选型手册

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

1、前言

   
互联网时代公司数目显现暴发式增长,周密考验着商家的多少处理和剖析能力。面对大容量、多样性、高增长的数据很多小卖部一再不知道该如何是好,除了消耗大量管制和存储成本外并从未给公司带动真正的价值,大量的多寡堆积给合作社带来了赫赫的挑衅。然则数据已经渗透到了商家内外各样层面,因而想要从庞大的小卖部数量中“掘金”就必须有信息化行使强有力的襄助。

   
近日大数目、云总计、移动应用、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商家在消息化应用上更多元化的精选。随着中国制作商店信息化应用的不断深切,在寻求业务管理精益的同时,音信化对于决策的协助、对于市场前沿的洞察力成为了尤其多集团强化应用的矛头。依据Gartner数据,二零一三年全球商务智能(Business
AMDligence, BI)与分析软件(包括BI平台,集团绩效管理CPM套件,分析应用和学好的分析方法)营收总括达到144亿加元,与2012年的133亿日币相比较,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,遵照Gartner
2015年BI魔力象限探究告诉突显,商业智能浅析市场正处在全面过渡时期。大多数商行都在挑选新一代数据挖掘工具或者交互式分析平台。固然市场涨幅减缓,不过多年来公司要求一贯保持安定。

   
近年来中华BI市场如故存在重重不明朗的元素,技术层面也有广大混沌之处,细分市场的发展趋势也存在很大的歧异,随着大数目、移动等使用的普及,以及海量的数额都加快了BI的变革。由此,公司在选用BI产品的时候需要梳理出彰着的思路,找到满意需求的恰当产品。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软件选型的要义及步骤,介绍主流BI软件的中坚效能和成品特色,为常见公司展开BI软件选型提供指南。

2、商业智能(BI)概述

    2.1  BI的内涵

   
来自维基百科的分解是:“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、数据挖掘和数据表现技术举办数据解析以落实商业价值。”
BI并不是最近才有的新兴名词,早在1996年Gartner
Group的霍华德(Howard)·雷斯内尔(内尔)(霍华德(Howard)Dresner)就曾经提议,并定义其为一类由数据仓库(或数量集市)、查询报表、数据解析、数据挖掘、数据备份和死灰复燃等一些组成的、以扶植公司决策为目标技术及利用。

   
在询问概念的还要务必正确精通商业智能的内涵,e-works认为,BI的内蕴在于回顾过去、总结现在和展望未来。即首先要报告公司管理者已经发出了什么样工作?结果如何?其次会告诉管理者爆发这个结果的现实原因是怎样,该应用何种政策解决?再则是告诉管理者公司在可预见的未来会生出什么?于此同时仍可以实时的报告管理者公司正在暴发哪些工作,完成的速度状况怎样,是否贯彻了既定目的,是否需要立时调整策略?唯有明确了这一个题材才能从根本上通晓BI。

    2.2  BI的价值

   
经过多年新闻化的推波助澜,公司中间积累了各类来自不同业务部门的数量。那个混乱的数目给公司带来了很大的困扰:

  •     公司数量爆发式井喷,数据存储的硬件成本造成IT负累;
  •     数据存储在不同的拔取连串中,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了数量得到、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,管理和挖掘的难度大;
  •     传统老旧的多寡显现形式无法适应现代化公司管理要求;
  •     公司战略性调整紧缺有力的数码辅助。

   
即便不断增添的多寡给合作社的军事管创造成了不小的麻烦,但是最核心的题目则是介于这么些扑朔迷离的数目还不都能称之为音讯,不能够为集团所用。身处激烈竞争条件的店堂面对海量的数额以及日益增多的多少管理资金,更愿意可以发现数目标商业价值。BI软件的价值在于其通过技术手段从店铺相继应用连串的糊涂数据中领取出有用的数目并展开正确的重整,以保证数据的科学和一致性,并同过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),的长河,合并到一个机构数据集市或小卖部的数据仓库中,在此基础上行使恰当的BI工具,
针对不同要求举行多维数据解析和挖掘,并通过可视化手段将结果定期或执行体现给相关人员,最后为集团决策提供支撑,达到襄助集团净利润增利、规避风险、提高功效和竞争力的目标。

