文|阿杰说

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

相同年走步1000公里,对于跑步大神或走步运动员来说,可能不过是一个老大没有之跑量,但于一般的普通人来说,还是发生硌难度的。且非说一样年走步1000公里,就说吃咱们养成跑步的习惯,坚持经常跑步,就都休是相同起十分爱之作业了。

1、前言

年年岁岁的新春时时,我们痛定思痛,觉得不能够每天打手机了,不克混日子了,于是立即下宏伟详细的目标计划,写下洋洋洒洒的少格外页,雄心万丈,不拔除楼兰誓不还。内容涉嫌运动、健康保健、阅读、赚钱、升职、情感、家庭、子女教育等各个领域。

   
互联网时代公司数目表现爆发式增长,全面考验着店的数额处理以及剖析能力。面对大容量、多样性、高增长的数据多合作社一再无所适从,除了消耗大量管制以及存储资产外并无吃柜带来真正的价,大量之多寡堆积为商家带来了光辉的挑战。然而数据就渗透及了商家内外各个圈,因此想只要打大的店家数量遭到“掘金”就非得来信息化下强有力的支撑。

然这种从了鸡血的状态,也就只三少天,最多一两到,就返回原先的生轨迹,该干嘛干嘛去矣。等及岁末,又回想这从,于是,把上次底计划原封不动地用过来,把务求一律跌再降低,稍做修改,改头换面,最后把2017年变动化了2018年。只坚持了三天,继续睡觉,又上了生一个恶性循环……

   
近年来很数据、云计算、移动采用、社交等新兴技术风靡世界,技术的创新以及环境之秋与了公司在信息化运用上重复多元化的挑选。随着中国制商店信息化以之不断深入,在营业务管理精益的又,信息化对决策的支持、对于市场前沿的洞察力成为了更多号强化应用之可行性。根据Gartner数据,2013年全球商务智能(Business
Intelligence, BI)与析软件(包括BI平台,企业绩效管理CPM套件,分析应用以及进步的分析方法)营收总计达到144亿美元,与2012年的133亿美元相比,增长8%。2013年中国区商务智能和析软件总营收达到11亿7主580万首位,较2012年增长13.5%。2014年吧,商务智能进入了一个基础性变革阶段,根据Gartner
2015年BI魔力象限研究告诉显示,商业智能剖析市场刚刚处在全面过渡时期。大多数局都于甄选新一代数据挖掘工具或交互式分析平台。尽管市场小幅减缓,但是多年来号要求一直保持稳定。

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目前华BI市场仍旧存在重重休明朗的元素,技术层面为闹多混沌的远在,细分市场之发展趋势也存老死的区别,随着大数量、移动等使用之普及,以及海量的数额还加快了BI的革命。因此,企业在选取BI产品的当儿要梳理出鲜明的思路,找到满足要求的熨帖产品。为这,e-works本在客观、中立、公正的尺度,发布商业智能(BI)选型手册,分析BI软件选型的要领和步骤,介绍主流BI软件之为主作用跟成品特色,为科普企业进行BI软件选型提供指南。

实际有时分,不是我们没有定性,没有动力,没有对象,而是我们所以擦了办法。

2、商业智能(BI)概述

当咱们所列的计划中,据统计,80%以上集中在活动、减肥及阅读上,而倒,50%而且集中在飞步上。

    2.1  BI的内涵

飞步是社会风气上太简易,最管用,最节省的移位,优点太多尽多,缺点最少太少。它能减肥瘦身,保持正规,还能够砥砺意志,这个不要多说,几乎人人都了解,所以跑步就成为了人们的移动首选。

   
来自维基百科的解说是:“商业智能,又如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、数据挖掘和数量表现技术进行数据解析为贯彻商业价值。”
BI并无是最近才有新兴名词,早以1996年Gartner
Group的霍华德·雷斯内尔(Howard
Dresner)就既提出,并定义其也平像样由数据仓库(或数量会)、查询表、数据解析、数据挖掘、数据备份和还原等局部组成的、以助企业决策为目的技术和用。

而,跑步而也是世界上最干燥,最磨炼人耐性的移位。一个人跑10公里,就设夹下面轮番前更换1万步,在当时一个小时之时刻内,就再也这么一个动作。如果一致完善又走上只三四次于,想转,是不是出接触头皮发麻?

