国内外有哪些比较实用的bi数据分析系统

国内外有很多好用的bi数据分析系统，比如思迈特软件Smartbi。

广州思迈特软件Smartbi有限公司（思迈特软件Smartbi）成立于2011年，致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案，以提升和挖掘企业客户的数据价值为使命，专注于商业智能(BI)与大数据分析软件产品与服务。

思迈特软件Smartbi 服务器部署采用 java 的 web 应用方式，服务端对环境没有限制。功能比较齐全，像复杂报表、数据录入、统计图展示都支持，而且现在带了 Word 和 PPT 插件，开发出来的报告格式效果比较好。

自助分析平台上线之后，业务人员难免会遇到各种问题，比如对数据的困惑、对功能的学习、对平台的 *** 作等，都需要能尽快得到协助。此时在数据答疑模块，我们能向系统运营团队或者管理员询问，平台用户间也可交流。

当问题不便公开，还能设置 为私密性质，只有指定人员才能看到。更妙的是，提问人可以设置最佳答案，运营人员也可以对问答设置很多标签，用户可以根据自己的需求，使用不同的标签来给问答设置分类管理，方便搜索，从而对问题和经验也能有良好的沉淀。

数据分析有没有用，来试试Smartbi就知道了,Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。

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BI对数据的分析处理包括哪些方面内容
近几年，中国市场风起“云”涌，在人们不知所“云”和一知半解之际，“云”就以弥漫的姿态瞬间遍布市场，云数据、云杀毒、云输入法、云电视、云报销等，早已成为人们并不陌生的名词。
现今，“云”也被推到企业管理潮流的风口浪尖上，成为近几年企业管理革新最为火热的话题之一。为应对企业管理之需，国内外各大管理软件厂商也都开始斗智斗勇，交锋云端，各种云管理软件也都争先恐后的相继推出，例如元年软件就在2012年8月推出了国内首款云报销平台。
那么，云到底是什么？云何以兴盛？庞大而无序的云如何管理？企业又如何能从云中获取价值的？
云是什么？
所谓“云”，就是打造“云计算”数据处理基地，是数据集合的共享平台，即数据储存、处理，以及信息的传递和数据库维护的空间。一般有广义和狭义之分，广义的云是基于整个社会的数据和信息，对其进行维护和管理的虚拟计算资源。而狭义的云是基于某个具体行业或领域，按一定规律和标准的对大量数据进行维护和管理的虚拟计算资源。
为什么企业“云”爆炸？
根据IBM最近的一项研究，过去两年生成的信息占整个人类历史信息总量的百分之九十。这就是大数据，其体量已经达到了传统数据库管理系统无法有效处理的程度。随着企业业务的扩展，数据量也开始剧增，已从TB跃升到PB级别。市场调研机构IDC的研究也显示，到2020年，全球以电子形式存储的数据量将达到35ZB，是2009年全球存储量的40倍;而这其中，企业数据正在以55%的速度逐年增长。
元年诺亚舟认为，正是由于数据呈指数级的扩张和对数据传输和储存需求的提高，面对大数据的挑战，企业需要一个自动化的、横向扩展的存储平台。因而，随着云技术的不断地发展，海量数据急剧增长，催生了一种较为经济的、新的数据管理模式——云。之所以说它较为经济，是因为为自己使用的那部分资源买单，而无需支付大笔的IT和人力费用。
如何管理“云”？
关于数据的商业价值，IDC认为：“领军企业与其他企业之间最大的显著差别在于新数据类型的引入。那些没有引入新的分析技术和新的数据类型的企业，不太可能成为其行业的领军者。”然而，随着企业数据量的快速增长，云中的数据量也在日益增加，TB为单位的海量数据使得原有的数据分析逐渐捉襟见肘，实时处理这些数据的能力已成为大数据时代企业的重要挑战之一。
