选型手册

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

1、前言

   
互联网时代公司数据显现发生式增长,周密考验着商家的数额处理和剖析能力。面对大容量、多样性、高增长的多少很多商家一再束手无策,除了消耗大量管制和存储基金外并没有给集团带动真正的价值,大量的数额堆积给合作社带来了赫赫的挑战。但是数据已经渗透到了商家内外各种层面,因而想要从庞大的营业所数据中“掘金”就必须有信息化利用强有力的补助。

   
如今大数目、云总括、移动采取、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商家在音信化应用上更多元化的取舍。随着中国打造商店信息化行使的不断深切,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更加多集团强化应用的大势。依据Gartner数据,二零一三年全球商务智能(Business
Intelligence, BI)与分析软件(包括BI平台,集团绩效管理CPM套件,分析利用和学好的分析方法)营收总括达到144亿日币,与二〇一二年的133亿新币比较,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,较二〇一二年增长13.5%。2014年以来,商务智能进入了一个基础性变革阶段,依照Gartner
2015年BI魔力象限琢磨告诉突显,商业智能剖析市场正处在系数过渡时期。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。虽然市场增幅减缓,可是多年来企业需求平昔保持安定。

   
如今中华BI市场依然存在不少不明朗的元素,技术层面也有无数混沌之处,细分市场的发展趋势也存在很大的距离,随着大数据、移动等选择的普及,以及海量的数据都加快了BI的变革。因而,集团在增选BI产品的时候需要梳理出清晰的思绪,找到知足急需的方便产品。为此,e-works本着客观、中立、公正的规格,发布商业智能(BI)选型手册,分析BI软件选型的主旨思想及步骤,介绍主流BI软件的骨干职能和产品特征,为大面积集团举办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、数据挖掘和数码表现技术拓展数量解析以实现商业价值。”
BI并不是近年来才有的新兴名词,早在1996年Gartner
Group的霍华德(Howard)·雷斯内尔(Nell)(霍华德(Howard)Dresner)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、数据备份和复苏等部分构成的、以帮手集团决策为目的技术及采纳。

   
在询问概念的还要务必正确领会商业智能的内蕴,e-works认为,BI的内蕴在于回顾过去、统计现在和展望未来。即首先要报告公司管理者已经发出了如何工作?结果如何?其次会告诉管理者暴发这多少个结果的现实原因是怎么,该利用何种政策解决?再则是报告管理者集团在可预见的将来会生出如何?于此同时还可以实时的告知管理者公司正在发生哪些事情,完成的进度处境怎么着,是否实现了既定目标,是否需要顿时调动政策?惟有明确了这一个问题才能从根本上明白BI。

    2.2  BI的价值

   
经过长年累月音信化的有助于,公司中间积累了各类来自不同业务部门的数量。那么些混乱的数目给公司带来了很大的麻烦:

  •     公司数据暴发式井喷,数据存储的硬件成本造成IT负累;
  •     数据存储在不同的利用系统中,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了多少获得、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;
  •     传统老旧的数码显现情势无法适应现代化集团管理要求;
  •     集团战略性调整缺少有力的数据匡助。

   
尽管不断充实的数码给公司的管创制成了不小的困扰,但是最基本的题材则是在于这一个复杂的多少还不都能称之为音讯,不可能为铺面所用。身处激烈竞争环境的集团面对海量的数量以及日益扩张的数目管理资金,更期待可以发现数指标商业价值。BI软件的价值在于其通过技术手段从商店相继应用系列的混乱数据中提取出有用的多寡并展开不易的盘整,以保证数据的没错和一致性,并同过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),的进程,合并到一个机构数据集市或小卖部的数据仓库中,在此基础上利用恰当的BI工具,
针对不同需求开展多维数据解析和钻井,并通过可视化手段将结果定期或执行展现给有关人口,最后为铺面决策提供帮忙,达到扶助公司净利润增利、规避风险、提高效用和竞争力的目标。

