商业智能研究报告

制造业是商业智能的重要市场Manufacturing Insights(IDC 公司附属公司）的报告显示，2004年亚太区（不含日本）制造业IT市场规模为137亿美元，预计该市场将以 11.4% 的年复合增长率平稳增长，到2008年市场规模将达210亿美元。2004年底，亚太区（不含日本）制造业IT支出共137亿美元，其中离散制造占78.6%，流程制造占22.4%。由于市场全球化和自由化带来了更加激烈的竞争和复杂性，亚太区（不含日本）的许多制造商继续对IT进行投资，以提高运营效率，更好地控制不断增长的业务成本。随着越来越多的制造商在华建立了生产基地，降低成本并占领巨大的国内市场，这些制造商需要对主要的IT基础架构 、应用和服务进行投资以使其运营能够健康平稳地发展，并获得领先优势。这将继续促进中国和海外制造商的制造业IT投资。在对基础架构投入大量资金的同时，在中国和印度这样的新兴大型市场的许多制造商将继续对企业资源管理(ERM）和商务智能（BI）解决方案进行投资，从而为更好的内部协作和决策制定提供基础平台。IDC的报告显示，2004年亚太区（不含日本）商务智能（BI)工具软件市场规模为2.332亿美元，预计该市场将以12.3%的年复合增长率迅猛增长，到2009年市场规模将达4.173亿美元，增长预计主要源于中国和印度日益发展的经济。这两国近几年更加健康的经济环境和不断增多的应用系统部署为未来5年BI工具的采用打下了基础。有关专家指出，随着互联网的普及，在决策支持系统基础上发展商业智能已成为必然。随着基于互联网的各种信息系统在企业中的应用，企业将收集越来越多的关于客户、产品及销售情况在内的各种信息，这些信息能帮助企业更好地预测和把握未来。所以，电子商务的发展也推动了商业智能的进一步应用。从行业发展来看，商业智能作为业务驱动的决策支持系统，其发展是以较为完善企业的信息系统和稳定的业务系统为基础的。商业智能未来的应用与行业内信息化的基础状况密切相关，以制造型企业为主，其次是流通企业，这两个领域将是商业智能不可忽视的新市场。企业随着信息化水平的提高，商业智能产品将会与ERP和CRM等管理软件进一步融合，很多ERP厂商都把商业智能嵌入到相应的ERP系统内，比如SAP的ERP就嵌套了BO公司的商业智能产品，AD 也与和勤软件进行了类似的合作。当然，商业智能如ERP一样，实施中存在着一定的风险，企业首先要认清自身的需求情况，在选择合作伙伴的同时也要进行充分的了解。各主流厂商都有各自的优势，比如SAS的数据挖掘、Hyperion的预算与报表合并、BO的数据分析与报告等。而商业智能产品的发展趋势必将是整合平台基础上的集成化应用。如何切实了解自身需求、选择具有优势的厂商产品，将是企业实施商业智能成功的关键。

很多厂商活跃在商业智能（下面称BI）领域。事实上，能够满足用户需要的BI产品和方案必须建立在稳定、整合的平台之上，该平台需要提供用户管理、安全性控制、连接数据源以及访问、分析和共享信息的功能。BI平台的标准化也非常重要，因为这关系到与企业多种应用系统的兼容问题，解决不了兼容问题，BI系统就不能发挥出应有效果。这里我们通过对一个实验室的BI系统模型（我们将其称为D系统）进行功能解剖，来介绍BI系统。D系统是一个面向终端使用者，直接访问业务数据，能够使管理者从各个角度出发分析利用商业数据，及时地掌握组织的运营现状，作出科学的经营决策的系统。D系统可实现从简单的标准报表浏览到高级的数据分析，满足组织内部人员的需求。D系统涵盖了常规意义上商业智能（BI）系统的功能，主要构架包括以下几个方面。 D系统可读取多种格式（如Excel、Access、以Tab分割的txt和固定长的txt等）的文件，同时可读取关系型数据库 （对应ODBC）中的数据。在读取文本和数据的基础上，D系统还可以完成：连接文本 把2个CSV文件中的共同项目作为键（Key），将所需的数据合并到一个文件，这样可以象操作数据库一样方便，但无须用户编程即可实现。