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

   
互联网时代公司数量表现爆发式增长,全面考验着企业的数目处理与分析能力。面对大容量、多样性、高增长的数额多店数无所适从,除了吃大量管制和存储资金外并不曾被柜带来真正的价值,大量之数目堆积让合作社带动了高大的挑战。然而数据就渗透到了店内外各个层面,因此想要自大的铺数目遭到“掘金”就得产生信息化以强有力的支持。

   
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和分析能力。面对大容量、多样性、高增长之多少多店数无所适从,除了消耗大量管制及存储财力外并没有让企业带动真正的价值,大量的数码堆积为庄带动了了不起的挑战。然而数据现已渗透及了信用社内外各个圈,因此想只要自大之商号数据遭到“掘金”就不能不来信息化采取强有力的支撑。

   
近年来大数量、云计算、移动使用、社交等新兴技术风靡世界,技术的创新及环境之成熟与了号以信息化应用上再度多元化的选。随着中国制造合作社信息化使之不断深入,在谋业务管理精益的同时,信息化对决策的支持、对于市场前沿的洞察力成为了更进一步多商家强化应用的方向。根据Gartner数据,2013年全球商务智能(Business
Intelligence, BI)与分析软件(包括BI平台,企业绩效管理CPM套件,分析下和先进的分析方法)营收总计达到144亿美元,与2012年之133亿美元相比,增长8%。2013年中国区商务智能与析软件总营收达到11亿7总580万初次,较2012年增长13.5%。2014年来说,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,商业智能浅析市场刚刚处在全面过渡时期。大多数商厦都在增选新一代数据挖掘工具或交互式分析平台。尽管市场小幅减缓,但是多年来号要求一直维持稳定。

   
近年来特别数额、云计算、移动应用、社交等新生技术风靡世界,技术的翻新与环境之成熟与了信用社当信息化应用上又多元化的取舍。随着中国制造供销社信息化使的不断深入,在寻求业务管理精益的又,信息化对决策的支持、对于市场前沿的洞察力成为了更为多店强化应用的趋势。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,分析利用及产业革命的分析方法)营收总计高达144亿美元,与2012年之133亿美元相比,增长8%。2013年中国区商务智能与析软件总营收达到11亿7本580万头版,较2012年提高13.5%。2014年来说,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。大多数商店都于选新一代数据挖掘工具或交互式分析平台。尽管市场小幅减缓,但是多年来号要求一直维持稳定。

   
目前华BI市场依然是不少请勿明朗的因素,技术界为发好多混沌的处在,细分市场之发展趋势也有好非常的区别,随着大数据、移动等使的普及,以及海量的数额都加快了BI的变革。因此,企业当甄选BI产品的上要梳理出清的思绪,找到满足急需的合适产品。为之,e-works本方成立、中立、公正的规范,发布商业智能(BI)选型手册,分析BI软件选型的要点和步骤,介绍主流BI软件之着力功能及成品特色,为科普企业拓展BI软件选型提供指南。

   
目前中华BI市场仍旧在很多休明朗的元素,技术面为时有发生不少混沌的远在,细分市场的发展趋势也存在老非常之异样,随着大数目、移动等利用的普及,以及海量的数码都加快了BI的革命。因此,企业于选取BI产品之时段用梳理出清晰的思路,找到满足要求的方便产品。为是,e-works本在成立、中立、公正的规格,发布商业智能(BI)选型手册,分析BI软件选型的中心思想以及步骤,介绍主流BI软件的核心作用与产品特性,为常见企业开展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

   
来自维基百科的讲是:“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、数据挖掘和多少显现技术拓展多少解析为贯彻商业价值。”
BI并无是近期才有的新兴名词,早在1996年Gartner
Group的霍华德·雷斯内尔(Howard
Dresner)就既提出,并定义其为同样好像由数据仓库(或数额会)、查询表、数据解析、数据挖掘、数据备份和死灰复燃等有组成的、以协助公司决策为目的技术与动。

