科技美学商业智能(BI)选型手册(转载)

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

1、前言

   
互联网时代集团数量显现暴发式增长,系数考验着企业的数量处理和剖析能力。面对大容量、多样性、高增长的数码很多商行往往不知所措,除了耗费大量管理和存储资金外并没有给合作社带来真正的价值,大量的数码堆积给企业带来了英雄的挑战。但是数据已经渗透到了铺面内外各种层面,由此想要从庞大的店家数目中“掘金”就不可能不有信息化应用强有力的支撑。

   
最近大数目、云总结、移动使用、社交等新生技术风靡全球,技术的换代以及环境的多谋善算者给予了合作社在信息化应用上更多元化的选拔。随着中国制作店铺信息化动用的不断深刻,在寻求业务管理精益的还要,音信化对于决策的援助、对于市场前沿的洞察力成为了越发多集团强化应用的取向。依照Gartner数据,二〇一三年全球商务智能(Business
AMDligence, BI)与分析软件(包括BI平台,集团绩效管理CPM套件,分析利用和进取的分析方法)营收总计达到144亿美元,与二零一二年的133亿英镑相比,增长8%。二零一三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,遵照Gartner
2015年BI魔力象限探讨告诉展现,商业智能浅析市场正处在周全过渡时期。大多数商厦都在挑选新一代数据挖掘工具或者交互式分析平台。虽然市场涨幅减缓,可是多年来公司要求平昔维系平稳。

   
最近华夏BI市场还是存在重重不明朗的要素,技术层面也有这多少个混沌之处,细分市场的发展趋势也设有很大的差距,随着大数额、移动等采用的普及,以及海量的数量都加快了BI的革命。由此,集团在甄选BI产品的时候需要梳理出显然的思绪,找到满足急需的适度产品。为此,e-works本着创制、中立、公正的标准,公布商业智能(BI)选型手册,分析BI软件选型的要义及步骤,介绍主流BI软件的中坚效用和成品特色,为普遍集团拓展BI软件选型提供指南。

2、商业智能(BI)概述

    2.1  BI的内涵

   
来自维基百科的解释是:“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、数据挖掘和数码表现技术拓展多少解析以落实商业价值。”
BI并不是如今才有的新兴名词,早在1996年Gartner
Group的Howard·雷斯内尔(内尔)(HowardDresner)就已经提议,并定义其为一类由数据仓库(或数额集市)、查询报表、数据解析、数据挖掘、数据备份和回复等一些组成的、以扶植公司决策为目的技术及采用。

   
在打听概念的同时必须正确明白商业智能的内涵,e-works认为,BI的内涵在于回顾过去、总计现在和展望将来。即首先要告诉公司经营管理者已经暴发了什么样业务?结果什么?其次会告知管理者暴发那几个结果的切实原因是何等,该行使何种政策解决?再则是报告管理者集团在可预见的将来会暴发咋样?于此同时还是能实时的报告管理者集团正在发生什么工作,完成的快慢情形怎样,是否贯彻了既定目的,是否需要及时调整策略?只有明确了那些题材才能从根本上精晓BI。

    2.2  BI的价值

   
经过长年累月消息化的推动,集团中间积累了各样来自不同业务部门的数量。那些混乱的数量给集团带动了很大的麻烦:

  •     公司数据暴发式井喷,数据存储的硬件成本导致IT负累;
  •     数据存储在不同的接纳体系中,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了数额拿到、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,管理和发掘的难度大;
  •     传统老旧的数额显现格局不可能适应现代化集团管理要求;
  •     公司战略性调整紧缺有力的数量援助。

   
即使不断加码的数额给商家的田间管理造成了不小的麻烦,可是最主题的题目则是介于这多少个扑朔迷离的数据还不都能称为音信,无法为铺面所用。身处激烈竞争条件的营业所面对海量的数码以及日益增多的数码管理资产,更期望可以发现数目标商业价值。BI软件的价值在于其经过技术手段从公司相继应用系统的杂乱数据中领取出有用的数量并开展科学的整治,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),的进程,合并到一个机关数据集市或集团的数据仓库中,在此基础上行使恰当的BI工具,
针对不同需求开展多维数据解析和发掘,并通过可视化手段将结果定期或举办显示给有关人口,最后为铺面决策提供协理,达到救助商家盈利增利、规避风险、提高效益和竞争力的目标。