  2.3  BI的关键技术及效能

    BI关键技术

   
商业智能的关键技术首要不外乎: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(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)、反映历史变动(提姆e
Variant)的多寡集合,用于补助管理决策(Decision Making
Support)。”数据仓库技术是为了实用的将数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问,由此在BI的履行过程中,大量起点公司各样管理连串的数额需要搜集和整治,需要数据仓库技术的襄助。

   
面向大旨。数据仓库中的数据是按照一定的主旨或者说决策协助的需求点举行集体的,一个核心通常与四个操作型新闻连串有关;

   
数据集成。数据仓库的数量有来源于分散的操作型数据,将所需数据从原本的数目中抽取出来,举行加工与集成,统一与综合之后进入数据仓库;

   
相对稳定。数据仓库是不可更新的且随时间而转变的,稳定的数量以只读格式保存,且不随时间变更。

  •     数据挖掘

   
数据挖掘是指从数据库的豁达数额中发表出含有的、先前一无所知的并有神秘价值的音信的进程。作为一种核定协理过程,它首要依据人工智能、机器学习、形式识别、总结学、数据库、可视化技术等,低度自动化地解析公司的数量,做出归结性的演绎,从中挖掘出潜在的形式,帮忙决策者调整市场策略,收缩风险,做出科学的裁定。

  •     ETL

   
透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)即ETL。作为BI/DW(Business
AMDligence)的主导和灵魂,可以坚守统一的条条框框集成并增强数据的市值,是负责完成多少从数据源向目标数据仓库转化的历程,是实践数据仓库的紧要步骤,用户从数据源抽取出所需的数目,经过多少清洗,最后遵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。在店铺执行BI的历程中,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首要的使用,专门设计用来帮忙复杂的辨析操作,侧重对决策人员和高层管理人士的核定匡助,可以按照分析人士的渴求神速、灵活地举办大数据量的复杂查询处理,并且以一种直观而易懂的款型将查询结果提供给决策人士,以便他们规范了然集团(集团)的经营现象,了然对象的需要,制定科学的方案。

  •     数据可视化技术

   
数据可视化紧大目的在于借助图形化手段,清晰有效地传达与关系消息。其大旨考虑是将数据库中每一个数量项作为单个图元元素表示,大量的数额集构成数据图像,同时将数据的依次属性值以多维数据的款式表示,可以从不同的维度观望数据,从而对数码举办更深入的洞察和剖析。在事实上的商业智能应用中时常以图片、图像、虚拟现实等易为人人所识另外艺术表现原有数据间的纷繁关系、潜在音讯以及发展趋势,以便更好地采纳所左右的消息资源。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软件的最大功效就是通过对数码的辨析为决策襄助提供增援。Ganter曾经定义过BI应用的20个功能点,包含BI架构、元数据管理、基层Web服务、开发条件、可视化开发环境、数据迁移、业务规则、协同工作流、报表、仪表盘、查询发布、实时或基于时间的数目拿到、高级分析和数据挖掘等。经过综合的分析e-works统计认为一个首屈一指的BI产品应该具备的职能点首要概括以下多少个地方:

  •     数据管理

   
能从不同的异构系统中获取有价值的多少,并能轻松实现数据的查询、归集和出口,实现对公司数量的科学管理。

  •     数据解析

   
充分利用OLAP,Legacy等数据解析技术实现对数码价值的显现,为铺面决策提供数据支撑。

  •     集成与付出

   
系统在享有一流架构的底子上,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、规则流程等都能开展个性化的支出,并能实现同任何效能的很快集成。

  •     可视化的多少展现

   
系统具备报表、仪表盘、实时数据呈现等可视化效率,并基于个性化需要提高可视化显示的客户体验。

  •     其他个性化功效点

    针对不同公司不同的政工决策急需开发出的有的个性化效能点。

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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,主旨功能是帮忙企业了解现状并能预测以后。