  2.3  BI的关键技术及效用

    BI关键技术

   
商业智能的关键技术紧要概括: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(Bill)·恩门(BillInmon)在1991年出版的“Building the Data
Warehouse”(《建立数据仓库》)一书中所提议的定义:“数据仓库(Data
Warehouse)是一个面向焦点的(Subject
Oriented)、集成的(Integrated)、相对平稳的(Non-Volatile)、反映历史变动(提姆e
Variant)的数额集合,用于匡助管理决策(Decision Making
Support)。”数据仓库技术是为着使得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的实践过程中,大量来源于集团各种管理系列的数量需要搜集和整理,需要数据仓库技术的襄助。

   
面向焦点。数据仓库中的数据是比照一定的大旨或者说决策援助的需求点举办团队的,一个大旨平日与三个操作型音信系列有关;

   
数据集成。数据仓库的多少有出自于分散的操作型数据,将所需数据从原来的数据中抽取出来,进行加工与集成,统一与综合之后进入数据仓库;

   
相对安静。数据仓库是不可更新的且随时间而转变的,稳定的多寡以只读格式保存,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据中披表露含有的、先前不解的并有秘密价值的音信的历程。作为一种核定协理过程,它首要依据人工智能、机器学习、格局识别、总括学、数据库、可视化技术等,中度自动化地剖析集团的多少,做出归结性的演绎,从中挖掘出潜在的形式,援救决策者调整市场策略,缩小风险,做出科学的决策。

  •     ETL

   
透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)即ETL。作为BI/DW(Business
AMDligence)的基本和灵魂,可以按照统一的平整集成并加强多少的市值,是背负完成数据从数据源向目的数据仓库转化的过程,是举办数据仓库的基本点步骤,用户从数据源抽取出所需的多少,经过多少清洗,最后按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。在店堂实施BI的长河中,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要害的选择,专门计划用来帮助复杂的分析操作,侧重对决策人士和高层管理人士的决策扶助,可以按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形式将查询结果提供给决策职员,以便他们规范了然公司(集团)的首席执行官状况,了然对象的需要,制定正确的方案。

  •     数据可视化技术

   
数据可视化首要目的在于借助图形化手段,清晰有效地传达与联系新闻。其主干思想是将数据库中每一个数目项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时将数据的相继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,从而对数码举行更深切的观望和剖析。在实际的商业智能应用中不时以图表、图像、虚拟现实等易为人人所识另外法子突显原有数据间的扑朔迷离关系、潜在音信以及发展趋势,以便更好地拔取所左右的音信资源。数据可视化的工具首倘使报表类(如JReport,Excel,水晶报表等)和BI分析工具(如BO,BIEE等)。

    BI功能

   
BI软件的最大效率就是因而对数码的分析为决策补助提供帮衬。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、查询发布、实时或基于时间的多寡获得、高级分析和数目挖掘等。经过综合的分析e-works总括认为一个一级的BI产品应有具有的遵循点首要不外乎以下多少个地点:

  •     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询问、归集和出口,实现对集团数目的科学管理。

  •     数据解析

   
丰盛利用OLAP,Legacy等数码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。

  •     集成与支出

   
系统在有着顶级架构的基础上,具有灵活的系统开发和购并性能。在架设、元数据管理、数据迁移、规则流程等都能拓展个性化的支出,并能实现同任何效率的全速集成。

  •     可视化的数据显示

   
系统所有报表、仪表盘、实时数据显示等可视化效能,并基于个性化需要提高可视化显示的客户体验。

  •     其他个性化效率点

    针对不同商家不同的作业决策需求开发出的局部个性化效率点。

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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,主题职能是帮忙公司通晓现状并能预测未来。

    集团绩效管理(EPM,Enterprise Performance
Management)首要针对同一的、可识此外KPI(关键绩效目标),对作业绩效举办衡量和剖析,以辅助工作绩效的剖析与管理,以业务流程创新为主旨,携带用户完善决策过程,使战略实施更加有效。EPM首尽管接连战略到计划到实践的进程,监控财务和营业结果与对象的区别并提供分析,驱动集团限制的绩效改革。BI则是落实监督、发现、集成、分析、总括、报表、引导、模型、可视化、预测、预警、驱动行动等。由此,可以通晓为BI是EPM的解析平台,两者在应用领域、效用划分、系统协会上都有显著的距离。