设置项目类型作为数据的项目类型，除按钮（button）（文字项目）、数值项目以外，还可以设置日期表示形式的日期数据项目、多媒体项目和不需要生成按钮但在列表显示中能够浏览的参照项目。期间设置 日期项目数据可以根据年度或季度等组合后生成新的期间项目。同样，时间项目数据可以根据上午、下午或时间带等组合后生成新的时间项目。设置等级 对于数值项目，可以任意设置等级，生成与之相对应的按钮。例如，可以生成与年龄项目中的20岁年龄段、30岁年龄段的等级相对应的按钮。 关联/限定 关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是，事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。D系统把这种关联的分析设计成按钮的形式，通过选择有/无关联，同时/相反的关联。对于结构化的数据，以客户的购买习惯数据为例，利用D系统的关联分析，可以发现客户的关联购买需要。例如，一个开设储蓄账户的客户很可能同时进行债券交易和股票交易。利用这种知识可以采取积极的营销策略，扩展客户购买的产品范围，吸引的客户。显示数值比例/指示显示顺序 D系统可使数值项目的数据之间的比例关系通过按钮的大小来呈现，并显示其构成比，还可以改变数值项目数据的排列顺序等。选择按钮后，动态显示不断发生变化。这样能够获得直观的数据比较效果，并能够凸显差异，便于深入分析现象背后的本质。监视功能 预先设置条件，使符合条件的按钮显示报警（红）、注意（黄）信号，使问题所在一目了然。比如说：上季度营业额少于100万元的店警告（黄色标出），少于50万元的报警（红色标出）。执行后，D系统就把以店名命名的按钮用相应的颜色表示出来。按钮增值功能 可将多个按钮组合，形成新的按钮。比如：把[4月]、[5月]、[6月]三个按钮组合后得到新的按钮[第2季度]。记录选择功能 从大量数据中选择按钮，取出必要的数据。挑出来的数据可重新构成同样的操作环境。这样用户可以把精力集中在所关心的数据上。多媒体情报表示功能 由数码相机拍摄的照片或影像文件、通过扫描仪输入的图形等多媒体文件、文字处理或者电子表格软件做成的报告书、HTML等标准形式保存的文件等，可以通过按钮进行查找。分割按钮功能 在分割特定按钮类的情况下，只需切换被分割的个别按钮，便可连接不断实行已登录过的定型处理。程序调用功能 把通过按钮查找抽取出的数据，传给其他的软件或用户原有的程序，并执行这些程序。查找按钮名称功能 通过按钮名查找按钮，可以指定精确和模糊两种查找方法。另外，其他的按钮类也可以对查找结果相关的数据进行限定。 列表画面 可以用and/or改变查找条件，可以进行统计/排序。统计对象只针对数值项目，统计方法分三种：合计、件数、平均，而且可以按照12种方式改变数值的显示格式。视图画面 提供切换视角和变换视图功能，通过变换与设置条件相应的数值（单元格）的颜色表示强调。依次变换视角可进行多方面的数据分析。视图的统计对象只针对数值项目，统计方法有合计、平均、构成比（纵向、横向）、累计（纵向、横向）、加权平均、最大、最小、最新和绝对值等12种。数值项目切换 通过按钮类的阶层化（行和列最多可分别设置8层），由整体到局部，一边分层向下挖掘，一边分析数据，可以更加明确探讨问题所在。图表画面 D系统使用自己开发的图形库，提供柱形图、折线图、饼图、面积图、柱形+折线五大类35种。在图表画面上，也可以像在阶层视图一样，自由地对层次进行挖掘和返回等操作。 所需要的输出被显示出来时，进行定型登录，可以自动生成定型处理按钮。以后，只需按此按钮，即使很复杂的操作，也都可以将所要的列表、视图和图表显示出来。

