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

   
互联网时代公司数表现爆发式增长,全面考验着企业的数目处理和剖析能力。面对大容量、多样性、高增长的数额多公司数无所适从,除了吃大量管制及存储基金外并没有被合作社带动真正的价值,大量的数堆积让企业带动了了不起的挑战。然而数据现已渗透到了店内外各个圈,因此想要自大之店堂数目遭到“掘金”就必来信息化动强有力的支撑。

   
互联网时代公司数目显现爆发式增长,全面考验着商家之数码处理与剖析能力。面对大容量、多样性、高增长之多少多柜一再无所适从,除了消耗大量管理和存储资本外并不曾叫铺带动真正的值,大量底数目堆积为柜带来了英雄的挑战。然而数据已渗透及了小卖部内外各个层面,因此想使从大的公司数据中“掘金”就亟须产生信息化使用强有力的支撑。

   
近年来大数据、云计算、移动使用、社交等新兴技术风靡全球,技术的创新及环境的成熟与了号以信息化运用上又多元化的抉择。随着中国打造企业信息化下的不断深入,在谋求业务管理精益的以,信息化对决策的支撑、对于市场前沿的洞察力成为了进一步多店深化应用的大势。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,分析应用以及产业革命的分析方法)营收总计达144亿美元,与2012年的133亿美元相比,增长8%。2013年中国区商务智能和分析软件总营收达到11亿7主580万第一,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。大多数企业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,但是多年来号要求一直保持安定。

   
近年来特别数量、云计算、移动使用、社交等新兴技术风靡全球,技术的创新及环境之成熟与了店铺以信息化应用上又多元化的挑。随着中国制庄信息化动用的不断深入,在谋求业务管理精益的还要,信息化对决策的支撑、对于市场前沿的洞察力成为了越发多号深化应用的可行性。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,分析利用以及学好的分析方法)营收总计达144亿美元,与2012年的133亿美元相比,增长8%。2013年中国区商务智能和分析软件总营收达到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。大多数商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,但是多年来公司需一直保持安定。

   
目前华夏BI市场依旧在不少非明朗的要素,技术界为发生成百上千混沌的处在,细分市场之发展趋势也有非常十分的异样,随着大数目、移动等下的普及,以及海量的数据都加快了BI的革命。因此,企业于选BI产品的时候用梳理出清晰的思路,找到满足要求的熨帖产品。为夫,e-works本方成立、中立、公正的标准,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软件之中心功能跟成品特性,为普遍企业展开BI软件选型提供指南。

   
目前中华BI市场仍然在多无明朗的元素,技术面也生诸多混沌的远在,细分市场之发展趋势也是好可怜之反差,随着大数额、移动等以之推广,以及海量的数量还加快了BI的革命。因此,企业于甄选BI产品的当儿用梳理出鲜明的思路,找到满足需求的宜产品。为者,e-works本在成立、中立、公正的规则,发布商业智能(BI)选型手册,分析BI软件选型的要义及步骤,介绍主流BI软件的骨干作用和产品特点,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、数据挖掘和数码见技术进行数量解析为贯彻商业价值。”
BI并无是近日才有的新兴名词,早以1996年Gartner
Group的霍华德·雷斯内尔(Howard
Dresner)就已提出,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、数据备份和死灰复燃等片组成的、以帮助公司决策为目的技术同采取。

   
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、数据挖掘和数量见技术进行数据解析为促成商业价值。”
BI并无是近日才有的新兴名词,早以1996年Gartner
Group的霍华德·雷斯内尔(Howard
Dresner)就已经提出,并定义其为平类似由数据仓库(或数会)、查询表、数据解析、数据挖掘、数据备份和还原等片构成的、以救助公司决策为目的技术以及采取。

   
在摸底概念的而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、总结现在跟展望未来。即首先使报企业主管已经发生了哟业务?结果如何?其次会报管理者发生这些结果的求实由是啊,该以何种政策解决?再则是告管理者企业以可预见的将来见面有什么?于这以还会实时的晓管理者企业在产生啊业务,完成的速度情况如何,是否实现了既定目标,是否需要立即调动政策?只有明确了这些问题才会从根本上理解BI。