  2.3  BI的关键技术及意义

    BI关键技术

   
商业智能的关键技术重要概括:数据仓库(数据集市)、数据挖掘、ETL(数据的领到、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(比尔Inmon)在1991年出版的“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)是一个面向核心的(Subject
Oriented)、集成的(Integrated)、相对安静的(Non-Volatile)、反映历史变化(提姆e
Variant)的数量集合,用于帮忙管理决策(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,由此在BI的施行过程中,大量出自企业各类管理体系的数据需要搜集和整理,需要数据仓库技术的支撑。

   
面向核心。数据仓库中的数据是按照一定的主题或者说决策援助的需求点举行集体的,一个主旨常常与五个操作型新闻系列相关;

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

   
相对稳定性。数据仓库是不足更新的且随时间而生成的,稳定的数据以只读格式保存,且不随时间变更。

  •     数据挖掘

   
数据挖掘是指从数据库的大度数量中发表出含有的、先前一无所知的并有神秘价值的音讯的进程。作为一种核定襄助过程,它首要按照人工智能、机器学习、情势识别、总计学、数据库、可视化技术等,低度自动化地分析公司的数量,做出归咎性的演绎,从中挖掘出潜在的情势,襄助决策者调整市场策略,减弱风险,做出科学的核定。

  •     ETL

   
透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)即ETL。作为BI/DW(Business
Intelligence)的主干和灵魂,可以坚守统一的规则集成并增强多少的市值,是承受完成数据从数据源向目的数据仓库转化的长河,是履行数据仓库的重要步骤,用户从数据源抽取出所需的数码,经过多少清洗,最终按照优先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。在商家执行BI的长河中,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重大的采纳,专门计划用来辅助复杂的辨析操作,侧重对决策人士和高层管理人士的表决匡助,可以按照分析人士的要求高速、灵活地开展大数据量的复杂性查询处理,并且以一种直观而易懂的花样将查询结果提供给决策人士,以便他们规范领悟公司(集团)的经纪现象,领悟对象的急需,制定正确的方案。

  •     数据可视化技术

   
数据可视化首焦点在借助图形化手段,清晰有效地传达与关系消息。其主导考虑是将数据库中每一个数额项作为单个图元元素表示,大量的数码集构成数据图像,同时将数据的顺序属性值以多维数据的样式表示,可以从不同的维度观看数据,从而对数码举办更尖锐的考察和剖析。在骨子里的商业智能应用中不时以图表、图像、虚拟现实等易为人们所识另外办法展现原有数据间的繁杂关系、潜在新闻以及发展趋势,以便更好地利用所精晓的音信资源。数据可视化的工具紧假设报表类(如JReport,Excel,水晶报表等)和BI分析工具(如BO,BIEE等)。

    BI功能

   
BI软件的最大效劳就是由此对数据的解析为决策协助提供支援。Ganter曾经定义过BI应用的20个功用点,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、查询公布、实时或依照时间的数码得到、高级分析和数码挖掘等。经过综合的分析e-works总计认为一个天下无双的BI产品应有有所的功力点首要不外乎以下多少个方面:

  •     数据管理

   
能从不同的异构系统中获取有价值的多寡,并能轻松实现数量的询问、归集和出口,实现对公司数目标科学管理。

  •     数据解析

   
丰富利用OLAP,Legacy等数码解析技术实现对数码价值的突显,为商家决策提供数据支撑。

  •     集成与开支

   
系统在拥有一级架构的底子上,具有灵活的体系开发和购并性能。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,并能实现同此外功用的高效集成。

  •     可视化的数额显示

   
系统有着报表、仪表盘、实时数据呈现等可视化效用,并遵照个性化需求提高可视化体现的客户体验。

  •     其他个性化效能点

    针对不同集团不同的事体决策需求开发出的局部个性化功效点。

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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,核心功用是扶持集团领悟现状并能预测将来。

    公司绩效管理(EPM,Enterprise Performance
Management)紧要针对同一的、可辨识的KPI(关键绩效目的),对业务绩效举办衡量和剖析,以支撑工作绩效的解析与管理,以业务流程立异为着力,指点用户完善决策过程,使战略实施更加有效。EPM首即使连续战略到计划到实践的长河,监控财务和营业结果与对象的差别并提供分析,驱动公司限制的绩效改进。BI则是贯彻监督、发现、集成、分析、总计、报表、引导、模型、可视化、预测、预警、驱动行动等。由此,可以领会为BI是EPM的辨析平台,两者在应用领域、功效划分、系统协会上都有肯定的异样。

