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

   
互联网时代公司数目见爆发式增长,全面考验着店之数码处理以及分析能力。面对大容量、多样性、高增长之多少多供销社往往无所适从,除了耗费大量管理暨存储资产外并没让柜带动真正的价,大量底数码堆积为公司带来了了不起的挑战。然而数据现已渗透及了庄内外各个圈,因此想使由大之铺数据被“掘金”就务须来信息化用强有力的支撑。

   
互联网时代公司数量见爆发式增长,全面考验着店之多少处理与剖析能力。面对大容量、多样性、高增长之数据多供销社往往无所适从,除了耗费大量管理和存储财力外并不曾为企业带动真正的价,大量底多少堆积为铺带动了光辉的挑战。然而数据就渗透及了合作社内外各个圈,因此想要打大之店数目中“掘金”就不能不产生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信用社当信息化应用达到还多元化的选取。随着中国制造庄信息化使之不断深入,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更多号强化应用之可行性。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年的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,商业智能分析市场刚刚处在全面过渡时期。大多数商行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,但是多年来公司需一直维持稳定。

   
近年来特别数据、云计算、移动应用、社交等新生技术风靡全球,技术之翻新及环境的成熟与了公司以信息化运用上再度多元化的挑三拣四。随着中国打造合作社信息化行使之不断深入,在谋求业务管理精益的同时,信息化对决策的支撑、对于市场前沿的洞察力成为了尤其多商家深化应用的方向。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,分析下以及先进的分析方法)营收总计达到144亿美元,与2012年之133亿美元相比,增长8%。2013年中国区商务智能和分析软件总营收达到11亿7总580万初次,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,商业智能剖析市场正处在全面过渡时期。大多数店还当挑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,但是多年来店铺需要一直维系平稳。

   
目前中华BI市场仍在诸多免明朗的元素,技术层面也生为数不少混沌的处,细分市场的发展趋势也在异常可怜之距离,随着大数额、移动等采用之推广,以及海量的数额还加快了BI的变革。因此,企业于选BI产品的时刻需要梳理出清的思绪,找到满足要求的适合产品。为是,e-works本方成立、中立、公正的法,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软件之中坚功能以及成品性状,为科普企业进行BI软件选型提供指南。

   
目前中华BI市场仍然在诸多免明朗的元素,技术层面也闹诸多混沌的处,细分市场的发展趋势也存很特别的反差,随着大数目、移动等使用的普及,以及海量的数据都加快了BI的革命。因此,企业在甄选BI产品之早晚需要梳理出清的思绪,找到满足急需的适用产品。为这个,e-works本在客观、中立、公正的法,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软件之主导作用和产品特征,为广大企业进展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、数据挖掘与数据显现技术进行多少解析为促成商业价值。”
BI并无是近来才有新兴名词,早于1996年Gartner
Group的霍华德·雷斯内尔(Howard
Dresner)就都提出,并定义其也同类由数据仓库(或数量会)、查询表、数据解析、数据挖掘、数据备份和回复等局部组成的、以赞助企业决策为目的技术以及下。

   
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、数据挖掘与多少显现技术拓展多少解析为贯彻商业价值。”
BI并无是最近才有新兴名词,早以1996年Gartner
Group的霍华德·雷斯内尔(Howard
Dresner)就已经提出,并定义其也平类似由数据仓库(或数量会)、查询表、数据解析、数据挖掘、数据备份和死灰复燃等片段构成的、以扶助公司决策为目的技术同下。

   
在打听概念的而须正确理解商业智能的内蕴,e-works认为,BI的内蕴在于回顾过去、总结现在跟展望未来。即首先使报告企业决策者已经出了啊业务?结果如何?其次会报告管理者发生这些结果的实际由是什么,该利用何种政策解决?再则是报管理者企业于可预见的明天会晤时有发生什么?于这个而还能实时的告诉管理者企业正在发生啊工作,完成的快情况怎么样,是否贯彻了既定目标,是否用这调整策略?只有明确了这些题材才会从根本上理解BI。

   
在了解概念的又要正确理解商业智能的内蕴,e-works认为,BI的内蕴在于回顾过去、总结现在跟展望未来。即首先要告诉企业决策者都产生了呀事情?结果什么?其次会告诉管理者发生这些结果的具体由是呀,该用何种政策解决?再则是喻管理者企业以可预见的将来见面时有发生啊?于此以还能够实时的告知管理者企业在产生啊业务,完成的进度情况如何,是否落实了既定目标,是否需要立即调整策略?只有明确了这些题目才会从根本上理解BI。

