技术 对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据 统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报 告，如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评 价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的各种 经营活动提供决策信息。
如果您拥有上千万的客户，并希望展开一次市场营销活动，那么哪些人会是最可
能响应的客户呢？如何划分出这些客户？哪些客户会流失？预测型建模能够给出
解答。
优化 OPTIMIZATION
回答：如何把事情做得更好？对于一个复杂问题来说，那种决策是最优的？
8
示例：在给定了业务上的优先级、资源调配的约束条件以及可用技术的情况下，请您
14
InfoObject
✓ Characteristics: 例如 “物料”, “客户名称”, “销售代表”
在主数据表中的信息对象 ( “销售大区” 的值 “华东大区”... ) 特殊类型的特性:
时间特性 与时间相关的特性“Fiscal period”, “Calendar
year”, ...
单位特性 国际通用的单位 “Local currency” or “0Unit ✓ Key figures: 数量或者金额 (“销售收入” and “销售数量”)
(bi商务智能)微软解决方案 - 商务智能 v10
微软解决方案- 商务智能微软商务智能解决方案帮助企业更好的进行市场营销、降低生产经营成本、减少财务风险、提高人员和组织绩效、提升综合竞争力。
⏹问题和挑战市场竞争越来越激烈，客户需求日益多样化，企业内部运营管理需要更加高效。
在这样的前提下，企业经营管理者面临着比以往更大的挑战，经常会遇到的如下问题：一、企业营销管理方面：无法及时了解企业销售状况；难以监控和分析企业销售趋势；难以及时响应客户与市场需求；企业内部流程导致销售周期加长；难以吸引优秀销售人才；二、生产管理过程方面：供应链协作运作不顺畅；难以监控和分析存货趋势；配送网络效能不高；难于迅速和准确地响应市场反馈；如何有效降低生产成本；三、财务管理方面：财务数据来源于多ERPs、电子表格和其他计划系统，难以形成统一视图；无法钻取分析高层财务报表；难以及时掌握企业资金使用实际情况；财务预测能力不足；缺乏财务欺诈检测与预告警能力；四、人力资源管理方面：优秀人才流失；组织健康性指标（OHI）下降；难以量化、衡量、追踪、评价员工的工作效绩；员工培训等人力运作成本增长；⏹解决方案概述微软商务智能解决方案，通过整合、分析、挖掘企业信息，有效解决企业营销、生产、财务、人力资源管理等方面存在的上述问题。
整个方案通过建立企业内部预测、计划、分析、监控和报告的闭环，帮助管理者详细了解企业业务运行情况，并通过IT系统承载具体行动和任务分派，提升企业的业务绩效和管理绩效。
整体方案的特点包括：●通过详细的数据分析，提供更好的计划，提升企业的计划、预算和预测能力目前一些企业的各业务部门往往有自己独立的预算方法和工具，计划与预算的管理分开进行，存在多个版本的预算和表单。
BI通过灵活统计、分析业务运作数据，集中生成各种标准化报表，自动产生预算，并随时监控业务的实际执行情况，使得企业的计划、预算与预测能形成闭环，这不仅能提高企业的预算、计划能力，而且能有效减少获取业务情况所花费的时间，提高工作效率。
商业智能分析软件——BI
–•离Gri线dA分PI析 –实时报表
•–Hy可pe选ri择o–nS对mE下SaSr载BtRA结SeEp果,or进ItsB行M 分DB析2 for OLAP
–•更SAP灵B活W•报的表查设询计选项
–Inf–or跳mi跃x 下M–e在挖ta同Cu一be报表中体现多个结果集 •在–任利何用层La次yo上u钻t P取ixel优化报表设计
商业性能软件用于整合全企业
Business Performance
Software
ERP CRM
SCM E-COM NEW
13
商业性能软件整合全企业
达成目标
流程 人员
Business Performance
Software
信息
14
商业智能市场前景
