商业智能(BI)选型手册(转载)

摘自http://articles.e-works.net.cn/bi/Article126429.htm

1、前言

   
互联网时代公司数量表现暴发式增长,系数考验着公司的数码处理和分析能力。面对大容量、多样性、高增长的数额很多集团一再不知道该如何做,除了耗费大量管制和存储资金外并没有给合作社带来真正的价值,大量的数额堆积给集团带来了赫赫的挑战。可是数据已经渗透到了商家内外各样层面,因而想要从庞大的营业所数据中“掘金”就必须有信息化使用强有力的襄助。

   
近来大数量、云总结、移动选用、社交等新兴技术风靡全球,技术的革新以及环境的老道给予了集团在音信化运用上更多元化的抉择。随着中国创造店家音信化行使的不断深刻,在寻求业务管理精益的同时,信息化对于决策的辅助、对于市场前沿的洞察力成为了更为多集团强化应用的样子。按照Gartner数据,二〇一三年全球商务智能(Business
Intelligence, BI)与分析软件(包括BI平台,集团绩效管理CPM套件,分析应用和进取的分析方法)营收总括高达144亿新币,与二零一二年的133亿泰铢相比,增长8%。二〇一三年中国区商务智能与分析软件总营收达到11亿7千580万元,较二零一二年增长13.5%。2014年以来,商务智能进入了一个基础性变革阶段,依照Gartner
2015年BI魔力象限探讨告诉显示,商业智能分析市场正处在周全过渡时期。大多数供销社都在增选新一代数据挖掘工具或者交互式分析平台。即便市场小幅减缓,但是多年来集团需要一向维系平稳。

   
近期中华BI市场依然存在重重不明朗的元素,技术层面也有过多混沌之处,细分市场的发展趋势也设有很大的区别,随着大数量、移动等采取的普及,以及海量的数据都加快了BI的革命。因而,公司在甄选BI产品的时候需要梳理出彰着的笔触,找到满意需求的十分产品。为此,e-works本着创制、中立、公正的规范,宣布商业智能(BI)选型手册,分析BI软件选型的要义及步骤,介绍主流BI软件的主导效能和成品特色,为广泛集团展开BI软件选型提供指南。

2、商业智能(BI)概述

    2.1  BI的内涵

   
来自维基百科的表达是:“商业智能,又称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、数据挖掘和数量显现技术举办数量解析以促成商业价值。”
BI并不是多年来才有的新兴名词,早在1996年Gartner
Group的霍华德(Howard)·雷斯内尔(内尔)(霍华德(Howard)(Howard)Dresner)就已经提议,并定义其为一类由数据仓库(或数量集市)、查询报表、数据解析、数据挖掘、数据备份和恢复生机等部分构成的、以扶植集团决策为目标技术及采纳。

   
在询问概念的同时必须正确通晓商业智能的内蕴,e-works认为,BI的内涵在于回顾过去、总括现在和展望未来。即首先要告知集团领导人士已经暴发了咋样事情?结果什么?其次会告诉管理者暴发那几个结果的实际原因是怎么,该行使何种政策解决?再则是报告管理者公司在可预见的将来会发生哪些?于此同时还可以实时的告知管理者集团正在暴发如何事情,完成的速度情状如何,是否贯彻了既定目的,是否需要立刻调动策略?只有明确了这个题材才能从根本上领会BI。

    2.2  BI的价值

   
经过多年音讯化的推波助澜,公司内部积累了各类来自不同业务部门的数量。那一个混乱的数量给集团带来了很大的困扰:

  •     公司数目暴发式井喷,数据存储的硬件成本造成IT负累;
  •     数据存储在不同的运用系统中,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了多少拿到、管理、分析的难度;
  •     公司数据类型复杂多样,多为非结构化数据,管理和挖掘的难度大;
  •     传统老旧的数额表现形式不可能适应现代化集团管理要求;
  •     公司战略调整缺少有力的数量支撑。