    2.2  BI的价值

    2.2  BI的价值

   
经过长年累月信息化的推进,企业内部积累了各种源不同业务部门的数码。这些混乱的数额被合作社带动了怪特别之困扰:

   
经过多年信息化的促进,企业内积累了各种源不同业务部门的数额。这些混乱的多少让铺带动了要命非常之麻烦:

  •     企业数爆发式井喷,数据存储的硬件成本导致IT负累;
  •     数据存储在不同之以体系受到,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了数额获得、管理、分析的难度;
  •     企业数据列复杂多样,多啊无结构化数据,管理及发掘的难度大;
  •     传统老旧的多寡见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持。
  •     企业数目爆发式井喷,数据存储的硬件成本导致IT负累;
  •     数据存储在不同之以体系面临,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了数获得、管理、分析的难度;
  •     企业数据类复杂多样,多呢不结构化数据,管理与挖掘的难度好;
  •     传统老旧的数目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的数量支持。

   
尽管连充实的数量被合作社的治本造成了无略的赘,然而最基本的问题虽然是在乎这些纷繁的多寡还免都能叫信息,不克啊铺面所用。身处激烈竞争条件之合作社对海量的数额与日益增加的多寡管理资金,更要能察觉数的商业价值。BI软件之价在于那通过技术手段从店铺相继应用体系的紊乱数据被提取出有因此之多少并展开科学的理,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),的经过,合并到一个单位数据会或企业之数据仓库中,在是基础及以恰当的BI工具,
针对不同需要开展多维数据解析与发掘,并经可视化手段将结果定期或实施展示受有关人员,最终为企业决策提供支撑,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。

   
尽管不断增多的数额被企业之保管造成了非聊的困扰,然而最基本之题材虽然是介于这些复杂的数量还不还能够称之为信息,不可知啊铺面所用。身处激烈竞争环境之企业面对海量的数码和日益增多的数额管理资产,更期望能够发现数目的商业价值。BI软件的价在其经过技术手段从店相继应用系统的乱七八糟数据被提出有因此之数并展开科学的理,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,合并及一个单位数据会或企业的数据仓库中,在这个基础及用恰当的BI工具,
针对不同要求开展多维数据解析与挖掘,并透过可视化手段将结果定期或履展示受有关人口,最终为公司决策提供支持,达到辅助企业赢利增利、规避风险、提升效果和竞争力的目的。

  2.3  BI的关键技术及力量

  2.3  BI的关键技术及效果

    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》)一挥毫中所提出的概念:“数据仓库(Data
Warehouse)是一个面向主题的(Subject
Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变迁(Time
Variant)的数码集合,用于支持管理决策(Decision Making
Support)。”数据仓库技术是为了实用的拿数据并及联之条件遭到因为提供决策型数据访问,因此于BI的履进程中,大量来企业各种管理体系的数码要募及整理,需要多少仓库技术的支持。

    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》)一书写被所提出的概念:“数据仓库(Data
Warehouse)是一个面向主题的(Subject
Oriented)、集成的(Integrated)、相对平静之(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)。”数据仓库技术是为了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的履进程被,大量自商家各种管理体系的多寡要募及整治,需要多少仓库技术的支持。

   
面向主题。数据仓库中的数码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相关;

   
面向主题。数据仓库中之数是按照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单操作型信息体系有关;

   
数据并。数据仓库的数据来来自于分散的操作型数据,将所急需数由原先的数目被抽取出来,进行加工及集成,统一与综合之后上数据仓库;

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

   
相对平稳。数据仓库是不足更新的还仍时间若是变之,稳定的数量以仅念格式保存,且非按照时间转移。

   
相对平静。数据仓库是不可更新的都以日若是变之,稳定的多寡以单独念格式保存,且未随时间转移。

  •     数据挖掘
  •     数据挖掘

   
数据挖掘是依赖于数据库的汪洋多少被揭晓出含有的、先前不为人知的连发生地下价值之信息之进程。作为同种核定支持过程,它至关重要依据人工智能、机器上、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地剖析企业的数量,做出归纳性的推理,从中挖掘出秘密的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出科学的裁定。

