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

   
互联网时代公司数显现爆发式增长,全面考验着商家的多寡处理及剖析能力。面对大容量、多样性、高增长的数量多商厦数无所适从,除了吃大量管理与存储本外并从未于商家带来真正的价值,大量的数据堆积为铺带来了远大的挑战。然而数据就渗透及了店铺内外各个圈,因此想使起大之商号数据遭到“掘金”就非得有信息化下强有力的支撑。

   
互联网时代公司数据表现爆发式增长,全面考验着企业之数处理同剖析能力。面对大容量、多样性、高增长之数码多商厦数无所适从,除了吃大量管理以及存储资产外并无受柜带来真正的价值,大量的数堆积为合作社带来了伟大的挑战。然而数据已渗透及了公司内外各个圈,因此想如果起大之店家数遭到“掘金”就务须发信息化利用强有力的支撑。

   
近年来很数额、云计算、移动采用、社交等新生技术风靡世界,技术的翻新与环境之秋与了号当信息化运用达到重新多元化的选取。随着中国打局信息化采用的不断深入,在寻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越来越多企业强化应用之趋势。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,分析利用及进取的分析方法)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主580万首位,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。大多数柜都于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,但是多年来店需求一直维持稳定。

   
近年来特别数量、云计算、移动应用、社交等新兴技术风靡全球,技术的创新及环境之熟与了公司以信息化应用及更多元化的精选。随着中国造商店信息化使用的不断深入,在谋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公司强化应用的样子。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,分析下及进取的分析方法)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分析软件总营收达到11亿7主580万第一,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,商业智能剖析市场正处在全面过渡时期。大多数铺面还以增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,但是多年来号需一直保持安定。

   
目前华夏BI市场依然存在许多非明朗的要素,技术层面为时有发生过多混沌的处,细分市场之发展趋势也存老特别的距离,随着大数目、移动等利用之普及,以及海量的多寡还加快了BI的变革。因此,企业在选择BI产品的早晚需要梳理出清晰的思绪,找到满足要求的方便产品。为夫,e-works本在客观、中立、公正的准绳,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软件的中坚作用和产品特征,为广大企业进展BI软件选型提供指南。

   
目前华夏BI市场仍在许多非明朗的要素,技术层面为产生那么些混沌的处,细分市场之发展趋势也存异常充分的出入,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,企业在增选BI产品之上需要梳理出清的思绪,找到满足急需的适产品。为夫,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软件选型的要领和步骤,介绍主流BI软件之主导作用以及产品性状,为广大企业进行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、数据挖掘和数目表现技术拓展数据解析为贯彻商业价值。”
BI并无是近些年才有的新兴名词,早于1996年Gartner
Group的霍华德·雷斯内尔(Howard
Dresner)就曾经提出,并定义其也同样近乎由数据仓库(或数会)、查询表、数据解析、数据挖掘、数据备份和恢复等有组成的、以帮扶公司决策为目的技术同动。

   
来自维基百科的诠释是:“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、数据挖掘与数量见技术进行数量解析为实现商业价值。”
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)就都提出,并定义其为同类由数据仓库(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、以救助公司决策为目的技术和动。

   
在了解概念的而要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、总结现在和展望未来。即首先要报企业决策者都闹了呀业务?结果什么?其次会告诉管理者发生这些结果的实际由是啊,该用何种政策解决?再则是报管理者企业在可预见的将来见面有啊?于这而还会实时的告知管理者企业方发生啊工作,完成的进度情况怎么样,是否贯彻了既定目标,是否用马上调整策略?只有明确了这些题材才会从根本上理解BI。

   
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的内蕴在于回顾过去、总结现在跟展望未来。即首先要告知企业领导都来了啊事情?结果什么?其次会报告管理者发生这些结果的具体由是呀,该以何种政策解决?再则是喻管理者企业于可预见的明天会见起啊?于斯以还会实时的报告管理者企业正在发生啊业务,完成的速度情况如何,是否落实了既定目标,是否需要及时调整策略?只有明确了这些题目才能够从根本上理解BI。

    2.2  BI的价值

    2.2  BI的价值

   
经过长年累月信息化的促进,企业内部积累了各种源不同业务部门的数。这些混乱的数为商家带动了深挺的困扰:

   
经过长年累月信息化的推进,企业里积累了各种源不同业务部门的多寡。这些混乱的数据给合作社带动了异常特别的赘:

  •     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;
  •     企业数目类复杂多样,多为无结构化数据,管理及钻井的难度好;
  •     传统老旧的数据表现形式无法适应现代化企业管理要求;
  •     企业战略性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;
  •     数据存储于不同之使用系统面临,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了数获得、管理、分析的难度;
  •     企业数据列复杂多样,多吗无结构化数据,管理暨打的难度好;
  •     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之数量支持。

   
尽管连追加的数目为商家的治本导致了未小之赘,然而最基本的问题则是在乎这些复杂的多少还免还能够称为信息,不克也公司所用。身处激烈竞争环境的商店对海量的数与日益增加的数管理资金,更想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商店相继应用体系的混乱数据遭到提取出有因此的多寡并拓展不易的整,以保证数据的没错和一致性,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,并经过可视化手段将结果定期或者施行展示让有关人口,最终也商家决策提供支持,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。

   
尽管不断充实的数让柜之管制导致了无小的赘,然而最基本之问题虽然是在于这些复杂的多少还未都能称为信息,不可知为公司所用。身处激烈竞争环境的店家当海量的数与日益增多的数目管理资金,更要能发现数目的商业价值。BI软件的值在于那经过技术手段从店铺相继应用系统的紊乱数据中提出有因此底数据并进行正确的整理,以保证数据的科学和一致性,并与过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load),的经过,合并到一个机关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,
针对不同要求进行多维数据解析和挖掘,并透过可视化手段将结果定期或者履展示给有关人口,最终也公司决策提供支持,达到救助商家赢利增利、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(数据的领、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)、相对稳定性的(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)。”数据仓库技术是以使得的以数据并及联合之条件受到因提供决策型数据访问,因此当BI的实施进程被,大量来源商家各种管理体系的数额要募及整治,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)、相对平静之(Non-Volatile)、反映历史变迁(Time
Variant)的数额集合,用于支持管理决策(Decision Making
Support)。”数据仓库技术是为着实用的拿数据并到联之条件遭到盖供决策型数据访问,因此在BI的实践进程中,大量源商家各种管理体系的数目要募及整理,需要多少仓库技术的支持。

   
面向主题。数据仓库中的多寡是仍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;

   
面向主题。数据仓库中之多少是据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。数据仓库的数码来自于分散的操作型数据,将所用数由原先的多少中抽取出来,进行加工及集成,统一与综合之后入数据仓库;

   
数据并。数据仓库的数目有源于分散的操作型数据,将所待数从本的数额遭到抽取出来,进行加工与合,统一和综合之后进入数据仓库;

   
相对稳定性。数据仓库是不可更新的还仍日而别的,稳定的数码以单念格式保存,且不以时间变更。

   
相对平稳。数据仓库是不足更新的还仍日如变更之,稳定的数量为单念格式保存,且非遵循时间变更。

  •     数据挖掘
  •     数据挖掘

   
数据挖掘是乘从数据库的大度数额中揭晓出含有的、先前不为人知的连出神秘价值之信息之经过。作为一如既往种植核定支持过程,它最主要根据人工智能、机器上、模式识别、统计学、数据库、可视化技术相当,高度自动化地剖析企业之数据,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,做出科学的裁决。

   
数据挖掘是恃从数据库的大度数据中宣布出含有的、先前不解的连产生神秘价值之音讯之历程。作为一如既往栽核定支持过程,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,高度自动化地解析公司的数目,做出归纳性的演绎,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,做出科学的决策。

  •     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,能够以统一之平整集成并加强多少的价,是负担好数据由数据源向目标数据仓库转化的进程,是实践数据仓库的主要步骤,用户从数据源抽取产生所欲的数额,经过数清洗,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。在小卖部履行BI的经过被,ETL面临的卓绝老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)的主导和灵魂,能够以合之条条框框集成并增强多少的价值,是负责好数据由数据源向目标数据仓库转化的进程,是执行数据仓库的显要步骤,用户从数据源抽取产生所待的数量,经过数据清洗,最终仍先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中错过。在铺子推行BI的经过遭到,ETL面临的最好可怜挑战是接收数据时其源数据的异构性和低质量。