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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 Intelligence)
是指通过应用移动终端设施,使得用户能够随时随地获取所需的业务数据及分析显示,完成独立的辨析与核定应用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着活动选用的推广,公司对此管理软件可“移动”的需要增强急忙,用户逐年希望经过智能手机等运动装备交给数据,并拿到分析报告,实现无处不在、无时不在的实时动态管理,这将给传统BI带来巨大的很快。即使BI厂商对于移动BI的变现形式等地点技术还不够成熟,然则移动BI是不可逃避的发展趋势。

    3.2云计算BI

   
云统计近年来可谓风生水起,但BI领域却鲜有见到云的划痕,原因是多地点的。不过现年几大主流厂商都在云BI上有了或大或小的大方向,这也丰富表达BI市场已经起始选拔云,其中很大一些缘由在于通过漫长探索,BI市场一度充足成熟,BI作为基础运用已经达到了临界点。云效能的强有力、部署的方便,必将带动以云为根基的商业智能在线服务变成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巨头们面对商海的变动起首寻求新的途径建立更高速的作业分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供更为和睦的多少显现形式和优化的客户体验。对于市场用户而言单一而刻板的数量显示形式已经无法满足其要求。

   
传统BI专注于从数据仓库和任何的数据库少校数据转换成信息,再将信息转换成智能,在职能上反复力不从心满意市场客户某些特殊或者说个性化的需要,因而自助式BI的劳动概念现身,所谓自助其实是允许用户自动创造自定义的数据查询艺术,创立情势大概无需考虑数据库等因素。可视化的数码解析手段和自助式BI都是优化客户体验、实现客户个性化需求的,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,也曾经成为软件营销的要紧阵地。社交化BI将铺面数目、社交化网络和搭档、社交媒体的监控与舆论分析结合在一个接纳中,让传统的BI具有了更加和睦的界面,商业智能的工具更具立异性。即使其技术上并不曾重点的改进,其市值也绝非取得商家相对的确认,但足以确信的是这种新的商业智能格局将合作能力带入主题体验中,突显出了BI更多元化的提升空间。纵观近期市面现状,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 大数据融合

   
在数量爆炸的一时,将数据转发为资源是集团梦寐以求的,大数目足以说是真的含义上的将音讯转化为了资源。大数额时代下的商业智能开端融合大数据的使用,大量的BI厂商初步在其数据解析的出品中扩张对大数目处理技术(如Hadoop)的辅助如故内嵌基于对大数额处理技术的解析效益。

    3.6数目即服务

    SaaS
BI可以了然为数据即服务,这种新兴的BI实现情势逐步被用户所接受。SaaS
BI成为大旨很大一部分缘故在于目前传统BI的工具价格不菲,建设的进程也相对复杂,中小集团特别是小集团往往及时留存需求也提心吊胆。反之,SaaS租用形式抱有的低费用高效率的特点正好可以弥补那么些原则的不足,由此拿到许多小集团的尊敬。不过SaaS
BI的模式并不成熟,真正起头使用的店铺并不多,受各地点因素影响短期内客户群不会有太大的滋长,不过这种颠覆性情势的市值是客观存在的,未来的发展前景看好。

    3.7 音讯集成

   
就商业智能的发展趋势而言,经过同各类技能、应用的休戚与共之后,逐渐衍变为一种集团级、跨机构的基础信息体系,可以统一公司相继地点,可以统一公司各项消息连串和消息资源,真正贯彻跨平台,从而实现信息的大集成。将来,商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是此外系统贯彻合龙,系统间的结构化数据能透过BI的保管平台相互调用、可视化,周详提供决策帮助、知识挖掘、商业智能等全部服务,实现集团数字化、知识化、虚拟化,周到提升公司的仲裁能力和商海竞争力。

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写问卷后拿走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

   
随着公司音信化运用的不断深刻,越来越多的商店面临深化应用的题材。音讯化对于决策的协助、对于市场前沿的洞察力成为了新的掘金地。市场上的BI产品良莠不齐,公司在选拔时多次容易境遇宣传的误导,作为集团在增选BI产品的时候理应从集团系统要求、产品性价比、产品效能、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获取http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

 

    5.2 BI软件选型步骤

 

