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商业智能品牌十大排名（商业智能品牌十大排名）
发布时间：2023-05-23 14:27:59
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于商业智能品牌十大排名的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
本文目录:
一、汽车企业实施商业智能的十大陷阱
汽车企业实施商业智能的十大陷阱
技术部门和业务部门对项目主导权的纷争，在大多数的商业智能工程中都会不可避免地重复上演。如同其他信息化系统的实施一样，相当多的企业把商业智能纳入技术项目的范畴；也有一些企业在立项时即把商业智能上升到“决策支持系统”的高度，上达经营管理层，下抵执行操作层。技术项目也好，业务系统或决策支持系统也罢，关键的问题在于汽车企业对于商业智能的需求、理解和应用成熟度。
一般来讲，商业智能工程不可能一蹴而就，需要在项目伊始即建立长期的发展规划及实施线路图。项目的良性开展，既离不开业务部门的行业理解和业务需求，更离不开技术部门的IT经验和支持，废其一则不可。与一般的业务信息化系统不同的是，商业智能在企业内部的涉及面更广，业务需求的个性化程度也更高（而且业务部门的个性化需求随着时间的推演将日趋复杂并频繁变更）。在这种情况下，企业内外部数据整合和商业智能的平台化意义将更加突出，项目在数据管理层面的成败将直接影响到终端用户的应用和商业智能在企业的长远发展。综上并结合中国汽车行业实施商业智能的一些成败案例，建议汽车企业在明晰自己的商业智能实施线路图的基础上，以技术为主导切入商业智能工程，在完成基础性的数据整合和平台搭建后，建立适当的业务应用以培养经营管理层和业务部门的应用理念和能力不断成熟，并在应用层面不断开发新的应用且持续创新，最终过渡到以业务为主导的成熟发展阶段。
智能系统还是报表系统
坊间流传着一句话，99%的商业智能项目最终都流于报表系统。这虽然有些夸张，但也说明了一个现实，即相当比例的商业智能项目最终都成为企业的“鸡肋”，甚至以失败告终，当然汽车行业也不会例外。
很多商业智能项目在立项之初，就被冠以“智能、决策支持、战略分析、科学决策”等美丽的光环，殊不知伟大的目标岂可一蹴而就，一个类似企业中枢神经般的系统岂是半天之功。理想和现实的巨大落差，极易使初步建成的系统迅速失宠并败落不堪。
很多企业的经营管理层都明白商业智能作为“一把手”工程的重要性，立项、汇报和宣传时可以全情投入，不遗余力；而真正到了规划和调研阶段，却又日理万机、难觅行踪。“决策支持系统”的规划却缺少企业决策人的参与，业务部门的专岗数据统计员或报表制作员往往被指派“充当”类似的角色。战略性需求被无形湮灭，战术需求被无形放大，决策支持系统沦落为报表系统将成为必然。
很多企业的经营管理层并不能真正领悟商业智能的发展规律和核心价值，希望通过一个实施项目即可“毕其功于一役”，殊不知数据整合、报表、OLAP分析、业务模型、数据挖掘乃至实时商业智能等是一个循序渐进的过程，同时企业级的商业智能能力中心建设也是相应的组织机构和流程机制保障。
智能系统是终极目标，报表系统是初级阶段，孰优孰劣不必置评，关键的问题在于商业智能系统上线后，企业如何去“哺育”这个新生的婴儿，如果把它“培养”成企业的大脑或中枢神经系统。需要投入的不仅仅是人力、物力和财力，还有更多的理智、信念和热情。
忽略商业智能能力中心建设
很多的企业，特别是汽车企业，在商业智能项目中投入大量的资源采购软硬件或支付咨询公司的实施费用，因此对系统上线后需要投入的更多资源心生龃龉，抵触不断。商业智能系统作为企业级的决策支持系统，其在企业的定位应远高于普通的业务系统，其涉及的数据、业务、应用和释放的能量也非普通业务系统可比。因此，组织机构、人员配置和流程机制的保障，也是商业智能在企业内不断发展壮大的基础条件。
