商业分析独立BI平台解决方案

bi项目方案1. 引言在当今的信息化浪潮下，商业智能（Business Intelligence，简称BI）作为一种管理和决策支持工具，被越来越多的企业所采用。

本文旨在提供一份详细的BI项目方案，帮助企业顺利实施和运营BI系统。

2. 项目目标2.1 主要目标本项目的主要目标是建立一个功能完善、稳定可靠的BI系统，用于支持企业的数据分析和决策过程。

2.2 次要目标- 提高数据分析效率，减少决策层在获取和分析数据上的时间成本。

- 提供个性化和定制化的数据报告和仪表盘，满足不同部门和角色的需求。

- 实现数据的实时监控和预警功能，及时发现问题并采取相应措施。

- 支持多维度的数据查询和分析，促进深入洞察业务运营状况。

- 推动数据驱动的企业文化建设，提高数据的使用和价值。

3. 系统架构3.1 技术选型- 数据仓库：采用关系型数据库管理系统，并使用ETL工具实现数据抽取、转换和加载。

- 数据分析：使用OLAP技术实现多维分析和数据挖掘，并结合数据可视化工具展现分析结果。

- 用户界面：搭建基于Web的BI平台，提供友好的用户界面和操作体验。

3.2 数据流程- 数据抽取：从各个源系统抽取数据，并进行必要的清洗和转换。

- 数据加载：将清洗后的数据加载到数据仓库，并进行索引和优化。

- 数据分析：根据业务需求，使用OLAP工具进行多维分析和数据挖掘。

- 数据展示：通过仪表盘、报表等形式将分析结果可视化呈现给用户。

4. 项目实施4.1 项目规划- 确定项目团队和各成员的职责和角色。

- 制定项目时间计划和里程碑，确保项目按时完成。

- 明确项目的资源需求和预算，以确保项目可行性。

4.2 数据整理与清洗- 分析源数据，确定数据清洗和转换的需求。

- 设计并编写数据清洗和转换的脚本，并进行测试和验证。

- 执行数据清洗和转换过程，确保数据质量和准确性。

4.3 数据仓库建设- 根据数据模型设计，创建数据仓库和相关的表结构。

- 制定数据加载策略和方法，确保数据仓库及时更新。

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。

亿信华辰商业智能数据分析平台BI@Report功能篇亿信华辰软件•产品功能篇•强大的一体化分析引擎BI@Report是一体化的BI平台，它将多维分析引擎、报表服务引擎、图形引擎等多种独立的分析挖掘技术核心组件有机融合在一个产品中，而不需要用户为不同的功能单独购买安装，用户只需将BI@Report部署一次，即可满足用户任意的数据统计分析与挖掘的要求。

图4-2•拖拽式多维分析模式BI@Report采用纯WEB的方式实现多维分析，通过简单的拖拉拽方式生成报表，并可以保存、导出报表数据，同时也可以将报表保存成报表模板，固化分析形态。

