商业智能(BI)选型手册(转载)商业智能(BI)选型手册(转载)

大量的数据堆积给企业带来了巨大的挑战,大量的数据堆积给企业带来了巨大的挑战

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,全面考验着商家之多少处理与分析能力。面对大容量、多样性、高增长之数据多庄往往无所适从,除了吃大量管制与存储成本外并从未吃铺带动真正的价,大量之多少堆积为柜带动了光辉的挑战。然而数据就渗透及了号内外各个圈,因此想要于大之号数遭到“掘金”就亟须产生信息化运强有力的支持。

   
互联网时代公司数据见爆发式增长,全面考验着店的数量处理同剖析能力。面对大容量、多样性、高增长的数目多局一再无所适从,除了耗费大量管制和存储本外并不曾受企业带动真正的价值,大量的数堆积让庄带动了光辉的挑战。然而数据就渗透及了商家内外各个圈,因此想要自大之庄数目遭到“掘金”就不能不产生信息化采取强有力的支持。

   
近年来特别数额、云计算、移动应用、社交等新兴技术风靡世界,技术的更新和环境之成熟与了小卖部当信息化应用上又多元化的抉择。随着中国制作商店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来头。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,分析下及学好的分析方法)营收总计达到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580万头版,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,商业智能分析市场正处在全面过渡时期。大多数店家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系安定。

   
近年来大数量、云计算、移动使用、社交等新生技术风靡世界,技术的换代以及环境之秋与了小卖部在信息化应用上再度多元化的挑三拣四。随着中国造公司信息化运之不断深入,在谋业务管理精益的又,信息化对决策的支撑、对于市场前沿的洞察力成为了越来越多店深化应用之趋势。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,分析下与产业革命的分析方法)营收总计达到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本580万头条,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,商业智能解析市场刚刚处在全面过渡时期。大多数铺都于选取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,但是多年来公司急需一直保持安定。

   
目前中国BI市场仍然存在诸多勿明朗的要素,技术层面也起好多混沌的处,细分市场之发展趋势也在很挺的差别,随着大数目、移动等采用的普及,以及海量的数目都加快了BI的变革。因此,企业在甄选BI产品之时光要梳理出清的笔触,找到满足急需的适度产品。为之,e-works本在客观、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软件之中坚作用跟产品特性,为大企业展开BI软件选型提供指南。

   
目前华夏BI市场依旧存在不少休明朗的要素,技术界为来成百上千混沌的处在,细分市场之发展趋势也有非常怪的差异,随着大数目、移动等使用的普及,以及海量的数码还加快了BI的变革。因此,企业当增选BI产品之时节需要梳理出清的笔触,找到满足急需的妥产品。为这,e-works本方成立、中立、公正的基准,发布商业智能(BI)选型手册,分析BI软件选型的中心思想和步骤,介绍主流BI软件之着力功能跟制品特性,为周边企业展开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

   
来自维基百科的分解是:“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、数据挖掘与数码见技术进行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)就早已提出,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构成的、以帮扶企业决策为目的技术同以。

   
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、数据挖掘与数量见技术拓展数据解析为实现商业价值。”
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)就既提出,并定义其也平近似由数据仓库(或数会)、查询表、数据解析、数据挖掘、数据备份和回复等有组成的、以救助企业决策为目的技术同采取。

   
在询问概念的以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、总结现在同展望未来。即首先要告知企业负责人都来了哟业务?结果什么?其次会报管理者发生这些结果的求实原因是啊,该使用何种政策解决?再则是告管理者企业以可预见的前会晤产生什么?于之而还会实时的喻管理者企业在发生什么业务,完成的快情况如何,是否落实了既定目标,是否需要这调整策略?只有明确了这些问题才会从根本上理解BI。

   
在摸底概念的还要要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。即首先要告企业决策者都起了什么业务?结果如何?其次会报告管理者发生这些结果的具体原因是呀,该使用何种政策解决?再则是报告管理者企业在可预见的未来会出啊?于之而还会实时的告诉管理者企业正在产生啊业务,完成的快慢情况怎样,是否实现了既定目标,是否要立即调整策略?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波助澜,企业内积累了各种源不同业务部门的多寡。这些混乱的数据被柜带动了充分挺之困扰:

   
经过长年累月信息化的推进,企业内积累了各种源不同业务部门的数量。这些混乱的数为商家带动了深可怜之麻烦:

  •     企业数爆发式井喷,数据存储的硬件成本造成IT负累;
  •     数据存储在不同的运体系遭到,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了数额获得、管理、分析的难度;
  •     企业数目列复杂多样,多吧不结构化数据,管理与挖掘的难度十分;
  •     传统老旧的数据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的数目支撑。
  •     企业数量爆发式井喷,数据存储的硬件成本造成IT负累;
  •     数据存储于不同之采取体系受,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了数额获得、管理、分析的难度;
  •     企业数量类复杂多样,多呢无结构化数据,管理暨打的难度好;
  •     传统老旧的数据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。

   
尽管不断长的多少让铺之保管造成了无略的麻烦,然而最核心之题目虽是在于这些扑朔迷离的数量还无都能叫信息,不克为商家所用。身处激烈竞争条件之铺面对海量的数额和日益增加的多少管理资金,更期待会察觉数目的商业价值。BI软件之价值在于那通过技术手段从企业相继应用体系的乱数据被领取出有因此之数额并进行正确的理,以保证数据的不易和一致性,并与过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load),的进程,合并到一个机关数据会或小卖部之数据仓库中,在是基础及利用得当的BI工具,
针对不同需求进行多维数据解析与钻井,并经可视化手段将结果定期或者实施展示给有关人口,最终也企业决策提供支持,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。

   
尽管不断加码的多少让商家之治本造成了无小的赘,然而最基本之问题则是在于这些复杂的数量还无都能称为信息,不可知为商家所用。身处激烈竞争条件之营业所面对海量的数额和日益增多的多少管理资产,更想会察觉数的商业价值。BI软件之价在其经过技术手段从企业相继应用体系的糊涂数据被取出有因此之数目并拓展不易的重整,以保证数据的正确和一致性,并同过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load),的进程,合并及一个机关数据会或公司的数据仓库中,在斯基础及运恰当的BI工具,
针对不同需求开展多维数据解析和开,并经过可视化手段将结果定期或施行展示给相关人员,最终也企业决策提供支持,达到救助商家利润增利、规避风险、提升效能以及竞争力的目的。

  2.3  BI的关键技术及成效

  2.3  BI的关键技术及意义

    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、转换和加载)、联机分析处理
(OLAP)、数据可视化技术相当。

   
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(数据的领到、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)、相对稳定性的(Non-Volatile)、反映历史变迁(Time
Variant)的数据集合,用于支持管理决策(Decision Making
Support)。”数据仓库技术是以有效之用数据并到统一的环境遭受因供决策型数据看,因此当BI的施行过程遭到,大量自公司各种管理网的多寡要募和整,需要多少仓库技术之支撑。

    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)、相对平稳之(Non-Volatile)、反映历史变化(Time
Variant)的数额集合,用于支持管理决策(Decision Making
Support)。”数据仓库技术是为有效的拿数据并及统一之条件面临坐提供决策型数据访问,因此当BI的实施进程被,大量来自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本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。数据仓库中的多寡是随一定的主题或者说决策支持之需求点进行组织的,一个主题通常与大多独操作型信息体系相关;

   
数据并。数据仓库的多少产生来于分散的操作型数据,将所用数由原先的数据中抽取出来,进行加工和合,统一与综合之后入数据仓库;

   
数据并。数据仓库的数额发生源于分散的操作型数据,将所待数从本的数据遭到抽取出来,进行加工和合,统一和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时间一旦别之,稳定之多少以单读格式保存,且无循时间转移。

   
相对平稳。数据仓库是不可更新的还以时间使别的,稳定之数码以仅念格式保存,且不以时间变更。

  •     数据挖掘
  •     数据挖掘

   
数据挖掘是指由数据库的大气数量中宣布出含有的、先前不为人知的连发出私房价值之信息之历程。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,高度自动化地剖析企业的数目,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,做出科学的核定。

