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微软SQL 2012 BI Solution商业智能解决方案

微软商务智能(BI)发展趋势和利益点

微软商务智能(BI)发展趋势和利益点 BI新走向之一：融合加强，演变成门户化（与SHAREPOINT集成，DUET与SAP等数据源集成）未来的商业智能BI趋势将是基于全面信息集成的服务真正实现跨平台，最后演变成门户化 BI新走向之二：日趋“傻瓜”，体现人性化未来BI的门户将更加强调人性化，功能日趋“傻瓜”，强调易用性、稳定性、开放性，强化人与人沟通、协做的便捷性今后的BI系统能让合适的角色在合适的场景、合适的时间里获取合适的知识、数据，充分发掘和释放人的潜能，并真正让企业的数据、信息转变为一种能够指导人行为的意念、能力。其实“人性化”也即一种“自动化” The Business Intelligence team have created a new concept project to couple the new PivotViewer control with a utility that uses Microsoft SQL Server Reporting Services to automatically generate a collection of items. By using the interactive Silverlight PivotViewer control with these automatically generated collections, we introduce a fun and engaging new interactive experience allowing end users to slice, dice, and deep zoom into content to find meaningful insight BI新走向之三：移动BI将成为新战场目前中国已正式步入了3G时代，重视3G时代的BI，把握其走向，利用新技术，移动协同应用将成为BI未来增长点。用户可以通过智能手机提交数据，并获取分析报告，实现无处不在、无时不在的实时动态管理，这将给传统BI带来重大的飞跃。 BI新走向之四：在云中部署BI，成为主流方向云计算功能极其强大，未来两三年将是“云端运算服务年”，也将是最热门软件的名词和发展潮流，以云为基础的商业智能在线服务将成为全新的商业智能部署的主流方向。只有产品是面向云规模架构设计并符合云运营模式的BI软件才能获得用户企业的青睐 BI专业厂商Informatica已经进行了向用户交付云服务的尝试。此前该公司发布的Informatica BI数据集成平台已经能同时部署在预装系统或“云”网络之中，为用户企业提供云端集成服务 The Microsoft SQL Server Data Mining for the cloud BI Labs project is a collection of cloud-based data-mining services based on the data-mining platform available as part of SQL

商务智能与决策支持——案例及案例分析

商务智能与决策支持教学案例案例1:光大银行商务智能系统得实施一、案例内容成立于1992年8月得光大银行, 作为国内最大得股份制商业银行,拥有众多客户群,几百个分支机构遍布国内外;同时光大银行以领先得理念为客户提供种类繁多得金融服务。对于一个如此庞大得机构,如此繁多得金融服务,管理得复杂性可想而知。近年来,通过综合柜台业务系统、阳光卡系统、网上银行系统与办公自动化系统等一系列信息化基础建设,光大银行率先实现了业务系统全国联网与总行数据大集中。在成功实现业务系统全国联网与总行数据大集中后,经营管理分析方面又出现了一些亟待解决得新问题,如:统计数据不够及时准确、对决策分析缺乏专业化系统化支持、报表处理效率低、数据共享差、难以为以客户为中心得经营管理模式提供充足得信息支持、业绩考核没有理想得IT系统为支撑等等。众多新问题得出现就是银行管理层始料未及得。为了尽快突破海量数据得“封锁”,挖掘其中蕴涵得知识与信息,光大银行决策层于2002年初开始立项商业智能及数据仓库系统。光大银行根据自身情况,以实际需要为导向,对各家方案得优劣进行仔细分析、反复考察、综合考虑。最终,菲奈特软件公司得高端商务智能产品BI、Office以其领先得技术与简便得操作从众多竞争者中脱颖而出,赢得了光大银行决策层得一致青睐。经过商议,双方在国际结算业务统计分析、对公业务统计分析、信贷风险管理、客户经理业绩考核等方面签定了一系列合作计划。为了降低实施风险,将从国际结算业务统计分析系统开始,各个项目逐步实施。成功得选型就是光大银行商业智能应用系统成功实施得开始。国际业务部商业智能得应用证明,光大银行所采取得“以部门为基础实施数据处理”得决定就是正确得,也就是务实得。从2002年12月开始,菲奈特BI、Office商业智能应用平台相继应用于光大银行其她几个业务部门,形成相应部门得商业智能系统。这些商业智能系统以数据仓库技术为基础,把分散在各个业务系统得数据进行整合,数据经过清洗、转换,加载到数据仓库;再采用OLAP与Data Mining等技术,为管理决策人员提供强大、灵活得日常查询与决策支持。一个应用实例:有一段时间存款余额持续不断得增长,但就是同期得流失客户数也在不断增长,这个问题引起了业务部分析人员得高度重视。该分析人员通过系统进行自助分析,最后发现,问题得根源在于很多客户经理为了完成揽存目标,费了大量得人力与成本开拓新行业、新客户,而忽略了对老客户得关系管理,才出现了存款余额与流失客户数同时增长得怪想象。于就是马上向主管领导反映,当天就在全行下达了整改通知,及时阻止了不良趋势得蔓延。” 目前,光大银行得商业智能系统已经成为管理层进行战略实施、绩效考核不可或缺得工具;各级业务人员得日常经营分析在很大程度上也有赖于该系统得支持。BI、Office在光大银行取得了圆满成功。二、案例点评通过案例,我们了解到光大银行选择了BI(商业智能)系统,很好得解决了利用数据进行分析,从而为决策提供强有力支持得问题,提高了工作效率与质量,达到了较高得投资回报率。其实,不难发现银行业得业务数据已经或者正在实现“大集中”,数据大集中为提高BI 系统得成功率、缩短项目周期、降低系统实施成本、提高项目投资回报打下了良好得基础。随着国内银行与境外银行竞争得加剧,应用BI系统进行风险分析、业务决策将就是国内银行