简单来说，“云”只是海量数据的集合，数据本身并没太多价值，基于数据的处理和分析才能为企业带来的巨大的价值增值。正如《战略与经营》杂志特约编辑尼古拉斯卡尔所说，如今电脑技术已经高度普及，但是战略性地利用技术的才能和智慧才能有效地获取、分析和应用信息以获取更大的利润和更快的发展。基于此，BI(商务智能)从没落贵族转变为崛起新秀，成为释放大数据价值的最佳数据分析工具。
BI由Gartner分析师Howard Dresner在1989年提出，是将企业现有数据转化为信息和知识的过程，是帮助企业做出明智经营决策的一种工具。BI帮助让企业更客观的了解经营现状、更智能挖掘企业潜力、更迅速做出商业决策，将所掌握的信息转换成企业的竞争优势，是企业畅游数据海洋，挖掘海量大数据中价值金矿的有力工具。
元年诺亚舟认为，如果我们把“云”比作野马，那BI就是企业手中的缰绳。野马奔跑的方向正确与否，这取决于手中的缰绳，同理，企业能否从海量数据中获取真正所需的商业价值，这就取决于BI。
那么，企业如何给“云”做BI呢？具体来说，BI是通过给云中的数据制定“游戏规则”(对不同主题进行不同分析)，将分散的数据进行搜集、整合、清理和诊断，借助一定的分析手段，进而将数据转化为信息和知识，快速准确的提供报表并提出决策依据，进而为企业管理者做出明智的业务经营决策提供支持。例如：元年的云报销平台，将企业分步在全球各地的分散费用数据按照一定的规则进行有序的规整，形成全企业统一的费用管理平台。
BI对数据的分析处理主要包括三个方面的内容。
首先，是数据仓库或数据集市的建立，对数据进行预处理。BI以企业经营管理需求为基础，根据不同分析主题，从企业许多来自不同的运作系统的数据中提取出有用的数据，以保证数据的正确性，然后经过抽取、转换和装载，即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，得到企业数据的一个全局视图。
其次，是联机分析处理和数据挖掘，进而将数据转化为信息和知识。联机分析处理是在数据仓库的基础上，对商业问题进行建模和数据进行多维分析。而数据挖掘通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。即使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据间的联系，做出基于数据的推断。通过联机分析处理和数据挖掘，决策人员和高层管理能从多维角度准确掌控企业的经营状况和了解不同数据之间的相关关系，以便制定正确的决策。
最后，是知识结论的展示，实现知识向智慧转变。通过借助信息化系统，以简单、丰富和直观的形式，将查询报表、统计分析、多维联机分析和数据发掘的结论展现企业管理者和决策者的面前。而随着管理者对知识的不断积累和更新，会进一步将知识转化为企业管理者的智慧。
以元年诺亚舟的BI项目为例，它通过精准定位面向服务省公司领导、各级管理人员和财务部专业分析人员，构建了整体的财务指标库、财务数据的服务云、建立财务运营的整体服务体系等，还设置了不同场景的展现，通过条理清晰的财务价值数据系统架构图建设，体现不同的管理主题。整个项目被分成十大专题分析体系，对每一项主题都有具体的指标和专题化的分析、实时业绩的控制以及利润监控的分析。元年诺亚舟BI构建了文档搜集的信息管理平台，最终使财务人员把时间精力花在透过数据发现问题、推动内部环境改善方面。
结语：
如今，企业数据市场正在面临大数据的侵袭，在未来几年，数据资源将集中地遍布全球的云服务器中。对企业来说，海量数据中蕴藏了大量价值金矿，而对数据的分析和处理能力直接决定企业挖掘数据商业价值的能力，如果企业想要正确地对数据进行分析，必然需一个聪明的分析师，即处理海量数据集的“智能”工具，幸运的是，商务智能应运而生。我们期待智慧的企业出现，智慧企业把海量的云数据变为信息，再把信息加工成知识，最后从知识里提炼智慧，为企业的腾飞插上高翔的翅膀。

首先，第一类增值电信业务经营许可证的种类

B11-IDC许可证（互联网数据中心业务）、BI2-CDN许可证（内容分发网络业务）、B13-IP-许可证（国内互联网虚拟专用网业务）、B14-ISP许可证（互联网接入服务业务）、移动通信转售业务经营许可证、互联网资源协作业务许可证

