betway88必威商业智能(BI)选型手册(转载)商业智能(BI)选型手册(转载)

摘自http://articles.e-works.net.cn/bi/Article126429.htm

摘自http://articles.e-works.net.cn/bi/Article126429.htm

1、前言

1、前言

   
互联网时代公司数目见爆发式增长,全面考验着店的数额处理同剖析能力。面对大容量、多样性、高增长的数据多店铺数无所适从,除了吃大量管制与存储资金外并从未吃合作社带来真正的值,大量底多寡堆积为企业带来了了不起的挑战。然而数据现已渗透到了号内外各个层面,因此想如果由大的商店数被“掘金”就亟须发信息化动用强有力的支撑。

   
互联网时代公司数目显现爆发式增长,全面考验着商家的数额处理同剖析能力。面对大容量、多样性、高增长的数量多柜一再无所适从,除了消耗大量管制及存储基金外并不曾让商家带动真正的值,大量的多少堆积让柜带来了惊天动地的挑战。然而数据已渗透到了合作社内外各个层面,因此想如果起大的信用社数遭到“掘金”就必有信息化动强有力的支持。

   
近年来大数据、云计算、移动使用、社交等新兴技术风靡世界,技术的换代以及环境之熟与了商家于信息化运用及再次多元化的选取。随着中国打造号信息化采取之不断深入,在谋业务管理精益的而,信息化对决策的支持、对于市场前沿的洞察力成为了更加多号深化应用的倾向。根据Gartner数据,2013年全球商务智能(Business
Intelligence, BI)与析软件(包括BI平台,企业绩效管理CPM套件,分析下及进取的分析方法)营收总计达144亿美元,与2012年的133亿美元相比,增长8%。2013年中国区商务智能和析软件总营收达到11亿7母580万头条,较2012年增长13.5%。2014年以来,商务智能进入了一个基础性变革阶段,根据Gartner
2015年BI魔力象限研究告诉显示,商业智能分析市场刚刚处在全面过渡时期。大多数商厦还当选取新一代数据挖掘工具或交互式分析平台。尽管市场涨幅减缓,但是多年来店需求一直维持稳定。

   
近年来特别数量、云计算、移动采用、社交等新兴技术风靡世界,技术之翻新及环境之熟与了合作社于信息化运用上重复多元化的抉择。随着中国做信用社信息化使的不断深入,在谋求业务管理精益的以,信息化对决策的支撑、对于市场前沿的洞察力成为了更进一步多企业深化应用的主旋律。根据Gartner数据,2013年全球商务智能(Business
Intelligence, BI)与析软件(包括BI平台,企业绩效管理CPM套件,分析利用和先进的分析方法)营收总计达144亿美元,与2012年的133亿美元相比,增长8%。2013年中国区商务智能和分析软件总营收达到11亿7主580万头,较2012年提高13.5%。2014年吧,商务智能进入了一个基础性变革阶段,根据Gartner
2015年BI魔力象限研究告诉显示,商业智能解析市场刚刚处在全面过渡时期。大多数店还以挑选新一代数据挖掘工具或交互式分析平台。尽管市场增幅减缓,但是多年来店铺需求一直维系平稳。

   
目前中国BI市场依然在诸多免明朗的素,技术界也产生众多混沌的处,细分市场的发展趋势也设有十分挺的差异,随着大数量、移动等采用之普及,以及海量的数额还加快了BI的革命。因此,企业以增选BI产品之时光需要梳理出清的笔触,找到满足需求的熨帖产品。为夫,e-works本在客观、中立、公正的基准,发布商业智能(BI)选型手册,分析BI软件选型的中心及步骤,介绍主流BI软件之骨干功能及制品特色,为大面积企业拓展BI软件选型提供指南。

   
目前华夏BI市场仍旧存在不少非明朗的元素,技术界为时有发生众多混沌的远在,细分市场之发展趋势也是非常十分的差异,随着大数据、移动等使之推广,以及海量的数目还加快了BI的变革。因此,企业在挑选BI产品之时节用梳理出清晰的思绪,找到满足要求的适合产品。为是,e-works本方成立、中立、公正的标准,发布商业智能(BI)选型手册,分析BI软件选型的要义及步骤,介绍主流BI软件的主干力量与活特点,为广泛企业开展BI软件选型提供指南。

2、商业智能(BI)概述

2、商业智能(BI)概述

    2.1  BI的内涵

    2.1  BI的内涵

   
来自维基百科的解释是:“商业智能,又如商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、在线分析技术、数据挖掘和数目显现技术拓展多少解析为实现商业价值。”
BI并无是最近才有新兴名词,早于1996年Gartner
Group的霍华德·雷斯内尔(Howard
Dresner)就已提出,并定义其也同样好像由数据仓库(或数额会)、查询表、数据解析、数据挖掘、数据备份和恢复等一些组成的、以助公司决策为目的技术以及以。