   
数据挖掘是据由数据库的大方数中公布出含有的、先前不为人知的连生潜在价值的音讯之历程。作为同样种核定支持过程,它要基于人工智能、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,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,做出科学的表决。

  •     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,能够依照联合的平整集成并提高数据的值,是承担好多少从数据源向目标数据仓库转化的进程,是推行数据仓库的重中之重步骤,用户从数据源抽取产生所用的数,经过多少清洗,最终以事先定义好之数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中失去。在柜推行BI的经过中,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小质量。

   
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,能够以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过程,是实行数据仓库的重中之重步骤,用户从数据源抽取产生所待的数额,经过数据清洗,最终仍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。在商家推行BI的进程遭到,ETL面临的卓绝酷挑战是接收数据时其源数据的异构性和小质量。

  •     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采取,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裁定支持,可以因分析人员之要求速、灵活地进行深数据量的扑朔迷离查询处理,并且以平等栽直观而易懂的款式以查询结果提供被决策人员,以便他们规范掌握公司(公司)的经纪状况,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关键的采用,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仲裁支持,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样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)的经现象,了解对象的要求,制定科学的方案。

  •     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,清晰有效地传达与沟通信息。其中心考虑是将数据库中每一个多少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样式表示,可以由不同的维度观察数,从而对数据开展重新透彻的洞察和分析。在事实上的商业智能应用中时因为图、图像、虚拟现实等易为人们所识别的办法展现原有数据之中的错综复杂关系、潜在信息和发展趋势,以便更好地运用所主宰的音信资源。数据可视化的家伙要是报表类(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,清晰有效地传达与沟通信息。其基本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,同时用数据的逐条属性值以差不多维数据的款型表示,可以从不同之维度观察数据,从而对数码进行再次深切的观与剖析。在实质上的商业智能应用被常以图、图像、虚拟现实等好也人们所识别的方法呈现原有数据之中的繁杂关系、潜在信息和发展趋势,以便更好地动用所左右的信资源。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)。

    BI功能

    BI功能

   
BI软件的最老作用就是经过对数据的剖析为决策支持提供支援。Ganter曾经定义过BI应用之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、实时或因时间的数目获得、高级分析以及数目挖掘等。经过综合的分析e-works总结道一个超人的BI产品应有具备的成效点要包括以下几个点:

   
BI软件的极充分效益就是由此对数据的分析为决策支持提供增援。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、实时或根据时间的多少获得、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产品应有有的效应点重要包括以下几只地方:

  •     数据管理
  •     数据管理

   
能起不同之异构系统遭到拿走有价的多寡,并能够自在实现多少的询问、归集和输出,实现对商店数量的科学管理。

   
能于不同之异构系统遭到收获有价的数额,并能自在实现多少的查询、归集和出口,实现对企业数据的科学管理。

  •     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的表现,为商家决策提供数据支撑。

   
充分利用OLAP,Legacy等数据解析技术实现对数码价值的显现,为合作社决策提供数据支撑。

  •     集成及出
  •     集成和出

   
系统在具有一流架构的底子及,具有灵活的系统出暨合性能。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,并能够兑现同其它职能的全速集成。

   
系统以所有一流架构的根基及,具有灵活的网出同购并性能。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出,并会促成与其他功能的快集成。

  •     可视化的数显示
  •     可视化的数目显示

   
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。

   
系统有着报表、仪表盘、实时数据显示等可视化功能,并依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

    针对不同商店不同的业务决策急需开发出底局部个性化功能点。

    针对不同企业不同之政工决策急需开发有底一对个性化功能点。

图片 1 图片 2
贪图1 典型BI系统架构

图片 3 图片 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,核心功能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,核心职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)主要针对同的、可识别的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,可以领略也BI是EPM的分析平台,两者在应用领域、功能分、系统布局上且发出显的区别。