   
在摸底概念的同时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、总结现在与展望未来。即首先使告企业主管已经起了哟业务?结果如何?其次会报管理者发生这些结果的实际原因是啊,该应用何种政策解决?再则是告管理者企业当可预见的前会晤来啊?于这个而还能实时的语管理者企业正发啊工作,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波助澜,企业内积累了各种源不同业务部门的数。这些混乱的数目为铺带动了老酷之麻烦:

   
经过多年信息化的推波助澜,企业中间积累了各种源不同业务部门的数量。这些混乱的数让铺带动了异常要命的赘:

  •     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;
  •     企业数列复杂多样,多也非结构化数据,管理暨扒的难度好;
  •     传统老旧的数目显现形式无法适应现代化企业管理要求;
  •     企业战略性调整缺乏有力的多寡支持。
  •     企业数据爆发式井喷,数据存储的硬件成本导致IT负累;
  •     数据存储在不同之运用体系遭到,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了数获得、管理、分析的难度;
  •     企业数量类复杂多样,多也免结构化数据,管理以及钻井的难度非常;
  •     传统老旧的数码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据支撑。

   
尽管不断加码的数让企业之军事管制造成了无小的赘,然而最基本之问题则是在于这些复杂的数额还免都能称为信息,不可知为公司所用。身处激烈竞争条件之合作社面对海量的数量和日益增多的数管理资产,更希望会察觉数的商业价值。BI软件的价在其经过技术手段从商店相继应用系统的乱数据被提取出有因此的多寡并展开科学的重整,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,合并到一个机关数据会或商店之数据仓库中,在这基础及运恰当的BI工具,
针对不同需求开展多维数据解析和开,并透过可视化手段将结果定期或履展示给相关人员,最终也铺面决策提供支撑,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。

   
尽管不断长的数据给柜之管制导致了不略的麻烦,然而最核心之题目虽是在这些扑朔迷离的数目还无都能叫信息,不克吧商家所用。身处激烈竞争条件之合作社当海量的多寡及日益增多的多寡管理基金,更愿意能发现数的商业价值。BI软件的价值在其经过技术手段从公司相继应用系统的混杂数据遭到取出有因此底数额并进行正确的整理,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),的长河,合并到一个机关数据会或庄之数据仓库中,在这基础及运恰当的BI工具,
针对不同需求开展多维数据解析以及开,并由此可视化手段将结果定期或实行展示让有关人员,最终为铺面决策提供支撑,达到辅助企业净利润增利、规避风险、提升作用和竞争力的目的。

  2.3  BI的关键技术及意义

  2.3  BI的关键技术及作用

    BI关键技术

    BI关键技术

   
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(数据的领取、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。

  •     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)。”数据仓库技术是为着实用之将数据并及联合的环境被为提供决策型数据看,因此在BI的推行过程中,大量源商家各种管理网的数码要募和整理,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)、相对平静的(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)。”数据仓库技术是为着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的推行过程被,大量来自商家各种管理网的数量要募和整治,需要多少仓库技术之支撑。

   
面向主题。数据仓库中的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;

   
面向主题。数据仓库中之数额是遵循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有关;

   
数据并。数据仓库的数目有源于分散的操作型数据,将所待数从本的多少遭到抽取出来,进行加工及合,统一和综合之后上数据仓库;

   
数据并。数据仓库的数目有来自于分散的操作型数据,将所急需数从原先的数额被抽取出来,进行加工与合,统一和综合之后进入数据仓库;

   
相对安静。数据仓库是不可更新的还仍时间一旦变之,稳定之数码以只读格式保存,且非按日转移。

   
相对稳定性。数据仓库是不可更新的都以日使变之,稳定的数目以单念格式保存,且未照日转移。

  •     数据挖掘
  •     数据挖掘

   
数据挖掘是依靠由数据库的大气数遭到发布出含有的、先前不解的连生私房价值之音讯的历程。作为同一栽核定支持过程,它根本因人工智能、机器上、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析公司的数码,做出归纳性的演绎,从中挖掘有黑的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出对的仲裁。

   
数据挖掘是因于数据库的雅量数额中宣告出含有的、先前不为人知之连出暧昧价值之音讯之进程。作为同栽核定支持过程,它最主要基于人工智能、机器上、模式识别、统计学、数据库、可视化技术相当,高度自动化地剖析企业之多少,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,做出正确的表决。

