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数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析一、概况层出不穷的新技术、新概念、新应用往往会对初学者造成很大的困扰，有时候很难理清楚它们之间的区别与联系。
本文将以数据研发相关领域为例，对比分析我们工作中高频出现的几个名词，主要包括以下几个方面：•数据▪什么是大数据▪数据分析与数据挖掘的区别是什么•数据库▪什么是数据库▪数据库中的分布式事务理论•数据仓库▪什么是数据仓库▪什么是数据集市▪数据库与数据仓库的区别是什么•大数据平台▪什么是大数据平台▪什么是大数据开发平台•数据中台▪什么是数据中台▪数据仓库与数据中台的区别与联系•数据湖▪什么是数据湖▪数据仓库与数据湖有什么区别与联系希望本文对你有所帮助，烦请读者诸君分享、点赞、转发。
二、数据什么是大数据？麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
我们再往深处思考一下，为什么会有大数据(大数据技术)？其实大数据就是在这个数据爆炸增长的时代，业务需求增长促进技术迭代，技术满足需求后又形成闭环促进业务持续增长，从而形成一个闭环。
数据分析与数据挖掘的区别是什么？数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析。
广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘。
我们在工作中经常常说的数据分析指的是狭义的数据分析。
三、数据库据库什么是数据库？数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
一般而言，我们所说的数据库指的是数据库管理系统，并不单指一个数据库实例。
根据数据存储的方式不同，可以将数据库分为三类：分别为行存储、列存储、行列混合存储，其中行存储的数据库代表产品有Oracle、MySQL、PostgresSQL等；列存储的数据代表产品有Greenplum、HBASE、Teradata等；行列混合存储的数据库代表产品有TiDB，ADB for Mysql等。
数据仓库与数据分析第一、二、三章一、数据处理的类型：1、操作型处理：操作型处理主要完成数据的收集、整理、存储、查询和增、删改操作等，主要由一般工作人员和基层管理人员完成。
2、分析型处理：分析型处理是对数据的再加工，往往要访问大量的历史数据，进行复杂的统计分析，从中获取信息，因此也称为信息型处理，主要由中高级管理人员完成。
操作型数据处理：二、联机事务处理系统（OLTP）的主要功能：对事务进行处理，快速地响应客户的服务要求，使企业的业务处理自动化。
其主要性能指标是事务处理效率和事务吞吐率，每个事务处理的时间越快越好，单位时间能完成的事务数量越多越好。
三、dbms：数据库管理系统。
Dwms:数据仓库管理系统。
OLAP：联机分析处理。
Oltp基于db,olap基于dw。
四、事务：用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做、要么全不做，是一个不可分割的工作单元。
在关系数据库中，一个事务可以是一条SQL语句、一组SQL语句或整个程序。
五、事务的ACID性质：1、原子性：事务是一个逻辑工作单元，是一个整体，是不可分割的。
2、一致性：事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
3、隔离性：事务并发执行也能保持原子性和一致性，则是事务的隔离性。
4、持久性：一旦事务成功完成，该事务对数据库所施加的所有更新都是永久的。
六、决策支持系统（DSS）：分析型数据处理的典型。
决策支持系统需要具备的基本功能是建立各种数学模型，对数据进行统计分析，得出有用的信息作为决策的依据和基础。
DSS对数据集成的迫切需要是数据仓库技术出现的最重要动因。
分析型数据处理需要访问大量的当前和历史数据，进行复杂的计算，即需要本部门的数据也会需要其他部门的数据，甚至是竞争对手的数据。