商业智能(BI)项目可行性研究报告

商业智能（BI）项目第一章、商业智能(BI)项目总体介绍第一节、项目名称商业智能（BI）项目第二节、商业智能（BI）概念商业智能又名商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

中国商业智能(BI) 市场调研报告

2011-2015年中国商业智能(BI) 市场调研及发展前景预测报告随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入，企业不停留在事务处理过程而注重有效利用企业的数据为准确和更快的决策提供支持的需求越来越强烈，由此带动的对商业智能的需求将是巨大的。中国报告网发布的《2011-2015年中国商业智能(BI) 市场调研及发展前景预测报告》共十一章。首先介绍了中国商业智能(BI) 行业市场发展环境、中国商业智能(BI) 整体运行态势等，接着分析了中国商业智能(BI) 行业市场运行的现状，然后介绍了中国商业智能(BI) 市场竞争格局。随后，报告对中国商业智能(BI) 做了重点企业经营状况分析，最后分析了中国商业智能(BI) 行业发展趋势与投资预测。您若想对商业智能(BI) 产业有个系统的了解或者想投资商业智能(BI) 行业，本报告是您不可或缺的重要工具。本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。第一章商业智能（BI）原理及商业价值创造路径分析第一节商业智能发展阶段第二节商业智能（BI）内涵、结构及原理一、商业智能（BI）内涵二、商业智能（BI）特征功能三、商业智能（BI）层次结构四、商业智能（BI）实现原理第三节商业智能（BI）产业链条解构一、BI产业链解构模型二、BI产业链构成现状及特点三、BI产业链关键环节现状剖析

四、BI产业链发展趋势第四节商业智能（BI）商业价值创造路径第二章全球商业智能(BI)产业运行动态分析第一节全球商业智能(BI)产业运行环境分析第二节全球商业智能(BI)产业市场透析一、商业智能引领全球企业信息化二、商业智能软件厂商三、制造业是商业智能的重要市场第三节世界各地区企业对商务智能（BI）应用状况分析一、欧洲二、亚太第四节2011-2015年全球商业智能的五大预测分析第三章中国商业智能（BI）行业发展背景分析第一节中国商业智能（BI）行业发展历程第二节中国商业智能（BI）行业现状特征第三节中国商业智能（BI）行业发展的全球基调一、信息技术促使商业模式变革二、全球经济一体化促进商业理念的传播与变革三、全球经济一体化促进商务贸易往来四、全球产业分工与各国产业升级第四节中国商业智能（BI）行业发展PEST分析一、改革30年造就数量庞大的企业群体二、集约化经济转型三、国内IT技术进步与国外技术引进四、IT创造价值观念慢慢渗透各行各业第五节主要发达国家商业智能（BI）发展现状及价值创造启示一、美国二、日本