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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 AMDligence)
是指通过使用移动终端装备,使得用户可以随时随地获取所需的事情数据及分析彰显,完成独立的辨析与决策应用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着移动应用的推广,集团对此管理软件可“移动”的需要增强急速,用户逐年希望通过智能手机等移动设备交给数据,并赢得分析报告,实现无处不在、无时不在的实时动态管理,这将给传统BI带来巨大的迅速。就算BI厂商对于移动BI的表现形式等地点技术还不够成熟,可是移动BI是不足回避的发展趋势。

    3.2云计算BI

   
云统计近期可谓风生水起,但BI领域却鲜有见到云的痕迹,原因是多地点的。不过现年几大主流厂商都在云BI上有了或大或小的势头,这也尽量表达BI市场一度上马采纳云,其中很大一部分缘故在于通过漫长探索,BI市场早已丰裕成熟,BI作为基础运用已经达标了临界点。云效能的无敌、部署的简便,必将带来以云为根基的商业智能在线服务成为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

   
早在二〇一三年可视化BI就已初现端倪,BI巨头们面对商海的成形先河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谐的数目表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数额显示形式已经不可能满意其要求。

   
传统BI专注于从数据仓库和另外的数据库元帅数据转换成音讯,再将信息转换成智能,在效劳上多次心有余而力不足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的劳务概念出现,所谓自助其实是同意用户自行创造自定义的数码查询艺术,创设模式大概无需考虑数据库等元素。可视化的多少解析手段和自助式BI都是优化客户体验、实现客户个性化需求的,将是鹏程一段时间的长处,值得期待。

    3.4社交化BI

   
社交的热度还在不断的升温,也已经变成软件营销的要害阵地。社交化BI将公司数据、社交化网络和搭档、社交媒体的督察与舆论分析结合在一个利用中,让传统的BI具有了更为温馨的界面,商业智能的工具更具革新性。即便其技术上并不曾重要的改造,其市值也一向不收获商家绝对的认可,但足以确信的是这种新的商业智能情势将搭档能力带入大旨体验中,显示出了BI更多元化的提高空间。纵观目前市场现状,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 大数目融合

   
在数量爆炸的时代,将数据转发为资源是店铺梦寐以求的,大数量可以说是当真含义上的将信息转化为了资源。大数额时代下的商业智能开始融合大数据的采取,大量的BI厂商起始在其数量解析的产品中追加对大数目处理技术(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数据即服务

    SaaS
BI可以清楚为多少即服务,这种新兴的BI实现情势逐渐被用户所接受。SaaS
BI成为关键很大一部分缘故在于目前观念BI的工具价格不菲,建设的经过也针锋相对复杂,中小公司特别是小集团往往及时留存需求也提心吊胆。反之,SaaS租用情势抱有的低费用高效用的风味正好能够弥补这一个规则的欠缺,因而得到广大小集团的注重。不过SaaS
BI的格局并不成熟,真正先导采纳的公司并不多,受各方面因素影响长期内客户群不会有太大的提升,不过这种颠覆性形式的价值是客观存在的,未来的发展前景看好。

    3.7 信息集成

   
就商业智能的发展趋势而言,经过同各样技术、应用的同甘共苦之后,逐步衍生和变化为一种公司级、跨机构的根基音讯系列,能够统一集团相继岗位,可以统一集团各项音信连串和音讯资源,真正实现跨平台,从而实现音信的大集成。将来,商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是此外系统实现并轨,系统间的结构化数据能因而BI的保管平台相互调用、可视化,系数提供决策协助、知识挖掘、商业智能等总体服务,实现集团数字化、知识化、虚拟化,全面升级公司的核定能力和商海竞争力。

4、商业智能(BI)市场概览

   
随着BI市场的渐渐成熟,很多厂商都活跃在商业智能领域。表1为当前市场上的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收获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

   
随着集团音讯化应用的不断长远,越来越多的公司面临深化应用的题目。音信化对于决策的匡助、对于市场前沿的洞察力成为了新的掘金地。市场上的BI产品鱼龙混杂,集团在挑选时反复容易碰到宣传的误导,作为公司在甄选BI产品的时候应该从商店系统要求、产品性价比、产品效能、把握如下要点,以资鉴别。