预计到2005年全球市场近160亿美金
2005 预计值 (CAGR
事件
Mon 10:15
决策
Mon 12:30
访问所有相关信息
个性化地将信息 传送给适当的人员
无与伦比的易用性使你 快速地做出明智的决策
业界唯一的全面解决方案
27
商业智能软件的特点
•从多个数据源中访问信息,并作信息整合 ——[ERP、OA、SCM、CRM等各种应用系统]
•快速和穿透式地分析信息 ——钻取和回溯的功能
•企业范围的分发有价值的信息，实现企业员工知识共享 ——将正确的信息以正确的方式提供给正确的人
28
议程
性能软件的发展 性能软件的构架 Brio 解决方案 Brio Software™ 公司介绍
商业性能整合全企业
Brio Software 提升商业性能软件的领导厂商
30
Brio Performance Suit将扩展企业连接在一起
•–Hy可pe选ri择o–nS对mE下SaSr载BtRA结SeEp果,or进ItsB行M 分DB析2 for OLAP
–•更SAP灵B活W•报的表查设询计选项
–Inf–or跳mi跃x 下M–e在挖ta同Cu一be报表中体现多个结果集 •在–任利何用层La次yo上u钻t P取ixel优化报表设计
商业性能软件用于整合全企业
Business Performance
Software
ERP CRM
SCM E-COM NEW
13
商业性能软件整合全企业
达成目标
流程 人员
Business Performance
Software
信息
14
商业智能市场前景
预计到2005年全球市场近160亿美金
2005 预计值 (CAGR
事件
Mon 10:15
决策
Mon 12:30
访问所有相关信息
个性化地将信息 传送给适当的人员
无与伦比的易用性使你 快速地做出明智的决策
业界唯一的全面解决方案
27
商业智能软件的特点
•从多个数据源中访问信息,并作信息整合 ——[ERP、OA、SCM、CRM等各种应用系统]
•快速和穿透式地分析信息 ——钻取和回溯的功能
•企业范围的分发有价值的信息，实现企业员工知识共享 ——将正确的信息以正确的方式提供给正确的人
28
议程
性能软件的发展 性能软件的构架 Brio 解决方案 Brio Software™ 公司介绍
商业性能整合全企业
Brio Software 提升商业性能软件的领导厂商
30
Brio Performance Suit将扩展企业连接在一起
BI系统介绍PPT课件
9
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2021/3/12
10
2021/3/12
8
BI（商业智能）---人员管理分析
部门负责人分析
目的：部门负责人业绩分析 结果：
对部门负责人销售毛利计划分析，对部门负责人进货库存计划分析 对部门负责人退换货额，销售额，客单数，折扣额，毛利/毛利率等项进行分析 对部门负责人促销活动次数，周期进行分析
营业员分析
目的：营业员业绩分析 结果：
目的：淘汰供应商
结果：
某品类供应商绩效分析（盈利贡献能力和人气贡献能力，场效）
任务未完成供应商分析（保底）
商品退货异常，商品折扣异常
长期业绩平平供应商分析
供应商结算稽核
目的：对供应商异常结款分析
结果：
供应商经销已付款尚有结存
经销供应商付款存货异常进度比
供应20商21费/3/用12贡献分析
4
BI（商业智能）---销售分析
BI（商业智能）---库存分析
库存结构分析
目的：分析库存，进行调整
结果：
分析买手/品类/供应商/经营方式库存，销售，库存周转率，找出最优最差
库存异常分析
目的：分析异常库存
结果： 持续无库存商品 持续不动销商品
库存超保利期的商品，数量，金额
库存超有效期的商品，数量，金额
商品最早进货天数排行
商品最早失效天数排行
库存周转率库存周转率空间面积空间面积员工人数员工人数商品贡献度商品贡献度库存库存负库存负库存缺货比率缺货比率损耗比率损耗比率员工贡献效益人效员工贡献效益人效进货量进货量销售额销售额毛利毛利退货比率退货比率空间效益空间效益场效市场占有率市场占有率毛利率毛利率客单数客单数平均客单价平均客单价交叉比率交叉比率单品促销品促销品组合品组合品z买手买手时时供应商供应商大中小类大中小类楼面楼面区域区域品牌品牌自有品牌自有品牌贵宾贵宾顾客顾客每天的某个时段每天的某个时段每周的某一星期每周的某一星期每周每周每月每月每季每季每年每年折扣期间折扣期间同期同期环期分析对象分析对象分析方法分析方法所有的指标均可进行标杆分析总部总部富基商业自劢化bi商业智能分析模型bibi商业智能商业智能商品分析商品分析商品分布分析商品分布分析目的