   
在打听概念的又务必正确理解商业智能的内蕴,e-works认为,BI的内蕴在于回顾过去、总结现在和展望未来。即首先要告诉企业领导人员已经有了呀工作?结果如何?其次会报告管理者发生这些结果的切实可行由是什么,该行使何种政策解决?再则是语管理者企业以可预见的未来见面发出什么?于斯而还会实时的告诉管理者企业方产生啊事情,完成的进度情况怎么样,是否落实了既定目标,是否需要就调整政策?只有明确了这些题目才会从根本上理解BI。

众之政工,在一如既往开经常谁都非会见适应,尤其是动,人毕竟有抗拒和懒的心理,不是出句话说:除了懒惰,任何的惯都设培为?可是,跑步的惯难养归难养,仍时有发生多的先烈们继承,填满了往成功的程,这是盖坚持跑步的习惯确实是最为好了,所以会引起无数视死如归竞折腰。

    2.2  BI的价值

本人当跑步路上都用了一定量年多之日,通过跑,我转了极端多尽多,可以说,跑步彻底地改了自我之人生。

   
经过长年累月信息化的促进,企业内部积累了各种源不同业务部门的多少。这些混乱的数据给柜带动了酷可怜的赘:

从220斤的胖子,减肥到肌肉男,曾经连续300龙每日坚持跑,不管刮风还是下雨,严寒还是酷热,我还跑在途中。到今日,我几还是坚持每日跑步,跑步就成为了自家在的同样片,成了本人生之一律部分。只要走起,所有的痛,压力,沮丧,不快,瞬间都见面起我之体内被赶出去。

  •     企业数据爆发式井喷,数据存储的硬件成本导致IT负累;
  •     数据存储在不同之动体系受到,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了数据获得、管理、分析的难度;
  •     企业数据列复杂多样,多呢无结构化数据,管理及挖掘的难度非常;
  •     传统老旧的数量见形式无法适应现代化企业管理要求;
  •     企业战略调整缺乏有力之数量支持。

本身爱好跑步,我好向跑在身之旅途及,直到我飞无动的那无异上。

   
尽管不断充实的多寡为铺之管理造成了不小之困扰,然而最中心的题目虽是在乎这些复杂的数据还无还能叫信息,不克也公司所用。身处激烈竞争环境的柜面对海量的数量与日益增多的数码管理资本,更期望能够察觉数的商业价值。BI软件的价在那通过技术手段从店铺相继应用系统的繁杂数据被领到出有因此底数量并开展对的盘整,以保证数据的不错和一致性,并与过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load),的经过,合并到一个机关数据会或商店的数据仓库中,在此基础及应用恰当的BI工具,
针对不同需求开展多维数据解析及打,并由此可视化手段将结果定期或者施行展示受有关人口,最终为公司决策提供支持,达到辅助商家利润增利、规避风险、提升效果以及竞争力的目的。

另外的习惯,一开始多都是带点勉强,但勉强成习惯,习惯成自然,自然以后它就会成你大脑受到之同一片,你便见面顺速滑道轻松滑行了。

  2.3  BI的关键技术及效果

脚的这种方法,可以要您当同样年内走步1000公里,并且毫不费力,因为我虽是它们的受益者。

    BI关键技术

管您定下的跑动目标是略,1000公里,500公里,甚至就出200公里都尚未关系,只要以这个措施,都灵验的。

   
商业智能的关键技术主要概括:数据仓库(数据会)、数据挖掘、ETL(数据的提、转换和加载)、联机分析处理
(OLAP)、数据可视化技术等。

并非遗忘了,几年前,Facebook的精兵扎克伯格给协调定下每天蒸发步一英里的靶子,而且提前完成了。不要小看每天走步一英里,要想真正地坚持下去,也非是同样项大容易的事。但倘若坚持下去,它可以拉动为一个总人口巨大的变动。