  •     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重大的采取,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核定支持,可以因分析人员的要求速、灵活地开展特别数据量的繁杂查询处理,并且以同样种植直观而易懂的形式以查询结果提供于决策人员,以便他们规范掌握企业(公司)的营现象,了解对象的需求,制定科学的方案。

   
联机分析处理(OLAP)系统是数据仓库系统最重大的运用,专门计划用来支持复杂的分析操作,侧重针对决策人员和高层管理人员的裁决支持,可以依据分析人员之渴求高速、灵活地进行充分数据量的错综复杂查询处理,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,以便他们规范掌握公司(公司)的营状况,了解对象的求,制定正确的方案。

  •     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。其主导思维是将数据库中每一个数目项作为单个图元元素表示,大量底多少集构成数据图像,同时以数据的各个属性值以差不多维数据的形式表示,可以由不同之维度观察数据,从而对数码进行重复透彻之观与剖析。在事实上的商业智能应用被时时因图、图像、虚拟现实等易也人人所识别的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,以便更好地动所主宰的音资源。数据可视化的工具要是报表类(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,清晰有效地传达与关系信息。其基本思维是将数据库中每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多维数据的款型表示,可以于不同的维度观察数,从而对数据开展更深入之考察和分析。在实际上的商业智能应用中常常以图表、图像、虚拟现实等易也人们所识别的法门呈现原有数据中的复杂关系、潜在信息以及发展趋势,以便更好地采取所控的信息资源。数据可视化的工具主要是回报表类(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软件之尽充分效果就是是经过对数据的辨析也决策支持提供帮助。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、实时或因时间的多寡获得、高级分析以及数码挖掘等。经过综合的分析e-works总结道一个典型的BI产品应有拥有的效力点要包括以下几个点:

   
BI软件之极端酷力量就是经过对数码的分析也决策支持提供协助。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、实时或基于时间的数目获得、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产品应具备的效果点要不外乎以下几独面:

  •     数据管理
  •     数据管理

   
能从不同之异构系统受取有价的数额,并能够轻松实现数量的询问、归集和输出,实现对商家数据的科学管理。

   
能自不同之异构系统被赢得有价的数目,并能够轻松实现数量的查询、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。

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

  •     集成和支出
  •     集成与付出

   
系统于装有一流架构的根底及,具有灵活的系出暨合性能。在架设、元数据管理、数据迁移、规则流程等都能拓展个性化的支付,并能够实现同其它职能的迅速集成。

   
系统于备一流架构的底子及,具有灵活的体系开发和集成性能。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支出,并能够兑现同另职能的长足集成。

  •     可视化的数码显示
  •     可视化的数额显示

   
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。

   
系统具有报表、仪表盘、实时数据展示等可视化功能,并冲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

    针对不同公司不同的事情决策急需开发有的一对个性化功能点。

    针对不同商店不同之工作决策急需开发有的部分个性化功能点。

图片 1 图片 2
图1 典型BI系统架构

图片 3 图片 4
祈求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,核心功能是帮公司了解现状并能够预测未来。

    业务分析≠商业智能,BA(Business
Analysis)即工作分析,核心职能是帮助公司了解现状并能预测未来。

    企业绩效管理(EPM,Enterprise Performance
Management)主要对同一的、可甄别的KPI(关键绩效指标),对作业绩效进行衡量和分析,以支持工作绩效的解析以及治本,以业务流程改进为着力,指导用户完善决策过程,使战略实施更有效。EPM主要是连战略暨计划暨实践之历程,监控财务和营业结果以及对象的异样并提供分析,驱动公司限制的绩效改善。BI则是贯彻监控、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,可以知道呢BI是EPM的解析平台,两者在应用领域、功能区划、系统组织上还发生众所周知的出入。

    企业绩效管理(EPM,Enterprise Performance
Management)主要对同一的、可识别的KPI(关键绩效指标),对事情绩效进行衡量与剖析,以支持工作绩效的分析与治本,以业务流程改进为骨干,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到实施之长河,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,可以清楚吧BI是EPM的分析平台,两者在应用领域、功能划分、系统组织上都出举世瞩目的反差。