多维分析中支持多种统计函数，轻松实现增幅、占比、平均值、TopN、Top%等统计方法。

多维分析中支持行列旋转、指标间运算、合计行、过滤条件、统计图，也可以设置预警条件和多种预警方式。

多维分析中支持层级维的钻取、展开，同时也支持切片和钻透功能。

亿信华辰软件图4-3•强大的报表设计工具BI@Report作为一款成熟的面向业务用户的商业智能平台，在报表设计上有着非常出色的表现。

BI@Report的设计器基于WEB技术实现，业务用户可以在浏览器中进行分析表、统计图、业务分析报告等等业务分析功能的设计开发，所见即所得。

为最大程度降低用户的学习难度，设计器在操作模式上与Excel一脉相承，用户上手十分容易。

几乎不需要写任何代码，也不需要技术人员的参与，甚至只需要用鼠标点击，便可设计出丰富多样的分析模版。

图4-4亿信华辰软件图4-5•美观丰富的图形模板库丰富的图形库保证了BI@Report具有极其美观的数据展现能力。

在BI@Report中内置了多种图形模版，包括常见的柱状图、线状图、面积图、仪表盘之外，还包括了散点图、气泡图、雷达图等类型的统计图。

图4-6•完美的领导驾驶舱设计通常情况下，管理决策层需要大量的数据支持，而这些数据可能来自不同的业务主题甚至他们之间是毫无关联的。

传统的分析工具在一个界面上展示的结果要具备一定的关联，否则处理起来十分的麻烦。

商业智能分析平台介绍
商业智能（BI）分析平台是一种能够帮助企业更快、更好地做出决策的软件工具。

它可以帮助企业从数据中提取有用的信息，从而充分利用当前环境中的商业机会。

商业智能（BI）分析平台可以帮助企业发现未来的商业机遇，提前预测数据变化趋势，掌握竞争对手的最新动态，并以此做出有效的决策。

它可以通过大数据和人工智能技术来尽可能深入了解和掌握企业数据。

BI 分析平台的使用，可以帮助企业分析未来的商业趋势，提升企业的决策能力，并帮助企业控制成本、提升绩效。

BI分析平台主要包括三个组成部分：数据管理、分析和可视化。

数据管理是汇总、处理和组织企业数据的关键部分，是运用BI分析平台的基础。

它可以汇总来自各种源的数据，比如客户关系管理系统、财务系统和市场营销系统，将这些数据整理成一个统一的数据集，用于分析和可视化。

分析是根据整理的数据，通过对数据进行建模和模型预测，来解决企业的实际问题。

这里涉及到大数据分析、数据挖掘和数据模型等技术，它可以帮助企业从海量数据中提取高质量的信息，并以此来做出专业的商业决策。

可视化是一个可以将复杂数据清晰呈现出来的图表工具。

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。

XXX公司BI系统方案建议书IBM公司软件部二〇二一年八月目录第一章概述随着市场竞争的日趋猛烈，各家公司纷纷把提高决策的科学性、合理性提高到一个新的熟悉高度。

在此背景下，利用信息技术的最新手腕，利用业务数据进行面向决策的分析这一方式纷纷被国内外许多公司所采纳。

通过有目的、有选择地搜集业务数据，并将其转换为对决策有效的信息，用于智能化的分析、预测和模拟等目的，如此的应用被称为商业智能应用。

从国内外各行各业的进展体会看，实施商业智能是提高企业进行高效的业务分析和科学决策的有效手腕。

作为一个具有八十连年历史，以开发信息技术和商业应用而闻名的“蓝色巨人”，IBM 在这一领域进行了连年的研究，进展出完备的商业智能技术，为商业数据自动转化为商业知识提供了现实的方案。

商业智能的本质，是提取搜集到的数据，进行智能化的分析，揭露企业运作和市场情形，帮忙治理层做出正确明智的经营决定。

一样现代化的业务操作，通常都会产生大量的数据，如话单、账单和客户资料等，其中一部份是决策关键数据，但并非是所有的数据都对决策有决定意义。

商业智能包括搜集、清理、治理和分析这些数据，将数据转化为有效的信息，然后及时分发到企业遍地，用于改善业务决策。

企业能够利用它的信息和结论进行加倍灵活的时期性的决策：如采纳什么产品、针对哪类客户、如何选择和有效地推出效劳等等，也能够实现高效的财务分析、销售分析、风险治理、分销和后勤治理等等。

