商業(yè)智能選型手冊(cè)(簡(jiǎn)版)

商業(yè)智能(BI)選型手冊(cè)(簡(jiǎn)版)

1、前言

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，全面考驗(yàn)著企業(yè)的數(shù)據(jù)處理和分析力

量。面對(duì)大容量、多樣性、高增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)許多企業(yè)往往無(wú)所適從，除了耗費(fèi)大量

管理和存儲(chǔ)成本外并沒(méi)有給企業(yè)帶來(lái)真正的價(jià)值，大量的數(shù)據(jù)積累給企業(yè)帶來(lái)了

巨大的挑戰(zhàn)。然而數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到了企業(yè)內(nèi)外各個(gè)層面，因此想要從浩大的企業(yè)

數(shù)據(jù)中“掘金”就必需有信息化應(yīng)用強(qiáng)有力的支撐。

近年來(lái)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)應(yīng)用、社交等新興技術(shù)風(fēng)靡全球，技術(shù)的創(chuàng)新

以及環(huán)境的成熟賜予了企業(yè)在信息化應(yīng)用上更多元化的選擇，隨著中國(guó)制造企業(yè)

信息化應(yīng)用的不斷深化，在尋求業(yè)務(wù)管理精益的同時(shí)，信息化對(duì)于決策的支撐、

對(duì)于市場(chǎng)前沿的洞察力成為了越來(lái)越多企業(yè)深化應(yīng)用的方向c依據(jù)Gartner數(shù)據(jù),

2022年全球商務(wù)智能(BusinessIntelligence,BI)與分析軟件(包括BI平臺(tái)，

企業(yè)績(jī)效管理CPM套件，分析應(yīng)用和先進(jìn)的分析方法)營(yíng)收總計(jì)達(dá)到144億美元，

與2022年的133億美元相比，增長(zhǎng)8%o2022年中國(guó)區(qū)商務(wù)智能與分析軟件總營(yíng)

收達(dá)到11億7千580萬(wàn)元，較2022年增長(zhǎng)13.5%<>2022年以來(lái)，商務(wù)智能進(jìn)入

了一個(gè)基礎(chǔ)性變革階段，依據(jù)Gartner2022年BI魔力象限討論報(bào)告顯示，商業(yè)

智能分析市場(chǎng)正處于全面過(guò)渡時(shí)期。大多數(shù)公司都在選擇新一代數(shù)據(jù)挖掘工具或

者交互式分析平臺(tái)。盡管市場(chǎng)增幅放緩，但是多年來(lái)企業(yè)需求始終維持穩(wěn)定。

目前中國(guó)BI市場(chǎng)仍舊存在許多不明朗的因素，技術(shù)層面也有許多混沌之處，

細(xì)分市場(chǎng)的進(jìn)展趨勢(shì)也存在很大的差異，隨著大數(shù)據(jù)、移動(dòng)等應(yīng)用的普及，以及

海量的數(shù)據(jù)都加速了B1的變革。因此，企業(yè)在選擇BI產(chǎn)品的時(shí)候亟需梳理出清

楚的思路，找到滿意需求的合適產(chǎn)品。為此，e-works本著客觀、中立、公正的

原則，發(fā)布商業(yè)智能(BI)選型手冊(cè)，分析BI軟件選型的要點(diǎn)及步驟，介紹主流

BI軟件的核心功能和產(chǎn)品特點(diǎn)，為廣闊企業(yè)進(jìn)行BI軟件選型供應(yīng)指南。

2、商業(yè)智能(BI)概述

2.1BI的內(nèi)涵

來(lái)自維基百科的解釋是：“商業(yè)智能，又稱商業(yè)才智或商務(wù)智能，指用現(xiàn)代

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、在線分析技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以實(shí)現(xiàn)商

業(yè)價(jià)值。"BI并不是近年才有的新興名詞，早在1996年GarlnerGroup的霍

華德?雷斯內(nèi)爾(HowardDresner)就已經(jīng)提出，并定義其為一類(lèi)由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(或

