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,全面考验着企业之数据处理以及剖析能力。面对大容量、多样性、高增长之数多商店一再无所适从,除了消耗大量管制及存储资本外并无受庄带动真正的价值,大量之数堆积让合作社带动了伟大的挑战。然而数据就渗透到了企业内外各个圈,因此想使自大之公司数量遭到“掘金”就必来信息化动强有力的支持。

   
互联网时代公司数表现爆发式增长,全面考验着店之数据处理以及分析能力。面对大容量、多样性、高增长的数目多庄数无所适从,除了吃大量管理及存储本外并无被商家带动真正的价,大量底数目堆积为庄带来了光辉的挑战。然而数据都渗透到了企业内外各个圈,因此想如果打大之商家数目中“掘金”就得出信息化使强有力的支撑。

   
近年来很数量、云计算、移动采用、社交等新生技术风靡世界,技术之换代以及环境的秋与了商店于信息化应用上重复多元化的挑。随着中国制作局信息化动之不断深入,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)与析软件(包括BI平台,企业绩效管理CPM套件,分析应用及产业革命的分析方法)营收总计达到144亿美元,与2012年之133亿美元相比,增长8%。2013年中国区商务智能与析软件总营收达到11亿7宏观580万初,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,商业智能分析市场正处在全面过渡时期。大多数店还在挑选新一代数据挖掘工具要交互式分析平台。尽管市场涨幅减缓,但是多年来号需一直维系平稳。

   
近年来大数据、云计算、移动应用、社交等新生技术风靡全球,技术的创新及环境之熟与了小卖部在信息化运用达到还多元化的选料。随着中国造庄信息化使用的不断深入,在寻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尤其多企业深化应用的趋向。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,分析下和进取的分析方法)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本580万长,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,商业智能浅析市场正处在全面过渡时期。大多数号还于挑选新一代数据挖掘工具或交互式分析平台。尽管市场增幅慢,但是多年来号要求一直保持安定。

   
目前中华BI市场还是有重重免明朗的素,技术面为发诸多混沌的远在,细分市场的发展趋势也在好特别之区别,随着大数量、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,企业于选取BI产品的下用梳理出清晰的思绪,找到满足要求的合适产品。为这个,e-works本在成立、中立、公正的标准,发布商业智能(BI)选型手册,分析BI软件选型的中心及步骤,介绍主流BI软件之基本作用及产品性状,为常见企业进行BI软件选型提供指南。

   
目前华BI市场依旧有不少请勿明朗的因素,技术界为发为数不少混沌的远在,细分市场之发展趋势也是异常非常的差异,随着大数目、移动等使的普及,以及海量的数据还加快了BI的变革。因此,企业于甄选BI产品的时节用梳理出清晰的思路,找到满足要求的妥产品。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软件选型的要义及步骤,介绍主流BI软件之核心功能与制品特性,为科普企业展开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、数据挖掘与数码表现技术进行数据解析为促成商业价值。”
BI并无是近年才有的新兴名词,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(或数量会)、查询表、数据解析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮忙公司决策为目的技术同动。

   
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、数据挖掘与数量显现技术进行多少解析为实现商业价值。”
BI并无是多年来才有新兴名词,早在1996年Gartner
Group的霍华德·雷斯内尔(Howard
Dresner)就曾经提出,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、数据备份和回复等有组成的、以扶持企业决策为目的技术及利用。

   
在摸底概念的而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、总结现在和展望未来。即首先要告企业决策者都发生了啊事情?结果什么?其次会报管理者发生这些结果的切切实实原因是呀,该应用何种政策解决?再则是告管理者企业以可预见的将来会见发生啊?于之同时还能实时的报告管理者企业正产生什么事情,完成的速度情况怎么样,是否实现了既定目标,是否要这调动政策?只有明确了这些题材才能够从根本上理解BI。

   
在了解概念的而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、总结现在及展望未来。即首先使告企业经营管理者都起了什么工作?结果如何?其次会报告管理者发生这些结果的求实由是啊,该采取何种政策解决?再则是告诉管理者企业以可预见的将来会见来啊?于斯而还能实时的报管理者企业正在发生什么工作,完成的快情况如何,是否落实了既定目标,是否需要马上调动政策?只有明确了这些问题才能够从根本上理解BI。

    2.2  BI的价值

    2.2  BI的价值

   
经过多年信息化的有助于,企业内积累了各种源不同业务部门的数目。这些混乱的数码被柜带动了那个可怜之困扰:

   
经过多年信息化的递进,企业里积累了各种源不同业务部门的数码。这些混乱的数额被公司带动了大十分之赘:

  •     企业数据爆发式井喷,数据存储的硬件成本造成IT负累;
  •     数据存储于不同之施用系统被,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,多为非结构化数据,管理暨钻井的难度好;
  •     传统老旧的数量见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多少支撑。
  •     企业数目爆发式井喷,数据存储的硬件成本导致IT负累;
  •     数据存储在不同之采取体系受,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了多少获得、管理、分析的难度;
  •     企业数类复杂多样,多啊免结构化数据,管理和发掘的难度十分;
  •     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。

   
尽管不断长的多寡给企业之军事管制导致了不小之赘,然而最基本的题材虽然是在于这些纷繁的多少还不都能够叫信息,不克也合作社所用。身处激烈竞争条件之庄当海量的数目及日益增加的数码管理资本,更要能发现数目的商业价值。BI软件的值在其经过技术手段从店铺相继应用系统的烂数据遭到提出有因此之数码并拓展不易的理,以保证数据的正确和一致性,并与过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load),的长河,合并及一个机构数据会或庄的数据仓库中,在此基础及运用恰当的BI工具,
针对不同需要进行多维数据解析以及打,并经过可视化手段将结果定期或实施展示让相关人员,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。

   
尽管连增加的数目为庄之管制造成了未小的赘,然而最基本之题材虽然是在这些纷繁的数据还非还能够称之为信息,不能够啊商家所用。身处激烈竞争条件之商店对海量的数额与日益增加的多寡管理资金,更希望能够发现数目的商业价值。BI软件之值在其经过技术手段从店铺相继应用体系的烂数据遭到提出有因此的多少并展开科学的盘整,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),的过程,合并及一个机关数据会或公司之数据仓库中,在斯基础及运得当的BI工具,
针对不同要求进行多维数据解析与挖掘,并经可视化手段将结果定期或履展示被相关人员,最终也公司决策提供支持,达到辅助企业净利润增利、规避风险、提升作用以及竞争力的目的。

  2.3  BI的关键技术及效益

  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包括:数据仓库(数据会)、数据挖掘、ETL(数据的提取、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、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)、相对平静的(Non-Volatile)、反映历史变迁(Time
Variant)的数量集合,用于支持管理决策(Decision Making
Support)。”数据仓库技术是为实用之将数据并及统一的环境受到因供决策型数据看,因此当BI的施行进程被,大量来自商家各种管理体系的数要募和整理,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)、相对平稳的(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有效之将数据并到联合的条件遭到盖供决策型数据访问,因此于BI的执行进程遭到,大量出自企业各种管理网的多寡要募和整,需要多少仓库技术的支持。

   
面向主题。数据仓库中之数码是遵循一定的主题或者说决策支持的需求点进行团队的,一个主题通常和大多单操作型信息体系有关;

   
面向主题。数据仓库中的数额是按部就班一定之主题或者说决策支持之需求点进行集团的,一个主题通常与多只操作型信息体系相关;

   
数据并。数据仓库的多少有来自于分散的操作型数据,将所需要数从原的数中抽取出来,进行加工以及集成,统一与综合之后上数据仓库;

   
数据并。数据仓库的数量发生自于分散的操作型数据,将所待数从原先的数码遭到抽取出来,进行加工和合,统一与综合之后入数据仓库;

   
相对稳定性。数据仓库是不足更新的还仍时间如果变之,稳定之数额以仅读格式保存,且非按时间转移。

   
相对平静。数据仓库是不行更新的且据时间若是变更之,稳定之数码为只读格式保存,且非按时间变更。

  •     数据挖掘
  •     数据挖掘

   
数据挖掘是恃自数据库的恢宏数据遭到披露出含有的、先前一无所知的连产生机密价值之音的长河。作为同一种核定支持过程,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,高度自动化地解析公司的数量,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,做出对的决定。

   
数据挖掘是借助于数据库的大气数量被宣布出含有的、先前一无所知之连发出暧昧价值之信息之过程。作为同种核定支持过程,它至关重要基于人工智能、机器上、模式识别、统计学、数据库、可视化技术相当,高度自动化地分析企业的多寡,做出归纳性的演绎,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,做出科学的裁决。