  •     数据仓库(数据会)

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    数据仓库(Data Warehouse)之父比尔·恩门(Bill
Inmon)在1991年问世的“Building the Data
Warehouse”(《建立数据仓库》)一书写中所提出的概念:“数据仓库(Data
Warehouse)是一个面向主题的(Subject
Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定性之(Non-Volatile)、反映历史变迁(Time
Variant)的数集合,用于支持管理决策(Decision Making
Support)。”数据仓库技术是以有效之拿数据并及联合的环境中以提供决策型数据看,因此在BI的行进程遭到,大量来公司各种管理体系的数要募和整,需要数仓库技术之支撑。

扎克伯格于天安门面前跑步

   
面向主题。数据仓库中之多少是依照一定之主题或者说决策支持的需求点进行集团的,一个主题通常和大多独操作型信息体系相关;

咱们之所以1000公里举例吧。

   
数据并。数据仓库的数量发生来于分散的操作型数据,将所待数由本的多寡中抽取出来,进行加工与集成,统一和综合之后进入数据仓库;

假若我们想如果在2018年走步1000公里,一年是12单月,就是说每个月只要跑步100公里,一年是50独周,每周就要跑20公里,每天只有需要跑步3公里,就可以做到同样年走步1000公里之目标了。这给目标分解,是休是特别粗略?

   
相对安静。数据仓库是不行更新的且仍日如果别之,稳定的多寡因单纯念格式保存,且非按照时间转移。

若果每天跑步3公里,每天坚持,一年即可以死轻松地飞了1000公里。如果您的对象是500公里,那么每天减半,只要跑1.5公里实施了。每天1.5里,而且于非待追求速度的事态下,只需要12分钟而已,比走有些快一些的进度还施行,要懂还缓缓的奔走吧于重新抢的走步所消耗的会量多得多。

  •     数据挖掘

或未可知一鼓作气跑下来怎么处置?跑跑活动活动总可以吧?慢慢地就是能够跑了。不要忘记了,Facebook的大兵扎克伯格的对象就是是每日走步1英里,一英里就是1.6公里,他是社会风气上最忙碌之人头之一,他每天都使忙在盈利,要懂得家赚钱而因为亿吗单位之。结果到了7月15日,他即把全年每天蒸发步1英里的计划好了。

   
数据挖掘是因自数据库的大气多少遭到披露出含有的、先前不为人知的连发出黑价值的信之过程。作为同一种核定支持过程,它根本基于人工智能、机器上、模式识别、统计学、数据库、可视化技术相当,高度自动化地剖析公司之多少,做出归纳性的演绎,从中挖掘有黑的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出对的核定。

眼前美国管奥巴马也忙碌吧,人家也克坚称几十年如一日地走步。

  •     ETL

《奥巴马及扎克伯格都能够召开,而我们也无工夫?》

   
透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load)即ETL。作为BI/DW(Business
Intelligence)的中坚与灵魂,能够按照统一的平整集成并提高多少的价,是承受好多少从数据源向目标数据仓库转化的过程,是履行数据仓库的要紧步骤,用户从数据源抽取产生所待的数码,经过数清洗,最终仍事先定义好之数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。在铺子实行BI的进程被,ETL面临的极致深挑战是接收数据时其源数据的异构性和低质量。

所以说,只要您想跑,就到底会起日,有力量,有标准,不管刮风还是下雨,不管严寒还是火热,不管出差或者忙,你总会坚持走;但如果您切莫思量跑,你便连续没工夫,没能力,没条件,刮风下雨,天冷天暖,天来雾霾,地起尘土,都见面变成非飞的说辞。

  •     联机分析处理 (OLAP)

每日跑步1.5公里,一年尽管能走500公里;每天蒸发步3公里,一年就跑1000公里,拥有一个吓身板,一个好习惯,一栽坚持力,一种植成就感,岂不是如出一辙起很方便的工作?

