大数据分析商务智能厂商
概述
北京永洪商智科技有限公司（永洪科技）是专业从事数据管理（包括，，）和数据价值发掘（包括）的高科技企业。永洪科技在数据治理和数据价值发掘领域尤其是大数据治理和大数据价值发掘领域处于领先地位，公司成立于年初创建，注册于北京理工留学生创业园，属于北京市高新技术企业。致力于广电，电信，移动，安全，互联网，政府等大型行业的专业咨询服务和系统建设，积累了丰富的项目管理，实施经验。
永洪科技的管理团队是一支年轻且充满活力的团队。作为国家重点扶持的留学生创业企业，我们的管理成员具有海外留学及从业经验。这支团队的成员多在世界强、美国标准普尔指数强、以及知名商业智能企业有过从业经历，在行业普遍都有超过十年以上的研发、管理或者营销经历。曾经获得过国际大奖例如大奖，以及软件界的奥斯卡大奖读者奖。永洪的数项专利覆盖了分布式计算、分布式存储、分布式通信、云计算、数据处理、数据展现等领域，是永洪科技的核心资产。我们的项著作权涵盖款产品覆盖方方面面。
国内最大的互联网咨询集团，采购了永洪的产品和服务，做，处理大数据，并发布覆盖所有互联网领域的研究报告。
国内最大的企业安全集团，采购了永洪的产品和服务，做，处理着病毒日志，让政府部门的用户对病毒和攻击进行探索式、交互式分析；
国内两大电信巨头中国移动和中国电信的两个省，采购了永洪的产品和服务，抓取上网数据，以用户、网间、流量、内容、终端等角度进行监控和分析；
国内唯一的跨国广电集团，采购了永洪的产品和服务对南非、尼日利亚、安哥拉等数十个国家的广电数据进行经营分析；
中央财政部，采购了永洪的产品和服务实时监控业务数据，并推送出业务需要的各类和报表。
产品介绍
作为商业智能平台的前端，提供了多样的数据展现形式，多样的图形渲染形式，丰富的人机交互方式，强大的支持各种商业逻辑的动态脚本引擎等等。该商业智能产品的前端是[发现型]的，超越于一般的或者产品，用户可以进一步与数据互动()，过滤()、钻取()、刷取()、关联()、变换()等等技术，让用户深入分析商业信息，以找到准确的答案。支持以云计算方式进行部署，可以支持、级数据的实时分析。这款产品在支持大数据( )方面处于国际领先地位。
面向海量数据分析
在信息时代，每个组织在每时每刻通过诸多途径产生着与自身相关的数据，有的是结构化的，有些是非结构化的。或许，某些数据在昨天还在原地沉睡，今天就会被发现，明天就会被用来创造商业或者决策价值。无论何时利用这些数据，事实上它们始终在不断的增长，尤其在当今的信息环境下增长的更加迅猛。因此，当今的商业智能产品需要去适应广泛数据
来源的海量数据分析能力需求，产品即是提供挑战海量数据分析的产品。
产品体系架构
图：系统体系架构
数据引擎：提供数据模型定义、数据抽取装载、数据并行处理、数据分布存储等功能。
分析引擎：基于数据平台，提供分析模式。等功能的合理运用，让用户从各种数据粒度和数据视角对业务进行深入分析。
报表和即席查询：即席查询功能很快地回答用户提出的业务问题。易用、强大的报表功能，让用户能基于像素级精确展现和打印。
大数据底层技术
具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级()，全面支持横向扩展()。主要通过以下核心技术来支撑级的大数据：
跨粒度计算( )
支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算()。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。
并行计算( )