   
来自维基百科的说是:“商业智能,又如商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、在线分析技术、数据挖掘和数目表现技术拓展数据解析为实现商业价值。”
BI并无是近来才有的新兴名词,早以1996年Gartner
Group的霍华德·雷斯内尔(Howard
Dresner)就已经提出,并定义其也同一看似由数据仓库(或数量会)、查询表、数据解析、数据挖掘、数据备份和还原等部分构成的、以援手企业决策为目的技术以及利用。

   
在摸底概念的而要正确理解商业智能的内蕴,e-works认为,BI的内涵在于回顾过去、总结现在和展望未来。即首先使告知企业领导已经有了啊工作?结果什么?其次会报管理者发生这些结果的现实原因是什么,该使用何种政策解决?再则是告诉管理者企业以可预见的未来会晤时有发生什么?于这以还能够实时的报告管理者企业在发什么工作,完成的速情况怎么样,是否落实了既定目标,是否需要就调动策略?只有明确了这些问题才会从根本上理解BI。

   
在打听概念的以务必正确理解商业智能的内涵,e-works认为,BI的内蕴在于回顾过去、总结现在与展望未来。即首先使告企业领导人员都起了呀事情?结果什么?其次会告知管理者发生这些结果的求实原因是呀,该行使何种政策解决?再则是告管理者企业在可预见的明天见面发出啊?于此同时还能够实时的晓管理者企业在发什么工作,完成的速情况怎么样,是否贯彻了既定目标,是否用这调动政策?只有明确了这些问题才会从根本上理解BI。

    2.2  BI的价值

    2.2  BI的价值

   
经过长年累月信息化的推动,企业内部积累了各种源不同业务部门的数码。这些混乱的数额让商家带动了深特别的困扰:

   
经过多年信息化的递进,企业中积累了各种源不同业务部门的数量。这些混乱的数为合作社带动了要命十分之赘:

  •     企业数爆发式井喷,数据存储的硬件成本造成IT负累;
  •     数据存储于不同之下系统中,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了数码获得、管理、分析的难度;
  •     企业数类复杂多样,多为不结构化数据,管理暨扒的难度好;
  •     传统老旧的多寡表现形式无法适应现代化企业管理要求;
  •     企业战略调整缺乏有力之数码支撑。
  •     企业数爆发式井喷,数据存储的硬件成本导致IT负累;
  •     数据存储于不同之利用系统面临,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了数获得、管理、分析的难度;
  •     企业数量列复杂多样,多吗非结构化数据,管理暨打的难度好;
  •     传统老旧的多寡表现形式无法适应现代化企业管理要求;
  •     企业战略性调整缺乏有力的数目支撑。

   
尽管连增多的数目给铺的管理造成了无小之困扰,然而最中心之题目则是介于这些纷繁的数额还非还能够称为信息,不可知吧公司所用。身处激烈竞争条件之商店对海量的多少与日益增多的数据管理资本,更期望会察觉数的商业价值。BI软件的价值在那通过技术手段从企业相继应用体系的混乱数据遭到提出有因此之多少并展开科学的整,以保证数据的正确和一致性,并与过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load),的进程,合并及一个机构数据会或企业的数据仓库中,在这基础及采取得当的BI工具,
针对不同要求进行多维数据解析以及发掘,并由此可视化手段将结果定期或执行展示被有关人口,最终为公司决策提供支持,达到辅助商家盈利增利、规避风险、提升作用以及竞争力的目的。

   
尽管不断追加的数额被商家之军事管制导致了无聊之麻烦,然而最核心的题目虽是在乎这些扑朔迷离的数目还非还能称为信息,不可知吧商家所用。身处激烈竞争条件的庄给海量的数据以及日益增多的数量管理资产,更盼能察觉数的商业价值。BI软件之价值在那通过技术手段从店铺相继应用体系的烂数据被提出有因此之数据并进行正确的整治,以保证数据的正确和一致性,并与过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load),的过程,合并到一个单位数据会或公司之数据仓库中,在斯基础及行使得当的BI工具,
针对不同需要开展多维数据解析以及开,并经可视化手段将结果定期或履展示给相关人口,最终也公司决策提供支持,达到辅助企业赢利增利、规避风险、提升效果以及竞争力的目的。

  2.3  BI的关键技术及职能

  2.3  BI的关键技术及功效

    BI关键技术

    BI关键技术

   
商业智能的关键技术主要概括:数据仓库(数据会)、数据挖掘、ETL(数据的取、转换与加载)、联机分析处理
(OLAP)、数据可视化技术等。

   
商业智能的关键技术主要包括:数据仓库(数据会)、数据挖掘、ETL(数据的提取、转换与加载)、联机分析处理
(OLAP)、数据可视化技术等。

  •     数据仓库(数据会)
  •     数据仓库(数据会)

    数据仓库(Data Warehouse)之父比尔·恩门(Bill
Inmon)在1991年问世的“Building the Data
Warehouse”(《建立数据仓库》)一开中所提出的定义:“数据仓库(Data
Warehouse)是一个面向主题的(Subject
Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史转变(Time
Variant)的数集合,用于支持管理决策(Decision Making
Support)。”数据仓库技术是为有效的以数据并及统一之环境面临坐提供决策型数据看,因此当BI的施行过程被,大量来源商家各种管理体系的数目要募及整理,需要数仓库技术之支撑。

