移动BI商业智能解决方案介绍

关于移动BI你不可不知的东西“只要有手机就能活”的现代社会，你还在电脑面前看报表？移动BI可将报告和数据转换为移动仪表板，并将它们即时传送到任何移动设备。

越来越多的企业开始重视移动BI，并将其作为企业IT战略的一部分。

移动BI是一个很大的话题，本文就来谈谈关于移动BI你不可不知的东西。

一、什么是移动BI？移动BI(Mobile Business Intelligence)，即移动商务智能，定义为一个包含技术和组织元素的系统。

它让用户通过使用移动终端设备，可以随时随地获取所需的业务数据和分析显示，完成独立的分析决策应用，实现对决策分析的实时动态管理。

虽然移动计算的概念已经流行了十多年，但移动商业智能只是最近才开始发展。

出现这样的变化，不得不说智能手机贡献很大。

移动设备的出现彻底改变了人们在移动设备上使用数据的方式。

这包括移动BI。

移动商业智能近来迅猛发展，它可以使企业数据变得活跃，随时随地查看企业数据，分析数据和呈现数据。

移动BI结合了计算机技术、通信技术和互联网技术，消除了时间和空间的限制。

企业高管和基层员工都可以使用移动BI辅助决策。

二、移动BI的优势1、无需代码，拖拉拽即可开发报表。

2、使用BI平台变更管理工具，可以轻松修改和维护应用程序。

3、可以使用大多数类型的数据可视化，而不仅限于少数。

4、平台提供专业的企业BI解决方案。

三、移动BI应用场景：以东方融资网为例，该企业为总部、分公司的中层以上管理者打造了移动业务数据分析平台——FineMobile。

随着移动互联技术的成熟,管理决策者更愿意在移动设备上办公, 提供实时业务数据查询与分析，分支机构运营数据比较分析，融资平台运营趋势分析等报表。

而且上述所有的数据都是实时刷新的，不管高管在出差途中，在飞机上、高铁上，或者躺在沙发上，还是在会议中，都可以实时看到最新的数据。

四、移动BI产品有哪些？目前市面上的移动BI产品不少，有Finemobile、移动版QlikView、MicroStrategy 移动应用平台、RoamBI、Birst Mobile、RoamBI、Infor Motion Road Warrior、SAP BusinessObjects Explorer、IBM Cognos Mobile等等。

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。

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。

敏捷商业智能(BI)的最新全面解读什么是敏捷商业智能？该如何正确应用BI？当下主流的敏捷商业智能产品/解决方案提供商有哪些？本文就对这些问题进行全面深入的研究与解答。

一、什么是敏捷商业智能？BI（Business Intelligence），中文翻译是商业智能又称商务智能。

数据时代，人们接受了“数据化运营、决策“的理念，企业的经营面临越来越激烈的竞争，如果部署数据分析平台还像10年前经历漫长实施过程的话，那么数据化运营将成为空谈。

于是数据时代催生了敏捷需求，满足市场期望的“敏捷商业智能“出现了。

敏捷这个词汇，最早用来描述一种能够增加客户满意度的软件开发过程--敏捷式开发过程。

敏捷是要商业活动中做出迅速反应。

传统的BI解决方案往往需要三个月甚至半年的实施周期。

从数据建模到数据展现，整个研发周期冗长而低效。

敏捷BI并不是指某个前端工具软件，而是贯穿在数据分析平台构建和运行过程中的快速实现能力。

二、敏捷商业智能的特征它主要有以下4个方面的特征：业务模型开发和设计，数据分析，实施团队和基础架构。

首先，传统商业智能软件很难应对业务模型的变化，敏捷式BI具有更好的适应业务数据模型的灵活性，更能适应当前经济全球化背景下的新经济模式。

其次，数据分析能力是商业智能过程的核心功能，敏捷BI允许终端业务人员自己通过交互性很强的界面完成即时信息的分析，比起传统的BI大大缩短了商业智能需求的实施过程。

第三，实施团队也是BI能否落地并发挥效用的关键因素。

敏捷BI要求商业智能厂商意识到内部协作的重要性，能够首先建立一支这样的商业智能化实施团队，有业务人员和IT人员共同参与并且能够并肩战斗，保证BI项目的成功实施。

最后，云计算、虚拟化、软件在线服务等新兴技术的出现，挑战了传统BI的基础架构。

于是涌现出一批新型中小企业能够以更低的费用和更快的周期更好地让BI项目敏捷化，完全具备与大公司竞争的实力，例如国内市场占有率的帆软公司的FineBI产品就是典例。

