电脑服务器可以做家用电脑吗？

楼主的提问：用服务器做家用机可行吗？为什么？

首先明确回答你可以！

为什么说可以，因为无论是服务器还是普通台式电脑，其实都是一台电脑而已，只要它有PCIE显卡插槽，则理论上是都可以装独立显卡的。而且戴尔的这款R720服务器也提供了pcie16x的独立显卡插槽，按照楼主的你的方法，则需要进行一些配置和需要注意一些问题即可！

显卡安装

戴尔的R720服务器不是塔式服务器，而是机架式的服务器，一般是2U的厚度，那么这个服务器的高度就决定了你的显卡是不能按照普通台式电脑那样立式安装的，是需要你将显卡链接到扩展卡的PCI-E16X插槽上，同时需要提醒你，这个插槽是选择CPU的，也就是如果你只有一个CPU那么就必须安装到CPU2上，安装到CPU1是点不亮的哦！

显卡尺寸

由于戴尔的R720是一款服务器配置，所以当初没有考虑上大功率的独立显卡，自然电源的供电就没有什么显卡独立供电插头了，这个你如果上的显卡型号太高，还要考虑使用SATA电源接头转成显卡6PIN才可以使用。同时你的显卡长度不能太长了，否则超过了扩展槽的限制，很可能会安装不进去的，这里一定要事先量好尺寸，一般建议考虑GTX1050ti这个级别就可以了。

BIOS设置

前面说了，由于这个是服务器，如果想要上独立显卡则必须在服务器的BIOS里面禁用掉集成显卡，然后再才可以链接到独立显卡上面，一般我们建议客户最好是将服务器的BIOS刷到最新版本后再使用，同时建议在服务器里面关闭大于4GBI/O，这样可以保证你的显卡正常工作了。

总结：服务器只要你硬件上面搞好了，剩下的无非就是装个系统而已，系统就随意了，WIN7或者WIN10都没有任何问题。只不过服务器做客户机使用，启动速度会慢很多，主要是服务器主板的自检时间太长了，再一个，开机的时候风扇会猛转一会，这个噪音稍微有点大。

1、产品的性能与架构，现在很多企业的数据量都非常大，商业智能BI工具能否快速响应千万级甚至更大的数据量查询，能否进行实时数据分析，以及扩展性如何，都是企业选择产品的重要依据。好的BI工具具备自主研发的集群架构，采用负载均衡、集群健康检查、跨JVM资源同步等技术，提供分布式计算，支持服务器节点线型扩展，大大提高了服务器的可靠性和并发性能。支持基于列存储的MPP架构的分布式数据库进行敏捷分析，百亿数据可达到秒级响应。提供上千个API接口，方便用户扩展，便于与第三方系统集成。2、数据接入，企业内一般存在多个不同的业务系统，导致数据类型不一。因此，商业智能BI工具支持哪些数据来源的接入，是否支持外部数据源的对接，及是否支持定制化的数据接入，也是企业选择产品时需要考虑的因素。好的BI工具支持连接多种类型的数据源，包括oracle、mysql、db2、sqlserver等关系型数据库，Petabase、Greenplum、Impala、HBase等分布式数据库，达梦、易鲸捷、星环、Gauss DB200等国产化数据库。支持一键导入excel、txt、csv、db等文件数据源。支持多种API接口，可直接连WebService、Rest、JSON、工业数据URL接口等。3、数据预处理，商业智能BI工具是否自带ETL工具可以进行数据清洗，是否支持复杂指标的计算与简单数仓的构建，无SQL基础的业务人员是否可以使用数据预处理。好的BI工具中的数据整合功能充分结合了大量项目人员的实施习惯，在整个数据建模的过程中，可以快速创建ETL过程和构建数据模型， *** 作简单，敏捷易用，提高效率，降低实施难度。内置了丰富的数据处理组件，包括：输入输出组件、转换组件、流程组件、统计组件、数仓组件、脚本组件、大数据组件等。面向数据分析师精心打造，满足各种各样的数据处理场景。4、可视化与数据分析，可视化是商业智能BI工具非常重要的一项功能，内置了多少种可视化图表，是否支持SDK插件自定义可视化类型，数据分析的结果是否支持数据回传，是否支持移动端展示，业务人员是否容易上手等，都是选择产品时需要考虑的。好的BI工具中内置了上百种可视化元素和统计图，通过设计与搭配，可衍生出成千上万种可视化效果。实施人员根据内置的可视化组件和3D组件，只需设置取数，即可灵活自由制作酷炫的图表和大屏展现。开发人员根据需求自行编写JS、CSS等脚本，定制个性化HTML组件。完全面向业务人员的自助式分析，只需要简单的鼠标拖拽维度和指标，即可快速生成图表。点选式数据预处理，智能的图表推荐，全程无需编写表达式，学习成本低，上手快。5、权限与安全，商业智能BI工具能否进行灵活精细的权限管理，能否跟企业已有的权限系统打通，BI厂商是否有专门的安全团队，安全响应机制如何，都是在选择产品时需要着重考虑的。