七：操作型数据和分析型数据的区别：操作型数据分析型数据细节的综合的，或提炼的当前数据历史数据可更新（可以update）不更新（不可update，但可insert）操作需求事先可知道操作需求事先不知道完全不同的生命周期生命周期符合SDLC（软件开发生命周期）对性能要求高对性能要求宽松一个时刻操作一单元一个时刻操作一集合事务驱动分析驱动面向业务处理面向分析一次操作数据量大，计算复杂一次操作数据量小，计算简单支持日常操作支持管理需求八、数据分散的原因：1、事务处理应用的分散：OLTP系统一般只需要与本部门业务有关的当前数据，没有包括企业范围内的集成应用。
详细介绍
数说立方
数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。
最重要的特点是配备百亿级社交数据库，同时支持全网公开数据实时抓取，从数据源端解决分析师难点；另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台，实现数据处理“探索式
分析”和“秒级响应”的两个核心功能。
同时数说立方是数说故事三大主打产品之一，并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。
优点：
即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好；
与自家产品“数说聚合”的无缝接入，支持定向抓取微信、微博等数据；
功能完善，集数据处理、特征工程、建模、文本挖掘为一体的机器学习平台；
可视化视图展现、友好的客户感知页面；
支持SAAS，私有化部署，有权限管理；
缺点：
产品新上市，操作指导页不太完善；
体验过程中有一些小bug；
神策分析的产品有完整的使用文档，每个模块都有详细的使用说明以及示例，降低了用户的学习成本。
而且支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建专属的数据仓库。
目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等功能，未来预计会增加用户分群、用户人群分析、推送和异常维度组合挖掘等
数据观的功能设计理念是极简、无门槛，所以它最大的特点就是简单。
数据观数据来自云端，如：网盘、微盘、salesforce等。
数据上传后，马上有推荐图表，引导明确。
另外产品的使用没有
个工具各有优点，工具地址都给大家了，接下来就是轮到你动手的时候了，找一个自己喜欢的工具，开始吧！
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BI的定义及其实战人共享信息，那么您可能需要创建一个能够简单使用与保护的BI 解决方案。
您还需要考虑一旦您的同事听到这种方便的BI 解决方案，他们也可能想要使用它。
为了预见这种需求，您的解决方案从一开始就应具备可伸缩性。
表面上看来，让公司中的任何人都能够运行报告，以便从企业数据库中获取数据，这大概是一个不错的办法，但这种方法可能不可能受到数据库管理员的欢迎。
由于他们会告诉您，直接查询企业数据库可能会带来一些问题。
下列是几个常见的问题：•假如组织的数据以不一致格式存储在不一致平台中，那么要将这些数据合并为可用于分析的通用格式是非常困难的。
数据无法从源表直接复制到公共的目标表中，而是需要在存储前执行某些操作。
•在多个的数据库中，数据定义可能不一致，而协调看起来相似的数据是非常困难的。
比如，销售数据库中的收入数据可能是根据一组业务规则计算的，但它们可能又受到总帐数据库中的一组完全不一致的业务规则的影响。
•每个数据库都可能针对数据插入或者执行查询进行了结构化或者优化。
即使您只想查询一个数据库，但运行分析查询通常需要汇总大量的数据，而这将消耗较多的数据库资源。
因此，您的查询可能需要执行很长时间，同时可能会与其他执行插入、更新或者查询操作的应用程序产生资源争用。
•历史数据通常存档而非在企业数据库中无限期地保护。
假如您想要查看一段时间内的趋势（这是常见的BI 活动），您的解决方案可能需要存储不可能持续储存在企业数据库中的数据。
•一些分析所需的数据可能不在企业数据库中。
而可能在平面文件、电子表格或者是非结构化数据格式（比如Word 文档的格式）中。
更大的烦恼在于获取人们存储在其本地计算机或者脑海中的信息。
•即使能够得到数据，有的时候质量问题也意味着您不能直接从数据源中使用数据。
您可能需要下载数据并对其进行清理，然后才能分析数据。