《商务智能与数据挖掘》简答题部分答案 --《商务智能与方法应用》（刘红岩编著) P9 ●1、什么是商务智能？ 答： 商务智能指用现代数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 ●4、商务智能系统的主要组成要素有哪些？ 答： 一个商务智能系统通常包含6个主要组成部分：数据源、数据仓库、在线分析处理、数据探查、数据挖掘以及业务绩效管理。 P15 ●2、商务智能系统成功的关键因素有哪些？ 答： 商务智能系统成功的关键因素主要有5个：业务驱动、高层支持、业务人员和IT人员的合作、循序渐进、培训。 ●4、OLTP和OLAP分别代表什么?比较二者之间的不同之处。 答： 在线事务处理(OLTP),是数据库管理系统的主要功能，用于完成企业内部各个部门的日常业务操作。 在线分析处理（OLAP）是数据库系统的主要应用，提供数据的多维分析以支持决策过程。 OLTP和OLAP二者的不同之处有：面向的用户；功能的作用；数据库中存储的数据；数据库设计（包括数据库的数据处理方式、使用方式、执行单元、性能指标、事务特性）。 P103 ●3、构建数据仓库系统的主要阶段？ 答：
数据库项目的开发可以分为6个阶段：项目规划、需求分析、概念设计、ETL 设计、逻辑和物理设计、实现与培训。 1.项目规划阶段主要目的是了解总体需求，界定项目实施的范围，评估项目的必要行和可行性，撰写数据仓库项目的规划文档。 2.需求分析阶段，可进一步详细了解需求，确定分析主题以及相关的维度和度量，了解已有信息系统的功能、结构和模型，确定数据仓库中应该包含的数据，以及相关的数据来源，撰写需求分析说明书。 3.概念设计阶段，可利用概念模型描述数据仓库包含的主要及其关系。 4.ETL设计阶段，包括数据抽取、转换和加载设计三部分。 5.逻辑和物理设计阶段，用于设计数据仓库的逻辑模型和物理模型。 6.实现与培训阶段，包括数据仓库系统的实现和用户使用的培训。 ●4、简要说明数据仓库和数据集市的区别和联系。 答： （1)区别： 1.应用范围上，数据仓库一般为企业级；数据集市一般为部门级。 2.存储内容上，数据仓库包含企业经营过程中所有详细数据；数据集市一般 只包含特定范围的详细数据和适度聚合的数据。 3.优化上，数据仓库侧重于处理和探索海量数据，数据集市则侧重于快速的 访问和分析。 (2)联系：数据集市是数据仓库的一种特殊形式，一般情况下数据集市从属于某个数据仓库，但二者又均以资料导向型设计、不属于任何一个OLTP系统 P110 ●1、OLAP有哪些特点？
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。
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.doczj.com/doc/c810725511.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
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。
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)
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。
《数据挖掘与商务智能实验》 实验报告实验题目：数据挖掘的基本数据分析 姓名：王俊 学号：4 指导教师：张大斌 实验时间：201611.10 2016年11月10日
实验题纲： 一、实验目的 1）熟悉基本数据分析的处理流程。 2）进一步熟练掌握拍SPSS Modeler工具的操作。 二、实验内容 内容一：数据的质量探索 步骤1 建立数据流 1)在“源”中通过拖入“Statistics”文件节点读入Telephone.sav 数据。 2)建立“类型”节点，并说明各个变量角色。这里指定“流失”为目 标变量。 3）选择“输出”选项卡中“数据审核”节点并将其连接到数据流的恰当位置，点击鼠标右键，在“质量”选项卡下，选择检测方法为平均值的标准差。 步骤2 结果输出 实验结果输出如图所示。 图中蓝色部分表示输出变量取YES，即客户流失的样本数，可以看出，各个变量上流失客户的取值均不同。 内容二：基本描述分析 这里分析的目标是对电信客户数据的基本服务、开通月数、免费部分和无线费用之间的相关系数以反映变量之间的相互关系。 步骤1 建立数据流 选择“输出”选项卡中的“统计量”节点。 步骤2 设置相关参数 1）双击“统计量”节点，进行相应的设置。在“检查”框中添加开通月数、基本费用、免费部分和无线费用。 2）在“相关”框中添加年龄、收入和家庭人数。如图所示。 3）在“相关设置”中，勾选“按重要性定义相关强度”。如图所示。