  •     ETL
  •     ETL

   
透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load)即ETL。作为BI/DW(Business
Intelligence)的核心和灵魂,能够按照联合之平整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,是履行数据仓库的重要性步骤,用户从数据源抽取产生所欲的多少,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去。在小卖部实施BI的过程遭到,ETL面临的无比老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)的主干和灵魂,能够以统一的平整集成并加强数据的值,是背好多少从数据源向目标数据仓库转化的历程,是实行数据仓库的显要步骤,用户从数据源抽取产生所急需的数据,经过数清洗,最终仍先定义好之数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中错过。在店堂推行BI的进程遭到,ETL面临的太可怜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根本的应用,专门设计用来支持复杂的解析操作,侧重针对决策人员和高层管理人员的仲裁支持,可以根据分析人员之渴求高速、灵活地进行好数据量的错综复杂查询处理,并且为同等栽直观而易懂的花样将查询结果提供被决策人员,以便他们规范掌握公司(公司)的经纪状况,了解对象的需,制定正确的方案。

   
联机分析处理(OLAP)系统是数据仓库系统最重点的应用,专门设计用来支持复杂的解析操作,侧重针对决策人员和高层管理人员的仲裁支持,可以依据分析人员的求迅速、灵活地开展特别数据量的繁杂查询处理,并且以同一种植直观而易懂的样式拿查询结果提供给决策人员,以便他们规范掌握公司(公司)的营状况,了解对象的要求,制定对的方案。

  •     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。其核心考虑是将数据库中每一个数项作为单个图元元素表示,大量之数额集构成数据图像,同时以数据的逐条属性值以多维数据的款型表示,可以打不同之维度观察数,从而对数码进行更深入的观察与剖析。在骨子里的商业智能应用被经常因为图片、图像、虚拟现实等易为人们所识别的章程呈现原有数据之中的纷繁关系、潜在信息与发展趋势,以便更好地动所主宰的音资源。数据可视化的家伙根本是报表类(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。其核心思想是以数据库中各一个数项作为单个图元元素表示,大量之数码集构成数据图像,同时将数据的一一属性值以多维数据的样式表示,可以于不同的维度观察数,从而对数据进行再次深切的观与剖析。在实质上的商业智能应用被时因图片、图像、虚拟现实等容易为人们所识别的方式展现原有数据里的错综复杂关系、潜在信息及发展趋势,以便更好地使所左右的音信资源。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软件之太充分成效就是是透过对数据的解析也决策支持提供协助。Ganter曾经定义过BI应用之20独功能点,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、实时或冲时间的数额获得、高级分析与多少挖掘等。经过综合的分析e-works总结道一个名列前茅的BI产品应有的效能点主要包括以下几个点:

   
BI软件的极致酷功效就是由此对数码的辨析也决策支持提供帮扶。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、实时或根据时间之多少获得、高级分析及多少挖掘等。经过综合的分析e-works总结道一个突出的BI产品应该具有的意义点要概括以下几单方面:

  •     数据管理
  •     数据管理

   
能自不同之异构系统被获有价之数码,并能自在实现数据的询问、归集和输出,实现对企业数据的科学管理。

   
能起不同之异构系统遭到取有价的多少,并能自在实现数据的询问、归集和出口,实现对商店数量的科学管理。

  •     数据解析
  •     数据解析

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

  •     集成与出
  •     集成及支出

   
系统以装有一流架构的底子及,具有灵活的体系开发与购并性能。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,并能实现与其他力量的飞跃集成。

   
系统在颇具一流架构的功底及,具有灵活的网出暨购并性能。在架设、元数据管理、数据迁移、规则流程等还能够拓展个性化的开,并会实现与其他功能的迅速集成。

  •     可视化的数码展示
  •     可视化的数额展示

   
系统所有报表、仪表盘、实时数据显示等可视化功能,并因个性化需要提升可视化展示的客户体验。

   
系统具有报表、仪表盘、实时数据显示等可视化功能,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

    针对不同商家不同的事体决策需求开发有底一些个性化功能点。

    针对不同商家不同之业务决策急需开发有的有的个性化功能点。

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希冀1 典型BI系统架构

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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,核心功能是协助公司了解现状并能预测未来。

    企业绩效管理(EPM,Enterprise Performance
Management)主要针对同一的、可辨识的KPI(关键绩效指标),对事情绩效进行衡量和分析,以支撑工作绩效的剖析及管理,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,可以知晓为BI是EPM的分析平台,两者在应用领域、功能区划、系统组织上还来强烈的差距。

    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),对事情绩效进行衡量和分析,以支撑工作绩效的剖析及管理,以业务流程改进为骨干,指导用户完善决策过程,使战略实施更实用。EPM主要是连续战略暨计划到实施的历程,监控财务及运营结果和对象的差别并提供分析,驱动公司限制的绩效改善。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,可以知道也BI是EPM的解析平台,两者在应用领域、功能区划、系统布局上还来肯定的出入。

