商业智能BI-数据分析平台解决方案

bi实施方案：提升企业决策效率随着数据量的不断增长，企业需要通过更加高效的方式来进行数据分析和决策，而商业智能（BI）系统就是一种十分理想的解决方案。

而如何实施BI系统呢？在这篇文章中，我们将会探究一些常见的，以及如何根据企业的特定需求，选择最适合的方案。

一、BI系统实施方案的分类通常情况下，BI系统实施方案可以被划分为三种：基于开源软件的方案、基于商业软件的方案、以及混合式的方案。

1. 基于开源软件的方案：开源软件，指的是一些免费且可自由使用、修改、分发的软件。

这种方案的优点在于，用户可以根据自己的需求，进行自由的定制和扩展，而且其成本也比较低。

但是，由于开源社区的支持不如商业公司的支持，其功能和性能方面可能不如商业软件。

2. 基于商业软件的方案：商业软件，通常由一些大型软件公司或者SaaS供应商提供，这种方案的优点在于维护和支持方面更为完善，而且其功能和性能也比较稳定。

但是，其成本相对较高。

3. 混合式的方案：混合式的BI系统方案，即将开源软件和商业软件进行结合，充分利用它们各自的优劣。

这种方案的优点在于，可以根据企业的需求，采用最为适合的软件，并且成本也比较适中。

但是，需要更多的技术支持和开发工作。

二、BI系统实施步骤无论是哪种BI系统实施方案，都需要围绕以下几个步骤：1. 业务需求：明确企业需要解决的业务问题和目标，以及需要分析的数据。

2. 系统架构设计：根据业务需求，确定系统的整体架构、模块以及数据流程。

3. 数据采集与整合：收集、整合和处理多个数据源中有用的数据，需要遵循数据清洗和数据质量的原则。

4. 数据分析与挖掘：对数据进行分析和挖掘，寻找数据之间的关系和模式，并使用可视化的方式展示数据。

5. 报告与分发：使用开发的报表，将分析结果有效地呈现给用户，让他们更好地理解和运用这些数据。

三、BI系统实施中需要注意的问题1. 数据安全：保障数据的安全，包括数据隔离和用户权限分配等。

2. 有效性评估：建立数据分析的标准和指标，进行数据分析的有效性评估。

bi项目方案一、项目背景如今，随着大数据时代的到来，企业对数据的需求越来越迫切。

商业智能（BI）作为一种通过对企业内部和外部数据进行全面分析，并以直观、易懂的方式展示分析结果的解决方案，已经成为企业管理决策和发展的重要工具。

本文将提出一份BI项目方案，以满足企业在信息化建设中的需求。

二、项目目标1. 构建企业级数据仓库：通过收集并整合企业各个系统产生的结构化和非结构化数据，建立一个统一的数据仓库。

数据仓库应具备高可靠性、高扩展性和高安全性的特点。

2. 实现数据可视化：通过利用数据可视化工具，将数据以图表、仪表盘等形式进行展示，使决策者能够直观地了解企业的运营状况，发现潜在问题和机会，并做出明智的决策。

3. 提供智能化分析功能：通过引入机器学习和人工智能等技术，对海量数据进行深度挖掘和分析，提供智能化的业务洞察和预测能力，为企业的发展方向提供支持。

4. 实现数据共享与协作：通过BI系统，实现数据的共享与协作，打破部门之间的信息孤岛，提高工作效率和协同能力。

三、项目实施步骤1. 需求分析阶段：在该阶段，项目团队将与各个部门进行沟通，详细了解他们的数据需求和业务场景，收集并整理这些需求，形成一个明确的需求文档。

2. 数据采集与清洗阶段：在该阶段，项目团队将根据需求文档，选择合适的采集工具，将各个系统的数据进行抽取、转换和加载，同时进行数据清洗和数据质量的检查。

3. 数据建模与设计阶段：在该阶段，项目团队将根据需求文档和已经采集到的数据，进行数据建模和数据库设计，确定数据仓库的结构和数据存储方式。

4. 报表与可视化设计阶段：在该阶段，项目团队将根据需求文档，选择适合的报表和可视化工具，设计和开发各类报表和可视化界面，以满足不同用户的数据分析需求。

5. 数据分析与挖掘阶段：在该阶段，项目团队将根据已经建立的数据仓库和可视化工具，对数据进行深度挖掘和分析，提供各类智能化业务洞察和预测模型。

6. 系统测试与优化阶段：在该阶段，项目团队将进行系统测试，包括功能测试、性能测试和安全性测试等，同时根据测试结果进行系统调优和优化。

