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商业智能

智慧商务综述

摘要：通过分析我国及国外一些有关智慧商务的相关文献，揭示目前智慧商务领域的基本情况。本文先分析当前现状建立智慧商务的必要性，从智慧商务的概念产生与形成逐步分析，介绍了智慧商务的目前总体研究状况，包括智慧商务的模式、集成方法、商业模式、应用，在此基础上进一步挖掘智慧商务给社会带来的好处并且展望智慧商务的未来发展趋势。

关键词：智慧商务；模式；发展趋势；意义

要約：

キーワード：スマートな商業、モデル、傾向、意義

一、引言

通过IBM在全球500多名经济学家进行的调查，预计地球上面系统的系统因为效率低下造成的损失达到15-20亿美元的浪费，在这其中商务系统（库存积压、产品启动失败、原材料浪费、低效率的营销活动等）是浪费情况最严重的区域。现在的消费者越来越不能忍受因制造厂家低效率造成的这些后果，并且他们也不会再死守这些产品或品牌。随着科技的进步发展，信息量平均每18个月就会翻一番，但是被真正利用起来的数据量也就只有5%-10%，为了把大量的数据转换成有用的商业信息以增加企业的利润，智慧商务应运而生。

二、智慧商务的必要性与必概念

2.1智慧商务的必要性

客户就是上帝在商界是一条亘古不变的真理，但是如今一类新客户群体正在改变着买方和卖方之间的交易规则，出现了这样的新趋势：以技术、业务透明性和大量信息为依托，这些客户希望通过物理、数字和移动工具在他们认为合适的时间以他们认为合适的方式与公司进行协作，他们希望就所以的渠道获得一致体验，他们彼此交流看法，只需要一步点击操作便可支持或贬毁某个品牌。

随着电子商务的发展，我们已经进入了客户授权时代，经过IBM公司调查数据发现，人们每天发送微博的数量至少在155M，有75%的人相信广告公司不说真话，由于库存缺货错过的销售金额为$93 billion。从这三个数字我们可以清楚的看出：①客户现在无限制的访问信息，可以立即与世界分享；②社交网络和移动商务极大的改变了买方和卖方之间的动态：③客户期望的服务、价格和交付一直在不断提高。由于以上几个方面造成的一些负面影响辐射从客户到企业乃至整个行业，最明显的就是零售业。因此，零售业为了应对这些问题就必须从原材料，产品生产、配送、服务等方面重新塑造供应链。而重新塑造的供应链不能单靠以前的电子邮件营销和网本页面，这就要求必须实现智慧商务。

2.2智慧商务的概念

智慧商务（BI)是IBM 公司在2011年4月在北京发布“智慧商务”战略，作为智慧地球项目的延续，主旨在于帮助公司在这个快速变化的数字世界中为客户、合作伙伴及股东创造更高价值的特殊方法。

所谓的智慧商务就是将客户放在所有运营活动的中心位置，分析关键客户和运营数据，从多渠道购买行为到社会媒体内容，并且构建能够帮助公司据此来制造、营销、销售和服务产品的业务流程。这种业务模式深入到商对商供应链深处，将业务伙伴、供应商和厂商联系在一起，允许整条供应链通过协作来预测客户需求并解决全球商务网络效率过低的问题。智慧商务的商机在于将客户洞察转化为行动，实现新业务的流程，帮助公司采购、营销、销售和维护其产品和服务。

智慧商务覆盖以客户为决策及行动中心的购买、营销、销售和维护流程，能够帮助公司提高客户忠诚度、增加收入和利润、提高灵活性。智慧的商务能够增强客户价值，与公司当前销售的产品类型或销售方式无关。这是因为智慧的商务不仅将客户放在库存优化或逆向物流等特定业务流程的中心位置，而且还提供高级方法允许公司基于深入的客户和市场洞察力来循序渐进地改造整个业务模式 ——从公司如何实现创新直到如何设计运营流程。

智慧商务是区别并且高于电子商务的，在采购方面，要求创建高效的、质量符合需求的、更具性价比优势的采购环节；在市场营销方面，以往很多人觉得市场营销是一门艺术，更倾向于黑箱式的操作，实际上市场营销更多的是科学，因此商业智能更加趋向于加强科学化管理；在销售过程方面，更多地把销售过程看作是服务提供过程，不能使销售过程过于僵硬，过于具有侵略性，确保正确的时间点送达客户正确的产品或服务；在售后服务方面，必须确保培育一个良性的客户关系体系。

三、智慧商务的核心技术

智慧商务实际是数据转化为信息的技术，它的目的就是把最初的操作型数据转化成对商业决策有用的商务信息。其过程如下图所示。

从智慧商务建立的角度看，构建一个完整的智慧商务系统需要以下三种核心技术：

1、数据仓库技术。数据仓库是20世纪80年代由数据仓库创始人之一W.H.Inmon 定义为：面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的集合。它用于支持管理中决策制定的过程。总而言之数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合，它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。它与传统数据库最大的区别在于，它是用于企业商务分析处理，而数据库是用于企业的日常事物处理，并且数据仓库克服了传统数据库缺乏集成性、主题不明确、分析处理效率低等不足。数据仓库的体系结构如下图所示

原始数据数据集成数据存储数据分析工具信息

2、数据挖掘技术。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘有①分类模型，根据商业数据的属性将数据分派到不同的组中；②关联模型，主要描述一组数据的项目的密切程度；③顺序模型，主要用于分析数据仓库中的某类与时间相关的数据，并发现某一时间段内数据的相关处理模型；④聚类模型，是在没有给定划分分类的情况下，根据信息的相似度进行信息聚集的一种方法。聚类模型的核心就是将某些明显的相近程度的测量方法转换成定量测试方法。

3、联机分析处理。主要通过多维的方式来对数据进行分析、查询和报表的处理。联机分析处理的流程如图

用户分析需求分析结果界面业务空间分析服务集成服务方法库基本服务数据分析/应用层数据存储层数据集市元数据业务数据仓库数据获取外部数据源

各类数据源数据集

数据仓库

数据仓库与OLAP的关系是互补的，现代OLAP系统一般以数据仓库作为基础，即从数据仓库中抽取详细数据的一个子集并经过必要的聚集存储到OLAP存储器中供前端分析工具读取。

四、智慧商务集成方法

智慧商务主要有四个组成部分，下面分别阐述着四个方面。

4.1价值链战略

价值链战略是哈佛商学院教授迈克尔.波特于1985年提出的，企业的价值创造是通过一系列活动构成的，这些活动可分为基本活动和辅助活动两类，基本活动包括内部后勤、生产作业、