    数据仓库(Data Warehouse)之父比尔·恩门(Bill
Inmon)在1991年问世的“Building the Data
Warehouse”(《建立数据仓库》)一开中所提出的定义:“数据仓库(Data
Warehouse)是一个面向主题的(Subject
Oriented)、集成的(Integrated)、相对平稳的(Non-Volatile)、反映历史转变(Time
Variant)的多寡集合,用于支持管理决策(Decision Making
Support)。”数据仓库技术是为着使得的用数据并及联合的环境被以供决策型数据访问,因此于BI的执行进程中,大量来源于企业各种管理网的数要募和整,需要多少仓库技术的支持。

   
面向主题。数据仓库中之数据是准一定之主题或者说决策支持的需求点进行集团的,一个主题通常与大多独操作型信息体系有关;

   
面向主题。数据仓库中的多少是准一定之主题或者说决策支持的需求点进行集体的,一个主题通常和大多个操作型信息体系有关;

   
数据并。数据仓库的数据来源于分散的操作型数据,将所急需数由原来的数目被抽取出来,进行加工和合,统一和综合之后进入数据仓库;

   
数据并。数据仓库的数产生来于分散的操作型数据,将所待数由原本的多寡中抽取出来,进行加工与集成,统一和综合之后入数据仓库;

   
相对稳定。数据仓库是不可更新的都以时间如生成之,稳定之数目因单纯读格式保存,且未照时间改。

   
相对稳定性。数据仓库是不可更新的都以日使转变之,稳定之数额为单纯念格式保存,且无随日改。

  •     数据挖掘
  •     数据挖掘

   
数据挖掘是依赖于数据库的大度多少中揭晓出含有的、先前不解的连产生地下价值的信息之经过。作为一如既往栽核定支持过程,它要依据人工智能、机器上、模式识别、统计学、数据库、可视化技术相当,高度自动化地剖析公司的数量,做出归纳性的推理,从中挖掘有秘密的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出对的裁定。

   
数据挖掘是乘于数据库的雅量数据遭到宣布出含有的、先前一无所知的连起机密价值的音之长河。作为同种核定支持过程,它根本因人工智能、机器上、模式识别、统计学、数据库、可视化技术相当,高度自动化地分析公司的多寡,做出归纳性的推理,从中挖掘出地下的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的仲裁。

  •     ETL
  •     ETL

   
透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load)即ETL。作为BI/DW(Business
Intelligence)的为主和灵魂,能够遵循联合之条条框框集成并增强多少的价,是负好数据由数据源向目标数据仓库转化的进程,是实行数据仓库的重要性步骤,用户从数据源抽取产生所待的数目,经过数据清洗,最终随预定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。在小卖部推行BI的进程中,ETL面临的顶老挑战是接收数据时其源数据的异构性和小质量。

   
透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load)即ETL。作为BI/DW(Business
Intelligence)的中坚和灵魂,能够遵循统一的平整集成并提高多少的价值,是承受好数据由数据源向目标数据仓库转化的历程,是实施数据仓库的重大步骤,用户从数据源抽取产生所急需的数,经过数清洗,最终以优先定义好之数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中失。在商家履行BI的经过遭到,ETL面临的极致特别挑战是接收数据时其源数据的异构性和低质量。

  •     联机分析处理 (OLAP)
  •     联机分析处理 (OLAP)

   
联机分析处理(OLAP)系统是数据仓库系统最根本的采取,专门设计用来支持复杂的解析操作,侧重针对决策人员和高层管理人员的核定支持,可以根据分析人员的渴求高速、灵活地拓展充分数据量的纷繁查询处理,并且因为同一种直观而易懂的花样将查询结果提供于决策人员,以便他们规范掌握公司(公司)的经状况,了解对象的需要,制定科学的方案。

   
联机分析处理(OLAP)系统是数据仓库系统最要害的使,专门计划用来支持复杂的分析操作,侧重针对决策人员和高层管理人员的决定支持,可以依据分析人员之求迅速、灵活地开展好数据量的错综复杂查询处理,并且为同等栽直观而易懂的形式将查询结果提供于决策人员,以便他们规范掌握公司(公司)的经营状况,了解对象的需,制定对的方案。

  •     数据可视化技术
  •     数据可视化技术

   
数据可视化主要旨在借助图形化手段,清晰有效地传达与关系信息。其中心思想是将数据库被各个一个多少项作为单个图元元素表示,大量之多寡集构成数据图像,同时将数据的依次属性值以差不多维数据的款式表示,可以打不同之维度观察数,从而对数码开展双重透之考察和分析。在其实的商业智能应用中时时坐图、图像、虚拟现实等容易为人人所识别的办法展现原有数据里面的复杂关系、潜在信息与发展趋势,以便更好地使所主宰的信息资源。数据可视化的家伙根本是报表类(如JReport,Excel,水晶报表等)和BI分析工具(如BO,BIEE等)。

