1．KPI分析 KPI分析按照管理层次和时间纬度对指标进行汇总统计及分析展示,以适应各级领导的管理需求.在某公司,KPI不仅只是一个数据展示,而且已经成为一个内部考核指标的监控平台.各级领导每天上班的第一件事就是打开系统,查看自己的业务指标.每个领导只需要点击相关指标就可以做进一步的分析.领导最关心的图表放在最前面,日指标.周指标.月指标一目了然,而且还提供趋势走向,升降曲线直观明了. 2．离网挽留分析应用 某公司设计了流失模型的应用流程,分流失状况认知(历史流失状况分析.流失预测目标用户群选择

在快速发展的今天,商业智能BI已经不同于传统的商业智能BI,商业智能BI已经逐渐转变为自助和业务主导的模式,自助BI分析平台应运而生,自助BI分析平台逐渐成为许多企业的选择. 自助式BI分析平台与传统商业智能BI有何不同?传统的BI侧重于数据平台的建设,提供报表服务,以IT为主,多集中在公司的IT部门,以数据分析为主,以业务分析为主,面向没有IT背景的业务分析师.与传统的BI分析平台相比,自助式BI分析平台更加灵活.易于使用,并在一定程度上摆脱了对IT部门的严重依赖. 与传统BI相比,自助BI分

AX系统已有的BI分析架构 对于AX 的BI分析架构,相信大家都了解,可以看Reinhard之前的译文[译]Dynamics AX 2012 R2 BI系列-分析的架构 . AX 的BI分析架构的优势 从图上我们可以看出,AX是弱化了数据仓库的概念,直接用多维数据集作为分析报表的数据源.得益于AX与SSAS的深度集成,并且提供了许多预先定义好的多维数据集,可以很快地制作一个简单的分析报表. Dynamics 365技术架构的优势 在新出的Dynamics 365里,提出了Common Data

背景 mongoDB是近几年迅速崛起的一种文档型数据库,广泛应用于对事务无要求,但是要求较好的开发灵活性,扩展弹性的领域,. 随着企业对数据挖掘需求的增加,用户可能会对存储在mongo中的数据有挖掘需求,但是mongoDB的语法较为单一,不能满足挖掘的需求. PostgreSQL是起源于伯克利大小的一个开源数据库,已经有20多年的历史,以稳定性,功能强大著称,号称"开源界的Oracle". 在国内外各个行业都有非常多的用户,如平安银行,邮储银行,中移动,去哪儿,高德,菜鸟,美国宇航局,

如今自助式BI分析平台已经成为众多企业进行数据分析工作时的首选,究竟自助式BI分析平台在数据分析中有哪些优势,可以受到企业如此的青睐与追捧呢?小编将在本文中,跟大家一起来了解自助式BI分析平台的概念.功能,以及它和传统式BI分析平台的区别究竟在哪. 一.什么是自助式BI分析平台 自助BI分析平台是指企业使用的流程.工具和软件,旨在使业务人员在没有专业和先进IT培训的情况下,自行选择.过滤.比较.可视化和分析数据.BI平台最初的目标就是帮助企业在海量的数据中挖掘到有价值的信息.实现有效转化:从数据

进入大数据时代以来,对于企业来说,海量的数据不仅是财富,也是负担.无论是大型企业还是小型企业,都面临着同样的挑战--如何利用大数据客户体验,有效达到优化生产力的效果.这也是近年来许多企业选择搭建现代大数据分析平台的重要原因. BI是构建现代大数据平台不可或缺的工具.大数据和BI工具两者密切相关,相辅相成.大数据是基础.没有大数据,BI就失去了存在的基础,没有办法快速.实时.高效地处理数据,支持应用.BI是实现业务管理的应用工具.没有BI,大数据就无法实现价值转化,也无法向用户呈现数据的价值.无法

近些年来,AI推动的云生态系统已非常成熟.智能.增强的预测和决策工具处于这样一个阶段:准备好部署到企业中从董事会到车间的各个地方.挑战在于确保贵企业已准备好使用它们.因此,下面介绍了眼下最出色.最受欢迎的BI分析和商业智能平台.有免费的开源解决方案,也有提供全面服务的商业软件包,不过大多数提供免费试用版. Tableau:知名度高,因为在国外取得了很好的成绩,在Gartner数据分析与BI相关报告(以海外市场为主)中一直位置靠前.这款产品更加适合个人用户.小型工作室或者部门级使用.主要通过代理进