而辅助活动则包括采购、技术开发、人力资源管理和企业基础设施等。这些互不相同但又相互关联的生产经营活动，构成了一个创造价值的动态过程，即价值链。价值链较偏重于以单个企业的观点来分析企业的价值活动、企业与供应商和顾客可能的连接，及企业从中获得的竞争优势。加上因特网与电子商务带来的影响，在1995年Rayport和Sviokla提出虚拟价值链，虚拟价值链以实物价值链为基础，是实物价值链的信息化反映，但是它又高于实物价值链。现代信息经济和人们对数据化信息商品的需求，使得虚拟价值链管理不仅创造附加价值，而且还可以创造价值。不同于实物价值链的是，它的每一个价值增值环节都可以创造价值，从而给企业带来竞争优势。智慧商务则倾向于虚拟价值链，智慧商务可将公司的方法告诉整条价值根据客户需求调整业务模式，以便重新安排从内部创新到供应链管理的所有事物，构建灵活的业务以便适应瞬息万变的客户需求。

4.2核心业务解决方案

企业核心业务是与多元化经营相联系起来的概念，通常核心业务是指一个多元化经营的企业或企业集团中具有竞争优势并能够带来主要利润收入的业务。企业的核心业务在企业的业务组合中，一定是在该行业中最具有竞争能力的业务。核心业务可以给市场和消费者一个明确的概念：“我（企业）主要是做什么的。”

如果明确核心业务方案则会使企业市场份额处于领先地位；产品盈利能力较强，有好的盈利模式，并且这种盈利模式并不容易被复制；具有较强的抗竞争能力，消费者对产品忠诚度很高；能提高企业综合能力，稳固财务基础核心业务的扩张战略。因此，核心业务解决方案业务是智慧商务的组成的必不可少的一部分。从战术角度看智慧商务提供特定解决方案来解决公司在整个商务生命周期中遇到的各种问题。每个解决方案不仅为创造客户贡献力量，而且还与其他的智慧商务解决方案相似。

4.3高级分析工具。

大数据分析应用情形中增长最快的当属高级数据虚拟化。现在，技术进步使得企业可以将存储和硬件成本大幅下降的同时，更有效地存储和管理、分析各种类型的海量数据。越来越多的企业借助现实中的各类复杂数据和海量信息实现了快速增长，因为这些数据是它们以前并不了解或者没有完全认识到的价值信息。有越来越多的企业正在使用高级分析工具来对大数据集进行分析，从而创建基于各种数据的高复杂可视化模型从整个企业的角度看，各公司继续致力于通过收集和分析数据来满足不断变化的客户需求。分析工具能够帮助公司从销售、商店运营、社会媒体及客户忠诚度计划等来源获得洞察力。

4.4工作负载优化系统

由于业务分析需要建立大量的模型，进行海量的运算，对硬件的性能也提出了前所未有的挑战；软件与硬件的高效融合将成为不可回避的命题。因此，IBM公司发布了工作负载优化系统。

工作负载优化系统可以从三个方面去理解：1、是为工作负载而优化，工作负载就是应用，每一个应用程序应用程序的特点是不一样的，为什么不一样呢?因为这些应用程序都是用来支持不同的业务。2、很多时候我们碰到一些工作负载是要解决一个具体业务问题。我们可以通过把不同的系统加上软件整合在一起，在工厂里进行预安装、预调优的组合，这是第二个层面为工作负载优化的做法。3、针对这些非常具体、非常特别的工作负载，把一个混合的系统，把不同的处理器组合在一起，把某一些工作拆分成不同的部分，适合于在不同的引擎上运行。这种做法是更加客户化，能够适合更大的效率。所以，工作负载优化，即是让不同业务应用、不同平台架构、不同系统环境的工作负载，满足无缝链接和同步发展，实现灵活共享。

运行高效的企业意味着运行灵活的企业，优-化所以系统集成运营流程以及自动执行流程将使公司能够集中精力做最擅长的工作，为客户服务。

五、智慧商务的商业模式

智慧商务的商业模式是以客户需求为中心。社交媒体推动着电子商务发生变化，让这一信息技术与商业社会相结合的产物更深层地触动商业模式的变革。同时，客户全新的信息获取和交互方式给企业带来了各种巨大的挑战;企业和消费者之间的中间渠道被进一步压缩，价值的迁移使得企业需要思考价值链的构造。以前是企业通过分销链将商品交付到客户手中，而现在，这个商品流变成了一个互动的反馈环路，消费者、生产商、分销商、媒体和营销商都在其中扮演新的角色。这些颠覆力量正在为消费者赋予权力，提升他们对总体客户体验的期望。电子商务的潮流正在向“以客户为中心”变化，也在促成传统行业中企业的变革，甚至推动其转型。这种从卖方到买方的权力转移正在重新界定“商业”一词的定义。

无疑，这给企业带来了各种巨大的挑战。制造商通过分销链将商品交付到客户手中的模式已经转变成为一个互动的反馈环路——消费者、生产商、分销商、媒体和营销商都在其中扮演新的角色。公司不再将“销售”视为组织的传统职能，而是将之视为它们与业务伙伴协力向消费者提供的一系列不断发展的服务

六、智慧商务的相关应用及其应用范围

智慧商务主要用于业务分析（主要是通过解各种受众以及相关利益方的独特分析需求，可以发挥商业智能解决方案的全部潜能）和决策管理方面（通过预测分析让组织能够在制定决策以前有所行动，以便预测哪些行动在未来最有可能获得成功），并且商业智能还可以用于辅助建立信息中心（如各种工作报表和分析报表）。

智慧商务的实施步骤比较复杂，整个系统的运行会涉及到企业管理、信息系统、运作管理、数据仓库、数据挖掘、数据分析等众多门类知识。因此除了必须选用合适的智能软件外还要正确的实施方法。需求分析是商业智能实施的第一步，在开展其他活动之前必须明确企业对商业智能的需求；其次要进行数据仓库建模，通过对企业需求的分析，建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，并规划好系统的应用架构；再次，进行数据抽取，数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中，在抽取的过程中还必须将数据进行转换，清洗，以适应分析的需要；然后，建立商业智能分析报表，通过分析报表可以按照用户的个性需求进行开发，或者用户也可以自己进行开发；之后，对用户进行培训和测试，对于开发—使用分离型的商业智能系统，最终用户的使用是相当简单的，只需要点击操作就可针对特定