    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),对作业绩效进行衡量与剖析,以支持工作绩效的剖析以及治本,以业务流程改进为着力,指导用户完善决策过程,使战略实施更可行。EPM主要是接连战略及计划及执行之长河,监控财务与运营结果和对象的差别并提供分析,驱动公司限制之绩效改善。BI则是贯彻监督、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,可以掌握吧BI是EPM的剖析平台,两者在应用领域、功能分、系统组织上且发出明确的反差。

图片 5 图片 6

图片 7 图片 8

贪图2  BI与BA、绩效管理
 

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)
是依赖通过动用移动终端配备,使得用户会随时随地获取所需要的事情数据及分析展现,完成独立的分析和决策应用,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,企业对此管理软件可“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,这将让传统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。

    移动BI(Mobile Business Intelligence)
是指通过动用移动终端设备,使得用户能够随时随地获取所急需的政工数据及分析展现,完成独立的解析以及仲裁用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着活动使用之推广,企业对管理软件可“移动”的需增强快,用户逐年希望由此智能手机等运动设备交给数据,并取得分析报告,实现无处不在、无时未在的实时动态管理,这将为传统BI带来巨大的霎时。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由,但BI领域却美味有见到云的划痕,原因是大抵地方的。但是今年几乎那个主流厂商都于云BI上发生了或大或小的趋势,这为充分说明BI市场早已起来接纳云,其中非常老一部分缘故在经长期探索,BI市场曾不行成熟,BI作为基础运用都高达了临界点。云功能的强大、部署之地利,必将带来为叙也根基的商业智能在线服务变成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痕迹,原因是差不多面的。但是今年几乎格外主流厂商还以云BI上生矣或大或小的大势,这为充分说明BI市场曾初步接纳云,其中颇挺一些缘由在于通过漫长探索,BI市场都生成熟,BI作为基础运用已达了临界点。云功能的强有力、部署的便,必将带动为提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就都初现端倪,BI巨头们对市面之变型始谋求新的门道建立更敏捷的事务分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供进一步协调的数目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显示形式既不能够满足该要求。

   
早于2013年可视化BI就已经初现端倪,BI巨头们对市面的生成始寻求新的路径建立重高速的事务分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供逾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就不可知满足其要求。

   
传统BI专注让由数据仓库和其余的数据库中将数据易成为信息,再将信息易成智能,在功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求,因此自助式BI的劳动概念出现,所谓自助其实是许用户自行创建于定义之数额查询办法,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、实现客户个性化需求的,将是前景一段时间的优点,值得期待。

   
传统BI专注让由数据仓库和另的数据库中将数据易成为信息,再用信息易成智能,在效益上屡次力不从心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的劳务概念出现,所谓自助其实是同意用户自动创建于定义的数目查询方式,创建方式大概无需考虑数据库等因素。可视化的数额解析手段与自助式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

   
社交的热度还当不断的升温,也曾经变成软件营销的要阵地。社交化BI将铺数、社交化网络与协作、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具有了更为团结之界面,商业智能的工具又享有创新性。尽管该技术上并无根本的改革,其价啊未尝获得商家绝对的认同,但足确信的是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更多元化的升华空间。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。

   
社交的烧还在时时刻刻的升温,也已经改成软件营销的重中之重阵地。社交化BI将店数据、社交化网络以及合作、社交媒体的监控及舆论分析结合在一个以被,让传统的BI具有了更和睦的界面,商业智能的工具还享有创新性。尽管该技术上连不曾要的革新,其价也远非博得商家绝对的确认,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更多元化的迈入空间。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 大数额融合

    3.5 大数据融合

   
在数额爆炸的一代,将数据转发为资源是信用社梦寐以求的,大数目好说凡是当真意义及之将信息转化为资源。大数量时下之商业智能开始融合大数额的应用,大量底BI厂商开始在那个数量解析的产品遭益对老数据处理技术(如Hadoop)的支持还是内嵌基于对怪数额处理技术的解析效益。

