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

   
互联网时代公司数目表现爆发式增长,周详考验着商家的多寡处理和剖析能力。面对大容量、多样性、高增长的数量很多公司一再无所适从,除了消耗大量管制和存储基金外并没有给商家带动真正的价值,大量的数量堆积给集团带来了高大的挑衅。然则数据已经渗透到了集团内外各样层面,由此想要从庞大的小卖部数据中“掘金”就必须有信息化行使强有力的支撑。

   
最近大数量、云统计、移动使用、社交等新兴技术风靡全球,技术的革新以及环境的多谋善算者给予了公司在信息化应用上更多元化的抉择。随着中国制作商厦新闻化应用的不断深远,在谋求业务管理精益的同时,信息化对于决策的支撑、对于市场前沿的洞察力成为了越来越多公司强化应用的动向。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)营收总结达到144亿法郎,与二零一二年的133亿先令相比,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年来说,商务智能进入了一个基础性变革阶段,按照Gartner
2015年BI魔力象限探讨告诉突显,商业智能分析市场正处在周详过渡时期。大多数小卖部都在增选新一代数据挖掘工具或者交互式分析平台。尽管市场增幅减缓,不过多年来店铺需求一直保持安定。

   
近来中国BI市场仍然存在重重不明朗的要素,技术层面也有很多混沌之处,细分市场的发展趋势也存在很大的差别,随着大数目、移动等使用的普及,以及海量的多少都加快了BI的变革。因而,集团在接纳BI产品的时候需要梳理出明显的思绪,找到满足急需的恰当产品。为此,e-works本着创设、中立、公正的规则,发表商业智能(BI)选型手册,分析BI软件选型的要领及步骤,介绍主流BI软件的大旨成效和产品特色,为科普公司拓展BI软件选型提供指南。

2、商业智能(BI)概述

    2.1  BI的内涵

   
来自维基百科的诠释是:“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、数据挖掘和数码显现技术拓展数量解析以贯彻商业价值。”
BI并不是目前才有的新兴名词,早在1996年Gartner
Group的霍华德(Howard)·雷斯内尔(内尔)(霍华德(Howard)(Howard)Dresner)就早已提出,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、以赞助公司决策为目标技术及使用。

   
在打听概念的还要务必正确通晓商业智能的内涵,e-works认为,BI的内蕴在于回顾过去、总结现在和展望未来。即首先要告诉公司决策者已经发生了什么业务?结果如何?其次会报告管理者爆发那一个结果的求实原因是何等,该使用何种政策解决?再则是报告管理者集团在可预见的前日会发出什么?于此同时仍可以实时的告知管理者集团正在爆发哪些事情,完成的进度情状咋样,是否实现了既定目的,是否需要立刻调整策略?只有明确了这么些问题才能从根本上了然BI。

    2.2  BI的价值

   
经过多年音信化的推进,集团内部积累了各样来自不同业务部门的多寡。那些混乱的数据给合作社带动了很大的麻烦:

  •     公司数量爆发式井喷,数据存储的硬件成本导致IT负累;
  •     数据存储在不同的运用系列中,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了数量拿到、管理、分析的难度;
  •     集团数据类型复杂多样,多为非结构化数据,管理和挖掘的难度大;
  •     传统老旧的多少显现形式无法适应现代化集团管理要求;
  •     公司战略性调整缺少有力的数目帮助。

   
即便不断追加的数量给合作社的保管造成了不小的麻烦,可是最核心的问题则是介于这个复杂的数额还不都能称之为信息,无法为公司所用。身处激烈竞争条件的铺面面对海量的数目以及日益增添的数额管理资本,更希望可以发现数目的商业价值。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码并开展科学的整治,以保证数据的不利和一致性,并同过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),的历程,合并到一个机关数据集市或商店的数据仓库中,在此基础上接纳得当的BI工具,
针对不同需要开展多维数据解析和发掘,并因而可视化手段将结果定期或进行呈现给有关人口,最终为公司决策提供帮忙,达到救助商家净利润增利、规避风险、提高效益和竞争力的目的。