的商业问题进行分析；最后，对系统进行改进和完善，任何系统的实施都必须是不断完善的，

商业智能系统更是如此，通过一段时间的测试和使用后对出现的新问题进行解决，提出建议

对系统进行改进和完善

需求分析

系统网络书籍等

数据仓库建模

联合整合存储形象化

数据抽取

数据的来龙去脉时间

智能分析报表

检查丰富

培训和测试

建议安全选择应用

改进和完善

七、智慧商务的未来发展趋势

与决策支持系统（DSS）、主管信息系统（EIS)相比，智慧商务更具有美好的发展前景，

随着科技的发展，商业智能需求市场持续增长。企业也不会仅仅的停留在事物的处理过程中

而是更加注重对企业数据的有效开发和利用。商业智能的发展趋势可以划分为以下几点：

1、商业智能解决方案走向完整。任何一个符合社会潮流的新事物的出现，都是一个从

不完整走向完整的过程，现在无论是国内还是国外的企业都处于一个对先进商业智能技术的

迫切需要的时期，IBM公司提出的商业智能解决方案，淋漓尽致的展示了商业智能的先进技

术和强大的功能，因此也正好适应企业迫切需求的也样的一大趋势；尤其是在国内，IBM的

商业智能是第一个进入中国市场的比较完正的商业解决方案，更加迎合了国内企业的需求。

因此，商业智能的发展将是更加趋向于完整。

2、从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展。这是商业智能应用的一大趋势，也就是

说在企业现有的应用系统中，如财务、人力、销售等系统中嵌入商业智能组件，使普遍意义

上的事务处理系统具有商业智能的特性。考虑商业智能系统的某个组件而不是整个商业智能

系统，比如将OLAP技术应用到某一个应用系统，一个相对完整的商业智能开发过程，如企

业问题分析、方案设计、原型系统开发、系统应用等过程是不可缺少的。

3、从传统功能向增强型功能转变，在功能上更具有可配置性、灵活性。随着科技的进

步，企业对科技的要求程度越来越高，这就必将是商业智能的功能从最初的传统型向增强型

过渡。商业智能系统的范围从为部门的特定用户服务扩展到为整个企业所有用户

服务。同时，由于企业用户在职权、需求上的差异，BI系统提供广泛的、具有

针对性的功能。从简单的数据获取，到利用WEB和局域网、广域网进行丰富的交互、决策信息和知识的分析和使用。

4、解决方案更加开放、更加个性化。21世纪是一个展现个性化的世纪，每一个企业或每个人都有着自己其他企业或个人不同的背景和情况，这就要求企业在为解决客户的需求时使方案按照每一客户的实际需求去量身定做，这就决定了商业智能解决方案会更加的开发和个性化。

八、智慧商务的应用的意义

智慧商务广泛的应用与企业，对企业的生存和发展具有决定性的作用，主要表现在

1、促进企业决策流程。商业信息系统增进企业的资讯整合与资讯分析能力，把公

司内部和外部的资料整合成有效的决策资讯，根据企业产品未来的需求分析，让企业经理人大幅增进决策效率和改善决策品质。

2、降低企业运营成本。企业可以随时查询动态报表，及时掌握企业运营成本，进

行弹性的模组设计，并且能够随时启用线上分析处理对运营中产生的问题进行及时的处理和解决，协助预测规划，从而降低企业运营成本。

3、协同组织目标与行动。商业信息系统加强企业资讯传播能力，及时消除需求者

和公司职员之间的认知差距并可让更多人获得更有意义的资讯。全面改善企业之体质，使组织内的每个人目标一致、齐心协力。

结论

电子商务的下一站是智慧商务，目前企业的运营都是基于电子商务，并且电子商务是企业运营的重要方式，但是电子商务的运用也存在一些功能上的不足。智慧商务是一个巨大的进步，尤其是IBM的收购战略已经在多通道空间明确的市场领导地位，智慧商务并非只是电子商务的功能上的延伸，智慧商务已经慢慢的渗透到现实的生活中，虽然智慧商务的发展和完善还需要一段时间，但是从目前电子商务的发展趋势和智慧商务的功能、市场前景来看，智慧商务必然是取代目前的电子商务，成为企业运营的主流。就目前智慧商务的发展形势来看尤其是旅游、零售商和银行三大行业会是智慧商务的首批吃螃蟹者。

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BI(商业智能)四大厂商产品及阐述20090914

BI（商业智能）四大厂商产品及阐述20090914 2007年，商业智能（business intelligence，下称BI）市场上的厂商掀起过并购狂潮，2008年则轮到客户来选兵择将了。目前，业界最大的4家厂商都向客户承诺：“想要满足企业全部BI和数据管理需求的整套基础设施吗？我们能够办到。想让更多的员工利用BI吗？我们照样能行。”总而言之，每家厂商都在向你兜售他们的BI平台。面对他们的种种说词，你究竟应该耐心倾听还是堵上自己的耳朵呢？先了解一下他们各自的BI策略，将有助于你做出正确的决定。在去年短短的一年内，甲骨文公司（Oracle，下称甲骨文）收购了海波龙公司（Hyperion，下称海波龙），SAP公司买下了博奥杰软件公司（Business Objects，下称博奥杰），国际商用机器公司(IBM)则吞并了Cognos公司。根据国际数据公司（IDC）的资料，在价值70亿美元的BI工具市场上，包括微软公司（Microsoft，下称微软）在内的四大BI厂商目前占据了半壁江山，预计该市场今年将获得11%的增长。如今，四巨头正精心打造各自的平台，为客户提供整个企业层面的BI软件解决方案，所有与用户信息相关的IT系统都将被纳入其中。他们致力于将传统的BI工具（如查询、报表和仪表盘）与各自的其他软件产品（包括数据库、中间件、企业应用程序以及协作软件等）更好地整合在一起。与此同时，他们还表示将继续开发和支持能与对手厂商的软件良好兼容的BI工具。不过，你最好别相信这一点。因为厂商的开发团队在为各项目分配时间和资金时肯定会有所取舍，而他们自己的产品毫无疑问将被放在首位。甲骨文、IBM和微软会鼓动你在采购数据库和BI工具时都选择他们的产品，但你得小心，别太过依赖同一家供应商。MicroStrategy公司的首席执行官（CEO）迈克尔〃塞勒（Michael Saylor）就表示：“首席信息官（CIO）都不愿被某一家厂商的产品绊住手脚，他们更愿意选择那些给他们留有自由空间的厂商。”该公司是硕果仅存的几家独立BI厂商之一，塞勒坚持认为“独立的BI平台才是最可靠的”。不过，利用主要的几家软件或数据库厂商来为企业打造BI平台也有好处。这些厂商可以帮你把涉及广泛的技术需求拼接到一起，在全公司范围内建立BI 平台，同时尽量减少合作厂商的数量。在对厂商进行评估时，你得看看自己对心目中理想的BI平台有何标准。如果你认为一切都取决于数据库，那么甲骨文或IBM可能会是最佳选择。如果你想让用户有更多方法对公司交易系统中的数据进行分析，那就看看SAP的产品。如果公司中用到BI最多的人是首席财务官（CFO），那么甲骨文和SAP则是上上之

商业智能(BI)项目可行性研究报告

商业智能（BI）项目第一章、商业智能(BI)项目总体介绍第一节、项目名称商业智能（BI）项目第二节、商业智能（BI）概念商业智能又名商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。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。可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），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、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。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。