ERP系统与商务智能系统BI的设计方案商务智能BI采用先进技术，是企业信息化的新领域，是企业数据生命周期的第二阶段。

商务智能的实现依赖于大量的、准确的、真实数据；而ERP系统产生了大量的、准确的、真是的数据。

因此,将商务智能建立在ERP系统原始数据的基础上，使孤立、分散的企业数据按历史顺序彼此相关，并且按高效、易于提取的结构进行存储,让用户可以按不同的方法进行快速分析，不失为一种良好的企业决策支持解决方案。

本文从以下3个方面对ERP与商务智能整合应用的基本方案进行详细描述.1、关于分析主题的确定确定分析主题是成功实现ERP商务智能系统的第一步。

准确地确定分析主题首先要熟悉ERP的管理模式，通过对ERP相关业务流程的分析确定主题.确定分析主题的依据主要有：对ERP功能模块的分析、对ERP业务流程的分析、对相同类型企业发展战略的了解。

在实际的应用中，如果可以，最好能获得对企业历史数据的分析,便于概括地把握企业的“脉象”.通过对ERP理论和ERP管理模式的研究，针对一般ERP的核心模块和核心业务流程，本文概括了ERP系统的8个分析主题.1。

1 销售主题任务：准确及时地捕捉到销售信息,分析销售情况，对下一步的生产经营科学地进行决策。

主题解释：销售概况分析；销售通路分析；销售策略分析；销售员销售绩效分析；时间段销售分析；销售地区分析；客户销售量分析；客户分布分析;客户类型分析;公司销售成绩的多角度分析；销售规划及销售预测等。

1。

2 市场主题任务：把握市场动向，市场购买潜力和市场价格特点极其发展趋势。

主题解释：地区市场、行业市场的购买潜力分析；市场价格分析；市场趋势预测等。

1.3 产品主题任务：掌握产品的销售能力和销售潜力，合理安排产品结构。

主题解释：产品销售量分析;产品销售额分析；产品销售贡献率分析；产品结构分析；产品市场占有率分析；未销售产品分析；不良品原因分析;产品退货分析;产品获利情况分析;产品订购信息等.1。

BI概念商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。

商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。

这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应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。

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、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助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，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。

这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及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。

因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。

商业智能的关键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，然后经过抽取（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，在此基础上利用合适的查询和分析工具、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），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

使用AWS轻松构建PB级企业BI解决方案AWS（Amazon Web Services）是一家全球领先的云计算服务提供商，其面向企业的各种云服务可以帮助企业快速构建和部署高度可扩展的解决方案。