以下信息由业务数据可视化分析展示平台DataHunter为您提供：日前，世界知名研究机构Gartner发布了2018分析和商业智能平台魔力象限报告，同时Gartner还对分析和商业智能平台的技术路线和市场发展进行了预测和展望。其中，该机构特别强调了增强分析、自助数据处理、机器学习、自然语言处理、实时分析以及共享协作等能力将成为未来该领域的标配功能。商业智能未来两年的发展愿景到2020年，增强分析 -  包括自然语言查询和叙述、增强数据准备、自动化高级分析以及可视化数据分析能力 -  将成为购买分析、数据科学、机器学习、 嵌入式分析等平台的主要推动力。到2020年，增强数据发现能力将带动商业智能和分析平台快速发展，用户数量将以两倍的速度增长，并提供两倍的业务价值。到2020年，自然语言生成和人工智能将成为绝大部分（90%）商业智能平台的标准功能。到2020年，50%的分析查询将会通过搜索、自然语言处理、语音生成，甚至是自动生成。到2020年，为用户提供访问内外部数据目录的企业将从分析投资中获得两倍的业务价值。到2020年，普通数据科学家的数量增长将是专业数据科学家的五倍。分析和商业智能平台的15个关键功能基础设施1. BI平台管理，安全和架构。支持平台安全管理，用户管理，账户访问管理，并确保高可用及灾难恢复的能力。2. Cloud BI。PaaS和AaaS（analytic-application-as-a-service）能力，支持基于本地或云端数据，在云中进行分析应用的构建、部署及管理。3. 数据源连接和提取。用户可以连接到内部及各种云存储平台（关系型和非关系型）中的结构化和非结构化数据。数据管理4. 元数据管理。使用户可以利用通用语义模型和元数据，并通过强大而集中的方式，使管理员可以搜索，捕获，存储，复用和发布元数据对象，如维度，结构，度量，性能指标/关键性能指标（KPI），报表布局对象，参数等。同时，管理员能够将业务人员定义的数据混聚和元数据提升为SOR元数据。5. ETL和数据存储。支持访问、集成、转换和加载数据到自包含的引擎平台，并具有索引数据、管理数据、加载和刷新的能力。6. 自助数据准备。支持“拖放”不同来源的数据组合以及创建分析模型，例如用户定义的度量、集、组和结构。高级功能包括基于机器学习的语义自动发现，智能连接，智能分析，层次结构生成，数据沿袭和对各种数据源(包括多结构化数据)的数据混合。7. 可扩展性和复杂的数据模型。具备内存引擎或数据库内部体系结构处理海量数据、复杂数据模型、性能优化和海量用户部署的能力。分析和内容创作8. 针对普通数据科学家的高级分析。通过菜单选项或导入和集成外部模型，使用户可以轻松访问平台自身的高级分析功能。9. 分析仪表盘。具备通过可视化创建高度交互式仪表盘和内容的能力，并支持嵌入地理空间分析功能。10. 交互式数据可视化。通过一系列的可视化功能来分析探索数据，这些功能不仅是基本的饼状图、条形图、折线图等，还应包括热点图、数图、地图、散点图及其他用于特殊用途的图表。用户可以与之进行交互和分析数据。11. 增强数据发现。自动查找、可视化展现及叙述关键信息的能力，如用户数据的相关性、异常、集群、关联和预测等，使得用户无需自己创建数据模型或编写算法。用户可通过可视化、自然语言生成的文字、搜索和自然语言查询（NLQ）技术去探索数据。12. 移动端的支持。企业可以通过发布和/或交互模式为移动设备开发和提供内容，并可以利用设备的本机功能，如触摸屏、摄像头和定位等。分享13. 嵌入式分析内容。为软件开发人员提供API并支持相关开放标准的能力，包括创建和修改分析内容、可视化和应用程序并将其嵌入到业务流程中。14. 分析内容的发布、共享和协作。允许用户通过各种输出类型和分发方法进行发布、部署和分析操作，并支持内容搜索、日程安排和警报功能。这将使得用户能够通过讨论、聊天和注释的方式共同分析内容和决策。平台整体功能15. 易用性、可视化能力和工作流的整合。包括易于使用，管理和部署平台，易于进行可视化内容创建、使用和交互。同时，还要考虑在单一产品或集成度很低的多个产品中提供的功能程度。2018年魔力象限看点增强分析  -  在分析工作中的所有阶段（从数据准备、数据建模到洞察业务）启用机器学习，交互也从拖放式的查询升级到以语音、搜索和NLP技术为主。