   
固然不断充实的数额给商家的田间管理导致了不小的困扰,但是最中央的题材则是在乎这多少个纷繁的数据还不都能称之为音信,无法为合作社所用。身处激烈竞争环境的店铺面对海量的数码以及日益增添的数额管理资本,更希望可以发现数目标商业价值。BI软件的价值在于其通过技术手段从集团相继应用体系的眼花缭乱数据中领取出有用的数量并举办科学的整治,以保证数据的不错和一致性,并同过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),的经过,合并到一个机关数据集市或商店的数据仓库中,在此基础上行使得当的BI工具,
针对不同需要举办多维数据解析和发掘,并因此可视化手段将结果定期或进行呈现给有关人口,最终为集团决策提供匡助,达到帮忙集团净利润增利、规避风险、进步功能和竞争力的目的。

  2.3  BI的关键技术及效率

    BI关键技术

   
商业智能的关键技术紧要不外乎:数据仓库(数据集市)、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(数据集市)

    数据仓库(Data Warehouse)之父比尔(比尔(Bill))·恩门(BillInmon)在1991年问世的“Building the Data
Warehouse”(《建立数据仓库》)一书中所指出的概念:“数据仓库(Data
Warehouse)是一个面向主旨的(Subject
Oriented)、集成的(Integrated)、相对平稳的(Non-Volatile)、反映历史变化(提姆e
Variant)的数目集合,用于援助管理决策(Decision Making
Support)。”数据仓库技术是为着有效的将数据集成到联合的条件中以提供决策型数据访问,因而在BI的实施过程中,大量出自公司各类管理类此外数量需要搜集和整理,需要数据仓库技术的支撑。

   
面向要旨。数据仓库中的数据是按部就班一定的主题或者说决策补助的需求点举办集体的,一个主题通常与六个操作型音讯连串相关;

   
数据集成。数据仓库的多寡有来自于分散的操作型数据,将所需数据从原先的数量中抽取出来,举办加工与集成,统一与综合之后进入数据仓库;

   
相对稳定。数据仓库是不足更新的且随时间而变更的,稳定的数量以只读格式保存,且不随时间变更。

  •     数据挖掘

   
数据挖掘是指从数据库的汪洋数量中发表出含有的、先前不解的并有地下价值的音信的历程。作为一种核定协助过程,它至关重要依照人工智能、机器学习、形式识别、总括学、数据库、可视化技术等,中度自动化地解析公司的数目,做出归咎性的推理,从中挖掘出潜在的形式,扶助决策者调整市场策略,缩小风险,做出正确的核定。

  •     ETL

   
透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)即ETL。作为BI/DW(Business
AMDligence)的主干和灵魂,可以遵照统一的规则集成并加强数据的市值,是负担完成多少从数据源向目的数据仓库转化的经过,是执行数据仓库的关键步骤,用户从数据源抽取出所需的多少,经过数据清洗,最后按照事先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。在铺子履行BI的经过中,ETL面临的最大挑衅是接收数据时其源数据的异构性和低质料。

  •     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运用,专门规划用来扶助复杂的剖析操作,侧重对决策职员和高层管理人员的决策补助,可以依据分析人士的要求快捷、灵活地开展大数据量的复杂查询处理,并且以一种直观而易懂的款型将查询结果提供给决策人士,以便他们规范精晓公司(公司)的经营情形,了然对象的要求,制定正确的方案。

  •     数据可视化技术

   
数据可视化重主题在借助图形化手段,清晰有效地传达与交流音信。其中央考虑是将数据库中每一个数量项作为单个图元元素表示,大量的数量集构成数据图像,同时将数据的各类属性值以多维数据的款型表示,能够从不同的维度观望数据,从而对数码举办更深远的观赛和剖析。在其实的商业智能应用中平时以图片、图像、虚拟现实等易为人们所识此外方法显示原有数据间的错综复杂关系、潜在音信以及发展趋势,以便更好地动用所左右的音信资源。数据可视化的工具紧假若报表类(如JReport,Excel,水晶报表等)和BI分析工具(如BO,BIEE等)。