   
在完整了解了BI系统选型的中央思想之后,e-works指出集团选型步骤可参考以下流程举办:

 

    组建BI项目工作团队

 

    明确公司急需,制定详尽的花色对象

 

    分析梳理内部数据,确保数量质地

 

    了解市场BI新技巧及主早产品音讯

 

    确定需要匹配的制品范围并开端接触

 

    目的BI产品,举办察看和评估

 

    确定目的BI产品并进入商务谈判环节

 

   
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

 

6、主流厂商

 

    6.1  SAP

 

   
SAP公司成立于1972年,总部放在德意志沃尔多夫市,是世上最大的铺面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。近年来,全球有120多少个国家的抢先263,000家用户正在运转着 69,700多套SAP软件。财富
500强80%之上的商店都正在从SAP的管住方案中获益。SAP在中外50五个国家有着分支机构,并在多家证券交易所上市,包括悉尼和伦敦证交所。1995年在迪拜业内确立SAP中民公司,并陆续成立了新加坡、都德国首都、厦门分店。

 

    大旨产品

 

    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神速分析数据,以很快得到洞察,提升工作灵活性。借助该软件,公司业务用户将可以以可重新的自助形式访问、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然的 Microsoft Office
环境中更尖锐地开掘作业数据。尽管没有 IT
人士的帮扶,他们也可以轻松地过滤和操作数据,明白发展趋势及非凡,并享受其发现。

 

    产品性状

 

    SAP Lumira

 

   
以可另行的自助情势,更快获得洞察;通过统观全局和深远挖掘详细信息,周密理解业务境况;为复杂性的事务问题即时提供遵照真相的解答,显然加快决策流程;在不扩充IT 部门工作量的状态下,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

 

    对大型数据集举行解析,得到深切的政工洞察;在 Excel
中发觉、相比和预测事务驱动因素;借助嵌入式商务分析,在实时的 PowerPoint
演示文稿中与你的集体分享相互的根本发现;借助内容复用和实时查询响应等措施,分明进步效用;借助内存加速,提升多少解析功用。

 

    典型客户及案例

 

    典型客户:摩森康胜鸡尾酒酿造公司 (Molson Coors)

 

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

    6.2  IBM

    IBM
是天下消息产业领导公司,为中华客户提供超过的的硬件、软件、公司咨询和技艺劳务,助力中国各行业不断更新转型。在过去的
100年,世界经济持续前行,现代科学日新月异,IBM
始终以超前的技巧,特出的治本和独创的制品负责人着音信产业的前行,保证了世界范围内几乎所有行业用户对消息处理的一切需求。IBM
在新中国的开拓进取之旅起初于 1979年。作为全球音讯产业的主脑集团,IBM
在中华革新开放的每一个等级都往日瞻的思索、立异的技巧、深远的经贸了解和诚信的劳务积极性地支撑了华夏各行各业的连忙成长。

    主题产品

    IBM Cognos 商业智能(Business 英特尔ligence)

科技美学,    产品特色

    IBM Cognos Business
Insight通过提供规划、场景建模、实时监察和展望分析等效用扩充了传统的商业智能。利用这一不受限制的商业智能工作空间,人们得以随便思想,随处办公(在办公室里、在旅途中,甚至在脱机状态下)。业务用户可以通过它修改、搜索和构成具有与作业相关的音讯。它是一个立异型商业智能工作空间,它使工效率户能在随机时间段访问几乎拥有项目的数额。它使用户可以透过一个仪表板样式的界面来组装、个性化、分析音信,并与消息举办互动。

    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

    核心产品

    SQL Server

    产品特点

    SQL Server可以动用高性能的 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,而无需购置昂贵的外接程序或高端装备。利用
in-memory 技术,数据服务集团可以实时访问产品数量。

    典型客户及案例

    典型客户: 英特尔、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  香港亦策软件科技有限公司

    6.6  文雅科信息技术(香港)有限公司

    6.7  上海天之华软件系统技术有限责任公司

    6.8  上松花江狸音讯科技有限集团

    6.9  日本首都威数软件有限企业

    6.10 蓝科财务咨询(香港)有限集团

    6.11维也纳思迈特软件有限公司

    6.12 滁州奥威软件科技有限公司

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

    表2公司基本资料(部分)

    表3 产品基本资料(部分)

    表4报价、收费与劳动格局

   
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