这一切都是为了降低本钱、提高利润率和扩大市场分额。

第二章商业智能综述2.1 商业智能大体结构现今，许多企业熟悉到只有靠充分利用，挖掘其现有数据，才能实现更大的商业效益。

日常的商务应用生成了大量的数据，这些数据假设用于决策支持那么会带来显著的附加值。

假设再加上市场分析报告、独立的市场调查、质量评测结果和顾问评估等外来数据时，上述处置进程产生的效益可进一步增强。

而数据仓库正是汇总这些商用信息后，进而支持数据挖掘、多维数据分析等现今尖端技术和传统的查询及表报功能，这些关于在现今猛烈的商业竞争中维持领先是相当重要的。

bi实施方案随着科技的不断发展和社会的进步，人工智能（AI）在各个领域的应用越来越广泛。

在商业领域中，业务智能（BI）作为一种重要的决策支持工具，帮助企业管理者深入了解公司的数据和信息，提供了重要的指导和决策依据。

为了更好地实施BI，需要制定合理的BI实施方案。

一、目标和需求分析BI实施方案首先需要进行目标和需求分析，明确实施BI的目标和具体需求。

这包括明确企业的管理目标、决策需求、数据来源以及目标群体等。

只有在明确了目标和需求之后，才能制定切实可行的实施方案。

二、数据清洗和整理在实施BI过程中，数据清洗和整理是非常重要的一步。

企业需要整合来自各个部门和不同系统的数据，并对数据进行统一的清洗和整理，以确保数据的准确性和一致性。

只有在数据清洗和整理完成之后，才能进行后续的数据分析和可视化。

三、技术平台和工具选择选择适合的技术平台和工具对于BI实施来说非常重要。

企业可以根据自身的需求和预算选择适合的BI平台和工具，如Tableau、Power BI等。

同时，也需要考虑技术平台的可扩展性和兼容性，以便后续的系统升级和扩展。

四、数据分析和可视化BI的核心目标是通过数据分析和可视化展示，帮助企业管理者深入了解企业的运营状况和趋势。

在实施过程中，需要运用各种数据分析和可视化技术，对数据进行深入挖掘和分析，生成直观、易懂的图表和报表。

通过这些图表和报表，管理者可以更好地理解数据背后的规律和趋势，做出更明智的决策。

五、部署和推广BI实施方案需要进行有效的部署和推广，以确保实施方案的效果得到最大限度的发挥。

在部署过程中，需要确保整个系统的稳定性和性能，同时也需要培训相关的员工，提高他们使用BI的能力。

在推广过程中，可以通过内部宣传和培训来提高员工对BI的认知和使用，进一步推动BI的普及和应用。

六、监控和优化BI实施并不是一成不变的，随着企业的发展和运营环境的变化，BI 实施方案也需要不断进行监控和优化。

监控可以通过对系统的运行情况和数据质量进行定期检查，发现问题并及时修复。

bi实施方案企业在信息化转型的过程中，往往会面临数据分析与报表需求的问题。

为了更好地应对这些挑战，企业需要实施一套有效的商业智能（Business Intelligence，简称BI）解决方案。

本文将详细介绍BI实施方案的关键步骤和注意事项。

1.需求分析在实施BI方案之前，企业首先需要进行需求分析。

这包括明确企业的业务目标、数据分析和报表的具体需求以及目标用户的期望。

通过和各个部门的沟通和调研，了解企业在数据分析方面的痛点和需求，为BI方案制定提供指导。

2.数据整理和清洗在BI实施的过程中，数据整理和清洗是非常关键的一步。

企业需要对原始数据进行收集、整理和清洗，保证数据的准确性和完整性。

同时，还需要进行数据的归档和备份，以确保数据的安全性和可追溯性。

3.数据仓库建设数据仓库是BI系统的核心组件，它是一个集成和存储多个数据源的数据库。

在数据仓库建设过程中，企业需要设计和构建适合自身需求的数据仓库，确定数据模型和数据表结构，并优化查询性能。

此外，还需要制定数据仓库维护和更新的策略。

4.数据分析和报表设计数据分析和报表是BI系统的核心功能。

在BI实施过程中，企业需要根据需求设计合适的数据分析和报表模型，确定指标和维度，并选择合适的可视化工具进行展示。

同时，还需要制定数据分析和报表的更新频率，确保及时、准确地提供决策支持。

5.系统集成和部署在BI实施完成后，企业需要将系统进行集成和部署。

这包括将BI 系统与其他企业系统进行对接，保证数据的实时同步和共享。

同时，还需要进行系统测试和调优，确保系统的稳定性和性能。

6.培训和支持在BI系统上线后，企业需要进行相应的培训和支持工作。

包括对系统的操作和维护进行培训，提供用户手册和操作指南，同时设立专门的技术支持团队，及时解决用户在使用过程中的问题和反馈。

总结：BI实施方案是企业实施商业智能系统的重要组成部分，对于企业的决策支持和业务发展具有重要意义。

在实施过程中，需求分析、数据整理和清洗、数据仓库建设、数据分析和报表设计、系统集成和部署以及培训和支持是关键步骤。

bi解决方案BI（Business Intelligence）是指通过数据分析和挖掘，帮助企业决策者获取和运用有价值的商业信息，从而能够更好地做出决策、优化业务流程和提升企业绩效。

以下是BI解决方案的主要内容：1. 数据收集和整合：BI解决方案首先需要收集和整合企业内部和外部的各类数据。

包括企业运营数据、市场数据、客户数据等。

这些数据来自不同的系统和渠道，通过整合可以得到全面和准确的数据。

2. 数据清洗和处理：收集到的庞大数据需要进行清洗和处理，包括去除噪音数据、填充缺失数据、标准化数据等。

只有经过清洗和处理的数据才能够提供准确真实的信息。

3. 数据存储和管理：BI解决方案需要提供稳定和可靠的数据存储和管理系统。

包括构建数据仓库、数据集市等，确保数据的安全性和易用性。

4. 数据分析和挖掘：BI解决方案的核心是数据分析和挖掘。

通过多种统计和机器学习算法，将海量的数据转化为有价值的信息，帮助企业发现潜在的业务机会和问题。

5. 可视化和报告：BI解决方案需要提供直观和易懂的可视化界面，通过图表、仪表盘等方式展示数据分析结果。

同时还需要能够生成多样化的报告，满足企业不同层级的决策需求。

6. 实时监控和预测：BI解决方案还可以提供实时监控和预测功能，帮助企业快速发现并解决问题。

通过监控关键指标的变化，及时采取措施。

通过预测未来的发展趋势，提前做好规划和准备。

7. 智能推荐和建议：BI解决方案可以利用机器学习和人工智能技术，为企业提供智能推荐和建议。

基于对数据的深度分析，系统可以提供个性化的推荐和建议，帮助企业做出更明智的决策。

8. 效果评估和持续优化：BI解决方案需要对其效果进行评估和持续优化。

通过跟踪关键指标的变化，评估解决方案的效果，并及时调整和改进。

同时也需要关注用户反馈和需求，不断提升解决方案的质量和用户体验。

总之，BI解决方案可以帮助企业发现和利用数据中隐藏的商业价值，提供多维度和全面的数据分析和挖掘，以支持企业决策和运营管理。

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。