BI(商业智能)四大厂商产品及阐述20090914

BI（商业智能）四大厂商产品及阐述20090914 2007年，商业智能（business intelligence，下称BI）市场上的厂商掀起过并购狂潮，2008年则轮到客户来选兵择将了。目前，业界最大的4家厂商都向客户承诺：“想要满足企业全部BI和数据管理需求的整套基础设施吗？我们能够办到。想让更多的员工利用BI吗？我们照样能行。”总而言之，每家厂商都在向你兜售他们的BI平台。面对他们的种种说词，你究竟应该耐心倾听还是堵上自己的耳朵呢？先了解一下他们各自的BI策略，将有助于你做出正确的决定。在去年短短的一年内，甲骨文公司（Oracle，下称甲骨文）收购了海波龙公司（Hyperion，下称海波龙），SAP公司买下了博奥杰软件公司（Business Objects，下称博奥杰），国际商用机器公司(IBM)则吞并了Cognos公司。根据国际数据公司（IDC）的资料，在价值70亿美元的BI工具市场上，包括微软公司（Microsoft，下称微软）在内的四大BI厂商目前占据了半壁江山，预计该市场今年将获得11%的增长。如今，四巨头正精心打造各自的平台，为客户提供整个企业层面的BI软件解决方案，所有与用户信息相关的IT系统都将被纳入其中。他们致力于将传统的BI工具（如查询、报表和仪表盘）与各自的其他软件产品（包括数据库、中间件、企业应用程序以及协作软件等）更好地整合在一起。与此同时，他们还表示将继续开发和支持能与对手厂商的软件良好兼容的BI工具。不过，你最好别相信这一点。因为厂商的开发团队在为各项目分配时间和资金时肯定会有所取舍，而他们自己的产品毫无疑问将被放在首位。甲骨文、IBM和微软会鼓动你在采购数据库和BI工具时都选择他们的产品，但你得小心，别太过依赖同一家供应商。MicroStrategy公司的首席执行官（CEO）迈克尔〃塞勒（Michael Saylor）就表示：“首席信息官（CIO）都不愿被某一家厂商的产品绊住手脚，他们更愿意选择那些给他们留有自由空间的厂商。”该公司是硕果仅存的几家独立BI厂商之一，塞勒坚持认为“独立的BI平台才是最可靠的”。不过，利用主要的几家软件或数据库厂商来为企业打造BI平台也有好处。这些厂商可以帮你把涉及广泛的技术需求拼接到一起，在全公司范围内建立BI 平台，同时尽量减少合作厂商的数量。在对厂商进行评估时，你得看看自己对心目中理想的BI平台有何标准。如果你认为一切都取决于数据库，那么甲骨文或IBM可能会是最佳选择。如果你想让用户有更多方法对公司交易系统中的数据进行分析，那就看看SAP的产品。如果公司中用到BI最多的人是首席财务官（CFO），那么甲骨文和SAP则是上上之

睿思BI商业智能系统V3.0技术白皮书

目录引言 (3) 简介 (3) 系统作用 (3) 基本概念 (4) 系统架构 (5) 数据仓库架构 (5) ETL架构 (6) 数据源 (7) 数据导入 (8) 数据转换 (9) 任务管理 (10) 任务日志 (11) 系统功能 (12) 数据建模 (12) 多维分析 (14) 表格 (15) 图形 (16) 钻取 (17) 聚合 (19) 时间偏移 (19) 筛选及排序 (20) 其他功能 (21) 睿思报表 (22) 报表设计器 (22) 报表页面 (27) 报告 (28) 仪表盘 (29) 仪表盘定制 (29) 选择数据 (30) 选择组件 (30) 编辑组件数据 (31) 配置组件属性 (32) 决策者视图 (32) 移动BI (33) 系统技术特点 (34) 系统性能 (36)

引言简介企业在经营过程中每天都会产生大量的业务数据，比如销售、采购、库存、客户、营销等数据，随着规模的不断扩大，数据越来越多，管理成本也越来越大，如何充分利用业务数据，让管理者看到数据背后的危机与机遇，提高决策准确性，降低管理成本是现阶段急需解决的问题。另一方面，管理者对企业经营分析的要求越来越高，以前简单的报表系统已经不能满足需要，管理者需要功能更加强大的在线分析系统来帮助分析，以支持决策。睿思BI-商业智能V3.0解决方案以数据仓库技术为依托，采用ETL抽取企业在经营过程中产生的业务数据并集中于总部数据中心，利用数据仪表盘、多维分析、数据挖掘等技术构建商业智能平台，为管理者提供及时、准确、科学的决策依据，降低管理成本，助力客户构建智慧型企业。系统作用 1. 整合业务数据在各业务系统中，数据不流通，形成信息孤岛，商业智能解决方案建立统一数据仓库，整合业务数据，给管理者提供统一视图，统一决策界面。 2. 支撑决策从数据中分析企业发展趋势，挖掘新的商业机会，根据数据决策，提高决策的及时性及准确率。 3. 降低运营成本，提高利润基于系统分析内容，管理者能了解产品结构、分销渠道、工作流程和服务方式，通过优化企业资源及流程，从而降低运营成本，提高利润，增强企业在市场上的竞争能力。

FineBI行业数据分析应用案例

FineBI行业数据分析应用案例目录商业智能银行业应用案例 (2) 商业智能地产行业应用案例 (4) 商业智能制造业应用案例 (6) 商业智能税务行业应用案例 (9) 商业智能汽车行业应用案例 (13) 商业智能电信行业应用案例 (15)

