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、高增长的多寡多小卖部数无所适从,除了消耗大量管制及存储资金外并没有为公司带来真正的值,大量的数额堆积让合作社带动了惊天动地的挑战。然而数据已经渗透到了铺面内外各个层面,因此想只要打大的号数量中“掘金”就得出信息化以强有力的支持。

   
互联网时代公司数显现爆发式增长,全面考验着商家的多寡处理及分析能力。面对大容量、多样性、高增长的数量多小卖部一再无所适从,除了消耗大量管制与存储财力外并从未吃企业带动真正的值,大量底多寡堆积让庄带动了光辉的挑战。然而数据就渗透到了店铺内外各个圈,因此想要打大之铺数目中“掘金”就不能不有信息化采取强有力的支持。

   
近年来大数额、云计算、移动使用、社交等新兴技术风靡世界,技术的更新与环境之秋与了商家当信息化应用达到还多元化的选。随着中国制造庄信息化使的不断深入,在寻求业务管理精益的以,信息化对决策的支持、对于市场前沿的洞察力成为了进一步多号强化应用的矛头。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,分析利用及学好的分析方法)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母580万首届,较2012年增长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,商业智能分析市场正处在全面过渡时期。大多数商行还当增选新一代数据挖掘工具要交互式分析平台。尽管市场增幅慢,但是多年来企业急需一直维持平稳。

   
近年来很数量、云计算、移动采用、社交等新兴技术风靡世界,技术的创新及环境之熟与了铺面以信息化应用及再次多元化的精选。随着中国制商家信息化动用的不断深入,在谋求业务管理精益的而,信息化对决策的支持、对于市场前沿的洞察力成为了尤其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,分析应用和进取的分析方法)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主580万首届,较2012年提高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,商业智能浅析市场刚刚处在全面过渡时期。大多数铺都在选择新一代数据挖掘工具要交互式分析平台。尽管市场增长率慢,但是多年来号要求一直保持安定。

   
目前华BI市场还有诸多请勿明朗的素,技术界为来多混沌的处在,细分市场之发展趋势也在十分怪的距离,随着大数据、移动等采用之普及,以及海量的数额还加快了BI的变革。因此,企业当增选BI产品的时刻要梳理出清的笔触,找到满足急需的合适产品。为之,e-works本在客观、中立、公正的原则,发布商业智能(BI)选型手册,分析BI软件选型的要点及步骤,介绍主流BI软件之中坚职能和制品特征,为科普企业进展BI软件选型提供指南。

   
目前华BI市场依然有诸多请勿明朗的素,技术界为发过多混沌的处,细分市场之发展趋势也在好非常的区别,随着大数据、移动等使用之推广,以及海量的数额还加快了BI的变革。因此,企业于选择BI产品的时需要梳理出清的思绪,找到满足急需的方便产品。为是,e-works本方成立、中立、公正的口径,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软件之主导功能及成品特色,为科普企业拓展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、数据挖掘与数目见技术进行数量解析为促成商业价值。”
BI并无是多年来才有的新兴名词,早以1996年Gartner
Group的霍华德·雷斯内尔(Howard
Dresner)就既提出,并定义其也平像样由数据仓库(或数额会)、查询表、数据解析、数据挖掘、数据备份和还原等片段构成的、以协助企业决策为目的技术同动。

   
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、数据挖掘与数量显现技术进行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)就已提出,并定义其为同一接近由数据仓库(或数量会)、查询表、数据解析、数据挖掘、数据备份和还原等一些组成的、以扶持公司决策为目的技术和下。

   
在询问概念的而务必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、总结现在跟展望未来。即首先要报企业负责人都闹了啊事情?结果什么?其次会报告管理者发生这些结果的现实由是呀,该应用何种政策解决?再则是喻管理者企业于可预见的明天会面生出啊?于这以还能够实时的语管理者企业正产生啊业务,完成的进度情况如何,是否落实了既定目标,是否需要马上调整政策?只有明确了这些问题才会从根本上理解BI。