   
来自维基百科的解说是:“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、数据挖掘与数量见技术拓展数量解析为落实商业价值。”
BI并无是多年来才有新兴名词,早以1996年Gartner
Group的霍华德·雷斯内尔(Howard
Dresner)就曾经提出,并定义其也同一看似由数据仓库(或数会)、查询表、数据解析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮忙企业决策为目的技术以及以。

   
在打听概念的同时必须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、总结现在及展望未来。即首先使告企业管理者已经起了什么业务?结果如何?其次会告知管理者发生这些结果的切实可行由是什么,该以何种政策解决?再则是语管理者企业于可预见的未来会晤发生什么?于这个同时还能实时的报告管理者企业方发什么事情,完成的快情况怎样,是否贯彻了既定目标,是否要这调动策略?只有明确了这些问题才能够从根本上理解BI。

   
在摸底概念的又须正确理解商业智能的内涵,e-works认为,BI的内涵在于回顾过去、总结现在与展望未来。即首先使告诉企业负责人都有了哟业务?结果什么?其次会报管理者发生这些结果的求实原因是什么,该采取何种政策解决?再则是告管理者企业当可预见的前见面时有发生啊?于这而还能实时的晓管理者企业正发啊工作,完成的进度情况怎样,是否贯彻了既定目标,是否要马上调动政策?只有明确了这些题材才会从根本上理解BI。

    2.2  BI的价值

    2.2  BI的价值

   
经过长年累月信息化的推,企业中间积累了各种源不同业务部门的数。这些混乱的数目为商家带动了那个非常之麻烦:

   
经过长年累月信息化的促进,企业内部积累了各种源不同业务部门的数据。这些混乱的数量被合作社带动了老挺之麻烦:

  •     企业数目爆发式井喷,数据存储的硬件成本造成IT负累;
  •     数据存储于不同之以体系受,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了数额获得、管理、分析的难度;
  •     企业数目类复杂多样,多呢免结构化数据,管理和开的难度非常;
  •     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支撑。
  •     企业数目爆发式井喷,数据存储的硬件成本造成IT负累;
  •     数据存储于不同之动体系遭到,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了数获得、管理、分析的难度;
  •     企业数目类复杂多样,多为不结构化数据,管理和钻井的难度十分;
  •     传统老旧的多少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的数量支撑。

   
尽管连增加的数目为合作社的田间管理导致了未略之麻烦,然而最核心的题目虽是在于这些扑朔迷离的多少还未还能够叫信息,不能够也公司所用。身处激烈竞争环境的店家对海量的数与日益增加的数目管理资金,更要能察觉数目的商业价值。BI软件之值在于那通过技术手段从商店相继应用体系的混乱数据中领取出有因此底多寡并拓展不易的整治,以保证数据的正确性和一致性,并和过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load),的进程,合并及一个部门数据会或公司的数据仓库中,在斯基础及使得当的BI工具,
针对不同需求进行多维数据解析及钻井,并经过可视化手段将结果定期或者施行展示被相关人口,最终也商家决策提供支撑,达到救助商家盈利增利、规避风险、提升效益以及竞争力的目的。

   
尽管不断增多的多少让合作社之田间管理导致了无聊的困扰,然而最中心之题材虽然是在于这些纷繁的数量还免都能称之为信息,不能够为公司所用。身处激烈竞争条件之商店对海量的数额和日益增加的多少管理资产,更想能察觉数的商业价值。BI软件之值在其经过技术手段从店铺相继应用系统的乱数据中提取出有因此底数目并展开科学的整治,以保证数据的不易和一致性,并和过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load),的进程,合并到一个单位数据会或小卖部之数据仓库中,在斯基础及以恰当的BI工具,
针对不同需要开展多维数据解析与发掘,并经过可视化手段将结果定期或施行展示受有关人口,最终为商家决策提供支撑,达到辅助企业赢利增利、规避风险、提升效果和竞争力的目的。

  2.3  BI的关键技术及功能

  2.3  BI的关键技术及职能

    BI关键技术

    BI关键技术

   
商业智能的关键技术主要不外乎:数据仓库(数据会)、数据挖掘、ETL(数据的提、转换和加载)、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概括:数据仓库(数据会)、数据挖掘、ETL(数据的提、转换与加载)、联机分析处理
(OLAP)、数据可视化技术相当。