尤其是相应的组织结构问题，IT部门或单一的业务部门乃至原项目组，都无法承担起在企业内部持续推进商业智能发展的角色。一方面是因为商业智能的触角涉及企业的方方面面，需要一个复合型的知识团队来维持它的运转，另外一方面是企业内部业务单元间的利益纷争甚至公司政治也会严重削弱商业智能本应具有的核心地位。因此，企业内部需要为商业智能工程设置一个独立的运营机构（甚至可以抽调来自IT和核心业务部门的专家级员工组建），并定义其明确的任务、岗位、职责和流程，以促进和提升企业商业智能化的能力和有效地支持企业的经营战略为工作目标。
商业智能能力中心至少应该由以下一些人员组成：BI架构师、数据管理专家、业务专家、数据分析师或建模师、BI开发人员、针对业务单元的项目经理等，同时公司的经营管理层亦应以委员的身份定期或不定期地参与到商业智能能力中心的建设和运营上去。多个主流行业商业智能能力中心的业务实践证明，采用类似的机构设置可以更高效地推进商业智能工程在企业的发展，甚至它可以成为企业的中枢神经级业务单元，并且可以在不借助外力的情况下，为企业开发出诸多核心的业务模型和数据模型，为企业创造出巨大的生产力和利润。
忽略数据挖掘
普通的商业智能应用更偏重于描述性统计分析，而传统的数据挖掘则倾向于预测性统计分析，二者相得益彰，可以为企业经营管理层提供比较完整的决策支持视图。当然也有理论认为，数据挖掘就是商业智能的一个高阶发展阶段，其本质是从描述性统计向预测性统计的一次飞跃。但是在汽车行业的现实却是，商业智能系统已经开始进入快速发展期，而数据挖掘则往往以独立的项目形式存在，难以体系化和常态化。
商业智能和数据挖掘的精神可谓一脉相承、不分长幼，在企业确立商业智能规划的时候，就应该通盘考虑其发展线路，这其中自然也包括数据挖掘及其模型的部署和应用。在数据整合阶段，数据仓库的设计之初即把日后数据挖掘对数据质量和数据量等的需求考虑进去，并可逐步发展数据挖掘专用的数据集市；在业务应用阶段，也可以考虑把企业一些项目制的数据挖掘模型和嵌入式的数据挖掘模块（如嵌入至CRM或营销活动管理系统的第三方快速建模工具）进行逐步的整合，模型的结果通过商业智能的平台得以呈现，并伴以商业智能平台所产生的一些业务分析结果进行联合决策支持。
另外一个需要注意的问题是，汽车行业的数据挖掘刚刚进入起步阶段，数据质量差、数据积累少、业务应用不明晰、可借鉴经验少，但由于其预测性的巨大诱惑力，汽车企业往往给予数据挖掘项目极大的期许。而一旦后续的业务效果（特别是营销效果）不尽如人意，数据挖掘在汽车企业内部便会饱受诟病。在这种现实下，把数据挖掘列入商业智能工程的发展线路图当中是一个不错的选择，既丰富了商业智能的内涵和应用，又可以借力商业智能平台的整合性优势，同时也能给经营管理层一个合理的发展预期。
行业先进经验和解决方案
很多汽车企业在实施商业智能工程时，都要特别强调借鉴行业先进经验和参考行业解决方案，从原理和工作精神层面上来讲，这没有任何的错误；但现实是，我们在汽车行业到底有多少所谓的行业先进经验和解决方案可以借鉴。
从行业的角度分析，鉴于电信、金融、快消甚至IT等行业起步早、数据积累丰富、业务需求众多等因素，这些行业的商业智能应用已经发展到了一个相对较高的水准，可以为身为后来人的汽车行业有所借鉴。但是毕竟隔行如隔山，不同行业之间存在巨大的各向异性，在力臻高效的今天，快速借鉴兄弟行业的办法显然行不通。
从汽车行业本身分析，部分外商独资企业建立了相对完善的企业级商业智能系统，但往往直接照搬或使用海外母公司的系统，且业务应用单一，可复制性不高；部分的合资企业也建立了相当数量的部门级商业智能应用，却罕有大规模涉猎企业级的成功案例；而自主品牌起点更低，还处于业务系统大发展的阶段，对商业智能的理解和需求还远未到位。当然，参考国际品牌在域外的成功经验也是一条出路，但是毕竟中国已经成为全球最大的汽车市场，市场和业务的复杂度及更迭效率远高于域外，我们的经验已经开始为别人所借鉴，而别人可借鉴的地方又能有多少？