其次，各种许可证的简介与案例

1B11-IDC许可证（互联网数据中心业务）

简介：互联网数据中心是指利用相应机房设施，以外包出租的方式为用户的服务器等互联网或其他网络的相关设备提供发放置、 代理维护、系统配置及管理服务，以及提供数据库系统或服务器等设备的出租及其存储空间的出租、通信线路和出口带宽的代理租用和其它应用服务。

常见案例：三大电信运营商、世纪互联、光环新网等企业提供的机柜出租、机架出租、虚拟主机、带宽代理租用。

2B12-CDN许可证（内容分发网络业务）

简介：内容分发网络业务是指利用分布在不同区域的节点服务器群组成流量分配管理网络平台，为用户提供内容的分散存储和高速缓存，并根据网络动态流量和负载状况，将内容分发到快速、稳定的缓存服务器上，提高用户内容的访问响应速度和服务的可用性服务。

常见案例：网宿、蓝讯、世纪互联等公司提供的网页加速 、下载加速 、流媒体加速、视频加速服务等业务。

3B13-IP-许可证（国内互联网虚拟专用网业务）

简介：国内互联网虚拟专用网业务（IP-）是指经营者利用自有或租用的互联网网络资源，采用TCP/IP协议，为国内用户定制互联网闭合用户群网络的服务。互联网虚拟专用网主要采用IP隧道等基于TCP/IP的技术组建，并提供一定的安全性和保密性，专网内可实现加密的透明分组传送。

常见案例：三大电信运营商、世纪互联、光环新网等企业提供的机柜出租、机架出租、虚拟主机、带宽代理租用。

4B14-ISP许可证（互联网接入服务业务）

简介：是指是指利用接入服务器和相应的软硬件资源建立业务节点，并利用公用电信 基础设施将业务节点与互联网骨干网相连接，为各类用户提供接入互联网的服务。用户可以利用公用通 信网或其他接入手段连接到其业务节点，并通过该节点接入互联网。

常见案例：长城宽带、鹏博士、光环新网等公司面向企业客户提供的网站接入服务； 通过拨号接入、宽带/专线接入等方式或其它接入方式为普通上网用户提供的上网服务。

建站利器--BIWEB ，它以其智能性和商务行深得广大企业建站者的喜爱，下面就让我们来认识这款软件
BIWEB 网务通商务智能网站系统，设计初衷就是应用于高负载大流量的大型web项目，其结构灵活多变，可以非常方便的做到分压、分流和负载均衡，是web项目首选的建站系统。通过BIWEB ，可以方便的搭建自己想要的各种web应用，并可在投入最小的硬件成本下负载最大的流量，做到性价比最高。
BIWEB中文55大致功能如下：
1系统特点
（1）BIWEB采用PHP5+PDO_mysql+MYSQL+SMARTY程序架构，以上系统均为PHP官方开发和推荐的最优组合，所以不必担心未来PHP程序语言升级所带来的不必要的麻烦。请用户务必注意系统配置是否支持，否则将不能正常运行！如需要可以光临上海网务网络信息有限公司（>

首先，先了解一下web
前端开发工程师是什么。web前端开发工程师，其工作岗位主要职责是利用(X)HTML/CSS/JavaScript/DOM/Flash等各种Web技术进行产品的界面开发。制作标准优化的代码，并增加交互动态功能，同时结合后台开发技术模拟整体效果，进行丰富互联网的Web开发，致力于通过技术改善用户体验，使得web界面可以更加友好的与用户交互。

其次，我们需要知道Web前端工程师岗位所需要的技术知识库有哪些。如何为网站上提供的产品和服务实现一流的Web界面，优化代码并保持良好兼容性、懂得Web前端表现层及与前后端交互的架构设计和开发、JavaScript程序模块开发，通用类库、框架编写以及利用各种Web技术模拟开发产品原型和配合后台开发人员实现产品界面和功能、Web新技术调研和资讯整理。

除此之外，还需要精通HTML/XHTML、CSS，熟悉页面架构和布局，精通Ajax、JavaScript、DOM等前端技术，掌握面向对象编程思想。并且熟悉一种以上后台开发语言(如PHP/Java以及一种数据库(如MySQL/Oracle)。