商业智能银行业应用案例随着银行信息化的不断深入，银行积累的数据越来越多，面临着“数据爆炸”和“信息缺乏”的矛盾；另一方面，在目前复杂的商业环境中，无知或一知半解做出的决策是现代银行的最大威胁。而商业智能的最大优势就是充分利用银行在日常经营活动中搜集和积累的大量数据，并将他们转化为信息和知识来为银行找出市场发展趋势和经营上的问题，发现市场机会，帮助银行企业从数据中“挖金”。在刚刚结束的亚太银行IT价值高峰论坛上，对于提升银行企业信息化水平，实现数据价值变现，各企业IT管理者一致认为商业智能在银行业信息化数据管理中发挥着重大作用。整合数据，统一门户商业智能系统的建立，一来是提供一个数据分析平台，为业务部门更好的分析商业特征。比如企业领导每天查看相关的数据，比如全行的主要经济指标：存款、贷款、贴现、现金、准备金、存贷款结构占比、各网点主要任务完成情况，以及各类考核指标中完成任务较好、较差的网点和个人。这些信息的背后都涉及不同的数据源和应用系统，通过商业智能平台建立数据仓库，可将银行的所有相关数据经过ETL转换，数据清洗后放到数据仓库中，给分析者和决策者一个关于银行各方面情况的分析数据。二来，业务人员在数据分析时，会不断加深数据分析的思想，可以更大程度上提高业务分析人员的决策能力。业务多元，灵活分析

商业智能系统最基本的价值体现在有效及时地产生有用的信息。在应用商业智能FineBI 时发现，业务人员分析的难点其实在于系统中存在着大量结构或非结构化的多维数据，简单的数据关联还行，如果需求复杂多样，就难以做到及时跟进。商业智能的便捷就在于此，由于自动建模，所有维度、指标、索引关联在一开始就建立好，做分析和查看分析都可以任意切换维度。比如，在存款账户分析中可以知道发生了那些业务，业务量和频率如何，趋势是怎样，进一步深究，可切换至哪个网点，哪个业务产品实现好的效益。研究客户，指导营销如今银行都意识到经营方式要从经营产品转向经营客户，因此目标客户的寻找，潜在客户的挖掘成为银行数据应用的主要方向，尤其是高端财富管理和大客户的开发。以分析大客户为例，各银行都在采用各种手段“挖”竞争对手的优质客户，现有客户的维护和二次开发也显得尤为重要，典型的营销方式就是目标营销和交叉销售。比如对已有客户分析，可以发现具有某种特征的用户具有某种特定的偏好，从而推出针对性产品。又或者通过对优质客户群体的行为分析、忠诚度分析、构成分类进行分析，采取差异化的销售策略，提供个性化的金融产品及服务，在留住优质客户的同时，增加银行的利润增长点。加强内管，全面发展商业智能系统可以应用是广泛的，除了银行业务分析，还可以进行人力综合成本预算分析、人员绩效考核、平衡计分卡等。领导层通过这些分析可以更加直观地了解员工工作情况，以此采取相应地奖惩措施。总而言之，从当前我国银行业的发展趋势来看，数据到价值的转化必将驱动商业模式与运营模式的深刻变革，企业信息化建设必须跟上步伐，及早出发，积极、理性地试水投入，才能借力实现竞争优势提升。

商业智能(BI)定义和解决方案

商业智能定义和解决方案什么是商业智能？商业智能，或，是一种统称，泛指用于对一个企业的原始数据进行分析的各种各样的软件系统。商业智能（）是由若干相关的活动组成的领域，包括数据挖掘，在线分析处理，查询和报表。企业用商业智能（）来提高决策制定，降低成本和识别新的商机。商业智能（）不仅仅只是公司的报表或从企业系统中引导出信息的一套工具。信息主管通过商业智能（）来发现企业内低效的，需要改进的商业流程。利用现在的商业智能（）工具，商业人士可以随时自己开始对数据进行分析，而不要等待来运行一个复杂的报表。这样民主化的信息访问让用户在做商业决策时有了硬性数据的支持，否则就只能基于直觉来做出决策。虽然商业智能（）有光明的前景，但它的安装启用却受到技术和企业文化挑战的困扰。高管们必须确认在商业智能（）系统中所用的数据是干净与一致的，所以用户才会信任它。什么样的企业会使用系统？象，，和这样的连锁餐馆业大量地使用着商业智能（）软件。他们用商业智能（）做出战略决策，诸如在菜单上添加什么新品，哪一种菜式要被删除和哪一个业绩欠佳的店要被关闭。他们还用商业智能（）来决定战术的事项，象与食品供应商重新谈判合同和找到改进低效率流程的

