BI数据分析系统介绍

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。

bi基础知识【原创实用版】目录1.BI 的含义2.BI 的发展历程3.BI 的应用领域4.BI 的关键技术5.我国在 BI 领域的发展正文1.BI 的含义BI，即商业智能（Business Intelligence），是一种通过运用数据分析、数据挖掘等技术，使企业能够更加准确地了解其业务状况，从而辅助决策和提升业务效率的管理方法。

BI 可以帮助企业实现对业务的实时监控、数据驱动的决策以及智能化的运营。

2.BI 的发展历程商业智能的发展可以分为以下几个阶段：（1）早期数据分析：20 世纪 60 年代，企业开始使用计算机进行数据分析，主要用于财务管理和库存管理。

（2）数据仓库和 OLAP：20 世纪 90 年代，数据仓库和联机分析处理（OLAP）技术的出现，使得企业可以大规模地存储和分析数据，从而为决策者提供更加全面和准确的信息。

（3）数据挖掘和大数据：随着互联网的普及和数据量的快速增长，数据挖掘和大数据技术逐渐成为 BI 领域的热点。

这些技术可以帮助企业从海量数据中发现有价值的信息，为决策提供支持。

3.BI 的应用领域商业智能的应用领域非常广泛，主要包括：（1）销售与营销：通过分析销售数据、客户行为等，为企业制定更加有效的销售策略和营销活动。

（2）生产与供应链：通过对生产、库存、物流等环节的数据分析，优化生产流程，降低成本，提高供应链效率。

（3）财务管理：通过对财务数据的实时监控和分析，帮助企业实现财务风险的防范和控制，提高资金使用效率。

（4）人力资源管理：通过对员工的招聘、培训、绩效等方面的数据分析，优化人力资源配置，提高员工的工作效率和满意度。

4.BI 的关键技术商业智能领域的关键技术主要包括：（1）数据仓库：用于存储和管理企业级数据，为 BI 系统提供数据支持。

（2）数据挖掘：通过挖掘大量数据，发现潜在的规律、趋势和关联关系，为决策者提供有价值的信息。

（3）数据可视化：将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现出来，帮助决策者快速理解数据信息。

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商业智能系统简介一、BI简介BI即商业智能，是Business Intelligence的简称，将存储于各种商业信息系统中的数据转换成有用信息的技术。

BI的实现包含了“数据→信息→知识→行动→智慧”这一过程所运用的技术和方法。

二、BI的价值可以将大量的数据处理过程流程化，提升数据分析效率，节省业务和分析人员的数据处理过程；可以通过交互方式、让业务人员自己进行查询分析，极大地降低数据分析的门槛；可以做到数据实时分析，后续自动化更新。

三、BI的搭建企业搭建和使用BI平台的方式，主要结合业务的发展阶段。

业务还在发展阶段的初创型公司，数据少，不会投入过多的人力和资金成本。

中型公司（1000人以内），会采用些免费工具，结合某个具体场景上定向采购方式实现。

因为一套BI系统的搭建还是相当消耗人力和时间的。

中大型公司（1000-2000），一般考虑自研+采购，并给自研预留一定的时间，逐步过渡到自己的系统上。

而大型公司，肯定自研了，甚至他们还会对外赋能，进行SaaS服务。

关于采购三款老牌的国外BI产品：Tableau、PowerBI、Qlik，三款国内认知度较高的BI产品：帆软、观远数据、永洪。

可分为免费和付费两大阵营。

免费阵营为首的是PowerBI，付费阵营为首的是Tableau。

关于自研OLAP联机分析处理技术多应用于BI搭建。

它可以从多个角度对数据进行分析和数据挖掘，用于多维数据查询和报表处理的需求。

四、BI的产品体系可以分为4个层面。

数据源（行为数据、日志数据、业务数据）；数据采集（数据中台）；数据加工（机器学习训练平台、用户画像构建系统、数据中台）；数据应用（push、BI、AI、人脸识别）。