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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)
是依赖经利用移动终端配备,使得用户能够随时随地获取所急需的事体数据和分析展现,完成独立的辨析及决策应用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着移动应用之推广,企业对管理软件可“移动”的需要增长迅速,用户逐渐希望由此智能手机等倒装备交给数据,并获分析报告,实现无处不在、无时莫在的实时动态管理,这将受风BI带来巨大的很快。尽管BI厂商对于移动BI的见形式等地方技术还不够成熟,但是移动BI是不可规避的发展趋势。

    移动BI(Mobile Business Intelligence)
是凭借经采取移动终端设备,使得用户会随时随地获取所急需的作业数据以及分析展现,完成独立的分析和核定用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着活动采用之推广,企业对于管理软件可“移动”的需求增长迅猛,用户逐渐希望通过智能手机等倒装备交给数据,并得到分析报告,实现无处不在、无时未在的实时动态管理,这将让风BI带来巨大的迅速。尽管BI厂商对于移动BI的见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。

    3.2云计算BI

    3.2云计算BI

   
云计算近年来可谓风生水从,但BI领域也鲜有见到云的痕,原因是差不多点的。但是今年几乎非常主流厂商都于云BI上闹了或大或小的倾向,这吗充分说明BI市场都初步接纳云,其中特别死有原因在于通过长期探索,BI市场已老成熟,BI作为基础运用已高达了临界点。云功能的强大、部署之地利,必将带来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方向。

   
云计算近年来可谓风生水于,但BI领域却鲜有见到云的印痕,原因是大半点的。但是现年几坏主流厂商还于云BI上闹矣或大或小的趋势,这吗充分说明BI市场都起来接纳云,其中很要命一部分缘由在经长期探索,BI市场早已很成熟,BI作为基础运用已达到了临界点。云功能的强劲、部署的便民,必将带来为提也根基的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可是视化数据和自助式BI

    3.3可视化数据与自助式BI

   
早于2013年可视化BI就曾初现端倪,BI巨头们对市场的变迁始寻求新的门径建立重迅速的业务分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供更和谐之多少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目显示形式就休能够满足该要求。

   
早以2013年可视化BI就曾经初现端倪,BI巨头们给市场的转始寻求新的路建立重迅捷的政工分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供更好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额显示形式已经休能够满足该要求。

   
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,再以信息转换成智能,在效能上翻来覆去束手无策满足市场客户某些特殊或者说个性化的急需,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据查询艺术,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、实现客户个性化需求的,将凡鹏程一段时间的助益,值得期待。

   
传统BI专注让从数据仓库和另外的数据库中将数据易成信息,再以信息转换成为智能,在效益及频繁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,所谓自助其实是容用户自行创建于定义的数量查询艺术,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、实现客户个性化需求的,将凡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

   
社交的烧还于不停的升温,也曾成软件营销的重要性阵地。社交化BI将商店数目、社交化网络以及协作、社交媒体的督查以及舆论分析结合在一个使中,让传统的BI具有了尤其温馨的界面,商业智能的家伙还具创新性。尽管该技术及连不曾重点的改革,其价呢无沾商家绝对的确认,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更多元化的前进空间。纵观目前市场现状,总体来说社交化BI仍居于一个探索期,但前景不容忽视。

   
社交的热度还以不停的升温,也早已成软件营销之重中之重阵地。社交化BI将庄数目、社交化网络以及搭档、社交媒体的监督以及舆论分析结合在一个行使被,让传统的BI具有了进一步和谐之界面,商业智能的家伙还享有创新性。尽管该技术及连没要的改革,其价啊未尝博得商家绝对的承认,但足以确信的凡这种新的商业智能模式将搭档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仍居于一个探索期,但前景不容忽视。

    3.5 大数目融合

    3.5 大数量融合

   
在多少爆炸的一世,将数据转发为资源是商店梦寐以求的,大数额可说凡是当真意义及之用消息转化为资源。大数量时代下之商业智能开始融合大数据的施用,大量的BI厂商开始当其数据解析的活受长对怪数额处理技术(如Hadoop)的支撑还是内嵌基于对那个数额处理技术的分析效益。

   
在多少爆炸的一世,将数据转发为资源是商家梦寐以求的,大数量可以说凡是确实意义上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运,大量的BI厂商开始在那个数额解析的制品面临长对异常数额处理技术(如Hadoop)的支撑或内嵌基于对那个数目处理技术的剖析功能。