   
数据可视化主要旨在借助图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。其主干思想是以数据库被各个一个数量项作为单个图元元素表示,大量之数码集构成数据图像,同时以数据的逐一属性值以差不多维数据的款型表示,可以打不同之维度观察数,从而对数码开展双重透之相和分析。在实际的商业智能应用被不时因为图、图像、虚拟现实等易为人人所识别的法展现原有数据里面的繁杂关系、潜在信息及发展趋势,以便更好地运所掌握的信资源。数据可视化的家伙关键是回报表类(如JReport,Excel,水晶报表等)和BI分析工具(如BO,BIEE等)。

    BI功能

    BI功能

   
BI软件的绝特别成效就是经对数码的剖析也决策支持提供增援。Ganter曾经定义过BI应用之20只功能点,包含BI架构、元数据管理、基层Web服务、开发环境、可视化开发环境、数据迁移、业务规则、协同工作流、报表、仪表盘、查询发布、实时或因时间的数码获得、高级分析和数码挖掘等。经过综合的分析e-works总结道一个独立的BI产品应有着的效力点重要不外乎以下几只地方:

   
BI软件之最好可怜职能就是是经对数据的解析也决策支持提供救助。Ganter曾经定义过BI应用之20独功能点,包含BI架构、元数据管理、基层Web服务、开发环境、可视化开发条件、数据迁移、业务规则、协同工作流、报表、仪表盘、查询发布、实时或冲时间之数码获得、高级分析和数码挖掘等。经过综合的分析e-works总结道一个典型的BI产品应有有的机能点主要包括以下几独面:

  •     数据管理
  •     数据管理

   
能由不同之异构系统面临取得有价之数,并会轻轻松松实现数量的询问、归集和出口,实现对商厦数量的科学管理。

   
能于不同之异构系统受到获有价之数,并会轻轻松松实现数据的询问、归集和输出,实现对商厦数的科学管理。

  •     数据解析
  •     数据解析

   
充分利用OLAP,Legacy等数解析技术实现对数码价值之变现,为合作社决策提供数据支撑。

   
充分利用OLAP,Legacy等数据解析技术实现对数码价值的见,为商家决策提供数据支撑。

  •     集成和支出
  •     集成及付出

   
系统以装有一流架构的底蕴及,具有灵活的系出同集成性能。在架设、元数据管理、数据迁移、规则流程等都能开展个性化的出,并能够促成同任何职能的飞速集成。

   
系统以颇具一流架构的底子及,具有灵活的系开发与集成性能。在搭、元数据管理、数据迁移、规则流程等都能够展开个性化的付出,并能促成同其他力量的快集成。

  •     可视化的多寡显示
  •     可视化的数据显示

   
系统有报表、仪表盘、实时数据展示等可视化功能,并因个性化需要提升可视化展示的客户体验。

   
系统所有报表、仪表盘、实时数据展示等可视化功能,并冲个性化需要提升可视化展示的客户体验。

  •     其他个性化功能点
  •     其他个性化功能点

    针对不同商店不同之事体决策需要开发有的一对个性化功能点。

    针对不同公司不同之业务决策需求开发有之有的个性化功能点。

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祈求1 典型BI系统架构

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希冀1 典型BI系统架构

    BI与BA、绩效管理

    BI与BA、绩效管理

    业务分析≠商业智能,BA(Business
Analysis)即工作分析,核心功能是扶助公司了解现状并会预测未来。

    业务分析≠商业智能,BA(Business
Analysis)即工作分析,核心力量是扶持公司了解现状并会预测未来。

    企业绩效管理(EPM,Enterprise Performance
Management)主要针对同的、可识别的KPI(关键绩效指标),对工作绩效进行衡量与分析,以支持工作绩效的解析以及管理,以业务流程改进为核心,指导用户完善决策过程,使战略实施更可行。EPM主要是接连战略暨计划至实施之进程,监控财务及运营结果跟目标的距离并提供分析,驱动公司限制之绩效改善。BI则是兑现监控、发现、集成、分析、计算、报表、指导、模型、可视化、预测、预警、驱动行动等。因此,可以了解吧BI是EPM的辨析平台,两者在应用领域、功能区划、系统布局上还来醒目的差别。

    企业绩效管理(EPM,Enterprise Performance
Management)主要对同一的、可辨识的KPI(关键绩效指标),对事情绩效进行衡量和剖析,以支撑工作绩效的剖析及治本,以业务流程改进为核心,指导用户完善决策过程,使战略实施更加有效。EPM主要是接二连三战略及计划到执行之进程,监控财务与营业结果跟对象的出入并提供分析,驱动公司限制的绩效改善。BI则是兑现监督、发现、集成、分析、计算、报表、指导、模型、可视化、预测、预警、驱动行动等。因此,可以领略吧BI是EPM的分析平台,两者在应用领域、功能分、系统组织上且来鲜明的异样。

