信息系统正在经历着“MIS → ERP →BI”的演变过程- MIS:管理信息系统-快速收集和处理商业信息- ERP:企业资源计划系统-准确监控信息流- BI:商业智能系统-大数据辅导企业经营决策1.2.1 企业决策实现过程的信息需求管理就是决策,决策需要信息。决策过程实际上就是一个信息输入、信息输出及信息反馈的循环过程。使用计算机辅助商业系统进行决策需要经过5个步骤:1)提出决策信息请求2)调用商业智能应用程序 (基于数据仓库的BI可辅助决策)3)基于已发布的模型、规则或是策略确定适当的决策(关键步骤)4)发布决策5)采取行动1.2.2 企业信息化系统中的商业智能1、定义:商业智能的概念最早是 Gartner Group 于1996年提出来的。 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、 联机分析、 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。“商业智能——将存储于各种商业信息系统中数据转换为有用信息的技术”2.商业智能过程的两个层次:层次一:整合系统数据基础上提供灵活的前端展现 (信息处理分析)eg.BI报表,Dashboard等层次二:数据库中的知识发现(数据挖掘)eg.大数据,智能推荐3.商业智能系统→客户智能、营销智能、财务智能、销售智能1.2.3 商业智能的体系结构BI过程以来自业务系统的数据为基础,经过数据仓库技术的处理,整合数据并将其转化为有序的信息;这些信息经过联机分析处理技术(OLAP)的分析后,可以表达出数据内部的各种关联, 这是对商业管理活动有很大帮助的知识;经营活动中很多时候还要进一步明确数据中隐藏 的规则,这要靠数据挖掘技术。将商业智能系统工作的这一 过程 进行技术上的抽象,可以 把商业智能的体系结构分为源数据 层、数据转换层( ETL)、数据仓库(数据集市)层、OLAP 及数据挖掘层和用户展现层。1、数据源即数据仓库中的数据来源,既包括组织内部的业务数据、历史数据、办公数据等,也包括互联网的相关web数据,以及部分其他数据结构的数据。2、ETL过程即抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)。ETL过程负责将业务系统中各种关系型数据、外部数据、遗留数据和其他相关数据经过清洗、转化和整理后放进中心数据仓库。3、数据仓库的应用包括联机在线分析处理(OLAP)和数据挖掘(DM)通过对数据仓库中多维数据分析操作,可以完成决策支持需要的查询及报表;通过数据挖掘可以发现隐藏在数据中的潜在规则。4、数据仓库的数据展示窗口BI前端展示可以提供各种能帮助人们快速理解数据内涵的可视化手段,包括:各种报表工具、查询工具和数据分析工具以表格或图形化的手段对数据的展现
用友BQ商业智能平台是针对于企业报表以及各类统计分析遇到的诸多问题,经过多年发展,形成的新一代满足中国企业应用的BI系统。用友BQ是集企业多系统数据整合、报表中心、分析中心、控制中心于一体的全方位BI解决方案。帮助企业把各类数据进行整合,根据不同人员的需要,将信息进行展示,灵活快速地响应企业管理变化,为企业搭建一套完善的辅助决策分析体系。
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双性恋在人类的 性取向 中,对两种性别的人都会产生性吸引或性冲动的取向被称为 双性恋 。双性恋对两种性的被吸引力并不一定是相等的。一个双性恋者可能同时保持与两种性别的性爱关系,也可能与其中一种性别保持单一性爱关系,或偏爱于一种性别。另外两种性取向是 同性恋 和 异性恋 。因为同性恋通常被作为社会坏名声的标志,所以双性恋也被用作没用公开宣称自己是同性恋的人的委婉叫法。在同性恋和异性恋中都可能出现双性恋,可以说它是独特的同性恋和异性恋的结合。也有人认为同性恋和异性恋都是单一的性取向,而双性恋则是包含了这两种取向的一种性取向。