数据可伸缩性和模型复杂性  -  分析和商业智能平台在数据的可伸缩性和数据模型的复杂性上受到了越来越大的压力，因为客户数据正在从单一的关系型存储转向多样化的SQL存储中。云已经过了“临界点” -  基于云的分析和商业智能平台已经过了“临界点”，云部署的方式更加灵活，并且混合数据连接到本地数据源已经得到了更广泛的支持。基于订阅模式的定价和企业许可协议  -  大多数企业都会考虑许可成本，但Gartner倡导企业关注TCO，包括部署、功能差异及持续性的培训和技术支持。很多厂商推出了基于订阅的定价模式，以降低客户使用成本，但Gartner认为，长期看这不一定会降低成本。支持实时数据分析  -  越来越多的企业希望借助硬件设备、传感器等采集并生成实施数据流，以便及时作出决策，分析和商业智能的厂商需要具备相应的功能。内容、数据和算法将会不断成熟，分析功能将帮助企业创造新的销售机会并加速业务洞察。社会责任感  -  长期以来，许多厂商对非盈利性组织都提供特别折扣，或免费开放给学生使用（作为在大学校园里传播的一种方式）。今年，Gartner在魔力象限中首次加入了“社会责任计划”这一指标的评估。

首先是能提供。因为商业智能的范围比较广，具体的搭建方式要看你的目的用途是什么。一般情况下： 首先通过ETL工具从源数据库将数据抽到目标数据库（数据仓库）中。 数据仓库的具体层次，会包括ODS层，DW层，DM层。也就是操作数据缓冲层，数据仓库层和数据模型层。这里面需要进行具体建模。 之后就可以使用数据仓库进行相应的应用，这些应用可以包括数据分析、数据报表和数据挖掘。当然可以了，建议你看书，这里鉴于篇幅数不清楚，SQL SERVER 功能很强大，数据库分析服务SSAS 数据库整体服务SSIS-----数据仓库的提取、转换和加载 (ETL) 包)的平台 商业智能BI SSMS 完全可以满足你的要求，我现在就是在用它做数据分析数据挖掘，多维分析等……

2018年到2010年智能家居发展趋势会从以下几个方面有些变化：Trend #1大众市场智能服务随着Wi-Fi市场的不断发展，AI技术的不断革新，住宅科技化已经逐渐深入到每一个用户，从酒店到别墅，从豪宅到公寓，人们的认知度将伴随着经济的发展和科技的发展日新月异。从亚马逊和百思买这些公司的团队部署，以及一些以WiFi产品模型为主的住宅安装公司来看，他们的大众市场意识越来越强，但是这种趋势也会影响定制安装商的市场。三大智能家居服务2017年智能家居安装行业出现了很多新兴的事情，很多DIY的智能家居产品逐渐成为主流产品，这些产品主要以无线产品为主，有一个典型的特征，客户只需要支付199美金或者229美金就能实现一些智能产品或者系统的安装。点评：随着中国智能家居市场的推广和教育，人们对智能的意识逐渐形成，大众主流的市场已然开启，华歌通过前几年的产品研发布局，我们在无线智能产品的提供和服务上，已经能为客户提供更加灵活的安装方式和更加快速的盈利模式。TREND #2家庭首席网络安全官将物理安全和数字安全角色集成到一个地方使集成商不可或缺。保护生命和财产（物理事件）通常属于传统的安防经销商的职权范围，他们会安装报警系统，摄像头，电动门锁，以及各种传感器。另一边是信息技术专家和精通网络集成商，他们的职责是网络安全防护，例如，网络安防、家庭隐私，银行账户，移动软件，智能恒温器以及监控IP盗取等。点评：客户网络安全就要求我们在智能家居行业，智能化网络基础便成为家庭数字安全的第一步，云端服务将更加全面地解除我们在网络安全上的顾虑。阿卡尼斯、OvrC的使用将成为未来智能家居行业网络首席安全顾问，并支持云端服务！TREND #3可调光照明 & 照明灯具除了传统的照明控制，集成商还可以通过设计健康照明和全面照明方案，为他们拓展的盈利机会。拥有新的LED 照明设备解决方案和照明设计培训，新（老）的市场参与者为定制集成商打开了之前被限制的销售渠道。