金融行业BI商业智能解决方案

金融行业BI商业智能解决方案

技术创新，变革未来

2013年商业智能BI与大数据行业分析报告

2013年商业智能BI与大数据行业分析报告 2013年8月

目录 一、行业：BI是为客户真正创造价值的大数据核心应用 (4) 1、大数据时代来临，迎接她，拥抱她 (4) （1）数据爆发性增长，潜在价值巨大 (4) （2）IT巨头重金投入大数据，抢位关键环节 (6) 2、BI是贴近客户并且为客户创造价值的大数据核心应用 (7) （1）BI处于大数据分析应用层的核心位置 (7) （2）BI体系架构：辅助决策，帮助客户拓展业务 (7) （3）BI贴近客户并为客户创造价值，最具含金量 (8) 3、BI应用快速推广，未来消费智能百倍增长空间 (9) （1）BI成为全球CIO首选技术，我国BI市场提速发展 (9) （2）从商业智能到消费智能，前景广阔 (10) ①BI发展趋势一：从O/B域向M域延伸 (10) ②BI发展趋势二：企业全员BI (11) ③BI发展趋势三：消费智能 (11) 二、标杆分析：东方国信 (12) 1、BI龙头，有能力发展成全产业链解决方案提供商 (12) （1）国内BI格局 (12) （2）公司深耕BI领域，具备成为全产业链解决方案提供商的能力 (14) 2、战术措施：纵向产业链延伸，横向行业拓展 (17) （1）纵向延伸，向上管理咨询，向下业务运营 (17) （2）横向拓展，重点突破金融、制造、能源等领域 (20) 3、业务：电信领域稳健成长，非电信领域倍增空间 (21) （1）电信领域：从O/B域向M域扩展，从联通向移动电信渗透 (21) ①从O/B域向M域扩展将提升BI业务的体量和效果 (21) ②基于联通的成功，大力拓展移动电信业务 (22) （2）非电信领域：并购进入金融和制造业BI领域，能源空间广阔 (23) ①金融行业是BI的下一个主战场 (23)

电信运营商基于大数据的商业智能应用思考

电信运营商基于大数据的商业 智能应用的思考
孙少陵 中国移动通信有限公司研究院 2012年11月
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目录
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电信运营商商业智能面临的挑战 基于大数据的商业智能系统的初步构想 “大云”在大数据商业智能领域的实践
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全球数据量高速增长，信息成为运营商战略资产
?信息社会的信息增量在高速发展 ?随着互联网/移动互联网、数码设备、物联网/传感器等技术的发展，全球数据生产在 高速增长 ?Jim Gray的新摩尔定理认为，每18个月全球新增的信息量是计算机有史以来全部信息 量的总和。据IDC研究报告，未来10年全球数据量将以40+%的速度增长，2020年全球数 据量将达到35ZB（35,000,000PB），为2009年（0.8ZB）的44倍 ?信息成为企业战略资产，市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存 ?企业越来越需要长期保存各类数据，以进行用户行为分析、市场研究，信息服务企业 更是需要积累越来越多的信息资源 ?为了遵从萨巴斯、上网日志审计等管制要求，企业需要长期保存越来越多的生产数据
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基于大数据的商业智能（BI）为运营商带来新的机遇
在网络时代，运营商是数据交换中心，运营商的网络管道、业务平台、 支撑系统中每天都在产生大量有价值的数据，基于这些数据的商业智能 应用为运营商带来巨大的机遇
改善用户体验 优化网络质量 助力市场决策 刺激业务创新
? 分析用户行为，改进产品设计 ? 通过用户偏好分析，及时、准确进行业务推荐和客户关怀
? 分析流量、流向变化，调整资源配置 ? 分析网络日志，进行网络优化和故障定位
? 通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确确 定公司管理和市场竞争策略
? 在确保用户隐私不被侵犯的前提下，对数据进行深度加工， 对外提供信息服务，提升企业价值
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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。

商业智能FineBI行业应用解决方案

商业智能FineBI行业应用解决方案 目录 商业智能银行业应用方案 (2) 商业智能地产行业应用方案 (4) 商业智能制造业应用方案 (6) 商业智能税务行业应用方案 (9) 商业智能汽车行业应用方案 (13) 商业智能电信行业应用方案 (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+大数据分析报告