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)
是据经行使移动终端装备,使得用户能够随时随地获取所急需的作业数据以及分析展现,完成独立的分析与仲裁用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着移动采用之推广,企业对此管理软件可“移动”的需增强快速,用户逐渐希望由此智能手机等活动装备交给数据,并取得分析报告,实现无处不在、无时莫以的实时动态管理,这将吃风BI带来巨大的速。尽管BI厂商对于移动BI的见形式等方面技术还不够成熟,但是移动BI是不可逃避的发展趋势。

    移动BI(Mobile Business Intelligence)
是靠通过运用移动终端设施,使得用户会随时随地获取所欲的作业数据和分析展现,完成独立的辨析及仲裁应用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着活动采用之普及,企业对于管理软件可“移动”的需求增强迅猛,用户逐渐希望由此智能手机等倒装备交给数据,并获取分析报告,实现无处不在、无时无在的实时动态管理,这将给传统BI带来巨大的迅速。尽管BI厂商对于移动BI的展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。

    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,原因是多面的。但是今年几乎深主流厂商都于云BI上生矣或大或小的取向,这为充分说明BI市场就上马接纳云,其中老大要命组成部分原因在于通过漫长探索,BI市场都特别成熟,BI作为基础运用已达了临界点。云功能的劲、部署的便,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趋势。

   
云计算近年来可谓风生水起,但BI领域却鲜有见到云的划痕,原因是大半面的。但是现年几不行主流厂商还当云BI上出矣或大或小的方向,这也充分说明BI市场一度起接纳云,其中特别要命片段因在通过漫长探索,BI市场早已好成熟,BI作为基础运用已达到了临界点。云功能的强硬、部署之简便,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方向。

    3.3但视化数据及自助式BI

    3.3只是视化数据以及自助式BI

   
早于2013年可视化BI就曾经初现端倪,BI巨头们对市面的变迁始寻求新的路子建立重快捷的事情分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供更和睦的数额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多寡展示形式既休克满足其要求。

   
早以2013年可视化BI就已经初现端倪,BI巨头们给市场之浮动始谋求新的门径建立重迅速的事务分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供逾和谐之数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显示形式曾不可知满足该要求。

   
传统BI专注让从数据仓库和其它的数据库中将数据易成为信息,再用消息易成智能,在效益及数力不从心满足市场客户某些特殊或者说个性化的需求,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行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亮点,值得期待。

   
传统BI专注于由数据仓库和任何的数据库中将数据易成为信息,再将信息易成为智能,在功能上屡次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多少查询方式,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。

    3.4社交化BI

    3.4社交化BI

   
社交的热还当不停的升温,也曾成软件营销之重中之重阵地。社交化BI将铺面数量、社交化网络与搭档、社交媒体的监察同舆论分析结合于一个利用中,让传统的BI具有了更进一步和谐之界面,商业智能的家伙还兼具创新性。尽管其技术及连没有重要的革新,其价为从未获取商家绝对的肯定,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更多元化的前行空间。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。

   
社交的热还当持续的升温,也早就改成软件营销之显要阵地。社交化BI将庄数量、社交化网络与搭档、社交媒体的监察和舆论分析结合于一个动被,让传统的BI具有了尤其和谐的界面,商业智能的工具又具创新性。尽管该技术达到连没有要的改革,其价也未曾赢得企业绝对的肯定,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信用社梦寐以求的,大数量足以说凡是实在含义及之拿消息转化为资源。大数据时下之商业智能开始融合大数量的使,大量之BI厂商开始于那数额解析的制品遭追加对充分数据处理技术(如Hadoop)的支持或内嵌基于对好数量处理技术之辨析效益。

   
在数额爆炸的时代,将数据转发为资源是店梦寐以求的,大数量可以说凡是确实含义及之用信息转化为了资源。大数额时代下之商业智能开始融合大数据的下,大量之BI厂商开始在那数据解析的制品面临增加对异常数额处理技术(如Hadoop)的支撑还是内嵌基于对充分数量处理技术的辨析效益。