商业智能

商业智能系统的功能构架来自：中国计算机用户作者：cgd007 日期：2004年02月02日浏览次数：2096 作者：滕桂法发表：2003.11.12 目前，很多厂商活跃在商业智能（下面称BI）领域。事实上，能够满足用户需要的BI产品和方案必须建立在稳定、整合的平台之上，该平台需要提供用户管理、安全性控制、连接数据源以及访问、分析和共享信息的功能。BI平台的标准化也非常重要，因为这关系到与企业多种应用系统的兼容问题，解决不了兼容问题，BI系统就不能发挥出应有效果。这里我们通过对一个实验室的BI系统模型（我们将其称为D系统）进行功能解剖，来介绍BI系统。 D系统是一个面向终端使用者，直接访问业务数据，能够使管理者从各个角度出发分析利用商业数据，及时地掌握组织的运营现状，作出科学的经营决策的系统。D系统可实现从简单的标准报表浏览到高级的数据分析，满足组织内部人员的需求。D系统涵盖了常规意义上商业智能（BI）系统的功能，主要构架包括以下几个方面。读取数据 D系统可读取多种格式（如Excel、Access、以Tab分割的txt和固定长的txt等）的文件，同时可读取关系型数据库 (对应ODBC)中的数据。在读取文本和数据的基础上，D系统还可以完成：连接文本把2个CSV文件中的共同项目作为键（Key），将所需的数据合并到一个文件，这样可以象操作数据库一样方便，但无须用户编程即可实现。设置项目类型作为数据的项目类型，除按钮(button)（文字项目）、数值项目以外，还可以设置日期表示形式的日期数据项目、多媒体项目和不需要生成按钮但在列表显示中能够浏览的参照项目。期间设置日期项目数据可以根据年度或季度等组合后生成新的期间项目。同样，时间项目数据可以根据上午、下午或时间带等组合后生成新的时间项目。设置等级对于数值项目，可以任意设置等级，生成与之相对应的按钮。例如，可以生成与年龄项目中的20岁年龄段、30岁年龄段的等级相对应的按钮。分析功能关联/限定关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是，事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。D系统把这种关联的分析设计成按钮的形式，通过选择有/无关联，同时/相反的关联。对于结构化的数据，以客户的购买习惯数据为例，利用D系统的关联分析，可以发现客户的关联购买需要。例如，一个开设储蓄账户的客户很可能同时进行债券交易和股票交易。利用这种知识可以采取积极的营销策略，扩展客户购买的产品范围，吸引更多的客户。显示数值比例/指示显示顺序 D系统可使数值项目的数据之间的比例关系通过按钮的大小来呈

商业智能(BusinessIntelligence)介绍090804

商业智能（BusinessIntelligence）介绍前言 2007年3月，甲骨文以33亿美元价格收购企业绩效管理软件厂商Hyperion(海波龙)，同年4月，BusinessObjects宣布收购Cartesis，BusinessObjects公司需要支付的总交易金额为2.25亿欧元(约合3亿美元)现金。10月8日，德国软件巨头SAP周日表示，将以48亿欧元(约合68亿美元)现金收购法国商业智能软件开发商博奥杰(BusinessObjects)。商业智能并购金额如此巨大，显示必须有相应的市场规模，BI公司才会拥有如此市值。昂贵的商业智能分析软件，必然伴随着商业智能分析项目的高额软件使用许可费用和实施成本，这还不包括项目实施潜在的失败风险！最重要的，商业智能看似日益普及，中小企业是否可以从中受益？什么是商业智能呢？先让我们来看看有关权威机构是如何对商业智能定义的！第一部分权威机构对商业智能的定义 GartnerGroup --（全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司。其研究范围覆盖全部IT产业，就IT的研究、发展、评估、应用、市场等领域，为客户提供客观、公正的论证报告及市场调研报告，协助客户进行市场分析、技术选择、项目论证、投资决策） l商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。 2商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。 IDC --（是IDG（国际数据集团）旗下子公司，全球著名的信息技术、电信行业和消费科技市场咨询、顾问和活动服务专业提供商） l商业智能是一组软件工具的集合：（1）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，不包括适用于专业人士的成品报告生成工具（2）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（3）数据挖掘（DataMining）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。（4）数据集市(DataMart)和数据仓库（DataWarehouse）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。（5）主管信息系统(EIS，ExecutiveInformationSystem) 通俗地说BI就是收集相关信息并加以分析，以帮助您做决策。成功的BI系统多采用了数据仓库技术。 AMT --（AMTGroup是国内管理理念、管理工具与信息技术领域创办时间最长、最具影响力的权

睿思BI商业智能系统V3.0技术白皮书

目录引言 (3) 简介 (3) 系统作用 (3) 基本概念 (4) 系统架构 (5) 数据仓库架构 (5) ETL架构 (6) 数据源 (7) 数据导入 (8) 数据转换 (9) 任务管理 (10) 任务日志 (11) 系统功能 (12) 数据建模 (12) 多维分析 (14) 表格 (15) 图形 (16) 钻取 (17) 聚合 (19) 时间偏移 (19) 筛选及排序 (20) 其他功能 (21) 睿思报表 (22) 报表设计器 (22) 报表页面 (27) 报告 (28) 仪表盘 (29) 仪表盘定制 (29) 选择数据 (30) 选择组件 (30) 编辑组件数据 (31) 配置组件属性 (32) 决策者视图 (32) 移动BI (33) 系统技术特点 (34) 系统性能 (36)

引言简介企业在经营过程中每天都会产生大量的业务数据，比如销售、采购、库存、客户、营销等数据，随着规模的不断扩大，数据越来越多，管理成本也越来越大，如何充分利用业务数据，让管理者看到数据背后的危机与机遇，提高决策准确性，降低管理成本是现阶段急需解决的问题。另一方面，管理者对企业经营分析的要求越来越高，以前简单的报表系统已经不能满足需要，管理者需要功能更加强大的在线分析系统来帮助分析，以支持决策。睿思BI-商业智能V3.0解决方案以数据仓库技术为依托，采用ETL抽取企业在经营过程中产生的业务数据并集中于总部数据中心，利用数据仪表盘、多维分析、数据挖掘等技术构建商业智能平台，为管理者提供及时、准确、科学的决策依据，降低管理成本，助力客户构建智慧型企业。系统作用 1. 整合业务数据在各业务系统中，数据不流通，形成信息孤岛，商业智能解决方案建立统一数据仓库，整合业务数据，给管理者提供统一视图，统一决策界面。 2. 支撑决策从数据中分析企业发展趋势，挖掘新的商业机会，根据数据决策，提高决策的及时性及准确率。 3. 降低运营成本，提高利润基于系统分析内容，管理者能了解产品结构、分销渠道、工作流程和服务方式，通过优化企业资源及流程，从而降低运营成本，提高利润，增强企业在市场上的竞争能力。