BI项目简介 ppt课件
• BI(Business Intelligence) • OLAP(联机分析处理)
运用了数据仓库、在线分析和数
据挖掘等技术来处理和分析数据，
目的是要为决策者提供决策支
持。
•
• ETL(Extract-TransformLoad)
– 支持复杂的分析操作、侧重 决策支持，提供多维的概念 视图。
OLTP(联机事务处理)
题对银行数据进
行整合、分类组
织和存储，这八
大主题包括总帐、
存款、贷款、银
行卡、中间业务、
渠道、公共、客
户
–
每个主题下设计
相应的数据模型，
最后构成全行统
一的基础数据模
型
对不同类型的数据进行统一组织、管理
–
数据模型的实施
需要有数据整合
的经验积累
–
定义数据元素，
把这些元素组织
成主题/实体，并
组织这些主题/实
PPT课件
23
1 BI概念 2 应用BI的意义 3 BI应用的现状 4 BI实施之ETL工具 5 BI实施之报表工具
6 BI实施之调度工具 7 BI实施工艺和过程 8 元数据管理 9 指标概念 10 案例讲解
PPT课件
24
BI的实施工艺和过程
• 设计原则
统一规范 灵活性 可扩展性 高效性 使用性 存储空间合理性
– 是传统关系型数据库的主要 应用、主要是基本的、日常 的事务处理、例如银行交易。
数据抽取、转换、装载的过程 。 SOA(面向服务体系结构)
• DW(数据仓库)
案例:尿布+啤酒(沃尔玛)
• ODS(操作型数据存储)h
– 将应用程序的不同单元,定 义成良好的接口和契约联系 起来 。
商务智能ppt第一章商务智能
DATA： S、事实和数字
How are You?
π
Happy New Year!
Word
record
Data
Explain Information
•Discrete, objective facts about the world •Easily structured and captured •Easily transferred
3.数据挖掘技术
• 与联机分析处理技术的探测式数据分析不同,数据挖掘侧重从海量数据中揭示隐含 的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程,它按照预定的规则对数据库和 数据仓库中已有的数据进行信息开采、挖掘和分析,从中识别和抽取隐含的模式与 有趣的知识,为决策者提供决策依据。
数据(Data)
信息(Information)
知识(Knowledge)
下雨
夏天午后常下雨
夏天出门要随身带雨伞
智慧(Wisdom)
全年中如果出现这种天气情 况都要带伞
1.3 商务智能的组成要素
• 1.大数据 • 按照数据源来说，数据分为企业内部数据和企业外部数据两类。企业内部数据包括企业
业务系统产生的数据，如订单、客户信息、交易记录、物流记录等；企业外部数据是指 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。 按照数据生成时间来说， 数据分为即时数据和历史数据。 即时数据即企业在运营过程 中产生的即时数据，这类数据基本上是几秒或者是几分钟之前产生的经营数据。而历史 数据指的是前一天、前一周，甚至是前一个月的经营数据。从数据结构化程度来说，数 据分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据是指存储在各个交易系统背后的关系数 据库中的数据，通常以表格的形式存在和展现，非结构化数据通常以零散的文件形式存 在和展现，泛指不能简单以表格形式展现的数据。
BI(商业智能)的三个层次
BI（商业智能）的三个层次--企业级BI的新诠释企业信息化在中国发展了20多个年头，基本经历了三个阶段。
第一个阶段是以财务软件为核心的企业电算化阶段；第二个阶段是以企业进、销、存的计划和控制为核心的企业资源计划阶段；第三个阶段是以企业数据智能分析为核心的企业精细管理信息化阶段。
