bi展示(信息化建设需要依靠什么等新技术)

bi展示，信息化建设需要依靠什么等新技术？1，大数据技术

大数据中心实现复杂的多平台异构、校园数据融合和海量数据存储挖掘，采用Hadoop和MPP分布式数据库相结合的计算框架，数据采集转换、计算总线

2、微服务体系结构

基于Springcloud的微服务结构，模块与模块关系相对独立，不同的模块可以独立分发、独立运行，解决了高可用性、高并发性等问题。

3、智能算法

针对复杂的课程工作，采用独特的动态迭代算法，在云服务器上处理和完成复杂的计算，高效快捷的上百种排课算法模型可以根据需要进行定制。 基于动态迭核算法，实现考核工作的智能编排，为广大师生提供人性化的考核服务。

4、AI技术(人工智能) )。

在整合AI教育大数据以及学习分析、机器学习等一系列学习技术应用的基础上，教育领域萌发了智能感知、智能推荐、智能识别、智能答疑、智能测评等一系列创新应用，揭示了教育个性化教学中的不足。

有哪些兼具大数据和商业智能的方案？商务智能BI、大数据和数据中心之间的逻辑关联。

商业智能BI首先从商业智能BI来看，完整的商业智能BI解决方案包括底层数据仓库、ETL和前端可视化报告。 底层数据仓库负责建模，ETL组织并填充这些模型数据。 这些模型数据在前端使用，因此将显示可视化报告。 ETL的计划通常是T 1，每晚同步一次，大多数情况下处理结构化数据。

商务智能BI -派可数据商务智能BI可视化分析平台

大数据之后，由于数据量太大，每天的数据处理变成了几百GB、TB级的数据，非结构化数据在增加。 此时，商业智能BI的ETL将无法解决这些问题。 随着越来越多的实时数据收集要求，商务智能BI的传统数据仓库已经无法承担。 于是大数据来了，多节点并行处理各种结构化、非结构化的数据，各种离线、实时的数据。

数据仓库-派可数据商务智能BI可视化分析平台

商务智能BI的传统关系型数据仓库将是大数据架构下的数据仓库，商务智能BI前端的可视化保持不变。 而且，大数据也做了同样的事情。 也就是说，无论是大数据还是小数据，都变成了非结构化、不可分析、结构化、不可分析、结构化、可分析的数据，在商业智能BI的支持下使用。

中台商业智能BI和大数据之后，目前引发了新的一些问题，数据越来越庞大，往往变成几十个业务系统，几百个系统，数据标准越来越混乱，越来越不统一，做数据盘点，把数据变成资产的

例如，数据的分类、标记、元数据管理、数据血缘、数据追溯等形成标准分类的数据资产。 这些数字资产、数据标准不仅服务于商业智能BI中的数据仓库，而且更多的是对外提供服务，是数据的服务，这就是数据服务。

商务智能BI -派可数据商务智能BI可视化分析平台

例如，用户图片，精准营销。 传统的商务智能BI数据仓库已经清洗完毕，数据在前端可视化分析的推动下以展示结束。 目前，在数据中并非如此。 这些用户图片数据封装后对外推送，是可以提供给数据营销、个性化推荐等第三方的APP。 将中台的数据赋予对外服务的属性。

另外，业务系统与业务系统之间的数据交换，各自的底层交换协议、传输协议、安全协议可能不同，数据中心可以通过数据服务进行系统之间的数据交换工作。 推送到第三方、数据交换都是数据服务的一种形式，对外支持商务情报BI分析APP应用不就是数据服务的一种吗？ 另外，商务智能BI从数据中心调用需要分析的模型数据进行可视化分析并表示。

由于商务智能BI、大数据、数据中心的不同，传统的商务智能BI一旦遇到大数据量、非结构化数据处理的场景，底层的数据仓库体系结构就是大数据的数据仓库体系结构在大数据数据仓库构建的基础上，进一步拓展左数据采集能力，中间在原有大数据架构数据仓库建模的基础上，加入数据资产概念、数据资产盘点、数据资产管理，右数据服务器因此，大数据框架下的数据采集、数据仓库建模、数据资产管理和数据服务构成了数据中心的几个主要核心。