    BI功能

   
BI软件的最大效能就是由此对数码的分析为决策襄助提供接济。Ganter曾经定义过BI应用的20个效用点,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、查询揭橥、实时或依照时间的数目拿到、高级分析和数码挖掘等。经过综合的分析e-works总括认为一个天下无双的BI产品应有具备的意义点首要概括以下多少个方面:

  •     数据管理

   
能从不同的异构系统中赢得有价值的多少,并能轻松实现数据的询问、归集和出口,实现对企业数量的科学管理。

  •     数据解析

   
充足利用OLAP,Legacy等数码解析技术实现对数据价值的呈现,为公司决策提供数据支撑。

  •     集成与开发

   
系统在拥有一级架构的底子上,具有灵活的连串开发和集成性能。在架设、元数据管理、数据迁移、规则流程等都能开展个性化的开支,并能实现同其余功效的敏捷集成。

  •     可视化的多少显示

   
系统具备报表、仪表盘、实时数据呈现等可视化效用,并基于个性化需要提升可视化展示的客户体验。

  •     其他个性化功效点

    针对不同公司不同的业务决策急需开发出的一对个性化效用点。

图片 1 图片 2
图1 典型BI系统架构

    BI与BA、绩效管理

    业务分析≠商业智能,BA(Business
Analysis)即工作分析,核心效用是匡助集团精通现状并能预测未来。

    公司绩效管理(EPM,Enterprise Performance
Management)首要针对同一的、可甄其它KPI(关键绩效目标),对事情绩效进行衡量和剖析,以襄助工作绩效的分析与管理,以业务流程立异为基本,指引用户完善决策过程,使战略实施更加实惠。EPM紧即使接连战略到计划到实施的进程,监控财务和运营结果与目标的出入并提供分析,驱动公司限制的绩效改良。BI则是促成监控、发现、集成、分析、总计、报表、指导、模型、可视化、预测、预警、驱动行动等。因此,可以了解为BI是EPM的剖析平台,两者在应用领域、效用区划、系统布局上都有分明的差异。

图片 3 图片 4

图2  BI与BA、绩效管理
 

3、商业智能(BI)技术发展趋势

    3.1 移动BI

    移动BI(Mobile Business AMDligence)
是指通过接纳移动终端设备,使得用户可以随时随地获取所需的作业数据及分析显示,完成独立的解析与核定应用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着移动选取的推广,公司对此管理软件可“移动”的要求增强迅猛,用户渐渐希望经过智能手机等运动装备交给数据,并得到分析报告,实现无处不在、无时不在的实时动态管理,这将给传统BI带来巨大的飞跃。就算BI厂商对于移动BI的表现形式等地点技术还不够成熟,但是移动BI是不行规避的发展趋势。

    3.2云计算BI

   
云总结如今可谓风生水起,但BI领域却鲜有见到云的痕迹,原因是多地点的。可是2019年几大主流厂商都在云BI上有了或大或小的自由化,这也固然表达BI市场已经初步拔取云,其中很大片段缘故在于通过长期探索,BI市场早就万分干练,BI作为基础运用已经高达了临界点。云效率的无敌、部署的方便,必将带来以云为底蕴的商业智能在线服务成为全新的商业智能部署的主流方向。

    3.3可视化数据和自助式BI

   
早在二零一三年可视化BI就已初现端倪,BI巨头们面对市场的变化起头谋求新的路线建立更高效的工作分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供更加协调的数额表现情势和优化的客户体验。对于市场用户而言单一而刻板的多寡突显情势已经无法知足其要求。

   
传统BI专注于从数据仓库和任何的数据库中将数据转换成音讯,再将音讯转换成智能,在效用上屡次无所适从知足市场客户某些特殊或者说个性化的需要,因而自助式BI的劳务概念出现,所谓自助其实是同意用户自行创立自定义的多寡查询办法,创立形式大概无需考虑数据库等要素。可视化的数量解析手段和自助式BI都是优化客户体验、实现客户个性化需要的,将是前景一段时间的助益,值得期待。