在本文中，我们将探讨如何使用AWS来构建PB级企业BI（商业智能）解决方案。

在当今竞争激烈的市场环境中，企业需要及时准确地获取和分析大量的数据，以便做出明智的业务决策。

传统的BI解决方案通常昂贵且复杂，在处理大数据量时往往效率低下。

但使用AWS的云服务，可以轻松构建PB级企业BI解决方案，具备高性能、高可扩展性和低成本的特点。

首先，我们可以使用AWS的存储服务S3（Simple Storage Service）来存储PB级别的数据。

S3是一种可扩展且高度安全的对象存储服务，可容纳任意数量的数据，并可通过简单的API进行访问和管理。

使用S3存储数据可以轻松实现数据的高可用性和持久性，同时还可以根据需要扩展存储容量。

其次，我们可以使用AWS的数据处理服务，如Amazon Redshift和Amazon EMR来处理PB级别的数据。

Amazon Redshift是一种用于大规模数据仓库和分析的完全托管的云数据仓库服务，能够快速高效地处理PB级别的数据。

Amazon Redshift还与业界主流的BI工具集成，可以方便地进行数据可视化和分析。

而Amazon EMR是一种完全托管的Hadoop框架，可用于处理和分析大数据集。

使用Amazon EMR，我们可以方便地进行大规模数据处理和分析操作。

另外，AWS的分析服务还提供了其他强大的工具和服务，如Amazon Athena和Amazon QuickSight。

Amazon Athena是一种无服务器的交互式查询服务，可用于分析S3中的大量数据。

使用Amazon Athena，我们可以轻松地查询PB级别的数据，并快速获得结果。

另外，Amazon QuickSight是一种云端BI工具，可以帮助用户从多个数据源中快速创建交互式可视化分析报表。

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。

用友ERP-U8商业智能(BI)应用案例研讨用友ERP-U8商业智能（BI）应用案例研讨导言：随着信息技术的快速发展，企业日常运营所积累的海量数据也急剧膨胀。

对这些数据进行有效的分析和利用成为企业发展的迫切需求。

商业智能（BI）应运而生，用友ERP-U8商业智能（BI）应用成为了企业管理决策与战略制定的重要工具。

本文通过对某公司实际案例的研讨，探讨用友ERP-U8商业智能（BI）的运用，以期提供一种理论和实践相结合的商业智能（BI）应用模式。

一、案例背景某公司是一家中型制造企业，产品线涵盖多个品类。

由于企业规模日益扩大，分散的数据导致决策层无法快速获取企业运营状况信息。

为满足管理层对企业数据的及时掌握和准确判断，公司决定引入用友ERP-U8商业智能（BI）应用，以提高信息分析和决策效率。

二、商业智能（BI）实施过程1. 建立数据仓库在实施商业智能（BI）的过程中，首先需要建立一个数据仓库，将原始数据从各个系统中抽取、清洗、加工，形成适合分析的数据结构。

通过用友ERP-U8商业智能（BI）应用，对各个系统的数据进行整合和分析，形成企业运营数据仓库（ODS）。

2. 数据建模和分析数据建模是商业智能（BI）的核心环节，它将从数据仓库中获取的数据根据实际需要进行分析和建模，以提供决策层所需的信息和洞察。

在实施过程中，通过用友ERP-U8商业智能（BI）应用，可以建立多维数据模型（OLAP），将数据以立方体的形式进行多维度的分析和切割。

3. 可视化报表和仪表盘可视化报表和仪表盘是商业智能（BI）的重要输出。

通过用友ERP-U8商业智能（BI）应用，可以将数据以直观的图表形式展示给用户，帮助用户更好地理解数据和分析结果。

通过仪表盘可以实时显示企业的关键指标和运营状况，管理层可以通过仪表盘即时掌握企业的运营情况。

4. 智能决策支持用友ERP-U8商业智能（BI）应用还提供了智能决策支持功能，包括数据挖掘、预测分析、多维度分析等。

bi产品的运营方案一、市场分析1.1 行业概况随着信息技术和互联网的不断发展，数据分析及决策支持成为企业经营管理中不可或缺的一环。

商业智能（BI）产品的出现，为企业提供了更加直观、高效的数据分析工具，帮助企业管理者更快捷地做出准确的决策。

1.2 市场规模根据国内外市场调研数据显示，商业智能产品市场发展态势良好，呈逐年增长趋势。

其中，全球商业智能市场规模预计将达到数百亿美元，中国商业智能市场规模也在不断扩大。

1.3 市场趋势随着人工智能技术的快速发展，商业智能产品的功能、性能和用户体验正在不断提升。

个性化数据分析与决策支持成为业内发展的新趋势。

1.4 竞争分析当前市场上已有多个商业智能产品提供商，包括国际知名的Tableau、Power BI、国内龙头企业有百度大数据、美团点评等，市场竞争激烈。

二、产品运营策略2.1 产品定位本产品作为一款商业智能平台，定位于为企业提供在线数据分析与决策支持服务。

产品功能主打数据可视化、智能分析与定制报表，致力于帮助企业管理者更加快速地洞悉业务运营状况，实现高效决策。

2.2 产品特色本产品除了提供常规的数据分析功能外，还具备以下特色：- 智能数据挖掘：利用人工智能技术，实现对大规模数据的深度挖掘，为企业发现潜在的商机和风险。

- 定制化报表：支持用户自定义报表，满足不同业务场景下的数据分析需求。

- 多维度数据分析：实现对多维度数据的快速分析，为企业提供更多的数据角度和分析视角。

2.3 用户群体本产品的主要用户群体包括企业管理者、数据分析师、市场营销人员等。

他们对于数据分析有着明确的需求，并且对于产品的易用性和功能性有较高的要求。

2.4 渠道策略本产品将采用多渠道的市场推广策略，包括线上渠道和线下渠道：- 线上渠道：通过搜索引擎、社交媒体、互联网广告等方式，进行产品推广与宣传，吸引用户流量。