2016年出版

正文目录 1、BI行业增长强劲，下游需求突出，竞争壁垒有抬升趋势 (4) 1.1、商业智能（BI）认可度持续提高，市场规模不断扩大 (4) 1.2、BI 产业链结构分析 (6) 1.2.1、BI 上游 (6) 1.2.2、BI 下游 (6) （1）、电信行业：大数据潜在金矿、亟待规模开发 (8) （2）、金融行业：效率与安全双轮驱动大数据应用深化 (8) （3）、电子政务：政务信息化政策利好大数据整体解决方案商用 (9) （4）、电力行业：生产信息决策与节能减排双重利好于大数据 (10) 1.3、BI 与大数据的联系与区别 (10) 2、大数据：逐步走向成熟，市场进入爆发成长期 (11) 2、从BI 到大数据4.0的演变历程 (12) 2.1、大数据核心技术不断演进，年增50% (12) 2.1.1、大数据的史前时代 (16) 2.1.2、大数据1.0 效率为先(2012-2015)：非结构化数据处理加速 (17) 2.1.3、大数据2.0 变现为王(2015-2020)：用户画像与标签 (18) 2.1.4、大数据3.0 与4.0 决策为本(2020-2030)：机器学习与洞察 (19) 2.2、大数据产业步入快速增长、国内相关企业产业布局呈哑铃型 (20) 2.2.1、从概念热炒到实际应用，大数据步入快速成长期 (20) 2.2.2、大数据产业链分工明晰，发展侧重数据采集及应用、呈现哑铃型 (21) 2.3、大数据助力产业升级创新 (22) 3、大数据主要应用分析 (23) 3.1、电信行业大数据应用 (23) 3.1.1、电信大数据爆发式增长，但运营商进入存量经营时代 (23) 3.1.2、电信运营商大数据变现具备基础 (24) 3.1.3、利用大数据，聚焦服务、创新、运行支撑 (25) 3.1.4、海外成功先例，值得借鉴 (26) （1）、全球电信运营商大数据实践 (26) （2）、法国电信：利用大数据开拓新服务领域 (28) （3）、西班牙电信大数据应用 (29) 3.2、金融行业大数据应用 (29) 3.2.1、强调大数据环境下的客户、市场、运营洞察 (29) 3.2.2、工商银行：利用大数据洞察客户心声 (31) 3.3、互联网大数据应用分析 (32) 3.3.1、大数据先行者，促进营销、信息与业务多重变革 (32) 3.3.2、BAT：领军大数据变革时代 (33) 3.3.3、亚马逊：用户行为数据分析助推个性化营销 (36) 3.4、工业大数据应用 (37) 3.4.1、借力大数据，实现设备、系统、决策智能化 (37) 3.4.2、工业大数据：中国制造2025 核心技术 (37) 3.4.3、汽车行业：“变形金刚”改变行业战斗方式 (38) 3.5、航空业大数据应用分析 (39)

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？

商业智能与商业分析区别

商业智能与商业分析区别 一、商业智能的能够干什么? Reasoning——对于企业的运营和管理，能够解决以下三方面的问题——确定问题的根源，明确问题的原因和影响，以及科学和合理得出相关的结论； Planning ——基于相应的情况和推理，确定一系列的行动计划； Prediction ——基于严格的推理，得到对于未来的各种可能性的预期； Problem solving ——通过相应的问题特点，提供解决根本问题的方法和措施；Abstraction ——通过具体的明细数据和场景，能够生成一般性的概念，模式，观点和结论等等； Comprehend and understand ——能够感知，辨别和确认相应的问题——特别是，对于现状和问题条件的感知，以及从表面确定本质问题等； Innovate ——通过测试和学习能够获取相应新的发现； Learn ——对于技能和知识的认知过程，其是一个无限循环的过程； 二、相对于商业智能，商业分析又能够干什么？ Purposeful——当我们收集相关的信息，进行相关的分析活动时，商业分析是具有绝对的目的性的：例如，商业运营的财务，市场，销售等分析评估，以及员工绩效，风险等等商业管理方面的分析；