    3.6数码就服务

    3.6数额就是服务

    SaaS
BI可以清楚呢数就服务,这种新兴的BI实现方式逐渐让用户所承受。SaaS
BI成为热点十分挺一些缘由在于目前习俗BI的家伙价格不菲,建设之过程为相对复杂,中小企业特别是小企业往往就留存需求吗害怕。反之,SaaS租用模式抱有的小费用大功能的性状正好可以弥补这些规则的贫乏,因此得到多小企业的赏识。但是SaaS
BI的模式并无成熟,真正开始采取的店并无多,受各国地方因素影响短日内客户多匪会见产生尽要命的增长,但是这种颠覆性模式的价是客观存在的,未来的发展前景看好。

    SaaS
BI可以理解吧数就是服务,这种新兴之BI实现方式逐渐为用户所接受。SaaS
BI成为焦点十分特别一部分缘故在于目前风BI的家伙价格不菲,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在需求为提心吊胆。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标准的不足,因此获得许多小企业的注重。但是SaaS
BI的模式并无熟,真正开始运用的店堂并无多,受各国方面因素影响短日外客户多匪见面发生最好的增进,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,可以统一企业各项信息体系及信资源,真正实现超越平台,从而实现信息之要命集成。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,全面提升公司之裁决能力及市场竞争力。

   
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,逐步演变为同一种植企业级、跨机构的底子信息体系,可以统一企业相继位置,可以统一企业号信息体系与信息资源,真正贯彻跨平台,从而实现信息的特别集成。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会通过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,全面升级企业之决策能力和市场竞争力。

4、商业智能(BI)市场概览

4、商业智能(BI)市场概览

   
随着BI市场的逐月成熟,很多厂商都活跃于商业智能领域。表1呢当下市面达成的BI厂商列表(部分)。

   
随着BI市场的渐渐成熟,很多厂商都活跃于商业智能领域。表1吗即市面及的BI厂商列表(部分)。

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

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

5、商业智能(BI)系统选型要点和步骤

5、商业智能(BI)系统选型要点及步骤

    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,越来越多之铺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。市场达成的BI产品良莠不齐,企业于挑选时一再容易受到宣传的误导,作为店铺于选取BI产品的时理应于店系统要求、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的不断深入,越来越多之店堂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初的掘金地。市场及的BI产品鱼龙混杂,企业以挑时数容易受宣传之误导,作为公司当挑选BI产品之时节该于店系统要求、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系统选型的要点之后,e-works建议企业选型步骤可参考以下流程展开:

   
在整机了解了BI系统选型的要义之后,e-works建议企业选型步骤可参看以下流程进行:

 

 

    组建BI项目工作组织

    组建BI项目工作团队

 

 

    明确公司需求,制定详尽的类对象

    明确公司需要,制定详细的档次对象

 

 

    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新技巧及主流产品信息

 

 

    确定需要匹配的出品范围并初步接触

    确定需要匹配的产品范围并初步接触

 

 

    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产品并进入商务谈判环节

 

 

   
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6、主流厂商

6、主流厂商

 

 

    6.1  SAP

    6.1  SAP

 

 

   
SAP公司建被1972年,总部在德国沃尔多夫市,是举世最充分之小卖部管理和协同化商务解决方案供应商、全球第三挺独立软件供应商。目前,全球有120大抵独邦的逾越
263,000小用户在周转着 69,700差不多套SAP软件。财富
500胜过80%之上之企业都正打SAP的管理方案被获益。SAP在世上50多个国持有分支机构,并在多小证券交易所上市,包括法兰克福和纽约证交所。1995年于都标准确立SAP中国公司,并陆续建立了上海、广州、大连支行。

   
SAP公司建于1972年,总部放在德国沃尔多夫市,是环球最酷之信用社管理和协同化商务解决方案供应商、全球第三百般独立软件供应商。目前,全球有120差不多独国的超常
263,000小用户在周转在 69,700大多套SAP软件。财富
500大80%之上之商店都正由SAP的保管方案被获益。SAP在天下50基本上个国家持有分支机构,并在多小证券交易所上市,包括法兰克福和纽约证交所。1995年于京业内建立SAP中国公司,并陆续建立了上海、广州、大连子公司。

 

 

    核心产品

    核心产品

 

 

    SAP Lumira  

    SAP Lumira  

 