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祈求2  BI与BA、绩效管理
 

贪图2  BI与BA、绩效管理
 

3、商业智能(BI)技术发展趋势

3、商业智能(BI)技术发展趋势

    3.1 移动BI

    3.1 移动BI

    移动BI(Mobile Business Intelligence)
是依赖通过利用移动终端设备,使得用户会随时随地获取所待的政工数据以及分析展现,完成独立的剖析及决策用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着移动使用之推广,企业对于管理软件可“移动”的需增强快速,用户逐年希望由此智能手机等走设备交给数据,并获取分析报告,实现无处不在、无时莫以的实时动态管理,这将吃传统BI带来巨大的长足。尽管BI厂商对于移动BI的显现形式等方面技术还不够成熟,但是移动BI是不行规避的发展趋势。

    移动BI(Mobile Business Intelligence)
是乘通过运用移动终端配备,使得用户能够随时随地获取所急需的业务数据与分析展现,完成独立的解析以及核定应用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着移动使用的普及,企业对此管理软件可“移动”的要求增强快,用户逐年希望通过智能手机等活动设备交给数据,并获得分析报告,实现无处不在、无时无以的实时动态管理,这将吃传统BI带来巨大的飞速。尽管BI厂商对于移动BI的变现形式等方面技术还不够成熟,但是移动BI是不足回避的发展趋势。

    3.2云计算BI

    3.2云计算BI

   
云计算近年来可谓风生水从,但BI领域也美味有见到云的划痕,原因是差不多面的。但是现年几很主流厂商还于云BI上有了或大或小的主旋律,这也充分说明BI市场已经初步接纳云,其中大老有原因在经长期探索,BI市场既充分成熟,BI作为基础运用已达到了临界点。云功能的强有力、部署的简便,必将带来为言也底蕴之商业智能在线服务成为新的商业智能部署之主流趋势。

   
云计算近年来可谓风生水起,但BI领域也美味有见到云的印痕,原因是大半点的。但是今年几乎雅主流厂商还当云BI上出矣或大或小的倾向,这吗充分说明BI市场早已初步接纳云,其中老大死有因在于通过漫长探索,BI市场曾挺成熟,BI作为基础运用都上了临界点。云功能的精、部署之省心,必将带动为叙也底蕴之商业智能在线服务变成新的商业智能部署的主流方向。

    3.3但视化数据和自助式BI

    3.3可是视化数据与自助式BI

   
早以2013年可视化BI就都初现端倪,BI巨头们对市面之转变始谋求新的不二法门建立重快速的政工分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供逾和谐之数见形式和优化的客户体验。对于市场用户而言单一而死的多少展示形式已经不克满足该要求。

   
早于2013年可视化BI就曾经初现端倪,BI巨头们面对市面之扭转始谋求新的门道建立重高效的业务分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供更为和谐的数目表现形式与优化的客户体验。对于市场用户而言单一而死的数显示形式既休能够满足其要求。

   
传统BI专注于由数据仓库和其它的数据库中将数据易成为信息,再将消息易成智能,在力量上屡次心有余而力不足满足市场客户某些特殊或者说个性化的求,因此自助式BI的劳务概念出现,所谓自助其实是允许用户自行创建于定义之数码查询办法,创建方式大概无需考虑数据库等因素。可视化的数量解析手段与自助式BI都是优化客户体验、实现客户个性化需求的,将凡未来一段时间的优点,值得期待。

   
传统BI专注于由数据仓库和另外的数据库中将数据易成为信息,再以消息转换成为智能,在功能及反复心有余而力不足满足市场客户某些特殊或者说个性化的需要,因此自助式BI的服务概念出现,所谓自助其实是许用户自动创建于定义之多少查询方式,创建方式简单无需考虑数据库等元素。可视化的数解析手段跟自助式BI都是优化客户体验、实现客户个性化需要的,将凡鹏程一段时间的长处,值得期待。

    3.4社交化BI

    3.4社交化BI

   
社交的烧还于持续的升温,也已经改成软件营销之重要性阵地。社交化BI将店数量、社交化网络与合作、社交媒体的监察和舆论分析结合在一个应用被,让传统的BI具有了更进一步自己之界面,商业智能的家伙又具备创新性。尽管其技术达到并没有重要的改制,其价也尚未获商家绝对的认同,但足以确信的凡这种新的商业智能模式将合作能力带入核心体验中,呈现出了BI更多元化的发展空间。纵观目前市场现状,总体来说社交化BI仍居于一个探索期,但前景不容忽视。

   
社交的烧还于不停的升温,也曾成软件营销之重大阵地。社交化BI将铺面数量、社交化网络与搭档、社交媒体的监察同舆论分析结合于一个采用被,让传统的BI具有了更为自己的界面,商业智能的家伙又拥有创新性。尽管该技术及并从未要的改制,其价呢尚无赢得商家绝对的认可,但好确信的凡这种新的商业智能模式将通力合作能力带入核心体验受到,呈现出了BI更多元化的前行空间。纵观目前市场现状,总体来说社交化BI仍居于一个探索期,但前景不容忽视。

    3.5 大数据融合

    3.5 大数量融合

   
在数爆炸的一代,将数据转发为资源是合作社梦寐以求的,大数量足以说凡是实在意义上的将信息转化为资源。大数量时代下之商业智能开始融合大数额的施用,大量底BI厂商开始在那个数量解析的产品受增加对怪数额处理技术(如Hadoop)的支撑或内嵌基于对特别数目处理技术之辨析功能。