Insightful——在我们发现问题的根本原因，以及相应的结论时，商业分析能够提供有见地的说明； Actionable——商业分析的目标是提供可执行的行动方案和规划； 三、商业分析的基本原则 First Define the Problem and Then the Solution——首先明确问题，然后是提出解决方案；Users have the information，Do Not Have Requirements——商业分析需要通过原始的信息中归纳出相应的商业需求； Improve the Process First, Then Add Technology——首先“先下”流程解决，然后“线上”流程规范； The Business Analyst Owns the Solution Requirements——商业分析师是商业需求，以及商业分析报告的第一责任人（而非股东，以及商业问题的利益攸关方）； Communicate, Cooperate, Collaborate——交流，沟通，协作； 【编辑推荐】 大数据，小数据，哪道才是你的菜 大数据分析师“钱途”无量 大数据时代统计学依然是数据分析灵魂 IT系统分析师如何学习大数据 大数据的进击：从占领IT部门到争取业务人员的芳心

IBM公司数据仓库商业智能解决方案(DOC 45页)

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。

_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.wendangku.net/doc/4b17227009.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

艾瑞报告：中国商业智能行业研究报告2017(附PDF下载)

艾瑞报告：中国商业智能行业研究报告2017（附PDF下载） 区别于能够实现海量数据的管理、简单分析与可视化的传统商业智能，艾瑞的此份商业智能报告将聚焦于人工智能技术如何用于商业智能决策，实现商业经营的智能化与自动化。本报告将通过剖析商业智能行业发展背景、技术动态、多场景应用状况等方面，对人工智能在商业落地的真实现状进行说明，凸显AI技术（不包含语音、视觉等感知智能）在现阶段真实应用的价值。 报告核心观点 1、中国企业精细化运营的需求正在爆发 2、商业智能，帮助企业实现数据驱动认知到数据驱动决策的转变 3、商业智能主要应用于金融、电商、物流、出行等领域 4、中国AI论文成果达到国际一线水平 5、技术方面，商业智能的未来将从强调单一技术，到各学科、分支、算法等融会贯通 6、技术以外，企业、技术供应商对场景的理解是产业升级的关键 7、商业智能的落地是一项系统工程，企业的工程实践能力有待增强 目录 报告摘要1 商业智能概述1.1 商业智能行业概念界定1.2 商业智能与大数据1.3 商业智能发展宏观环境分析1.4 商业智能产业图谱1.5 投融资状况分析2 商业智能核心技术剖析

2.1 机器学习2.2 知识图谱2.3 运筹学3 商业智能典型应用 3.1 广告营销3.2 电商3.3 交通出行3.4 供应链3.5 金融风控3.6 投研分析 3.7 智能投顾3.8 智能客服4 典型公司案例 4.1明略数据 4.2第四范式4.3 杉数科技4.4 百分点4.4 文因互联4.5 ZRobot5 商业智能的未来与挑战 商业智能行业概念界定商业智能的下一步，智能化与自动化商业智能（BI，Business Intelligence）概念的提出可追溯至1958年，通常将其视为把企业中现有数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。过去的商业智能不能给出决策方案，也不能自动处理企业运行过程中遇到的问题。借助于人工智能与其他相关学科的技术进步，现代商业智能已能在特定场景中实现商业经营的智能化与自动化。因此，本报告聚焦于将人工智能技术用于商业智能决策，试图对人工智能在商业落地的真实现状进行说明，凸显AI技术（不包括智能语音、计算机视觉等感知智能）在现阶段应用的价值。商业智能与大数据大数据为商业智能的发展提供土壤互联网、移动互联网高速发展，海量、高维度且可实时接入更新的数据随之而来，为机器学习等前沿技术在各领域中的探索及落地提供可能，进一步拓展了被服务人群且显著提升服务质量。另一面，产业缺乏通用标准约束，数据在采集及流转过程中污染程度不一，数据加密不规范引致的数据泄露时有发生，数据孤岛亦成为企业业务发展的掣肘（如金融