这三个阶段是和中国企业本身的发展需求相适应的。
中国企业已经从粗放式管理的做大模式，逐渐过度到精细式管理的做强模式。
商业智能（BI）类的软件正是为企业精细式管理的做强模式提供了有效的信息化保证。
BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，是业务、数据、数据价值应用的过程。
BI用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。
站在技术角度讲BI 是一种运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析数据的崭新技术，目的是为企业决策者提供决策支持。
但技术并不是BI的全部，BI是管理手段和信息技术的融合。
一个企业级BI系统的建立需要有三个层次。
第一个层次的BI是：Business i-Mode(简称：1stBI)。
i-mode（Information-Mode）是指基于信息系统的企业商业模型设计，这是BI的基础。
在做商业智能分析之前，我们要了解我们为谁分析和分析什么。
比如：企业要确定战略，我们就要有历史数据支撑我们的决策，我们需要先知道需要什么决策信息，这些决策信息是通过什么商业模型才能得到。
接下来再去从信息系统中挖掘这些数据，并通过模型计算得到这些决策信息。
这个基于BI的系统，叫DSS（数据决策支持系统）。
DSS为领导提供不同模式下的商业价值分析。
比如：在人力资源系统中企业需要找到与战略相匹配的人才，就需要先建立人才筛选模型，确定战略人才有什么特征，然后通过数据挖掘，把企业的战略人才找出来。
再比如：在销售管理系统中企业需要找到有价值的客户群，就需要建立客户价值模型。
商业智能(BI)是什么一文讲透-2024鲜版
2024/3/28
16
明确项目目标和范围
2024/3/28
确定业务需求
了解企业或组织的业务目标和挑战，明确BI项目需要解决的具体 问题。
定义项目范围
根据项目目标和业务需求，确定BI项目的实施范围，包括数据源、 数据分析内容、报表和仪表盘等。
设定成功标准
制定可衡量的成功标准，以便在项目实施过程中对项目成果进行评 估。
24
其他行业：教育、医疗等
教育行业
通过BI工具对学生学习数据进行分析和挖掘，教育机构可以发现学生的学习特点和需求，提供个性化的教 学方案和资源推荐。
医疗行业
利用BI技术对医疗数据进行分析和挖掘，医疗机构可以提高诊疗效率和准确性，降低医疗成本和风险。同 时，通过对患者数据的分析，医疗机构还可以提供个性化的健康管理方案。
提高决策效率
通过BI系统提供的数据分析和可 视化功能，企业可以快速准确地 了解市场、客户和竞争对手的情
况，为决策提供支持。
2024/3/28
优化业务流程
BI系统可以帮助企业发现业务流程 中的瓶颈和问题，提出优化建议， 从而提高业务效率和降低成本。
提升市场竞争力
通过BI系统对市场趋势和客户需求 的分析和预测，企业可以及时调整 市场策略和产品方案，提升市场竞 争力。
智能数据可视化 借助人工智能技术，BI系统可以自动生成适合特定数据集 的可视化图表和报告，帮助用户更直观地理解数据。
27
大数据时代对BI影响和挑战
数据量爆炸式增长
大数据时代带来了海量的数据，要求BI系统能够处理和分析更大规模的数据集，提取有价值 的信息。
数据多样性
大数据包含各种类型的数据，如结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，要求BI系统具 备处理和分析不同类型数据的能力。
微软商业智能(BI)整体方案简介-CT
Report Server
Security Services (NT, Passport, Custom)
Report Processing Data Processing Rendering Output Formats (HTML, Excel, PDF, Custom) Security Scheduling & Delivery
行业标准的领导者DMX , XML/A 支持第三方算法嵌入
关联销售 销售预期 客户分类 客户行为分析 风险管理 信用评估 欺诈检测 流量点击分析 ….