双性恋情况一些研究,特别是在阿尔弗烈德·查尔斯·金西的男性性行为( Sexual Behavior in the Human Male , 1948年 )和女性性行为( Sexual Behavior in the Human Female , 1953年 )中,一项试验要求受访者从一个由绝对同性恋到绝对异性恋连续变化的性取向谱中对自己进行评估,然后对评估结果进行综合分析研究后,金西认为大部分人群显示出至少在某种程度上是双性恋者。很多人都会被双性所吸引,虽然通常他们只偏向于某一种性别。金赛以及他的同事据此认为,只有很少的人群(5-10%)是绝对的同性恋或异性恋。相反的,只有更少的人是“完全”的双性恋。历史双性恋有着自己的发展历史。在大部分为人所知的社会中,都能发现不同程度的双性恋个案,而这些双性恋的却是早先的文化体系中被当做同性恋对待(需要注意的是,异性恋、双性恋和同性恋这些词汇的现代含义,在早期历史文本中是找不到的。比如在大部分古代社会里,需要不是同性恋的人因为某些行为而被统一界定为同性恋)。举例来说,在古希腊,有家事的男性同时维持着同性恋关系。实际上,几乎大部分的罗马皇帝、日本幕府将军、部分中国皇帝、阿拉伯世界,以及不同时代不同国家内都有同样的现象发生。而其中最有名的就是 亚历山大大帝 (Alexander the Great),他有成群的妻妾,但同时与他的好朋友赫费斯提翁(Hephaestion)保持着密切的性爱关系。古斯巴达(Sparta)也鼓励士兵间的同性性爱关系,即便这些男性士兵有妻子有孩子。斯巴达人认为年长士兵和年轻士兵间的性爱关系能使士兵在战斗中团结一致,并且为了给自己的爱人留下美好印象或者为了保护自己的爱人,士兵在做战时会更勇敢。西方社会中的双性恋有些同性恋者有时候也称呼自己为双性恋,以做为对自身的一种保护。这导致一些真正的双性恋,反倒被认为是一些不敢承认自己是同性恋的“同性恋”。这种误解在现在的流行文化,比如电影、电视、甚至音乐中都很常见,在同性恋文化群体里,人们也习惯于说“他现在是个双性恋,一会儿就会变成同性恋”。非常有名的美国电视剧“朋友”中有一首很短的歌词,代表着这种普遍的误解:“有时候男人爱女人, 有时候男人爱男人, 于是有了双性恋, 可人们说他们只是在和自己开玩笑。”因为双性恋有时并不觉得他们属于 同性恋社区 ,也因为双性恋在公众场合下通常是不公开的,有些人倾向于建立他们自己的社区和运动。在把他们向社会更加公开的努力中,迈克尔·佩奇创造了双性恋自豪旗帜。对双性恋的恐惧( biphobia )是一个新创语,用来描述那种观点:一个人不是 同性恋 就是 异性恋 ,或认为双性恋是“被污染的”。双性恋者也可能成为广义 同性恋恐惧者 暴力的受害者。如美国演员丹纳?卡维(Dana Carvey)在《周末夜现场》(Saturday Night Live)节目里说:“双性恋是那些扒下任何一个人的裤子,不管发现什么都会得到满足的人”。双性恋自豪旗帜作为双性恋团体象征的双性恋自豪旗帜是由迈克儿?佩奇设计的。双性恋旗帜的上端是代表同性恋的红色或者粉红色条纹,底端是代表异性恋的兰色条纹,中间是代表异性恋的紫色条纹。双性恋是指一种对两种性别的社会成员都会产生爱慕或性冲动为特征的性倾向(或性取向、性指向)。具有这种性倾向的人称为双性恋者。请比较:同性恋、异性恋与无性恋。“泛性恋”(pansexual)、“全性恋”(omnisexual)与“后现代性恋”(pomosexual)这些名词通常作为彼此的同义词来使用,请参看下面的术语段落。双性恋者可能会同时与任何性别的多人成为伴侣关系、与两个性别中的任何一个性别的人进行连续单一伴侣、只与两个性别的其中一个性别的人成为伴侣关系、或者进行独身主义。双性恋是指欲望与自我认同,而并不一定是指行为。许多双性恋者会认为他们自己是男同性恋或女同性恋(或者是属于LGBT社群中的一份子)。有一种论点是说,双性恋总是被界定为不是纯粹的异性恋就是纯粹的同性恋,但事实上它是大多数人的性倾向,只是通常被压抑了下去(请见金赛博士条目)。双性恋的性倾向程度可以座落在同性恋与异性恋这两个性倾向之间的任何一点上,并且也可以是两边特色的独特结合。另外一个关于双性恋的观点是,同性恋与异性恋都是一种单性恋(monosexuality),而双性恋则同时包含了这两个单性恋倾向。