除非能够在数据源中清理数据，否则您每次访问数据时都需要手动清理，同时还需确保每次都应用相同的规则。
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。
⏹Q likView BI整体解决方案伴随着企业各种数据积累的日益繁多,ERP后时代,BI开始愈发引起更多大中小企业的关注.然而,关注群体虽多,但真正让BI应用发挥极致的却是零星散点.更多的CIO对于BI 应用还停留在观望的层面.假使任由这种状况继续,BI应用的普及之路必将漫漫修远.那么是什么因素阻碍着BI在企业中的应用呢?大家对于BI的普及又抱有何种态度呢?BI普及的突破口又在那里呢?➢商务智能分析商业智能也称作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.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.➢针对数据BI主要针对数据,采用多种的分析方法(1)单变量统计分析:提供基本统计分析工具,进行最大值、最小值、算术平均值、几何平均值、众数、中位数、极差、方差、标准差以及各类比例计算.选择分析的分析变量或指标,系统自动生成分析变量或指标的基本统计信息.(2)经济变量或指标分布分析:设定经济变量或分析指标的分布统计区间以及步长,系统生成分布情况表来反应指标数据的分布特征,这些特征不但使我们指标数据了解更为精确,而且能根据他们分布特征做出更为正确的决策,指标数据的分布特征一方面反应了指标数据的集中趋势,另一方面反应了指标数据的离中趋势,指标数据分布信息表,以及指标分布图.(3)同比分析:数据与往年同期数据比较,形成同比趋势图.(4)环比分析:本期数据与上期数据比较,形成时间序列图.例如,按月进行环比分析,系统自动获得按月采样的指标趋势图.(5)定比分析:本期数据与去年年底同期数据比较,形成时间序列图.例如,按月进行定比分析.(6)趋势分析:对于时间序列数据(按年按月)系统柱型图、折线图、形成趋势变化,并用傅立叶变换或线性插值对折线图进行趋势拟合.(7)相关分析: 对两个不同的经济变量进行相关性判断,确定经济变量之间是否存在相关关系.相关分析是进行因果分析的基本工具,通过相关分析可以判断经济指标之间的替代关系和关联度.(8)差异分析:分析两个样本之间的差异程度,雷达图分析是进行差异分析的有效手段.(9)结构分析:分析指标的构成结构和分布结构.如地区分布、品牌分布、企业分布都与结构分析有关.饼图是开展结构分析的有效工具.(10)预警分析:系统根据预警条件,生成预警分析图.(11)80／20分析:系统将直观地反应80／20法则.➢客户关系决策分析(CRM-BI)CRM-BI帮助企业能够利用实时信息和数据,迅速做出正确的决策.许多企业的目的是多种多样的,例如有的是为了追求最大的用户购买量,有的是为了使最终用户受益.帮助企业从上到下地组织和管理客户和交易数据,改进战术和战略决策,从而促进公司的发展.客户资料可以按年、月、季度、周的时间维度查看客户数据,也可以按区域、名称、分类等维度查看客户数据.在客户详细信息列表将详细显示您关心的客户详细信息.在客户地域分布结构图中,点击某一区域的泡点可显示具体区域内相关客户信息.根据客户分类显示客户相关信息,通过帕累托(80/20)方法找出最有价值的客户.本例通过对销售额进行帕累托选择,也可按其他数据进行选择.本例中对安徽的客户进行了基于销售额的帕累托选择,结果在客户详细信息中显示.客户趋势分析中,首先根据客户分类查看近几年内的客户购买的总趋势,然后点击钻取数据进一步查看具体年份客户每月的购买的趋势.从上一层钻取下来以后,本例结合了客户满意度查看客户的购买趋势,以便及时的发现问题.从分析结果来看,本例中2008年的华北区的销售情况及客户满意度情况决定了2009年此区域销售不好的结果.而2009年的情况也恰恰证实了这一点.企业在未来的运作过程里完全可以根据商业智能提供的分析及时的发现问题、找出原因、解决问题通过对现有客户的分析,查看现有客户已购产品、未购产品、可能购买的产品,以便制定销售策略.通过对已收集到的潜在客户信息进行分析,以便找出客户可能购买的产品,进行针对性的制定策略,挖掘潜在客户,CRM-BI引导企业树立”以客户为中心”的理念,制定“以客户为中心”的战略,重新梳理自己的组织结构、梳理流程体系,注重客户体验营销,持续地调整和改善产品和服务,从而不断地提升客户满意地和忠诚度.