点评：在华歌做过的众多高端住宅案例中，客户对灯光的需求都是首位的，而且对于调光的需求也逐年加大。Rako智能灯光系统在技术和产品上能够满足客户对氛围和功能的需求，光源的兼容性能够满足不同的灯光设计布置，有线、无线方案的混合让客单价更加亲民。TREND#4不仅仅是单户智能化如何在学生宿舍，养老院以及一些更具有代表性的前景区域安装不同的自动化和娱乐设施？集成商对此可以提出一些巧妙的解决方案。点评：商业智能化让智能市场越来越大，华歌在原来众多的客户案例中拥有众多的商业项目，但是随着美国 Linear、2GIG、numra三个品牌的强势加入，让华歌的养老、公寓、酒店的智能化解决方案更加完善。TREND #5投影系统由于超短焦投影、新媒体艺术的出现以及更低的4K成本，集成商可以利用越来越多的应用。——By Arlen Schweiger & Jason Knott 关于视频投影，在某些科技在住宅市场立足前，商业产品和应用往往引领创新之路。现在我们已经利用4K，三维，激光光源、短焦投影……由此产生的机会和产品必将让视频投影在2018年拥有一个令人兴奋的发展前景。短焦投影Wolf帮助Pro-85 4K超短焦3D投影仪创建了新的安装途径，短距离投影主要是在教室、公司会议室或其他有限制的环境中。现在，这种技术允许客户在家里有的剧院式观看选 择。从近距离到表面，它投影出的图像又大又清晰。点评：短焦投影因为其更短的投影安装要求，更大的画面投射，所以备受客户喜爱。华歌在引进WOLF的当月，就有客户在自己的客厅要求更换方案，安装了Pro-95激光投影机。

这个和商业智能挺像的，你可以去一些论坛上看看比如：Cognos中国用户联盟百度搜一下就出来了里面应该有关于商业报告的资料吧关于什么的？

数据质量与商业智能数据质量角色对于增强数据资产准确度和价值而言，将数据质量规则与活动（探查、清洗和监测）和MDM流程相集成显得十分关键。在启动任何MDM项目之前，您都需要了解源数据的内容、质量和结构。在数据源进行的数据探查使数据管理员和数据仓库管理员能够在数据进入MDM系统之前，快速发现和分析跨所有数据源的所有数据异常。此流程可极大加快从MDM实施中获取价值。由于数据清洗增强了数据的准确度，带来了数据完整性，并从源头增进了数据的可信度，因此数据清洗改善了MDM系统中的数据一致性。一旦源数据进入MDM系统，它将接受数据质量处理，其中包括验证、更正和标准化。MDM系统存储了在数据清洗前后的整个历史记录，从而开发人员不必再跟踪数据仓库中的数据沿袭。最后，数据质量度量标准使数据仓库管理员能够更好地监控参考数据的质量，并确保可以长期持续使用高质量的数据。因此，从技术角度看，实施MDM和Informatica Data Quality，作为数据仓库中主数据的确定来源，可以从提取、转换和加载（ETL）流程中简化数据集成。此方法可极大减低与数据仓库有关的整个开发和维护工作。通过建立数据质量度量标准和定义数据质量目标，数据仓库管理员和数据管理员能够更好地监控参考数据的质量，并确保随着时间的推移能够跨企业持续使用高质量的数据。MDM简化了对数据仓库维度更新的处理，因为用于确定更改内容的所有逻辑均封装在MDM系统中。此外，MDM系统可以卸除大多数数据仓库的历史记录跟踪负担，使数据仓库仅管理它需要为进行聚合而应跟踪的变更。此系统可带来更小的数据仓库维度以及对负荷和查询性能的重大改进。运用MDM和Informatica Data Quality将最终降低数据集成的工作量，提高从商业智能和报表推导的洞察分析的质量，确保能够从为商业智能增效的数据仓库方案中获得预期的价值和投资回报。数据质量水平与商业智能的关系当无法通过商业智能系统和报告系统提供准确的数据时，业务总体上都会受到影响。以下是为创建报表的商业智能系统提供不可靠数据所造成的一些后果：业务负责人：不准确的管理报告导致决策不够明智。合规主管：合规性法案要求公司能为其财务和合规报表提供一定的透明度和可审计性。