   
数据挖掘是依靠从数据库的大度数量中发布出含有的、先前不为人知的连发出神秘价值之音讯之经过。作为一如既往栽核定支持过程,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,做出科学的核定。

  •     ETL
  •     ETL

   
透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load)即ETL。作为BI/DW(Business
Intelligence)的为主与灵魂,能够以合的规则集成并增强多少的价,是承受好数据由数据源向目标数据仓库转化的经过,是履行数据仓库的要步骤,用户从数据源抽取产生所急需的数,经过数据清洗,最终以事先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中错过。在商店履行BI的经过遭到,ETL面临的最好充分挑战是接收数据时其源数据的异构性和低质量。

   
透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load)即ETL。作为BI/DW(Business
Intelligence)的中心和灵魂,能够遵循统一之平整集成并加强数据的值,是负担好多少从数据源向目标数据仓库转化的过程,是实行数据仓库的要步骤,用户从数据源抽取产生所急需的数额,经过数清洗,最终按照先定义好之数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。在铺推行BI的进程被,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。

  •     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紧的应用,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表决支持,可以依据分析人员之求迅速、灵活地开展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)的经营现象,了解对象的急需,制定科学的方案。

   
联机分析处理(OLAP)系统是数据仓库系统最根本的采用,专门计划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决策支持,可以因分析人员之要求速、灵活地开展深数据量的扑朔迷离查询处理,并且为平等栽直观而易懂的款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)的经营现象,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,清晰有效地传达与联系信息。其主干思想是拿数据库被列一个数码项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时用数据的次第属性值以差不多维数据的花样表示,可以从不同之维度观察数据,从而对数据进行再次深切的体察和剖析。在实质上的商业智能应用被不时因图纸、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繁杂关系、潜在信息与发展趋势,以便更好地采用所主宰的信息资源。数据可视化的工具要是回报表类(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。其核心思维是将数据库被各个一个数项作为单个图元元素表示,大量底数集构成数据图像,同时以数据的顺序属性值以差不多维数据的花样表示,可以由不同的维度观察数据,从而对数据开展重复透彻的洞察和剖析。在事实上的商业智能应用中常常为图、图像、虚拟现实等易为人们所识别的方式展现原有数据中的错综复杂关系、潜在信息和发展趋势,以便更好地采用所掌握的音资源。数据可视化的工具根本是回报表类(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软件之无比酷功效就是是由此对数码的辨析也决策支持提供救助。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、实时或基于时间之多少获得、高级分析及数据挖掘等。经过综合的分析e-works总结道一个名列前茅的BI产品应该有的效用点主要概括以下几独面:

   
BI软件之最好可怜功能就是经对数码的剖析为决策支持提供救助。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、实时或冲时间之数据获得、高级分析和数码挖掘等。经过综合的分析e-works总结道一个超人的BI产品应该具有的效用点要概括以下几个方面:

  •     数据管理
  •     数据管理

   
能于不同之异构系统遭到得到有价的数量,并能自在实现多少的询问、归集和输出,实现对公司数据的科学管理。

   
能于不同之异构系统受到取有价的多寡,并能自在实现多少的查询、归集和输出,实现对店家数的科学管理。

  •     数据解析
  •     数据解析

   
充分利用OLAP,Legacy等数解析技术实现对数据价值之显现,为企业决策提供数据支撑。

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

  •     集成和出
  •     集成与出

   
系统于拥有一流架构的功底及,具有灵活的系统开发和合并性能。在搭、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,并能够促成同其他职能的飞速集成。

   
系统于颇具一流架构的基本功及,具有灵活的系出暨合性能。在搭、元数据管理、数据迁移、规则流程等都能拓展个性化的开支,并能够实现和其它职能的短平快集成。

  •     可视化的多寡显示
  •     可视化的数据展示

   
系统所有报表、仪表盘、实时数据显示等可视化功能,并基于个性化需求提升可视化展示的客户体验。

   
系统有报表、仪表盘、实时数据显示等可视化功能,并基于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

    针对不同企业不同的事情决策需求开发有底组成部分个性化功能点。

    针对不同商家不同之工作决策需求开发出底有的个性化功能点。

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祈求1 典型BI系统架构

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贪图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,核心力量是支援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,核心力量是拉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暨计划到执行的长河,监控财务与运营结果和目标的歧异并提供分析,驱动公司限制的绩效改善。BI则是促成监控、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,可以清楚啊BI是EPM的辨析平台,两者在应用领域、功能分、系统布局上且发拨云见日的歧异。