计算结果如图所示。可以看出，以“基本费用”为例，它与“年龄”和“收入”都有相关性，它们之间简单相关系数虽然为0.401和0.195，但从统计量的角度来看有95%以上的把握认为它们之间是非0相关。“基本费用”与“家庭人数”呈负弱相关。 内容三：绘制散点图 数值之间变量的相关性可以采用上一个实验，也可以通过散点图来直接观察，此次主要观察基本费用和年龄之间的相关性。 步骤1 构建数据流 选择“图形”选项卡中的“图”节点。 步骤2 设置相关参数 1）双击“图”节点，选择编辑菜单，进行参数窗口的设置。 2）在“X字段”和“Y”字段框中分别选择“基本费用”和“年龄”。在“交叠字段”下，选择“颜色”-“流失”，不同颜色表示流失量不同取值的样本点。如图所示“图”节点的参数设置窗口。 输出的结果如图所示。 内容四：两分类变量相关性的研究 两分类变量相关性研究可以从图形分析入手，然后采用数值分析的方法。下面采用网状图分析。
第一章绪论 什么是数据挖掘，什么是商业智能 从大型数据库中提取有趣的（非平凡的、蕴涵的、先前未知的且是潜在有用的）信息或模式。 商业智能是要在必须的时间段内，把正确有用的信息传递给适当的决策者，以便为有效决策提供信息支持。 分类算法的评价标准 召回率recall =系统检索到的相关文件数/相关文件总数 准确率precision（查准率）= 系统检索到的相关文件数/系统返回的文件总数第二章数据仓库 什么是数据仓库 是运用新信息科技所提供的大量数据存储、分析能力，将以往无法深入整理分析的客户数据建立成为一个强大的顾客关系管理系统，以协助企业制定精准的运营决策。 数据仓库的基本特征 1面向主题2整合性 3长期性 4稳定性 第三章数据挖掘简介 数据挖掘的一般功能 1分类2估计3 预测4关联分类5聚类 数据挖掘的完整步骤 1理解数据与数据所代表的含义 2获取相关知识与技术 3整合与检查数据 4取出错误或不一致的数据 5建模与假设 6数据挖掘运行 7测试与验证所挖掘的数据 8解释与使用数据 数据挖掘建模的标准 CRISP-CM 跨行业数据挖掘的标准化过程 第四章数据挖掘中的主要方法 基于SQL Server 2005 SSAS的十种数据挖掘算法是什么 1.决策树 2.聚类 3.Bayes分类 4.有序规则 5. 关联规则 6.神经网络 7.线性回归 8. Logistic回归 9. 时间序列10. 文本挖掘 第五章数据挖掘与相关领域的关系 数据挖掘与机器学习、统计分析之间的区别与联系（再看看书整理下） 32页 处理大量实际数据更具优势，并且使用数据挖掘工具无需具备专业的统计学背景。 数据分析的需求和趋势已经被许多大型数据库所实现，并且可以进行企业级别的数据挖掘应用。 相对于重视理论和方法的统计学而言，数据挖掘更强调应用，毕竟数据挖掘目的
主流商务智能解决方案的对比和分析 作者：彭潇勇软工一班2010302580155 摘要：针对市场上五种比较流行的商务智能解决方案供应商的产品进行了不同角度的分析与对比，指出了各种解决方案之间的共性和特性，并分析对比了各个产品之间的优劣势。以此作为国内企业寻找切合本企业实际利益的商务智能解决方案的一个依据。 1、引言： 商务智能，指用现代数据仓库技术、在线分析技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商务智能（Business Intelligence，简称BI）最早由Gartner Group于1996年提出。Gartner将BI定义为“各种不同的应用程序和技术，可用于收集、存储、分析、共享数据并提供数据访问，从而帮助企业用户做出更好的业务决策。”商务智能的基本理念便是提升业务洞察力，将数据信息转化为商务价值。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。借助这一手段，企业可以在市场更加多变、竞争更加激烈、组织越来越复杂、规模越来越庞大的商业环境下高效运营、正确决策、快速响应，从而实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转化。