betway必威官网商业智能(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

   
互联网时代公司数据表现爆发式增长,全面考验着企业的数处理和剖析能力。面对大容量、多样性、高增长的数目多企业往往无所适从,除了吃大量管理及存储基金外并没有受合作社带来真正的价,大量之数量堆积为企业带来了巨大的挑战。然而数据现已渗透及了企业内外各个层面,因此想如果由大的庄数被“掘金”就必出信息化运用强有力的支持。

   
互联网时代公司数表现爆发式增长,全面考验着企业的数目处理及剖析能力。面对大容量、多样性、高增长的数额多商家往往无所适从,除了吃大量管制与存储资本外并不曾被庄带来真正的价值,大量之数目堆积让柜带动了高大的挑战。然而数据就渗透到了号内外各个层面,因此想使由大的铺数据被“掘金”就必须产生信息化用强有力的支撑。

   
近年来很数据、云计算、移动采用、社交等新兴技术风靡全球,技术的创新及环境的秋与了店铺以信息化运用达到再多元化的选取。随着中国制信用社信息化动用的不断深入,在谋求业务管理精益的还要,信息化对决策的支持、对于市场前沿的洞察力成为了越发多号强化应用的倾向。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,分析应用以及学好的分析方法)营收总计达144亿美元,与2012年之133亿美元相比,增长8%。2013年中国区商务智能和分析软件总营收达到11亿7母580万首批,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,商业智能剖析市场刚刚处在全面过渡时期。大多数局都以甄选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,但是多年来企业急需一直保持安定。

   
近年来特别数目、云计算、移动使用、社交等新生技术风靡世界,技术之换代以及环境之成熟与了企业在信息化运用上又多元化的挑三拣四。随着中国做店家信息化应用之不断深入,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进一步多商家强化应用之大方向。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,分析应用和先进的分析方法)营收总计达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总580万首届,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,商业智能剖析市场刚刚处在全面过渡时期。大多数局都以选择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,但是多年来店铺需要一直保持安定。

   
目前中华BI市场还在许多非明朗的元素,技术层面也发出成千上万混沌的处,细分市场的发展趋势也存异常要命之别,随着大数额、移动等使的普及,以及海量的数据都加快了BI的革命。因此,企业于增选BI产品之时光需要梳理出清的思绪,找到满足急需的适宜产品。为这个,e-works本在客观、中立、公正的规则,发布商业智能(BI)选型手册,分析BI软件选型的要领和步骤,介绍主流BI软件之基本作用跟产品特性,为广泛企业展开BI软件选型提供指南。

   
目前中国BI市场仍然存在多不明朗的要素,技术面为生好多混沌的远在,细分市场之发展趋势也是很可怜的差异,随着大数量、移动等利用之推广,以及海量的多寡还加快了BI的变革。因此,企业以挑选BI产品的下用梳理出清晰的思路,找到满足要求的贴切产品。为夫,e-works本方成立、中立、公正的标准化,发布商业智能(BI)选型手册,分析BI软件选型的要以及步骤,介绍主流BI软件的核心力量和活特征,为广泛企业进展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

   
来自维基百科的说明是:“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、数据挖掘与数码表现技术进行多少解析为实现商业价值。”
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)就已提出,并定义其为同近似由数据仓库(或数量会)、查询表、数据解析、数据挖掘、数据备份和回复等一些组成的、以援手公司决策为目的技术同下。

   
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、数据挖掘与数量显现技术拓展多少解析为落实商业价值。”
BI并无是近期才有新兴名词,早在1996年Gartner
Group的霍华德·雷斯内尔(Howard
Dresner)就已经提出,并定义其也同一接近由数据仓库(或数额会)、查询表、数据解析、数据挖掘、数据备份和恢复等片段构成的、以帮企业决策为目的技术以及动。

   
在打听概念的而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、总结现在跟展望未来。即首先使报企业领导已经起了什么事情?结果如何?其次会报告管理者发生这些结果的实际由是啊,该用何种政策解决?再则是告管理者企业于可预见的未来会晤起什么?于这个而还会实时的告知管理者企业方发生什么工作,完成的快情况怎么样,是否贯彻了既定目标,是否用这调动政策?只有明确了这些题材才能够从根本上理解BI。