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    5.2 BI软件选型步骤

 

   
在全部了然了BI系统选型的要义之后,e-works提议公司选型步骤可参照以下流程展开:

 

    组建BI项目工作集体

 

    明确公司要求,制定详尽的类型对象

 

    分析梳理内部数据,确保数据质料

 

    精晓市场BI新技巧及主宫外孕品新闻

 

    确定需要匹配的出品范围并起首接触

 

    目的BI产品,举行观看和评估

 

    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公司建立于1972年,总部放在德意志联邦共和国沃尔多夫市,是海内外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。目前,全球有120两个国家的跨越
263,000家用户正在运行着 69,700多套SAP软件。财富
500强80%以上的集团都正在从SAP的管理方案中低收入。SAP在世上50多个国家拥有分支机构,并在多家证券交易所上市,包括华沙和伦敦证交所。1995年在香港专业建立SAP中国有集团业,并陆续创造了迪拜、台北、瓜达拉哈拉子公司。

 

    主旨产品

 

    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飞速分析数据,以便捷取得洞察,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,业务分析师能够在明白的 Microsoft Office
环境中更深入地挖掘工作数据。尽管没有 IT
人士的帮忙,他们也可以轻松地过滤和操作数据,精通发展趋势及那么些,并分享其发现。

 

    产品特点

 

    SAP Lumira

 

   
以可再一次的自助格局,更快得到洞察;通过统观全局和深入发掘详细音讯,系数精通业务处境;为复杂性的事体问题即时提供依照事实的解答,显然加快决策流程;在不扩张IT 部门工作量的情景下,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

 

    对大型数据集举办分析,拿到深刻的作业洞察;在 Excel
中发现、相比较和预测工作驱动因素;借助嵌入式商务分析,在实时的 PowerPoint
演示文稿中与你的团伙分享彼此的重点发现;借助内容复用和实时查询响应等措施,明显提升功用;借助内存加速,提高数据解析效用。

 

    典型客户及案例

 

    典型客户:摩森康胜干白酿造公司 (Molson Coors)

 

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

    6.2  IBM

    IBM
是环球音讯产业领导集团,为华夏客户提供超过的的硬件、软件、公司咨询和技巧服务,助力中国各行业频频立异转型。在过去的
100年,世界经济不断提升,现代科学日新月异,IBM
始终以超前的技能,卓越的田间管理和独创的成品负责人着音讯产业的提升,保证了世道范围内几乎拥有行业用户对信息处理的整整需求。IBM
在新中国的前进之旅伊始于 1979年。作为环球新闻产业的首脑公司,IBM
在华夏改造开放的每一个阶段都此前瞻的研商、改进的技能、深远的商贸明白和高风亮节的服务积极性地扶助了中国各行各业的迅速成长。

    核心产品

    IBM Cognos 商业智能(Business AMDligence)

    产品特性

    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能扩充了观念的商业智能。利用这一不受限制的商业智能工作空间,人们得以轻易思想,随处办公(在办公里、在路上中,甚至在脱机状态下)。业务用户可以通过它修改、搜索和重组具有与作业有关的信息。它是一个革新型商业智能工作空间,它使业务用户能在肆意时间段访问几乎拥有类型的数量。它使用户可以通过一个仪表板样式的界面来组装、个性化、分析信息,并与信息举办互动。

    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

    主题产品

    SQL Server

    产品特性

    SQL Server可以选拔高性能的 in-memory 技术跨
OLTP、数据仓库、商业智能和分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,数据服务集团得以实时访问产品数据。

    典型客户及案例

    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  法国首都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  迪拜天之华软件系统技能有限责任集团

    6.8  上怒江狸音信科技有限集团

    6.9  迪拜威数软件有限公司

    6.10 蓝科财务咨询(香港)有限公司

    6.11都德国首都思迈特软件有限集团

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

    表2集团基本资料(部分)

    表3 产品基本资料(部分)

    表4报价、收费与劳务情势

   
详情(略),查看完整版选型报告请在填充问卷后拿到http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

 

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