综上所述，web前端工程师是具备产品的界面开发、制作标准优化代码、懂增加交互动态功能、与后端工作人员做哈哈工作协调的技术管理人员。

之所以要区分大数据应用与BI(商业智能)，是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。

BI（）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。

伴随着BI的发展，是ETL，数据集成平台等概念的提出。ETL，ExtractionLoading，数据提取、转换和加载，数据集成平台主要功能对各种业务数据进行抽取和相关转化，以此来满足BI、数据仓库对数据格式和内容挖掘的要求。

数据集成平台的基础工作与ETL有很大的相似性，其主要功能是实现不同系统不同格式数据地抽取，并且按照目标需求转化成为相应的格式。数据集成开始是点对点的，慢慢地发现这种模式对于系统之间，不同所有权的企业数据流向以及数据标准控制很难，为此，诞生了对统一企业数据平台的需求，来实现企业级之间的数据交互。

数据集成平台就像网络中Hub，可以连接所有应用系统，实现系统之间数据的互通有无。数据集成平台以BI、数据仓库需求而产生，现在已经跨越了最初的需求，上升到了一个更高的阶段。

如今大数据应用更多关注非结构化数据，更多谈论互联网，Twitter、Facebook、博客等非结构化数据，如此理解大数据应用，显然就有些走偏了。结构化数据也属于大数据，且呈现出相同的特点和特征，如数据量大，增长越来越快，对数据处理要求高等。

结构化数据是广义大数据中含金量或者价值密度最高的一部分数据，与之相比，非结构化数据含金量高但价值密度低。在Hadoop平台出现之前，没有人谈论大数据。数据应用主要是结构化数据，多采用IBM、HP等老牌厂商的小型机或服务器设备。

采用传统方法处理这些价值密度低的非结构化数据，被认为是不值得的，因为其产出实在是有限。Hadoop平台出现之后，提供了一种开放的、廉价的、基于普通商业硬件的平台，其核心是分布式大规模并行处理，从而为非结构化数据处理创造条件。

大数据应用的数据来源应该包括结构化数据，如各种数据库、各种结构化文件、消息队列和应用系统数据等，其次才是非结构化数据，又可以进一步细分为两部分，一是社交媒体，如Twitter、Facebook、博客等产生的数据，包括用户点击的习惯/特点，发表的评论，评论的特点，网民之间的关系等，这些都构成了大数据来源。另外一部分数据，也是数据量比较大的数据，就是机器设备以及传感器所产生的数据。以电信行业为例，CDR、呼叫记录，这些数据都属于原始传感器数据，主要来自路由器或者基站。此外，手机的置传感器，各种手持设备、门禁系统，摄像头、ATM机等，其数据量也非常巨大。

对于分析大数据的工具，目前所有的分析工具都侧重于结构化分析，例如针对社交媒体评论方向的分析，根据特定的词频或者语义，通过统计正面/负面评论的比例，来确定评论性质。如果有一个应用系统是接收结构化数据的，例如一个分析系统，接收这些语义就可以便于分析。（速鸿科技-BI商业智能大数据分析工具与服务提供商）