商业智能分析论文

数据仓库与数据挖掘论文题目BI技术应用现状及相应软件工具介绍评语：学院计算机工程学院班级计算1314 姓名 __苏帅豪___ 学号 201321121109 成绩指导老师曾勇进 2016年 6 月 12 日

BI技术应用现状及相应软件工具介绍 [摘要] 商业智能是从大量的数据和信息中发掘有用的知识，并用于决策以增加商业利润，是一个从数据到信息到知识的处理过程。本文从当前商业智能实际出发，清晰阐述了商业智能的概念，总结和分析了商业智能发展的现状,并对商业智能今后的发展做出了展望。与此同时,客观分析了目前我国商业智能发展的状况,介绍了BI工具的情况。使我们能够认清形势,更好地发展。 [关键词] 商业智能、cognos、数据仓库、查询与报表 [正文] 1.商业智能概念：提到“商业智能”这个词，网上普遍认为是Gartner机构在1996年第一次提出来的，但事实上IBM的研究员Hans Peter Luhn早在1958年就用到了这一概念。他将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。” 在1989年，Howard Dresner将商业智能描述为“使用基于事实的决策支持系统，来改善业务决策的一套理论与方法。”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。可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，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、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。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、转换和装载，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、联机分析处理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。

商业智能微网与解决方案

地产智能微网解决方案该方案主要针对商业建筑如办公楼、购物中心、机场、车站、医院、科技馆、博物馆、体育馆等大型建筑等，提供清洁能源利用的整设计应用屋顶光伏，体解决方案。方案结合商业建筑特点及用能需求，配置一定容量的储能系统，组成并网型智能微网系统。利用微网能量管理系统，确保清洁能源的优先及高效利用，节约传统能源，实现商业地产的清洁用能、经济用能、智慧用能，达到节能、环保、经济、高效的用能效果，打造绿色、节能、环保、高效的公共建筑用能新模具有很好的经济效益和社会生态效益。树立良好的社会公共形象，式，智能微网可以并网运行，也可以离网独立运行，并可以实现在不同运行模式之间的平滑无缝切换，因此也可以作为商业建筑的应急电源和灾备电源，确保特殊情况下重要负荷的可靠持续用电。

专业资料．一体化户用微网系统解决方案在用户自有建该方案为单个用户提供清洁能源利用的一体化微网解决方案。筑及空间，设计风、光、建筑一体化清洁能源使用方案，结合一定比例的储能元微网同市电联网运行并采取自发自-用电系统，（电、件热）建立户用智能微网发用、余电上网、电网调节的智能运行控制模式，在市电网故障时自动切换到离网之间。5kW-50kW运行模式继续供电。户用微网系统容量一般在

专业资料．绿色海岛智能微网解决方案

偏远无电地区的生产生活用电问该方案主要用于解决孤立海岛、题。利用分布式风力发电、光伏发电作为主要电源，结合高性能储能用电的-装置，并利用柴油发电机作为后备电源，建设具备发电-配电独立微电网系统，解决当地居民的用电难、用电贵的问题。利用柴油发电机组作为备用电源，可以降低系统对储能的容量要求，减少储能设备投资，并提高独立微网的供电可靠性。该解决方案提供的微网系统可以为负荷提供持续稳定的高品质电力供应。

几种典型的商业智能(BI)系统架构分析

几种典型的商业智能(BI)系统架构分析 1、简单的BI架构这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。 2、联合的BI架构（Federated BI Architecture）这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。 2、1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture）·通常用于中小组织·需要良好的保管者的沟通·需要高级执行者买进·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的） 2、2 分布式逆向BI架构（Distributed Upstream BI Architecture）·中小组织和大型组织都适用·是大多数从下

至上注重实效表现的逼近系统·更多的考虑多数人意见·更多的限制于大多数人意见·实施团队需要良好的沟通 2、3 集中式的顺序BI架构（Centralized Downstream BI Architecture）·适用于长期数据仓库项目·用于紧密配合多管道的在巨大组织中到处存在的DW/DM系统·经常目标设定为特殊功能组织或行政中心·需要高层在所有的拥有者进行决策·需要为已有系统在实施团队和支持团队建进行良好的沟通 2、4 分布式顺序BI架构（Distributed Downstream BI Architecture）·适用于大型多元化组织·容易适应各种不同的冲突·容易转换到不同的环境·需要为已有系统在实施团队和支持团队间进行良好的沟通 2、5 混合型BI架构（Hybrid BI Architecture）·比任何理想化模型更接近现实情况·更适应自然的联盟·元数据集成更具有挑战性

商业智能可视化分析系统

商业智能可视化分析系统数据可视化是商业智能系统的前端，负责与决策者进行交互，是实现数据呈现和分析操作功能的可视化交互工具。可视化系统对于决策者获取决策依据、进行科学的数据分析、辅助决策人员进行科学决策显得十分重要。因此商业智能的可视化系统对于提升组织决策的判断力、整合优化企业信息资源和服务、提高决策人员的工作效率等具有重要的意义。数字冰雹的商业智能可视化系统具备以下功能：一、多视图整合、交互联动基于多种形式的可视化视图，展示数据在不同维度下呈现的数据背后的规律。在任一视图当中，点击数据区块、图例，全部数据视图都会按照相同的筛选条件显示各自统计指标的数据分析结果。实现了最简单直观的操作模式，实现了全局数据联动筛选分析；帮助用户快速了解全部数据指标在不同维度下的的走势、比例、关系；使用户可以全方位了解企业运行态势，并快速把握数据背后的规律，达到洞悉数据价值的目的二、支持数据上卷下钻

数字冰雹可视化平台，可以面向上到全球乃至宇宙空间的全局态势数据，下至某一设备传感器的任意时点数据记录，逐级数据的上卷下钻，呈现数据整体与局部的关系。三、科学专业的交互分析手段平台提供了一套科学专业的统计数据分析方法和丰富多样的数据显示、交互功能，针对海量数据繁多的指标与维度，按主题、成体系、有针对性的呈现复杂数据背后的联系。包括： ?数据历史回放?数据预警报警?实时监控?推演仿真?数据筛选查询?信息标绘功能四、超高分辨率、多屏联动、触控交互支持 ?平台可实现高达五千万像素的超清单机输出，并且具备优异的显示加速性能；?系统架构支持主从屏联动、多屏联动、自动翻屏、指定页面输出的屏幕等大屏展示功能，并且提供优异触控交互支持。 ?充分体现用户在信息化建设、大数据分析应用领域的高水准。