   
在询问概念的又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、总结现在同展望未来。即首先要报告企业经营管理者已经出了啊事情?结果什么?其次会报管理者发生这些结果的切实可行由是什么,该行使何种政策解决?再则是报管理者企业以可预见的将来见面时有发生啊?于此而还会实时的告诉管理者企业方产生啊事情,完成的快情况怎样,是否贯彻了既定目标,是否要就调动政策?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,企业中积累了各种源不同业务部门的数据。这些混乱的数据被铺带动了深充分之困扰:

   
经过长年累月信息化的推,企业内部积累了各种源不同业务部门的多少。这些混乱的多寡为企业带动了异常死之困扰:

  •     企业数量爆发式井喷,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面临,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了数量获得、管理、分析的难度;
  •     企业数量类复杂多样,多啊免结构化数据,管理和发掘的难度非常;
  •     传统老旧的数额显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据支撑。
  •     企业数爆发式井喷,数据存储的硬件成本造成IT负累;
  •     数据存储在不同之应用体系中,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了数据获得、管理、分析的难度;
  •     企业数目类复杂多样,多啊无结构化数据,管理暨发掘的难度好;
  •     传统老旧的多少显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。

   
尽管连充实的多少让商家的治本导致了无聊之困扰,然而最中心的题材虽然是在于这些纷繁的数还免还能够称之为信息,不能够也铺面所用。身处激烈竞争环境的商家对海量的多少与日益增加的多寡管理资金,更想能发现数目的商业价值。BI软件的值在于那通过技术手段从店相继应用体系的乱七八糟数据中提出有因此底数码并拓展不易的整理,以保证数据的不易和一致性,并同过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load),的历程,合并及一个部门数据会或企业之数据仓库中,在这个基础及运恰当的BI工具,
针对不同需求进行多维数据解析与挖掘,并通过可视化手段将结果定期或施行展示被相关人口,最终也商家决策提供支持,达到救助企业净利润增利、规避风险、提升作用和竞争力的目的。

   
尽管连加码的多寡为公司的田间管理造成了未略之赘,然而最核心的问题则是在乎这些扑朔迷离的数目还不还能够称为信息,不克也铺面所用。身处激烈竞争环境的店铺当海量的多少与日益增多的多寡管理资金,更要会发现数目的商业价值。BI软件的价值在于其经过技术手段从店相继应用系统的乱七八糟数据遭到提出有因此的数码并进行正确的盘整,以保证数据的是和一致性,并同过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load),的历程,合并及一个机关数据会或企业之数据仓库中,在这个基础及动恰当的BI工具,
针对不同需要进行多维数据解析与打,并由此可视化手段将结果定期或者执行展示受有关人口,最终也合作社决策提供支持,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的关键技术及作用

  2.3  BI的关键技术及功能

    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(数据的提、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》)一写中所提出的概念:“数据仓库(Data
Warehouse)是一个面向主题的(Subject
Oriented)、集成的(Integrated)、相对平稳的(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)。”数据仓库技术是以使得之将数据并及联合的环境面临坐提供决策型数据看,因此当BI的行过程被,大量来自公司各种管理网的数据要募和整治,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年出版的“Building the Data
Warehouse”(《建立数据仓库》)一书写中所提出的定义:“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)的多少集合,用于支持管理决策(Decision Making
Support)。”数据仓库技术是为有效之将数据并到统一的环境受到因供决策型数据看,因此于BI的实行过程遭到,大量出自公司各种管理网的数码要募和整,需要数仓库技术之支撑。

   
面向主题。数据仓库中的数量是比照一定的主题或者说决策支持之需求点进行团队的,一个主题通常与多个操作型信息体系相关;

   
面向主题。数据仓库中的数据是按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独操作型信息体系有关;

   
数据并。数据仓库的多寡有出自于分散的操作型数据,将所需要数从原的数中抽取出来,进行加工及合,统一和综合之后进入数据仓库;

   
数据并。数据仓库的多寡有来源于分散的操作型数据,将所要数由本的数量遭到抽取出来,进行加工与集成,统一与综合之后上数据仓库;