   
在数码爆炸的时期,将数据转发为资源是店铺梦寐以求的,大数额好说凡是实在含义及之以消息转化为了资源。大数目时下的商业智能开始融合大数据的下,大量的BI厂商开始于那数额解析的产品遭增对那个数量处理技术(如Hadoop)的支撑还是内嵌基于对生数额处理技术之解析功能。

    3.6数量就服务

    3.6数就是服务

    SaaS
BI可以了解为数就服务,这种新兴的BI实现方式逐步为用户所承受。SaaS
BI成为问题十分酷一些由在于目前民俗BI的家伙价格不菲,建设的进程为相对复杂,中小企业特别是小企业往往就是需求也望而却步。反之,SaaS租用模式抱有的亚费用高功能的表征正好可以弥补这些标准的不足,因此得到多小企业的珍惜。但是SaaS
BI的模式并无成熟,真正开始采取的号并无多,受各国地方因素影响短日内客户多匪见面来无比要命之增高,但是这种颠覆性模式的价是客观存在的,未来底发展前景看好。

    SaaS
BI可以了解也数就服务,这种新兴的BI实现方式逐步让用户所承受。SaaS
BI成为问题十分可怜组成部分由在于目前传统BI的家伙价格不菲,建设的进程也针锋相对复杂,中小企业特别是小企业往往就留存需求也害怕。反之,SaaS租用模式抱有的不比费用高功能的特色正好可以弥补这些条件的贫,因此得到多小企业的垂青。但是SaaS
BI的模式并无熟,真正开始动的庄并无多,受各国方面因素影响短日内客户多匪会见发生最死之增进,但是这种颠覆性模式的价值是客观存在的,未来之发展前景看好。

    3.7 信息并

    3.7 信息并

   
就商业智能的发展趋势而言,经过同各种技能、应用之融合后,逐步演变为同一栽企业级、跨机构的功底信息体系,可以统一企业相继岗位,可以合企业号信息体系与信资源,真正贯彻跨平台,从而实现信息之不可开交集成。未来,商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是其它系统贯彻并,系统内部的结构化数据能透过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、商业智能等整体服务,实现企业数字化、知识化、虚拟化,全面提升公司之决定能力和市场竞争力。

   
就商业智能的发展趋势而言,经过与各种技术、应用的齐心协力后,逐步演变为平栽企业级、跨机构的功底信息体系,可以统一企业相继位置,可以统一企业各项信息体系跟信资源,真正实现超越平台,从而实现信息之深集成。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会通过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,全面提升公司之裁决能力跟市场竞争力。

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吗当下市面达成的BI厂商列表(部分)。

   
随着BI市场之逐年成熟,很多厂商还活跃在商业智能领域。表1也即市场及的BI厂商列表(部分)。

   
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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。市场上的BI产品鱼龙混杂,企业当挑时反复容易被宣传的误导,作为店铺于增选BI产品之下该打公司系统要求、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,越来越多的小卖部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初的掘金地。市场达成的BI产品鱼龙混杂,企业于甄选时多次容易被宣传的误导,作为公司以选取BI产品之时该从店铺系统要求、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

 

 

   
在完全了解了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展开:

 

 

    组建BI项目工作团队

    组建BI项目工作组织

 

 

    明确公司急需,制定详细的种类对象

    明确局需求,制定详细的品类对象

 

 

    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点

    确定需要匹配的出品范围并开始点

 

 

    目标BI产品,进行察看以及评估

    目标BI产品,进行观察与评估

 

 

    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公司确立被1972年,总部在德国沃尔多夫市,是大地最老之庄管理以及协同化商务解决方案供应商、全球第三坏独立软件供应商。目前,全球有120大抵独国家之跳
263,000家用户正在运转在 69,700差不多套SAP软件。财富
500强80%上述的铺面还在从SAP的治本方案被低收入。SAP在海内外50大抵单邦持有分支机构,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年当京都业内确立SAP中国公司,并陆续建立了上海、广州、大连分公司。