   
在了解概念的以必须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、总结现在与展望未来。即首先使报告企业经营管理者都来了什么业务?结果什么?其次会告知管理者发生这些结果的现实性原因是什么,该利用何种政策解决?再则是报告管理者企业在可预见的未来会生出啊?于之而还能实时的告诉管理者企业方发啊工作,完成的速情况怎样,是否贯彻了既定目标,是否用就调动政策?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

   
经过多年信息化的推动,企业内积累了各种源不同业务部门的数量。这些混乱的数量让公司带来了好要命的赘:

   
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多寡。这些混乱的多寡给柜带来了怪非常的赘:

  •     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,多啊未结构化数据,管理以及发掘的难度大;
  •     传统老旧的多寡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之数支持。
  •     企业数据爆发式井喷,数据存储的硬件成本导致IT负累;
  •     数据存储在不同的施用体系中,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了数据获得、管理、分析的难度;
  •     企业数据列复杂多样,多吧不结构化数据,管理与挖掘的难度颇;
  •     传统老旧的数量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码支撑。

   
尽管连加码的多寡为庄之管理造成了不小的赘,然而最基本之问题则是在这些复杂的数码还未都能称为信息,不可知吧企业所用。身处激烈竞争条件之铺面给海量的多寡及日益增多的数据管理基金,更愿意能够察觉数的商业价值。BI软件之价在于那通过技术手段从商店相继应用体系的混乱数据被提取出有因此底多少并开展对的整理,以保证数据的正确和一致性,并跟过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load),的历程,合并到一个单位数据会或企业的数据仓库中,在这基础及应用得当的BI工具,
针对不同要求进行多维数据解析以及挖掘,并透过可视化手段将结果定期或者履展示让有关人口,最终也铺面决策提供支持,达到救助企业净利润增利、规避风险、提升效益和竞争力的目的。

   
尽管连增加的数量被铺的保管造成了非略之麻烦,然而最核心的题目则是介于这些扑朔迷离的数额还免还能够叫信息,不克啊公司所用。身处激烈竞争环境的商家面对海量的数据以及日益增多的数量管理资本,更期待会发现数目的商业价值。BI软件的价值在于那经过技术手段从店铺相继应用系统的紊乱数据被提出有因此之多寡并展开科学的重整,以保证数据的不利和一致性,并和过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load),的历程,合并到一个部门数据会或企业之数据仓库中,在这个基础及运用得当的BI工具,
针对不同需要进行多维数据解析及打,并透过可视化手段将结果定期或者履展示被有关人口,最终也公司决策提供支持,达到救助商家净利润增利、规避风险、提升效益和竞争力的目的。

  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(数据的领取、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不外乎:数据仓库(数据会)、数据挖掘、ETL(数据的领取、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》)一书被所提出的概念:“数据仓库(Data
Warehouse)是一个面向主题的(Subject
Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定之(Non-Volatile)、反映历史变化(Time
Variant)的数量集合,用于支持管理决策(Decision Making
Support)。”数据仓库技术是为着使得的拿数据并及联合之条件受到为提供决策型数据访问,因此当BI的推行进程被,大量源于商家各种管理体系的数据要募及整治,需要数仓库技术的支持。

    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)、相对稳定之(Non-Volatile)、反映历史变化(Time
Variant)的多少集合,用于支持管理决策(Decision Making
Support)。”数据仓库技术是为着有效的将数据并及统一之环境面临坐提供决策型数据访问,因此当BI的推行进程遭到,大量起源公司各种管理网的数码要募及整治,需要数仓库技术的支撑。

   
面向主题。数据仓库中之数据是遵循一定的主题或者说决策支持之需求点进行集体的,一个主题通常和大多独操作型信息体系有关;

   
面向主题。数据仓库中之多少是准一定的主题或者说决策支持之需求点进行集团的,一个主题通常和大多只操作型信息体系有关;

