传统BI系统的局限性：数据集中且有限： 传统BI系统通常基于企业内部的结构化数据，如销售数据、财务数据等，而对于企业外部的非结构化数据（如社交媒体数据、视频数据等）难以有效利用。...批处理和静态报告： 传统BI系统通常是批处理的，需要定期生成报告，无法实时获取数据分析结果。...局限于历史数据： 传统BI系统主要侧重于历史数据的分析和报告，对于实时的业务数据分析和预测能力较弱。2....现代BI系统的需求：实时分析和报告： 现代BI系统需要能够实时获取最新的数据并进行分析和报告，以便用户及时了解业务情况。...综上所述，现代BI系统能够弥补传统BI系统的局限性，满足企业对更灵活、实时和综合性数据分析和决策支持的需求。
BI软件是商业智能(Business Intelligence)软件的英文缩写。目前，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。...而这些数据可能来自企业的CRM、SCM、进销存等业务系统。 BI是20世纪90年代美国分析师所创造出来的新名词，不过，它并不是一个凭空冒出的东西。...BI是在ERP等信息化管理工具的基础上提出的，是基于信息技术构建的智能化管理工具，它实时地对ERP、CRM、SCM等管理工具生成的企业数据进行各种分析，并给出报告，帮助管理者认识企业和市场的现状，做出正确的决策...BI系统在技术与功能上都已不同于以往的管理信息系统(MIS)，它具有以下特点: 提供系统整体设计思想，这一设计思想已将未来的决策分析需求纳入系统; 从技术上说，就是按维度与层次对主题建立数据分析模型;...总而言之，BI系统为企业提供的不仅仅是系统的产品、工具和功能，更重要的是向企业交付的是一整套解决问题的方案，即真正意义上的管理思想。
对于程序员来说，开源的东西都是好的，别的不说，因为可以自己自己随意开发，毕竟每个人都喜欢自己写的代码嘛，也或者，就是不想花钱哈哈哈哈（扎心了） 就拿最近很火的BI来说吧，BI分两种：开源BI和商用BI，...我在网上搜到了一下2018年BI的市场占有率： 01.jpg 说到软件，可能第一反应就是国外的好，于是就先尝试了国外的开源BI。...国内的开源BI很多都是假开源，阉割很多核心功能，或者是商业用就要收费。而BI产品又很贵，在商业bi用的比较多的就是tableau，sever价格10万，10个账号，增加一个账号需要1万。...今天就给大家讲讲我的使用心得，如何用FineBI打造自己的BI系统。 搭建企业BI系统的第一步是什么？当然是下载BI工具！...总结 开源BI其实真的有很多，那怎么挑选最好的？我上面提到的是一部分，还有一个点：看这款BI能否适合自己的企业发展，无论这款BI被描述地有多酷炫，有多好，在企业的工作场景下用起来才是最好的开源BI。
1：数据集构建器:是系统的核心部件，为了满足多变的数据分析需求，它具备强大的功能，这里包括数据分析时用到的各区域，分别包汇总区域、行维度区域、列维度区域、排序区与筛选区域。下面会详细说明。
任务调度是操作系统的重要组成部分，Windows系统中的定时任务和Linux的Crontab都是常用的系统级调度器，被广泛应用于各种定时执行程序的场景。...在传统商业智能BI领域，系统的调度器也经常被作为ETL作业的调度器。作业任务会通过T+1或者更高的时间频率进行调度执行。 随着商业智能BI技术的发展，BI工具的调度功能也有了长足的发展。...具体到商业智能BI工具的调度功能，目前，主要可以概括为两类： 数据抽取的任务调度 通知、消息的任务调度 一、数据抽取的任务调度 商业智能工具的一大应用场景就是打破数据孤岛，将分布在不同系统中的异构数据进行整合...具体的调度频率要根据数据量、服务器配置，同时考虑对数据源系统的压力来综合考虑。 以Wyn为例，在数据接入方式上同时支持直连模型和抽取模型。对于抽取模型，可以设置调度运行计划。...商业智能BI工具在任务计划设置上，也会考虑到其复用性。提供通过模板创建运行计划功能。运行计划可以手动或自动执行。运行计划的调度执行是数据抽取成功的重要技术保障。
今天系统分享一下。 破局的关键，在于：不要一脚踩进烂泥坑里。和决策有关的因素那么多，指望一个神威无敌大将军公式全部计算清楚，是不可能的。
向上钻取是获取上一层级的数据情况。例如：当前显示的是某品牌在广东省各门店的销售情况，向上钻取就是显示该品牌全国范围内门店的销售情况。 ...