伴随着大数据概念的不断发展,存储成本越来越低,数据来源也越来越广泛,我们从原来只关心数据的大小,逐渐转变为如何让数据产生更多的价值.它也一直困扰着许多大小企业,越来越多的企业开始将BI分析系统应用到企业的经营中.下面小编就和大家一起来了解一下什么是BI分析系统?有什么用? 在谈论什么是BI分析系统之前,先谈谈什么是BI.BI是Business Intelligence的简称,也称为商业智能.BI分析系统是一种自动化的数据管理系统.通过多维分析和仪表盘的结合,可以快速获取数据,让决策者知道哪些项目

一般BI商业智能解决方案都包含财务.销售.客户等分析模块,本文分享的是某大型服装集团通过帆软FineBI建设的BI决策系统.该决策系统主要针对财务.资金.采购.生产.库存.物流.销售.渠道.产品.客户等主题与不同的视角与维度,以简单.直观的分析图形,集中展现与管理关键KPI指标与价值链指标,为商品.供应商.市场.客户.门店管理等提供决策支持,辅助各部门进行业务分析.形成人.财.物.产.供.销一体化数据决策支持. 一.财务分析 提供对资产负债表.利润表.现金流量表.资金报表.费用报表.应收款报表等

过去,企业级的数据分析通常会有这么几种场景,业务部门托信息部门分析数据,结果报表一出,唇枪舌剑争论你我高低,数据不准,指标不对.信息部门欠缺业务概念,业务部门不懂技术逻辑,数据分析之路,暂时搁浅. 后来,有了自助式BI,信息部门将数据分析重任交给业务部门,信息部门提前备好数据,业务员依据业务逻辑构建分析.结果,备好的数据往往缺乏自主分析性,探索后的指标还得重建模型,往往需要二次处理.于是,确定思路,重头再来,任务又回到了信息部. 有人说,数据一次性确认完毕,抽准确不就好了么?在数据分析过程中,分

自助式BI工具,可以帮助业务人员充分了解和利用企业数据,通过可视化操作,拖拖拽拽来新建分析,生成可视化的报表,帮助企业决策.但近几年的调查研究发现,拥有强大分析策略和模型的产品,比如Tableau.qlikview.congos等BI工具,并不能完全满足用户的需求,因为当前的大多数BI工具还缺少一些功能盲区. 自助式BI工具,也被称为敏捷BI工具,其最大的特点是改变了IT人员和业务人员的需求响应模式.只要IT人员将数据准备好,业务人员就可以自由地.自助地进行各种数据分析,制作各类报表,不需要IT

​互联网.物联网时代,数据激增是正常现象,但这给公司信息部门和数据分析师带来了巨大的工作量.根据以前的分析方法,有必要详细而深入地完成分析报告,即使借助数据分析工具,也要花费大量的时间和人力,更不用说大数据的激增了.需要分析的数据正在增加.不仅如此,需要满足的分析需求也在不断变化,分析工具都要支撑不住了. 难道说大数据时代,你还没更新分析工具?跨入大数据时代,数据分析工具也应快速从普通分析工具更新为商业智能BI工具.这种分析工具的更新,不仅能快速完成海量数据分析,更能更直观.灵活地分析挖掘数据.

该系统属于数据仓库系统,与传统的管理信息系统有本质差别,是“面向主题”设计的.“面向主题”的方式,既有利于数据组织和利用,又有利于用户的理解和使用. 分析主题主要维度:烟叶级别.烟叶级别按等级信息.烟叶级别按分级标准(标准维度) 产地(父子维度) 检测时间(时间维度,以Tqc_Raw_Chemistry .CheckTime字段派生CheckDate字段) 样品维度增加按样品来源.按打叶计划层次结构 主要指标:总糖% TotalSugar还原糖% ReducingSugar尼古丁% Nicoti