综上，借鉴一词看似给力，却又极不靠谱。中国汽车行业必须自力更生、自我探索，谋求一条发展具有中国市场特色的商业智能发展之路，此为根本。
忽略经销商的应用
汽车行业异于其他很多行业的一个特点即和消费者之间多了一层经销商的关系，经销商（集团）不但负责销售和售后，还要负责二手车、汽车保险、汽车金融、精品等诸多庞杂业务，从广义上来讲也是企业的虚拟分支机构。很多汽车企业在实施商业智能工程时，不能保持一种开放的心态，认为数据和信息是企业的核心机密，不能与经销商共享和互动，这在很大程度上限制了商业智能工程的生存空间。
首先，经销商是汽车企业接触客户的通道，也是汽车企业重要的数据源，除了DMS、CRM等一些信息化系统的数据主要由经销商上传外，企业还需要大量的临时性数据或“体制外”数据，以备经营决策的不时之需。经销商的数据收集、整理和上传工作，无疑加重了其运营负担，如果没有相应的机制和流程来刺激和保障其积极性及数据的完备性、准确性和及时性，那么商业智能的应用效果便会大打折扣。
其次，经销商对于自己的经营管理，也有很多决策分析的需求，但苦于资源和信息的限制，很难有所作为。如果经销商也可以通过商业智能系统了解自身历史数据对比、竞争对手对比、销售业绩排名，市场份额占据等，并及时地根据厂商针对经销商意见和建议调整市场和销售策略，则信息和分析结果的复用性得到极大的扩展，商业智能平台的价值也可以在虚拟组织内实现最大化，经销商和汽车厂商的经营业绩都会因此得以提升，可谓双赢之举。
最后，很多汽车厂商和经销商之间的关系可谓微妙，通过日常的业务流程和商务政策等已经很难准确地约束和指导经销商的业务行为。而通过商业智能平台，汽车厂商可更准确和及时地发现和震慑经销商的违规行为（例如虚假销售、跨区销售行为等），也可以数据为基础向经销商提供更多科学的经营指导意见，在经销商心目中的权威性大大增强。
惟一的手表
很多汽车企业的业务部门对于商业智能工程抱有抵触甚至反抗的态度，究其原因不外乎几种：数据收集、整理、清洗等工作增加了他们的工作量；数据统计口径的不一致会导致多部门的扯皮；数据的核对会暴露出很多历史问题或业务问题，甚至是“潜规则”，影响到部门和个人的形象及地位……因此，折中主义的情绪会在项目开发过程中不断蔓延，甚至相关利益人会在数据整合阶段提出很多“变通”的方案。不论是何种行为，都会影响到汽车企业数据的一致性，令企业内部出现多个“时区”；而失去了“世界时”和惟一的手表，基本的数据分析根本无从谈起。
汽车企业内部建立的多个系统，如OA、ERP、CRM、财务系统等业务管理系统，其数据规则都基于各业务部门的需求独自建立，并且可以独立运转，这就形成了众多的信息孤岛。商业智能工程的一个主要目标就是打破信息孤岛的存在状态，整合企业的数据资源，有效地支撑企业经营决策和战略决策。这需要汽车企业各业务部门的相互协调，领导层的统一规划，去除冗余数据，保证数据的准确性、一致性，令企业的数据在数据仓库级别达到统一。
对于数据的历史问题和“潜规则”问题， 汽车厂商的经营管理层应该大度和宽容，毕竟历史已经无法改变，而现在的主要精力都应该着眼未来。
外部数据管理
商业智能工程的核心就是数据，在数据源且多且杂的情况下，如何解决好数据源管理问题就显得尤为重要，而其中外部数据的管理最为棘手。外部数据，一般指在企业内部无法通过ETL抽取到的经营管理数据，它们大多散落在不同业务部门的不同业务人员手中，甚至是企业的经销商和供应商手中。这些数据的结构杂乱，管理也不成体系，在短时间无法通过自动化的方式进行获取，只能通过手工的方式进行收集、整理、汇总和清洗。正是由于外部数据管理的难度极大，才导致汽车企业的业务部门在外部数据的提供上推诿拖沓，进而影响到商业智能系统效能的发挥。