图片 传统BI系统的局限性 数据集中且有限： 传统BI系统通常基于企业内部的结构化数据，如销售数据、财务数据等，而对于企业外部的非结构化数据（如社交媒体数据、视频数据等）难以有效利用。...现代BI系统的需求 实时分析和报告： 现代BI系统需要能够实时获取最新的数据并进行分析和报告，以便用户及时了解业务情况。...现代BI系统的一些新思潮或趋势： 自助式分析： 现代BI系统越来越注重用户自主进行数据分析和探索，不再依赖专业的数据分析师。...AI和机器学习整合： 利用人工智能和机器学习的技术，现代BI系统能够自动分析大规模数据集并提供深度洞察。通过自动化数据清洗、模式发现和趋势预测等功能，BI系统能够为用户提供更准确的数据分析结果。...数据隐私和安全性： 随着大规模数据泄露和隐私问题的频繁发生，现代BI系统更加注重数据隐私和安全性。通过数据加密、多层访问控制和监控机制，BI系统可以保护用户数据的机密性和完整性。
Power BI也许可以帮得上忙。...以下是一个简化的存货仓位查询系统： 上方是查询条件区，可以按照性别、上下装、类别以及货号查询货品所在位置； 左下方是模拟的仓库平面图，彩色区域为货品存放位置，每个色块显示仓位编号信息及该仓位库存数量信息...再添加几个切片器以及文本查询图表，整个查询系统即构造完成。追求完美的读者，可以在该界面加入产品图片，更加直观。
BI系统大概的架构 在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作。...BI系统存在的问题 BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力； 由于数据仓库为结构化存储，在数据从其他系统进入数据仓库，叫做ETL过程
企业搭建和使用BI平台的方式，主要结合业务的发展阶段。系统建设必须做到全盘考虑、统筹规划，满足今后扩展多方面功能的需要，为今后建立完善的商业智能系统打下良好基础。...另一方面，BI系统的建设是一个不断演化发展的过程，包括完善数据模型、扩充数据主题、增加数据源、丰富业务应用等。必须采取分步实施的方法，初期阶段主要任务是系统基础设施建设，解决迫切的业务问题。...BI系统的实施需要遵循以下原则： 1) 分步实施，循序渐进原则。 建立系统不是一蹴而就的，一次一步的方式有效地降低了风险。 2) 迭代演化的原则。...搭建BI系统的方法论 明确以上的原则之后，可以开始着手搭建BI建设方法，需要涉及以下方面的内容： 1)需求调研： BI的设计者需要对企业的结构和企业内部发生的需求和管理有清楚的了解，包括企业的组织架构...、展现形式，与哪些系统做集成等； 4)优化应用： 从传统的以BI系统自助分析的方法转向用更多的扩展图形或主题来丰富BI分析的页面，使得使用更简单、UI更美观等； 针新增需求循环以上步骤，在已实施的系统上持续迭代
（话唠本唠） 一些人在刚使用POWER BI奥威的时候，界面上很多名词会有些不太了解，所以今天就写一写名词的解释，只有了解了才能更好的使用它，对吧？对！下面以导入EXCEL表作为例子。...1：数据集构建器:是系统的核心部件，为了满足多变的数据分析需求，它具备强大的功能，这里包括数据分析时用到的各区域，分别包汇总区域、行维度区域、列维度区域、排序区与筛选区域。下面会详细说明。
数据和业务层面： 业务体量：如果企业当前的业务体量较小，数据量不多，对于BI系统还不是强需求或属于试水的阶段，这时企业可以先自研给出MVP（最小可行性产品）版本的解决方案，后期再逐步迭代或考虑引入第三方系统...业务需求：如果数据是用于支持企业的核心业务发展，且业务复杂度比较高，或者业务的拓展和迭代非常快，因而对BI系统的定制化程度和未来的可拓展能力有着更高的要求，这时需要评估市面上的第三方系统是否可以满足。...假设自研一套BI系统需要投入6-10个开发人员做开发，按照互联网的平均薪酬水平，成本至少在500万以上。而市面上一套比较成熟的BI系统，大概只要几十万。...这类互联网企业的数据和业务需求并不复杂，在成本投入上也比较谨慎，一套几十万的BI系统对他们现阶段来说还是“有点过了”。这时候可以考虑投入一两个研发人力或者外包做个简单报表系统。...总而言之，综合现阶段大部分互联网企业的需求，以及国内领先BI厂商的产品成熟度和服务体系，外采BI系统的优越性还是比较明显的。
在进行BI系统搭建之前，有两个问题一定是大家思考最为深入的： 1、 为什要搭建BI系统？ 2、 搭建BI系统能解决什么问题？...这个过程涉及到数据在BI系统内的流转，如将数据接入系统，对数据进行业务主题分析，最终将结果可视化展示作为决策依据 企业搭建BI系统，那么首先一个BI系统主要包含哪些部分：1、数据仓库 2、报表/BI...设计界面 3、集成用户权限管理模块 4、发布 在确定了BI系统的主要需求之后，那么就进入到了BI产品的选型阶段，现在市面上的BI产品很多，各有各的优点，因为我这BI系统需要跟原有信息化系统进行对接...，那么这块对BI系统的嵌入式集成这块的要求就比较高，经过对方对比最后选择了Wyn嵌入式商业智能。...今天就使用Wyn嵌入式商业智能来进行BI系统的搭建 数据准备 Wyn能够直接进行数据库的连接，实现数据的抓取。