商务智能论文

主流商务智能解决方案的对比和分析作者：彭潇勇软工一班2010302580155 摘要：针对市场上五种比较流行的商务智能解决方案供应商的产品进行了不同角度的分析与对比，指出了各种解决方案之间的共性和特性，并分析对比了各个产品之间的优劣势。以此作为国内企业寻找切合本企业实际利益的商务智能解决方案的一个依据。 1、引言：商务智能，指用现代数据仓库技术、在线分析技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商务智能（Business Intelligence，简称BI）最早由Gartner Group于1996年提出。Gartner将BI定义为“各种不同的应用程序和技术，可用于收集、存储、分析、共享数据并提供数据访问，从而帮助企业用户做出更好的业务决策。”商务智能的基本理念便是提升业务洞察力，将数据信息转化为商务价值。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。借助这一手段，企业可以在市场更加多变、竞争更加激烈、组织越来越复杂、规模越来越庞大的商业环境下高效运营、正确决策、快速响应，从而实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转化。因此商务智能应该被看成是一种更好的为企业制定决策提供数据支持和信息知识的解决方案。既然是解决方案型的技术，便不是一个高下立判的问题。因此我们便有必要对一些主流BI解决方案进行有针对性的分析，提取出其中值得企业关注和投资的信息，以便为企业选择BI解决方案提供一个有针对性的依据。一下便是有关IBM、Microsoft、Oracle、SAS、SAP 这五大BI解决方案提供商的对比分析。 2、五大主流BI解决方案提供商的对比： 2.1、IBM商务智能解决方案特性： IBM 公司在数据仓库/商业智能行业处于领先地位, 根据Survey. com 的2001 报告“数据仓库解决方案”, IBM 的市场占有率将近61% 。全世界跨各行各业的公司都选择了IBM的BI解决方案来帮助他们更具有方向性、更有利润的运营。 IBM具有如此庞大的市场占有率，这与其分布于世界各地的数千名BI咨询专家，以及由在BI方面具备提供解决方案资格的IBM业务合作伙伴组成的巨大网络分不开的。借用集成了各种不同类型的BI工具的DB2，IBM公司具备了相当丰富的经验和专长来开发经济高效、全面的解决方案，可以满足不同行业的具体需求和单个客户的需求。 IBM使用DB2 Warehouse Manager 构建数据仓库。有助于简化和加速构建数据仓库原型，以及后续BI系统的开发与配置。同时，用于构建和管理数据仓库架构的IBM 工具使企业能够构建和提供与Web 数据源相集成的数据仓库, 并且能够构建稳固、可扩展的数据中心和业务应用。 2.2、Microsoft商务智能解决方案：进入2010年以后，微软的Office 2010、SharePoint2010、SQL Server 2008 R2等重头产品相继发布，从此，微软推出了一个新的组合型商业智能解决方案。在这个解决方案中，微软强调商务智能的平民化，即企业的每一个员工都可以很容易的上手进行数据分析挖据并得到自己想要的数据。在底层有了SQL Server做保障，用户只要精

(完整word版)几种典型的商业智能(BI)系统架构分析

几种典型的商业智能（BI）系统架构分析目前，随着商务智能理论的不断发展，商务智能的系统架构已经从单一的理论衍生出多种架构，如分布式商务智能架构，联合商务智能架构等。下图是前BO公司定义的商务智能的基本架构，它是一种开放式的系统架构，可以分布式集成现有的系统。从这个架构中，我们可以比较清楚的看出目前商务智能架构的模式。包括数据层、业务层和应用层三部分。数据层基本上就是ETL过程。业务层主要是OLAP和Data Mining的过程。在应用层里主要包括数据的展示，结果分析和性能分析等过程。在实际应用中，由于每个公司的规模和组织架构的不同，在实施商务智能选择系统架构的时候要结合公司的特点，选者最合适的架构。下面就介绍几种现实系统中的几种BI架构。 BO公司定义的BI架构 1、简单的BI架构这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。

2、联合的BI架构（Federated BI Architecture）这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。 2.1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture） ·通常用于中小组织 ·需要良好的保管者的沟通 ·需要高级执行者买进 ·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的）

BI-商务智能功能模块详解

BI Business Intelligence 商业智能 AI Artificial Intelligence 人工智能 NN Network Node 网络结点 OLAP On-Line Analytical Processing 联机分析技术 OLTP 联机事务处理产品案例① BI.Office是由菲奈特软件公司自行研发的商业智能平台产品，其核心技术是商业智能（Business Intelligence）相关技术，包括数据仓库/ 联机分析处理/ 数据挖掘等技术，以及报表处理、数理统计、AI、NN、经济学、管理学等，在目前国内市场的商业智能技术和产品中，处于领先水平。 BI.Office采用业内先进的Web Service技术架构，实现基于Web的分布式组件应用，保证了平台独立和较强的伸缩能力，同时最大程度地独立于软件厂商，保证了客户投资和系统升级能力。BI.Office实现了多种数据源的无缝集成，支持IBM、Microsoft、Oracle等不同类型的OLAP Server，同时支持对OLAP、OLTP和数据仓库的集成访问。【技术层次】 BI. Office 在研发过程中成功应用了XP、RUP和MSF等软件工程理论，把国外成熟的过程控制理论综合应用到了软件产品的生命周期中。【编程规范有利于软件的升级维护】 BI.OFFICE——基于Web Service架构先进的产品技术框架设计，技术架构基本上分为四层：客户端用户图形界面、Web Service Runtime层、业务逻辑层（远程组件）和数据库访问层【产

品架构】产品功能特点 1.查询清晰的查询结果格式预览，分离查询的格式和数据信息；业界最流行的两种OLAP钻取方式，分别是层叠式和覆盖式；先进的多维查询操作方式，提供三个轴的灵活定制，包括旋转、分页、切片等；表格和图形的信息互动，多表多图可同时实现查询钻取功能；提供自定义指标和自定义维成员等OLAP扩展功能，弥补实施过程的遗漏，同时能支持复杂的工业函数和用户扩展的分析要求；

BI商业智能系统

随着企业各种信息系统的建设和完善，企业所拥有的数据越来越多。决策者面对的问题已经不再是缺少信息，而是如何得到正确的信息以帮助制定决策。典型的公司拥有数十乃至上百个应用，但是却难于从中提取、综合、使用这些系统的数据，继而从数据中提取有用的信息，发掘并提升数据的价值。商业智能(Business Intelligence，简称BI)提供了提取数据、处理加工、信息访问的技术手段。经过多年发展，其运用范围逐渐由支撑特定业务过程的战术性决策发展到在企业范围内系统化地创造价值。因此，越来越多的企业已将其视为战略性的企业应用。商业智能通过将分散在企业各系统中的数据进行整合，使得繁琐的信息获取过程变得简便易行。任何用户都能够容易的运用这些技术进行决策，业务执行、业务管理、企业管理各个层次上的用户都能够使用不同的工具和技术做出明智的决策，全方位