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。

BI（BusinessIntelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。

用图解的方式可以理解为下图：图（1）这样不难看出，传统的交易系统完成的是销售(Business)到数据(Data)的过程，而BI要做的事情是在数据(Data)的基础上，让数据(Data)产生价值，这个产生价值的过程就是商业智能分析(Business Intelligence analyse)的过程。

商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。

为了将数据转化为知识，需要利用数据抽取转换(ETL)、数据仓库(DW)、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘(DM)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。

商业智能定义为下列软件工具的集合终端用户查询和报告工具。

专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适应于专业人士的成品报告生成工具。

OLAP工具。

提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。

OLAP也被称为多维分析。

数据挖掘（Data Mining）软件。

使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。

数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart）产品。

包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型。

联机分析处理(OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父 E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。

OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理(OLTP) 明显区分开来。

当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。

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。

BI 系统解决方案简介BI（Business Intelligence）是一种通过将企业内部和外部数据转化为可视化报表和洞察力，帮助企业进行决策和优化的技术和工具。

BI 系统解决方案则是指基于 BI 技术和工具，为企业提供的全套解决方案。

BI 系统解决方案通常包括数据提取、数据清洗、数据建模、数据分析和报告等多个步骤。

企业可以根据自身需求选择不同的 BI 工具和技术来构建适合自己的 BI 系统解决方案。

BI 系统解决方案的价值BI 系统解决方案可以帮助企业在以下几个方面获得价值：数据的可视化和洞察力BI 系统可以将企业内部和外部的海量数据通过可视化的方式展示给用户，从而帮助用户更好地理解数据的含义和关系。

通过数据可视化，用户可以快速获取洞察力，发现数据中的规律和趋势，并基于这些洞察力做出更准确的决策。

数据驱动的决策和优化BI 系统可以将企业的数据转化为决策所需的信息，并提供给决策者。

通过基于数据的决策，企业可以避免主观因素的影响，更准确地评估不同策略的效果，从而优化业务运营和管理。

高效的数据处理和分析BI 系统提供了多种数据处理和分析功能，如数据提取、数据清洗、数据建模和数据分析等。

这些功能可以帮助企业在庞大的数据量中快速定位关键信息，减少冗余数据的影响，提高数据处理和分析的效率。

BI 系统解决方案的关键要素数据集成和清洗BI 系统解决方案首先需要将企业内部和外部的数据进行集成和清洗。

数据集成是指将分散在不同系统和数据库中的数据整合到一个统一的数据仓库中，以便后续的处理和分析。

数据清洗是指对数据进行去重、纠错、格式化等处理，以减少数据质量问题对后续分析的影响。

数据建模和分析BI 系统解决方案需要借助数据建模和分析技术来提取和揭示数据中的模式和规律。

数据建模是指根据业务需求和问题，在数据集成的基础上构建相应的数据模型，以帮助用户更好地理解和分析数据。

数据分析是指通过使用统计学、数据挖掘等技术，从数据中发现隐藏的信息和规律。

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。

商业智能BI介绍商业智能BI介绍1-概述1-1 定义商业智能（Business Intelligence），简称BI，是指利用先进的数据分析、数据挖掘、数据可视化等技术，将企业内外部的大量数据转化为有意义的信息和洞察力，以支持企业的决策和战略制定。

1-2 目的商业智能的目的是帮助企业更好地理解和分析业务情况，发现业务规律，并从中获得价值洞察，以促进企业的增长和竞争力提升。

2-商业智能的基本要素2-1 数据采集数据采集是商业智能的基石，包括从各种数据源（如企业内部系统、外部数据提供商等）收集数据，并将其存储于数据仓库或数据湖中。

2-2 数据集成数据集成是将各个数据源中的数据整合到一起，形成一个统一的数据视图，以方便分析和查询。

2-3 数据分析数据分析是商业智能的核心环节，包括数据挖掘、统计分析、机器学习等方法，用于从数据中发掘有意义的模式和规律。

2-4 可视化和报表可视化和报表是将分析结果以图形化的形式展示，以便用户能够更直观地理解和使用数据，从而做出更好的决策。

3-商业智能的应用领域3-1 销售和市场营销分析3-2 财务和成本管理分析3-3 运营和供应链分析3-4 人力资源分析3-5 客户关系管理分析3-6 绩效管理分析4-商业智能的价值和优势4-1 改善决策质量4-2 提高工作效率4-3 发现商业机会和挑战4-4 优化资源配置4-5 保持竞争优势5-商业智能的发展趋势5-1 大数据和云计算的融合5-2 的应用5-3 自助式BI工具的发展5-4 数据治理和隐私保护6-附件本文档涉及的附件包括数据采集工具、数据集成方案、数据分析算法等相关资料。

7-法律名词及注释（请根据具体情况添加相应的法律名词及注释）。

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。