Reporting Services完整的报表平台
SQL Server 报表服务对报表的生成、管理与发 布提供了一个统一的平台
Reporting Services 体系架构
BI Platform
SQL Server 整合服务(SSIS)—ETL完整功能
移动设备 报表 数据仓库
企业级数据整合工具
高性能：内存级数据处理 支持复杂数据流程设计 支持各类复杂数据源 多种数据清洗、转换任务组件
ETL
半结构化数据 二进制文件 关系型数据库
设计开发特性
可视化数据流程设计 动态调试、断点 自定义任务、转换、数据源
体系化的指标 展现：方便管 理人员随时监 控企业数据的 告警变化情况， 了解各个层面 的业务发展。
• • • • • • • •
关键能力 钻取 跨维度钻取 扩展和收缩展现Expand/Collapse 旋转 钻取到细节数据 图/表展现转换 导出到 Excel AJAX 技术
丰富的图表，灵活的分析，醒目的异常显示
Bringing the best of MOLAP to ROLAP 支持Web Services, XML/A
BI商业智能介绍ppt课件
ETL过程
实现数据的抽取、转换和 加载，保证数据质量和一 致性。
OLAP在线分析处理技术
多维数据分析
对数据进行多维度、多层次的分析和 聚合。
钻取与旋转
深入探索数据细节或变换分析角度， 发现更多信息。
切片与切块
提取数据的特定子集进行分析，满足 个性化需求。
可视化展现与报表生成工具
数据可视化
将数据以图形、图表等形式展现 ，提高数据易读性。
发展历程
BI商业智能起源于20世纪90年代，经 历了从报表、在线分析到数据挖掘等 阶段，现已成为企业决策支持的重要 工具。
BI在企业中应用价值
01
02
03
提高决策效率
BI能够快速处理和分析大 量数据，提供准确、及时 的信息，帮助企业做出更 明智的决策。
优化业务流程
通过对数据的深入挖掘和 分析，BI可以发现业务流 程中的瓶颈和问题，提出 优化建议。
报表生成
快速生成各类报表，满足企业日常 报告和决策需求。
交互式分析
提供灵活的交互式分析工具，支持 用户自定义分析和探索。
03
BI实施方法论与流程
明确需求和目标设定
确定业务需求
深入了解业务背景，明确BI系统 需要解决的具体问题。
设定项目目标
根据业务需求，设定清晰、可衡 量的项目目标，如提高决策效率
零售行业客户画像与精准营销策略制定
01
客户画像构建
通过BI工具整合多渠道客户数据，形成全面、准确的客户画像，包括购
买历史、偏好、社交媒体行为等。
02
精准营销策略
基于客户画像，制定个性化的营销策略，如优惠券、推荐商品、会员权
益等，提高营销效果和ROI。
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强大的易于使用的OLAP分析服务 高性能/高度有效的存储引擎 支持MOLAP 、ROLAP以及 HOLAP
支持Web Services, XML/A
统一维度模型(UDM)-集成了关系型与 OLAP 视图 主动缓存( Proactive Cache )
Bringing the best of MOLAP to ROLAP
图，多种格式的嵌入表现方式 Reporting Service • 固定报表、图形 Analysis Service • 多维分析的基础－－多维分析服务器
• 多维存储，OLAP分析，数据挖掘
发生了什么?
企业报表
正在发生什么?