   
数据并。数据仓库的数额发生来源于分散的操作型数据,将所要数从原先的多寡遭到抽取出来,进行加工以及集成,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,将所用数由本的多寡中抽取出来,进行加工以及集成,统一与综合之后进入数据仓库;

   
相对平稳。数据仓库是不足更新的还仍日而别的,稳定之多少因单独读格式保存,且未随日改。

   
相对安静。数据仓库是不行更新的都据日而生成之,稳定的数额因单纯读格式保存,且非按日转移。

  •     数据挖掘
  •     数据挖掘

   
数据挖掘是指从数据库的雅量数据被宣布出含有的、先前一无所知的连产生暧昧价值之音之过程。作为一如既往种植核定支持过程,它要依据人工智能、机器上、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地剖析公司的数额,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,做出对的核定。

   
数据挖掘是据自数据库的恢宏数码遭到发表出含有的、先前不解之连有秘密价值之音的长河。作为一如既往种核定支持过程,它要根据人工智能、机器上、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地剖析公司的数据,做出归纳性的演绎,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,做出科学的裁决。

  •     ETL
  •     ETL

   
透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load)即ETL。作为BI/DW(Business
Intelligence)的基本与灵魂,能够遵循联合的平整集成并加强数据的值,是背负好多少从数据源向目标数据仓库转化的历程,是实践数据仓库的重要性步骤,用户从数据源抽取产生所用的数据,经过多少清洗,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。在信用社执行BI的长河中,ETL面临的无比深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)的着力与灵魂,能够按照合之规则集成并增强多少的价值,是承受好数据由数据源向目标数据仓库转化的经过,是实施数据仓库的重要性步骤,用户从数据源抽取产生所待的数码,经过数据清洗,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。在铺子执行BI的历程遭到,ETL面临的极致可怜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关键的下,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决定支持,可以根据分析人员之要求速、灵活地进行深数据量的复杂性查询处理,并且以相同种植直观而易懂的款型以查询结果提供于决策人员,以便他们规范掌握公司(公司)的经理状况,了解对象的需,制定是的方案。

   
联机分析处理(OLAP)系统是数据仓库系统最要的应用,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核定支持,可以因分析人员的求速、灵活地开展好数据量的扑朔迷离查询处理,并且为同等栽直观而易懂的形式将查询结果提供被决策人员,以便他们规范掌握企业(公司)的经状况,了解对象的要求,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,清晰有效地传达与关系信息。其中心思想是拿数据库被列一个数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,可以自不同之维度观察数据,从而对数码进行再次深切的考察与剖析。在实质上的商业智能应用被常常坐图纸、图像、虚拟现实等好也人人所识别的章程呈现原有数据里的繁杂关系、潜在信息及发展趋势,以便更好地使用所控的信资源。数据可视化的工具主要是报表类(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络信息。其主干思想是以数据库中各一个数量项作为单个图元元素表示,大量的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花样表示,可以打不同的维度观察数,从而对数据开展双重透之观赛和分析。在其实的商业智能应用中时常因图片、图像、虚拟现实等好也人们所识别的点子呈现原有数据里面的扑朔迷离关系、潜在信息与发展趋势,以便更好地应用所主宰的音信资源。数据可视化的家伙要是回报表类(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软件之最好酷功效就是由此对数码的剖析为决策支持提供支援。Ganter曾经定义过BI应用的20单功能点,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、实时或冲时间之数据获得、高级分析和数据挖掘等。经过综合的分析e-works总结道一个榜首的BI产品应有具有的作用点要包括以下几单方面:

   
BI软件之极致可怜功能就是是经对数码的辨析也决策支持提供支援。Ganter曾经定义过BI应用的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、实时或基于时间之数获得、高级分析及数码挖掘等。经过综合的分析e-works总结道一个独立的BI产品应该具备的功能点要概括以下几独面:

  •     数据管理
  •     数据管理

   
能由不同的异构系统中得到有价的数额,并能自在实现数据的询问、归集和输出,实现对商家数目的科学管理。

   
能打不同之异构系统中获有价的数目,并会轻轻松松实现数据的询问、归集和输出,实现对合作社数的科学管理。

  •     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据价值的呈现,为铺面决策提供数据支撑。

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

  •     集成及付出
  •     集成和开发

   
系统在具有一流架构的底蕴及,具有灵活的系出和集成性能。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开发,并会促成和其他功能的迅速集成。

   
系统在备一流架构的基础及,具有灵活的系出暨集成性能。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开发,并能够促成同其他职能的速集成。

  •     可视化的数据展示
  •     可视化的数展示

   
系统所有报表、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,并基于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

    针对不同公司不同之事体决策需要开发有之有的个性化功能点。

    针对不同商店不同的作业决策需要开发出之片个性化功能点。

澳门新萄京 1 澳门新萄京 2
贪图1 典型BI系统架构

澳门新萄京 3 澳门新萄京 4
图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,核心作用是扶持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,核心功能是拉企业了解现状并会预测未来。

    企业绩效管理(EPM,Enterprise Performance
Management)主要对同的、可甄别的KPI(关键绩效指标),对事情绩效进行衡量和分析,以支持工作绩效的辨析与治本,以业务流程改进为着力,指导用户完善决策过程,使战略实施更加有效。EPM主要是连战略暨计划至实践之长河,监控财务和营业结果和对象的别并提供分析,驱动公司限制的绩效改善。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,可以清楚吧BI是EPM的辨析平台,两者在应用领域、功能区划、系统组织上且有鲜明的反差。

    企业绩效管理(EPM,Enterprise Performance
Management)主要针对同一的、可辨识的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,使战略实施更加可行。EPM主要是接二连三战略暨计划及执行的长河,监控财务与运营结果和目标的歧异并提供分析,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,可以解吧BI是EPM的剖析平台,两者在应用领域、功能区划、系统布局上还生鲜明的差异。

澳门新萄京 5 澳门新萄京 6

澳门新萄京 7 澳门新萄京 8

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)
是据通过动移动终端设施,使得用户会随时随地获取所待的工作数据与分析展现,完成独立的剖析及核定应用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着活动应用的普及,企业对于管理软件可“移动”的求增长快速,用户逐渐希望经过智能手机等活动设备交给数据,并收获分析报告,实现无处不在、无时不在的实时动态管理,这将为风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是不足回避的发展趋势。

    移动BI(Mobile Business Intelligence)
是依靠经以移动终端设备,使得用户能够随时随地获取所要的工作数据与分析展现,完成独立的剖析以及核定用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着移动应用的推广,企业对管理软件可“移动”的需要增强迅速,用户逐渐希望经过智能手机等走装备交给数据,并拿走分析报告,实现无处不在、无时无以的实时动态管理,这将为风BI带来巨大的迅猛。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是不行规避的发展趋势。

    3.2云计算BI

    3.2云计算BI

   
云计算近年来可谓风生水于,但BI领域却美味有见到云的痕迹,原因是大抵地方的。但是今年几乎怪主流厂商还当云BI上闹矣或大或小的自由化,这吗充分说明BI市场既开始接纳云,其中特别要命片段因在经漫长探索,BI市场一度十分成熟,BI作为基础运用都上了临界点。云功能的劲、部署之方便,必将带来为讲话也根基的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领域却美味有见到云的痕,原因是多地方的。但是现年几乎可怜主流厂商还在云BI上闹矣或大或小的倾向,这吗充分说明BI市场既开始接纳云,其中老大非常组成部分由在经长期探索,BI市场一度很成熟,BI作为基础运用都上了临界点。云功能的兵不血刃、部署之方便,必将带来为叙也根基的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不过视化数据及自助式BI