   
联机分析处理(OLAP)系统是数据仓库系统最紧要的采取,专门计划用来支持复杂的分析操作,侧重针对决策人员和高层管理人员的仲裁支持,可以依据分析人员的要求速、灵活地开展大数据量的复杂查询处理,并且为同样栽直观而易懂的花样拿查询结果提供给决策人员,以便他们规范掌握公司(公司)的营现象,了解对象的需要,制定科学的方案。

翻开我2018年的对象,第三码活动这同一棚里自己形容的凡:

  •     数据可视化技术

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数据可视化主要旨在借助图形化手段,清晰有效地传达与联络信息。其主导思想是拿数据库被每一个数目项作为单个图元元素表示,大量之数码集构成数据图像,同时以数据的各个属性值以多维数据的款型表示,可以打不同的维度观察数据,从而对数码开展更深切的观测与剖析。在骨子里的商业智能应用被时常因为图片、图像、虚拟现实等容易乎人人所识别的法门呈现原有数据之中的纷繁关系、潜在信息及发展趋势,以便更好地利用所左右的消息资源。数据可视化的工具要是报表类(如JReport,Excel,水晶报表等)和BI分析工具(如BO,BIEE等)。

自我之2018年的倒目标

    BI功能

若果严格按计划去举行,1000公里的靶子自然会促成。其实,1000公里对于自身当下的气象来说,是一个比保守的对象,但目标定要自然得生弹性,稍微逊色一些优化高一些,因为这样的话压力会少一点,也生只缓和的退路,如果一定得极其胜了,可能会见因为意外状况及不交预期使发生沮丧心理,就比较易于放弃。

   
BI软件的绝老功效就是是由此对数据的分析也决策支持提供增援。Ganter曾经定义过BI应用的20只功能点,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、查询发布、实时或根据时间之多寡获得、高级分析以及数量挖掘等。经过综合的分析e-works总结道一个独立的BI产品应有所的效用点重要包括以下几独面:

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  •     数据管理

2018年率先到家计划就情况

   
能起不同之异构系统受到获取有价的数据,并能自在实现数据的查询、归集和输出,实现对合作社数目的科学管理。

齐图是自我在2018年率先完美活动完情况,每一样件我都超额完成。因为每天上班我还骑行,所以骑行没列在里面。可以看出腹部运动,力量运动与跑活动等。在当下同全面里,周五为有事没有走,我本周跑共6天,有时跑了一两公里,有时跑了五六公里,有时跑了10公里,最后本周齐走步38.57公里,超过了每周20公里之跑量。

  •     数据解析

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充分利用OLAP,Legacy等数解析技术实现对数据价值的显现,为合作社决策提供数据支撑。

2018年首先圆跑步38.57公里

  •     集成与开发

君看,我若每周还完成到计划,那么连下去的日子里,只要坚持重做这个动作就能成就月计划100公里,每月还能够坚称,那么年计划1000公里就能够轻轻松松做到了。就这么简单,这给目标分解法。而且趁机跑量的多,从理论及吧,我跑步的难度会随地下降,因为跑步我曾非常适应了,所以只要自己不受伤,每天的跑量就可能会见越来越多。

   
系统在有一流架构的根底及,具有灵活的系开发与购并性能。在架设、元数据管理、数据迁移、规则流程等还能开展个性化的出,并会实现和其它职能的长足集成。

我发个对象老孙,已经年了四十,没有啊活动基础,他初步跑就抢半独月了。他平常之劳作不行忙碌,可以说连轴转。

  •     可视化的多少展示

外每天晚上八九点钟,约了外的几乎单街坊一块跑步1公里,也无多走,也多蒸发,正好1公里,跑了晚回家该干嘛干嘛去。

   
系统具有报表、仪表盘、实时数据显示等可视化功能,并依据个性化需求提升可视化展示的客户体验。

1公里很自在,可以快跑,可以舒缓跑,聊着天无限多10分钟搞定,也无见面挥发得首大汗珠必须洗澡,轻松到还摸不顶理由放弃。

  •     其他个性化功能点

今昔老孙每天走步1公里已经上瘾了,没有同上中断了。

    针对不同企业不同的事情决策需要开发出之一对个性化功能点。

祝愿老孙和外的近邻曹的人更是深!