 

    SAP
Lumira提供了拖放式界面和动人的可视化效果,无需编写任何脚本即可快速分析数据,以很快取得洞察,提高业务灵活性。借助该软件,企业工作用户用能为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,以飞快取得洞察,提高工作灵活性。借助该软件,企业业务用户将会为可重复的自助方式访、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
环境中重新尖锐地开掘作业数据。即使没 IT
人员的相助,他们也克轻松地过滤和操作数据,掌握发展趋势及怪,并分享其发现。

    借助 SAP 的多维数据解析软件,业务分析师可以当熟悉的 Microsoft Office
环境受到重复深入地打通作业数据。即使没 IT
人员的支援,他们啊能轻松地过滤与操作数据,掌握发展趋势及那个,并分享其发现。

 

 

    产品特色

    产品性状

 

 

    SAP Lumira

    SAP Lumira

 

 

   
以可又的自助方式,更快得到洞察;通过统观全局和深深挖潜详细信息,全面掌握业务状况;为复杂性的事体问题便经常提供基于实际的解答,显著加快决策流程;在无搭
IT 部门工作量的状态下,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基于事实的解答,显著加快决策流程;在非搭
IT 部门工作量的情下,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。

 

 

    SAP BusinessObjects Analysis

    SAP BusinessObjects Analysis

 

 

    对大型数据集进行剖析,获得深入的工作洞察;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
演示稿中及汝的集体分享彼此的要害发现;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。

    对大型数据集进行解析,获得深入之事体洞察;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
演示稿中以及你的团队分享彼此的重要发现;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

    典型客户及案例

 

 

    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
是天下信息产业领导企业,为神州客户提供领先的的硬件、软件、企业咨询以及技艺劳务,助力中国列行业持续更新转型。在过去的
100年,世界经济不断上扬,现代是日新月异,IBM
始终以超前的艺,出色的军事管制和独创的出品负责人在信息产业之上进,保证了社会风气范围外几乎有行业用户指向信息处理的整个需求。IBM
在初中国底发展之一起由开始为 1979年。作为环球信息产业之特首企业,IBM
在中原革新开放之每一个号都因前瞻的思、创新的技术、深刻的买卖理解以及高风亮节的劳动积极性地支持了炎黄各行各业的飞跃成长。

    IBM
是海内外信息产业领导企业,为华客户提供领先的底硬件、软件、企业咨询与技能劳务,助力中国每行业持续更新转型。在过去的
100年,世界经济不断上扬,现代正确日新月异,IBM
始终以超前的艺,出色的管理和独创的出品负责人在信息产业的前进,保证了社会风气范围外几乎有行业用户指向信息处理的整个需求。IBM
在初中国底升华之一起由开始为 1979年。作为环球信息产业之元首企业,IBM
在中华革新开放的诸一个品级都以前瞻的思、创新的技术、深刻的经贸理解以及诚信之劳动积极性地支持了华各行各业的快速成长。

    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

    产品特性

    IBM Cognos Business
Insight通过提供设计、场景建模、实时监控及预测分析等力量扩展了传统的商业智能。利用就同一勿吃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、在旅途中,甚至以脱机状态下)。业务用户可以通过她修改、搜索与烧结具有和业务相关的消息。它是一个创新型商业智能工作空间,它使工作用户能够在随心所欲时间段访问几乎所有种类的多寡。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,并和信进行交互。

    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。利用就同无让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、在半路中,甚至于脱机状态下)。业务用户可透过它们修改、搜索以及重组有和工作相关的音讯。它是一个创新型商业智能工作空间,它要工作用户会以自由时间段访问几乎拥有项目的数额。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,并跟信进行互动。

    典型客户及案例

    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

    产品性状

    产品特征

    SQL Server可以动用高性能的 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非常数目解决方案,而不论需采购昂贵之外接程序还是高端装备。利用
in-memory 技术,数据服务公司得以实时访问产品数量。

    SQL Server可以运用大性能的 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酷数量解决方案,而任由需购买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据。

    典型客户和案例

    典型客户与案例

    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以填写问卷后拿走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以填充问卷后获得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、收费以及劳务模式

    表4报价、收费和劳动模式

   
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