➢销售决策分析从海量销售数据中提取有用信息,并利用这些信息做出有利于企业发展的决策是企业在现代信息社会中立于不败之地的关键.在基于数据仓库的联机分析处理与MDX技术应用于零售企业销售业绩评估中.以企业的销售业务数据为基础创建数据仓库,进行多维分析,并将分析结果以图示形式显示给用户,帮助了决策者能够从多角度进行分析,从而为零售企业销售制定销售计划、做出营销决策起到了良好的支持作用,✧综合销售汇总分析直观的展现综合销售情况,方便决策层直观了解信息,为正确决策提供坚实的数据依据.✧不同维度的销售分析通过不同维度的分析和展现,例如从销售大区到具体客户再到该客户所购买的产品系列再到单一的产品销售情况等等,.使决策层可以从各个方面角度的了解数据,提升历史数据的应用价值.✧同比环比分析详细的细化分析,准确的反应了真实的实际情况,以此为据决策层做出的判断准确性和精度都得到了有效的保证➢仓储分析仓储BI的主要应用体现在,将物资入出库数据重新组织,得到每种物资的库存周转率、周转天数以及库存占用量,还可以得到库存与入、出库数据比较的曲线分析图.避免库存过大或过小,合理的调整物资的安全库存,减少库存积压,降低仓储成本.✧库存资金占用分析当前库存资金占用情况.,可以按照不同维度查看,例如产品系列、产品编号等来进行钻取、分析展示.✧库存资金结构分析以库存资金金额维度展示的库存分析结果.✧库存周转分析直观展示了库存周转情况,通过对库存金额、数量的变化趋势展示库存周转效率.✧及时库存汇总及时反应库存汇总状况,方便决策层灵活掌握当前库存状态.➢质量保证随着市场经济发展的深入,产品质量已成为制造企业生死攸关的大问题.企业必须加快技术进步,采用先进的工艺技术,加强产品质量监管,增强国内外市场竞争能力,才能达到不断提高经济效益的目的.质量管理对于所有制造类企业都是非常现实的需求,管理者必须及时了解掌最近的相关信息,才能更有效地管理企业、部门等.质量保证它与生产、仓储分析、HR等有着密切的联系,它可以从海量的数据中挖掘出利于企业发展的问题所在,也能从图表中为企业领导提供质量信息,供企业领导决策.✧不合格率从下图中可以直观地看到每一种产品,每一种型号的不合格率以,以及成品的数量.并且可以根据年份、月份、产品分类、产品系列等不同的限定条件来查看不同产品、不同型号的不合格率.点击图中的不同区域,可以不同程度地钻取数据,例如:在不合格率中点击“重型后桥齿轮”的绿色区域后,就可以查看到不同型号的不合格率;当你进一步点击任一型号后,就会出现生产该产品的部门;以此类推,当你进一步点取后,就会落实到造成该不合格品的小组、个人等,也可以查看出造成该产品不合格的具体的原因,并帮助决策者分析不合格率高的原因,究竟是生产企业技术力量薄弱,管理问题;还是企业经济力量薄弱,在原材料、设备选购上存在问题;还是企业对执行的国家标准理解不准确等等,都可以侧面地从图表中得到答案,从而进一步提高产品的成品率.✧投诉率投诉率顾名思义就是客户在实际生活中对于产品的满意程度或着说不满意程度占总体客户的比重/比例,它不但反映的是客户对于产品的一个态度,更多的是从侧面反映了产品的质量问题.下图是根据不同类型、不同型号的划分,以时间为维度对产品的投诉率进行一次统计、整理.下图就表示在2007年一整年间,从1月到12月间不同产品的投诉率的一个走向.当然点击不同的折现,可以进一步钻取该类型产品的不同型号的投诉率情况,以及生产部门的投诉率等等都可以查看的到.✧成品率成品率,是指生产企业在生产产品的过程中,根据产品产出的合格成品情况与核定的产品材料总投入量,所确定的一定比率关系,简单点说,投入100套原材料,能产出多少套成品.用公式表示: (成工数量÷ 总数量) × 100%个人绩效从不合格率、投诉率等指标中,不但可以帮助决策者从海量的数据中挖掘出有利于企业发展的信息,从而提高产品的质量,更可以与员工的绩效挂钩,从而帮助HR部门作为员工成绩、工资评定的一个参考依据.从每一名员工、每一点着手,来实现企业整体产品质量的提高,作为帮助决策者管理企业的一项有力的工具.例如:下图即是提取成品数、不合格率两个维度,看到每一名员工的生产情况.可以选择不同年份、月份的生产情况来查看.将整个生产部门绩效分析的结果图按十字划分为四部门:左上,当成品数越高、不合格率越低,则说明该员工及其优秀,为企业不但创造了价值还节约了成本,应给予奖励;反之，右下,当成品数低,而不合格率高时,说明该员工不但没有为企业带来价值,更浪费了原料、时间,则应给予一定的惩罚.