   
SAP公司起为1972年,总部放在德国沃尔多夫市,是大地最深之公司管理与协同化商务解决方案供应商、全球第三深独立软件供应商。目前,全球有120大多单国之跳
263,000贱用户正在运作在 69,700大抵套SAP软件。财富
500高80%以上的商家还正在打SAP的军事管制方案面临收益。SAP在天下50大多独国家有分支机构,并以差不多寒证券交易所上市,包括法兰克福和纽约证交所。1995年在京城标准确立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复的自助方式访、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,以快速获得洞察,提高工作灵活性。借助该软件,企业业务用户用能为可更的自助方式访、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,业务分析师可以于习的 Microsoft Office
环境遭受再度深入地开工作数据。即使没有 IT
人员之帮忙,他们为会轻松地过滤跟操作数据,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,业务分析师可以于习的 Microsoft Office
环境面临又透彻地打作业数据。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,并分享其发现。

 

 

    产品特色

    产品性状

 

 

    SAP Lumira

    SAP Lumira

 

 

   
以可重新的自助方式,更快得到洞察;通过统观全局与深深挖潜详细信息,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;在未加
IT 部门工作量的动静下,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。

   
以可还的自助方式,更快得洞察;通过统观全局和深切发掘详细信息,全面掌握业务状况;为复杂性的事体问题便经常供基于真相的解答,显著加快决策流程;在不增
IT 部门工作量的情景下,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

 

 

    对大型数据集进行解析,获得深入的事务洞察;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
演示稿中同君的社分享彼此的第一发现;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。

    对大型数据集进行解析,获得深入之事情洞察;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
演示稿中同公的组织分享彼此的主要发现;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,提高数据解析效率。

 

 

    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
是全世界信息产业领导企业,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,现代是日新月异,IBM
始终为超前的技术,出色的军事管制与独创的成品负责人正在消息产业的进步,保证了社会风气范围外几乎有行业用户指向信息处理的一切需求。IBM
在新中国之进化之同由开始为 1979年。作为环球信息产业的主脑企业,IBM
在炎黄改革开放的各国一个级都因为前瞻的沉思、创新之技艺、深刻的买卖理解以及诚信之劳动积极性地支持了华各行各业的高效成长。

    IBM
是天底下信息产业领导企业,为中华客户提供领先的底硬件、软件、企业咨询及技巧劳务,助力中国每行业不断创新转型。在过去底
100年,世界经济不断开拓进取,现代科学日新月异,IBM
始终为超前的技术,出色的管制与独创的出品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指向信息处理的浑需求。IBM
在新中国底前行之同由开始为 1979年。作为世界信息产业之首脑企业,IBM
在神州革新开放之每一个品级都归因于前瞻的合计、创新之技艺、深刻的商业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。

    核心产品

    核心产品

    IBM Cognos 商业智能(Business Intelligence)

    IBM Cognos 商业智能(Business Intelligence)

    产品特征

    产品特点

    IBM Cognos Business
Insight通过提供设计、场景建模、实时监察和预测分析等功能扩展了人情的商业智能。利用这无异于未为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)。业务用户可以经过它修改、搜索以及做具有与业务相关的音讯。它是一个创新型商业智能工作空间,它而工作用户能够当随机时间段访问几乎有品种的数。它若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,并和信息进行相互。

    IBM Cognos Business
Insight通过提供规划、场景建模、实时监督以及展望分析等作用扩展了风的商业智能。利用这同样休给限制的商业智能工作空间,人们可任意思想,随处办公(在办公里、在中途中,甚至于脱机状态下)。业务用户可透过它们修改、搜索以及组成有和作业有关的信息。它是一个创新型商业智能工作空间,它一旦业务用户能够在任意时间段访问几乎拥有品种的数目。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,并和信进行交互。

    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可以行使大性能的 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良数量解决方案,而不论是需购买昂贵之外接程序要高端装备。利用
in-memory 技术,数据服务公司得以实时访问产品数据。

    SQL Server可以利用高性能的 in-memory 技术跨
OLTP、数据仓库、商业智能和分析工作负荷构建关键任务应用程序和特别数目解决方案,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)、中国石油

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

   
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写问卷后取得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要于填充问卷后收获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、收费及劳务模式

    表4报价、收费和服务模式

   
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