    3.6数就服务

    3.6数目就是服务

    SaaS
BI可以知晓为数量就是服务,这种新兴之BI实现方式逐渐让用户所收受。SaaS
BI成为热点十分怪一部分缘故在目前习俗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留存需求呢提心吊胆。反之,SaaS租用模式抱有的不如费用高功能的特性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,真正开始以的商号并无多,受各国地方因素影响短日外客户多匪见面起极端死之增长,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。

    SaaS
BI可以理解啊多少就是服务,这种新兴之BI实现方式逐渐为用户所接受。SaaS
BI成为问题十分死片段因在目前传统BI的工具价格不菲,建设的历程为针锋相对复杂,中小企业特别是小企业往往就在需求也害怕。反之,SaaS租用模式抱有的低位费用高功能的特点正好可以弥补这些规则的贫乏,因此赢得广大小企业的垂青。但是SaaS
BI的模式并无熟,真正开始使用的企业并无多,受各国面因素影响短日内客户多匪会见来无比特别之增长,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、跨机构的基础信息体系,可以合企业相继位置,可以合企业号信息体系与信资源,真正落实跨平台,从而实现信息之很集成。未来,商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是其它系统贯彻合并,系统内的结构化数据会透过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、商业智能等一体化服务,实现公司数字化、知识化、虚拟化,全面升级企业的裁决能力和市场竞争力。

   
就商业智能的发展趋势而言,经过与各种技术、应用之齐心协力后,逐步演变为同种植企业级、跨机构的根基信息体系,可以合企业相继位置,可以统一企业号信息体系跟信资源,真正落实跨平台,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,系统里头的结构化数据能经过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、商业智能等整体服务,实现公司数字化、知识化、虚拟化,全面升级企业之仲裁能力与市场竞争力。

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,很多厂商还活跃在商业智能领域。表1为目前市面及之BI厂商列表(部分)。

   
随着BI市场的日渐成熟,很多厂商还活跃在商业智能领域。表1为当下市面及的BI厂商列表(部分)。

   
表详情(略),查看完版本选型报告呼吁于填充问卷后收获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)系统选型要点和步骤

    5.1 BI软件之选型要点

    5.1 BI软件的选型要点

   
随着企业信息化运用的不断深入,越来越多之铺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。市场及的BI产品良莠不齐,企业在甄选时多次容易受宣传之误导,作为公司当挑BI产品之时节应该从店系统要求、产品性价比、产品效果、把握如下要点,以资鉴别。

   
随着公司信息化运用之不断深入,越来越多的庄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。市场高达的BI产品鱼龙混杂,企业于甄选时多次容易遭受宣传的误导,作为公司以选取BI产品的时刻应该由公司系统要求、产品性价比、产品效果、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

 

 

   
在总体了解了BI系统选型的要义之后,e-works建议企业选型步骤可参考以下流程展开:

   
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:

 

 

    组建BI项目工作团队

    组建BI项目工作组织

 

 

    明确企业要求,制定详细的花色对象

    明确公司需要,制定详尽的类对象

 

 

    分析梳理中数据,确保数量质量

    分析梳理中数据,确保数量质量

 

 

    了解市场BI新技巧及主流产品信息

    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开点

    确定需要匹配的产品范围并起接触

 

 

    目标BI产品,进行考察以及评估

    目标BI产品,进行观测以及评估

 

 

    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公司确立于1972年,总部放在德国沃尔多夫市,是海内外最为老之企业管理和协同化商务解决方案供应商、全球第三那个独立软件供应商。目前,全球有120几近只国家的跨
263,000贱用户在周转在 69,700大抵套SAP软件。财富
500大80%以上的局还在由SAP的保管方案面临收入。SAP在世界50多只国拥有分支机构,并当多下证券交易所上市,包括法兰克福和纽约证交所。1995年在北京专业确立SAP中国公司,并陆续建立了上海、广州、大连分行。

   
SAP公司建于1972年,总部放在德国沃尔多夫市,是天底下最为可怜的庄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大抵只国家之超越
263,000下用户在周转着 69,700大多套SAP软件。财富
500大80%之上之合作社还在打SAP的保管方案被低收入。SAP在世上50差不多单邦有着分支机构,并于多贱证券交易所上市,包括法兰克福和纽约证交所。1995年以北京规范建立SAP中国公司,并陆续成立了上海、广州、大连分行。

 

 