因此商务智能应该被看成是一种更好的为企业制定决策提供数据支持和信息知识的解决方案。 既然是解决方案型的技术，便不是一个高下立判的问题。因此我们便有必要对一些主流BI解决方案进行有针对性的分析，提取出其中值得企业关注和投资的信息，以便为企业选择BI解决方案提供一个有针对性的依据。一下便是有关IBM、Microsoft、Oracle、SAS、SAP 这五大BI解决方案提供商的对比分析。 2、五大主流BI解决方案提供商的对比： 2.1、IBM商务智能解决方案特性： IBM 公司在数据仓库/商业智能行业处于领先地位, 根据Survey. com 的2001 报告“数据仓库解决方案”, IBM 的市场占有率将近61% 。全世界跨各行各业的公司都选择了IBM的BI解决方案来帮助他们更具有方向性、更有利润的运营。 IBM具有如此庞大的市场占有率，这与其分布于世界各地的数千名BI咨询专家，以及由在BI方面具备提供解决方案资格的IBM业务合作伙伴组成的巨大网络分不开的。借用集成了各种不同类型的BI工具的DB2，IBM公司具备了相当丰富的经验和专长来开发经济高效、全面的解决方案，可以满足不同行业的具体需求和单个客户的需求。 IBM使用DB2 Warehouse Manager 构建数据仓库。有助于简化和加速构建数据仓库原型，以及后续BI系统的开发与配置。同时，用于构建和管理数据仓库架构的IBM 工具使企业能够构建和提供与Web 数据源相集成的数据仓库, 并且能够构建稳固、可扩展的数据中心和业务应用。 2.2、Microsoft商务智能解决方案： 进入2010年以后，微软的Office 2010、SharePoint2010、SQL Server 2008 R2等重头产品相继发布，从此，微软推出了一个新的组合型商业智能解决方案。 在这个解决方案中，微软强调商务智能的平民化，即企业的每一个员工都可以很容易的上手进行数据分析挖据并得到自己想要的数据。在底层有了SQL Server做保障，用户只要精
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
商务智能是什么、不是什么？ 商务智能是什么？ 商务智能的定义不说多如牛毛，也是众说纷纭。人们对商务智能的理解如同那七个印度盲人对大象的理解：有人认为它是高级管理人员信息系统（EIS），有人认为它是管理信息系统（MIS），有人认为它是决策支持系统（DSS）；有人说它是数据库技术，有人说它是数据仓库，有人说它是数据集市，有人说它是数据整合与清洗工具，有人说它是查询和报告工具，有人说它是在线分析处理工具，有人说它是数据挖掘，有人说它是统计分析；有人把它当作分析性ERP, 有人把它当作分析性CRM, 有人把它当作分析性SCM, 有人把它当作企业绩效管理，有人把它当作平衡记分卡…… 真正的商务智能包括上述的一切但又不止上述的一切，因而我们无法把上述的一切简单地加起来就给商务智能下定义。笔者在总结商务智能的定义的众多版本之后，给商务智能下了这样一个定义: “商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。” 下面，笔者就这一定义的语义要素进行分解： n 企业——这里用“组织机构”或“实体”会显得更完整，因为所有的组织机构和实体（不只是企业）都可以而且应该利用商务智能；之所以仍用“企业”是为保持与“商务”的一致性。各行各业，包括非企业性机构，比如政府部门、教育机构、医疗机构和公用事业等，都应该而且能够利用商务智能。