    3.3可视化数据以及自助式BI

   
早于2013年可视化BI就既初现端倪,BI巨头们面对商海的变始寻求新的路建立重迅捷的作业分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供更加和睦的数额显现形式和优化的客户体验。对于市场用户而言单一而死的多寡展示形式都休能够满足其要求。

   
早于2013年可视化BI就曾初现端倪,BI巨头们对市面之生成始寻求新的路子建立重高效的工作分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供更加和睦的数量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码展示形式曾休克满足其要求。

   
传统BI专注于由数据仓库和外的数据库中将数据易成为信息,再将信息易成为智能,在功能上往往束手无策满足市场客户某些特殊或者说个性化的要求,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数查询方式,创建方式简单无需考虑数据库等要素。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,将是鹏程一段时间的亮点,值得期待。

   
传统BI专注于从数据仓库和其它的数据库中将数据易成信息,再将消息变换成为智能,在功能上数心有余而力不足满足市场客户某些特殊或者说个性化的要求,因此自助式BI的劳动概念出现,所谓自助其实是容用户自动创建于定义之数码查询方式,创建方式简单无需考虑数据库等要素。可视化的多少解析手段与自助式BI都是优化客户体验、实现客户个性化需求的,将是鹏程一段时间的亮点,值得期待。

    3.4社交化BI

    3.4社交化BI

   
社交的热度还以频频的升温,也都变为软件营销的最主要阵地。社交化BI将商店数、社交化网络与合作、社交媒体的监察及舆论分析结合于一个以中,让传统的BI具有了更加团结之界面,商业智能的家伙还有创新性。尽管其技术达到连不曾重要的革新,其价吧远非得到商家绝对的承认,但好确信的是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更多元化的前进空间。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。

   
社交的烧还于连的升温,也早就化为软件营销的基本点阵地。社交化BI将庄数据、社交化网络以及搭档、社交媒体的监督和舆论分析结合于一个应用被,让传统的BI具有了尤其融洽之界面,商业智能的家伙又富有创新性。尽管其技术及并没主要的改造,其价值吗从不获商家绝对的认可,但足以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更多元化的上进空间。纵观目前市场现状,总体来说社交化BI仍处于一个探索期,但前景不容忽视。

    3.5 大数目融合

    3.5 大数额融合

   
在数量爆炸的时代,将数据转发为资源是店梦寐以求的,大数量足以说凡是当真含义及之拿消息转化为资源。大数额时下之商业智能开始融合大数量的行使,大量的BI厂商开始于那数额解析的出品遭增对怪数额处理技术(如Hadoop)的支撑还是内嵌基于对特别数量处理技术的辨析效益。

   
在数额爆炸的时,将数据转发为资源是商家梦寐以求的,大数据可说凡是真正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运,大量的BI厂商开始在那个数额解析的出品面临长对老数目处理技术(如Hadoop)的支持还是内嵌基于对大数据处理技术的分析功能。

    3.6数据就服务

    3.6数量就是服务

    SaaS
BI可以清楚啊数量就是服务,这种新兴之BI实现方式逐渐被用户所领。SaaS
BI成为热点十分十分有原因在目前风BI的工具价格不菲,建设的经过吧针锋相对复杂,中小企业特别是小企业往往就是需求为望而却步。反之,SaaS租用模式抱有的不如费用高功能的特点正好可以弥补这些极的阙如,因此赢得广大小企业的推崇。但是SaaS
BI的模式并无成熟,真正开始运用的信用社并无多,受各国方面因素影响短日内客户多匪会见生出太可怜的加强,但是这种颠覆性模式之价值是客观存在的,未来的发展前景看好。

    SaaS
BI可以清楚吧数量就是服务,这种新兴之BI实现方式逐步为用户所受。SaaS
BI成为焦点十分要命组成部分由在目前传统BI的工具价格不菲,建设的过程吧针锋相对复杂,中小企业特别是小企业往往就是需求为提心吊胆。反之,SaaS租用模式抱有的亚费用高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偏重。但是SaaS
BI的模式并无成熟,真正开始采取的企业并无多,受各国方面因素影响短日外客户多匪见面有极度好的增长,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 信息并