BI是Business Intelligence的英文缩写，译作商业智能，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。...商业智能BI系统是一套完整的解决方案，可以将来自企业的不同业务系统（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己开发的业务系统软件）的数据，提取出有用的数据进行整合清洗，在保证数据正确性的同时，进行数据分析和处理...商业智能BI系统通常具备5个核心功能：1、数据采集；2、ETL与数据建模；3、数据可视化；4、报告分析；5；移动应用。 下面就以亿信ABI为例，详细介绍下商业智能BI系统的5个核心功能应用。...商业智能BI系统的表象是可视化分析报表的呈现，但其本质仍然是商业问题和管理问题。商业智能BI系统的数据分析来源于商业。...这是商业智能BI系统的真正内涵。
企业在日常运营过程中，需要根据公司实时经营数据来做未来决测或者发现经营中的问题，在此过程中离不开对数据的分析，而平常利用 excel 等方式极大的提高了领导层快速做出决测的成本，所以市面上出现很多商业智能的需求也即是 BI...的出现，极大的方便了企业通过可视化在只管的数据展示中快速做出判断与决测，这里推荐几款 1 Quick BI 智能分析套件 Quick BI 是一个专为云上用户量身打造的新一代智能 BI 服务平台。...Quick BI 可以提供海量数据实时在线分析服务，支持拖拽式操作和丰富的可视化效果，帮助您轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等工作。...Quick BI 不仅是业务人员查看数据的工具，更是数据化运营的助推器。 1.1 缺点 （1）费用高，高级版最多 200 人，每年 35 万左右 （2）数据源的配置有点复杂，用户的学习成本有点高。...对于大屏的随意排版、随意拖动很不方便； （2）需下载软件，本地制作，软件占用空间较大，打卡比较慢； （3）需要安装许多插件才可以实现一些动态效果； （4）对于一些复杂的定制报表可能无法很好实现 5 power BI
这一期将给大家介绍一个贝叶斯决策分析理论的应用案例。...【决策分析】 玩家应该出价多少，才能让自己的获益最大？【决策分析】 2.1....三、决策分析 3.1. 胜率 假设你是玩家1，玩家1出价后，有以下几种情况可以赢： 玩家2的出价高于展品价格。 玩家2的出价没有玩家1的出价准。 3.2. 怎么出价最有可能赢？...参考： 《贝叶斯思维》第6章 决策分析 Decision Analysis： https://allendowney.github.io/ThinkBayes2/chap09.html#the-price-is-right-problem
典型的学校系统或高校需求同样也需要商业智能以及报表生成功能合并入其运营系统。...由于商业智能产品涉及的面较广，此次BI产品选型更多适于于企业应用前端——企业BI报表层的选型。...行业属性：通用型 企业规模：中型或者大型企业 目前比较适合国内的企业，企业规模偏中型企业 产品参数： 用友BQ 注意事项： 产品费用：报价30万到50万左右 四、润乾软件 信誉等级：☆☆☆ 主流产品： 决策分析平台...企业规模：适合中型企业 产品参数：决策分析平台 注意事项： 适合中小企业，品牌知名度相对较低。...产品费用： 比较昂贵一般比较适合大型企业或者有实力的中型企业 关于BI： 商业智能(BI，Business Intelligence)。商业智能的概念最早在1996年提出。
BI系统作为搭建企业数据经营分析平台的工具，是企业数字化运营的核心项目。因此在考虑启动BI项目建设时，应该有个比较系统性和全面性的规划。需求自下而上，规划自上而下。...BI项目的建设也不例外。在选择BI产品时，需要从报表或者可视化分析需求发起的部门、涉及的业务场景、统计分析的业务指标等方面，进行收集。...BI系统需要功能评估主要需要考虑以下几点： 1. 数据源是否能够全面覆盖企业目前的数据库、数据文件； 2. 数据模型的加工设计是否足够简单高效，业务人员能否掌握； 3. ...系统管理能力是否完整，权限、角色、定时任务等。 7. 厂商技术支持和服务
相反，如果选择自助BI产品，只是数据模型的扩展、数据分析能力的增强。虽然企业每个阶段的痛点和问题各不相同，但智能BI决策分析产品，才是决策分析类数据产品最终的归宿。...三、自助BI产品功能架构 敏捷BI工具的标配流程是数据建模、拖拽分析、可视化呈现、系统管理等功能模块，随着基础看数据的需求满足后，业务会有更多增强分析、以及从人找数到数找人的预警、推送需求。...同时，对于数据生产者，要持续降本增效，因此围绕数据血缘看板生命周期相关的数据治理流程，在自研产品中也要考虑进去 1.BI系统架构 数据源：从系统架构层级看，BI系统最底层是数据接入层，数据源是原材料，...将可视化能力直接在系统内应用或跨系统复用 自助BI行业来说，成熟的商业化产品非常多，传统的BI分析如帆软BI、BDP、Tableau、永洪BI、亿信华辰等，云厂商阿里quickBI、网易有数、火山引擎智能数据洞察等...例如，外采BI一般是采用数据库连接的方式，进行后续分析，多数BI产品对数据全链路追踪能力是缺失的，或者仅限于系统内部的数据集、看板、图表之间的关系。
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