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希冀1 典型BI系统架构

自今天跑很开心,因为我了解,我每走步1公里,就去自己之目标提高了平步,就去自己的靶子即了相同步,这叫减法法则。

    BI与BA、绩效管理

此前跑步道走同一公里两公里都大麻烦的,但现行为此减法,每走同一步路,剩下的量就少一些,离目标虽将近平步,越坚持越觉得放松,越坚持越觉得喜欢。把跑步变成一起高兴的业务,享受中,怎么会苦逼平地无甘于跑步吧?

    业务分析≠商业智能,BA(Business
Analysis)即工作分析,核心功能是支援企业了解现状并能预测未来。

因此这种减法法则,我当即无异圆满里真的是愉悦地奔,有时在路上走在移动方,就走上一两公里,虽然非多,但如坚持这样做,剩下的跑量就逐渐减少,即使蜗行牛步,只要不断坚称,也终究能够抵达终点。

    企业绩效管理(EPM,Enterprise Performance
Management)主要针对同的、可甄别的KPI(关键绩效指标),对作业绩效进行衡量与剖析,以支持工作绩效的剖析及治本,以业务流程改进为骨干,指导用户完善决策过程,使战略实施更加使得。EPM主要是连连战略暨计划到实施之历程,监控财务与运营结果与对象的差距并提供分析,驱动公司限制的绩效改善。BI则是落实监督、发现、集成、分析、计算、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、功能分、系统布局上还生强烈的差别。

从思想及吧,人的心理会是欢乐的,因为压力越来越少了哟。现在,我曾经拿跑步当作自己之一样片段了,随时随地以跑,充满激情在走,快快乐乐在跑。

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倘一个人做同桩业务,他是好的,他是喜的,那么还需要去刻意坚持为?我思念答案就大强烈了,他会见那个享受者历程。

祈求2  BI与BA、绩效管理
 

如自我,每天都以分享在跑的斯高兴过程。

3、商业智能(BI)技术发展趋势

(END)

    3.1 移动BI

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    移动BI(Mobile Business Intelligence)
是乘通过采取移动终端装备,使得用户会随时随地获取所急需的事情数据以及分析展现,完成独立的辨析及仲裁用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着移动使用之普及,企业对管理软件可“移动”的需求增长很快,用户逐年希望经过智能手机等活动装备交给数据,并获取分析报告,实现无处不在、无时不以的实时动态管理,这将为风BI带来巨大的高效。尽管BI厂商对于移动BI的呈现形式等方面技术还不够成熟,但是移动BI是不足逃避的发展趋势。

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    3.2云计算BI

   
云计算近年来可谓风生水从,但BI领域却美味有见到云的痕迹,原因是差不多地方的。但是现年几乎大主流厂商都当云BI上闹矣或大或小的大势,这为充分说明BI市场一度开接纳云,其中很挺片段因在于通过长期探索,BI市场就非常成熟,BI作为基础运用都高达了临界点。云功能的强劲、部署之省事,必将带动为言也底蕴之商业智能在线服务变成新的商业智能部署的主流方向。

    3.3而视化数据以及自助式BI

   
早在2013年可视化BI就已初现端倪,BI巨头们给商海之转始谋求新的路子建立重速的事体分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供越来越和睦的多少显现形式与优化的客户体验。对于市场用户而言单一而死的数额显示形式都休能够满足该要求。