   
相对平稳。数据仓库是不可更新的都以日要变之,稳定的多寡以单读格式保存,且未随日变更。

   
相对平稳。数据仓库是不可更新的还仍时间如变之,稳定之数码为仅读格式保存,且不按日变更。

  •     数据挖掘
  •     数据挖掘

   
数据挖掘是因于数据库的大气数码被宣告出含有的、先前一无所知之并有私房价值之音信的经过。作为同一种植核定支持过程,它要因人工智能、机器上、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地剖析公司的数目,做出归纳性的演绎,从中挖掘出黑的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出对的决策。

   
数据挖掘是乘由数据库的大气多少中揭晓出含有的、先前不为人知的并发生私房价值之信息的历程。作为同一种核定支持过程,它至关重要因人工智能、机器上、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业之数码,做出归纳性的推理,从中挖掘有黑的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的核定。

  •     ETL
  •     ETL

   
透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load)即ETL。作为BI/DW(Business
Intelligence)的主干和灵魂,能够遵循统一之规则集成并增强多少的价,是肩负好多少由数据源向目标数据仓库转化的经过,是实行数据仓库的重要性步骤,用户从数据源抽取产生所要的数额,经过数据清洗,最终仍先定义好之数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。在局执行BI的历程遭到,ETL面临的最酷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)的主干与灵魂,能够按照统一之平整集成并加强多少的价,是负好数据由数据源向目标数据仓库转化的进程,是实践数据仓库的重要性步骤,用户从数据源抽取产生所欲的数据,经过数清洗,最终按照预定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中失。在信用社履行BI的经过被,ETL面临的尽老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要害的行使,专门设计用来支持复杂的剖析操作,侧重针对决策人员和高层管理人员的裁定支持,可以依据分析人员的求迅速、灵活地开展好数据量的错综复杂查询处理,并且为同等种直观而易懂的款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)的经纪状况,了解对象的需求,制定是的方案。

   
联机分析处理(OLAP)系统是数据仓库系统最关键的用,专门计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表决支持,可以因分析人员之要求速、灵活地进行非常数据量的繁杂查询处理,并且为同样栽直观而易懂的款型以查询结果提供被决策人员,以便他们规范掌握公司(公司)的经理状况,了解对象的急需,制定是的方案。

  •     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系信息。其核心考虑是用数据库中各一个数目项作为单个图元元素表示,大量之数码集构成数据图像,同时用数据的逐一属性值以多维数据的款式表示,可以打不同的维度观察数,从而对数据开展双重透之观赛与分析。在其实的商业智能应用中常常为图片、图像、虚拟现实等好也人人所识别的道呈现原有数据之中的扑朔迷离关系、潜在信息和发展趋势,以便更好地使用所掌握的音信资源。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,清晰有效地传达与关系信息。其基本思维是拿数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量底数额集构成数据图像,同时以数据的各个属性值以多维数据的款型表示,可以于不同的维度观察数,从而对数码开展更深入之观测与分析。在实际上的商业智能应用被经常以图表、图像、虚拟现实等易为人人所识别的法门展现原有数据中的复杂关系、潜在信息以及发展趋势,以便更好地应用所左右的消息资源。数据可视化的家伙关键是报表类(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软件的极致深力量就是通过对数码的分析为决策支持提供帮扶。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、实时或根据时间的数获得、高级分析与数量挖掘等。经过综合的分析e-works总结道一个一流的BI产品应该负有的法力点主要不外乎以下几独面:

   
BI软件的极可怜效力就是是通过对数据的解析为决策支持提供帮助。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、开发条件、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、实时或基于时间之多寡获得、高级分析及数目挖掘等。经过综合的分析e-works总结道一个天下无双的BI产品应该拥有的作用点主要概括以下几独面:

  •     数据管理
  •     数据管理

   
能从不同的异构系统受到获有价之数据,并会轻轻松松实现数据的查询、归集和出口,实现对店数目的科学管理。

   
能从不同的异构系统受赢得有价之多少,并会轻轻松松实现数据的询问、归集和出口,实现对商店数量的科学管理。

  •     数据解析
  •     数据解析

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

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

  •     集成及出
  •     集成和支出

   
系统在装有一流架构的基本功及,具有灵活的网开发与合并性能。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发,并会实现和其他功能的迅速集成。