业务分析师：如果业务分析师花费过多时间在多个商业智能系统间手动搜索和整理信息以更新和修正报表，则业务分析师的生产率会受到影响。此低效的工作会直接影响成本和营利能力。这些业务问题的根源在于没有关于客户、产品、渠道合作伙伴和供应商的唯一真实版本。由于在处理每个业务流程的不同系统间收集、存储和管理这些数据（亦称之为参考数据或主数据），因此，需要正确地解析重叠和冲突的参考数据，以获得唯一真实版本，从而带来宝贵而可操作的洞察力。许多组织拥有数十或数百数据库，并且在这些数据库中有维护相同核心参考对象的数十个（有时为数百个）不同的应用程序，而这些核心参考对象还具有重叠的属性。商业智能系统的用途是以中立的视角报告取自多个系统的现有数据。商业智能系统可以为维度分析进行一些累积工作，但是设计或配备商业智能系统并非为了创建唯一的真实版本。在取自应用程序孤岛的客户或产品数据中存在的不一致会对数据仓库中运行的分析可靠性产生消极的影响。总而言之，企业的商业智能只会与企业的数据质量水平相当。数据质量与五种形式的商业智能。商业智能已经发展成为多种形式，旨在满足企业不断增长的要求和任务关键型活动日益增长的水平。这些形式都有其自己的一套数据质量要求。仪表板记分卡和仪表板正被广泛采用，越来越多的用户利用它们获取财务，业务和绩效监控的鸟瞰图。通过可视化的图形、图标和计量表，这些传输机制帮助跟踪性能指标并向员工通知相关趋势和可能需要的决策。提供集成视图所需的数据元素通常跨越多个部门和学科，需要绝对最新才能有效。数据质量会影响记分卡和仪表板用户，因此这些用户必须能够：1． 使用仪表板中计量表和刻度盘上的完整数据，并迅速采取措施。2． 获取集成视图并使用标准化数据进行协作。3． 利用具有一致数据的正式记分卡方法。4． 向下钻取以查看组或个人级别绩效的准确数据。5． 找到能够生成明显趋势且重复数据最少的业务流程。6． 推导关联性并通过验证的数据执行交叉影响分析。企业报告企业报告为所有级别的个人提供来自企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、合作伙伴关系管理（PRM）、发票和帐单系统，以及整个企业内其他源系统的各种运营报告和其他业务报告。这些报告分布广泛，而薪酬和其他激励计划通常与报告的结果有关。数据质量会影响组织报告，因为组织必须：1． 浏览多个报告，将它们显示到从不同来源聚合数据的多个表单中。2． 选择各种参数并通过标准化数据为用户定制报告。3． 利用各种性能指标的协调数据呈现多个表格和图表。4． 使业务用户能够利用高精准数据创建自己的报告，无需IT部门参与。5. 通过清洗和匹配的数据减少合规性管理的人工检查和审计。6． 利用完整财务数据直接从商业智能报告开具发票和帐单。OLAP分析OLAP使用户能够即时以交互方式对相关数据子集进行“切片和切块”。同时，OLAP功能，比如向上钻取、向下钻取、或任意挖掘（跨业务维度）、透视、排序、筛选、以及翻阅，可用于提供关于绩效的基本详细信息。最为重要的是它能够回答存在的任何业务问题。这意味着调查深入到单个或多个数据仓库中可用的最原子级别的详细信息。数据质量会影响OLAP分析，因为用户和组织需要：1． 通过对目标数据的完全访问在所有维度中任意钻取以进行深入调查。2． 通过设置好格式的一致数据将OLAP轻松应用于任何维度子集。3． 利用一致的基本数据对象最大限地减少冲突报告，确保交互性。4． 利用多个维度的正确数据执行用户驱动的适时分析。5． 提供更新的同步数据来处理事务级数据分析。预测分析高级和预测分析使富有经验的用户能够充分调查和发现特定业务绩效背后的详细信息并使用该信息预测远期效果。此方法可能涉及高级统计分析和数据挖掘功能。为了推动积极决策和改进对潜在商业威胁的姿态，预测分析可能包括假设测试，客户流失预测，供应和需求预测，以及客户评分。预测建模可用于预测各种业务活动及相关效果。数据质量会影响高级和预测分析，因为用户会寻求：1． 为可定制报告创建跨越任何数据元素的报告过滤标准。2． 