  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首要概括: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·恩门(比尔(Bill)Inmon)在1991年出版的“Building the Data
Warehouse”(《建立数据仓库》)一书中所提议的概念:“数据仓库(Data
Warehouse)是一个面向核心的(Subject
Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(提姆(Tim)e
Variant)的数额集合,用于辅助管理决策(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的实践过程中,大量出自公司各种管理种类的数目需要搜集和整理,需要数据仓库技术的支撑。

   
面向主题。数据仓库中的数据是按部就班一定的大旨或者说决策帮忙的需求点进行集体的,一个核心通常与两个操作型音讯序列相关;

   
数据集成。数据仓库的数量有来自于分散的操作型数据,将所需数据从原来的数码中抽取出来,举行加工与集成,统一与综合之后进入数据仓库;

   
相对稳定性。数据仓库是不可更新的且随时间而变化的,稳定的数码以只读格式保存,且不随时间转移。

  •     数据挖掘

   
数据挖掘是指从数据库的大量数目中宣告出含有的、先前不为人知的并有暧昧价值的信息的过程。作为一种核定扶助过程,它根本基于人工智能、机器学习、情势识别、总计学、数据库、可视化技术等,低度自动化地剖析集团的数额,做出归咎性的推理,从中挖掘出潜在的情势,援救决策者调整市场策略,收缩风险,做出正确的决策。

  •     ETL

   
透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)即ETL。作为BI/DW(Business
AMDligence)的着力和灵魂,能够按照统一的条条框框集成并提升数据的市值,是负责完成多少从数据源向目标数据仓库转化的过程,是实践数据仓库的重点步骤,用户从数据源抽取出所需的数量,经过数据清洗,最终遵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。在集团实施BI的过程中,ETL面临的最大挑战是接收数据时其源数据的异构性和低质地。

  •     联机分析处理 (OLAP)

   
联机分析处理(OLAP)系统是数据仓库系统最着重的选择,专门计划用来帮助复杂的分析操作,侧重对决策人员和高层管理人士的裁定补助,可以遵照分析人士的要求高速、灵活地拓展大数据量的繁杂查询处理,并且以一种直观而易懂的格局将查询结果提供给决策人员,以便他们规范理解公司(公司)的经纪现象,领会对象的急需,制定科学的方案。

  •     数据可视化技术

   
数据可视化首主题在借助图形化手段,清晰有效地传达与联络音讯。其主导考虑是将数据库中每一个数量项作为单个图元元素表示,大量的数目集构成数据图像,同时将数据的各种属性值以多维数据的样式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数码举办更深切的观赛和剖析。在事实上的商业智能应用中时时以图片、图像、虚拟现实等易为人们所识此外点子表现原有数据间的纷繁关系、潜在消息以及发展趋势,以便更好地行使所主宰的音讯资源。数据可视化的工具根本是报表类(如JReport,Excel,水晶报表等)和BI分析工具(如BO,BIEE等)。

    BI功能

   
BI软件的最大职能就是经过对数据的剖析为决策扶助提供帮衬。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、可视化开发条件、数据迁移、业务规则、协同工作流、报表、仪表盘、查询发表、实时或依照时间的多寡得到、高级分析和数据挖掘等。经过综合的分析e-works总计认为一个特出的BI产品应有具有的效用点重要包括以下多少个方面:

  •     数据管理

   
能从不同的异构系统中取得有价值的数量,并能轻松实现数量的查询、归集和出口,实现对集团数目标科学管理。

  •     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显现,为铺面决策提供数据支撑。

  •     集成与开发

   
系统在颇具一级架构的根基上,具有灵活的连串开发和合并性能。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支付,并能实现同其他效率的神速集成。

  •     可视化的数目体现

   
系统有着报表、仪表盘、实时数据显示等可视化功效,并依照个性化需求提升可视化显示的客户体验。

  •     其他个性化成效点

    针对不同商家不同的事务决策需要开发出的一些个性化效用点。

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,核心职能是协理公司了然现状并能预测将来。

    公司绩效管理(EPM,Enterprise Performance
Management)重要针对同一的、可识其它KPI(关键绩效目标),对作业绩效举办衡量和剖析,以帮助工作绩效的剖析与治本,以业务流程立异为主旨,指点用户完善决策过程,使战略实施更加可行。EPM紧倘使连接战略到计划到执行的经过,监控财务和营业结果与目的的异样并提供分析,驱动集团限制的绩效改正。BI则是实现监控、发现、集成、分析、统计、报表、指引、模型、可视化、预测、预警、驱动行动等。因而,可以理解为BI是EPM的分析平台,两者在应用领域、功效区划、系统布局上都有强烈的出入。