數(shù)據(jù)集市)、查詢報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、

以關(guān)心企業(yè)決策為目的技術(shù)及應(yīng)用。

在了解概念的同時(shí)必需正確理解商業(yè)智能的內(nèi)涵，e-works認(rèn)為，BI的內(nèi)涵

在于回顧過(guò)去、總結(jié)現(xiàn)在和展望將來(lái)。即首先要告知企業(yè)管理者己經(jīng)發(fā)生了什么

事情?結(jié)果如何?其次會(huì)告知管理者產(chǎn)生這些結(jié)果的具體緣由是什么，該采納何種

策略解決?再則是告知管理者企業(yè)在可預(yù)見(jiàn)的將來(lái)會(huì)發(fā)生什么?于此同時(shí)還能實(shí)

時(shí)的告知管理者企業(yè)正在發(fā)生什么事情，完成的進(jìn)度狀況如何，是否實(shí)現(xiàn)了既定

目標(biāo)，是否需要準(zhǔn)時(shí)調(diào)整策略？只有明確了這些問(wèn)題才能從根本上理解BI。

2.2BI的價(jià)值

經(jīng)過(guò)多年信息化的推動(dòng)，企業(yè)內(nèi)部積累了各種來(lái)自不同業(yè)務(wù)部門(mén)的數(shù)據(jù)。這

些龐雜的數(shù)據(jù)給企業(yè)帶來(lái)了很大的困擾：

企業(yè)數(shù)據(jù)爆發(fā)式井噴，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的硬件成本造成IT負(fù)累；

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同的應(yīng)用系統(tǒng)中，孤島問(wèn)題嚴(yán)峻；

異構(gòu)系統(tǒng)加大了數(shù)據(jù)獵取、管理、分析的難度；

企業(yè)數(shù)據(jù)類(lèi)型簡(jiǎn)單多樣，多為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，管理和挖掘的難度大；

傳統(tǒng)老舊的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)形式無(wú)法適應(yīng)現(xiàn)代化企業(yè)管理要求；

企業(yè)戰(zhàn)略性調(diào)整缺乏有力的數(shù)據(jù)支持。

盡管不斷增加的數(shù)據(jù)給企業(yè)的管理造成了不小的困擾，然而最核心的問(wèn)題則

是在于這些錯(cuò)綜簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)還不都能稱之為信息，不能為企業(yè)所用。身處激烈競(jìng)

爭(zhēng)環(huán)境的企業(yè)面對(duì)海量的數(shù)據(jù)以及日益增加的數(shù)據(jù)管理成本，更盼望能夠發(fā)覺(jué)數(shù)

據(jù)的商業(yè)價(jià)值。BI軟件的價(jià)值在于其通過(guò)技術(shù)手段從企業(yè)各個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的龐雜

數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行科學(xué)的整理，以保證數(shù)據(jù)的正確性和全都性，并

同過(guò)透過(guò)抽取(Extraction)、轉(zhuǎn)換(Transformation)和裝載(Load),的過(guò)程，合

并到一個(gè)部門(mén)數(shù)據(jù)集市或企業(yè)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，在此基礎(chǔ)上采用合適的BI工具，

針對(duì)不同需求進(jìn)行多維數(shù)據(jù)分析和挖掘，并通過(guò)可視化手段將結(jié)果定期或?qū)嵤┱?/p>

現(xiàn)給相關(guān)人員，最終為企業(yè)決策供應(yīng)支持，達(dá)到幫助企業(yè)創(chuàng)收增利、規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、

提升效能和競(jìng)爭(zhēng)力的目的。

2.3BI的關(guān)鍵技術(shù)及功能

BI關(guān)鍵技術(shù)

商業(yè)智能的關(guān)鍵技術(shù)主要包括：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(數(shù)據(jù)集市)、數(shù)據(jù)挖掘、ETL(數(shù)據(jù)

的提取、轉(zhuǎn)換與加載)、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)等。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(數(shù)據(jù)集市)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DataWarehouse)之父比爾?恩門(mén)(BillInmon)1991年出版的

“BuildingtheDataWarehouse”(《建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)》)一書(shū)中所提出的定義：

“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DataWarehouse)是一個(gè)面對(duì)主題的(SubjectOriented)>集成的

(Integrated)>相對(duì)穩(wěn)定的(Non-Volatile)、反映歷史變化(TimeVariant)的數(shù)

據(jù)集合，用于支持管理決策(DecisionMakingSupport)。”數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)是為