为标准化数据格式搜索模式和预测洞察力以促进积极决策。3． 通过一致数据获得信心，找出相互依存的趋势和预期成果。4． 对准确数据采用多变量复原和其他技术，以实现更好的预测。5． 在无数据重复的前提下定制数据分组，最大限度减少冲突。6． 使用经认证的数据检验假设并使用统计、财务和数字函数。通知警报使用电子邮件、浏览器、网络服务器和打印机、PDA或门户网站时，通过通知和警报在广泛的用户触点间主动共享信息。通过及时交付目标信息，关键相关人士和决策者可以识别潜在的机会领域并发现要采取措施的问题领域。这种“一线”BI传输机制使组织能够保持协调一致，与业务风险和机会并进，同时事件仍将保持新鲜和有意义以保证响应。在此领域，数据质量会影响组织，因为组织会努力：1． 从任何和所有数据源向最广泛的用户接触点发布警报。2． 确保标准化及非冲突数据集上各种订阅类型的高吞吐量。3． 使用户能够打开附件或点击链接，同时呈现一致、集成的数据。4． 通过预先评定并核准的数据质量来降低发布错误警报和通知的风险。5． 允许在多个事件数据符合特定阙值时实时触发警报。6． 利用经验证的数据进行内容个性化和组关联。

商业智能又名商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。ERP系统报表，无论是金蝶报表系统，还是用友报表系统，都是制作固定样式的报表，无法做到灵 活的 数据分析，也无法实现数据可视化效果，使数据的价值大打折扣。奥威Power-BI金蝶商业智能BI解决方案覆盖金蝶ERP全系列产品。安装即可用，实现金蝶BI部 署及应用；解决K3/KIS多机构的账套合并（含抵消分录）的问题；取代传统金蝶报表，提升金蝶数据分 析智能化，实现金蝶数据可视化。信息化迈向智能化，商业智能的应用和发展正以极高速的趋势向各个领域覆盖。为企业提供关键业 务信 息，帮助优化流程、运营管理和集团管控，开创便捷智能、满足企业未来业务发展需要的金 蝶BI产 品是BI数据行业不可逆转之趋势。=======================企业报告为所有级别的个人提供来自企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、合作伙伴关系管理（PRM）、发票和帐单系统，以及整个企业内其他源系统的各种运营报告和其他业务报告。这些报告分布广泛，而薪酬和其他激励计划通常与报告的结果有关。数据质量会影响组织报告，因为组织必须：1． 浏览多个报告，将它们显示到从不同来源聚合数据的多个表单中。2． 选择各种参数并通过标准化数据为用户定制报告。3． 利用各种性能指标的协调数据呈现多个表格和图表。4． 使业务用户能够利用高精准数据创建自己的报告，无需IT部门参与。5. 通过清洗和匹配的数据减少合规性管理的人工检查和审计。6． 利用完整财务数据直接从商业智能报告开具发票和帐单。OLAP分析OLAP使用户能够即时以交互方式对相关数据子集进行“切片和切块”。同时，OLAP功能，比如向上钻取、向下钻取、或任意挖掘（跨业务维度）、透视、排序、筛选、以及翻阅，可用于提供关于绩效的基本详细信息。最为重要的是它能够回答存在的任何业务问题。这意味着调查深入到单个或多个数据仓库中可用的最原子级别的详细信息。数据质量会影响OLAP分析，因为用户和组织需要：1． 通过对目标数据的完全访问在所有维度中任意钻取以进行深入调查。2． 通过设置好格式的一致数据将OLAP轻松应用于任何维度子集。3． 利用一致的基本数据对象最大限地减少冲突报告，确保交互性。4． 利用多个维度的正确数据执行用户驱动的适时分析。5． 提供更新的同步数据来处理事务级数据分析。determinants in the cytoplasm is crucial to proper