    集团绩效管理(EPM,Enterprise Performance
Management)首要针对同一的、可辨识的KPI(关键绩效目标),对作业绩效举办衡量和分析,以襄助工作绩效的剖析与治本,以业务流程立异为中央,辅导用户完善决策过程,使战略实施更加使得。EPM重假诺连连战略到计划到实施的历程,监控财务和营业结果与对象的差异并提供分析,驱动公司限制的绩效改革。BI则是实现监督、发现、集成、分析、总结、报表、指引、模型、可视化、预测、预警、驱动行动等。因而,可以精通为BI是EPM的解析平台,两者在应用领域、效用划分、系统协会上都有显明的差别。

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)
是指通过采用移动终端配备,使得用户可以随时随地获取所需的业务数据及分析呈现,完成独立的解析与决策应用,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,公司对此管理软件可“移动”的要求增强迅猛,用户逐年希望通过智能手机等移动装备交给数据,并得到分析报告,实现无处不在、无时不在的实时动态管理,这将给传统BI带来巨大的便捷。即便BI厂商对于移动BI的表现格局等地方技术还不够成熟,不过移动BI是不足回避的发展趋势。

    3.2云计算BI

   
云总括近日可谓风生水起,但BI领域却鲜有见到云的印痕,原因是多地点的。但是现年几大主流厂商都在云BI上有了或大或小的倾向,这也尽量表明BI市场早就开始采纳云,其中很大一部分缘故在于通过长时间探索,BI市场已经非常干练,BI作为基础运用已经达成了临界点。云功用的兵不血刃、部署的地利,必将带来以云为底蕴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巨头们面对市场的变动起首谋求新的途径建立更赶快的业务分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供进一步和谐的数额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多寡显示方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军长数据转换成音信,再将音讯转换成智能,在效益上频繁不知所厝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动创制自定义的数额查询艺术,创立模式大概无需考虑数据库等元素。可视化的多寡解析手段和自助式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独到之处,值得期待。

    3.4社交化BI

   
社交的热度还在频频的升温,也曾经化为软件营销的重大阵地。社交化BI将铺面数目、社交化网络和协作、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具有了越发和谐的界面,商业智能的工具更具革新性。尽管其技术上并不曾重大的立异,其市值也远非拿走商家相对的肯定,但可以确信的是这种新的商业智能情势将合作能力带入主题体验中,展现出了BI更多元化的向上空间。纵观最近市场现状,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 大数额融合

   
在数据爆炸的时代,将数据转发为资源是商店梦寐以求的,大数量足以说是当真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始融合大数据的拔取,大量的BI厂商初步在其数量解析的产品中追加对大数目处理技术(如Hadoop)的支撑仍然内嵌基于对大数额处理技术的解析效益。

    3.6多少即服务

    SaaS
BI可以精晓为数据即服务,这种新兴的BI实现形式渐渐被用户所收受。SaaS
BI成为问题很大一些缘由在于近来观念BI的工具价格不菲,建设的长河也针锋相对复杂,中小集团特别是小公司往往及时留存需求也提心吊胆。反之,SaaS租用格局抱有的低费用高功能的特点正好可以弥补那一个条件的紧缺,由此收获不少小集团的垂青。不过SaaS
BI的情势并不成熟,真正初叶接纳的商家并不多,受各地点因素影响长期内客户群不会有太大的滋长,不过这种颠覆性形式的市值是客观存在的,将来的发展前景看好。

    3.7 讯息集成

   
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,渐渐衍变为一种公司级、跨机构的底子信息体系,能够统一集团相继地方,可以统一公司各个消息系列和音讯资源,真正兑现跨平台,从而实现信息的大集成。将来,商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是其余系统贯彻并轨,系统间的结构化数据能通过BI的管制平台互相调用、可视化,全面提供决策援助、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,周到升级公司的决策能力和市场竞争力。

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

   
随着集团音讯化运用的不断深切,越来越多的店家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,集团在甄选时屡屡容易遭受宣传的误导,作为公司在选拔BI产品的时候理应从店铺系统要求、产品性价比、产品功效、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

 