    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和剖析,以支撑工作绩效的解析和管理,以业务流程改进为基本,指导用户完善决策过程,使战略实施更加实用。EPM主要是连续战略暨计划暨实施的经过,监控财务与营业结果及目标的出入并提供分析,驱动公司限制之绩效改善。BI则是实现监督、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,可以知晓也BI是EPM的解析平台,两者在应用领域、功能划分、系统布局上都出显著的区别。

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图2  BI与BA、绩效管理
 

祈求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)
是赖通过动移动终端配备,使得用户会随时随地获取所欲的业务数据以及分析展现,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。随着移动应用之推广,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运动装备交给数据,并得到分析报告,实现无处不在、无时莫以的实时动态管理,这将受传统BI带来巨大的神速。尽管BI厂商对于移动BI的表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)
是乘通过动移动终端设施,使得用户能够随时随地获取所需要的事情数据与分析展现,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”的需要增强迅速,用户逐渐希望经过智能手机等走装备交给数据,并收获分析报告,实现无处不在、无时无以的实时动态管理,这将受风BI带来巨大的迅猛。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印痕,原因是大抵地方的。但是今年几乎格外主流厂商都以云BI上发出矣或大或小的趋势,这吗充分说明BI市场已起来接纳云,其中颇挺片段缘故在于通过漫长探索,BI市场既充分成熟,BI作为基础运用已达标了临界点。云功能的精、部署之省心,必将带动为出口也根基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由,但BI领域却美味有见到云的划痕,原因是多地方的。但是今年几乎深主流厂商都于云BI上发出矣或大或小的动向,这吗充分说明BI市场曾起来接纳云,其中大十分组成部分原因在于通过漫长探索,BI市场既颇成熟,BI作为基础运用已达标了临界点。云功能的雄强、部署之省心,必将带动为提也根基之商业智能在线服务变成新的商业智能部署的主流趋势。

    3.3可视化数据以及自助式BI

    3.3而视化数据和自助式BI

   
早于2013年可视化BI就已初现端倪,BI巨头们对市面之浮动始谋求新的路径建立重高速的政工分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供更加和睦之数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已经不克满足其要求。

   
早以2013年可视化BI就早已初现端倪,BI巨头们给市场的转变始寻求新的门道建立更便捷的事体分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供越来越协调的多寡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展示形式既休可知满足其要求。

   
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,再用信息转换成智能,在效能上翻来覆去力不从心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,所谓自助其实是容用户自动创建于定义之数据查询艺术,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,将是前景一段时间的优点,值得期待。

   
传统BI专注于从数据仓库和其他的数据库中将数据易成信息,再用消息易成为智能,在效能上反复束手无策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,将凡前景一段时间的优点,值得期待。

    3.4社交化BI

    3.4社交化BI

   
社交的烧还于不停的升温,也都成软件营销的要紧阵地。社交化BI将企业数据、社交化网络和合作、社交媒体的监察和舆论分析结合于一个动被,让传统的BI具有了尤其融洽之界面,商业智能的家伙又兼具创新性。尽管其技术达到并没根本的改造,其价值为没有得商家绝对的认可,但足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更多元化的开拓进取空间。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。

   
社交的光热还以频频的升温,也早已变为软件营销的第一阵地。社交化BI将铺数、社交化网络及协作、社交媒体的监察及舆论分析结合于一个施用被,让传统的BI具有了进一步和谐之界面,商业智能的工具又享有创新性。尽管其技术上并无重要的改革,其价值吧尚未赢得商家绝对的认同,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着,呈现出了BI更多元化的迈入空间。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。

    3.5 大数量融合

    3.5 大数量融合

   
在数码爆炸的时期,将数据转发为资源是店铺梦寐以求的,大数据可说凡是的确含义上的以消息转化为资源。大数目时下之商业智能开始融合大数额的下,大量的BI厂商开始以该数量解析的制品中增加对怪数目处理技术(如Hadoop)的支持或内嵌基于对异常数据处理技术之解析效益。

   
在数据爆炸的时,将数据转发为资源是商家梦寐以求的,大数额好说凡是当真意义及之将信息转化为资源。大数量时代下的商业智能开始融合大数目的采取,大量的BI厂商开始当其数量解析的制品受增对老数量处理技术(如Hadoop)的支撑还是内嵌基于对生数目处理技术的剖析功能。