了有效的將數(shù)據(jù)集成到統(tǒng)一的環(huán)境中以供應(yīng)決策型數(shù)據(jù)訪問(wèn)，因此在BT的實(shí)施

過(guò)程中，大量來(lái)自企業(yè)各種管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)需要搜集和整理，需要數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)

的支持。

面對(duì)主題。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是依據(jù)肯定的主題或者說(shuō)決策支持的需求點(diǎn)進(jìn)

行組織的，一個(gè)主題通常與多個(gè)操作型信息系統(tǒng)相關(guān);

數(shù)據(jù)集成。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)有來(lái)自于分散的操作型數(shù)據(jù)，將所需數(shù)據(jù)從原來(lái)

的數(shù)據(jù)中抽取出來(lái)，進(jìn)行加工與集成，統(tǒng)一與綜合之后進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；

相對(duì)穩(wěn)定。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是不行更新的且隨時(shí)間而變化的，穩(wěn)定的數(shù)據(jù)以只讀格

式保存，且不隨時(shí)間轉(zhuǎn)變。

數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫(kù)的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、從前未知的并有潛在價(jià)

值的信息的過(guò)程。作為一種決策支持過(guò)程，它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模

式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、可視化技術(shù)等，高度自動(dòng)化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，做出

歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，關(guān)心決策者調(diào)整市場(chǎng)策略，削減風(fēng)險(xiǎn),

做出正確的決策。

ETL

透過(guò)抽取(Extraction)、轉(zhuǎn)換(Transformation)和裝載(Load)即ETL。作為

BI/DW(BusinessIntelligence)的核心和靈魂，能夠依據(jù)統(tǒng)一的規(guī)章集成并提高

數(shù)據(jù)的價(jià)值，是負(fù)責(zé)完成數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源向目標(biāo)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)轉(zhuǎn)化的過(guò)程，是實(shí)施數(shù)據(jù)

倉(cāng)庫(kù)的重要步驟，用戶從數(shù)據(jù)源抽取出所需的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗，最終依據(jù)預(yù)

先定義好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中去。在企業(yè)實(shí)施BI的過(guò)程

中，ETL面臨的最大挑戰(zhàn)是接收數(shù)據(jù)時(shí)其源數(shù)據(jù)的異構(gòu)性和低質(zhì)量。

聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)

聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)最主要的應(yīng)用，特地設(shè)計(jì)用于支持

簡(jiǎn)單的分析操作，側(cè)重對(duì)決策人員和高層管理人員的決策支持，可以依據(jù)分析人

員的要求快速、敏捷地進(jìn)行大數(shù)據(jù)量的簡(jiǎn)單查詢處理，并且以一種直觀而易懂的

形式將查詢結(jié)果供應(yīng)應(yīng)決策人員，以便他們精確把握企業(yè)(公司)的經(jīng)

營(yíng)狀況，了解對(duì)象的需求，制定正確的方案。

數(shù)據(jù)可視化技術(shù)

數(shù)據(jù)可視化主要旨在借助于圖形化手段，清楚有效地傳達(dá)與溝通信息。其基

木思想是將數(shù)據(jù)庫(kù)中每一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)作為單個(gè)圖元元素表示，大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)

據(jù)圖像，同時(shí)將數(shù)據(jù)的各個(gè)屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示，可以從不同的維度觀

看數(shù)據(jù)，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更深化的觀看和分析。在實(shí)際的商業(yè)智能應(yīng)用中經(jīng)常以

圖形、圖像、虛擬現(xiàn)實(shí)等易為人們所辨識(shí)的方式呈現(xiàn)原始數(shù)據(jù)間的簡(jiǎn)單關(guān)系、潛

在信息以及進(jìn)展趨勢(shì)，以便更好地采用所把握的信息資源。數(shù)據(jù)可視化的工具主

要是報(bào)表類(lèi)（如JReport,Excel,水晶報(bào)表等）和BI分析工具（如BO,BIEE等）。

BI功能

BI軟件的最大功能就是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析為決策支持供應(yīng)關(guān)心。Ganter曾

經(jīng)定義過(guò)BI應(yīng)用的20個(gè)功能點(diǎn)，包含BI架構(gòu)、元數(shù)據(jù)管理、基層Web服務(wù)、