的提高企业的竞争力。信息技术在企业中的地位正在由业务支撑工具逐步走向中心性地位，在很大程度上影响着企业如何开展业务和创造新的价值。企业要求IT系统不仅要能够支撑特定业务的执行，而且还要能够创造出新的价值。由于IT在业务中逐步走向中心地位，对这些信息的访问也需要扩展到原来创建系统所服务的对象之外。系统之间越来越需要广泛的互相连接，以及扩展连接到客户和合作伙伴的系统。与此同时，由于系统是业务的载体，所以必须要能够跟随业务变化而变化，成为快速革新的助推器而不是障碍。作为企业的关键资产，IT不仅被期望是一个运行良好的成本中心，而且是企业成长和扩张的贡献力量。业务对IT要求的多种重要能力：广泛互联的能力：连接客户、合作伙伴，赋予员工新的能力。通过将内部员工、合作伙伴和客户的数据进行整合，并进行加工和提炼后再提供出来供内部员工、合作伙伴和客户使用，商业智能系统提升了三者业务上互相联接的能力适应变化的能力：随着业务的发展而变化，促进而非阻碍业务发展。创造价值的能力：在业务的各个不同层面上创造价值。商业智能系统为企业各个不同层面的人提供合适的工具和信息，使得获取准确信息和做出明智决策的能力不仅仅局限于决策层，而是

商业智能

概念商业智能的概念于1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处工作原理商业智能 (BI) 交付了一个简单的承诺：在全组织范围内交付更出色的决策制订，从而提升业务绩效。如果您确信对企业数据的洞察是可靠的、明智的和完整的，那么就可以信任所制订的全部决策。有了这种程度的信心后，即可安然无忧地提升业务绩效、树立竞争优势、实现企业目标。 Microsoft BI 有助于交付值得信任、可靠的决策制订，其关键步骤有三个第一步：优良的数据为用户提供一种找到所需数据的方法，这些数据采用了一种有助于制订决策、易于理解的格式。Microsoft SQL Server 2005 能帮助改进数据过程。SQL Server 2005 提供了一个企业就绪、久经考验的关系引擎，可存储海量数据，支持高查询负载、高性能和群集，可扩展到满足最大的企业需求。

可为大量用户轻松访问。第二步;利用工具获取更深洞察力为最终用户提供资源，帮助他们制订准确、自信的决策。其中一种已被许多人使用、理解和信任的工具就是 Microsoft Office Excel。在Excel 2007 版本中，Microsoft 为分析、可视化数据和获得数据洞察的能力进行了大量投资。第三步:使决策与公司目标一致前两个步骤帮助各员工作出单独决策。步骤 3 帮助改进整个组织内的企业级决策制订。Microsoft Office PerformancePoint Server 2007 提供了整合全部企业数据（从销售到 HR，从运营到财务）的信息视图，从而使之成为可能。决策制订现在有了丰富的上下文，捕获了整个企业的所有工作。 Office PerformancePoint Server 2007 构建于 SQL Server 2005和 Microsoft Office 2007 系统之上，它采用以下三种关键方法优化

腾讯云-商业智能分析服务平台概述

商业智能分析服务平台产品概述

目录产品简介产品概述 (3) 产品优势 (4) 自服务数据准备 (4) 全面 HTML5 (4) 拖拉拽式操作 (4) 丰富图表展示能力 (4) 交互式探索分析 (4) 丰富主题风格和门户首页 (4) 嵌入集成第三方系统 (4) 产品功能 (5) 基础版 (5) 企业版 (5) 应用场景 (6) 数据即时分析与决策 (6) 报表与自有系统集成 (6) 大屏可视化展示 (6)

产品简介产品概述 19-11-26 19:49:51 腾讯云商业智能分析 BI，整合永洪科技的产品能力，为您提供自服务数据准备、探索式多维分析、企业级管控和报表展现能力，是新一代敏捷自助型 SaaS BI 服务平台。您可通过拖拽式自服务操作进行交互式分析，几分钟完成一套数据可视化报表，快速获得数据分析结果，挖掘数据潜在价值。腾讯云提供两种版本的商业智能分析来满足不同级别的用户对数据分析可视化的需求场景。基础版：为入门级用户提供简单易用的数据分析可视化服务。功能包括多数据源接入、多数据类型支持、本地文件上传、数据表自动建模、制作图表和表格等。企业版：为中高级用户提供强大丰富的数据分析可视化服务。功能除包括基础版的所有功能外，还提供交互式探索联动分析、数据门户、多风格主题、定时邮件推送和分享仪表盘、报表嵌入第三方系统等企业级应用。

19-07-24 10:20:41 自服务数据准备用户可快速完成异构数据源关联、异常数据过滤、维度度量扩展、缺失值填充、去重、拆分列、范围分组、格式转化等数据预处理功能。全面 HTML5 采用 HTML5 前端框架，优化交互使用流程，易用性提升，页面响应更迅捷。拖拉拽式操作通过拖拉拽方式对任意数据探索、分析、交互，满足用户个性化、临时性的报表统计需求。丰富图表展示能力提供柱图、饼图、线图、盒须图、雷达图等20余种图表，同时支持通过 URL 嵌入任意第三方组件，更加方便地将外部信息载入报告。交互式探索分析通过笔刷和缩放两种联动方式，即可灵活对数据进行多维分析、探索式分析，释放数据的价值。丰富主题风格和门户首页内置颜色风格各异的主题供用户选择。同时用户基于网格、标签和堆栈三种组件，即可灵活地定制企业门户首页。嵌入集成第三方系统支持以 URL 方式快速嵌入第三方系统。

商业智能(BI)定义和解决方案

商业智能定义和解决方案什么是商业智能？商业智能，或，是一种统称，泛指用于对一个企业的原始数据进行分析的各种各样的软件系统。商业智能（）是由若干相关的活动组成的领域，包括数据挖掘，在线分析处理，查询和报表。企业用商业智能（）来提高决策制定，降低成本和识别新的商机。商业智能（）不仅仅只是公司的报表或从企业系统中引导出信息的一套工具。信息主管通过商业智能（）来发现企业内低效的，需要改进的商业流程。利用现在的商业智能（）工具，商业人士可以随时自己开始对数据进行分析，而不要等待来运行一个复杂的报表。这样民主化的信息访问让用户在做商业决策时有了硬性数据的支持，否则就只能基于直觉来做出决策。虽然商业智能（）有光明的前景，但它的安装启用却受到技术和企业文化挑战的困扰。高管们必须确认在商业智能（）系统中所用的数据是干净与一致的，所以用户才会信任它。什么样的企业会使用系统？象，，和这样的连锁餐馆业大量地使用着商业智能（）软件。他们用商业智能（）做出战略决策，诸如在菜单上添加什么新品，哪一种菜式要被删除和哪一个业绩欠佳的店要被关闭。他们还用商业智能（）来决定战术的事项，象与食品供应商重新谈判合同和找到改进低效率流程的