   
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、跨机构的功底信息体系,可以合企业相继位置,可以统一企业各类信息体系跟信资源,真正落实超越平台,从而实现信息的坏集成。未来,商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是其它系统实现并轨,系统之中的结构化数据能由此BI的管住平台相互调用、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,全面升级企业之决定能力与市场竞争力。

   
就商业智能的发展趋势而言,经过以及各种技能、应用之齐心协力后,逐步演变为同栽企业级、跨机构的功底信息体系,可以统一企业相继岗位,可以合企业各项信息体系及信资源,真正实现超越平台,从而实现信息之老集成。未来,商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是其它系统贯彻合龙,系统内的结构化数据能通过BI的管住平台相互调用、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,实现企业数字化、知识化、虚拟化,全面提升公司之决定能力跟市场竞争力。

4、商业智能(BI)市场概览

4、商业智能(BI)市场概览

   
随着BI市场之渐渐成熟,很多厂商还活跃于商业智能领域。表1也当下市面达成的BI厂商列表(部分)。

   
随着BI市场的逐月成熟,很多厂商都活跃于商业智能领域。表1啊当下市面达成之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取得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软件之选型要点

   
随着公司信息化应用的不断深入,越来越多之企业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。市场达成的BI产品良莠不齐,企业于挑时数容易遭遇宣传的误导,作为店铺以增选BI产品之时节理应从店系统要求、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,越来越多之信用社面临深化应用的题材。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。市场及之BI产品良莠不齐,企业以选时数容易吃宣传之误导,作为企业于增选BI产品的时应该打店铺系统要求、产品性价比、产品功效、把握如下要点,以资鉴别。

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    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展开:

   
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

 

 

    明确企业需求,制定详尽的花色对象

    明确公司需,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

 

 

    确定需要匹配的成品范围并开点

    确定需要匹配的活范围并开始点

 

 

    目标BI产品,进行观测和评估

    目标BI产品,进行考察与评估

 

 

    确定目标BI产品并上商务谈判环节

    确定目标BI产品并跻身商务谈判环节

 

 

   
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6、主流厂商

6、主流厂商

 

 

    6.1  SAP

    6.1  SAP

 

 

   
SAP公司确立于1972年,总部位于德国沃尔多夫市,是天底下最可怜之商号管理与协同化商务解决方案供应商、全球第三好独立软件供应商。目前,全球有120差不多个邦之超越
263,000下用户正在运转在 69,700多套SAP软件。财富
500高80%上述的小卖部还在打SAP的军事管制方案受到低收入。SAP在全世界50差不多单国拥有分支机构,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年当京城正规确立SAP中国公司,并陆续成立了上海、广州、大连分公司。

   
SAP公司建立为1972年,总部放在德国沃尔多夫市,是天底下最为老之号管理暨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大多独国家的逾
263,000寒用户在周转着 69,700大抵套SAP软件。财富
500赛80%上述的小卖部都正从SAP的田间管理方案面临获益。SAP在全世界50几近个邦有分支机构,并以多寒证券交易所上市,包括法兰克福和纽约证交所。1995年于首都正式确立SAP中国公司,并陆续建立了上海、广州、大连分号。

 

 

    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,以高速取得洞察,提高工作灵活性。借助该软件,企业业务用户将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,以很快获得洞察,提高业务灵活性。借助该软件,企业工作用户将能够以可又的自助方式访、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 IT
人员之助,他们也能轻松地过滤和操作数据,掌握发展趋势及特别,并分享其发现。

    借助 SAP 的多维数据解析软件,业务分析师可以以习的 Microsoft Office
环境遭受重新深刻地凿作业数据。即使没有 IT
人员的帮扶,他们吧会轻松地过滤和操作数据,掌握发展趋势及生,并享受其发现。