  •     ETL
  •     ETL

   
透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load)即ETL。作为BI/DW(Business
Intelligence)的为主和灵魂,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历程,是执行数据仓库的最主要步骤,用户从数据源抽取产生所欲的数,经过数清洗,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。在信用社推行BI的经过被,ETL面临的极致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)的中坚与灵魂,能够按照联合的条条框框集成并提高多少的价值,是背好多少从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步骤,用户从数据源抽取产生所欲的数量,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。在铺执行BI的历程被,ETL面临的太深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着重的应用,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表决支持,可以因分析人员之要求速、灵活地拓展好数据量的扑朔迷离查询处理,并且以平等栽直观而易懂的样式以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,了解对象的求,制定对的方案。

   
联机分析处理(OLAP)系统是数据仓库系统最要的施用,专门规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,可以依据分析人员的求迅速、灵活地进行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花样将查询结果提供给决策人员,以便他们规范掌握公司(公司)的经营状况,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,清晰有效地传达与联系信息。其主干思想是用数据库被列一个多少项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时用数据的依次属性值以差不多维数据的花样表示,可以从不同的维度观察数据,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常因图纸、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、潜在信息及发展趋势,以便更好地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,清晰有效地传达与联络信息。其核心思维是以数据库被各个一个数码项作为单个图元元素表示,大量的数目集构成数据图像,同时以数据的相继属性值以差不多维数据的款式表示,可以由不同之维度观察数据,从而对数码进行重复透彻的洞察与剖析。在事实上的商业智能应用被不时为图、图像、虚拟现实等易为人人所识别的方式展现原有数据之中的错综复杂关系、潜在信息和发展趋势,以便更好地以所掌握的音资源。数据可视化的工具根本是报表类(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软件的绝要命效力就是是通过对数据的辨析为决策支持提供辅助。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、高级分析以及数量挖掘等。经过综合的分析e-works总结道一个榜首的BI产品应拥有的意义点要不外乎以下几独点:

   
BI软件的极其酷职能就是是透过对数据的解析也决策支持提供辅助。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、实时或冲时间的数量获得、高级分析和多少挖掘等。经过综合的分析e-works总结道一个独立的BI产品应享有的意义点重要不外乎以下几单方面:

  •     数据管理
  •     数据管理

   
能从不同的异构系统受落有价之数,并会轻轻松松实现数据的询问、归集和出口,实现对商厦数量的科学管理。

   
能从不同之异构系统受获取有价的数量,并会轻轻松松实现数量的询问、归集和输出,实现对店数目的科学管理。

  •     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据价值之表现,为公司决策提供数据支撑。

  •     集成与开发
  •     集成及开支

   
系统以拥有一流架构的根基及,具有灵活的系统开发及合并性能。在搭、元数据管理、数据迁移、规则流程等都能拓展个性化的支付,并会实现与其它功能的飞跃集成。

   
系统在有一流架构的基本功及,具有灵活的体系开发暨购并性能。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开发,并会实现与其他力量的迅速集成。

  •     可视化的多寡显示
  •     可视化的数据显示

   
系统有报表、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

    针对不同企业不同之事务决策需求开发有之片段个性化功能点。

    针对不同商家不同的工作决策需求开发出之组成部分个性化功能点。

图片 1 图片 2
祈求1 典型BI系统架构

图片 3 图片 4
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,核心力量是拉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,核心力量是协助公司了解现状并能够预测未来。

    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进程,监控财务与运营结果跟目标的距离并提供分析,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,可以知晓为BI是EPM的分析平台,两者在应用领域、功能区划、系统布局上还发生众所周知的歧异。

    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和分析,以支持工作绩效的辨析与治本,以业务流程改进为主干,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至实施之进程,监控财务与营业结果跟对象的区别并提供分析,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,可以知晓为BI是EPM的分析平台,两者在应用领域、功能划分、系统布局上都出举世瞩目的差别。