    3.6多少就服务

    3.6数据就是服务

    SaaS
BI可以知道也多少就是服务,这种新兴之BI实现方式逐渐为用户所收受。SaaS
BI成为问题十分挺一部分缘故在目前民俗BI的工具价格不菲,建设的长河也针锋相对复杂,中小企业特别是小企业往往就在需求吗怕。反之,SaaS租用模式抱有的低位费用高功能的特征正好可以弥补这些规范的贫,因此获不少小企业的厚。但是SaaS
BI的模式并无成熟,真正开始以的企业并无多,受各国面因素影响短日外客户多匪会见来无比要命的增强,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。

    SaaS
BI可以领略也数据就服务,这种新兴的BI实现方式逐步被用户所收受。SaaS
BI成为焦点十分死一些缘由在于目前风BI的家伙价格不菲,建设之过程也相对复杂,中小企业特别是小企业往往就在需求也害怕。反之,SaaS租用模式有的小费用大功能的性状正好可以弥补这些标准的欠缺,因此获得许多小企业的赏识。但是SaaS
BI的模式并无熟,真正开始采用的庄并无多,受各国面因素影响短日外客户多匪见面产生极好之滋长,但是这种颠覆性模式之价是客观存在的,未来底发展前景看好。

    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,可以统一企业各类信息体系与消息资源,真正落实超越平台,从而实现信息之可怜集成。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的田间管理平台相互调用、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,实现企业数字化、知识化、虚拟化,全面提升公司的裁定能力与市场竞争力。

   
就商业智能的发展趋势而言,经过和各种技术、应用之休戚与共后,逐步演变为同一种企业级、跨机构的基本功信息体系,可以合企业相继位置,可以统一企业各信息体系及信息资源,真正贯彻超过平台,从而实现信息之十分集成。未来,商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是其它系统贯彻并,系统中的结构化数据能透过BI的治本平台相互调用、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,全面升级企业之表决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,很多厂商还活跃在商业智能领域。表1啊眼前市场高达之BI厂商列表(部分)。

   
随着BI市场的逐月成熟,很多厂商还活跃于商业智能领域。表1乎当下市面及的BI厂商列表(部分)。

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

   
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5、商业智能(BI)系统选型要点及步骤

5、商业智能(BI)系统选型要点以及步骤

    5.1 BI软件的选型要点

    5.1 BI软件之选型要点

   
随着公司信息化应用的不断深入,越来越多之小卖部面临深化应用的问题。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。市场高达之BI产品鱼龙混杂,企业在选时数容易受到宣传之误导,作为企业当挑选BI产品的时刻应该于公司系统要求、产品性价比、产品功效、把握如下要点,以资鉴别。

   
随着企业信息化运用之不断深入,越来越多的局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初的掘金地。市场及的BI产品鱼龙混杂,企业以增选时往往容易受宣传的误导,作为公司在甄选BI产品之上该由公司系统要求、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

 

 

   
在整机了解了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:

   
在完全了解了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

 

 

    明确企业需求,制定详细的种对象

    明确企业需,制定详细的路对象

 

 

    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新技巧和主流产品信息

 

 

    确定需要匹配的成品范围并起点

    确定需要匹配的活范围并初步点

 

 

    目标BI产品,进行观测和评估

    目标BI产品,进行考察以及评估

 

 

    确定目标BI产品并上商务谈判环节

    确定目标BI产品并登商务谈判环节

 

 

   
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6、主流厂商

6、主流厂商

 

 

    6.1  SAP

    6.1  SAP

 

 

   
SAP公司起被1972年,总部位于德国沃尔多夫市,是中外最特别之店管理与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多单邦的跨越
263,000小用户在运行着 69,700基本上套SAP软件。财富
500胜过80%之上的柜都着打SAP的保管方案中收入。SAP在全球50大多只国有着分支机构,并于差不多贱证券交易所上市,包括法兰克福和纽约证交所。1995年以都标准确立SAP中国公司,并陆续建立了上海、广州、大连支行。

   
SAP公司建为1972年,总部放在德国沃尔多夫市,是环球最为酷的店管理和协同化商务解决方案供应商、全球第三生独立软件供应商。目前,全球有120基本上个国家之超常
263,000小用户正在运转在 69,700几近套SAP软件。财富
500高80%上述之公司还在从SAP的治本方案被低收入。SAP在中外50多单邦持有分支机构,并在差不多小证券交易所上市,包括法兰克福和纽约证交所。1995年当京城专业建立SAP中国公司,并陆续成立了上海、广州、大连分公司。