XML Web Service Interface
Report Server
Drillthrough report generation
Query Generation
Model Security
Report Processing
Data Processing
Security
Rendering
Scheduling & Delivery
15-25% 的用户
信息消费
65-80%的用户
SQL Server报表服务报表与分析基础平台支持
支持多种数字，图形，Web格式的报表输出 可以定制开发新的图表插件
核心的BI展现组件
PerformancePoint Server & Proclarity • KPI指标监控，仪表盘，平衡记分卡，多维分析表（图），趋势
移动设备 报表
数据仓库
ETL
半结构化数据
呼叫中心
二进制文件 关系型数据库
大机应用 业务应用系统
企业级数据整合工具
高性能：内存级数据处理 支持复杂数据流程设计
支持各类复杂数据源 多种数据清洗、转换任务组件
设计开发特性
可视化数据流程设计
动态调试、断点 自定义任务、转换、数据源
集成特性
与数据挖掘紧密集成 支持Web Services, XML, 与BI应用紧密集成 自身能够作为数据源再度利用
微软商务智能
(Business Intelligence )
助力企业科学决策
微软(中国)有限公司
微软BI方案的组成 SQL Server Reporting Service MOSS Performance Service
案例简介
微软商务智能
愿景与策略
通过向所有员工提供业务真知灼见从而提升组织 效率，进而带来更好更快更切合实际的决策
all
提升企业整体的业务分析效率和深度； 执行完整的、集成的商业智能解决方案； 支持Microsoft Office提供普及的智能分析 前端； 高性价比企业需求
SQL Server：集ETL/DW/OLAP/Data Mining与报表服务于一体
集成
分析
报表
数据整合 数据清洗 高性能数据移动 快速建立数据仓库
提供多种数据挖掘算法
完整的高端OLAP特性
OLAP的完整支持
新的维度类型 (不齐整维度, 父子维度, 可变化维度, 可回 写维度, 维度依赖性) 自定义汇总 维度回写功能 Distinct count 聚集方式
全面的安全性
多种用户身份验证方式
包括基于HTTP的身份验证
单元和维度安全性
高级分析(OLAP)功能
行业标准的领导者DMX , XML/A 支持第三方算法嵌入
关联销售 销售预期 客户分类 客户行为分析 风险管理 信用评估 欺诈检测 流量点击分析 ….
Reporting Services完整的报表平台
SQL Server 报表服务对报表的生成、管理与发布 提供了一个统一的平台
Reporting Services 体系架构
层次化业务分析
消除IT架构与应用 之间的隔阂
实时商业智能
深入数据挖掘
自定义报表 数据展现 与门户集成 即席报表
Development Tools
BI Applications and Analytical Clients
BI Platform
SQL Server 2005 整合服务(SSIS)—ETL完整功能
智能化的聚集设计
仅预聚合数据的子集
压缩算法
MOLAP 一般是原数据的20%~40%
SQL Server 深入数据挖掘工具
可视化的数据挖掘工具与导航 8 种数据挖掘算法集成
Decision Trees Naïve Bayesian Clustering Sequence Clustering Association Rules Neural Network Time Series Text Mining
嵌入式报表 Report Designer
支持复杂报表设计 集成于中 适用于专业开发人员支持多种数据源 灵活的设计调试功能 支持在线和离线应用 更好的BI/SSIS/SPS 集成
覆盖不同用户的BI需求
SQL Server 分析服务
SQL Server 报表服务
分析
5-10% 的用户
信息 堪察
Browser
Office
Custom ApplicationModelFra bibliotekDesigner
Report Builder
Data Sources (SQL, OLE DB, XML/A, ODBC, Oracle, Custom)
Output Formats (HTML, Excel, PDF, Custom)
链接的 OLAP cube 基于Web的分析 ROLAP维度支持
Analysis Services 体系结构
数据存储 – 最小化数据爆炸
数据爆炸
更高的可伸缩性
OLAP在历史上的缺陷 极大地降低系统的成本！
100%密集
No heaters sold in Phoenix in July; no storage allocated
SQL Server Catalog
Security Services (NT, Passport,
Custom)
Delivery Targets (E-mail, SharePoint,
Custom)
业务用户报表制作能力
终端用户报表设计器 Report Builder
• 是ad-hoc report(即席报表) 设计工具 • 适用于普通业务人员 • 类似Office的使用感受 • 自定义报表设计 • 无需任何开发技能 • 灵活的报表模板 • 直观的业务数据模型