一种临时性的解决方案，就是在商业智能系统上线的数据初始化过程中，一次性地解决所以的外部历史数据整合问题，而新增外部数据则仍采用手工方式。另外一种折中的方式是由业务部门提供外部数据并定期上传到临时的数据收集数据系统，并由系统提供校验和入库。但从商业智能在汽车企业的长远发展来看，这些都不能成为常态，因为外部数据的手工干涉，会导致数据出错几率增大；即使经过系统的校验可以筛查出一部分问题，但问题数据文件的返回、再提交和再校验，亦会导致分析结果的延迟，甚至影响到整体的分析输出。更致命的是部分外部数据的准确性问题，若不设置复杂的业务数据校验规则很难识别，一旦入库就会直接影响业务和决策人员的分析结果，造成分析结果错误或者决策失误。此类问题的后果往往属于事后发现，会令商业智能的输出趋于被动，不但不能成为企业的助力，反而可能成为企业的阻力。
从长远发展来看，解决外部数据问题，其根本是汽车企业需要不断完善自己的业务信息化系统，为商业智能系统提供更多自动化的数据支撑；而对于一些悬久未决的外部数据，则需要专门的外部数据管理平台，充当外部数据源和商业智能平台之间的中转站。
分阶段培训
很多汽车企业至今仍不能正确理解决策支持系统和业务管理系统之间的区别，即使对商业智能略知一二，也很难充分体会到分阶段培训在商业智能工程建设中的重要作用。商业智能系统的建立并不意味着商业智能系统的成功，得到用户广泛应用认可的系统才是成功的商业智能系统，而如何能得到用户的应用认可呢？充分、完整的分阶段的用户培训就是其核心。
项目规划和立项阶段的宣贯型培训，属于先导型的理念培训，同时也是各个参与方政治角力的舞台，理念、愿景和畅想的放飞是必不可少的，但是要切记不可脱离现实，无休止地扩大商业智能的功效，以免日后落到无法自圆其说的地步。
项目需求调研和详细设计阶段，原型系统或演示系统的设计必须要充分，以期令众多的非专业人员快速、高效、分步骤地熟悉商业智能功能模块的使用方法和应用过程，以便在需求调研中更深层次地挖掘他们的（潜在）需求，同时也能够令他们的参与热情能够在整个项目的实施过程中得以保持。
项目开发过程中，还需针对不同管理者和业务部门的应用特点，组织小规模的、个性化的培训，以便对他们的需求深度探索和把握，并进行精雕细琢。
项目上线后，一方面要对所有用户进行普适性的、大规模的操作级培训，另外一方面也要针对经营管理层做宣传性的培训，并通过他们的力量进行内部的宣传和推广，以期在汽车企业内部逐步树立科学决策和企业文化。同时，还需要在各个业务部门选拔一批重点应用人员，逐步培训他们的业务报表乃至业务模型开发能力，令其逐步成为商业智能系统的核心用户和传承步道者。
在商业智能系统的运维和后续发展阶段，重点培训工作应向咨询公司与汽车厂商之间的知识传承转移，并在企业逐步建立和完善商业智能能力中心，并确保该中心可以逐步脱离咨询公司的支持，可以自我成长并为汽车企业开发出更多的商业应用。
综上所述，不同步骤、不同策略的培训工作应该贯穿至汽车企业商业智能工程的全生命周期，知识和应用就是力量，传承和发展更是生命。
应用与文化
商业智能不仅仅是一个部门、一个系统、一个体系，更是一种文化，科学决策的文化。由于汽车行业近几年来的超高速发展，市场的火热助长了汽车企业盲目乐观的决策文化，而科学决策在短期内还难以在汽车行业成为主流。但不论如何，商业智能都不应成为企业的政治工程和花瓶工程。
企业经营管理层的个人气质往往会潜移默化地影响到企业的文化，所以在商业智能项目上线伊始，汽车企业的经营管理层就应当起到表率作用，带头学习、使用和发展商业智能在企业的应用，同时也要在相关的组织架构、流程制度方面做好文章，确保商业智能的核心地位。当然，内部的推介、宣贯和奖惩措施也是必不可少的，必要时甚至可以动用更多的行政命令强压，以期科学决策的企业文化能够经过最少的“阵痛”而确立优势地位。