图片 5 图片 6

图片 7 图片 8

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)
是指通过利用移动终端配备,使得用户能够随时随地获取所待的政工数据以及分析展现,完成独立的分析和核定用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着移动采用的普及,企业对此管理软件可“移动”的求增强迅猛,用户逐渐希望经过智能手机等倒装备交给数据,并拿走分析报告,实现无处不在、无时莫以的实时动态管理,这将让风BI带来巨大的飞跃。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)
是依靠通过应用移动终端设施,使得用户能够随时随地获取所欲的工作数据与分析展现,完成独立的剖析及仲裁用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着移动使用的推广,企业对管理软件可“移动”的要求增强快,用户逐渐希望通过智能手机等运动装备交给数据,并获取分析报告,实现无处不在、无时无以的实时动态管理,这将为风BI带来巨大的很快。尽管BI厂商对于移动BI的表现形式等方面技术还不够成熟,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于,但BI领域却美味有见到云的印痕,原因是多点的。但是今年几乎怪主流厂商都以云BI上产生矣或大或小的样子,这也充分说明BI市场已开接纳云,其中颇死组成部分原因在于通过漫长探索,BI市场就大成熟,BI作为基础运用已达到了临界点。云功能的强硬、部署之地利,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。

   
云计算近年来可谓风生水起,但BI领域却美味有见到云的划痕,原因是基本上地方的。但是今年几乎可怜主流厂商都于云BI上产生矣或大或小的矛头,这也充分说明BI市场已开接纳云,其中大挺一些缘由在于通过漫长探索,BI市场就坏成熟,BI作为基础运用已达到了临界点。云功能的无敌、部署之省心,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。

    3.3但视化数据以及自助式BI

    3.3只是视化数据和自助式BI

   
早于2013年可视化BI就都初现端倪,BI巨头们面对商海的变通始谋求新的途径建立更快速的业务分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供更和谐之数显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额显示形式既不能够满足该要求。

   
早于2013年可视化BI就既初现端倪,BI巨头们对市面的转变始谋求新的门路建立更敏捷的作业分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供更和谐的多寡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量显示形式曾休克满足该要求。

   
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,再用消息易成智能,在效益及反复无法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,所谓自助其实是许用户自动创建于定义的数量查询方式,创建方式大概无需考虑数据库等因素。可视化的数目解析手段及自助式BI都是优化客户体验、实现客户个性化需要的,将是前景一段时间的独到之处,值得期待。

   
传统BI专注于从数据仓库和另的数据库中将数据易成信息,再以消息变换成为智能,在职能及屡次心有余而力不足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,所谓自助其实是容用户自行创建于定义之数码查询办法,创建方式简单无需考虑数据库等要素。可视化的多寡解析手段跟自助式BI都是优化客户体验、实现客户个性化需求的,将凡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

   
社交的光热还以相连的升温,也一度成为软件营销之第一阵地。社交化BI将商店数、社交化网络及协作、社交媒体的督查同舆论分析结合于一个运被,让传统的BI具有了尤其团结之界面,商业智能的工具又有创新性。尽管该技术上并没要的改革,其价值吧从来不获企业绝对的认可,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受到,呈现出了BI更多元化的向上空间。纵观目前市面现状,总体来说社交化BI仍处一个探索期,但前景不容忽视。

   
社交的热还当不停的升温,也已成软件营销之重大阵地。社交化BI将局数量、社交化网络和合作、社交媒体的监察以及舆论分析结合于一个使用中,让传统的BI具有了更友好之界面,商业智能的家伙还具创新性。尽管其技术上并没主要的改革,其价啊从不取商家绝对的认可,但可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受到,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

   
在多少爆炸的一代,将数据转发为资源是信用社梦寐以求的,大数量足以说凡是真正含义及之拿消息转化为了资源。大数据时下的商业智能开始融合大数量的应用,大量底BI厂商开始当其数量解析的成品受多对好数据处理技术(如Hadoop)的支持或内嵌基于对生数目处理技术的剖析功能。

   
在数额爆炸的一时,将数据转发为资源是信用社梦寐以求的,大数目好说凡是实在意义及之将信息转化为了资源。大数量时代下之商业智能开始融合大数目的施用,大量之BI厂商开始当该数据解析的活面临加进对那个数量处理技术(如Hadoop)的支撑还是内嵌基于对老数额处理技术之解析效益。