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)
是指通过行使移动终端设施,使得用户可以随时随地获取所需的工作数据及分析展现,完成独立的剖析与核定应用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着活动应用的普及,公司对于管理软件可“移动”的需求增长急速,用户渐渐希望经过智能手机等运动设备交给数据,并取得分析报告,实现无处不在、无时不在的实时动态管理,这将给传统BI带来巨大的短平快。即使BI厂商对于移动BI的变现模式等方面技术还不够成熟,可是移动BI是不可规避的发展趋势。

    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。可是现年几大主流厂商都在云BI上有了或大或小的矛头,这也就算表达BI市场早就上马选取云,其中很大片段原因在于通过漫长探索,BI市场早已不行成熟,BI作为基础运用已经达标了临界点。云效能的兵不血刃、部署的省心,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趋势。

    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先导寻求新的路线建立更高效的工作分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供更为和睦的数码显现格局和优化的客户体验。对于市场用户而言单一而刻板的多少呈现格局已经无法满意其要求。

   
传统BI专注于从数据仓库和其它的数据库大校数据转换成音讯,再将消息转换成智能,在功能上多次不能满意市场客户某些特殊或者说个性化的要求,由此自助式BI的劳务概念出现,所谓自助其实是同意用户自行创造自定义的多少查询艺术,创制形式大概无需考虑数据库等元素。可视化的数据解析手段和自助式BI都是优化客户体验、实现客户个性化需要的,将是未来一段时间的助益,值得期待。

    3.4社交化BI

   
社交的光热还在不停的升温,也一度变为软件营销的机要阵地。社交化BI将商店数量、社交化网络和合作、社交媒体的督查与舆论分析结合在一个施用中,让传统的BI具有了尤其融洽的界面,商业智能的工具更具革新性。虽然其技术上并不曾首要的改制,其价值也从不拿走公司绝对的认可,但足以确信的是这种新的商业智能情势将搭档能力带入核心体验中,展现出了BI更多元化的腾飞空间。纵观如今市面现状,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 大数额融合

   
在数据爆炸的一时,将数据转发为资源是商家梦寐以求的,大数量足以说是真的含义上的将消息转化为了资源。大数额时代下的商业智能开首融合大数据的采纳,大量的BI厂商初叶在其数据解析的出品中扩张对大数目处理技术(如Hadoop)的匡助依旧内嵌基于对大数据处理技术的分析功效。

    3.6数码即服务

    SaaS
BI能够知道为多少即服务,这种新兴的BI实现模式逐步被用户所接受。SaaS
BI成为问题很大一部分缘故在于近日观念BI的工具价格不菲,建设的历程也针锋相对复杂,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租用形式抱有的低费用高效率的风味正好可以弥补那一个条件的缺乏,由此得到广大小集团的偏重。不过SaaS
BI的形式并不成熟,真正开首选择的合作社并不多,受各地点因素影响短期内客户群不会有太大的增高,可是这种颠覆性形式的价值是客观存在的,将来的发展前景看好。

    3.7 音信集成

   
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,逐步演化为一种集团级、跨机构的功底消息连串,可以统一集团相继地方,可以统一公司各种消息系列和新闻资源,真正兑现跨平台,从而实现消息的大集成。未来,商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是其余系统实现合龙,系统间的结构化数据能经过BI的管制平台相互调用、可视化,周全提供决策匡助、知识挖掘、商业智能等一体化服务,实现集团数字化、知识化、虚拟化,系数提高公司的决策能力和商海竞争力。

4、商业智能(BI)市场概览

   
随着BI市场的逐渐成熟,很多厂商都活跃在商业智能领域。表1为近日市面上的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得到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切,越来越多的店堂面临深化应用的问题。音讯化对于决策的支撑、对于市场前沿的洞察力成为了新的掘金地。市场上的BI产品良莠不齐,公司在采取时屡屡容易遭受宣传的误导,作为店铺在采取BI产品的时候应该从商店系统要求、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收获http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