    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,以很快取得洞察,提高业务灵活性。借助该软件,企业工作用户将会以可再次的自助方式访、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,以高速获得洞察,提高业务灵活性。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,业务分析师可以以习的 Microsoft Office
环境遭受又深入地发掘工作数据。即使没 IT
人员之扶,他们也会轻松地过滤与操作数据,掌握发展趋势及生,并享受其发现。

    借助 SAP 的多维数据解析软件,业务分析师可以当习的 Microsoft Office
环境面临重复透地开掘工作数据。即使没有 IT
人员之扶助,他们吧能够轻松地过滤和操作数据,掌握发展趋势及生,并分享其发现。

 

 

  365bet体育  产品特性

    产品特色

 

 

    SAP Lumira

    SAP Lumira

 

 

   
以可重新的自助方式,更快得洞察;通过统观全局和深刻挖掘详细信息,全面掌握业务状况;为复杂性的政工问题即使经常提供依据事实的解答,显著加速决策流程;在不增
IT 部门工作量的情状下,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。

   
以可再的自助方式,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;为复杂性的工作问题即使经常供基于真相的解答,显著加速决策流程;在匪搭
IT 部门工作量的景下,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

 

 

    对大型数据集进行解析,获得深入之事务洞察;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
演示稿中及公的集团分享彼此的重要发现;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,提高数据解析效率。

    对大型数据集进行剖析,获得深入的政工洞察;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
演示文稿中及您的集团分享彼此的重大发现;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
是世界信息产业领导企业,为华夏客户提供领先的底硬件、软件、企业咨询与技能劳务,助力中国各国行业持续创新转型。在过去的
100年,世界经济持续前行,现代是日新月异,IBM
始终以超前的艺,出色的田间管理和独创的出品负责人正在消息产业的上进,保证了世界范围外几乎有行业用户指向信息处理的浑需求。IBM
在初中国的进化的一起由起为 1979年。作为全球信息产业之元首企业,IBM
在中华改造开放的各国一个阶段都坐前瞻的想、创新之技术、深刻的小买卖理解以及高风亮节之劳动积极性地支持了中国各行各业的快成长。

    IBM
是全球信息产业领导企业,为华夏客户提供领先的底硬件、软件、企业咨询与技能劳务,助力中国诸行业持续创新转型。在过去之
100年,世界经济持续前行,现代对日新月异,IBM
始终为超前的艺,出色的管制和独创的出品负责人正在信息产业的上进,保证了社会风气范围外几乎有行业用户指向信息处理的漫天需求。IBM
在初中国的进化的一起由起为 1979年。作为全球信息产业的法老企业,IBM
在中国改造开放的诸一个级都因前瞻的思想、创新的技术、深刻的买卖理解和高风亮节的服务积极性地支撑了炎黄各行各业的快捷成长。

    核心产品

    核心产品

    IBM Cognos 商业智能(Business Intelligence)

    IBM Cognos 商业智能(Business Intelligence)

    产品性状

    产品特征

    IBM Cognos Business
Insight通过提供规划、场景建模、实时监察与展望分析等作用扩展了人情的商业智能。利用这同一勿吃限制的商业智能工作空间,人们得以肆意思想,随处办公(在办公室里、在中途中,甚至于脱机状态下)。业务用户可以经它们修改、搜索和烧结有和工作有关的音。它是一个创新型商业智能工作空间,它要工作用户能够于自由时间段访问几乎拥有种类的数码。它一旦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,并跟信进行相互。

    IBM Cognos Business
Insight通过提供设计、场景建模、实时监察和预测分析等功效扩展了民俗的商业智能。利用就等同未为限制的商业智能工作空间,人们可轻易思想,随处办公(在办公里、在半路中,甚至在脱机状态下)。业务用户可透过她修改、搜索与重组具有与事务有关的音信。它是一个创新型商业智能工作空间,它要工作用户能够以自由时间段访问几乎拥有种类的数。它一旦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,并同信进行交互。

    典型客户及案例

    典型客户和案例

    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可以使用高性能的 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那个数量解决方案,而随便需购买昂贵的外接程序还是高端装备。利用
in-memory 技术,数据服务公司可实时访问产品数据。

    SQL Server可以使用高性能的 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异常数量解决方案,而不论需购买昂贵的外接程序还是高端装备。利用
in-memory 技术,数据服务公司可实时访问产品数据。

    典型客户与案例

    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呼吁于填充问卷后收获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、收费以及服务模式

    表4报价、收费与劳动模式

   
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