開(kāi)發(fā)環(huán)境、可視化開(kāi)發(fā)環(huán)境、數(shù)據(jù)遷移、業(yè)務(wù)規(guī)章、協(xié)同工作流、報(bào)表、儀表盤(pán)、

查詢發(fā)布、實(shí)時(shí)或基于時(shí)間的數(shù)據(jù)獵取、高級(jí)分析和數(shù)據(jù)挖掘等。經(jīng)過(guò)綜合的分

析e-works總結(jié)認(rèn)為一個(gè)典型的BI產(chǎn)品應(yīng)當(dāng)具備的功能點(diǎn)主要包括以下幾個(gè)方

面：

數(shù)據(jù)管理

能從不同的異構(gòu)系統(tǒng)中獵取有價(jià)值的數(shù)據(jù)，并能輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的查詢、歸集

和輸出，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)的科學(xué)管理。

數(shù)據(jù)分析

充分采用OLAP,Legacy等數(shù)據(jù)分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的呈現(xiàn)，為企業(yè)決

策供應(yīng)數(shù)據(jù)支撐。

集成與開(kāi)發(fā)

系統(tǒng)在具備典型架構(gòu)的基礎(chǔ)上，具有敏捷的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和集成性能。在架構(gòu)、

元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)遷移、規(guī)章流程等都能進(jìn)行共性化的開(kāi)發(fā)，并能實(shí)現(xiàn)同其他功

能的高效集成。

可視化的數(shù)據(jù)展現(xiàn)

系統(tǒng)具備報(bào)表、儀表盤(pán)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)展現(xiàn)等可視化功能，并依據(jù)共性化需求提

升可視化展現(xiàn)的客戶體驗(yàn)。

其他共性化功能點(diǎn)

針對(duì)不同企業(yè)不同的業(yè)務(wù)決策需求開(kāi)發(fā)出的一些共性化功能點(diǎn)。

圖1典型BI系統(tǒng)架構(gòu)

BI與BA、績(jī)效管理

業(yè)務(wù)分析W商業(yè)智能，BA(BusinessAnalysis)即業(yè)務(wù)分析，核心功能是關(guān)

心企業(yè)了解現(xiàn)狀并能猜測(cè)將來(lái)。

企業(yè)績(jī)效管理(EPY,EnterprisePerformanceManagemen:)主要針對(duì)全都的、

可識(shí)別的KPI(關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo))，對(duì)業(yè)務(wù)績(jī)效進(jìn)行衡量和分析，以支持業(yè)務(wù)績(jī)效的

分析與管理，以業(yè)務(wù)流程改進(jìn)為核心，指導(dǎo)用戶完善決策過(guò)程，使戰(zhàn)略執(zhí)行更加

有效。EPM主要是連接戰(zhàn)略到方案到執(zhí)行的過(guò)程，監(jiān)控財(cái)務(wù)和運(yùn)營(yíng)結(jié)果與目標(biāo)的

差異并供應(yīng)分析，驅(qū)動(dòng)企業(yè)范圍的績(jī)效改善。BI則是實(shí)現(xiàn)監(jiān)控、發(fā)覺(jué)，集成、

分析、計(jì)算、報(bào)表、指導(dǎo)、模型、可視化、猜測(cè)、預(yù)警、驅(qū)動(dòng)行動(dòng)等。因此，可

以理解為BI是EPM的分析平臺(tái)，兩者在應(yīng)用領(lǐng)域、功能劃分、系統(tǒng)構(gòu)造上都有

明顯的差異。

EPM可以深入特定的業(yè)務(wù)流程或功能；BI只是通用

應(yīng)用領(lǐng)域工具.

“EPM可按企業(yè)業(yè)務(wù)功能劃分，如財(cái)務(wù)績(jī)效管理、客

戶關(guān)系績(jī)效管理、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)績(jī)效管理、交叉業(yè)務(wù)績(jī)

功能劃分效管理；BI工具只能根據(jù)技術(shù)劃分，如數(shù)據(jù)挖掘工

具、OLAP工具等。

EPM能夠協(xié)調(diào)業(yè)務(wù)活動(dòng)以達(dá)到特定的結(jié)果，如編制

系統(tǒng)構(gòu)造預(yù)算、評(píng)估關(guān)鍵供應(yīng)商；BI只是支持沒(méi)有預(yù)定義的

特殊查詢和分析，其業(yè)務(wù)目標(biāo)是開(kāi)放的。

圖2BI與BA、績(jī)效管理

3、商業(yè)智能(BD技術(shù)進(jìn)展趨勢(shì)

