商业智能,或BI,是一种统称,泛指用于对一个企业的原始数据进行分析的各种各样的软件系统.商业智能(BI)是由若干相关的活动组成的领域,包括数据挖掘,在线分析处理,查询和报表. 企业用商业智能(BI)来提高决策制定,降低成本和识别新的商机.商业智能(BI)不仅仅只是公司的报表或从企业系统中引导出信息的一套工具.信息主管通过商业智能(BI)来发现企业内低效的,需要改进的商业流程. 利用现在的商业智能(BI)工具,商业人士可以随时自己开始对数据进行分析,而不要等待IT来运行一个复杂的报表.这样民主化的

---恢复内容开始--- 02.02.02第2章 制作power bi图表 02.02.02.01 power pivot数据导入 00:08:43 02.02.02.02建立数据透视表 00:11:27 02.02.02.03计算新字段 00:09:04 02.02.02.04函数计算 00:10:17 02.02.02.05 format函数 00:06:02 02.02.02.06 powermap 00:10:13 02.02.02.07 powermap动态图 00:09:30 02.

02.02.03第3章 餐饮项目案例 02.02.03.01餐饮数据理解与读入 00:06:12 02.02.03.02餐饮数据处理 00:29:57 处理生成的表为: 02.02.03.03餐饮数据重要指标说明 00:07:09 02.02.03.04餐饮数据生成可视化仪表板

02.02.01.01 powerbi简介 00:10:59 02.02.01.02 query数据导入 00:03:26 具体操作实例如下: 02.02.01.03导入access数据 00:05:40 方式一:加载 方式二:加载 到 双击用户明细,进入Power Query 02.02.01.04导入csv和Excel和txt文件 00:04:47 02.02.01.05纵向合并数据 00:03:14 02.02.01.06横向合并数据 00:05:11 02.02.01.07数据填充 00

内容简介 <SQL Server 2008商业智能完美解决方案>介绍如何使用Microsoft SQL Server 2008开发商业智能(BI)解决方案.<SQL Server 2008商业智能完美解决方案>共分为4部分.第一部分阐述了商业智能基础.可视化商业智能结果.构建有效的商业智能流程.商业智能解决方案的物理架构. 面向架构师的OLAP逻辑设计概念:第二部分面向Analysis Services开发人员,详细介绍了如何使用BIDS以及BIDS的所有功能,提供了使用SSAS构

54款 BI商业智能开源软件 MySQL数据仓库解决方案 Infobright OLAP 分析引擎 Apache Kylin 数据处理和分发系统 Apache NiFi OLAP 数据查询引擎 Druid Analytics OLAP 存储和分析系统 Pinot OLAP报表展示标签库 JPivot BI套件 Pentaho 数据挖掘工作平台 Weka 数据仓库平台 Hive 进销存管理系统 SmPSS 数据挖掘工具 RapidMiner 商业智能套件 Palo BI Suite 数据仓库引擎

BI商业智能项目应在 “业务驱动,总体规划,统一设计,分期实施” 的总体设计原则下分期实施,采取Agile BI方法论迭代开展,先确保核心功能满足客户需求,在总体规划下不断完善整个系统,以提高可交付性并降低风险. 以下总结了以往多年在商业智能项目(BI/DW项目)实施中遭遇的一些典型风险因素. 1)  BI项目的目标及需求范围不确定,或者项目目标没有在用户方相关业务环节关键管理人员或业务人员之间形成统一的认识,或用户方对BI项目寄予不切合其业务及系统现状实际情况的期望: 2)  BI项目的需求未

基于云部署的现代商业智能与数据分析平台(国内似乎只有应用上云,数据本地化的趋势)正在逐步占据主流市场.随着市场在易用性和增强分析(augmented analytics)的变革,数据与分析领导者正在逐步升级传统解决方案或扩展新的BI产品. 现在市面上推出很多提供集咨询.解决方案.产品购买和售后技术支持等一体完整服务的BI软件,让你轻轻松松玩转BI产品.下面来给大家介绍号称BI商业智能界的"四大天王". Qlik Qlik通过其主要产品Qlik Sense提供数据发现.敏捷分析和商业智能

许多人在投身大数据行业的时候,肯定会听到的两个词就是"报表工具"和"BI商业智能".但是大部分人并不太清楚这两者之间的概念和区别,认为报表就是BI,BI就是报表,其实这样理解是错误的.造成这种错误理解的原因可能是因为这两者都是大数据分析工具,其功能也有重合的地方,想要真正的弄清楚这两者之间的区别,就要从报表工具和BI商业智能工具的应用场景上进行分析. 报表工具和BI商业智能最主要的区别 其实两者之间最主要的区别就是,报表是数据展示的工具,而BI商业智能是数据分析工具

大数据 ≠BI商业智能,大数据也不是传统商业智能的简单升级. 1.大数据和BI两者的区别 BI(BusinessIntelligence)即商业智能,它是企业数据化管理的一整套的方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策,解决的是管理运营战略的问题. 大数据(Big Data)是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力来适应海量.高增长率和多

大数据和BI商业智能有何区别?有何相关 大数据 ≠BI商业智能,大数据也不是传统商业智能的简单升级. 1.大数据和BI两者的区别 BI(BusinessIntelligence)即商业智能,它是企业数据化管理的一整套的方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策,解决的是管理运营战略的问题. 大数据(Big Data)是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现