- 线下渠道：通过参加行业展会、举办线下沙龙、与行业协会合作等方式，进行产品推广与营销，建立产品品牌影响力。

商业智能的概念商业业智能是什么?简而言之,它是能够帮助用户对自身业务经营做出正确明智决定的工具。

一般现代化的业务操作,通常都会产生大量的数据,如订单、库存、交易帐目、通话记录、及客户资料等。

如何利用这些数据增进对业务情况的了解,帮助我们在业务管理及发展上作出及时、正确的判断,也就是说,怎样从业务数据中提取有用的信息,然后根据这些信息来采用明智的行动--这就是商业智能的课题。

目前，商业智能产品及解决方案大致可分为数据仓库产品、数据抽取产品、OLAP产品、展示产品、和集成以上几种产品的针对某个应用的整体解决方案等。

商业智能领域的技术应用：商业智能的技术体系主要有数据仓库（DW）、在线分析处理（OLAP）以及数据挖掘（DM）三部分组成。

数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。

所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。

多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。

在线分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

数据挖掘（DM）是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

商业智能常见名词浅释Data Warehouse本世纪80年代中期，"数据仓库之父"William H.Inmon先生在其《建立数据仓库》一书中定义了数据仓库的概念，随后又给出了更为精确的定义：数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。

finebi概念-回复FineBI概念FineBI是一款商业智能工具，是由北京云悉科技有限公司自主研发的大数据分析和可视化平台。

它的英文名FineBI中的Fine代表精细和优雅，BI代表商业智能（Business Intelligence），寓意在精细化的数据分析和可视化展示方面具有非常优秀的表现。

FineBI的主要功能包括数据集成、数据建模、数据分析、数据可视化和报表生成等。

它可以帮助企业更好地了解自己的数据，并从中挖掘出有价值的信息和洞察。

首先，FineBI支持多种数据源的集成，包括关系型数据库、NoSQL数据库、Excel、CSV文件等。

它可以帮助用户从不同的数据源中抽取数据，并将其整合在一起，构建一个统一的数据仓库。

这样一来，用户就可以方便地对数据进行分析和挖掘。

其次，FineBI具有丰富的数据建模功能。

用户可以利用FineBI提供的数据建模工具，对数据进行清洗、转换和计算等操作，以便更好地满足分析需求。

例如，用户可以对数据进行字段拆分、合并、排序、筛选等操作，还可以进行数据透视、数据切片和数据集合等操作。

然后，FineBI提供了强大的数据分析能力。

它支持多种统计分析方法，例如趋势分析、比较分析、关联分析等。

用户可以通过简单的拖拽和配置操作，实现各种复杂的数据分析任务。

同时，FineBI还支持高级分析技术，如预测分析、数据挖掘和机器学习等。

接下来，FineBI提供了灵活多样的数据可视化方式。

用户可以根据自己的需要选择合适的可视化图表，如柱状图、折线图、饼图、地图等。

同时，FineBI还支持交互式可视化，用户可以通过选择不同的维度和指标进行数据的动态展示和探索。

最后，FineBI可以帮助用户生成丰富多样的报表。

用户可以根据自己的需求，选择报表模板或自定义报表样式，并将数据和图表直接嵌入报表中。

同时，FineBI还支持报表的导出和分享功能，用户可以将报表导出为PDF、Excel、Word等格式，或将报表分享给其他用户进行合作和协作。

使用PowerBI进行商业智能分析的最佳实践在数据驱动和智能决策时代，商业智能（Business Intelligence，简称BI）分析成为企业提升竞争力和战略决策的重要手段之一。