机会。因为连锁餐馆深受日常商务运作的驱动，而商业智能（）对他们经营上的帮助是如此的重要，所以他们成为所有行业中使用的中坚力量，而真正地从这些系统中得到实际价值。的关键组件之一业务分析是在各种行业中成为一个成功企业所必不可少的，在专业的体育团队像波士顿的，奥克兰的和新英格兰的中，业务分析就更加的必不可少。利用一种分析的方法，在四年中赢得了三次美国橄榄球超级杯大赛。这个球队在很多方面都用到了数据和分析模型，无论是在场内还是场外。深入的分析帮助这个球队在全美橄榄球联盟（）的薪资上限之下选择球员。的教练与球员对比赛录相和统计资料的研究是出了名的，教练阅读由经济学者写的关于足球赛结果的统计概率的学术文章。在场外，这只球队利用详细的分析评价和改进全体球迷体验。在每一场主场比赛，举例来说，会特别安排至人进行定量测定体育场的食物、停车、人员、浴室整洁和其他因素。在零售业，沃尔玛（）利用大量的数据和分类分析来帮助它占领市场。在赌博业的竞争中改变了它的基调，从建立大型赌场转向分析周边客户的忠诚度和服务上。亚马逊（）和雅虎（）不仅仅是电子商务网站，他们忙于分析和遵循一种测试和学习的方法转变商业。一年要做多次的实验来鉴定理想的客户和为信用卡定价。谁应该起到领导的作用？

几种典型的商业智能(BI)系统架构分析

几种典型的商业智能(BI)系统架构分析 1、简单的BI架构这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。 2、联合的BI架构（Federated BI Architecture）这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。 2、1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture）·通常用于中小组织·需要良好的保管者的沟通·需要高级执行者买进·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的） 2、2 分布式逆向BI架构（Distributed Upstream BI Architecture）·中小组织和大型组织都适用·是大多数从下

至上注重实效表现的逼近系统·更多的考虑多数人意见·更多的限制于大多数人意见·实施团队需要良好的沟通 2、3 集中式的顺序BI架构（Centralized Downstream BI Architecture）·适用于长期数据仓库项目·用于紧密配合多管道的在巨大组织中到处存在的DW/DM系统·经常目标设定为特殊功能组织或行政中心·需要高层在所有的拥有者进行决策·需要为已有系统在实施团队和支持团队建进行良好的沟通 2、4 分布式顺序BI架构（Distributed Downstream BI Architecture）·适用于大型多元化组织·容易适应各种不同的冲突·容易转换到不同的环境·需要为已有系统在实施团队和支持团队间进行良好的沟通 2、5 混合型BI架构（Hybrid BI Architecture）·比任何理想化模型更接近现实情况·更适应自然的联盟·元数据集成更具有挑战性

商务智能BI应用实例总结

商务智能BI应用实例案例一：公安领域BI产品应用解决方案 (1) 案例二：李宁集团在零售领域BI产品应用解决方案 (2) 案例三：奥克斯集团BI系统成功应用 (5) 案例四：应用商业智能提升水泥企业的管理效率 (6) 案例一：公安领域BI产品应用解决方案应用摘要：公安交通管理局警务的业务处理系统建设已经有一定的规模了，在日常的警务工作中，这些应用系统及相关的数据库大大提高工作效率，完成了各项任务，优势十分明显。随着城市交通日益发达，管理的相关因素显得更加错综复杂。加上原有系统在设计时是为满足某个警务工作的需要而有针对性建设的。这就造成信息的条状分布和信息系统带来新的挑战，因此，新平台系统建设将梳理信息资源，提高综合管理信息应用决策能力。智能性处理：作为高科技、信息化的智能交通管理的重要步骤，综合市交管局的信息，整合信息孤岛。提高信息分析的质量，有力地支持警务工作地展开。公安交通综合数据处理平台建设实现了如下目标：通过与现场信息的连接，通过与多种不同警务处理信息关联，实现综合信息应用能力，集中警力调配，从而大大提高出警、处理、监控与分析的效率。通过整合各种已有的警务处理、管理应用系统，形成整体信息利用能力，建立成为公安交通高科技、信息化的智能交通管理的信息平台。系统架构：公安交通综合数据处理平台的系统架构分为四个层次，即道路现场、终端信息处理层、信息数据处理层以及信息综合应用层，如图所示：