3.1移動(dòng)BI

移動(dòng)BI(MobileBusinessIntelligence)是指通過(guò)使用移動(dòng)終端設(shè)施，使

得用戶能夠隨時(shí)隨地獵取所需的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及分析呈現(xiàn)，完成獨(dú)立的分析與決策應(yīng)

用，實(shí)現(xiàn)決策分析無(wú)處不在的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)管理。隨著移動(dòng)應(yīng)用的普及，企業(yè)對(duì)于管

理軟件可“移動(dòng)”的需求增長(zhǎng)快速，用戶漸漸盼望通過(guò)智能手機(jī)等移動(dòng)設(shè)施提交

數(shù)據(jù)，并獵取分析報(bào)告，實(shí)現(xiàn)無(wú)處不在、無(wú)時(shí)不在的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)管理，這將給傳統(tǒng)

BI帶來(lái)巨大的飛躍。盡管BI廠商對(duì)于移動(dòng)BI的呈現(xiàn)形式等方面技術(shù)還不夠成

熟，但是移動(dòng)BI是不行回避的進(jìn)展趨勢(shì)。

3.2云計(jì)算BI

云計(jì)算近年來(lái)可謂風(fēng)生水起，但BI領(lǐng)域卻鮮有見(jiàn)到云的痕跡，緣由是多方

面的。但是今年幾大主流廠商都在云BI上有了或大或小的動(dòng)向，這也充分說(shuō)明

BI市場(chǎng)已經(jīng)開(kāi)頭接納云，其中很大一部分緣由在于經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期探究，BI市場(chǎng)已經(jīng)

特別成熟，BI作為基礎(chǔ)應(yīng)用已經(jīng)達(dá)到了臨界點(diǎn)。云功能的強(qiáng)大、部署的便捷，

必將帶動(dòng)以云為基礎(chǔ)的商業(yè)智能在線服務(wù)成為全新的商業(yè)智能部署的主流方向。

3.3可視化數(shù)據(jù)和自助式BI

早在2022年可視化BI就已初現(xiàn)端倪，BI巨頭們面對(duì)市場(chǎng)的變化開(kāi)頭尋求

新的途徑建立更靈敏的業(yè)務(wù)分析，挖掘更多可信數(shù)據(jù)。與此同時(shí)供應(yīng)更為友好的

數(shù)據(jù)呈現(xiàn)形式和優(yōu)化的客戶體驗(yàn)。對(duì)于市場(chǎng)用戶而言單一而刻板的數(shù)據(jù)展現(xiàn)形式

己經(jīng)不能滿意其要求。

傳統(tǒng)BI專注于從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和其它的數(shù)據(jù)庫(kù)中將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息，再將信息

轉(zhuǎn)換成智能，在功能上往往無(wú)法滿意市場(chǎng)客戶某些特殊或者說(shuō)共性化的需求，因

此自助式BI的服務(wù)概念應(yīng)運(yùn)而生，所謂自助其實(shí)是允許用戶自行創(chuàng)建自定義的

數(shù)據(jù)查詢方式，創(chuàng)建方式簡(jiǎn)潔無(wú)需考慮數(shù)據(jù)庫(kù)等因素?？梢暬臄?shù)據(jù)分析手段和

自助式BI都是優(yōu)化客戶體驗(yàn)、實(shí)現(xiàn)客戶共性化需求的，將是將來(lái)一段時(shí)間的亮

點(diǎn)，值得期盼。

3.4社交化BI

社交的熱度還在持續(xù)的升溫，也已經(jīng)成為軟件營(yíng)銷(xiāo)的重要陣地。社交化BI

將企業(yè)數(shù)據(jù)、社交化網(wǎng)絡(luò)和協(xié)作、社交媒體的監(jiān)督與輿情分析結(jié)合在一個(gè)應(yīng)用中,

讓傳統(tǒng)的BI具有了更加友好的界面，商業(yè)智能的工具更具創(chuàng)新性。盡管其技術(shù)