n 利用现代信息技术——这是这一定义中的关键之一，现代信息技术的发展产生了信息经济和信息社会，在这一新型的经济和社会形态中，信息的爆炸式激增又产生了对能够处理和控制信息的新技术的强烈需求；商务智能就是新的信息技术在商务分析中的有效利用。商务智能过程中所涉及的信息技术主要有：从不同的数据源（交易系统或其他内容储存系统）收集的数据中提取有用的数据，对数据进行清理以保证数据的质量，将数据经转换、重构后存入数据仓库或数据集市（这时数据变为信息），然后寻找合适的查询、报告和分析工具和数据挖掘工具对信息进行处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现于用户面前，转变为决策。 n 收集——收集数据是管理和分析数据的前提，数据收集工作是十分重要的，必须引起企业的充分重视，在这方面中国企业与世界上发达国家中的先进企业之间的差距非常大，这是商务智能在中国还不能很快成熟起来的重要原因之一，这应了中国的一句俗话：“巧妇难为无米之炊”。数据和信息的收集主要是通过各种交易系统进行的，比如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）和电子商务等系统。随着中国企业在这些方面的进步，数据和信息的数量会快速增长的。另外，信息，特别是非结构化的信息，来自公司各个部门和各个员工创造和收集的、没有放在上述交易系统中的内容。第三方也是企业收集数据和信息的一个重要来源，这样的外部数据和信息包括市场调研报告、人口统计报告、顾客信用报告等。n 管理——这里的“管理”主要是指对数据的储存、提取、清洗、转换、装载、整合等工作，其目的主要是为了提高数据的质量和安全性。 n 和分析——“分析”是一个广泛的概念，这里包括数据查询、数据报告、多维分析、数据挖掘、高级统计分析等。大多数人理解的商务智能都集中在这些分析工具上。 n 结构化——结构化的数据主要是指储存于各个交易系统背后的关系型数据库中的数据，通常都是以表格的形式存在和展现的。传统的商务智能概念只包括这种结构化的、可定量的数据。 n 和非结构化的——非结构化的数据和信息主要是上面的提到的各个部门和各个员工创造和收集的、没有放在各种交易系统中的内容，通常是以
商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。 商务智能的要素有三点，第一点，企业——这里用“组织机构”或“实体”会显得更加完整，因为所有的组织机构和实体（不只是企业）都可以而且应该利用商务智能；之所以仍用“企业”是为保持与“商务”的一致性。各行各业，包括非企业性机构，比如政府部门、教育机构、医疗机构和公用事业等，都应该而且能够利用商务智能。第二点，利用现代信息技术——商务智能过程中所涉及的信息技术主要有：从不同的数据源（交易系统或其他内容储存系统）收集的数据中提取有用的数据，对数据进行清理以保证数据的质量，将数据经转换、重构后存入数据仓库和数据集市（这时数据变为信息），然后寻找合适的查询、报告和分析工具和数据挖掘工具对信息进行处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现于用户面前，转变为决策。第三点，收集——收集数据是管理和分析数据的前提，数据收集工作是十分重要的，必须引起企业的充分重视。数据和信息的收集主要是通过各种交易系统进行的，比如企业资源管理规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）和电子商务等系统。 商务智能的核心主要有三方面，一方面，改善商务决策水平——这是商务智能的更高一层的目的和功能，企业能否利用好这一功能、实现这一目的在很大程度上取决于领导者的意识和胸襟以及企业文化中决策科学化和民主化的成分。另一方面，采取有效的商务行动——采取有效的商务行动是创造和累计商务知识和见解、改善商务决策水平的目的和动力。最后，完善各种商务流程——残缺、散乱、僵化、低效的商务流程是企业的顽疾，商务智能能够为这一顽疾的诊断和治疗做出一定的贡献；优化后自动化（请注意先后顺序）的商务流程反过来也会促进商务智能的发展。 商务智能的体系结构主要有数据源、智能工具、应用系统、知识获取和行动四个部分构成。数据源系统——包括前后端OLTP（在线事务处理）、电子商务系统和外部信息提供者等等。这些不仅是数据源，而且是知识和行动的操作对象。商业智能工具系统——包括数据仓库模型和构造工具、访问工具、决策支持工具OLAP和数据挖掘工具。商务智能应用系统——包括人力资源管理、分析和报告、财务管理、客户资源管理、分析和报告供应链管理、企业计划管理的分析和报告。