数据可视化-派可数据商务智能BI可视化分析平台

中台的基础是大数据结构，数据仓库是传统商业智能BI数据仓库的大数据升级，商业智能BI成为数据中台之上的APP应用层，利用中台的数据服务获取数据并进行分析。

这是商务智能BI、大数据、数据中心三者之间的关系，以及不同数据场景、服务场景下的演进过程，了解了这个过程之后，应该不会轻易混淆他们的概念。 商务智能BI、大数据和数据中心应该选择哪一个？ 实际上，如何选择合适的技术路线、技术架构，最终取决于企业自身想要解决的是什么，不能盲目选择。 盲目选择的结果是进行了大投资，小生产没有达到预期。 我们还是应该聚焦于需求本身，需求为王。

bi行业什么意思？ bi行业是指商务智能行业，它运用现代数据仓库技术、在线分析处理技术、数据挖掘和数据表达技术进行数据分析以实现商业价值。

BI行业的核心是让品牌进入消费者的脑海

留下深刻印象，提升消费者对于品牌所代表价值的认同。在最适合的场景，以用户接受的，连续不断的给消费者营造潜移默化的有效品牌价值记忆，让消费者认同品牌所代表的价值，让品牌占领消费者心智。BI实现的在于：多场景连接而非单一场景；重营造体验而轻广告兜售；重长期记忆而轻短期认知；打通线上线下形成营销全方位体验。

市面上比较好的BI产品有哪些？

1、tableau

Tableau: Business Intelligence and Analytics Softwarewww.tableau.

Tableau我更倾向于将他定义为数据可视化工具，而不是数据分析工具，因为tableau的数据可视化能力确实非常强，他的交互式的可视化体验在业内是被人津津乐道，但是在数据建模和数据分析功能上，略输PowerBI与FineBI一筹。

Tableau的全家桶有很多，主要常见的有这么几种工具：

Tb desktop：桌面分析工具，主要功能是设计和创建美观的视图和仪表板，分为个人版和专业版两个版本，个人版只支持本地数据连接和数据源，专业版可以连接多种数据库，并且还可以分享到tb的各种服务器上；

Tableau server：商业智能软件，用来发布和管理desktop 的报表，发布和管理数据源，比如自动刷新发布的数据抽取。比较适用于企业范围内的部署，当然了价格也是非常昂贵的，而且不太适用于我们国内的企业，所以用的还是很少的。

Tb online：云端分析平台，可以在web上进行交互编辑和

Tb moblie：tb开发的移动端app，目前好像只适用于安卓端，苹果系统用不了，国内用的人也非常少；

Tb prep：千呼万唤始出来的数据清洗工具，2018年才刚刚面世，主要是为了弥补tb在数据清洗工作上的欠缺，我用过一两次，接触的不深，风格还是一贯的tb清新风格，基本可以实现数据清洗、数据整理、数据合并等etl操作

但是理论上任何产品都需要一定的生长曲线，我相信tb prep也同样是如此，未来还有更大的空间可以优化。另外就是prep+desktop两款工具协同工作的，太过于麻烦，这也算是tb的一大与生俱来的缺点。

整体来说，Tableau的界面非常清新简洁，功能也不是非常复杂，比较适合很小白的人使用，下面分析一下tb的优劣势。

（1）数据链接功能：

表现一般，其本身没有后端数据库，数据量很大的时候就需要对硬件有很大的要求，而且个人版只能进行本地化链接；但是tb的数据连接接口分丰富程度，是这三款工具中最多的，虽然90%的接口用不到。

（2）数据清洗：

天然的短腿，tb的数据清洗十分的原始和简单，当然不包括18年发布的tb prep，在实际业务分析中，数据源往往是混乱复杂不规范的脏数据，tb很难剔除出去；

（3）数据建模：

同样的，如果不使用prep，tb的数据建模也比较简单，就是宽表关联模型，只能在元数据表的基础上新建数据表，拓展性和灵活性都比较差。遇到复杂的表结构和模型，tb desktop就独木难支了。

（4）数据可视化：

Tableau在可视化能力上表现十分突出，用过tableau的都知道一句话：用tb做出一个很丑的可视化是一件非常难的事情。因为tb将可视化功能进行模块化，图表 能力超强，盐值也很高，不用考虑配色，只要处理好表格格式就行。

（5）数据分析：

成也可视化，败也可视化，正是因为tb的强大可视化功能，将各种功能进行模块化，虽然这种傻瓜式的功能集成比较容易入门，但是你如果想把大模块再细化就做不了，这也造成了tb的数据分析能力比较有限。

（6）数据管理：

表现较差，很难对数据进行整合管理，包括分享功能也是基于本身的服务器的，所以tb更适合个人用户，而非企业用户，因为企业主往往需要对数据进行高权限的管理，tb无法实现。

