BI分析

Metabase，一款开源的商业智能（BI）分析工具，让数据分析变得更简单。无需编写代码，即可轻松连接数据库、构建直观的可视化图表，并与团队分享洞察。

商业智能（BI）在组织中具有三个关键用途：监控财务和运营健康状况、利用报告、分析工具和关键绩效指标（KPI）规范组织运营，以及从数据中挖掘新信息。BI还支持运营系统和信息反馈系统的双向集成。

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商业智能 BI 系统的报表总做不出效果？嗯，你还没用好下面这套资源。BI 系统的价值说白了就是三个层次：能出图的报表、能看出问题的数据、能指导优化的模型。前两个好上手，第三个就得配合业务做建模。像ERP、CRM这种系统里的数据，其实不整合起来就散。BI 的核心就是把这些数据都串起来，整合完再通过图表、异常检测、业务建模让你看得明白，用得上。不过，多企业 BI 没搞起来，常常是技术选型没选好，数据不干净，或者报表难用。再一个就是，业务那边没参与进来，BI 团队闭门造车。哦对，还有种情况挺常见的——没人拿 BI 当回事。平时就当出个图用，出不来结果就怪系统。其实问题是你没搞清楚数据文化怎么建立，也

BI 技术在制造业里确实挺能折腾出花的，尤其是配合上大数据、IoT 这些一起搞的时候，能把一条生产线整得明明白白。像安利股份用亿信 BI，八个月搞定上千个指标，不只是炫技，是真能帮他们把销售、生产、质量这些业务都拎清楚了。销售数据、质量追踪、成本核算……全靠一套 BI 系统打通。你要是平时经常听业务同事吐槽“看不到数据”“决策全靠拍脑袋”，那这个例子真的值得研究下。低门槛操作也是亮点，业务人员能直接用，少了多沟通成本。最关键的是，它还能找出你企业里信息化的短板，不光数据，还能“照妖镜”似的把问题暴露出来，让你知道下一步该怎么优化系统建设。如果你最近正好在接制造业 BI 项目，或者在做供应链、质

多维数据集的逻辑结构，像是 BI 的发动机核心，负责把业务数据变得“能看懂、能拆解”。维度和度量值的搭配，就像表格的行和列，一个管分类，一个算结果，组合起来效率还挺高。平时做销售、用户行为追踪，少不了靠这些。Cubes的概念比较实用，它就是维度和度量的打包体，方便你快速切换角度。OLAP就是让你随便切片、筛选还能保持性能，嗯，响应也快，适合数据量大的时候用。

商业智能（BI）是Business Intelligence的简称，最早于1996年提出。其定义为一种利用数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘等技术，帮助企业优化决策的信息技术应用。BI系统基于数据仓库，集成了订单、库存、交易记录等数据，支持数据的预处理和ETL过程，确保数据质量。OLAP技术支持多维数据分析，数据挖掘则利用统计学和机器学习算法发现数据背后的规律。BI系统还包括报告和仪表板功能，以直观图形展示数据，支持预测分析和人工智能技术，提升决策的前瞻性。商业智能体系架构包括数据源、ETL工具、数据仓库、OLAP服务器、数据挖掘工具、报表分析工具和用户界面，全面支持企业的决策需求。

OLAP（联机）系统挺适合做数据，是在面对庞大的数据量时。如果你需要快速从数据中提取信息，OLAP 的多维可以帮你理清数据之间的关系，提升决策效率。它通过多维视角呈现数据，支持交互式，你可以快速切换角度，获得更多有价值的信息。其实，OLAP 不止可以在数据仓库中使用，还能与各种工具配合，比如 Kylin 或 Druid，轻松构建高效的数据平台。 不过呢，OLAP 的反应速度是个关键点，尤其是数据量庞大的时候。你需要注意选择合适的数据存储和查询方式，确保系统的性能不掉链子。如果你对数据感兴趣，可以试试结合一些开源工具，像 Kylin 或 Oracle，这些都能为你不错的支持。，OLAP 对于那些

Power BI 的函数用法还挺多的，尤其是你写 DAX 的时候，经常一不留神就会卡在语法上。这个《Power BI 函数大全》整理得还蛮全的，常见的函数基本都涵盖了，而且每个函数后面都有使用，操作起来更安心些。适合平时查漏补缺，也适合刚接触 Power BI 的同学拿来练手。

聚集主题技术：高效应对海量数据分析挑战 BI@Report的聚集主题技术为海量数据分析提供了一种强有力的解决方案。通过减少维度或降低维度粒度，主题表的数据行数得以大幅缩减，例如，一个拥有数千万行的主题表可以精简至几十万行。这个过程被称为聚集，由此生成的主题被称为聚集主题。 在聚集主题上进行分析比在原始主题上分析更为高效。结合其它相关技术，BI@Report能够轻松处理海量数据的快速分析需求。 OLAP引擎：ROLAP数据仓库的强大查询引擎 BI@Report的OLAP引擎负责从ROLAP数据仓库中查询数据，并在查询过程中实现以下功能： 限制用户查询范围: 例如，市级单位用户只能查询自身或其