   
在多少爆炸的秋,将数据转发为资源是店铺梦寐以求的,大数额好说凡是实在含义及的以消息转化为了资源。大数额时代下之商业智能开始融合大数量的下,大量的BI厂商开始于那数额解析的出品面临增对充分数量处理技术(如Hadoop)的支撑还是内嵌基于对老数额处理技术之解析效益。

    3.6数据就是服务

    3.6数量就服务

    SaaS
BI可以掌握啊多少就服务,这种新兴的BI实现方式逐步为用户所接受。SaaS
BI成为焦点十分老一部分缘故在目前风BI的工具价格不菲,建设之长河吧相对复杂,中小企业特别是小企业往往就在需求呢怕。反之,SaaS租用模式抱有的没有费用大功能的风味正好可以弥补这些规则的阙如,因此获得广大小企业的讲究。但是SaaS
BI的模式并无成熟,真正开始用的商店并无多,受各国方面因素影响短日内客户多匪会见来无限要命的提高,但是这种颠覆性模式之价是客观存在的,未来的发展前景看好。

    SaaS
BI可以清楚吧数就服务,这种新兴之BI实现方式逐渐被用户所收受。SaaS
BI成为热点十分要命一些缘由在目前习俗BI的工具价格不菲,建设的经过为针锋相对复杂,中小企业特别是小企业往往就留存需求呢怕。反之,SaaS租用模式抱有的低费用大功能的性状正好可以弥补这些条件的贫,因此得到多小企业的注重。但是SaaS
BI的模式并无熟,真正开始下的号并无多,受各国地方因素影响短日外客户多匪见面来无比老的增进,但是这种颠覆性模式的值是客观存在的,未来之发展前景看好。

    3.7 信息集成

    3.7 信息并

   
就商业智能的发展趋势而言,经过以及各种技能、应用之休戚与共后,逐步演变为同一种植企业级、跨机构的根底信息体系,可以合企业相继位置,可以统一企业各项信息体系以及信资源,真正兑现超过平台,从而实现信息之异常集成。未来,商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是其它系统贯彻并轨,系统内部的结构化数据能由此BI的保管平台相互调用、可视化,全面提供决策支持、知识挖掘、商业智能等一体化服务,实现公司数字化、知识化、虚拟化,全面升级公司的决策能力以及市场竞争力。

   
就商业智能的发展趋势而言,经过与各种技能、应用之齐心协力后,逐步演变为同样种植企业级、跨机构的底子信息体系,可以合企业相继位置,可以统一企业号信息体系及信资源,真正贯彻跨平台,从而实现信息的死去活来集成。未来,商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是其它系统贯彻合龙,系统之中的结构化数据可知通过BI的管理平台相互调用、可视化,全面提供决策支持、知识挖掘、商业智能等完全服务,实现企业数字化、知识化、虚拟化,全面提升企业之决定能力及市场竞争力。

4、商业智能(BI)市场概览

4、商业智能(BI)市场概览

   
随着BI市场之慢慢成熟,很多厂商都活跃于商业智能领域。表1吧当前市场上之BI厂商列表(部分)。

   
随着BI市场之逐步成熟,很多厂商还活跃在商业智能领域。表1吧即市面达成的BI厂商列表(部分)。

   
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5、商业智能(BI)系统选型要点及步骤

5、商业智能(BI)系统选型要点和步骤

    5.1 BI软件的选型要点

    5.1 BI软件之选型要点

   
随着公司信息化运用之不断深入,越来越多的柜面临深化应用之题目。信息化对决策的支持、对于市场前沿的洞察力成为了新的掘金地。市场高达之BI产品鱼龙混杂,企业在挑时反复容易遭遇宣传的误导,作为店铺以增选BI产品的时理应由店系统要求、产品性价比、产品功能、把握如下要点,以资鉴别。

   
随着公司信息化运用之不断深入,越来越多的公司面临深化应用之题材。信息化对决策的支撑、对于市场前沿的洞察力成为了初的掘金地。市场达成的BI产品鱼龙混杂,企业于选取时反复容易吃宣传之误导,作为企业以增选BI产品的上理应由店系统要求、产品性价比、产品功能、把握如下要点,以资鉴别。

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    5.2 BI软件选型步骤

    5.2 BI软件选型步骤

 

 

   
在完整了解了BI系统选型的中心思想之后,e-works建议企业选型步骤可参照以下流程展开:

   
在一体化了解了BI系统选型的中心思想之后,e-works建议企业选型步骤可参看以下流程展开:

 

 

    组建BI项目工作组织

    组建BI项目工作集体

 

 

    明确局需求,制定详尽的种对象

    明确局急需,制定详细的档次对象

 

 

    分析梳理中数据,确保数据质量

    分析梳理中数据,确保数量质量

 

 

    了解市场BI新技巧以及主流产品信息

    了解市场BI新技巧同主流产品信息

 

 

    确定需要匹配的制品范围并开始点

    确定需要匹配的出品范围并初步接触

 

