BI平台

Gartner 2019 魔力象限报告对 BI 平台进行了全新定义，并深度解析了该领域的最新发展趋势。这份报告还对行业标杆企业进行了排名，为企业了解 BI 平台发展方向提供了权威参考。

企业级 BI 平台白皮书里的“五力模型”挺有意思的，统筹力、敏捷力这些听起来就挺系统化。尤其是对做前端或者平台架构的朋友来说，里面的思路还蛮实用的，不光能理清数据中台怎么搭，像敏捷力也能对标前端那套组件拆分和响应式设计思路。 数字化转型五力模型的内容还挺全面的，统筹力说白了就是项目管控的底层能力，有点像前端的状态管理——一处变动，全局响应。敏捷力对应开发效率，联想到你平时怎么快速复用组件、自动化部署之类的。嗯，蛮贴切的。 延展力就像微前端架构，组件解耦、系统解耦，方便灵活接入新模块。要是你搞过Module Federation，那你会秒懂它说的那种扩展场景。安全力也有涉及，虽然偏后台，但前端接

Strikingly 的数据架构用得挺巧。利用AWS配合Apache Kylin搞了个高并发、低延迟的 BI 平台，支持全球访问、数据秒级查询，部署效率也高。你要是正好在搭建大数据平台或者玩多租户查询这一块，这份 PDF 绝对值得一看，案例实在，落地性强。

SQL Server 2005 的 BI 平台功能还挺全，适合做从数据整合到挖掘的一整套流程。如果你想搭建个企业级的 BI 系统，不妨看看这个方案。它从头讲起，什么是 BI、数据仓库怎么建、OLAP 和数据挖掘怎么玩，都有细讲，适合初学也能让有经验的同学捋捋思路。BI 的三个层级：、诊断、预测，这部分挺实用。比如你在报表里看到销售下降了，通过诊断性就能找出是哪个产品或地区出了问题，甚至还能预测下个月还会不会掉。这种逻辑，在 BI 项目中常用。数据仓库的部分得蛮清楚，是星型和雪花模型的对比。如果你平时做数据建模多，应该挺有共鸣。像星型模式，简单清晰，查询效率高；雪花模式虽然结构更复杂，但数据质量

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

BI Publisher桌面工具的64位版本，用于创建和设计报表。

Power BI 视觉效果提供多种可视化组件，如折线图、柱状图和饼图，帮助用户深入了解销售数据。用户可以自定义视觉效果，通过选择数据字段和调整参数，满足特定业务需求。销售数据可视化是识别机会、了解趋势和做出明智决策的有力工具。

Oracle BI的中文使用指南适合初学者查阅，详细解释了Oracle BI的基本功能和操作方法。

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