同性恋同性恋是一种性取向或性指向,具有(*注1)同性恋性取向的成员对与自己性别相同的同性产生感情、性欲或爱慕。同性恋性取向者对社会中与自己性取向相同的同性或者社会中与自己性取向不相同的同性产生感情。具有这种性取向的人称谓同性恋者。同性恋有时候也可以用来描述同性性行为,即同性成员间发生的性行为,而不管参与者的性取向如何。还有一种观点认为,同性恋作为一种现代概念,在不同时代有不同的含义,是无法直接一一对应为现代的“同性恋”的。例如古罗马的“爱者”与“被爱者”的关系与现代的“同性恋”可能有区别。(*注1)以"具有"而不是"是",因为有人主要是以异性相恋为主,但是与同性发生感情也愿意、接受并且持续下去;所以以"具有"来表示概括有与同性发生过感情,而不是只单针对确定以及完全只爱或只和同性发生过感情的人。所以加上注解避免因为太过狭隘指定。无性恋无性恋是指一些不具有性倾向的人,即不对男性或女性任一性别表现出性倾向的一种倾向,不过无性恋是否是一种性倾向到目前为止都还有争议。无性恋者对男性和女性都持著一种较冷淡的态度,不会对任何一方产生兴趣,但会因自己的性别或日常经历而对某一性别多出一些好感。无性恋对人难以产生很多好感,亦不多会出现厌恶。单性恋单性恋是性取向的一个类型,用于指称仅对一个性别的个体有性渴望,有单性性取向的人被称作单性恋者。这一概念很少被单独使用,一般是在双性恋的讨论中用以称呼与双性恋者对立的群体(除了对两性都没有性渴望的无性恋者)此外,有些人认为金赛的数值过低了,按他们的说法,没有人是显式的单性恋者,只不过出于对双性恋的恐惧有许多人对这一取向采取了否认或衣柜化的态度。弗洛伊德以为,儿童天生就是多相变态的,“正常”的异性恋心理是通过父母或社会的诱导后天发展起来的。
FineBI的功能也非常强大,lz可以到官网下载试用亲自体验下~
一、FineBI数据引擎
支持支持Oracle,DB2,SQLServer,MySQL,SqlServer,Informix等数据源。支持ODBC数据源,支持JNDI数据源,支持共享应用服务器数据源。
要求程序接口支持javaApi,Hibernate数据源,支持WebService、 SOA等标准的数据。
支持文本数据,支持将Excel,txt文件,XML文件等文件型的数据直接作为数据源。支持内置数据集。
支持多维数据库cube,将数据库中的数据直接加载至FineBI的多维数据库cube之后,建立数据索引。
支持按照业务增量需求建立数据业务包。
支持定时全量/更新多维数据库cube。
支持建立数据模型。
支持数据转义。
支持数据关联。
支持数据添加自循环列、添加公式列。
支持分布式,提高生成cube的效率。
二、数据智能分析
支持维度和指标数据自由分析。
支持从业务包中选择任意字段拖过拖拽生成表格或者图表。
支持一个页面放置多个组件。
组件支持各种样式的表格,配合各种业务需求展现数据。包括列表、分组、交叉表格。
组件支持多种图表,图表类型包括柱形图、条形图、饼图、面积图、组合图、仪表盘和地图。
支持文本类控件,包含文本框、下拉框、下拉复选框。
支持时间类控件,包含时间段控件、年份列表、月份列表和季度列表。
支持数值类控件,可以按数值区间进行和数据筛选。
组件和控件支持自由布局。
三、数据OLPA
提供各种分析挖掘功能。
支持任意维度切换,可以对已有的表样切换维度来进行自由分析。
支持在已有的表样上继续添加数据。
支持多层钻取,设置了数据关联的数据之间,可以进行多层钻取设置,通过多层钻取查看数据的详细值。
支持维度排序,根据维度自身进行排序,根据指标的汇总值进行排序,根据公式值进行排序。
支持文本数据自定义分组。
支持时间数据按照年月日、年、季度、月、周进行分组。
四、dashboard
支持页面的保存,在”我创建的”列表中进行编辑和查看。
支持管理员将“我创建的”报表挂到平台的目录树上,提供给所有用户查看。
我创建的dashboard可以分享给其他用户。
Dashboard支持表格图表之间切换。
Dashboard支持维度和指标数据的隐藏与展示。
Dashboard支持数据预警功能,对于在某个数据区间的数据可以进行红绿灯预警或者数据前景预警。
四、权限
支持不同用户对于数据业务包的数据权限仅限于自己权限范围内。