机会。因为连锁餐馆深受日常商务运作的驱动，而商业智能（）对他们经营上的帮助是如此的重要，所以他们成为所有行业中使用的中坚力量，而真正地从这些系统中得到实际价值。的关键组件之一业务分析是在各种行业中成为一个成功企业所必不可少的，在专业的体育团队像波士顿的，奥克兰的和新英格兰的中，业务分析就更加的必不可少。利用一种分析的方法，在四年中赢得了三次美国橄榄球超级杯大赛。这个球队在很多方面都用到了数据和分析模型，无论是在场内还是场外。深入的分析帮助这个球队在全美橄榄球联盟（）的薪资上限之下选择球员。的教练与球员对比赛录相和统计资料的研究是出了名的，教练阅读由经济学者写的关于足球赛结果的统计概率的学术文章。在场外，这只球队利用详细的分析评价和改进全体球迷体验。在每一场主场比赛，举例来说，会特别安排至人进行定量测定体育场的食物、停车、人员、浴室整洁和其他因素。在零售业，沃尔玛（）利用大量的数据和分类分析来帮助它占领市场。在赌博业的竞争中改变了它的基调，从建立大型赌场转向分析周边客户的忠诚度和服务上。亚马逊（）和雅虎（）不仅仅是电子商务网站，他们忙于分析和遵循一种测试和学习的方法转变商业。一年要做多次的实验来鉴定理想的客户和为信用卡定价。谁应该起到领导的作用？

商务智能与决策支持——案例及案例分析

商务智能与决策支持教学案例案例1：光大银行商务智能系统的实施一、案例内容成立于1992年8月的光大银行，作为国内最大的股份制商业银行，拥有众多客户群，几百个分支机构遍布国内外;同时光大银行以领先的理念为客户提供种类繁多的金融服务。对于一个如此庞大的机构，如此繁多的金融服务，管理的复杂性可想而知。近年来，通过综合柜台业务系统、阳光卡系统、网上银行系统和办公自动化系统等一系列信息化基础建设，光大银行率先实现了业务系统全国联网和总行数据大集中。在成功实现业务系统全国联网和总行数据大集中后，经营管理分析方面又出现了一些亟待解决的新问题，如：统计数据不够及时准确、对决策分析缺乏专业化系统化支持、报表处理效率低、数据共享差、难以为以客户为中心的经营管理模式提供充足的信息支持、业绩考核没有理想的IT系统为支撑等等。众多新问题的出现是银行管理层始料未及的。为了尽快突破海量数据的“封锁”，挖掘其中蕴涵的知识和信息，光大银行决策层于2002年初开始立项商业智能及数据仓库系统。光大银行根据自身情况，以实际需要为导向，对各家方案的优劣进行仔细分析、反复考察、综合考虑。最终，菲奈特软件公司的高端商务智能产品BI.Office以其领先的技术和简便的操作从众多竞争者中脱颖而出，赢得了光大银行决策层的一致青睐。经过商议，双方在国际结算业务统计分析、对公业务统计分析、信贷风险管理、客户经理业绩考核等方面签定了一系列合作计划。为了降低实施风险，将从国际结算业务统计分析系统开始，各个项目逐步实施。成功的选型是光大银行商业智能应用系统成功实施的开始。国际业务部商业智能的应用证明，光大银行所采取的“以部门为基础实施数据处理”的决定是正确的，也是务实的。从2002年12月开始，菲奈特BI.Office商业智能应用平台相继应用于光大银行其他几个业务部门，形成相应部门的商业智能系统。这些商业智能系统以数据仓库技术为基础，把分散在各个业务系统的数据进行整合，数据经过清洗、转换，加载到数据仓库；再采用OLAP 和Data Mining等技术，为管理决策人员提供强大、灵活的日常查询和决策支持。一个应用实例：有一段时间存款余额持续不断的增长，但是同期的流失客户数也在不断增长，这个问题引起了业务部分析人员的高度重视。该分析人员通过系统进行自助分析，最后发现，问题的根源在于很多客户经理为了完成揽存目标，费了大量的人力和成本开拓新行业、新客户，而忽略了对老客户的关系管理，才出现了存款余额和流失客户数同时增长的怪想象。于是马上向主管领导反映，当天就在全行下达了整改通知，及时阻止了不良趋势的蔓延。” 目前，光大银行的商业智能系统已经成为管理层进行战略实施、绩效考核不可或缺的工具；各级业务人员的日常经营分析在很大程度上也有赖于该系统的支持。BI.Office在光大银行取得了圆满成功。二、案例点评通过案例，我们了解到光大银行选择了BI（商业智能）系统，很好的解决了利用数据进行分析，从而为决策提供强有力支持的问题，提高了工作效率和质量，达到了较高的投资回报率。其实，不难发现银行业的业务数据已经或者正在实现“大集中”，数据大集中为提高BI系统的成功率、缩短项目周期、降低系统实施成本、提高项目投资回报打下了良好的基础。随着国内银行与境外银行竞争的加剧，应用BI系统进行风险分析、业务决策将是国

几种典型的商业智能BI系统架构分析

几种典型的商业智能（BI ）系统架构分析目前，随着商务智能理论的不断发展，商务智能的系统架构已经从单一的理论衍生岀多种架构，如分布式商务智能架构，联合商务智能架构等。下图是前 BO 公司定义的商务智能的基本架构，它是一种开放式的系统架构，可以分布式集成现有的系统。从这个架构中，我们可以比较清楚的看岀目前商务智能架构的模式。包括数据层、业务层和应用层三部分。数据层基本上就是 ETL 过程。业务层主要是 OLAP 和Data Mining 的过程。在应用层里主要包括数据的展示，结果分析和性能分析等过程。在实际应用中，由于每个公司的规模和组织架构的不同，在实施商务智能选择系统架构的时候要结合公司的特点，选者最合适的架构。下面就介绍几种现实系统中的几种 BI 架构。 BO 公司定义的BI 架构 1、简单的BI 架构这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。 fl: FTL 14 FLL 育一 H 屮 iirlHig Infrastructure 1 — Intetgradcn Qijer^ 叭別FS 毎 wr ffi*. WM. sew L 粹磚舸tn 砒餌51心1血；K3i 0^4 T 4.; Fit

2、联合的 BI 架构(Federated BI Architecture ) 这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，夕卜包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的 Metrics 度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL 工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI 架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。 12 Soppily Cho3ln Or-a-cle Fliuiidal^ Sl&fcel C RIM Mud! Party 2.1 集中逆向 BI 架构 (Centralized Upstream BI Architecture ) ?通常用于中小组织 ?需要良好的保管者的沟通 ?需要高级执行者买进 ?受限于逆向成功惯例(成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的) Infoinwrl A at! |o 15