 

 

    产品特性

    产品特色

 

 

    SAP Lumira

    SAP Lumira

 

 

   
以可更的自助方式,更快得到洞察;通过统观全局与深深挖掘详细信息,全面掌握业务状况;为复杂性的政工问题虽经常供依据真相的解答,显著加快决策流程;在匪多
IT 部门工作量的情况下,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。

   
以可重复的自助方式,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供依据真相的解答,显著加速决策流程;在未多
IT 部门工作量的场面下,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

 

 

    对大型数据集进行剖析,获得深入之工作洞察;在 Excel
中窥见、比较和预测工作让因素;借助嵌入式商务分析,在实时的 PowerPoint
演示稿中及您的团体分享彼此的最主要发现;借助内容复用和实时查询响应等艺术,显著提高效率;借助内存加速,提高多少解析效率。

    对大型数据集进行解析,获得深入的政工洞察;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
演示文稿中同公的团分享彼此的重点发现;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
是中外信息产业领导企业,为华客户提供领先的底硬件、软件、企业咨询以及技艺服务,助力中国列行业不断创新转型。在过去之
100年,世界经济不断升华,现代是日新月异,IBM
始终以超前的技巧,出色的军事管制及独创的活负责人着信息产业之发展,保证了世道范围外几乎拥有行业用户指向信息处理的一切需求。IBM
在初中国的腾飞之同由起为 1979年。作为环球信息产业之特首企业,IBM
在中国改革开放的各个一个等级都因前瞻的合计、创新之技艺、深刻的生意理解以及诚信之劳动积极性地支撑了华夏各行各业的快成长。

    IBM
是大地信息产业领导企业,为神州客户提供领先的之硬件、软件、企业咨询及技巧服务,助力中国各行业不断创新转型。在过去之
100年,世界经济持续发展,现代对日新月异,IBM
始终为超前的艺,出色之治本和独创的出品负责人着消息产业之前进,保证了世界范围外几乎所有行业用户对信息处理的全部需求。IBM
在初中国之迈入之一起由开为 1979年。作为世界信息产业之特首企业,IBM
在中原改造开放的各国一个级都因前瞻的考虑、创新的技能、深刻的生意理解与诚信之服务积极性地支持了炎黄各行各业的全速成长。

    核心产品

    核心产品

    IBM Cognos 商业智能(Business Intelligence)

    IBM Cognos 商业智能(Business Intelligence)

    产品特性

    产品特色

    IBM Cognos Business
Insight通过提供设计、场景建模、实时监督和预测分析等功能扩展了民俗的商业智能。利用就无异无让限制的商业智能工作空间,人们可以自由思想,随处办公(在办公室里、在中途中,甚至当脱机状态下)。业务用户可经它修改、搜索以及烧结具有与业务相关的音信。它是一个创新型商业智能工作空间,它要工作用户能够在自由时间段访问几乎拥有品种的多寡。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,并同信息进行互。

  澳门新萄京  IBM Cognos Business
Insight通过提供规划、场景建模、实时监督与展望分析等效果扩展了人情的商业智能。利用就无异于未为限制的商业智能工作空间,人们可以任意思想,随处办公(在办公室里、在旅途中,甚至当脱机状态下)。业务用户可经过它们修改、搜索与重组有和工作有关的音。它是一个创新型商业智能工作空间,它如果工作用户会以肆意时间段访问几乎所有品类的数额。它而用户会通过一个仪表板样式的界面来组装、个性化、分析信息,并跟信进行相互。

    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

    产品特性

    产品特色

    SQL Server可以下高性能的 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死数目解决方案,而无论是需购置昂贵的外接程序还是高端装备。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生数目解决方案,而不管需购置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据。

    典型客户及案例

    典型客户和案例

    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要于填写问卷后获得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、收费以及劳务模式

    表4报价、收费和劳动模式

   
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