知识和行动应用系统——包括企业知识管理门户、商业信息和建议和知识行动。 商务智能的支撑技术主要有数据仓库（DW）、在线分析处理（OLAP）以及数据挖掘（DM）三部分组成。数据仓库——数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。在线分析处理——操作储存在静态数据仓储(Data Warehouse)内广泛资源的软件技术。其透过快速、一致、交谈式的界面对同一数据提供各种不同的呈现方式，供不同层面的使用者使用，使其具备透析数据反应出来信息的能力。数据挖掘——是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 商业智能技术正是一种能够帮助企业迅速地完成信息采集、分析的先进技术。它包含了决策过程中所有的查询和报告、在线分析处理（OLAP）和信息采集应用程序及工具。商业智能解决方案在企业经营中的作用主要表现在三个领域： 一、市场营销关系:通过有效的交流和良好的服务维持客户对企业来讲是至关重要的。商业智能通过帮助企业完成客户划分、客户获得、交叉销售、客户保留等工作，使企业的目标、人员、商务处理流程和基础设施集中到根据客户的需要来定制产品、服务以及"面对面"
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
《大数据与商务智能》 启发思考题 1.本次巴西世界杯报道中，腾讯为什么能够胜出？ 答：一、腾讯网不仅包括了传统的报道方式，设置了各个视角下的视频、新闻、直播、专题，还与IBM 合作，将社交媒体上球迷的观点和喜好融入到世界杯的报道中，让分散的网络球迷声
音汇聚成全新的观赛体验：准确分析并报道了社交平台上中国球迷对赛事、球星以及球队的态度，挖掘出球迷的热点话题。不仅如此，利用球迷他们自己的一些言论、信息以及人物性格分析模型勾画出鲜活的“球迷画像”，把不同球迷群体的行为和特点，生动地展现出来。 二、在传统的赛事报道当中，支持率一般用投票来获得，比如某一个网站推出阿根廷对阵德国，
球迷支持哪个球队，就可以投谁的票。这个投票数有时会达到10 万量级以上，貌似很客观了。但其实，这样得出的支持率数据是个主观的数据，如果哪支球队的球迷比较热情的话，他们可能扑上去点，使劲投票，所以，得出的支持率也不一定是球迷内心真正的想法。腾讯则是借助IBM 技术，在社交网络上和微博上抓取球迷的声音，通过分析，得出“德阿被看好，巴西前景被
看衰”的结论，并早在7 月8 日，世界杯还未进入半决赛阶段，发布了“1/4 决赛回顾：巴西遭嫌内少惹人怜J 罗火翻天”的报道，在报道中，已经给出了一个很有意思的分析结果，中国球迷对四强的支持率是——德国第一，阿根廷第二，荷兰第三，巴西第四。这个结果是腾讯利用IBM社交数据分析结果给出的，而IBM 则是根据 6 月15 日到7 月7 日这段时间中国
球迷对所有的球队的支持数据累计分析来获得球迷内心最真实的想法。另外，在“世界杯球迷声量大比拼”中，根据IBM 实时社交媒体数据分析的结果，德国支 持率为64%，巴西的支持率为36%。虽然没有投票，但每一个球迷的观点都已经被听到，都已经被展现。 三、在世界杯观赛期间，同为一个球队、一名球星的粉丝，拉近
现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。 目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。 公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位
置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。 南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的
数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。
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