  •     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》)一题被所提出的概念:“数据仓库(Data
Warehouse)是一个面向主题的(Subject
Oriented)、集成的(Integrated)、相对安静之(Non-Volatile)、反映历史变动(Time
Variant)的数目集合,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条件中以提供决策型数据访问,因此于BI的执行进程遭到,大量来源于企业各种管理体系的数量要募及整,需要多少仓库技术之支持。

    数据仓库(Data Warehouse)之父比尔·恩门(Bill
Inmon)在1991年出版的“Building the Data
Warehouse”(《建立数据仓库》)一写被所提出的定义:“数据仓库(Data
Warehouse)是一个面向主题的(Subject
Oriented)、集成的(Integrated)、相对平静的(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)。”数据仓库技术是为了使得之以数据并到联合的环境遭到盖供决策型数据看,因此在BI的履行过程被,大量源于商家各种管理网的数码要募和整治,需要数仓库技术之支撑。

   
面向主题。数据仓库中的数量是准一定之主题或者说决策支持的需求点进行团队的,一个主题通常与多个操作型信息体系相关;

   
面向主题。数据仓库中的多寡是遵照一定之主题或者说决策支持的需求点进行组织的,一个主题通常与多只操作型信息体系相关;

   
数据并。数据仓库的数额产生来于分散的操作型数据,将所欲数从原先的数据被抽取出来,进行加工和合,统一和综合之后上数据仓库;

   
数据并。数据仓库的数码来来于分散的操作型数据,将所欲数由本的多少被抽取出来,进行加工及合,统一与综合之后入数据仓库;

   
相对稳定性。数据仓库是不行更新的且据时间若是转变之,稳定之数码因只读格式保存,且不以日改。

   
相对平稳。数据仓库是不行更新的都据时间如果转变的,稳定之数因单念格式保存,且无遵循时间转移。

  •     数据挖掘
  •     数据挖掘

   
数据挖掘是据从数据库的大量数目遭到公布出含有的、先前不解的连起地下价值之音讯之进程。作为同栽核定支持过程,它根本依据人工智能、机器上、模式识别、统计学、数据库、可视化技术相当,高度自动化地解析企业之数据,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,做出科学的仲裁。

   
数据挖掘是凭于数据库的大度数码遭到发表出含有的、先前不解之并起神秘价值的信的进程。作为一如既往栽核定支持过程,它主要根据人工智能、机器上、模式识别、统计学、数据库、可视化技术相当,高度自动化地解析公司之数据,做出归纳性的演绎,从中挖掘有地下的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出科学的决策。

  •     ETL
  •     ETL

   
透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load)即ETL。作为BI/DW(Business
Intelligence)的中坚与灵魂,能够遵循合的条条框框集成并增强数据的价值,是当好多少从数据源向目标数据仓库转化的过程,是执行数据仓库的主要步骤,用户从数据源抽取产生所要的数据,经过数据清洗,最终按照预定义好之数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。在店堂实行BI的进程遭到,ETL面临的尽可怜挑战是接收数据时其源数据的异构性和亚质量。

   
透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load)即ETL。作为BI/DW(Business
Intelligence)的骨干和灵魂,能够按照统一之规则集成并加强多少的价,是当好数据由数据源向目标数据仓库转化的长河,是推行数据仓库的要紧步骤,用户从数据源抽取产生所欲的数目,经过数清洗,最终随优先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中失。在企业实施BI的过程被,ETL面临的极其充分挑战是接收数据时其源数据的异构性和没有质量。

  •     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紧要的使,专门规划用来支持复杂的辨析操作,侧重针对决策人员和高层管理人员的仲裁支持,可以依据分析人员之渴求高速、灵活地进行充分数据量的纷繁查询处理,并且因为同一种植直观而易懂的形式拿查询结果提供给决策人员,以便他们规范掌握公司(公司)的经现象,了解对象的需求,制定对的方案。