婷吕计I, 连匿，战本.掘孫瞒“岸AA??* 嶋誉1W ?!? jftl flfs a tut楼蜩MA 遷?*? it* rti 笛為社甜frs-萍苯却愛aa^anta^a 案例二：李宁集团在零售领域BI产品应用解决方案应用摘要：随着李宁集团经营规模的不断扩大，信息化的建设也在不断的深入，从POS系统到E RP系统，从MAIL系统到OA系统，整个集团的每项工作都与信息系统密不可分，可以说是行业内信息化建设的先导者。但是随着信息系统的日益增多，面临的问题也不断涌现（女口：信息孤岛、大量历史数据的闲置）。如何将多个信息系统的数据进行整合？如何将大量闲置的历史数据提炼成知识？ ADM （汉端科技）根据自己的多年BI行业经验，针对这些问题提出了解决方案。通过ADM提供的商务智能BI系统项目的实施，最有力的数据挖掘、信息分析整理、数据管理等解决方案，帮助企业梳理和制定完善的报表体系，为企业制定具有竟争力的分析模式和模型、充分利用现有信息资源，让各个业务部门实现销售、产品规划、财务、库存等核心业务的辅助决策。

IBM公司数据仓库商业智能解决方案(DOC 45页)

1. 技术瓶颈：海量数据收集、海量数据存储、海量数据多维分析等一系列的问题，即使最热门最被业内人士看好的Hadoop技术能否撑得住？ 2. 资源投入：海量数据处理伴随着相应的硬件、软件需求的增长，技术人员的投入上对企业势必成为新的负担。 3. 价值金矿：海量数据中的非结构化数据蕴含着的“价值金矿”，能够帮助企业从未所触及的角度和维度为企业提供商业决策和辅助。从海量数据价值挖掘层面上看，传统的思维是数据量加大是一定要考虑OLAP的，一般的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此从一般意义上认为处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。然而目前OLAP存在的最大问题是: 业务灵活多变,必然导致业务模型随之经常发生变化,而业务维度和度量一旦发生变化,技术人员需要把整个Cube重新定义并重新生存,业务人员只能在此Cube上进行多维分析,这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度,从而使所谓的BI系统称为死板的日常报表系统. 在思达商业智能平台 Style Intelligence上进行海量数据的多维数据分析，从业务需求的角度出发，维度和度量才是直接针对业务人员的分析语言。在自主知识产权数据块儿技术支持下，直接把维度和度量的生成交给业务人员，由业务人员自己定义好维度和度量之后，将业务的维度和度量直接运行，并最终生成报表。此种以终为始的设计思路，首先能解决传统OLAP分析中维度难以改变的问题，利用思达商业智能平台 Style Intelligence中数据非结构化的特征，业务人员可以灵活地改变问题分析的角度，对业务人员非常友善。其次思达商业智能平台Style Intelligence 在海量数据处理中利用分布式数据处理架构强大的分布式数据处理能力，无论OLAP分析中的维度增加多少，系统开销并不显著增长。

(完整word版)几种典型的商业智能(BI)系统架构分析

几种典型的商业智能（BI）系统架构分析目前，随着商务智能理论的不断发展，商务智能的系统架构已经从单一的理论衍生出多种架构，如分布式商务智能架构，联合商务智能架构等。下图是前BO公司定义的商务智能的基本架构，它是一种开放式的系统架构，可以分布式集成现有的系统。从这个架构中，我们可以比较清楚的看出目前商务智能架构的模式。包括数据层、业务层和应用层三部分。数据层基本上就是ETL过程。业务层主要是OLAP和Data Mining的过程。在应用层里主要包括数据的展示，结果分析和性能分析等过程。在实际应用中，由于每个公司的规模和组织架构的不同，在实施商务智能选择系统架构的时候要结合公司的特点，选者最合适的架构。下面就介绍几种现实系统中的几种BI架构。 BO公司定义的BI架构 1、简单的BI架构这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。

2、联合的BI架构（Federated BI Architecture）这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。 2.1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture） ·通常用于中小组织 ·需要良好的保管者的沟通 ·需要高级执行者买进 ·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的）

商务智能与决策支持-案例及案例分析

商务智能与决策支持-案例及案例分析商务智能与决策支持教学案例案例1：光大银行商务智能系统的实施一、案例内容成立于1992年8月的光大银行，作为国内最大的股份制商业银行，拥有众多客户群，几百个分支机构遍布国内外;同时光大银行以领先的理念为客户提供种类繁多的金融服务。对于一个如此庞大的机构，如此繁多的金融服务，管理的复杂性可想而知。近年来，通过综合柜台业务系统、阳光卡系统、网上银行系统和办公自动化系统等一系列信息化基础建设，光大银行率先实现了业务系统全国联网和总行数据大集中。在成功实现业务系统全国联网和总行数据大集中后，经营管理分析方面又出现了一些极待解决的新问题，如：统计数据不够及时准确、对决策分析缺乏专业化系统化支持、报表处理效率低、数据共享差、难以为以客户为中心的经营管理模式提供充足的信息支持、业绩考核没有理想的IT系统为支撑等等。众多新问题的出现是银行管理层始料未及的。为了尽快突破海量数据的“封锁”，挖掘其中蕴涵的知识和信息，光大银行决策层于2002年初开始立项商业智能及数据仓库系统。光大银行根据自身情况，以实际需要为导向，对各家方案的优劣进行仔细分析、反复考察、综合考虑。最终，菲奈特软件公司的高端商务智能产品BI.Office以其领先的技术和简便的操