 

    5.2 BI软件选型步骤

 

   
在完全精晓了BI系统选型的中央思想之后,e-works提议集团选型步骤可参看以下流程举行:

 

    组建BI项目工作协会

 

    明确公司需要,制定详细的品种对象

 

    分析梳理内部数据,确保数据质料

 

    了解市场BI新技巧及主羊膜带综合征品音信

 

    确定需要匹配的制品范围并先导接触

 

    目标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取得http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

 

6、主流厂商

 

    6.1  SAP

 

   
SAP集团创造于1972年,总部放在德意志沃尔多夫市,是全世界最大的公司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。目前,全球有120多少个国家的跨越
263,000家用户正在运转着 69,700多套SAP软件。财富
500强80%之上的公司都正在从SAP的管制方案中收益。SAP在海内外50五个国家拥有分支机构,并在多家证券交易所上市,包括多伦多和伦敦证交所。1995年在法国巴黎业内建立SAP中国有公司业,并陆续建立了迪拜、都柏林(Berlin)、堪萨斯城分店。

 

    大旨产品

 

    SAP Lumira  

 

    SAP
Lumira提供了拖放式界面和动人的可视化效果,无需编写任何脚本即可神速分析数据,以很快取得洞察,提升业务灵活性。借助该软件,公司业务用户将可以以可再一次的自助模式访问、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
环境中更透彻地挖掘工作数据。尽管没有 IT
人士的扶植,他们也可以轻松地过滤和操作数据,领会发展趋势及十分,并享受其发现。

 

    产品性状

 

    SAP Lumira

 

   
以可再次的自助形式,更快得到洞察;通过统观全局和深深挖掘详细音信,周密了解业务境况;为复杂性的事体问题即时提供遵照事实的解答,显然加快决策流程;在不扩展IT 部门工作量的情事下,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

 

    对大型数据集举办解析,得到深切的业务洞察;在 Excel
中发现、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
演示文稿中与你的协会分享互相的紧要发现;借助内容复用和实时查询响应等方法,显然提升效能;借助内存加速,提高多少解析效能。

 

    典型客户及案例

 

    典型客户:摩森康胜米酒酿造集团 (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公司,为华夏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,世界经济持续发展,现代科学日新月异,IBM
始终以超前的技能,优秀的军事管制和独创的制品负责人着信息产业的进化,保证了世界范围内几乎拥有行业用户对音信处理的任何需求。IBM
在新中国的上扬之旅初叶于 1979年。作为全球音信产业的首领公司,IBM
在神州改造开放的每一个阶段都往日瞻的考虑、革新的技术、深远的生意明白和高风亮节的劳务积极性地支撑了华夏各行各业的便捷成长。

    主旨产品

    IBM Cognos 商业智能(Business 英特尔ligence)

    产品特色

    IBM Cognos Business
Insight通过提供规划、场景建模、实时督查和展望分析等效果扩张了传统的商业智能。利用这一不受限制的商业智能工作空间,人们得以肆意思想,随处办公(在办海里、在半路中,甚至在脱机状态下)。业务用户可以因此它修改、搜索和整合具有与工作相关的音信。它是一个立异型商业智能工作空间,它使工功用户能在任意时间段访问几乎所有品类的数码。它使用户能够由此一个仪表板样式的界面来组装、个性化、分析信息,并与音信举办互动。

    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

    大旨产品

    SQL Server

    产品特色

    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目解决方案,而无需购置昂贵的外接程序或高端装备。利用
in-memory 技术,数据服务公司得以实时访问产品数据。

    典型客户及案例

    典型客户: AMD、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  香水之都亦策软件科技有限公司

    6.6  文雅科信息技术(新加坡)有限集团

    6.7  日本首都天之华软件系统技术有限责任公司

    6.8  上牡丹江狸信息科技有限集团

    6.9  法国巴黎威数软件有限公司

    6.10 蓝科财务咨询(迪拜)有限公司

    6.11圣地亚哥思迈特软件有限公司

    6.12 宜昌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充问卷后得到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、收费与服务情势

   
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

 

相关文章