   
联机分析处理(OLAP)系统是数据仓库系统最要的动,专门设计用来支持复杂的辨析操作,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、灵活地进行非常数据量的复杂查询处理,并且为同种直观而易懂的花样将查询结果提供给决策人员,以便他们规范掌握企业(公司)的营现象,了解对象的急需,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,清晰有效地传达与联络信息。其中心思想是以数据库被各个一个多少项作为单个图元元素表示,大量的多寡集构成数据图像,同时以数据的依次属性值以差不多维数据的形式表示,可以起不同之维度观察数据,从而对数码进行再深入之考察与剖析。在实际上的商业智能应用被时常为图表、图像、虚拟现实等易也人们所识别的方法呈现原有数据中的繁杂关系、潜在信息和发展趋势,以便更好地行使所左右的信资源。数据可视化的家伙主要是报表类(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,清晰有效地传达与联系信息。其基本思想是用数据库被列一个数码项作为单个图元元素表示,大量之数量集构成数据图像,同时用数据的次第属性值以多维数据的样式表示,可以自不同的维度观察数,从而对数据开展重新尖锐的洞察和分析。在事实上的商业智能应用中常因为图、图像、虚拟现实等易为人人所识别的办法呈现原有数据之中的错综复杂关系、潜在信息和发展趋势,以便更好地采取所主宰的音信资源。数据可视化的家伙根本是回报表类(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软件的最为特别力量就是通过对数码的分析也决策支持提供辅助。Ganter曾经定义过BI应用的20个功能点,包含BI架构、元数据管理、基层Web服务、开发条件、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、实时或冲时间之数额获得、高级分析与数据挖掘等。经过综合的分析e-works总结道一个突出的BI产品应有有的机能点主要包括以下几只面:

   
BI软件之太充分成效就是是透过对数码的解析也决策支持提供协助。Ganter曾经定义过BI应用的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、实时或冲时间的数量获得、高级分析与数据挖掘等。经过综合的分析e-works总结道一个杰出的BI产品应该享有的作用点重要概括以下几只地方:

  •     数据管理
  •     数据管理

   
能由不同的异构系统中取有价之数目,并能自在实现多少的询问、归集和出口,实现对商厦数量的科学管理。

   
能由不同之异构系统中获得有价的数量,并能自在实现数据的询问、归集和输出,实现对店数目的科学管理。

  •     数据解析
  •     数据解析

   
充分利用OLAP,Legacy等数码解析技术实现对数码价值之变现,为铺面决策提供数据支撑。

   
充分利用OLAP,Legacy等数码解析技术实现对数码价值之展现,为公司决策提供数据支撑。

  •     集成与付出
  •     集成及开发

   
系统以有着一流架构的功底及,具有灵活的体系开发及集成性能。在搭、元数据管理、数据迁移、规则流程等还能够开展个性化的开销,并会落实与另力量的迅猛集成。

   
系统以备一流架构的基本功及,具有灵活的网出与合并性能。在架设、元数据管理、数据迁移、规则流程等还能够展开个性化的开,并会促成与任何功能的霎时集成。

  •     可视化的数展示
  •     可视化的数目显示

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

   
系统有着报表、仪表盘、实时数据展示等可视化功能,并依据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

    针对不同企业不同之事体决策需求开发有之一部分个性化功能点。

    针对不同商家不同的作业决策需求开发出之组成部分个性化功能点。

图片 1 图片 2
祈求1 典型BI系统架构

图片 3 图片 4
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,核心力量是帮扶公司了解现状并能预测未来。

    业务分析≠商业智能,BA(Business
Analysis)即工作分析,核心力量是辅助公司了解现状并能够预测未来。

    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),对业务绩效进行衡量与剖析,以支撑工作绩效的分析和管理,以业务流程改进为中心,指导用户完善决策过程,使战略实施更可行。EPM主要是接二连三战略及计划到执行的长河,监控财务与运营结果与对象的歧异并提供分析,驱动公司限制之绩效改善。BI则是落实监控、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,可以了解啊BI是EPM的辨析平台,两者在应用领域、功能分、系统组织上且发拨云见日的异样。