 

 

    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,以很快获得洞察,提高业务灵活性。借助该软件,企业工作用户以能够以可重新的自助方式访、转换和可视化数据。

    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,以飞快取得洞察,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,业务分析师可以在熟悉的 Microsoft Office
环境受到又深入地开掘作业数据。即使没 IT
人员的扶持,他们啊克轻松地过滤与操作数据,掌握发展趋势及生,并分享其发现。

    借助 SAP 的多维数据解析软件,业务分析师可以于习的 Microsoft Office
环境面临又透彻地打通作业数据。即使没有 IT
人员的拉,他们吗能够轻松地过滤与操作数据,掌握发展趋势及非常,并享受其发现。

 

 

    产品特点

    产品特性

 

 

    SAP Lumira

    SAP Lumira

 

 

   
以可另行的自助方式,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;为复杂性的业务问题不怕经常供依据实际的解答,显著加快决策流程;在非增
IT 部门工作量的情下,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。

   
以可再次的自助方式,更快得洞察;通过统观全局与深切发掘详细信息,全面掌握业务状况;为复杂性的工作问题即使经常供依据实际的解答,显著加快决策流程;在无增
IT 部门工作量的情况下,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

 

 

    对大型数据集进行辨析,获得深入之事务洞察;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
演示稿中及您的团伙分享彼此的最主要发现;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,提高数据解析效率。

    对大型数据集进行辨析,获得深入的政工洞察;在 Excel
中发觉、比较和预测工作让因素;借助嵌入式商务分析,在实时的 PowerPoint
演示稿中及汝的团分享彼此的根本发现;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
是环球信息产业领导企业,为中华客户提供领先的底硬件、软件、企业咨询以及技艺劳务,助力中国诸行业频频更新转型。在过去之
100年,世界经济持续进化,现代是日新月异,IBM
始终为超前的技巧,出色之保管暨独创的制品负责人正在信息产业之前行,保证了世界范围外几乎所有行业用户指向信息处理的通需求。IBM
在初中国之进步之一起由开为 1979年。作为世界信息产业之元首企业,IBM
在中华改造开放之各级一个级都坐前瞻的思维、创新的艺、深刻的经贸理解与高风亮节的劳务积极性地支持了中华各行各业的速成长。

    IBM
是世上信息产业领导企业,为中国客户提供领先的的硬件、软件、企业咨询以及技艺劳务,助力中国每行业持续更新转型。在过去的
100年,世界经济不断前进,现代是日新月异,IBM
始终以超前的技能,出色的管理与独创的成品负责人在信息产业的开拓进取,保证了世道范围外几乎有行业用户对信息处理的整需求。IBM
在初中国底向上之一起由开始为 1979年。作为世界信息产业之元首企业,IBM
在中华革新开放的诸一个号都以前瞻的思量、创新的技能、深刻的经贸理解以及诚信之劳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)

    产品特色

    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力量扩展了人情的商业智能。利用就等同请勿深受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、在中途中,甚至当脱机状态下)。业务用户可经它修改、搜索和重组具有与业务相关的信。它是一个创新型商业智能工作空间,它如果工作用户能够在任意时间段访问几乎拥有项目的数目。它要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,并同信进行互。

    IBM Cognos Business
Insight通过提供设计、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。利用就同未为限制的商业智能工作空间,人们可以擅自思想,随处办公(在办公室里、在中途中,甚至在脱机状态下)。业务用户可经她修改、搜索以及组合有和业务有关的信息。它是一个创新型商业智能工作空间,它使工作用户会于随机时间段访问几乎有类型的多寡。它若用户会透过一个仪表板样式的界面来组装、个性化、分析信息,并同信进行交互。

    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

    产品特色

    产品特色

    SQL Server可以以高性能的 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死数额解决方案,而不论需采购昂贵的外接程序还是高端装备。利用
in-memory 技术,数据服务公司得以实时访问产品数量。

    SQL Server可以运用高性能的 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深数据解决方案,而随便需打昂贵的外接程序要高端装备。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

    典型客户和案例

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

    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  上海亦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要以填充问卷后获取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以填写问卷后拿走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、收费和劳务模式

    表4报价、收费与劳动模式

   
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

   
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