   
传统BI专注于从数据仓库和外的数据库中将数据易成信息,再将信息变换成为智能,在效能上数心有余而力不足满足市场客户某些特殊或者说个性化的需求,因此自助式BI的劳动概念出现,所谓自助其实是允许用户自行创建于定义之数据查询艺术,创建方式简单无需考虑数据库等元素。可视化的多少解析手段及自助式BI都是优化客户体验、实现客户个性化需求的,将凡鹏程一段时间的助益,值得期待。

    3.4社交化BI

   
社交的热度还以频频的升温,也都改成软件营销之重点阵地。社交化BI将店数、社交化网络及协作、社交媒体的监察和舆论分析结合在一个采取中,让传统的BI具有了更协调之界面,商业智能的工具又富有创新性。尽管其技术及并没有重点的改造,其价吗并未沾企业绝对的认可,但好确信的是这种新的商业智能模式将搭档能力带入核心体验中,呈现出了BI更多元化的前行空间。纵观目前市场现状,总体来说社交化BI仍处于一个探索期,但前景不容忽视。

    3.5 大数量融合

   
在数量爆炸的一代,将数据转发为资源是商家梦寐以求的,大数额好说凡是确实意义及之用消息转化为了资源。大数量时下的商业智能开始融合大数量的利用,大量底BI厂商开始当其数额解析的活遭加进对生数目处理技术(如Hadoop)的支持或内嵌基于对充分数额处理技术之分析功能。

    3.6数目就是服务

    SaaS
BI可以知道吧数据就服务,这种新兴之BI实现方式逐步为用户所承受。SaaS
BI成为问题十分非常组成部分原因在目前风BI的家伙价格不菲,建设的长河为相对复杂,中小企业特别是小企业往往就留存需求吗害怕。反之,SaaS租用模式有的不如费用高功能的特色正好可以弥补这些规则的贫乏,因此获不少小企业的推崇。但是SaaS
BI的模式并无成熟,真正开始使用的公司并无多,受各国地方因素影响短日外客户多匪见面时有发生最可怜之增强,但是这种颠覆性模式的值是客观存在的,未来之发展前景看好。

    3.7 信息并

   
就商业智能的发展趋势而言,经过以及各种技术、应用之休戚与共后,逐步演变为同种植企业级、跨机构的底蕴信息体系,可以合企业相继位置,可以合企业各项信息体系与消息资源,真正落实跨平台,从而实现信息之好集成。未来,商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是其它系统实现合龙,系统之中的结构化数据能经过BI的田间管理平台相互调用、可视化,全面提供决策支持、知识挖掘、商业智能等完全服务,实现企业数字化、知识化、虚拟化,全面升级公司的决定能力与市场竞争力。

4、商业智能(BI)市场概览

   
随着BI市场之日渐成熟,很多厂商还活跃于商业智能领域。表1吗即市场达成的BI厂商列表(部分)。

   
表详情(略),查看完版本选型报告要于填写问卷后取http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

5、商业智能(BI)系统选型要点和步骤

    5.1 BI软件之选型要点

   
随着企业信息化应用之不断深入,越来越多的店家面临深化应用之问题。信息化对决策的支持、对于市场前沿的洞察力成为了初的掘金地。市场上之BI产品鱼龙混杂,企业以挑选时多次容易被宣传的误导,作为企业在选BI产品的时该于店系统要求、产品性价比、产品效果、把握如下要点,以资鉴别。

    详情(略),查看完版本选型报告要于填写问卷后拿走http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

 

    5.2 BI软件选型步骤

 

   
在整了解了BI系统选型的要义之后,e-works建议企业选型步骤可参看以下流程展开:

 

    组建BI项目工作团队

 

    明确公司要求,制定详细的路对象

 

    分析梳理中数据,确保数据质量

 

    了解市场BI新技巧与主流产品信息

 

    确定需要匹配的出品范围并开始接触

 

    目标BI产品,进行观察与评估

 

    确定目标BI产品并进入商务谈判环节

 

   
详情(略),查看完版本选型报告呼吁以填充问卷后取得http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

 

6、主流厂商

 

    6.1  SAP

 