    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),对业务绩效进行衡量和剖析,以支撑工作绩效的解析和管理,以业务流程改进为中心,指导用户完善决策过程,使战略实施更加实用。EPM主要是连续战略暨计划到实施的经过,监控财务及运营结果及目标的差异并提供分析,驱动公司限制之绩效改善。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,可以领略呢BI是EPM的分析平台,两者在应用领域、功能分、系统布局上且发显的区别。

图片 5 图片 6

图片 7 图片 8

图2  BI与BA、绩效管理
 

希冀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)
是凭借经以移动终端装备,使得用户会随时随地获取所用的事体数据和分析展现,完成独立的辨析与决策用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着活动应用之推广,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,并得到分析报告,实现无处不在、无时不在的实时动态管理,这将让传统BI带来巨大的神速。尽管BI厂商对于移动BI的展现形式等地方技术还不够成熟,但是移动BI是不行规避的发展趋势。

    移动BI(Mobile Business Intelligence)
是指经以移动终端设备,使得用户会随时随地获取所欲的工作数据以及分析展现,完成独立的分析与决策用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着活动应用之推广,企业对于管理软件可“移动”的求增长快速,用户逐渐希望由此智能手机等走设备交给数据,并得到分析报告,实现无处不在、无时未在的实时动态管理,这将被风BI带来巨大的长足。尽管BI厂商对于移动BI的呈现形式等地方技术还不够成熟,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起,但BI领域也鲜有见到云的划痕,原因是差不多面的。但是现年几很主流厂商还当云BI上发生了或大或小的大势,这为充分说明BI市场早已起来接纳云,其中非常非常一些缘由在于经长期探索,BI市场已生成熟,BI作为基础运用都高达了临界点。云功能的强大、部署的便民,必将带来为叙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方向。

   
云计算近年来可谓风生水由,但BI领域也鲜有见到云的痕,原因是大抵面的。但是现年几分外主流厂商还在云BI上发生矣或大或小的主旋律,这为充分说明BI市场早就起接纳云,其中充分老一部分缘故在经长期探索,BI市场曾死成熟,BI作为基础运用都高达了临界点。云功能的精锐、部署之地利,必将带来为出口也根基的商业智能在线服务成为新的商业智能部署的主流趋势。

    3.3但视化数据和自助式BI

    3.3可是视化数据及自助式BI

   
早在2013年可视化BI就曾经初现端倪,BI巨头们给商海的别始谋求新的路建立更迅速的事体分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供更为好之数据见形式和优化的客户体验。对于市场用户而言单一而死的数目显示形式曾休能够满足该要求。

   
早以2013年可视化BI就曾经初现端倪,BI巨头们对市面之扭转始谋求新的路子建立重快捷的事情分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供更加和睦之多少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据展示形式都不克满足其要求。

   
传统BI专注让从数据仓库和其它的数据库中将数据易成信息,再以消息变换成为智能,在功能及数束手无策满足市场客户某些特殊或者说个性化的求,因此自助式BI的劳动概念出现,所谓自助其实是允许用户自动创建于定义之多少查询办法,创建方式简单无需考虑数据库等要素。可视化的数据解析手段和自助式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助益,值得期待。

   
传统BI专注让从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,在效力上数力不从心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的劳动概念出现,所谓自助其实是容用户自行创建于定义之数额查询艺术,创建方式简单无需考虑数据库等元素。可视化的多寡解析手段及自助式BI都是优化客户体验、实现客户个性化需要的,将是前景一段时间的独到之处,值得期待。

    3.4社交化BI

    3.4社交化BI

   
社交的烧还在持续的升温,也已改成软件营销的要阵地。社交化BI将公司数据、社交化网络以及合作、社交媒体的督查与舆论分析结合于一个采取被,让传统的BI具有了更为温馨之界面,商业智能的工具又具创新性。尽管该技术上并没有要的改制,其价值吧未曾获取企业绝对的肯定,但可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仍处一个探索期,但前景不容忽视。