上并沒(méi)有重大的革新，其價(jià)值也沒(méi)有得到企業(yè)肯定的認(rèn)同，但可以確信的是這種

新的商業(yè)智能模式將協(xié)作力量帶入核心體驗(yàn)中，呈現(xiàn)出了BI更多元化的進(jìn)展空

間?？v觀目前市場(chǎng)現(xiàn)狀，總體來(lái)說(shuō)社交化BI仍處在一個(gè)探究期，但前景不容忽

視。

3.5大數(shù)據(jù)融合

在數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為資源是企業(yè)夢(mèng)寐以求的，大數(shù)據(jù)可以說(shuō)是

真正意義上的將信息轉(zhuǎn)化為了資源.大數(shù)據(jù)時(shí)代下的商業(yè)智能開(kāi)頭融合大數(shù)據(jù)的

應(yīng)用，大量的BI廠商開(kāi)頭在其數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品中增加對(duì)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)（如

Hadoop）的支持或者內(nèi)嵌基于對(duì)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的分析功能。

3.6數(shù)據(jù)即服務(wù)

SaaSBI可以理解為數(shù)據(jù)即服務(wù)，這種新興的BI實(shí)現(xiàn)方式漸漸被用戶所接

受。SaaSBI成為焦點(diǎn)很大一部分緣由在于目前傳統(tǒng)BI的工具價(jià)格不菲，建設(shè)

的過(guò)程也相對(duì)簡(jiǎn)單，中小企業(yè)特殊是小企業(yè)往往準(zhǔn)時(shí)存在需求也望而卻步。反之,

SaaS租用模式具備的低費(fèi)用高效能的特點(diǎn)正好可以彌補(bǔ)這些條件的不足，因此

得到不少小企業(yè)的青睞。但是SaaSBI的模式并不成熟，真正開(kāi)頭使用的企業(yè)并

不多，受各方面因素影響短時(shí)間內(nèi)客戶群不會(huì)有太大的增長(zhǎng)，但是這種顛覆性模

式的價(jià)值是客觀存在的，將來(lái)的進(jìn)展前景看好。

3.7信息集成

就商業(yè)智能的進(jìn)展趨勢(shì)而言，經(jīng)過(guò)同各種技術(shù)、應(yīng)用的融合之后，逐步演化

為一種企業(yè)級(jí)、跨部門(mén)的基礎(chǔ)信息系統(tǒng)，可以聯(lián)結(jié)企業(yè)各個(gè)崗位，可以聯(lián)結(jié)企業(yè)

各類(lèi)信息系統(tǒng)和信息資源，真正實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)，從而實(shí)現(xiàn)信息的大集成。將來(lái)，商

業(yè)智能與OA、CRMERP、SCM或是其它系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)集成，系統(tǒng)間的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)能通

過(guò)BI的管理平臺(tái)相互調(diào)用、可視化，全面供應(yīng)決策支持、學(xué)問(wèn)挖掘、商業(yè)智能

等一體化服務(wù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化、學(xué)問(wèn)化、虛擬化，全面提升企業(yè)的決策力量和

市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

4、商業(yè)智能（BI）市場(chǎng)概覽

隨著B(niǎo)I市場(chǎng)的漸漸成熟，許多廠商都活躍在商業(yè)智能領(lǐng)域。表1為目前市

場(chǎng)上的BI廠商列表（部分）。

5、商業(yè)智能（BD系統(tǒng)選型要點(diǎn)及步驟

5.1BI軟件的選型要點(diǎn)

隨著企業(yè)信息化應(yīng)用的不斷深化，越來(lái)越多的企業(yè)面臨深化應(yīng)用的問(wèn)題。信

息化對(duì)于決策的支撐、對(duì)于市場(chǎng)前沿的洞察力成為了新的掘金地。市場(chǎng)上的BI

產(chǎn)品良莠不齊，企業(yè)在選擇時(shí)往往簡(jiǎn)潔受到宣揚(yáng)的誤導(dǎo)，作為企業(yè)在選擇BI產(chǎn)

品的時(shí)候應(yīng)當(dāng)從企業(yè)系統(tǒng)需求、產(chǎn)品性價(jià)比、產(chǎn)品功能、把握如下要點(diǎn)，以資鑒

別。

5.2BI軟件選型步驟

在總體了解了BI系統(tǒng)選型的要點(diǎn)之后，。-works建議企業(yè)選型步驟可參考

以下流程進(jìn)行：

組建BI項(xiàng)目工作團(tuán)隊(duì)