同时，商业智能文化也是一种理性和探索的文化，数据的整合和分析工作枯燥、繁琐，需要更多的默默无闻和沉着坚定；而业务模型和应用的开发则充满诱惑和挑战，需要更多更深入的行业理解和业务洞悉，以及持续不断的创新精神。
运不能常有，而道更难寻。商业智能工程所催生的科学决策文化才是商业智能可持续发展的基石。
二、BI商业智能系统适用哪些行业和领域？
BI商业智能，在我们的日常生活中已经广泛地被使用。例如:我们所熟知的电信、金融、医疗、制造业、零售、电商等行业。
BI商业智能它是一套完整的解决方案，是企业中将现有的数据进行整合。快速准确的提供报表供领导进行业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。类似于大数据分析系统，但跟大数据分析有明显的区别，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。
例如医疗行业解决方案：当前医疗卫生信息化还处于各自开发、各自建设的发展过程，医疗数据纷繁复杂，各种数据分布于各个医疗厂商系统内部，存在数据异构及信息孤岛情况。BI商业智能的存在能够在医疗机构内各系统实现互联互通、数据共享和应用，更快更高效的解决医疗行业中存在的问题。
以上只是列举了医疗行业的解决方案，希望能帮到您。
场景梳理：总结梳理金融风控、物流管理、广告营销、零售电商、交通出行、医疗 健康 、客户服务、在线教育等8个典型商业智能应用场景。
新型商业智能侧重于智能技术在商业场景和典型环节中的渗透应用，在产业链的中游解决方案提供商环节集聚了大量垂直领域的技术赋能型公司。同时，大多由互联网 科技 巨头领导布局的商业智能技术平台也可以充当产业链中游角色，为各商业场景/环节提供赋能效果。在产业链上游，传统IT厂商、云服务厂商、大数据平台服务商可为产业链中游技术提供者赋予计算、存储等基础设施支持， ERP、CRM等企业信息系统可帮助企业有效记录其资源及业务数据。
BI商业智能系统，也就是大数据智能可视化分析系统，只要有数据就能做，因此不存在说只能用于哪个特定行业。就拿奥威BI商业智能工具来说，它也是能够用于不同行业的大数据智能可视化分析。只不过它针对多个行业（如电商零售、制造业等）以及主流ERP（如金蝶、用友）准备了标准化的、系统化的数据分析解决方案，预设数据分析模型，满足包括财务、仓库在内的80%的通用分析需求。
你也可以上奥威BI商业智能工具的demo平台上看看，那里公布了多个行业的智能数据可视化分析效果。
以上仅为不同行业的智能数据可视化分析报表截图，如果想体验在线自助分析，体验BI商业智能工具秒响应、秒分析、秒呈现等效果，建议还是亲自去奥威BI商业智能工具官网的demo平台看看。
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三、商业智能现状及发展趋势
商业智能(亦称：商务智能)是支持企业决策分析的一系列软件、技术、方法的集合。1989年Gartner首次提出了商业智能(BI)的概念，将其定义为一类由数据仓库、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的技术及其应用。
全球商业智能市场快速发展 解决方案渗透率不断提升
根据Gartner发布数据，2018年全球商业智能和分析软件解决方案市场规模达到216亿美元，同比增长11.7%，其中现代BI平台增长速度最快，增速达到23.3%，其次是数据科学平台，增速达到19.0%。预计2019年全球市场规模在237亿美元左右。
根据市场咨询服务公司Dresner Advisory Services发布的数据，从2015年至2019年，商业智能市场经历了一个持续且积极的发展过程，商业智能的渗透率(占总员工的百分比)随着时间的推移不断提高。