作从众多竞争者中脱颖而出，赢得了光大银行决策层的一致青睐。经过商议，双方在国际结算业务统计分析、对公业务统计分析、信贷风险管理、客户经理业绩考核等方面签定了一系列合作计划。为了降低实施风险，将从国际结算业务统计分析系统开始，各个项目逐步实施。成功的选型是光大银行商业智能应用系统成功实施的开始。国际业务部商业智能的应用证明，光大银行所采取的“以部门为基础实施数据处理”的决定是正确的，也是务实的。从2002年12月开始，菲奈特BI.Office商业智能应用平台相继应用于光大银行其他几个业务部门，形成相应部门的商业智能系统。这些商业智能系统以数据仓库技术为基础，把分散在各个业务系统的数据进行整合，数据经过清洗、转换，加载到数据仓库；再采用OLAP和Data Mining等技术，为管理决策人员提供强大、灵活的日常查询和决策支持。一个应用实例：有一段时间存款余额持续不断的增长，但是同期的流失客户数也在不断增长，这个问题引起了业务部分析人员的高度重视。该分析人员通过系统进行自助分析，最后发现，问题的根源在于很多客户经理为了完成揽存目标，费了大量的人力和成本开拓新行业、新客户，而忽略了对老客户的关系管理，才出现了存款余额和流失客户数同时增长的怪想象。于是马上向

_商业智能：数据分析基础

第1章商业智能：数据分析基础本章目标： ●理解商业智能系统的用途和结构 ●理解多维数据分析的概念 ●学习如何使用数据仓库实现维度数据模型 ●学习如何使用分析服务实现维度数据模型 1.1 商业智能简介商业智能(Business Intelligence，BI)是从一个公司的运行系统或外部资源所包含的数据中获得的信息。商业智能有助于我们更好更快地做出决策。假设你现在是一家新创公司的总经理，公司名为Adventure Works Cycles(下文简称AWC公司)，面向北美、欧洲以及亚洲制造和销售自行车、自行车部件、运动服饰和相关配件。AWC公司需要发展，可目前有限的资源无法支撑其壮大。但是为了公司的发展你必须做出决策，而为了做出合理的决策，你需要一些特殊的信息。你可能会阅读《华尔街日报》来把握最新的商业趋势，或者在收藏夹中保存https://www.sodocs.net/doc/f017261963.html,网站的书签。所有这些信息以及你积累的经验会让你做出一个主观的、凭直觉的(gut-feeling)决策。但事实上，你可能希望自己的决定是客观的、有数据支撑的。需要的数据包括公司的订单处理、会计报表、人力资源以及其他的商业系统。同时还需要一个由第三方提供的市场预测数据和汇率信息。这时，需要一个能将所有这些信息汇总起来供今后使用的工具，这个工具就是商业智能系统。商业智能系统是一种解决方案，它能从多个数据源收集数据，将各种数据进行转化使之一致并能存储在同一个位置，为你进行分析和制定决策提供数据支持。商业智能系统至多由以下五层组成： (1) 数据源层 (2) 数据转换层 (3) 数据存取层 (4) 分析层 (5) 表示层数据源层包含的数据有：①维护公司日常运作的系统中的数据，包括文本文件、Excel电子表格文件或Access数据库文件中的数据；②从外部源中获取的数据。由于这些数据从不同的数据源中获得，因此很难直接利用它们创建报表和进行分析。数据转换层用于从不同数

大数据成功案例

1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100 个国家和地区。汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance 大数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机

商业智能可视化分析系统

商业智能可视化分析系统数据可视化是商业智能系统的前端，负责与决策者进行交互，是实现数据呈现和分析操作功能的可视化交互工具。可视化系统对于决策者获取决策依据、进行科学的数据分析、辅助决策人员进行科学决策显得十分重要。因此商业智能的可视化系统对于提升组织决策的判断力、整合优化企业信息资源和服务、提高决策人员的工作效率等具有重要的意义。数字冰雹的商业智能可视化系统具备以下功能：一、多视图整合、交互联动基于多种形式的可视化视图，展示数据在不同维度下呈现的数据背后的规律。在任一视图当中，点击数据区块、图例，全部数据视图都会按照相同的筛选条件显示各自统计指标的数据分析结果。实现了最简单直观的操作模式，实现了全局数据联动筛选分析；帮助用户快速了解全部数据指标在不同维度下的的走势、比例、关系；使用户可以全方位了解企业运行态势，并快速把握数据背后的规律，达到洞悉数据价值的目的二、支持数据上卷下钻