　　商务智能贯穿企业绩效管理软件的流程　　商务智能贯穿企业绩效管理的闭环流程 通过即时、持续地计算各种企业绩效指标，监测企业实际运营与计划目标的偏差，可帮助主管分析原因或趋势。如图9．3所示，有人把企业绩效管理流程中的战略制定分成两部分：制定目标和商务建模，而监控分析分成实施监控、例外分析和结果报告等。　　通过即时、持续地计算各种企业绩效指标，监测企业实际运营与计划目标的偏差，可帮助主管分析原因或趋势。通过图9．2所示的闭环流程，企业绩效管理帮助管理人员有效地掌握企业经营管理信息，使企业的绩效与企业的战略目标保持一致，最终把战略转化为行动，实现企业战略与执行的统一。　　1．战略制定　　决策层根据企业的发展方向确立公司的战略远景，通过对市场、竞争对手的分析以及企业现状、能力的评估，明确实现战略目标的基本要素，例如顾客满意度、卓越的产品品质等，从而制定理想的、切实可行的目标，包括企业的长期规划和短期计划。　　衡量这些目标的进展可以用关键绩效指标，它们在一定程度上反映了企业的状况。在制定了战略目标之后，需要根据企业和市场的实际情况，选择适当的商务模式实现目标。　　2．预算规划　　预算规划为实现战略目标而对企业人员和资金进行预分配，把企业的战略目标层层分解到各个部门并最终落实到每个员工身上。例如企业要增加10％的利润，可以把目标细化到各个部门的操作层面，使每个部门到个人都负责相应的目标，作为绩效考核的标准。预算规划是一个多方协作的过程。　　3．监控分析　　事先制定的规划经常会受到市场环境变化的影响，所以需要提供监控机制以确保规划的适当调整。通过监控企业的运营绩效，发现规划和实际进展的差距。如果有差距，就需要采取相应的行动进行调整，因此监控是企业绩效管理闭环流程中尤为重要的环节。　　商业智能可以作为监控的关键技术。通过数据仓库和数据集市，能够把不同业务系统的数据以及企业内、外部的数据整合起来，在此基础上对关键绩效指标进行有效的监控。此外，通过钻取、旋转等在线分析处理对销售业绩、顾客满意度等进行分析。在企业绩效管理中，主要的商务智能工具包括仪表盘(dashboard)和平衡计分卡(BSC)，这些工具都有可视化的图形界面，它们把关键绩效指标以图形的方式展示给管理层。　　此外，企业绩效管理软件还应具备例外分析的功能，用户能够自定义一些关键绩效指标的临界阈值。 旦业务绩效出现任何问题，达到警戒阈值，管理信息系统就会自动分析比较，找出可能的原因并及时预警，通知负责人采取措施进行调整。例如当销售业绩没有达标时，系统会给销售部、市场部以及财务部的管理人员发送警不信息。　　4．调整执行　　调整执行实际上也是比较重要的环节。在前面预算规划、监控分析等环节中发现偏差时，就需要在这一步解决，确保企业目标的实现，使企业朝正确的方向发展。而商务智能在这里也发挥着比较重要的作用，因为除了监测的结果和预警信息外，管理人员还需要大量的细节数据和信息以进行调整。　　企业绩效管理的几个步骤作为一个闭合回路，也称作集成式企业绩效管理环境。首先建立战略目标，然后根据战略目标和商务环境进行商务建模，建模完成后对企业进行规划预算，实施过程管理，做好内部监控，以便及时发现问题例外分析，得到企业内部和外部报告，根据报告再调整企业的战略目标。这个周而复始的过程形成“计划一统计一审计”的闭环。商务智能提供的信息共享，使管理人员能及时、准确地监管企业绩效，使各个环节畅通、高效地运转。　　鼎捷软件有限公司（简称：DigiWin，原神州数码管理系统有限公司）是中国最具影响力的ERP企业管理软件与服务供应商.　　鼎捷软件有限公司通过提供专业化、标准化和高水准的企业管理软件、解决方案及咨询服务，帮助中国广大企业快速、持续地提高管理水平、经营绩效和综合竞争力。矢志成为亚太地区最大、最具影响力的企业管理软件及服务的供应商。　　让 ERP在中国普遍成功——我们共同的梦想　　鼎捷软件有限公司，寓激情于理性，与中国企业信息化一路同行，把最优秀的软件产品和咨询服务带给用户，把最现代的变革理念和管理方法传播给企业，在二十一世纪昭示的思考、契机与挑战前，与广大企业真诚合作，通过对“让ERP在中国普遍成功”理想的追求，坚持不懈地努力，与中国企业一起飞跃，共同成功！