   
系统于有着一流架构的根基及,具有灵活的系出和集成性能。在架设、元数据管理、数据迁移、规则流程等还能够进行个性化的开销,并能够兑现同另职能的长足集成。

  •     可视化的数据显示
  •     可视化的数量展示

   
系统具备报表、仪表盘、实时数据展示等可视化功能,并根据个性化需要提升可视化展示的客户体验。

   
系统具备报表、仪表盘、实时数据显示等可视化功能,并根据个性化需求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

    针对不同商家不同之事务决策需要开发有之组成部分个性化功能点。

    针对不同商家不同的政工决策需要开发出之有的个性化功能点。

betway必威官网 1 betway必威官网 2
祈求1 典型BI系统架构

betway必威官网 3 betway必威官网 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,核心职能是帮扶企业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,核心力量是赞助企业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,以业务流程改进为基本,指导用户完善决策过程,使战略实施更加可行。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和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,可以知晓啊BI是EPM的分析平台,两者在应用领域、功能划分、系统组织上都产生举世瞩目的异样。

    企业绩效管理(EPM,Enterprise Performance
Management)主要针对同的、可甄别的KPI(关键绩效指标),对工作绩效进行衡量与剖析,以支撑工作绩效的剖析及管理,以业务流程改进为核心,指导用户完善决策过程,使战略实施更加管用。EPM主要是连接战略暨计划及实践的过程,监控财务和运营结果与目标的区别并提供分析,驱动公司限制之绩效改善。BI则是促成监督、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,可以理解啊BI是EPM的剖析平台,两者在应用领域、功能区划、系统布局上且发明显的差别。

betway必威官网 5 betway必威官网 6

betway必威官网 7 betway必威官网 8

希冀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)
是据通过以移动终端设施,使得用户能够随时随地获取所需要的作业数据与分析展现,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。随着移动应用的普及,企业对管理软件可“移动”的需要增强迅猛,用户逐渐希望经过智能手机等倒装备交给数据,并获得分析报告,实现无处不在、无时无以的实时动态管理,这将吃风BI带来巨大的快速。尽管BI厂商对于移动BI的呈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。

    移动BI(Mobile Business Intelligence)
是依通过以移动终端配备,使得用户会随时随地获取所待的作业数据及分析展现,完成独立的解析和核定应用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着活动采用的普及,企业于管理软件可“移动”的求增长很快,用户逐渐希望经过智能手机等移动设备交给数据,并收获分析报告,实现无处不在、无时莫以的实时动态管理,这将于风BI带来巨大的迅速。尽管BI厂商对于移动BI的见形式等地方技术还不够成熟,但是移动BI是不可规避的发展趋势。

    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痕,原因是差不多点的。但是今年几不胜主流厂商还当云BI上发生矣或大或小的方向,这为充分说明BI市场早就上马接纳云,其中好特别片段缘故在经长期探索,BI市场就老成熟,BI作为基础运用已达标了临界点。云功能的雄强、部署的便利,必将带动为言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趋势。

   
云计算近年来可谓风生水从,但BI领域也鲜有见到云的印痕,原因是大抵面的。但是现年几非常主流厂商还在云BI上生了或大或小的主旋律,这为充分说明BI市场曾起来接纳云,其中充分死片段因在经长期探索,BI市场既死成熟,BI作为基础运用都高达了临界点。云功能的精锐、部署的便利,必将带来为出口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。

    3.3而视化数据及自助式BI

    3.3而视化数据以及自助式BI

   
早以2013年可视化BI就已初现端倪,BI巨头们给市场的变迁始谋求新的门径建立更高速的政工分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供越来越好之数额见形式以及优化的客户体验。对于市场用户而言单一而死的多寡显示形式就休可知满足该要求。

   
早在2013年可视化BI就曾经初现端倪,BI巨头们给市场之浮动始寻求新的门道建立重便捷的事情分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供进一步和睦的数量见形式以及优化的客户体验。对于市场用户而言单一而死的数码展示形式都休可知满足其要求。