   
在完整了然了BI系统选型的要领之后,e-works提出公司选型步骤可参照以下流程进行:

 

    组建BI项目工作集体

 

    明确公司需要,制定详细的体系对象

 

    分析梳理内部数据,确保数量质料

 

    领会市场BI新技巧及主产后出血品音信

 

    确定需要匹配的成品范围并起首接触

 

    目的BI产品,举办观测和评估

 

    确定目的BI产品并跻身商务谈判环节

 

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

 

6、主流厂商

 

    6.1  SAP

 

   
SAP公司确立于1972年,总部放在德意志沃尔多夫市,是海内外最大的店堂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。最近,全球有120六个国家的超越263,000家用户正在运作着 69,700多套SAP软件。财富
500强80%以上的合作社都正在从SAP的田间管理方案中收入。SAP在全球50五个国家具有分支机构,并在多家证券交易所上市,包括约翰内斯堡和纽约证交所。1995年在上海正规确立SAP中国公司,并陆续创设了迪拜、台北、厦门分行。

 

    主题产品

 

    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快捷分析数据,以便捷拿到洞察,提升工作灵活性。借助该软件,集团工效率户将可以以可重新的自助格局访问、转换和可视化数据。

 

    SAP BusinessObjects Analysis

 

    借助 SAP 的多维数据解析软件,业务分析师可以在熟稔的 Microsoft Office
环境中更深切地打通作业数据。尽管没有 IT
人士的赞助,他们也可以轻松地过滤和操作数据,了然发展趋势及特别,并享受其发现。

 

    产品特征

 

    SAP Lumira

 

   
以可另行的自助格局,更快得到洞察;通过统观全局和长远开掘详细音信,系数精通业务情形;为复杂性的政工问题即时提供遵照真相的解答,显著加速决策流程;在不增添IT 部门工作量的情景下,提升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

 

    对大型数据集举办解析,拿到长远的作业洞察;在 Excel
中窥见、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
演示文稿中与您的集团分享互相的显要发现;借助内容复用和实时查询响应等方法,显然进步功用;借助内存加速,提高数据解析效能。

 

    典型客户及案例

 

    典型客户:摩森康胜特其拉酒酿造公司 (Molson Coors)

 

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

    6.2  IBM

    IBM
是全世界音讯产业领导集团,为神州客户提供抢先的的硬件、软件、公司咨询和技术服务,助力中国各行业持续立异转型。在过去的
100年,世界经济不断上扬,现代科学日新月异,IBM
始终以超前的技艺,优异的治本和独创的出品负责人着音信产业的开拓进取,保证了世界范围内几乎所有行业用户对音信处理的整个需求。IBM
在新中国的上进之旅开首于 1979年。作为全球消息产业的主脑公司,IBM
在中华改正开放的每一个等级都在此之前瞻的考虑、革新的技术、深入的经贸精通和诚信的劳务积极性地支撑了炎黄各行各业的快速成长。

    焦点产品

    IBM Cognos 商业智能(Business Intelligence)

    产品特征

    IBM Cognos Business
Insight通过提供设计、场景建模、实时督查和预测分析等功效扩充了价值观的商业智能。利用这一不受限制的商业智能工作空间,人们可以无限制思想,随处办公(在办公室里、在半路中,甚至在脱机状态下)。业务用户可以由此它修改、搜索和组合具有与作业有关的信息。它是一个改进型商业智能工作空间,它使工效率户能在随意时间段访问几乎所有品类的数码。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,并与信息举行相互。

    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

    主题产品

    SQL Server

    产品特性

    SQL Server可以应用高性能的 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据解决方案,而无需采购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、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  时尚之都亦策软件科技有限公司

    6.6  文雅科信息技术(香港)有限企业

    6.7  迪拜天之华软件系统技能有限责任公司

    6.8  上乌伦古河狸信息科技有限集团

    6.9  日本东京威数软件有限集团

    6.10 蓝科财务咨询(日本东京)有限公司

    6.11圣地亚哥思迈特软件有限公司

    6.12 宜春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取得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充问卷后获取http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

 

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