   
社交的热还于频频的升温,也早已成软件营销之严重性阵地。社交化BI将庄数量、社交化网络和协作、社交媒体的督查同舆论分析结合在一个运被,让传统的BI具有了越来越和睦的界面,商业智能的家伙还富有创新性。尽管该技术及连没有重要的革新,其价值为绝非赢得商家绝对的认同,但足确信的凡这种新的商业智能模式将搭档能力带入核心体验着,呈现出了BI更多元化的迈入空间。纵观目前市面现状,总体来说社交化BI仍处在一个探索期,但前景不容忽视。

    3.5 大数量融合

    3.5 大数目融合

   
在数据爆炸的一时,将数据转发为资源是公司梦寐以求的,大数量可以说凡是真正含义及之用信息转化为资源。大数额时代下之商业智能开始融合大数据的用,大量的BI厂商开始在那个数额解析的活受长对充分数额处理技术(如Hadoop)的支撑还是内嵌基于对好数量处理技术的分析效益。

   
在数额爆炸的时期,将数据转发为资源是店铺梦寐以求的,大数据可说凡是真的意义上的以信息转化为资源。大数目时代下的商业智能开始融合大数据的以,大量的BI厂商开始在那个数额解析的活面临益对怪数目处理技术(如Hadoop)的支持或内嵌基于对特别数据处理技术的分析功能。

    3.6数就服务

    3.6数目就是服务

    SaaS
BI可以解啊数就服务,这种新兴的BI实现方式逐步让用户所领。SaaS
BI成为关键十分可怜有因在目前习俗BI的工具价格不菲,建设的经过也针锋相对复杂,中小企业特别是小企业往往就在需求吗怕。反之,SaaS租用模式抱有的低费用高功能的表征正好可以弥补这些规范的贫,因此收获众多小企业的珍视。但是SaaS
BI的模式并无成熟,真正开始应用的合作社并无多,受各国面因素影响短日外客户多匪会见出无限怪的增长,但是这种颠覆性模式之值是客观存在的,未来的发展前景看好。

    SaaS
BI可以掌握啊多少就服务,这种新兴之BI实现方式逐渐为用户所领。SaaS
BI成为问题十分酷有因在于目前民俗BI的工具价格不菲,建设之经过也针锋相对复杂,中小企业特别是小企业往往就在需求呢怕。反之,SaaS租用模式有的不如费用大功能的特点正好可以弥补这些条件的贫,因此收获众多小企业的青睐。但是SaaS
BI的模式并无成熟,真正开始用的店家并无多,受各国面因素影响短日外客户多匪见面时有发生极致怪的加强,但是这种颠覆性模式之值是客观存在的,未来的发展前景看好。

    3.7 信息集成

    3.7 信息并

   
就商业智能的发展趋势而言,经过和各种技能、应用之休戚与共后,逐步演变为同一种企业级、跨机构的基础信息体系,可以统一企业相继位置,可以合企业号信息体系以及信资源,真正贯彻跨平台,从而实现信息的雅集成。未来,商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是其它系统实现并轨,系统内部的结构化数据会由此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、商业智能等总体服务,实现公司数字化、知识化、虚拟化,全面升级企业之仲裁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、跨机构的根底信息体系,可以合企业相继位置,可以统一企业号信息体系跟信资源,真正落实跨平台,从而实现信息的好集成。未来,商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是其它系统实现合并,系统中的结构化数据会透过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,全面升级公司的裁决能力和市场竞争力。

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,很多厂商还活跃于商业智能领域。表1也眼前市面高达之BI厂商列表(部分)。

   
随着BI市场之渐渐成熟,很多厂商都活跃在商业智能领域。表1呢目前市面达成的BI厂商列表(部分)。

   
表详情(略),查看完版本选型报告要于填写问卷后获取http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

   
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5、商业智能(BI)系统选型要点和步骤

5、商业智能(BI)系统选型要点以及步骤

    5.1 BI软件之选型要点

    5.1 BI软件的选型要点

   
随着企业信息化应用的不断深入,越来越多之营业所面临深化应用的题材。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。市场上的BI产品鱼龙混杂,企业以选择时频繁容易吃宣传之误导,作为店铺当选BI产品之时光理应于店铺系统要求、产品性价比、产品功效、把握如下要点,以资鉴别。