要选型，首先要了解目前市场上主流的BI产品：
数据库方面，有DB2、Oracle、SQL Server、Teradata，早先还有专门用于数据仓库的Redbrick（被IBM收编以后，退出历史舞台）。
ETL工具上，像Datastage、Powercenter都是比较主流的，此外，还有很多公司也有自己的ETL产品，例如SAS的ETL Server、BO的Data Integrator等。
OLAP工具上，则还可以细分为MOLAP（MuiltDimension OLAP，多维度型在线分析系统）和ROLAP（Relational OLAP，关系型在线分析系统），前者可以选择Hyperion、Cognos、Microsoft公司的产品，而后者可供选择的余地就不多，像Microstrategy可能是目前能够看得见市场份额比较大的，以前和Redbrick一起。此外，还有一个叫Metacube的ROLAP工具，早在2000年以后也退出市场。
数据挖掘产品领域，有SAS、SPSS等两大厂家，而像IBM、Teradata也都有自己的挖掘工具。除此之外，在报表服务器、前端工具上的选择可就多了，其中，Cognos、BO、Brio是比较主流的。
从这些主流产品来看，大多是舶来品。国内也有研发BI产品的，比较完整的BI解决方案不多，只针对于某个环节的产品倒是琳琅满目，且多限于ETL、前端以及数据挖掘产品。不过最近了解到一个还算比较完整的BI软件，奥威智动的Power-BI，它根据不同业务主题，预设了十多个基于Server Aanlysis Service 的OLAP多维数据集；有成熟的，非常实用的决策分析模型，而不仅仅是报表。 最大的特点就是安装即可使用，无需实施，省去了很多功夫。而且价格相对比较亲民，名气倒不是很响，但在业内口碑还不错，在国内中小企业中已经有一定的市场占有率。
从目前各类用户的产品选型过程来看，问题多出在以下几个方面。
其一，只见树木不见森林，只顾得降低单个工具的成本，却忽视了总体成本。有些大企业在IT建设上一掷千金，从不在乎在购买产品上投入多少，每一块都是选用最好的。但是，更多的企业则不得不出于成本考虑，能省则省。除了数据库和OLAP工具两项之外，经常动心思的地方就是，设想如果把ETL和前端展现自己来开发是不是会省点资金出来。
然而问题是，如果仅仅从单个产品的成本考虑而忽视综合的项目成本，最后很可能会被难以维护的程序所困扰，甚至要完全推翻重来，这样的成本恐怕会更高。而对于那些财大气粗的大企业来说，即便选择了每个领域最好的产品，组合起来也不一定就是最好的。
其二，评估报告难以客观。企业负责产品选型的人，通常要求厂商提供一份评估报告，要列出几种方案选择，各自优劣何在，最后得出哪种方案是最适合自己的。
如果从字面上理解此报告，某种产品哪方面比较好，哪方面不好，这并不客观。对于厂商而言，这就是一笔单子，当然会尽量把自己产品的优势体现出来，而回避自己的弱势。同时对于选型负责人来说，也许其早就对某种工具有好感，或是跟某个厂家的关系不错，甚至有更进一步的交易。这样的情况，想客观一点不容易。
选型要点
其实，如果是选择这些主流的产品的话，大家知道一句话，“没有最好的，只有最合适的”。什么是最合适？抛开上面提到的幕后因素，其实也就是三点需要考虑——产品成本、开发人员对这个产品的熟悉程度、有没有类似案例。
首先看成本。NCR、IBM和Oracle的产品线完整，但却很贵。微软的产品便宜些，可如果数据量大，恐怕又不太敢用它，就更别谈那些不要钱的开源产品了。当然，成本不光是产品本身的价格决定的，后面人员学习、项目延期、客户满意度低都要作为成本考虑，这些隐型成本才是难以计算的。提到成本，就不能不提一下BI模型，因为BI产品中模型是最昂贵的一部分，在国内很大一部分企业采用的自主开发的方式，采用这种方式可以避免高额的费用，但却无法学习到国外先进的商业经验。
再看人员的经验。人的学习曲线是不可避免的，不要妄想人们接触一个新产品就能立马成为高手，能够基于陌生的产品做出良好架构。这方面，显然Oracle和微软有优势，因为在这两家产品上有经验的人多，好找。当然，如果你们原来的业务系统用的就是这几家产品之一，不妨仍然用它。
其次案例比白皮书更重要。如今很多BI厂商可以提供全方位解决方案，提供一站式服务。像IBM、Oracle、SAS都称自己是这样的全方案提供商，也就是说它们的产品线已经包含了数据库、OLAP、ETL等各类工具。直接选用它们，就不用再为工具选型烦恼了，但企业有时由于各方面的原因，决定不使用一家产品时，要考虑他们之间是否兼容。但如果你要是从产品的白皮书里去寻找此类信息，会发现说得很美，互相之间会如何完美地“无缝”兼容，但实际上却不是那么回事。因此，不要去看这些文字的东西，要去寻找同行业类似的案例，如果同行业没有，就去寻找数据量类似、业务复杂度类似以及相似应用的其他行业案例。

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