通过比较2015年和2019年商业智能解决方案的渗透情况，2019年前三个渗透级别(>40%)已占到潜在授权用户的34%，而2015年这一比例仅为27%。与此同时，20%以下的渗透率从2015年的57%下降到2019年的49%。这个趋势表明，商业智能的启用和普及力度正在持续改善。
中国商业智能行业正处于成长期 增长迅速
根据帆软数据应用研究院统计数据，2018年中国商业智能(BI)软件行业规模约为16.6亿元，同比增长25.8%，未来中国BI行业的发展潜力巨大。预计2019年中国商业智能(BI)行业软件收入规模在21亿左右，增长率达到27.1%。
注：市场规模为纯软件销售收入，不含项目实施、项目运维等。
另据IDC发布数据，2019年上半年中国商业智能软件市场规模为2.1亿美元，同比增长24.6%。IDC预测，2019年全年中国商业智能软件市场规模为5.5亿美元。
中国市场以报表分析软件为主 帆软继续占据国内市场第一的位置
根据IDC发布数据，在中国商业智能软件子市场中，报表分析软件仍是目前市场最主要的需求，2019年上半年市场份额占比为72.8%。高级分析和预测分析市场份额占27.2%。
在企业竞争方面，近年来，商业智能行业进场者越来越多。2018年活跃的BI工具和厂商约有50个，较2017年的42个多出8个，很多产品都是近两年推出的。
中国商业智能市场马太效应已经凸显。根据IDC发布数据，2019年上半年，帆软(FanRuan)以14.9%的市场份额排名第一，近年来，帆软不断加强生态合作伙伴建设并进行行业市场深耕，市场规模不断扩大。SAP和微软(Microsoft)分别以9.3%和7.7%排在第二、三位。IBM和SAS在金融行业有长期的的用户基础，分别以6.5%和4.9%排在第四、五位。
—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国商业智能行业市场需求预测与竞争战略分析报告》。
四、商业智能的实施步骤
一、明确业务需求
明确业务需求其实就是明确BI项目建设的目标，找出部署的核心驱动力，从思想文化上发力，让企业管理人员及其他员工能共同推动企业BI项目的建设。
既然要全体员工共同推动建设BI，那就要求BI确实能够满足企业不同部门、不同层级员工的要求，这些要求就是我们要找出的业务需求。
业务需求-派可数据商业智能BI
想要将这些业务需求进行汇总整理，需要企业高层管理人员组建强有力的执行团队，自上而下分配任务，由各部门管理人员进行统计分析，确定真正有意义的业务需求，然后向上层汇总整理成需求报告。
在分配任务时，要注意根据不同部门的特点分别进行针对性统计，比如品牌部门和销售部门对于企业商品有不同的理解，品牌部更注重的是商品形象、商品健康度及商品影响力，而销售部门更关注的是商品群体、商品价格和商品活动，这中间可能有合作，可能有冲突，需要管理人员进行抉择，选择合适而非满足所有人的需求。
二、梳理业务数据指标
企业建设BI项目需要梳理相关业务建立完善的指标管理体系，通过业务需求报告划定指标体系范围，为各部门关键需求建立KPI指标，同时将分析指标公式进行标注，并和相关业务数据进对应，确定指标体系中需要抽取的数据。
业务指标-派可数据商业智能BI
1、业务指标分类
不同企业有不同的指标管理体系，其中的业务指标分类更是不尽相同。通常来说，企业会确定一种视角将确认的需求构建成整套指标体系，比如企业可以对指标进行分级，将不同层级指标分成战略指标、管理指标和执行指标。
以业务流程为视角进行划分、以发展阶段为视角进行划分、以组织建设为视角进行划分......但不管以什么方式划分指标，企业都需要保证指标能够覆盖需求分析报告中提到的各部门需求，并保留业务扩展的规划。