支持不同的用户可以访问权限范围内的报表。
支持不同的用户对于同一张报表,只能够访问权限范围内的数据。
BI是20世纪90年代美国分析师所创造出来的新名词,不过,它并不是一个凭空冒出的东西。事实上,已经兴起的企业信息系统(EIS)、决策支持系统(Decision Support System)、ERP、CRM等即是为满足同样的目的而兴起的IT潮流。BI是在ERP等信息化管理工具的基础上提出的,是基于信息技术构建的智能化管理工具,它实时地对ERP、CRM、SCM等管理工具生成的企业数据进行各种分析,并给出报告,帮助管理者认识企业和市场的现状,做出正确的决策。 BI系统在技术与功能上都已不同于以往的管理信息系统(MIS),它具有以下特点: 一是在不断提供完善的技术同时,还提供整体应用的解决方案,即系统整体设计思想,这一设计思想已将未来的决策分析需求纳入系统; 二是利用分类技术将信息消费者使用的决策支持对象分门别类,帮助业务人员解决每天业务运转可能出现的各种主要问题,从而简化对业务信息的访问。从技术上说,就是按维度与层次对主题建立数据分析模型; 三是支持对所有形式的业务信息进行访问,而不仅仅是支持对存储在数据库、数据仓库中数据的访问。因为企业仍然有相当数量的信息保存在办公或工作组里,或保存在企业Intranet和Internet上的Web服务器中; 四是为企业提供强大的报表功能,比如在同一时间显示多个不同业务指标的记分卡式多指标报表、用户按维度分类分析并作比较的关键特征指标(KPI)报表、固定需求的状况报表以及即时报表。而且,对所有报表具有良好的管理和分发机制。 总而言之,BI系统为企业提供的不仅仅是系统的产品、工具和功能,更重要的是向企业交付的是一整套解决问题的方案,即真正意义上的管理思想。
二、BI为何会热
最近以来,商业智能软件市场方兴未艾,为低迷的IT产业带来一束曙光。根据弗瑞斯特研究中心(Forrester Research)的调查发现,去年底有44%的企业表示,计划在今年购买BI软件。另外,据IDC提供的数据,在五年之内,商业智能市场规模将从现在的55亿美元扩大到157亿美元。正是看到了BI市场的巨大“钱途”,一些IT服务提供商纷纷推出自己的BI软件,如Oracle、微软、IBM公司、国内的金碟公司等均大力开发和推广BI软件。与此同时,一些商业企业、制造企业也在积极应用BI软件,为其决策提供有价值的服务。 企业热衷于BI,首先源于BI自身的优势: 一是迎合了企业的需求。根据最新一期美国《财富》杂志的分析,BI能够运算大量信息,然后为企业找出市场趋势、经营上的问题,以及发现市场新机会。而这正是企业一直以来都在寻找的软件。世界零售业巨大沃尔玛,通过对顾客购买资料的分析,发现将啤酒与尿布摆放在相近的区域销售时,两者的销量均会大增,于是在商品陈列时按照这一布局摆放商品,促进销售。这个“啤酒与尿布”的故事,其实就是沃尔玛运用BI进行分析的结果。又如一家食品公司去年春天发现,顾客对樱桃口味冰淇淋的抱怨爆增,他们认为冰淇淋内的樱桃含量太少。于是,该公司运用BI软件找出了问题的源头:冰淇淋盒子上的照片反映的是含较多樱桃的冰淇淋,给顾客产生了误解。该公司将照片更换之后,抱怨就不再出现了。 二是为企业提供的决策支持效果明显。BI由于是基于对企业一手资料的分析,因而对企业的决策效果显著。比如,美国红罗宾汉堡连锁店购买了一套BI软件,为企业追踪营销活动成果,并监督每家分店的汉堡销售情况。结果红罗宾很快就发现自己浪费了太多钱购买一种白色酱料,而这种酱料其实根本没有人吃。于是红罗宾决定自己研发酱料,不再向外购买。 三是能让企业所有员工自己进行资料分析,从而发现问题。这是原先一些决策支持软件所不具备的功能。一直以来,只有信息或统计人员懂得如何在成堆的信息与数据里,产出厚厚一叠的商业报告,通过会议或简报的形式与大家分享。现在有了BI就不同了,它能让每个人都有能力独自进行商业分析。一般而言,BI软件会将海量信息进行分类,让相关信息聚集在一起,如财务的归财务,存货归存货。等到需要特定信息时,你就可以用BI软件去搜寻你需要的信息。比如,美国钉书针公司的财务副总裁在使用BI软件一年内,就发现公司长期以来在陈列规划上所犯的错误。