（7）入门难度：

傻瓜式的操作，入门非常简单，一天就能够学会基本的操作；

（8）学习资料：

还是不错的，提供了线上视频教学和线下的文档学习，算是比较全面的，这一点要比power bi要友好的多；

（9）生态环境：

跟ios一样是封闭的生态环境，这一点可能跟他们公司的策略有关吧。

（10）本地化服务：

表现较差，不光是国内的本地化企业服务，就连国外的企业服务都表现比较差，所以就当个个人工具用吧。

（11）价格：

三款软件中最贵的，个人版也是要钱的，好像是999美元，当然了网上的破解版非常多

整体来说，tableau适合一些个人数据分析小白进行数据可视化的工作，不建议企业和业务分析使用，因为生态非常封闭。

二、PowerBI

s://powerbi.microsoft./zh-/powerbi.microsoft.

首先powerbi我将其定义为适合个人多联机的数据分析与挖掘工具。

所以与其说powerbi是微软开发出的数据分析工具，不如说是微软依靠对BI业务模型多年的研究总结后得出的一套解决方案，也就是DAX所代表的的数据分析理念。这一点与tableau提倡的理念是相反的。

你只有先学会了DAX，才能学会powerbi，DAX就是DAX是英文Data Analysis Expression的缩写，意思是数据分析表达式，从名称上就可以看出，DAX公式是用作数据分析的，事实上也确实如此，从数据分析层面认识DAX会更有助于我们理解它。

跟tableau一样，Powerbi也有丰富的一套全家桶：

Power query：Power Query是负责抓取和整理数据的，它可以抓取几乎市面上所有格式的源数据，然后再按照我们需要的格式整理出来。通过Power Query 我们可以快速将多个数据源的数据合并、追加到一起，任意组合数据、将数据进行分组、透视等整理操作

Power pivot：Power Pivot是微软Power BI 系列工具的大脑，负责建模分析，能够快速建立多表关系。在excel里，pivot也是我们建立数据透视表的基础。

Power view：嵌套在excel里的交互式图表工具，我们在excel进行仪表板设计的基础

Power map：直接嵌套在excel里的基于地图的可视化工具

Powerbi desktop：也就是我们常规意义上的powerbi工具，主要实现的是数据分析和挖掘；

下面再说一下powerbi的优劣势：

（1）数据链接：

PowerBI，内置了一些强大的数据链接功能，但是比起tableau与finebi，pbi里的数据源接口还是比较少的，一些国内企业经常用的，如Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb都不支持，而PowerBI仅支持对接Ssas多维数据库,不支持SAP BW,Es ase多维数据库。

（2）数据清洗：

十分强大，只要你学会了DAX与数据建模，你几乎可以随心所欲地进行数据清洗和加工，这一点是其他工具望尘莫及的。

（3）数据建模：

表现尚可，能够对基础的元数据建立维度表和事实表之间的关联关系,形成关联模型,以提高数据可视化分析阶段的效率。关联操作上PowerBI建立数据关联可以直接进行关联连线设置，这种要更加的方便。

但是在数据源种类整合时，PowerBI无法对不同来源的数据进行实时整合建模，例如下图所示，PowerBI会自动禁用多个数据源的实时建模,需要将 数据模式全部修改为抽取数据才可以进行整合关联建模.

（4）数据可视化：

Powerbi的数据可视化能力怎么说呢，一言难尽吧，powerbi真的有种工科风，能力强悍但是颜值不高，可视化展现能力方面，PoweBI内置的图表种类相对较少,例如一些常用的玫瑰图、多层饼图、词云图、热力地图、流向地图等都不支持(需要进行市场图表拓展下载使用)

（5）数据分析：

计算分析能力方面，PowerBI同样比较依赖于DAX函数来进行运算,例如用户想做类似同期环期,同比环比的快速计算,无法直接得出结果,需要用 户书写一些DAX函数才能计算出相关结果

（6）数据管理：

表现尚可，主要是体现在数据的权限管控能力方面，PowerBI支持将做好的报表打包发布为组织内容包并且进行指定用户组分配查看权限，并且由管理员进行用户组的行级 别权限分配，但是无法控制用户查看的列级别的权限粒度

（7）入门难度：

三款BI工具中学习难度更大的一个，如果你掌握一定的excel基础的话还好，如果是纯小白，上手非常困难。

（8）学习资料：

这一点powerbi做的不是很好，仅仅提供了文本学习资料，而且还不是完全汉化，至于学习视频只有才能看，可能是微软家大业大，不做这种十分精细化的服务；

（9）生态环境：

开放环境，这一点比tableau要好，类似于安卓系统。

（10）本地化服务：

表现较差，目前来说企业级服务还不是十分的成熟，不建议企业使用。

（11）价格：

个人版免费，但是企业版比较昂贵。

三、FineBI

FineBI商业智能软件 – 新一代自助大数据分析的BI工具www.finebi.