右上,表示成品数高、不合格率高,表明该员工制作的产品量高,可存在着一定的问题,应在方法上给予一定的纠正.左下,表示成品数低,不合格率也低,一般在企业新员工中,常常出现这样的情况.由于员工并不熟练,所以在工作中效率低下,但好在认真,不合格率也相对较低,应给予一定的培训、帮助,让其熟练，达到多、快、好、省.通过这样的一个简单明了的图例,就可以为管理者的决策提供有力的数据说明,与人员绩效直接挂钩,真正做到奖罚分明,也使得员工工作更有积极性,从而提高产品的整体质量.当然,这只是其中一项举例,我们可以根据用户的不同需求,提取更多有价值、有意义的信息.➢财务分析系统BI财务分析的应用实际上应该非常广阔的.这里简单的展示财务分析的几个核心数据.✧综合财务状况直观展示总体的财务状况,对于有不良情况以红色警示提示.✧损益表.销售收入应该完全是经营所得来的数据,这个数据不包括公司变卖财产、土地等等的费用,这些费用会被记录在“其他收入”的项目下.所以,从两年以上的这个数据的对比,我们基本可以产生一个公司经营状态的初步意识,现在,所有的BI系统,都能做到这一点.在这个层面,我们可以从图表中,大约看到销售收入、销售成本、管理费用的变化情况.高层次的BI系统,可以通过这个数据的整合,可以分析出公司人力资源管理的效率,系统开发过程中,加入一个本行业的标准人均销售率是其的秘密所在.当然,这个数据很难得到,一般清铉会在对这个公司进行总体的评估后,在对行业的研究总结过程中,给以工程师一个标准.一般我会按照我自己确定的五级管理成熟度模型中确定的不同级别的企业,对于这个数据进行调整.损益分析✧现金流量现金流量表是根据资产负债表与损益表编制的.流量表中包含经营活动中的现金流量、投资活动中的现金流量以及融资活动中的现金流量.在BI分析中,金融类的公司与其他行业的公司在流量表的分析中是完全不同的,对于一般公司来说,其公司是不可能长期依赖借贷与投资来生存的.对于这两个表,其综合起来分析,一般可以发现报表做假的嫌疑,高成熟度的BI可以做一个提示,但对于提示的结果不是绝对的,对于针对上市公司进行分析的BI以及总公司在对旗下多家分支机构的整体掌控中,这个功能会有一定的用处.资产收支趋势分析资产负债表.这是最核心的财务报表.也是财务分析的重点.流动比:流动比是衡量公司偿还短期债务的能力,以及应回收与库存变现的能力.这方面的分析数据大约有几个,流动资产比、速动资产比、应收款流动、回收期、库存流动. 通常流动资金越大越好,但光看这个数据并不代表什么,如果流动资金在今年有5％的增长,同时,我们看到销售增加了9％.那么,这个公司的财务状态就非常好.在BI开发的过程中,对于流动资产比到底多少应该是具体BI参数,对于不同的公司应该是不同的.参阅美国上市公司,有人认为应该大于2,才能认为是公司运营良好.✧速动资产比速动资产是指现金、有价证券、应收款,它与流动负债的比大约1,那么就可以被认为其流动资产可以偿还流动负债了,如果这个数据是1.2,那么这个公司的库存管理是非常好的.✧经营利润率经营利润率主要是分析一个公司的毛利润,经营收入占销售收入的比例.对于集团化管理的公司来说,这是经常性的指标,一般来说,一个公司毛利润很高,而经营利润却比较低,那一定有某个环节是需要进行调整了.具体的实际情况,应该是五花八门,什么情况都有.BI系统上很难给出一个具体的问题所在,是需要派人进行处理的,一般常见可能有几个问题:A、销售人员出现问题.销售人员可能有吃里扒外的现象,通过公司进行洗钱,内外勾结,从中私囊.B、公司的管理层出现问题.这个有两个方面,一个是机构的问题,行政人员过多.一个是各种娱乐费用、公司汽车豪华等等问题.C、行业问题.对于行业问题,是属于公司战略管理方面的.对于战略管理方面BI的开发思想,采用的最直接的数据就是财务分析的这个数据,如果毛利润在整体下降,那么在战略管理的BI系统中,就会有一个提示,提示公司某一个业务,其原来定义的项目生命周期是否应该做调整,是否应该开发新的产品与业务来源,公司资金的分配计划中,也许,就因为这些数据的分析,需要重新进行一次调整.对于BI的财务分析来说,主要是对一段时期的数据进行对比与分析,当然,通过最新的一些数据,BI系统也能做一些判断,但企业经营是一个非常复杂的事情,虽然达到理想中的五级管理成熟度.