概要 ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana的简称)是目前比较流行的日志分析解决方案,核心包括了三个部分 Elasticsearch:日志查询分析引擎 Logstash日志搜集过滤 Kibana:可视化操作界面, 当然不限于上面3个还有很多可以附加的插件,核心的三个部分都是开源的 快速示例 .Net+ElasticSearch+Kibana 添加NuGet包: log4net log4net.ElasticSearch 配置好log4net: <log4net>

Redis 大 key 问题 & 问题分析 & 解决方案 Redis 什么是 Redis 大 key 单个key 存储的 value 很大 hash, set,zset,list 结构中存储过多的元素 可能存在 Redis 大 key 的业务场景 1.配送范围特别大的门店 2.促销活动特别多的门店.商家等 3.高频用户下的订单列表 ... Redis 大 key 的危害 OPS 低也会导致内存占用多.流量大; 比如一次取走100K的数据,当OPS为1000时,就会产生100M/s的流量;

159_模型_Power BI 地理分析之形状地图 声明以下地图元素仅供学习交流所用,如需地图公开使用请提前做好报审工作. 一.背景 当企业的体量达到一定体量的时候,保持稳定的增长是非常重要的事情.本案例展示如何用 Power BI 的形状地图来寻求业务的增长. 我们先来看结论: 省级市场共计:34 个,已开拓:34 个:占比:100.0%. 地市级市场共计:370 个,已开拓:214 个:占比:57.8%. 区县级市场共计:2875 个,已开拓:356 个:占比:12.4%. 其实从这个三条结

BI(Business Intelligence),即商业智能或商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策.一般由数据仓库.联机分析处理.数据挖掘.数据备份和恢复等部分组成. 商业智能BI工具的应用在国外已广为普及,并且开始不断探索大数据和云技术.而国内,商业智能BI工具在这几年才开始慢慢被接受,企业开始有意识地建立一体化数据分析平台,为经营决策提供分析. 因此,经常有人拿国外的BI工具与国内的进行比较

这里不再阐述商业智能的概念了,关于BI,就从过往的了解,搜索以及知乎的一些问答,大家困惑的点主要集中于大数据与BI的关系,BI的一些技术问题,以及BI行业和个人职业前景的发展.这里归纳成8个问题点,每个问题都做了精心的解答,希望能给大家带来帮助. 问题1:商业智能BI和大数据是什么关系,如何选择? BI(BusinessIntelligence)即商业智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策. 大数据(B

简介: Business Intelligence,简称 BI. 商业智能,是指用现代的技术进行数据分析,以实现商业价值,这些技术包括数据仓库技术,线上分析处理技术,数据挖掘,数据展现技术等. 以往的系统: 1.数据量大,而可用信息太少. 2.数据形成孤岛,无法形成紧密联系. 3.很难挖掘内在的联系,获得更有价值的信息. 4.改动困难,一旦需求稍有变动,工作量成倍增加. 以报表为例: 传统的报表系统技术上已经相当成熟,大家熟悉的Excel.水晶报表.Reporting Service等都已经被广

数据驱动的数字医疗技术正在开始给医疗保健行业带来巨大的变化,带来更好的结果,更高的效率和更低的成本.改进数据收集和分析可以节省医疗行业总成本的25%.我们知道,不完整或不正确的记录会影响患者的安全并阻止以患者为中心的无缝护理.这也可能对索赔过程产生负面影响,而且重复的记录或未做数据处理的记录无形中也会增加一大笔患者维护成本.数据驱动的数字医疗技术正在开始给医疗保健行业带来巨大的变化,带来更好的结果,更高的效率和更低的成本.更深远的意义是,以数据为驱动的进步将带来医患关系的根本转变,并带来真正联合

本文章是在本人实习阶段对BI(商业智能 Business Intelligence)的理解:(如有不足之处请多指教,谢谢) BI 系统负责从多个数据源中搜集数据,并将这些数据进行必要的转换后存储到一个统一的存储介质中,并提供给使用 者将这些数据转换为使用者所需信息的功能. 一个 BI 系统通常包括 5 层: 1. 数据源层(data source layer):由每日的操作数据.文本数据.Excel 表格.Access 数据库.其他外部数据组成: 2. 数据转换层(data transfor

简介: SSIS,Microsoft SQL Server Integration Services.Integration意为"整合"."一体化".上篇博客中提到SSIS是生成高性能数据集成解决方案的平台. 相关概念:     控制流: 控制流任务是最小的执行单位,运行之后有成功.失败和完成的结果.如果还没有得到运行结果,无法进行下一个任务.     数据流: 在数据流任务中,转换时最基本的元素.一个转换任务和控制任务是有很大的区别的.转换任务之间是可以并行执行的

商业智能是一种提高企业智能化的手段,它可以满足企业发展的需要.提高企业的竞争力.同时,对于提高金融行业的风险管理.提升对外服务的质量都能够起到关键性的作用. 在市场竞争和银行业务转型期间,商业智能对于业务以及内部管理水平的提升起到了重要的作用,在银行数据大集中的背景之下,商业智能已经逐渐成为战略转型的选择之一.如何从业务和技术两个方面推动商业智能在金融行业的发展,已经得到当前金融行业相关人员的关注. 商业智能的应用 如今的金融行业市场正在发生着翻天覆地的变化.银行之间的竞争日益激烈,利率市场化已