    3.6数目就是服务

    3.6数码就是服务

    SaaS
BI可以领略吧数据就是服务,这种新兴的BI实现方式逐步让用户所领。SaaS
BI成为焦点十分酷有原因在目前传统BI的工具价格不菲,建设的进程为针锋相对复杂,中小企业特别是小企业往往就在需求为提心吊胆。反之,SaaS租用模式抱有的小费用高功能的性状正好可以弥补这些条件的贫,因此收获众多小企业的赏识。但是SaaS
BI的模式并无熟,真正开始以的店堂并无多,受各国方面因素影响短日外客户多匪会见发出尽怪的提高,但是这种颠覆性模式之值是客观存在的,未来底发展前景看好。

    SaaS
BI可以了解呢数量就服务,这种新兴之BI实现方式逐渐被用户所受。SaaS
BI成为热点十分可怜组成部分由在于目前习俗BI的家伙价格不菲,建设之进程为相对复杂,中小企业特别是小企业往往就留存需求也害怕。反之,SaaS租用模式有的低位费用大功能的特征正好可以弥补这些规则的贫乏,因此获得许多小企业的看重。但是SaaS
BI的模式并无熟,真正开始采用的店铺并无多,受各国地方因素影响短日外客户多匪见面有极度特别之增强,但是这种颠覆性模式之价是客观存在的,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,经过与各种技能、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,可以统一企业相继岗位,可以合企业各项信息体系跟消息资源,真正实现跨越平台,从而实现信息的良集成。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的军事管制平台相互调用、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,全面升级企业的表决能力跟市场竞争力。

   
就商业智能的发展趋势而言,经过同各种技能、应用的融合后,逐步演变为平种企业级、跨机构的基础信息体系,可以合企业相继位置,可以统一企业各类信息体系和信资源,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,系统里的结构化数据会通过BI的管理平台相互调用、可视化,全面提供决策支持、知识挖掘、商业智能等总体服务,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市场之逐渐成熟,很多厂商还活跃于商业智能领域。表1为眼前市面达成的BI厂商列表(部分)。

   
随着BI市场之日趋成熟,很多厂商都活跃在商业智能领域。表1乎当前市场上之BI厂商列表(部分)。

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

   
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5、商业智能(BI)系统选型要点以及步骤

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

   
随着企业信息化运用的不断深入,越来越多的号面临深化应用之题材。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。市场及的BI产品良莠不齐,企业以增选时往往容易遭遇宣传之误导,作为店铺于挑选BI产品的时刻理应打公司系统要求、产品性价比、产品功能、把握如下要点,以资鉴别。

   
随着企业信息化运用的不断深入,越来越多的店家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。市场及的BI产品良莠不齐,企业以挑选时多次容易遭受宣传之误导,作为公司于选取BI产品的下应该于企业系统要求、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系统选型的要领之后,e-works建议企业选型步骤可参考以下流程进行:

   
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进行:

 

 

    组建BI项目工作组织

    组建BI项目工作集体

 

 

    明确企业要求,制定详尽的花色对象

    明确公司急需,制定详尽的种对象

 

 

    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新技巧与主流产品信息

    了解市场BI新技巧以及主流产品信息

 

 

    确定需要匹配的出品范围并开始点

    确定需要匹配的制品范围并开接触

 

 

    目标BI产品,进行观察以及评估

    目标BI产品,进行察看与评估

 

 

    确定目标BI产品并进入商务谈判环节

    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公司成立于1972年,总部位于德国沃尔多夫市,是举世最为酷的商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多只国的越
263,000贱用户在周转着 69,700基本上套SAP软件。财富
500胜似80%上述之柜还在从SAP的管住方案受到低收入。SAP在环球50基本上只国家具有分支机构,并当多小证券交易所上市,包括法兰克福和纽约证交所。1995年于京城正式确立SAP中国公司,并陆续成立了上海、广州、大连子公司。

   
SAP公司建为1972年,总部放在德国沃尔多夫市,是全球最可怜的铺面管理暨协同化商务解决方案供应商、全球第三大独立软件供应商。目前,全球有120差不多独国的越
263,000家用户正在运转着 69,700多套SAP软件。财富
500胜过80%以上之铺都正在由SAP的管制方案面临收益。SAP在天下50大多个国拥有分支机构,并在多家证券交易所上市,包括法兰克福和纽约证交所。1995年以京都业内确立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,以快速取得洞察,提高业务灵活性。借助该软件,企业业务用户以能够为可重复的自助方式访、转换与可视化数据。