五、BI的类型静态BI只提供静态的基础报表工具。

所有的报表要在需求沟通的阶段都明确好数据内容，在报表开发时写到程序里。

这个阶段的报表，只能起到描述业务的作用。

可视化BI在现代BI的多维数据模型基础上，通过符合直觉的软件界面交互，快速进行数据的探索和可视化分析。

BI数据模型介绍BI（Business Intelligence，商业智能）是指通过对企业进行数据的收集、整理、分析和展现，帮助企业进行决策和管理的技术系统。

BI数据模型是指BI系统中用于存储和处理数据的结构和方法。

下面是BI数据模型的介绍。

一、BI数据模型的概念BI数据模型是指用于BI系统中存储和处理数据的抽象和表示形式。

它是BI系统中构建数据仓库和数据集市的基础，包括数据的组织结构、关系和操作方式等。

BI数据模型以数据为中心，围绕业务需求和分析目标构建，将多种数据源进行整合，并提供高效的数据查询和分析功能。

二、BI数据模型的特点1.数据驱动：BI数据模型是以数据为核心的，它将企业的各种数据源进行整合，提供一致、可靠的数据信息，为分析和决策提供支持。

2.业务导向：BI数据模型是根据具体的业务需求和分析目标构建的，它关注企业的业务过程和关键业务指标，具有可扩展性和灵活性。

3.统一性：BI数据模型将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据的冗余和不一致性，提供一致和准确的数据视图。

4.可操作性：BI数据模型提供丰富的数据操作功能，包括数据的查询、分析、计算、转换和展示等，用户可以根据自己的需求进行灵活的操作。

5.时效性：BI数据模型可以实时或定期更新数据，保证数据的及时性和准确性，支持实时监控和预测分析。

三、BI数据模型的组成1.数据实体：BI数据模型中的数据实体是指业务实体或对象，在数据模型中以表或类的形式表示，包括维度表和事实表。

- 维度表（Dimension Table）：维度表包含与业务过程和指标相关的维度属性，用于描述业务数据的各个方面，如产品、时间、地点、销售员等。

- 事实表（Fact Table）：事实表包含与业务过程和指标相关的度量值，用于存储数值型数据，如销售额、利润、数量等。

2.关联关系：BI数据模型中的关联关系是指维度表和事实表之间的连接方式，用于将维度和度量进行关联和查询。

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。

BI与大数据区别一、BI（商业智能）简介商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过对企业内部和外部的各种数据进行采集、整理、分析和展示，匡助企业管理者进行决策的一种信息化技术系统。

BI系统可以匡助企业发现潜在的商业机会、优化业务流程、提高决策效率，从而提升企业的竞争力。

二、大数据简介大数据（Big Data）是指规模巨大、复杂多样、难以通过传统数据库管理系统进行捕捉、管理和处理的数据集合。

大数据的特点包括数据量大、数据类型多样、数据生成速度快以及数据价值密度低等。

大数据技术可以匡助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息，并进行精准的决策支持。

三、BI与大数据的区别1. 数据来源BI系统主要依赖于企业内部的结构化数据，如企业的销售数据、财务数据、人力资源数据等。

这些数据通常存储在企业的关系型数据库中，可以通过SQL等查询语言进行提取和分析。

大数据则更加关注外部环境和非结构化数据，如社交媒体数据、传感器数据、日志数据等。

这些数据通常以非结构化形式存在，需要使用大数据技术进行采集、存储和分析。

2. 数据规模和处理能力BI系统通常处理的数据规模相对较小，普通是以GB或者TB为单位。

BI系统主要关注数据的整理、清洗和可视化，以支持企业决策。

大数据系统面对的数据规模通常是以PB或者EB为单位，远远大于BI系统。

大数据系统需要具备强大的数据存储和处理能力，能够处理高速、高容量、高并发的数据流。

3. 数据分析方法BI系统主要采用传统的数据分析方法，如数据挖掘、统计分析、报表生成等。

BI系统通过对历史数据的分析，匡助企业管理者了解过去的业务情况和趋势，从而进行决策。

大数据系统则更加注重实时和预测性分析。

大数据系统通过对实时数据的处理和分析，可以匡助企业及时发现和应对市场变化、客户需求等，从而预测未来的发展趋势。

4. 数据应用领域BI系统主要应用在企业的决策层和管理层，匡助他们进行战略规划、业务优化、绩效评估等。