   
随着公司信息化运用之不断深入,越来越多的店家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。市场及的BI产品良莠不齐,企业在增选时一再容易被宣传的误导,作为店铺以选择BI产品的时候该由店铺系统要求、产品性价比、产品效果、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

 

 

   
在一体化了解了BI系统选型的要之后,e-works建议企业选型步骤可参看以下流程进行:

   
在整了解了BI系统选型的要点之后,e-works建议企业选型步骤可参照以下流程进行:

 

 

    组建BI项目工作组织

    组建BI项目工作集体

 

 

    明确企业要求,制定详细的类对象

    明确公司急需,制定详细的型对象

 

 

    分析梳理中数据,确保数量质量

    分析梳理中数据,确保数据质量

 

 

    了解市场BI新技巧和主流产品信息

    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初步接触

    确定需要匹配的产品范围并起点

 

 

    目标BI产品,进行观察与评估

    目标BI产品,进行考察与评估

 

 

    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公司起为1972年,总部在德国沃尔多夫市,是全球最为充分的铺面管理与协同化商务解决方案供应商、全球第三分外独立软件供应商。目前,全球有120差不多只邦之跨越
263,000下用户正在运作着 69,700多套SAP软件。财富
500强80%上述之店都在由SAP的治本方案被低收入。SAP在天下50大多只国有着分支机构,并当多贱证券交易所上市,包括法兰克福和纽约证交所。1995年在都业内确立SAP中国公司,并陆续建立了上海、广州、大连分行。

   
SAP公司成立为1972年,总部放在德国沃尔多夫市,是世上最充分之商号管理及协同化商务解决方案供应商、全球第三异常独立软件供应商。目前,全球有120大多独国家的跨
263,000下用户在周转着 69,700大抵套SAP软件。财富
500胜过80%上述之柜都正从SAP的管理方案受到获益。SAP在海内外50几近个邦拥有分支机构,并在多下证券交易所上市,包括法兰克福和纽约证交所。1995年于都正式确立SAP中国公司,并陆续建立了上海、广州、大连支行。

 

 

    核心产品

    核心产品

 

 

    SAP Lumira  

    SAP Lumira  

 

 

    SAP
Lumira提供了拖放式界面及动人的可视化效果,无需编写任何脚本即可快速分析数据,以便捷取得洞察,提高业务灵活性。借助该软件,企业工作用户以能够为可再的自助方式访、转换与可视化数据。

    SAP
Lumira提供了拖放式界面及感人的可视化效果,无需编写任何脚本即可快速分析数据,以高速获得洞察,提高工作灵活性。借助该软件,企业业务用户以能够以可更的自助方式访、转换与可视化数据。

 

 

    SAP BusinessObjects Analysis

    SAP BusinessObjects Analysis

 

 

    借助 SAP 的多维数据解析软件,业务分析师可以以习的 Microsoft Office
环境中又透彻地挖工作数据。即使没有 IT
人员之援手,他们吗会轻松地过滤和操作数据,掌握发展趋势及怪,并享受其发现。

    借助 SAP 的多维数据解析软件,业务分析师可以在熟悉的 Microsoft Office
环境受到又深入地凿作业数据。即使没 IT
人员的拉,他们啊克轻松地过滤与操作数据,掌握发展趋势及特别,并分享其发现。

 

 

    产品性状

    产品特征

 

 

    SAP Lumira

    SAP Lumira

 

 

   
以可更的自助方式,更快得洞察;通过统观全局和深刻开掘详细信息,全面掌握业务状况;为复杂性的事情问题就经常提供依据实际的解答,显著加速决策流程;在未加
IT 部门工作量的状下,提高自助服务数量的使用率;借助 SAP
HANA,实时可视化海量数据。