分析主题主要维度:烟叶级别.烟叶级别按等级信息.烟叶级别按分级标准(标准维度)产地(父子维度)检测时间(时间维度,以Tqc_Raw_SmokingTest .CheckTime字段派生CheckDate字段)样品维度 主要指标: 香气特征_清香_平均值香气特征_甜香_平均值香气特征_焦香_平均值烟气特征_浓度_平均值烟气特征_劲头_平均值质量特征_香气质_平均值质量特征_香气量_平均值质量特征_杂气_平均值质量特征_刺激_平均值质量特征_余味_平均值质量特征_合计_平均值 新增2个命名计算: E

分析主题主要维度:烟叶级别.烟叶级别按等级信息.烟叶级别按分级标准(标准维度)产地(父子维度)检测时间(时间维度,以Tqc_Raw_PresentationQuality . CheckTime字段派生CheckDate字段)样品维度 主要指标:部位_平均值颜色_平均值成熟度_平均值油分_平均值身份_平均值叶片结构_平均值色度_平均值质量水平_平均值叶片特征_平均值外观质量合计_平均值 新建命名计算:ETL设计 需要抽取的维度表: 序号 表名 说明 备注   烟叶级别: 1 T_GBGradeC

业务需求,如下面的: 现在用友总帐一家公司BI分析案例. /* Sql Server2012使用作业设置定时任务,为了保证有一天运行时间 */ /* 意temp1表里一定要保证要有记录,否则以temp1 来 left join就出现为空的情况. */ /* Step 1: 把全部的数据库列表都插入到BI数据库的DBLIST表里 */ USE BI; /* drop table BI.DBO.TEMP1; drop table BI.DBO.TEMP2; drop table BI.DBO.TEM

本文由 伯乐在线 - 东狗 翻译,toolate 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:blog.dominodatalab.com.欢迎加入翻译小组. 本文介绍一个将911袭击及后续影响相关新闻文章的主题可视化的项目.我将介绍我的出发点,实现的技术细节和我对一些结果的思考. 简介 近代美国历史上再没有比911袭击影响更深远的事件了,它的影响在未来还会持续.从事件发生到现在,成千上万主题各异的文章付梓.我们怎样能利用数据科学的工具来探索这些主题,并且追踪它们随着时间的变化呢? 灵感 首先提出这个问

报表主题的工作原理 Power BI Desktop中,增加了万众期待的报表主题色功能(预览),如下图: 要使用这个功能,请先在官网下载并安装最新版的Power BI Desktop.安装成功后在"文件" – "选项设置" – "选项" – "预览功能"中勾选"自定义报表主题"后,并重启Power BI Desktop. 设置后,根据提示重启Power BI DeskTop,和Excel 中的主题不一样的是

今天,商业智能BI和大数据分析产品提供商思迈特软件(Smartbi)宣布完成亿级B+轮战略融资,本轮投资方为领先的全球企业级数据分析和组织智能服务平台提供商--明略科技. 此前,思迈特软件曾先后获得来自价值资本.方广资本的数千万A轮投资,及高成资本.琥珀资本的1.25亿B轮投资. 思迈特软件与明略科技此次战略合作将进一步加强双方在数据分析和智能决策等业务上的优势叠加效应,通过双方在产品.技术.市场等方面的整合互补,以产品创新带动产业模式升级,携手为国内企业数字化转型发展注入新动力. i黑马&数字

过去,有关企业数据分析的重担都压在IT部门,传统BI分析更多面向的是具有IT背景的人员.但随着业务分析需求的增加,很多公司都希望为业务用户提供自助分析服务,将分析工作落实到业务人员手中.但同时,分析工具毕竟作为一个系统架设在企业数据分析平台的前端,需要适应企业的复杂业态,于是自助式BI成了不二选择. 由于数据的数量和复杂性,自助式BI工具需要兼顾这两个方面: 1. 工具的易操作性 工具是否简单易用,分析逻辑是否符合常规,决定着这个工具能否被快速地掌握.自助分析工具应避免复杂SQL的学习以及额外的

看到这个题目,你是否总感觉云里雾里?你是否真正懂什么叫“大数据”?商业智能BI和大数据又有着什么千丝万缕的联系?为什么说商业智能BI能在大数据中发挥价值? 大数据,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取.管理.处理.并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯.大数据拥有四个特征:数据量大.数据种类多.更新速度快.蕴藏的价值大但密度低.大数据虽然蕴含极大的价值,但是如果仅仅停留在数据收集.整理.存储和简单报表阶段的话,大数据就是一堆“IT库存”,成本高