长益系统是一个智能基础平台。长益商业智能系统是以商业智能基础平台Brio和BusinessObject为基础开发的，可以从企业的BI服务器上进行数据提取，生成OLAP的报表，产生各种分析图形，并且可以按照任意路径上下钻取，大大方便了商场的经营管理人员对数据进行深入的分析和决策。系统提供了多种分析模型，对涉及商业经营的数据进行分析和提取，达到了国内的先进水平。

SAP BI 是SAP的智能商务(Business Intelligence)部分。2007年10月，SAP以68亿美元收购Business Object(BO)后，其BI部分较前有了很大的进步。
BI的主要功能是对积累的业务数据的分析挖掘。
BI包含以下一些编辑器和平台工具：
水晶报表-Crystal Report
水晶易表-Crystal Xcelsius
报表服务器-Web Intelligence
等。
BI的高级应用，会涉及到数据建模(DM-Data Modeling)和数据仓库(BW Business Information Warehouse)，这两方面网上有很多开放的资料。

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。

然而尽管像苏宁电器这样的一线大型零售商业已向BI迈进，但这一切仍只是一个起步，对于大多数本土中小企业来说，甚至都还难言起步，更谈不上基于BI的高级应用了。时至今日，我国许多企业大而不强、规模不经济的现象并没得到较好的改变。
当前在国内企业在BI应用中有一个十分突出、比较普通的问题，就是没有明确的价值实现方案。智能分析活动大多淹没在数据当中，信息挖掘仅停留在数据转换、表册生成上，为数据而统计数据，能提供精确决策的信息功能十分有限。有些企业在BI方面进行了大量的软硬件投资及人力投资，却并不能给企业带来预期的管理效率，BI有时成为用之无味、弃之可惜的鸡肋。中小企业面对商业智能，更是时有水中月、镜中花的感觉。
通用性差，数出多门。由于一些历史原因，企业内部各个部门的数据来源不一，各自矛盾，而对于集团企业，特别是对于过去是分散式管理的集团公司，旗下各个企业的财务统计口径不一，子公司系统五花八门，使得数据难于共享、互通。还有，即使是在同一系统的同一个字段中，格式和命名规范也常定义不清，将容易导致BI项目的失败。另外，由于信息孤岛的存在，造成数据不集中和连续，给联机分析造成障碍，难以做到全面分析。
人员素质差，基础薄弱。商业智能的软件功能强大，内容非常复杂，没有专门的培训学习，一般是难于掌握。然而目前许多企业的技术人员比较缺乏，水平不高，对太复杂的软件、技术往往有一定的抵触情绪。再者，不少企业长期以来领导就不太重视BI运用，把BI当成一种权宜之计，没有建立经营分析信息机制，基础薄弱，对做好经营分析、提高分析效率也产生不利的影响。
配置维护费用过高，不堪重负。建立良好的BI系统，不只要购买商业智能软件，企业用户还得购买数据仓库服务器、大型数据库系统，以及配置IT技术人员，中途还有不断加码的升级费，仅仅这些就得投入几十上百万，让规模小、资金弱的中小企业望而兴叹，一些中小企业即上BI，或因承受不了不断加码的资金压力，只好半途而废也是时常有之事。
数据多是过去式，应用价值不高。目前企业BI运用多停留在过去数据和信息的流水帐通报，画一些曲线图、柱形图、饼图等简单的分析上，没有运用一些更先进的统计分析方法进行深入分析、挖掘，造成经营分析报告质量不高，其价值意义大打折扣。而对目前企业所更急需的用户消费、市场变化趋势、供应商、营销商和代理商等关联的外部信息，企业的研究、收集和前瞻却做得很不够。不少厂商BI系统也缺少对未来行业走势的预见、把脉的功能，数据功能大多是过去式而不是进行式、将来式，因此使数据材料缺乏可靠有效的依据，对增强企业竞争能力帮助不大，使领导爱而不理。
系统互为割离，缺乏整体系统的掌控。如今随着企业陆续越来越多引进从各种IT系统，BI存在被分割、陷入边缘化之虞，BI被更多地当作企业信息化过程中的一个子模块，在时间和技术等方面存在差异。这种设计中的思维局限，使BI与企业信息化中的其它模块存在一个接入瓶颈，即不论企业 ERP 、CRM、OA 或BI系统是否采用同一家企业产品，其之间都难以自然接入、集成，从而导致企业内部模块化信息传输出现瓶颈，互为割离，数据难有效共享，难于有效提高企业的管理水平和利润。
克服BI难关，助力精确管理
经过近20年的高速发展，目前我国许多行业企业的发展已遭遇新瓶颈了。易观国际指出，中国企业如今面临了新的挑战，企业的信息化解决方案相应僵化，例如管理模式、风险控制手段、数据利用相对落后等，难于赶上形势变化需求，为企业提供更好更快的服务。
完善企业BI信息的基础工作。BI要建立在企业信息化具备一定基础的条件上，如果企业数据库等基础工作没有扎实，BI投资再大，其结果只能是沙滩建房，摇摇欲坠。只有做好了信息的基础工作，才能使BI有基本的运行平台，也为BI导入后的正常运作奠定了基础。主要是要通过数据标准化项目，建立企业数据字典，统一字段定义和统计口径，同时对数据质量不好的系统和数据库进行一次性的数据清洗转换，以夯实、提高BI项目成功实施的基石。
强调协同，注重与其它业务系统实现无缝集成。大型企业集团并购时常面临诸多挑战，最重大的挑战之一是如何整合企业内部不同信息系统，使之充分融合协同，互为促进。因此BI应有强大协同功能，首先厂商要从企业需求出发，做好与前后端数据的结合，更重要是内部的协同，与其他业务CRM、ERP、OA、财务等系统更好地融合、协同，能把企业中已存在的CRM、OA、MIS、ERP、财务系统等存储的企业经营管理业务数据最大集成到工作流系统中，使得系统界面统一、帐户统一，业务间通过流程进行紧密集成，而不必切换到不同系统进行调用，查阅数据能方便自如、真实管用，为企业提供统一准确有效的管理信息。
健全BI项目管理体系。项目管理体系，是用来帮助企业顺利完成IT项目的一套科学、系统的方法和策略。一套真正好并且适合自身公司的项目管理体系，能对项目进行有效管理，并大大提高项目完成的效率。因此企业尤其是大型企业集团在BI建设过程中必须从系统工程和科学管理的角度出发，建立健全完善的IT项目管理体系和运作机制，才能确保BI项目的成功实施。主要内容包括：提高IT人员基本素质，制订明确、量化的BI应用目标，进行BI等现代管理知识的培训教育，并引入第三方管理咨询，进行BI项目需求分析，开展企业管理创新，实行业务流程重组，逐步推广、实行BI项目监理制和BI项目评价机制、验收机制等。
①从数据驱动向业务驱动转变。数据驱动指由数据的深度挖掘来辅助业务，发展到要以业务为驱动，从业务出发，根据商业策略及其所需的分析来很好运用数据；②从关注技术转向关注应用。BI将不再是一堆技术的集合，而是以应用为导向，来组合这堆技术，更好为改善业务服务；③从关注工具转向关注工具产生的绩效。BI将再也不是报表工具、OLAP工具的简称，而是有多种工具来保障业绩的提升，主要有七种工具：描述统计工具、报表与界面工具、经营技术与方法、经济预测方法与模型、OLAP分析、知识发现工具、专家系统以及决策方法与模型。这些工具应较好应用、充分配置。
对症下药，着重把握BI的选型关。选型是信息化成功的前提，能否选对郎关系今后BI能否顺利推广。对于数量占大多数的中小企业而言，一个优秀适宜的的BI产品必须满足以下条件：价格不贵，性价比高，短期见效快；使用和管理简易，不需要IT的特别投入；功能上够用就行，支持基本的商务和绩效管理；通用性、易用性好，界面不陌生；技术上能随着企业的成长而增加功能，十分便于维护、升级。