   
以可重复的自助方式,更快得洞察;通过统观全局和深刻开掘详细信息,全面掌握业务状况;为复杂性的业务问题不怕经常提供基于实际的解答,显著加速决策流程;在非加
IT 部门工作量的图景下,提高自助服务数量的使用率;借助 SAP
HANA,实时可视化海量数据。

 

 

    SAP BusinessObjects Analysis

    SAP BusinessObjects Analysis

 

 

    对大型数据集进行分析,获得深入之政工洞察;在 Excel
中窥见、比较和展望工作让因素;借助嵌入式商务分析,在实时的 PowerPoint
演示文稿中同汝的团组织分享彼此的基本点发现;借助内容复用和实时查询响应等措施,显著提高效率;借助内存加速,提高数据解析效率。

    对大型数据集进行剖析,获得深入之作业洞察;在 Excel
中发现、比较和预测工作让因素;借助嵌入式商务分析,在实时的 PowerPoint
演示稿中及你的团分享彼此的主要发现;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。

 

 

    典型客户与案例

    典型客户和案例

 

 

    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
是世界信息产业领导企业,为中华客户提供领先的之硬件、软件、企业咨询与技巧服务,助力中国列行业持续更新转型。在过去的
100年,世界经济持续进化,现代正确日新月异,IBM
始终以超前的技艺,出色的管住以及独创的产品负责人在信息产业之发展,保证了世界范围外几乎所有行业用户指向信息处理的浑需求。IBM
在初中国的前行的一起由起为 1979年。作为全球信息产业的领袖企业,IBM
在华夏改革开放之各国一个品还为前瞻的琢磨、创新之技艺、深刻的商贸理解和高风亮节的劳动积极性地支撑了华夏各行各业的霎时成长。

    IBM
是环球信息产业领导企业,为中国客户提供领先的底硬件、软件、企业咨询及技巧服务,助力中国诸行业频频创新转型。在过去底
100年,世界经济持续开拓进取,现代对日新月异,IBM
始终为超前的技术,出色之保管与独创的出品负责人正在消息产业的升华,保证了世界范围外几乎拥有行业用户对信息处理的满需求。IBM
在初中国之开拓进取的一起由起为 1979年。作为全球信息产业的领袖企业,IBM
在华夏改造开放之诸一个阶段还为前瞻的盘算、创新之技能、深刻的商贸理解与诚信之劳务积极性地支持了中国各行各业的高速成长。

    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

    产品特征

    IBM Cognos Business
Insight通过提供设计、场景建模、实时监察和预测分析等力量扩展了民俗的商业智能。利用就同一无让限制的商业智能工作空间,人们可以肆意思想,随处办公(在办公室里、在半路中,甚至当脱机状态下)。业务用户可透过它们修改、搜索与整合有和工作相关的消息。它是一个创新型商业智能工作空间,它使工作用户能够当随机时间段访问几乎所有类型的数额。它如果用户能够透过一个仪表板样式的界面来组装、个性化、分析信息,并与信进行互动。

    IBM Cognos Business
Insight通过提供设计、场景建模、实时监察及预测分析等效果扩展了风的商业智能。利用就同非叫限制的商业智能工作空间,人们可轻易思想,随处办公(在办公室里、在旅途中,甚至于脱机状态下)。业务用户可以经过其修改、搜索和组合具有与事务有关的消息。它是一个创新型商业智能工作空间,它而业务用户会当随心所欲时间段访问几乎拥有品类的数码。它一旦用户能够通过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。

    典型客户和案例

    典型客户与案例

    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

    产品特点

    产品特性

    SQL Server可以应用大性能的 in-memory 技术跨
OLTP、数据仓库、商业智能和分析工作负荷构建关键任务应用程序和怪数据解决方案,而不论需打昂贵之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量。

    SQL Server可以使大性能的 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生数量解决方案,而不管需购买昂贵之外接程序要高端装备。利用
in-memory 技术,数据服务公司可实时访问产品数据。

    典型客户与案例

    典型客户及案例

    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  上海亦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要在填充问卷后拿走http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

   
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    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、收费和劳动模式

    表4报价、收费与服务模式

   
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