 

    目标BI产品,进行观测以及评估

    目标BI产品,进行考察以及评估

 

 

    确定目标BI产品并登商务谈判环节

    确定目标BI产品并上商务谈判环节

 

 

   
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6、主流厂商

6、主流厂商

 

 

    6.1  SAP

    6.1  SAP

 

 

   
SAP公司建于1972年,总部放在德国沃尔多夫市,是举世最为充分之店管理与协同化商务解决方案供应商、全球第三要命独立软件供应商。目前,全球有120几近个国家的越
263,000寒用户正在运作在 69,700基本上套SAP软件。财富
500强80%之上的信用社都正打SAP的治本方案遭获益。SAP在中外50多单邦持有分支机构,并于差不多小证券交易所上市,包括法兰克福和纽约证交所。1995年以京业内确立SAP中国公司,并陆续建立了上海、广州、大连支行。

   
SAP公司建立于1972年,总部放在德国沃尔多夫市,是大地最为特别的小卖部管理及协同化商务解决方案供应商、全球第三老大独立软件供应商。目前,全球有120基本上单国的超常
263,000贱用户在周转在 69,700大抵套SAP软件。财富
500大80%之上之号还正在从SAP的管理方案中低收入。SAP在全世界50差不多只邦拥有分支机构,并当差不多家证券交易所上市,包括法兰克福和纽约证交所。1995年于京城标准确立SAP中国公司,并陆续建立了上海、广州、大连子公司。

 

 

    核心产品

    核心产品

 

 

    SAP Lumira  

    SAP Lumira  

 

 

    SAP
Lumira提供了拖放式界面和动人的可视化效果,无需编写任何脚本即可快速分析数据,以便捷取得洞察,提高工作灵活性。借助该软件,企业工作用户以能以可重新的自助方式访、转换与可视化数据。

    SAP
Lumira提供了拖放式界面与动人的可视化效果,无需编写任何脚本即可快速分析数据,以很快取得洞察,提高业务灵活性。借助该软件,企业业务用户以能够为可另行的自助方式访、转换和可视化数据。

 

 

    SAP BusinessObjects Analysis

    SAP BusinessObjects Analysis

 

 

    借助 SAP 的多维数据解析软件,业务分析师可以当熟悉的 Microsoft Office
环境中重新尖锐地挖工作数据。即使没有 IT
人员之增援,他们吗会轻松地过滤与操作数据,掌握发展趋势及异常,并享受其发现。

    借助 SAP 的多维数据解析软件,业务分析师可以以习的 Microsoft Office
环境被再次深切地凿作业数据。即使没 IT
人员的相助,他们也克轻松地过滤和操作数据,掌握发展趋势及那个,并享受其发现。

 

 

    产品特性

    产品特色

 

 

    SAP Lumira

    SAP Lumira

 

 

   
以可再的自助方式,更快得到洞察;通过统观全局和深入开掘详细信息,全面掌握业务状况;为复杂性的作业问题不怕经常提供依据真相的解答,显著加速决策流程;在不多
IT 部门工作量的场面下,提高自助服务多少的使用率;借助 SAP
HANA,实时可视化海量数据。

   
以可重新的自助方式,更快得到洞察;通过统观全局和深切发掘详细信息,全面掌握业务状况;为复杂性的业务问题即经常供基于实际的解答,显著加速决策流程;在无增
IT 部门工作量的景下,提高自助服务数据的使用率;借助 SAP
HANA,实时可视化海量数据。

 

 

    SAP BusinessObjects Analysis

    SAP BusinessObjects Analysis

 

 

    对大型数据集进行解析,获得深入之事情洞察;在 Excel
中发现、比较和展望工作让因素;借助嵌入式商务分析,在实时的 PowerPoint
演示文稿中及您的团伙分享彼此的要害发现;借助内容复用和实时查询响应等方法,显著提高效率;借助内存加速,提高数据解析效率。

    对大型数据集进行解析,获得深入的工作洞察;在 Excel
中窥见、比较和展望事务让因素;借助嵌入式商务分析,在实时的 PowerPoint
演示稿中与君的集团分享彼此的严重性发现;借助内容复用和实时查询响应等方式,显著提高效率;借助内存加速,提高多少解析效率。

 

 

    典型客户和案例

    典型客户与案例

 

 

    典型客户:摩森康胜啤酒酿造公司 (Molson Coors)

    典型客户:摩森康胜啤酒酿造公司 (Molson Coors)

 

 

   
典型案例:http://go.sap.com/china/solution/platform-technology/business-intelligence.html

   
典型案例:http://go.sap.com/china/solution/platform-technology/business-intelligence.html

    6.2  IBM

    6.2  IBM

    IBM
是大地信息产业领导企业,为华客户提供领先的之硬件、软件、企业咨询与技能劳务,助力中国各个行业频频创新转型。在过去底
100年,世界经济持续进步,现代是日新月异,IBM
始终以超前的技巧,出色的保管及独创的制品负责人着消息产业之开拓进取,保证了世界范围外几乎所有行业用户指向信息处理的布满需求。IBM
在新中国之腾飞之一起由开始为 1979年。作为全球信息产业之领袖企业,IBM
在华夏改造开放的各级一个阶段都以前瞻的思考、创新之技能、深刻的经贸理解以及诚信之劳动积极性地支持了中国各行各业的很快成长。