数字冰雹可视化平台，可以面向上到全球乃至宇宙空间的全局态势数据，下至某一设备传感器的任意时点数据记录，逐级数据的上卷下钻，呈现数据整体与局部的关系。三、科学专业的交互分析手段平台提供了一套科学专业的统计数据分析方法和丰富多样的数据显示、交互功能，针对海量数据繁多的指标与维度，按主题、成体系、有针对性的呈现复杂数据背后的联系。包括： ?数据历史回放?数据预警报警?实时监控?推演仿真?数据筛选查询?信息标绘功能四、超高分辨率、多屏联动、触控交互支持 ?平台可实现高达五千万像素的超清单机输出，并且具备优异的显示加速性能；?系统架构支持主从屏联动、多屏联动、自动翻屏、指定页面输出的屏幕等大屏展示功能，并且提供优异触控交互支持。 ?充分体现用户在信息化建设、大数据分析应用领域的高水准。

《EXCEL基于大数据的商业智能分析》

EXCEL基于大数据的商业智能分析课程背景: “大数据”的概念出现至今已经超过十年了，然而，大部人还是不知道“大数据”为何物，企业内相关员工由于缺乏大数据分析的技能，还在使用原始低效的统计和分析方法。不是因为大数据离我们太远，而是因为你没有找对分析方法！如果你是一家生产型企业，如何根据市场调查结果调整产品特性？如果你是一家销售型企业，如何根据产品销售记录发现提高销售额的方法？如果你是一家服务型企业，如何根据客户资料区分出高价值的客户？如何利用Excel这一常见工具完成颇具挑战的大数据统计分析工作；通过科学分析与精准预测，为企业提供更优秀的决策建议；从茫茫如海的商业数据中挖掘出价值十足的商业信息？此课程为你揭晓答案。课程收益：本课程从大数据的宏观知识背景开始，探讨如何将数据分析的技能应用于企业日常的管理运营当中。通过你最熟悉的EXCEL及其他工具，不需要高深的统计学理论，也不需要专业的统计分析软件，以解决实际问题为根本，详细介绍依托EXCEL进行大数据分析的原理、方法和实践。学习本课程您将可以掌握以下内容： 1．了解大数据的概念，大数据包含哪些技术框架和工具 2．大数据分析如何跟企业的管理工作相结合 3．用数据分析解决问题的基本思路 4．数据分析的工具与数据分析实战课程对象： 1．常年纠缠于成千上万行数据，嫌EXCEL慢的人 2．经常要从不同系统导出数据，并整理到眼花瞭乱的人 3．经常被领导要求的报表折磨到“吐血”的人 4．想点一点就自动生成可视化报表的超级“懒人” 课程模型：

课程时间：2天，6小时/天课程软件： 1．Microsoft EXCEL 2013/2016 2．Microsoft POWER BI 课程大纲第一讲：揭开大数据的面纱 1．大数据到底“大”在哪? 2．大数据的全景视图 3．大数据时代，悄然改变着我们的生活 4．最热门的大数据工具有哪些 5．微软商业智能与数据分析 6．Power BI 是什么？ 7．Any data, Any where, Any time 第二讲：让数据获取更快捷 1．理解数据的“颗粒度” 2．神奇的ETL是什么 3．从各种文件中获取动态数据 4．从网页抓取动态数据 5．从数据库中获取海量数据

商业智能分析论文

数据仓库与数据挖掘论文题目BI技术应用现状及相应软件工具介绍评语：学院计算机工程学院班级计算1314 姓名 __苏帅豪___ 学号 201321121109 成绩指导老师曾勇进 2016年 6 月 12 日

BI技术应用现状及相应软件工具介绍 [摘要] 商业智能是从大量的数据和信息中发掘有用的知识，并用于决策以增加商业利润，是一个从数据到信息到知识的处理过程。本文从当前商业智能实际出发，清晰阐述了商业智能的概念，总结和分析了商业智能发展的现状,并对商业智能今后的发展做出了展望。与此同时,客观分析了目前我国商业智能发展的状况,介绍了BI工具的情况。使我们能够认清形势,更好地发展。 [关键词] 商业智能、cognos、数据仓库、查询与报表 [正文] 1.商业智能概念：提到“商业智能”这个词，网上普遍认为是Gartner机构在1996年第一次提出来的，但事实上IBM的研究员Hans Peter Luhn早在1958年就用到了这一概念。他将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。” 在1989年，Howard Dresner将商业智能描述为“使用基于事实的决策支持系统，来改善业务决策的一套理论与方法。”商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取、转换和装载，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、联机分析处理工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。