哈尔滨BI数据挖掘公司

商业智能（BI，BusinessIntelligence）。BI（BusinessIntelligence）即商务智能，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，快速准确地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。商业智能的概念较早在很多年前提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。BI分析工具，较好地解决了多维报表操作问题以及性能问题。哈尔滨BI数据挖掘公司

BI产品列表画面可以用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、较大、较小、较新和一定值等12种。 数值项目切换通过按钮类的阶层化（行和列较多可分别设置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。崇明BI数据挖掘价格能否成功把握商业智能到数据智能的转型契机，将成为传统的BI公司在商业上能否更进一步的关键因素。

BI一般是用来做页面端的多维分析工具，分析的结果复杂点的也就是多层交叉汇总报表，而国内的需求比较复杂，对展现格式以及统计的数据都有比较高的要求，数据往往需要以复杂的报表格式呈现， BI一般是对已有的数据做分析，但有时数据并不完整，还需要补录，这就是需要填报功能，这在大多数BI产品中都没有的，特别是国外的一些工具中根本就没有录入的需求，所以如果有数据录入操作的话还是需要单独的工具来实现。除了功能外，集成性也是个重要的问题。BI产品常常是一个完整的系统，而在实际项目中，经常希望打造一个统一的平台，BI很难去分拆集成，当然这个就看实际需求。不过现在市场上倒是有一些开源的分析工具，支持灵活的集成。

BI分析早就已经逐渐进入到大家的生活中，有很多的企业都会选择这样的一种平台，可是大部分的人也并不是了解他到底是如何操作的。那么现在就为大家详细的介绍一下，它到底具备什么样的分析模型，到底是如何进行数据的采集，又是如何进行建模的，在看完之后相信大家对于以下内容就有了更多的了解。 BI分析模型：其实它主要就是把业务表拆分成维度表，比如说一个员工的数据表就可以拆分成时间维度表，还有职位维度表，当然这些例子也并非是特别恰当的，主要也就是记录一些事物，比如说操作记录又或者是客户订单等等，那么这些不同的模型，较主要的区别就在于时间维度表，比如说星形模型大部分都是把年月日作为一条记录，雪花模型就是把年月日分别制成三张表格，这也是较大的一个区别。BI的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理的 。

主流BI产品在选择的时候要考虑到从数据到展现、从公司内到公司外、各种场景，还需要考虑以下几点：1：以后的数据处理能力，是否能够在大批量，上亿条数据的情况下给出解决方案；2：BI的侧重点是不是和公司的需求匹配，如报表智能预警还是预测分析或者是数据挖掘；3：厂商的创新能力和迭代速度，因为BI发展太过迅速，没人想买一个产品刚刚部署用了好长时间没有更新的；4：移动办公支持能力；5：较重要的，厂商的服务水平，作为B端产品，更新迭代这么快，又这么复杂，肯定面临着学习成本高，同时还容易出现bug，这种情况下厂商的服务能够解决一切问题。BI平台在目前的市场上真的是比较常见的。海口BI数据汇总建设

BI系统在大多数企业都是部署在展现层和应用层，提供从底层数据到前端展示。哈尔滨BI数据挖掘公司

经过几年的积累，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。这些系统的统一特点都是:通过业务人员或者用户的操作，较终对数据库进行增加、修改、删除等操作。上述系统可统一称为OLTP(OnlineTransactionProcess，在线事务处理)，指的就是系统运行了一段时间以后，必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。但是，在数据库中分散、**存在的大量数据对于业务人员来说，只是一些无法看 懂的天书。业务人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息。此时，如何把数据转化为信息，使得业务人员(包括管理者)能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商业智能主要解决的问题。如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息?大部分的答案是报表系统。简单说，报表系统已经可以称作是BI了，它是BI的低端实现。哈尔滨BI数据挖掘公司