    3.4社交化BI

   
社交的热度还在相连的升温,也早就改为软件营销的根本阵地。社交化BI将商店数目、社交化网络和搭档、社交媒体的监察与舆论分析结合在一个使用中,让传统的BI具有了越来越友好的界面,商业智能的工具更具改进性。即便其技术上并从未重要的改制,其价值也绝非博得公司相对的认同,但足以确信的是这种新的商业智能格局将通力合作能力带入主旨体验中,显示出了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仍处在一个探索期,但前景不容忽视。

    3.5 大数额融合

   
在多少爆炸的时代,将数据转发为资源是公司梦寐以求的,大数量可以说是当真含义上的将音信转化为了资源。大数额时代下的商业智能起始融合大数据的拔取,大量的BI厂商起始在其数量解析的产品中追加对大数目处理技术(如Hadoop)的援助仍然内嵌基于对大数额处理技术的解析效益。

    3.6数据即服务

    SaaS
BI可以领会为数量即服务,这种新兴的BI实现情势渐渐被用户所收受。SaaS
BI成为主题很大一些缘由在于近期传统BI的工具价格不菲,建设的长河也相对复杂,中小公司特别是小集团往往及时留存需求也望而却步。反之,SaaS租用情势抱有的低费用高功用的特点正好可以弥补这个原则的供不应求,由此拿到广大小公司的尊重。可是SaaS
BI的情势并不成熟,真正起初采用的商店并不多,受各地点因素影响长时间内客户群不会有太大的增强,不过这种颠覆性情势的市值是客观存在的,以后的发展前景看好。

    3.7 消息集成

   
就商业智能的发展趋势而言,经过同各个技能、应用的同甘共苦之后,逐渐衍变为一种公司级、跨机构的基本功音讯体系,可以统一集团相继地方,可以统一公司各项信息体系和音信资源,真正实现跨平台,从而实现消息的大集成。将来,商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是另外系统贯彻并轨,系统间的结构化数据能由此BI的治本平台互相调用、可视化,周密提供决策援助、知识挖掘、商业智能等总体服务,实现集团数字化、知识化、虚拟化,周详升级公司的裁决能力和市场竞争力。

4、商业智能(BI)市场概览

   
随着BI市场的逐年成熟,很多厂商都活跃在商业智能领域。表1为当下市场上的BI厂商列表(部分)。

   
表详情(略),查看完整版选型报告请在填充问卷后拿走http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

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

   
随着公司音讯化运用的不断深远,越来越多的店堂面临深化应用的问题。消息化对于决策的支撑、对于市场前沿的洞察力成为了新的掘金地。市场上的BI产品鱼龙混杂,公司在挑选时往往容易遭遇宣传的误导,作为店铺在甄选BI产品的时候理应从店铺系统要求、产品性价比、产品效果、把握如下要点,以资鉴别。

    端详(略),查看完整版选型报告请在填写问卷后取得http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

 

    5.2 BI软件选型步骤

 

   
在总体领悟了BI系统选型的要义之后,e-works指出集团选型步骤可参考以下流程举行:

 

    组建BI项目工作团队

 

    明确企业需要,制定详细的系列对象

 

    分析梳理内部数据,确保数量质料

 

    精晓市场BI新技巧及主不孕症品音信

 

    确定需要匹配的制品范围并开端接触

 

    目的BI产品,举办观测和评估

 

    确定目标BI产品并跻身商务谈判环节

 

   
详情(略),查看完整版选型报告请在填写问卷后取得http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

 

6、主流厂商

 

    6.1  SAP

 

   
SAP公司创立于1972年,总部位于德意志联邦共和国沃尔多夫市,是全世界最大的合作社管理和协同化商务解决方案供应商、全球第三大独立软件供应商。如今,全球有120六个国家的跨越
263,000家用户正在运作着 69,700多套SAP软件。财富
500强80%之上的店铺都正在从SAP的保管方案中收入。SAP在全球50三个国家具有分支机构,并在多家证券交易所上市,包括首尔和伦敦证交所。1995年在迪拜业内确立SAP中国有集团业,并陆续建立了香港、维也纳、地拉那分集团。