Finebi我更倾向于将他定义为数据分析平台，而不是工具，这也是我们公司现在正在用的分析平台，因为finebi更像是企业级管理工具以及业务分析工具，所以我现在用finebi比较多。

首先finebi是一款国产化软件，我用了powerbi一年多，tableau也用了一年多，powerbi的入门到熟练很漫长，主要原因是学习资料太少，以英文为主，国内的培训机构很多都只是蜻蜓点水，很散很乱；tableau也一样，出名的培训都是外国的，毕竟是外国的软件。

而且M语言和DAX语言想要用的得心应手挺难的，tableau即使是个人使用也是付费的，付费以后做出来的表，才能直接在网页上查看，比较麻烦。finebi对个人免费，能够快速入手并且熟悉乃至精通。

Finebi同样也有着一套全家桶：

Finereport：报表工具：报表是企业信息化必不可少统计分析工具，主要实现一些企业固定的月报、季报、关键数据的统计分析。

Finebi：商业智能工具：侧重于数据分析，改变之前传统做表的，交互性更好，性能更加强大Finemobile：finebi系统的移动端，支持fbi与br的集成；

下面再说一下finebi的优劣势：

（1）数据链接：

表现不错，finebi在对于国内企业现今比较流行的大数据平台都支持链接，另外在对于一些数据库的认证上,例如FineBI支持的kerberos认证连接。

多维数据库的连接上，FineBI则可以通过服务器数据集进行对接。FineBI则可以进行对接基于java api的程序数据集

（2）数据清洗：

表现尚可。

（3）数据建模：

在基础数据关联建模方面，FineBI和PowerBI都能够对基础的元数据建立维度表和事实表之间的关联关系，形成关联模型，以提高数据可视化分析阶段的效率。

FineBI在处理跨数据源关联建模时，由于特有的智能内存化机制，即时面对不同来源的实时数据，FineBI也能智能进行内存化关联建模，这方面强于PowerBI。

（4）数据可视化：

表现尚可，与tableau的操作是非常相似的，但是比powerbi要丰富一些，而且更讲究可视化的交互性。

（5）数据分析：

Finebi的数据可视化处理和智能分析做的很好，只需要简单的拖拽就可以实现各种维度，各种形式的分析，数据分析方面finebi要逊色powerbi一些

（6）数据管理：

Finebi做的非常好，而FineBI具有非常完善的数据权限管控能力，除了提供仪表板的权限分配之外，还能够针对不同部门/岗位/角色的人员进行行/列级别的数据权限管控，使得不同的人能够根据权限限制而只能看到自己的部分数据。

另外在针对企业集团数据权限管控方面，FineBI提供了强大的多级管控权限供用户进行多层权限分配，为集团性企业的数据权限管控提供了保障。

（7）入门难度：

入门难度一般，很快就能上手。

（8）学习资料：

学习资料非常丰富，不仅有丰富的文本帮助文档，而且还有视频资料，同时finebi还依靠着其社区，有非常多的开放者和使用者在社区上进行帮助学习。比如官方的BI学习班。

（9）生态环境：

开放环境。

（10）本地化服务：

本地化服务不错，技术服务方面，如果是企业级别的用户，还会有专业的技术服务团队响应服务。

（9）价格：

个人版免费，企业版的话性价比要比其他两个要强；

最后列个表格对比一下这三款工具：

ps：以上均是个人体验，仅代表个人意见

智能BI与传统报表的区别是什么？

传统一点的企业大部分都是用ERP的报表，还有就是用excel表格来看数据，稍微好一点可能会用到finereport那种自定义报表控件，但是这些最主要的缺陷就是1.站桩式看数据 2. 依赖于IT人员定制开发，开发周期长 3. 工作量大，低效 4. 数据安全没法管控；5无过程性指标：有没有达标，好还是不好，没办法看出来趋势是怎样，到底好和差的原因是什么，对于改善是没有太大的意义的。因此传统的工具型BI虽然优于以上说的几种，但还是没法做到预测与提出建议。国内新一代BI厂商观远数据，他们的智能BI平台加入了AI的算法结构，能在传统BI的功能基础上，延伸到智能决策的层面，帮助店铺做到销售预测、需求预测、智能诊断、智能订货啊等等，非常适合现在精细化管理的零售企业。

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