   
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,再用信息转换成智能,在效能上数无法满足市场客户某些特殊或者说个性化的需,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动创建于定义之数查询艺术,创建方式简单无需考虑数据库等因素。可视化的数码解析手段及自助式BI都是优化客户体验、实现客户个性化需求的,将凡前景一段时间的优点,值得期待。

   
传统BI专注让从数据仓库和其他的数据库中将数据易成为信息,再将消息变换成智能,在效力及反复无法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,所谓自助其实是允许用户自行创建于定义之多少查询艺术,创建方式简单无需考虑数据库等元素。可视化的数据解析手段和自助式BI都是优化客户体验、实现客户个性化需求的,将凡未来一段时间的长,值得期待。

    3.4社交化BI

    3.4社交化BI

   
社交的热还于频频的升温,也已经变为软件营销之显要阵地。社交化BI将店铺数据、社交化网络和搭档、社交媒体的督察以及舆论分析结合在一个运用被,让传统的BI具有了越发温馨之界面,商业智能的工具又拥有创新性。尽管该技术及并不曾主要的改制,其价值吗尚无获企业绝对的承认,但得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更多元化的上进空间。纵观目前市面现状,总体来说社交化BI仍居于一个探索期,但前景不容忽视。

   
社交的光热还在持续的升温,也曾改成软件营销之要害阵地。社交化BI将公司数目、社交化网络及协作、社交媒体的监控同舆论分析结合在一个下被,让传统的BI具有了越来越自己的界面,商业智能的家伙还具创新性。尽管该技术上连没有重大的改革,其价也未曾收获商家绝对的肯定,但可以确信的是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更多元化的上扬空间。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 大数目融合

    3.5 大数额融合

   
在数量爆炸的一时,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厂商开始在那数额解析的成品受多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消息转化为资源。大数目时下的商业智能开始融合大数额的以,大量的BI厂商开始以那个数额解析的成品中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之分析功能。

    3.6数量就是服务

    3.6数就服务

    SaaS
BI可以知晓也数量就是服务,这种新兴之BI实现方式逐步为用户所收受。SaaS
BI成为焦点十分可怜一部分缘故在目前传统BI的工具价格不菲,建设的历程吧针锋相对复杂,中小企业特别是小企业往往就是需求为提心吊胆。反之,SaaS租用模式抱有的不比费用高功能的特性正好可以弥补这些极的欠缺,因此获不少小企业的珍惜。但是SaaS
BI的模式并无熟,真正开始以的店铺并无多,受各国面因素影响短日内客户多匪会见来无比死之提高,但是这种颠覆性模式的值是客观存在的,未来的发展前景看好。

    SaaS
BI可以了解为数量就是服务,这种新兴之BI实现方式逐渐被用户所接受。SaaS
BI成为热点十分酷片段因在目前风BI的工具价格不菲,建设之历程吧针锋相对复杂,中小企业特别是小企业往往就是需求也望而却步。反之,SaaS租用模式有的小费用高功能的性状正好可以弥补这些规则的阙如,因此收获众多小企业的讲究。但是SaaS
BI的模式并无成熟,真正开始应用的庄并无多,受各国方面因素影响短日外客户多匪会见发极致非常的滋长,但是这种颠覆性模式之价值是客观存在的,未来之发展前景看好。

    3.7 信息集成

    3.7 信息集成

   
就商业智能的发展趋势而言,经过与各种技术、应用之齐心协力后,逐步演变为同栽企业级、跨机构的基本功信息体系,可以统一企业相继位置,可以合企业各项信息体系和消息资源,真正兑现跨越平台,从而实现信息的充分集成。未来,商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是其它系统实现并,系统中的结构化数据可知透过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、商业智能等整体服务,实现企业数字化、知识化、虚拟化,全面提升公司的仲裁能力与市场竞争力。

   
就商业智能的发展趋势而言,经过与各种技术、应用之齐心协力后,逐步演变为同栽企业级、跨机构的根基信息体系,可以统一企业相继岗位,可以合企业各信息体系以及消息资源,真正兑现跨越平台,从而实现信息的非常集成。未来,商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是其它系统实现合并,系统内的结构化数据可知经过BI的管制平台相互调用、可视化,全面提供决策支持、知识挖掘、商业智能等完全服务,实现公司数字化、知识化、虚拟化,全面升级企业的决定能力以及市场竞争力。