 

    核心产品

 

    SAP Lumira  

 

    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捷分析数据,以迅速拿到洞察,提升业务灵活性。借助该软件,集团工功用户将可以以可另行的自助模式访问、转换和可视化数据。

 

    SAP BusinessObjects Analysis

 

    借助 SAP 的多维数据解析软件,业务分析师可以在了解的 Microsoft Office
环境中更深刻地发掘工作数据。虽然没有 IT
人员的帮带,他们也可以轻松地过滤和操作数据,领悟发展趋势及相当,并分享其发现。

 

    产品特性

 

    SAP Lumira

 

   
以可另行的自助格局,更快得到洞察;通过统观全局和深刻开掘详细音信,周全精通业务境况;为复杂性的政工问题即时提供按照事实的解答,显明加速决策流程;在不增加IT 部门工作量的场地下,提升自助服务数量的使用率;借助 SAP
HANA,实时可视化海量数据。

 

    SAP BusinessObjects Analysis

 

    对大型数据集举办分析,拿到深切的事务洞察;在 Excel
中窥见、相比较和预测工作驱动因素;借助嵌入式商务分析,在实时的 PowerPoint
演示文稿中与你的团社团分享相互的要紧发现;借助内容复用和实时查询响应等方法,显然提升效率;借助内存加速,提升数据解析效用。

 

    典型客户及案例

 

    典型客户:摩森康胜红酒酿造公司 (Molson Coors)

 

   
典型案例:http://go.sap.com/china/solution/platform-technology/business-intelligence.html

    6.2  IBM

    IBM
是全世界信息产业领导集团,为中华客户提供抢先的的硬件、软件、集团咨询和技巧劳务,助力中国各行业频频更新转型。在过去的
100年,世界经济持续开拓进取,现代科学日新月异,IBM
始终以超前的技巧,优异的管理和独创的制品负责人着音讯产业的迈入,保证了世道范围内几乎拥有行业用户对信息处理的满贯需求。IBM
在新中国的开拓进取之旅起始于 1979年。作为环球信息产业的领袖企业,IBM
在华夏改进开放的每一个阶段都以前瞻的思维、改进的技艺、深入的商贸精通和高风亮节的服务积极性地支撑了中华各行各业的急忙成长。

    主题产品

    IBM Cognos 商业智能(Business AMDligence)

    产品特性

    IBM Cognos Business
Insight通过提供设计、场景建模、实时监察和展望分析等功能扩大了观念的商业智能。利用这一不受限制的商业智能工作空间,人们能够无限制思想,随处办公(在办公室里、在路上中,甚至在脱机状态下)。业务用户可以因而它修改、搜索和重组具有与工作相关的音讯。它是一个革新型商业智能工作空间,它使工效率户能在随意时间段访问几乎所有项目标多寡。它使用户可以透过一个仪表板样式的界面来组装、个性化、分析音讯,并与音信举办相互。

    典型客户及案例

    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

    6.3  Microsoft

    要旨产品

    SQL Server

    产品性状

    SQL Server可以利用高性能的 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大数量解决方案,而无需购买昂贵的外接程序或高端装备。利用
in-memory 技术,数据服务公司可以实时访问产品数据。

    典型客户及案例

    典型客户: AMD、艾美(Amy)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

    6.4  Microstrategy

    6.5  新加坡亦策软件科技有限企业

    6.6  文雅科音讯技术(新加坡)有限公司

    6.7  日本东京天之华软件系统技能有限责任集团

    6.8  上桂江狸音讯科技有限公司

    6.9  香水之都威数软件有限公司

    6.10 蓝科财务咨询(日本东京)有限公司

    6.11马尼拉思迈特软件有限集团

    6.12 江门奥威软件科技有限集团

   
其他厂商详情(略),查看完整版选型报告请在填充问卷后获取http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

    表2集团基本资料(部分)

    表3 产品基本资料(部分)

    表4报价、收费与劳务格局

   
详情(略),查看完整版选型报告请在填充问卷后拿走http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

 

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