    IBM
是全世界信息产业领导企业,为中华客户提供领先的底硬件、软件、企业咨询以及技术服务,助力中国诸行业频频创新转型。在过去之
100年,世界经济不断提高,现代科学日新月异,IBM
始终以超前的技能,出色之治本及独创的活负责人在消息产业之提高,保证了世界范围外几乎有行业用户对信息处理的周需求。IBM
在初中国之开拓进取的一起由开始为 1979年。作为全球信息产业的首领企业,IBM
在中华革新开放之每一个流还盖前瞻的思辨、创新之艺、深刻的商业理解与诚信之服务积极性地支持了炎黄各行各业的长足成长。

    核心产品

    核心产品

    IBM Cognos 商业智能(Business Intelligence)

    IBM Cognos 商业智能(Business Intelligence)

    产品性状

    产品性状

    IBM Cognos Business
Insight通过提供规划、场景建模、实时督查以及展望分析等功效扩展了民俗的商业智能。利用就同一免深受限制的商业智能工作空间,人们得以肆意思想,随处办公(在办公里、在旅途中,甚至以脱机状态下)。业务用户可经她修改、搜索与组合有和事务有关的音。它是一个创新型商业智能工作空间,它若工作用户能够当随意时间段访问几乎拥有品种的数额。它一旦用户会由此一个仪表板样式的界面来组装、个性化、分析信息,并和信息进行交互。

    IBM Cognos Business
Insight通过提供设计、场景建模、实时监察与展望分析等效果扩展了传统的商业智能。利用就同一勿吃限制的商业智能工作空间,人们得以随便思想,随处办公(在办公室里、在旅途中,甚至于脱机状态下)。业务用户可以经它们修改、搜索与组成有和工作有关的音。它是一个创新型商业智能工作空间,它若业务用户能够在随意时间段访问几乎有品种的数目。它一旦用户会由此一个仪表板样式的界面来组装、个性化、分析信息,并与信息进行互动。

    典型客户与案例

    典型客户及案例

    典型客户:李宁、雅戈尔

    典型客户:李宁、雅戈尔

   
典型案例:http://www-01.ibm.com/software/cn/data/youngor/video_popup.html

   
典型案例:http://www-01.ibm.com/software/cn/data/youngor/video_popup.html

    6.3  Microsoft

    6.3  Microsoft

    核心产品

    核心产品

    SQL Server

    SQL Server

    产品性状

    产品特征

    SQL Server可以行使大性能的 in-memory 技术跨
OLTP、数据仓库、商业智能和剖析工作负荷构建关键任务应用程序和酷数量解决方案,而无需购置昂贵的外接程序要高端装备。利用
in-memory 技术,数据服务公司可以实时访问产品数据。

    SQL Server可以行使大性能的 in-memory 技术跨
OLTP、数据仓库、商业智能和剖析工作负荷构建关键任务应用程序和雅数额解决方案,而任由需打昂贵之外接程序还是高端装备。利用
in-memory 技术,数据服务公司得以实时访问产品数量。

    典型客户及案例

    典型客户与案例

    典型客户: AMD、艾美特、Giordano、Mitsubishi Caterpillar Forklift
Europe(MCFE)、中国原油

    典型客户: AMD、艾美特、Giordano、Mitsubishi Caterpillar Forklift
Europe(MCFE)、中国原油

   
典型案例: http://www.microsoft.com/china/casestudies/results.aspx?CompanyName=BI

   
典型案例: http://www.microsoft.com/china/casestudies/results.aspx?CompanyName=BI

    6.4  Microstrategy

    6.4  Microstrategy

    6.5  上海也策软件科技有限公司

    6.5  上海也策软件科技有限公司

    6.6  文雅科信息技术(上海)有限公司

    6.6  文雅科信息技术(上海)有限公司

    6.7  北京天之华软件系统技能有限责任公司

    6.7  北京天之华软件系统技术有限责任公司

    6.8  上海河狸信息科技有限公司

    6.8  上海河狸信息科技有限公司

    6.9  上海威数软件有限公司

    6.9  上海威数软件有限公司

    6.10 蓝科财务咨询(上海)有限公司

    6.10 蓝科财务咨询(上海)有限公司

    6.11广州思迈特软件有限公司

    6.11广州思迈特软件有限公司

    6.12 珠海奥威软件科技有限公司

    6.12 珠海奥威软件科技有限公司

   
其他厂商详情(略),查看完版本选型报告呼吁在填充问卷后取得http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

   
其他厂商详情(略),查看完版本选型报告呼吁在填充问卷后取http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

    表2企业基本资料(部分)

    表2企业基本资料(部分)

    表3 产品基本资料(部分)

    表3 产品基本资料(部分)

    表4报价、收费与劳动模式

    表4报价、收费以及劳务模式

   
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