2、业务指标属性
企业在BI项目中最容易出现的问题就是，只顾建立业务指标，忽略了描述属性，导致无法识别。对此，企业应该对业务指标属性建立规范，统一进行描述，让每个指标都能够被分析和技术人员所理解。
描述指标属性一般也会根据功用分成三类，一种是指标的业务属性，比如指标的名称、指标的说明、指标所属的分类等；一种是技术属性，比如指标数据的来源、分析指标的公式、指标数据更新频率等；还有就是管理属性，比如指标所属部门或业务线、考核KPI、部门指标等。
三、数据源的处理
数据处理-派可数据商业智能BI
1、异构数据源
企业通过建立业务指标，掌握了各部门对相关数据的需求情况。在这个阶段业务、分析和技术人员需要协力合作，在充分沟通交流的基础上，收集业务信息系统、Excel表格、文本记录、日志文件、云服务器等不同来源的业务数据，获取所需数据的格式和规范。
2、ETL处理
ETL 分为三个阶段，分别是抽取（Extraction）、转换（Transformation）、加载（Loading）。主要负责的是从不同数据源抽取数据，然后以一定的数据处理规则对数据进行加工和格式转换，最后将处理完成的数据输出到目标数据表中。
一般来说，ETL从逻辑上可以分为两层，分别是控制流和数据流，其中控制流指的是控制每一个数据流和数据流之间处理的先后流程，一个控制流可以包含多个数据流。
数据流就是具体的从源数据到目标数据表的数据转换过程，在数据流的开发设计过程中主要分为通过ETL实现目标数据表的连接，利用SQL语句完成中间环节的转换等。
四、数据仓库的架构设计
企业进行BI项目建设时，需要明白数据仓库是贯穿上下的核心所在，它不仅能够将各种不同来源的数据进行处理，统一进行储存，还可以方便分析和技术人员调取数据，进行数据可视化分析，将数据转化为信息。
数据仓库-派可数据商业智能BI
在数据仓库开发过程中，第一层的处理是ODS层或者staging 层的开发，第二层是 DIMENSION维度层的开发，后面几层就是DW 事实层、DM数据集市层的开发。
五、数据可视化设计
1、分析主题
企业分析人员可以利用数据字典将不同部门业务需求和指标进行归纳，提前根据各部门常用分析需求设计可视化模板，比如为销售部门设计月度发展分析、销售状况预测、销售市场状况等。不仅节省了重复构建的时间，还能近乎无门槛，让业务人员也能进行简单的分析。
数据可视化-派可数据商业智能BI
值得强调的是，分析人员在设计数据可视化时，一定要注意业务、指标和数据的对应关系，严格查询数据字典或是日志文档，从数据仓库中调取数据。
同时，分析人员还要根据分析主题定期和技术人员合作，对数据质量进行调研，扩展业务指标数据，提高数据的准确性、完善性等。
2、页面布局
分析人员通过将完整的页面分割成不同层次模块来满足信息的展现，在过程中要注意对信息重要程度进行优先级划分。在整体视觉设计中，把核心的数据指标放在最重要的位置，占据较大的面积，其余的指标按优先级依次在核心指标周围展开。
数据可视化-派可数据商业智能BI
数据需求比较多的情况下，分析人员需要在满足关键信息、平衡布局空间以及简洁直观的基础上将数据划分为更多层次。一般来说，会在通用模板页面的基础上在水平、垂直方向分割出更多画面模块，维持中心关键区域的面积大小。
3、多终端展现
IT技术人员还可以将数据可视化集成到钉钉、公众号、APP等移动端软件上，让BI的适用性更加广泛，也让繁忙的管理人员可以随时拿出手机查看企业发展信息，监控异常状况。
数据可视化-派可数据商业智能BI
派可数据 商业智能BI可视化分析平台
以上就是关于商业智能品牌十大排名相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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