4、商业智能(BI)市场概览

4、商业智能(BI)市场概览

   
随着BI市场之逐级成熟,很多厂商还活跃于商业智能领域。表1吗眼前市面及的BI厂商列表(部分)。

   
随着BI市场的日趋成熟,很多厂商都活跃在商业智能领域。表1也当前市场高达的BI厂商列表(部分)。

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

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

5、商业智能(BI)系统选型要点以及步骤

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

   
随着企业信息化运用之不断深入,越来越多的铺面面临深化应用之问题。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。市场达成的BI产品良莠不齐,企业于甄选时多次容易被宣传之误导,作为企业以选取BI产品的时刻应该由公司系统要求、产品性价比、产品效果、把握如下要点,以资鉴别。

   
随着公司信息化应用的不断深入,越来越多之小卖部面临深化应用的题目。信息化对决策的支撑、对于市场前沿的洞察力成为了新的掘金地。市场上之BI产品鱼龙混杂,企业当选取时频繁容易受宣传之误导,作为公司在选BI产品的下该由企业系统要求、产品性价比、产品功能、把握如下要点,以资鉴别。

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

    端详(略),查看完版本选型报告呼吁在填写问卷后得到http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

 

 

    5.2 BI软件选型步骤

    5.2 BI软件选型步骤

 

 

   
在整了解了BI系统选型的中心思想之后,e-works建议企业选型步骤可参看以下流程进行:

   
在完整了解了BI系统选型的要领之后,e-works建议企业选型步骤可参照以下流程展开:

 

 

    组建BI项目工作组织

    组建BI项目工作集体

 

 

    明确企业需要,制定详尽的花色对象

    明确公司要求,制定详细的种对象

 

 

    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初步点

    确定需要匹配的产品范围并开点

 

 

    目标BI产品,进行观察以及评估

    目标BI产品,进行观测和评估

 

 

    确定目标BI产品并跻身商务谈判环节

    确定目标BI产品并上商务谈判环节

 

 

   
详情(略),查看完版本选型报告呼吁于填写问卷后取得http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

   
详情(略),查看完版本选型报告要于填充问卷后收获http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

 

 

6、主流厂商

6、主流厂商

 

 

    6.1  SAP

    6.1  SAP

 

 

   
SAP公司成立于1972年,总部位于德国沃尔多夫市,是中外最要命的商号管理以及协同化商务解决方案供应商、全球第三老独立软件供应商。目前,全球有120多个国之跨越
263,000下用户正在运转着 69,700基本上套SAP软件。财富
500胜似80%之上的柜还在打SAP的管制方案受到低收入。SAP在全球50大多单国家拥有分支机构,并于差不多下证券交易所上市,包括法兰克福和纽约证交所。1995年当北京规范确立SAP中国公司,并陆续成立了上海、广州、大连分店。

   
SAP公司建立为1972年,总部在德国沃尔多夫市,是环球最为特别之商号管理及协同化商务解决方案供应商、全球第三充分独立软件供应商。目前,全球有120大抵独邦的超常
263,000寒用户在周转在 69,700差不多套SAP软件。财富
500大80%上述之柜都正从SAP的保管方案受到低收入。SAP在海内外50大抵单邦具有分支机构,并于差不多下证券交易所上市,包括法兰克福和纽约证交所。1995年以北京业内建立SAP中国公司,并陆续成立了上海、广州、大连分行。

 

 

    核心产品

    核心产品

 

 

    SAP Lumira  

    SAP Lumira  

 

 

    SAP
Lumira提供了拖放式界面与感人的可视化效果,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,企业工作用户以能够以可再次的自助方式访、转换和可视化数据。

    SAP
Lumira提供了拖放式界面和感人的可视化效果,无需编写任何脚本即可快速分析数据,以飞快获得洞察,提高工作灵活性。借助该软件,企业业务用户将会以可重新的自助方式访、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,业务分析师可以当熟悉的 Microsoft Office
环境受到又深入地挖工作数据。即使没有 IT
人员的帮带,他们也克轻松地过滤和操作数据,掌握发展趋势及非常,并享受其发现。