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。

《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

亿信华辰商业智能数据分析平台BI@Report功能篇

亿信华辰商业智能数据分析平台 BI@Report功能篇 亿信华辰软件

?产品功能篇 ?强大的一体化分析引擎 BI@Report是一体化的BI平台，它将多维分析引擎、报表服务引擎、图形引擎等多种独立的分析挖掘技术核心组件有机融合在一个产品中，而不需要用户为不同的功能单独购买安装，用户只需将BI@Report部署一次，即可满足用户任意的数据统计分析与挖掘的要求。 图4-2 ?拖拽式多维分析模式 BI@Report采用纯WEB的方式实现多维分析，通过简单的拖拉拽方式生成报表，并可以保存、导出报表数据，同时也可以将报表保存成报表模板，固化分析形态。 多维分析中支持多种统计函数，轻松实现增幅、占比、平均值、TopN、Top%等统计方法。 多维分析中支持行列旋转、指标间运算、合计行、过滤条件、统计图，也可以设置预警条件和多种预警方式。 多维分析中支持层级维的钻取、展开，同时也支持切片和钻透功能。 亿信华辰软件

图4-3 ?强大的报表设计工具 BI@Report作为一款成熟的面向业务用户的商业智能平台，在报表设计上有着非常出色的表现。BI@Report的设计器基于WEB技术实现，业务用户可以在浏览器中进行分析表、统计图、业务分析报告等等业务分析功能的设计开发，所见即所得。 为最大程度降低用户的学习难度，设计器在操作模式上与Excel一脉相承，用户上手十分容易。几乎不需要写任何代码，也不需要技术人员的参与，甚至只需要用鼠标点击，便可设计出丰富多样的分析模版。 图4-4 亿信华辰软件

图4-5 ?美观丰富的图形模板库 丰富的图形库保证了BI@Report具有极其美观的数据展现能力。在BI@Report中内置了多种图形模版，包括常见的柱状图、线状图、面积图、仪表盘之外，还包括了散点图、气泡图、雷达图等类型的统计图。 图4-6 ?完美的领导驾驶舱设计 通常情况下，管理决策层需要大量的数据支持，而这些数据可能来自不同的业务主题甚至他们之间是毫无关联的。传统的分析工具在一个界面上展示的结果要具备一定的关联，否则处理起来十分的麻烦。而在BI@Report中，用户可以将任意的业务指标放置在一个界面中统一展现，并可以实现统计图的钻取、切片等操作。 设计的过程依然无需任何编码即可完成。 亿信华辰软件

BI商业智能与大数据应用的区别

BI商业智能与大数据应用的区别 摘要：BI（BusinessIntelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 关键词：BI 商业智能大数 BI（BusinessIntelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 伴随着BI的发展，是ETL，数据集成平台等概念的提出。ETL，Extraction Transformation Loading，数据提取、转换和加载，数据集成平台主要功能对各种业务数据进行抽取和相关转化，以此来满足BI、数据仓库对数据格式和内容挖掘的要求。 数据集成平台的基础工作与ETL有很大的相似性，其主要功能是实现不同系统不同格式数据地抽取，并且按照目标需求转化成为相应的格式。数据集成开始是点对点的，慢慢地发现这种模式对于系统之间，不同所有权的企业数据流向以及数据标准控制很难，为此，诞生了对统一企业数据平台的需求，来实现企业级之间的数据交互。 数据集成平台就像网络中Hub，可以连接所有应用系统，实现系

统之间数据的互通有无。数据集成平台以BI、数据仓库需求而产生，现在已经跨越了最初的需求，上升到了一个更高的阶段。 如今大数据应用更多关注非结构化数据，更多谈论互联网，Twitter、Facebook、博客等非结构化数据，如此理解大数据应用，显然就有些走偏了。结构化数据也属于大数据，且呈现出相同的特点和特征，如数据量大，增长越来越快，对数据处理要求高等。 结构化数据是广义大数据中含金量或者价值密度最高的一部分数据，与之相比，非结构化数据含金量高但价值密度低。在Hadoop 平台出现之前，没有人谈论大数据。数据应用主要是结构化数据，多采用IBM、HP等老牌厂商的小型机或服务器设备。 采用传统方法处理这些价值密度低的非结构化数据，被认为是不值得的，因为其产出实在是有限。Hadoop平台出现之后，提供了一种开放的、廉价的、基于普通商业硬件的平台，其核心是分布式大规模并行处理，从而为非结构化数据处理创造条件。 大数据应用的数据来源应该包括结构化数据，如各种数据库、各种结构化文件、消息队列和应用系统数据等，其次才是非结构化数据，又可以进一步细分为两部分，一是社交媒体，如Twitter、Facebook、博客等产生的数据，包括用户点击的习惯/特点，发表的评论，评论的特点，网民之间的关系等，这些都构成了大数据来源。另外一部分数据，也是数据量比较大的数据，就是机器设备以及传感器所产生的数据。以电信行业为例，CDR、呼叫记录，这些数据都属于原始传感器数据，主要来自路由器或者基站。此外，手机的置传感器，各种手