通过调整后,五年以来,公司净利一直以12%的速度增长。 四是,BI软件的价格相比ERP、CRM等来说不算高,而且安装上线也只需要几个星期的时间。 企业时下比较热衷BI的另一个主要原因是数据搜集、数据挖掘已为BI提供了良好的基础,企业对BI的需求上升。一直以来,很多行业的信息化都集中在前端的数据搜集方面,随着企业信息技术的不断发展,企业已经积累了大量的业务数据,企业内的各级人员都希望能够快速有效地从这些大量杂乱无章的数据中获取有意义的信息,决策者希望能够利用现有数据指导企业决策和提升企业竞争优势,这种需求推动了数据仓库的发展。同时,人们越来越认识到,日常的业务应用生成了大量的数据,这些数据若用于决策支持会带来显著的附加值。若再加上行业分析报告、独立的市场调查、评测结果和顾问评估等外来数据,上述处理过程产生的效益可进一步增强。所以说,商业智能近年来逐渐成为热点可说是企业信息化发展到一定程度的必然。BI正是以数据仓库为基础,由数据仓库来汇总这些信息,为BI的应用提供支持。
三、BI的常见应用
对于BI的应用,几乎每个企业都需要,但大规模的市场分析主要集中在竞争激烈的生活消费品行业和零售业以及金融服务业,如银行、保险等。这此行业使用BI可以立竿见影地带动销售。这一点可能在零售业表现最为明显,比如北京燕莎望京购物中心运用BI后成效显著。该公司运用IBM公司开发的BI系统,通过顾客分析系统,为及时调整商品的品类和价格定位、调整和监控供应商的经营行为、及时订货补货以及总体经营定位等提供了科学的依据。BI的应用远不仅仅如此,还可应用于以下几个方面: 1、客户关系管理。尽管每个公司对CRM的定义都不一样,但对CRM能够帮助企业鉴别、吸引和留住有价值的客户这点,业界已成共识。一个企业理解客户、影响客户的捷径是通过不断地获得与客户相关的信息,利用BI应用进行客户划分、客户行为分析、重点客户和潜在客户发现等来了解客户,进而为客户提供个性化服务和交叉销售,从而提高客户的满意度和持久度,为企业赢得市场机遇。 2、盈利分析。对于一个企业来说,扩大市场占有率、增长利润是它的主要目标。哪类产品对利润总额贡献最大?哪个分支机构为企业带来较好的收益?采用何种的销售渠道更佳呢?要回答这类问题用普通的分析方法也许可以得出答案;但更加深入的问题是为什么会是这样?以及业务该如何拓展?产品如何组合可以带来更大的收益呢?这些是现代企业发展需要认真考虑的问题,也只有BI系统才可能帮助解决的。 3、降低成本。商业智能可以很方便地实现多数据源、非一致性数据和各种不同用户的数据访问和分析需求,实现真正的企业级报表的制作、分发和再加工,降低IS成本。 4、其他。事实上,商业智能的应用非常广泛,也可以为您解决诸如:风险性分析、信用等级评定等问题。
Pentaho
简介
Pentaho是一个以工作 流为核心的、强调面向解决方案而非工具组件的BI套件,整合了多个开源项目,目标是和商业BI相抗衡。它偏向于与业务流程相结合的BI解决方案,侧重于大 中型企业应用。它允许商业分析人员或开发人员创建报表,仪表盘,分析模型,商业规则和 BI 流程。[1]
pentaho是世界上最流行的开源商务智能软件,以工作流为核心的、强调面向解决方案而非工具组件的BI套件,整合了多个开源项目,目标是和商业BI相抗衡。它是一个基于java平台的商业智能(Business Intelligence,BI)套件,之所以说是套件是因为它包括一个web server平台和几个工具软件:报表,分析,图表,数据集成,数据挖掘等,可以说包括了商务智能的方方面面。
Pentaho是一个它偏向于与业务流程相结合的BI解决方案,侧重于大 中型企业应用。它允许商业分析人员或开发人员创建报表,仪表盘,分析模型,商业规则和 BI 流程。
http://www.pentaho.com/
一个专门的pentaho社区:http://www.itisbi.com/
BIEE
Oracle BIEE(简称BIEE)作为Oracle的新的商业智能平台企业版,起源于Oracle所收购的Siebel公司,BIEE原来叫做Siebel Analytic。Oracle BIEE是一个非常有创造力的工具,它对于物理层,逻辑层,展现层的理解和定义创造了一个非常简洁而清晰的数据模型,使用这个数据模型可以完整地连接企业内各个异构数据源,从而使商业智能真正能够在企业范围内得到大规模部署和使用。