而PowerBI作为一种强大的商业智能工具，为企业带来了许多机遇和挑战。

本文将介绍使用PowerBI进行商业智能分析的最佳实践，并探讨如何优化分析过程，实现数据驱动决策的目标。

一、数据准备与清洗在使用PowerBI进行商业智能分析之前，首要任务是进行数据准备与清洗。

这一步骤对后续的分析结果具有至关重要的影响。

以下是数据准备与清洗的最佳实践：1. 确保数据来源的准确性和完整性，避免垃圾数据的干扰。

2. 对数据进行清洗和处理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。

3. 对数据进行结构化整理，使其符合PowerBI的数据模型要求，例如定义层级、关系和数据类型等。

二、数据建模与设计在PowerBI中，数据建模与设计是构建有效的商业智能分析解决方案的基石。

以下是数据建模与设计的最佳实践：1. 根据业务需求，进行数据模型的设计，包括定义事实表和维度表，并建立它们之间的关系。

2. 利用PowerBI的数据建模工具，优化数据模型的性能，例如创建计算列和度量等。

3. 选择合适的可视化方式，使数据呈现更加直观和易于理解，例如使用表格、柱状图和地图等。

三、报表和仪表盘设计报表和仪表盘是商业智能分析中最直接的输出结果，对于决策者来说具有重要的意义。

以下是报表和仪表盘设计的最佳实践：1. 根据用户需求和角色定制报表和仪表盘，使其能够满足特定的决策需求。

2. 利用PowerBI的各种可视化组件，实现数据的动态展示和交互式分析，例如使用切片器和趋势线等。

3. 优化报表和仪表盘的布局和设计，使其整洁美观，并确保重点数据的突出显示。

四、数据分析与洞察提炼商业智能分析的核心目标是通过数据进行洞察提炼，为企业的战略决策提供有力的支持。

以下是数据分析与洞察提炼的最佳实践：1. 结合PowerBI的分析功能，进行深度的数据挖掘和多维度的分析，发现业务的关键驱动因素。

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。

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。

BI - Business Intelligence 简介(简版)商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。

商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。

这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应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。

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、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助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，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。

这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及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。

因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。

商业智能的关键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，然后经过抽取（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，在此基础上利用合适的查询和分析工具、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），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

BI@Report TM——领先的数据仓库商务智能综合解决方案关于BI@Report TMBI@Report是我公司开发的具有自主知识产权的商业智能（Business Intelligence）完整解决方案，可帮助企业快速构建统一数据仓库和决策支持系统，是企业构建数据综合分析应用、综合统计、绩效评估、业务预警、数据可视化等的理想平台。

BI@Repor t帮助企业全面了解业务运营中的每一个关键环节，使企业准确获悉“发生了什么”、“为什么发生”、“未来将如何发展”，从根本上帮助企业将运营的海量数据转化成高价值的可获取信息，从而使企业有能力面对不断变化的国内和国际市场环境，在可靠信息的基础上做出更英明的决策。

BI@Report TM–完整的商业智能平台BI@Report是基于数据仓库技术设计的、基于B/S模式的综合商务智能平台。

系统提供模板分析、即席分析、多维分析和QBE查询等灵活的分析展现手段，支持跨主题的分析、支持跨维的钻取等增强型分析，轻松满足业务部门分析各种数据的需求。

系统支持开放式的数理统计、数据挖掘等高端数据处理功能，帮助用户实现数据的深度挖掘利用。

维是人们观察数据的特定角度。

BI@Report的多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-down和Roll-up）、旋转（Pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。

先进的设计架构服务器端用JA V A语言开发，可部署在所有主流服务器操作系统上，支持所有主流数据库如：Sybase、Oracle、Ms SQL Server、DB2等。

领先的数据分析BI@Repor t支持大量深入的数理统计功能，如方差分析、回归分析、时间序列分析等等。

并含有大量数据挖掘方法，包括预测、聚类、分布检验……灵活的报表展示BI@Repor t采用业界领先的AJAX技术，在浏览器上也能提供类似C/S系统的丰富的操作界面，让业务用户（非开发人员）能顺利的应用商务智能的方法实现分析、挖掘和决策支持。