但是信息化所设计的知识领域实在太宽,很难在所有的企业管理领域都能成为专家,所以,做信息化是一个团队的行为,只有依靠团队的智慧,才可能真正达到企业需要的信息化. 信息化只是一个工具,明白工具的核心,其实,不需要任何信息化,也能成就一个高成熟度的公司来.对于囊中羞涩的公司,更是应该明白这个道理.信息化的核心是一个体系,相互配合相互支撑的体系.➢人力资源决策分析(HR-BI)HR-BI帮助HR经理通过多种方法查看数据,包括多层次的分析表把数据经不同的标准(成本、地域、机构和人群)进行快速简洁地分析;可视性分析报告用直观的图例形式表现;区别于一般性仅展现业务结果的报表系统,HR-BI可以通过建立一系列HR指标分析模型(HR Metrics),对HR相关数据的深入挖掘与多维分析,达到HR与企业经营的连接,实现HR对企业经营战略的支持.人力资源基础信息,可以根据任意条件及视角进行人员的分类,并对关心的问题进行逐层钻取.在费用模块针对费用做一些费用方面的分析,并可对关心数据进行自定义钻取.下面将演示不同的视角分类,以便抛砖引玉,实际项目中按需求均可调整、添加.从部门维度查看人员分布情况,并可以点击进入下一层查看相关人员(查看的同时将在上面的员工基础信息处显示员工的基本信息）从职称维度查看人员分布情况,并可以自定义点击进入下一层查看相关人员信息.从学历维度查看人员分布情况,并可以自定义点击进入下一层查看相关人员信息.从年龄维度查看人员分布情况,并可以自定义点击进入下一层查看相关人员信息.从户籍维度查看人员分布情况,并可以自定义点击进入下一层查看相关人员信息.➢综合分析纵向横向BI应用到今天,有两大发展趋势:一方面向纵深发展,针对单独业务强化分析,例如针对销售针对财务的专业分析;另一方面则向横向扩展,将企业内部多业务整合横向联动分析通过分析销售来联动的体现出对HR对CRM对财务等等其它模块的影响.我们在看待事物的时候,如果从不同角度看,往往会得出不同的结果.在对业务数据进行分析时,也会有这种现象.如现在对某个区域的销售数据进行分析.如果以年销售额来分析的话,也许可以发现每年的销售收入都在成比例增长.这是一个不错的结果.但是如果从客户的角度出发进行分析,管理员可能会发现一些老客户的销售额在逐渐降低.销售收入的增长都是靠新客户来拉动的.这个结果就不怎么如人意.老客户的丢失,在很大程度上说明企业的客户满意度不是很高,或者说客户的回头率不理想.从这个案例中可以看出,在对BI数据进行分析时,要从多个纬度对同一数据进行分析.这是管理上的需要.BI通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智决策的软件解决方案.BI的出现,使管理决策者有了真实可靠而又及时的依据来进行战略调整和业务决策,而不是像过去那样只能依靠经验或者过时的信息.这对于在适应瞬息万变的市场环境中求生存、求发展的现代企业来说意义重大.例如电信运营商要分析哪些人总是不及时缴费,一般都会猜测收入低的人往往会缴费不及时.但是,通过数据挖掘,你可能发现是家住在五环以外的人不及时缴费,然后再进一步在五环外作市场调研,又发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费.这种信息就来得更加可信而且真实.也就是说,企业的业务人员在日常的工作中应用BI的话,也会取得好效果.据悉,云南移动近期建立的高价值个体分析系统就是面向一线人员,通过对用户的异常行为进行告警,并具有贴近业务的大量选择器功能,为客户经理的日常维护和用户分析工作提供了支撑.这是BI从企业高层的战略工具向一线人员应用工具转变的典型案例➢最后BI的普及未来在那里?BI在未来的普及是市场发展的使然,是企业危机意识在IT系统建设上的直接体现.BI的普及是BI发展的终极之路,但就目前而言,现阶段还难以得到中国企业的认可,还需要时间的积累.对于BI在未来的普及,借助业界成熟的BI工具,快速实现不同行业客户的业务模型和数据模型,满足客户对于BI业务需求,帮助客户建立可持续性发展的集团企业BI应用平台.与此同时,还可以提炼优秀企业的管理模式和管理实践纳入中国管理智库,以对标管理提升BI应用价值.虽然对于中国用户来说,目前对于BI的应用主要集中在商业分析、数据仓库和数据挖掘这三个方面.但随着新技术的不断发展,未来的商业智能应用会更加广泛.。
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。