BIEE:Oracle Business Intelligence Enterprise Edition Oracle在05年底收购Siebel,取其前端开发工具Siebel Analytics作为Oracle BI的新平台。区别原Discoverer起见,称为Enterprise Edition,而原来的Discoverer就变成了Standard Edition了。二者各取部分结合,加个xe,于是又有所谓的Standards Edition One.这就是OBIEE、OBISE和OBISE ONE的简单缘起。 07年Oracle收了Hyperion,于是取Hyperion BI的部分组件,合并升级为现在的OBI EE Plus。
BIEE的数据模型分为3层:
1、 物理层Physical,用于定义和连接各类异构数据源,如关系型数据库、符合XML规范的源数据、OLAP服务、Essbase、Excel等,具体定义数据源物理表结构、字段数据类型、主外键。可简单理解为“物理表定义”。值得一提的是,BIEE只是保存定义,并没有存储数据本身。物理层通过“连接池”、“缓存查询结果”等技术来提高性能。
2、 逻辑层Business Model and Mapping,基于物理层构建的DW多维数据模型如星型模型或雪花模型,以及定义逻辑模型与物理模型间的映射关系。需要定义事实表和维度表的主外键关系,可以定义维度表的层次和事实表的度量。这里是整个BIEE的设计核心,需要“整合”开发人员和业务人员两种视觉。一个逻辑层的表,可能来自多个物理层的表;一个逻辑层的字段,可以来自多个物理层的多个表。
3、 展现层Presentation,该层隐藏掉任何技术术语和模型,去掉任何业务不关心的字段如ID列,以最终用户的视角和术语行描述。最常见的做法是面对不同的用户组——业务部门,来设计不同的展现层分析项。这样做的好处是:可以把报表开发更加完善,符合最终用户的需求。
BO
BO为Business Object的缩写,Business Object是业务对象层,表示应用程序领域内“事物”的所有实体类。这些实体类驻留在服务器上,并利用服务类来协助完成它们的职责。Business Objects,也简称BO,是全球领先的商务智能(BI)软件公司。公司主要业务是帮助企业更加深入地跟踪和了解其业务,改善决策水平,优化企业绩效。
Cognos
Cognos是在BI核心平台之上,以服务为导向进行架构,是唯一可以通过单一产品和在单一可靠架构上提供完整业务智能功能的解决方案。它可以提供无缝密合的报表、分析、记分卡、仪表盘等解决方案,通过提供所有的系统和资料资源,以简化公司各员工处理资讯的方法。作为一个全面、灵活的产品,Cognos业务智能解决方案可以容易地整合到现有的多系统和数据源架构中。
Cognos展现的报表基于统一的元数据模型。统一的元数据模型为应用提供了统一、一致的视图。用户可以在浏览器中自定义报表,格式灵活,元素丰富,而且可以通过Query Studio进行即席的开放式查询。Cognos还具有独特的穿透钻取(Drill Through)、切片(slice)和切块(dice)、以及旋转(pivot)等功能,使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解,有效地将各种相关的信息关联起来,使用户在分析汇总数据的同时能够深入到自己感兴趣的细节数据中,以便更全面地了解情况,做出正确决策。[1]
Cognos强大的报表制作和展示功能能够制作/展示任何形式的报表,其纯粹的Web界面使用方式又使得部署成本和管理成本降到最低。同时Cognos还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用,增强决策分析功能。
2007年11月美国波士顿当地时间本周一,IBM宣布将以50亿美元现金收购Cognos。故又称IBM Cognos