Power-BI是一款（BI）商业智能软件，是珠海奥威软件科技有限公司自主研发的软件产品，全称是：Power-BI决策分析系统。

Power BI是Microsoft 的一项业务分析服务。它旨在提供交互式可视化和商业智能功能，其界面足够简单，最终用户可以创建自己的报告和仪表板。

它是Microsoft Power Platform 的一部分。

Power BI 提供基于云的 BI（商业智能）服务，称为“Power BI 服务”，以及基于桌面的界面，称为“Power BI 桌面”。

它提供数据仓库功能，包括数据准备、数据发现和交互式仪表板。 2016 年 3 月，微软在其Azure云平台上发布了一项名为 Power BI Embedded 的附加服务。该产品的一个主要区别是能够加载自定义可视化。

Power BI 生态系统的关键组件包括：

1、Power BI 桌面

用于 PC 和台式机的基于 Windows 桌面的应用程序，主要用于设计和向服务发布报告。

2、Power BI 服务

基于SaaS（软件即服务）的在线服务。这以前称为 Office 365 的 Power BI，现在称为 PowerBIcom，或简称为 Power BI。

3、Power BI 移动应用

适用于 Android 和 iOS 设备以及 Windows 手机和平板电脑的 Power BI 移动应用。

4、Power BI 网关

网关用于将外部数据同步进出 Power BI，并且是自动刷新所必需的。在企业模式下，也可由 Office 365 中的 Flows 和 PowerApps 使用。

5、Power BI 嵌入式

Power BI REST API可用于将仪表板和报告构建到为 Power BI 用户和非 Power BI 用户提供服务的自定义应用程序中。

6、Power BI 报表服务器

一种本地Power BI 报告解决方案，适用于不会或不能在基于云的 Power BI 服务中存储数据的公司。

7、Power BI 高级版

基于容量的产品包括在整个企业范围内广泛发布报告的灵活性，而无需为每个用户单独许可接收者。比 Power BI 服务中的共享容量更大的规模和性能

8、Power BI 视觉市场

自定义视觉效果和R 驱动视觉效果的市场。

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