明確企業(yè)需求，制定具體的項(xiàng)目目標(biāo)

分析梳理內(nèi)部數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量

了解市場(chǎng)BI新技術(shù)及主流產(chǎn)品信息

確定需求匹配的產(chǎn)品范圍并初步接觸

目標(biāo)BI產(chǎn)品，進(jìn)行考察和評(píng)估

確定目標(biāo)BI產(chǎn)品并進(jìn)入商務(wù)談判環(huán)節(jié)

6、主流廠商

6.1SAP

SAP公司成立于1972年，總部位于德國(guó)沃爾多夫市，是全球最大的企業(yè)管

理和協(xié)同化商務(wù)解決方案供應(yīng)商、全球第三大獨(dú)立軟件供應(yīng)商。目前，全球有

120多個(gè)我國(guó)的超過(guò)263,000家用戶正在運(yùn)行著69,700多套SAP軟件。財(cái)寶

500強(qiáng)80%以上的企業(yè)都正在從SAP的管理方案中獲益。SAP在全球50多個(gè)我國(guó)

擁有分支機(jī)構(gòu)，并在多家證券交易所上市，包括法蘭克福和紐約證交所。1995

年在北京正式成立SAP中國(guó)公司，并間續(xù)建立了上海、廣州、大連分公司。

核心產(chǎn)品

SAPLumira

SAPLumira供應(yīng)了拖放式界面和引人入勝的可視化效果，無(wú)需編寫(xiě)任何腳

本即可高效分析數(shù)據(jù)，以快速獵取洞察，提高業(yè)務(wù)敏捷性。借助該軟件，企業(yè)業(yè)

務(wù)用戶將能夠以可重復(fù)的自助方式訪問(wèn)、轉(zhuǎn)換和可視化數(shù)據(jù)，

SAPBusinessobjectsAnalysis

借助SAP的多維數(shù)據(jù)分析軟件，業(yè)務(wù)分析師可以在熟識(shí)的Microsoft

Office環(huán)境中更深化地挖掘業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。即使沒(méi)有IT人員的關(guān)心，他們也能夠

輕松地過(guò)濾和操作數(shù)據(jù)，把握進(jìn)展趨勢(shì)及特別，并共享其發(fā)覺(jué)。

產(chǎn)品特點(diǎn)

SAPLumira

以可重復(fù)的自助方式，更快獵取洞察;通過(guò)統(tǒng)觀全局和深化挖掘具體信息，

全面把握業(yè)務(wù)狀況;為簡(jiǎn)單的業(yè)務(wù)問(wèn)題即時(shí)供應(yīng)基于事實(shí)的解答，顯著加快決策

流程;在不增加IT部門(mén)工作量的狀況下，提高自助服務(wù)數(shù)據(jù)的使用率;借助SAP

HANA,實(shí)時(shí)可視化海量數(shù)據(jù)。

SAPBusinessObjectsAnalysis

對(duì)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，獲得深化的業(yè)務(wù)洞察;在Excel中發(fā)覺(jué)、比較和猜

測(cè)業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)因素;借助嵌入式商務(wù)分析，在實(shí)時(shí)的PowerPoint演示文稿中與您

的團(tuán)隊(duì)共享彼此的重要發(fā)覺(jué);借助內(nèi)容復(fù)用和實(shí)時(shí)查詢響應(yīng)等方法，顯著提高效

率；借助內(nèi)存加速，提高數(shù)據(jù)分析效率.

典型客戶及案例

典型客戶：摩森康勝啤酒釀造公司(MolsonCoors)

6.2IBM

IBM是全球信息產(chǎn)業(yè)領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)，為中國(guó)客戶供應(yīng)領(lǐng)先的的硬件、軟件、企業(yè)

詢問(wèn)和技術(shù)服務(wù),助力中國(guó)各夕亍業(yè)持續(xù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型。在過(guò)去的100年，世界經(jīng)濟(jì)不

斷進(jìn)展，現(xiàn)代科學(xué)日新月異，IBM始終以超前的技術(shù)，精彩的管理和獨(dú)樹(shù)一幟的

產(chǎn)品領(lǐng)導(dǎo)著信息產(chǎn)業(yè)的進(jìn)展，保證