数据仓库、商业智能相关面试题(带答案)

1商务智能 1.1数据仓库 1.1.1数据仓库的4大特点（特征）？ 面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的。 1.1.2数据仓库的四个层次体系结构？ 1.数据源 是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信 息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信 息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等； 2.数据的存储与管理 是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库 的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形 式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术 特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照 主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数 据仓库（通常称为数据集市） 3.OLAP服务器 对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次 的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP（关系型在线分析处理）、MOLAP （多维在线分析处理）和HOLAP（混合型线上分析处理）。ROLAP基本数据和聚合 数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中； HOLAP 基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。 4.前端工具 主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以数据挖掘及各 种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP 服 务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。 1.1.3描述一下联机分析处理OLAP？（维的概念，基本多维 操作，层次结构，与OLTP的区别） OLAP（联机分析处理On-Line Analytical Processing）也叫多维DBMS。 OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直

可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书

可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书 XXX技术有限公司 2018年7月

目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 2.1.1.传统BI模式 (6) 2.1.2.敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10) 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 1

3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 5.1.1.多数据源 (17) 5.1.2.数据建模 (18) 5.1.3.多维BI分析 (18) 5.2.设计运行 (20) 5.2.1.UI编排 (20) 5.2.2.丰富组件 (21) 5.2.3.事件引擎 (24) 5.2.4.运行引擎 (24) 2

5.3.系统管理 (26) 5.3.1.我的报表 (26) 5.3.2.工程化管理 (27) 5.3.3.主题管理 (27) 5.3.4.布局管理 (27) 5.3.5.数据源管理 (27) 5.3.6.基础管理 (28) 5.4.可视化展示 (29) 5.4.1.决策仪表盘 (29) 5.4.2.大屏综合显示 (30) 5.4.3.交互式WEB界面 (30) 5.4.4.基于GIS的数据可视 (33) 5.5.其他功能 (38) 5.5.1.数据探索 (38) 5.5.2.事件定义 (38) 5.5.3.项目管理 (39) 3

BI商业智能地产行业解决方案

BI商业智能地产行业 解决方案

目录 1、地产行业方案概述....................................................................................................................... - 2 - 2、房地产行业财务分析................................................................................................................... - 2 - 2.1BI财务智能分析系统 (2) 2.1.1 BI财务智能分析系统概述 ............................................................................................... - 2 - 2.1.2 BI财务智能分析系统应用价值 ....................................................................................... - 3 - 2.1.3 财务分析关键指标的建立............................................................................................... - 4 -2.2财务确认收入分析 . (4) 2.2.1 财务确认预收收入分析................................................................................................... - 5 - 2.2.2 租金收入分析................................................................................................................... - 6 - 2.2.3 收入构成分析................................................................................................................... - 7 -2.3利润分析 (8) 2.3.1利润表分析........................................................................................................................ - 8 - 2.3.2利润构成分析.................................................................................................................... - 9 - 2.3.3项目公司业绩分析.......................................................................................................... - 10 - 2.3.4利润完成情况分析........................................................................................................... - 11 -2.4开发成本分析.. (11) 2.4.1开发成本结构分析........................................................................................................... - 11 -2.5费用分析. (14) 2.5.1费用结构分析.................................................................................................................. - 14 - 2.5.2费用趋势分析.................................................................................................................. - 15 -2.6五方面能力综合统计分析 (16) 2.7关键指标分析 (18) 2.7.1短期偿债能力分析.......................................................................................................... - 18 - 2.7.2长期偿债能力.................................................................................................................. - 18 - 3、BI HR解决方案......................................................................................................................... - 19 - 3.1方案概况 (19) 3.2人力资源BI分析模型 (19) 3.2.1人力资源概况.................................................................................................................. - 19 - 3.2.2人员结构.......................................................................................................................... - 21 - 3.2.3人员变动.......................................................................................................................... - 23 -3.3关于HR的薪资方面 .. (26) 3.3.1薪资项目分类对照表...................................................................................................... - 26 - 3.3.2可参考的部分模型.......................................................................................................... - 28 -