   
SAP公司建立被1972年,总部在德国沃尔多夫市,是中外最为酷的店管理和协同化商务解决方案供应商、全球第三很独立软件供应商。目前,全球有120几近单国家之逾
263,000小用户在周转在 69,700几近套SAP软件。财富
500胜似80%之上之商店还正在从SAP的田间管理方案中低收入。SAP在全球50多只邦拥有分支机构,并以多家证券交易所上市,包括法兰克福和纽约证交所。1995年以北京市规范建立SAP中国公司,并陆续建立了上海、广州、大连子公司。

 

    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速分析数据,以快速获得洞察,提高工作灵活性。借助该软件,企业业务用户将会以可重复的自助方式访、转换与可视化数据。

 

    SAP BusinessObjects Analysis

 

    借助 SAP 的多维数据解析软件,业务分析师可以当熟悉的 Microsoft Office
环境遭到再深刻地开掘作业数据。即使没 IT
人员之赞助,他们为能轻松地过滤和操作数据,掌握发展趋势及非常,并享受其发现。

 

    产品性状

 

    SAP Lumira

 

   
以可另行的自助方式,更快得到洞察;通过统观全局和深入开掘详细信息,全面掌握业务状况;为复杂性的政工问题虽经常提供基于事实的解答,显著加速决策流程;在匪增加
IT 部门工作量的情景下,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

 

    对大型数据集进行解析,获得深入之业务洞察;在 Excel
中发现、比较和展望事务让因素;借助嵌入式商务分析,在实时的 PowerPoint
演示文稿中及你的组织分享彼此的首要发现;借助内容复用和实时查询响应等措施,显著提高效率;借助内存加速,提高数据解析效率。

 

    典型客户和案例

 

    典型客户:摩森康胜啤酒酿造公司 (Molson Coors)

 

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

    6.2  IBM

    IBM
是环球信息产业领导企业,为神州客户提供领先的底硬件、软件、企业咨询与技能劳务,助力中国列行业频频更新转型。在过去之
100年,世界经济持续进步,现代对日新月异,IBM
始终为超前的艺,出色之军事管制和独创的成品负责人着消息产业之上扬,保证了社会风气范围外几乎有行业用户指向信息处理的满需求。IBM
在新中国之进化之一起由开始为 1979年。作为全球信息产业的首领企业,IBM
在神州改革开放之各一个阶段都因为前瞻的思辨、创新的技术、深刻的经贸理解以及诚信之服务积极性地支撑了中华各行各业的短平快成长。

    核心产品

    IBM Cognos 商业智能(Business Intelligence)

    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职能扩展了风的商业智能。利用这同一免深受限制的商业智能工作空间,人们可随意思想,随处办公(在办公里、在旅途中,甚至以脱机状态下)。业务用户可透过其修改、搜索和组合有与作业相关的音讯。它是一个创新型商业智能工作空间,它使工作用户会以任意时间段访问几乎所有类型的数量。它一旦用户会通过一个仪表板样式的界面来组装、个性化、分析信息,并跟信进行相互。

    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

    核心产品

    SQL Server

    产品特点

    SQL Server可以运用高性能的 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死数据解决方案,而随便需购买昂贵的外接程序要高端装备。利用
in-memory 技术,数据服务公司可以实时访问产品数量。

    典型客户与案例

    典型客户: AMD、艾美特、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  上海也策软件科技有限公司

    6.6  文雅科信息技术(上海)有限公司

    6.7  北京天之华软件系统技术有限责任公司

    6.8  上海河狸信息科技有限公司

    6.9  上海威数软件有限公司

    6.10 蓝科财务咨询(上海)有限公司

    6.11广州思迈特软件有限公司

    6.12 珠海奥威软件科技有限公司

   
其他厂商详情(略),查看完版本选型报告要以填充问卷后获得http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

    表2企业基本资料(部分)

    表3 产品基本资料(部分)

    表4报价、收费及劳动模式

   
详情(略),查看完版本选型报告呼吁以填充问卷后获得http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html