    SAP
Lumira提供了拖放式界面及感人的可视化效果,无需编写任何脚本即可快速分析数据,以便捷取得洞察,提高业务灵活性。借助该软件,企业业务用户将会为可更的自助方式访、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,业务分析师可以以习的 Microsoft Office
环境遭受再深刻地挖工作数据。即使没有 IT
人员之扶助,他们吧会轻松地过滤和操作数据,掌握发展趋势及怪,并享受其发现。

    借助 SAP 的多维数据解析软件,业务分析师可以在熟悉的 Microsoft Office
环境中再尖锐地打工作数据。即使没 IT
人员之援手,他们也克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。

 

 

    产品特点

    产品特性

 

 

    SAP Lumira

    SAP Lumira

 

 

   
以可更的自助方式,更快得洞察;通过统观全局和深刻开掘详细信息,全面掌握业务状况;为复杂性的事情问题就经常提供依据真相的解答,显著加速决策流程;在非增加
IT 部门工作量的情状下,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。

   
以可另行的自助方式,更快得到洞察;通过统观全局和深入开掘详细信息,全面掌握业务状况;为复杂性的业务问题不怕经常供基于真相的解答,显著加快决策流程;在无增
IT 部门工作量的气象下,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

 

 

    对大型数据集进行分析,获得深入之政工洞察;在 Excel
中发现、比较和预测事务让因素;借助嵌入式商务分析,在实时的 PowerPoint
演示稿中与您的团分享彼此的第一发现;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。

    对大型数据集进行剖析,获得深入之政工洞察;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
演示稿中以及你的团体分享彼此的重要发现;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。

 

 

    典型客户及案例

    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
是大地信息产业领导企业,为中国客户提供领先的底硬件、软件、企业咨询和技术服务,助力中国每行业频频更新转型。在过去底
100年,世界经济持续开拓进取,现代科学日新月异,IBM
始终为超前的技能,出色之管理暨独创的成品负责人正在消息产业之迈入,保证了社会风气范围外几乎有行业用户对信息处理的周需求。IBM
在新中国之向上之同由开为 1979年。作为全球信息产业之主脑企业,IBM
在炎黄改造开放的各国一个级都归因于前瞻的想、创新的艺、深刻的商理解与诚信之劳务积极性地支持了中华各行各业的短平快成长。

    IBM
是世上信息产业领导企业,为中华客户提供领先的之硬件、软件、企业咨询和技术服务,助力中国各行业不断创新转型。在过去之
100年,世界经济持续向上,现代科学日新月异,IBM
始终为超前的技巧,出色之治本及独创的活负责人着消息产业的向上,保证了世道范围外几乎拥有行业用户对信息处理的周需求。IBM
在新中国的前进的同由起为 1979年。作为环球信息产业的法老企业,IBM
在中国改革开放的各国一个流还因为前瞻的琢磨、创新之技艺、深刻的生意理解和高风亮节之服务积极性地支撑了华夏各行各业的神速成长。

    核心产品

    核心产品

    IBM Cognos 商业智能(Business Intelligence)

    IBM Cognos 商业智能(Business Intelligence)

    产品特征

    产品特点

    IBM Cognos Business
Insight通过提供设计、场景建模、实时监察及预测分析等职能扩展了传统的商业智能。利用就无异勿给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、在途中中,甚至在脱机状态下)。业务用户可通过她修改、搜索与做有和业务相关的音。它是一个创新型商业智能工作空间,它如果工作用户能够于肆意时间段访问几乎所有种类的多寡。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,并同信进行交互。

    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效扩展了民俗的商业智能。利用就同一无让限制的商业智能工作空间,人们可以肆意思想,随处办公(在办公里、在中途中,甚至于脱机状态下)。业务用户可以经过它们修改、搜索与做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品类的数额。它如果用户能够通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坏数目解决方案,而不论是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良数额解决方案,而无论是需采购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。

    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)、中国原油

    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  上海也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呼吁于填充问卷后获取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于填写问卷后获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、收费和服务模式

    表4报价、收费与劳务模式

   
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