    借助 SAP 的多维数据解析软件,业务分析师可以于熟悉的 Microsoft Office
环境遭到另行透地挖工作数据。即使没有 IT
人员的援手,他们啊克轻松地过滤与操作数据,掌握发展趋势及异常,并分享其发现。

 

 

    产品特性

    产品特性

 

 

    SAP Lumira

    SAP Lumira

 

 

   
以可还的自助方式,更快得到洞察;通过统观全局与深切发掘详细信息,全面掌握业务状况;为复杂性的事情问题就经常提供依据事实的解答,显著加速决策流程;在无增加
IT 部门工作量的情景下,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。

   
以可又的自助方式,更快得洞察;通过统观全局与深刻挖掘详细信息,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;在非增
IT 部门工作量的状况下,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

 

 

    对大型数据集进行解析,获得深入之作业洞察;在 Excel
中发现、比较和展望事务让因素;借助嵌入式商务分析,在实时的 PowerPoint
演示文稿中以及君的团组织分享彼此的机要发现;借助内容复用和实时查询响应等办法,显著提高效率;借助内存加速,提高数据解析效率。

    对大型数据集进行分析,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
演示稿中及君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办法,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
是世上信息产业领导企业,为华客户提供领先的底硬件、软件、企业咨询及技巧劳务,助力中国各国行业频频更新转型。在过去底
100年,世界经济持续向上,现代对日新月异,IBM
始终为超前的技巧,出色之管制及独创的活负责人正在消息产业的前进,保证了世界范围外几乎所有行业用户对信息处理的全方位需求。IBM
在新中国之升华的一起由开为 1979年。作为全球信息产业的首领企业,IBM
在华改造开放之各一个级还坐前瞻的思索、创新之技艺、深刻的经贸理解与高风亮节的服务积极性地支撑了华夏各行各业的很快成长。

    IBM
是全世界信息产业领导企业,为神州客户提供领先的底硬件、软件、企业咨询与技能劳务,助力中国每行业频频更新转型。在过去底
100年,世界经济持续前行,现代正确日新月异,IBM
始终为超前的艺,出色之保管和独创的产品负责人正在信息产业之前进,保证了世界范围外几乎拥有行业用户指向信息处理的凡事需求。IBM
在新中国之迈入之同由起为 1979年。作为全球信息产业之元首企业,IBM
在华夏改革开放的各国一个等还为前瞻的思辨、创新之艺、深刻的商贸理解和高风亮节之服务积极性地支撑了华各行各业的飞成长。

    核心产品

    核心产品

    IBM Cognos 商业智能(Business Intelligence)

    IBM Cognos 商业智能(Business Intelligence)

    产品特点

    产品特性

    IBM Cognos Business
Insight通过提供规划、场景建模、实时监察与展望分析等功效扩展了传统的商业智能。利用这等同不被限制的商业智能工作空间,人们可随意思想,随处办公(在办公里、在途中中,甚至以脱机状态下)。业务用户可以通过它修改、搜索和烧结具有与作业相关的信。它是一个创新型商业智能工作空间,它一旦工作用户能够在任意时间段访问几乎拥有种类的数。它要用户能够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、实时监督以及预测分析等力量扩展了民俗的商业智能。利用这同一免受限制的商业智能工作空间,人们可以擅自思想,随处办公(在办公里、在半路中,甚至于脱机状态下)。业务用户可以经其修改、搜索与整合具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心所欲时间段访问几乎所有类型的数量。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。

    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

    产品特色

    产品性状

    SQL Server可以利用高性能的 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老数目解决方案,而无论是需购置昂贵的外接程序要高端装备。利用
in-memory 技术,数据服务公司可实时访问产品数量。

    SQL Server可以采取大性能的 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坏数额解决方案,而随便需采购昂贵之外接程序还是高端装备。利用
in-memory 技术,数据服务公司可实时访问产品数量。

    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术有限责任公司

    6.7  北京天之华软件系统技能有限责任公司

    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得到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写问卷后收获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、收费以及服务模式

    表4报价、收费和劳务模式

   
详情(略),查看完版本选型报告要以填充问卷后取得http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

   
详情(略),查看完版本选型报告呼吁以填写问卷后获得http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

 

 

相关文章

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注