商业智能的软件厂商

目前国内市场主要商业智能软件厂商有：国云数据（大数据魔镜）、IBM Cognos 、Informatica、Power-BI、ORACLE（甲骨文）、SAP Business Objects、Arcplan（阿普兰）、Microstrategy （微策略）、SAS、Sybase、Analyzer、思迈特Smartbi、金蝶、用友华表 、久其、帆软FineBI商业智能软件、思达商业智能平台 Style Intelligence 、微软、和勤、上海泽信(医院BI)、毕盛商业智能（BizSmart BI） 、QlikView 、润乾、GrapeCity 、永洪科技等。

其中，与选软件网合作在线试用的厂商有：新中大、金算盘、奥威智动、科脉、一汽启明、浪潮、百胜、大掌柜等。 IBM提供了全面的商业智能解决方案，包括前端工具、在线分析处理工具、数据挖掘工具、企业数据仓库、数据仓库管理器和数据预处理工具等。结合行业用户的业务需要，IBM还向用户提供面向政府、电力、金融、电信、石油、医疗行业的商业智能解决方案。

IBM Cognos商业智能解决方案基于已经验证的技术平台而构建的，旨在针对最广泛的部署进行无缝升级和经济有效的扩展，能满足各类型用户的不同信息需求。Cognos10扩展了传统商业智能的功能领域，通过规划、场景建模、实时监控和预测性分析提供革命性的用户体验。该软件已将报表、分析、积分卡和仪表板汇集在一起，并支持用户在微软Office等桌面应用程序中分发商业智能数据，以及向移动智能终端（例如iPhone、iPad、安卓手机、BlackBerry等）交付相关信息。 商业智能工具能帮助您分析业务流程，找出需要改进之处，并迅速根据条件的更改做出调整。Microsoft Dynamics CRM 能够提供可视化工具和报告，帮助您根据所了解的情况采取行动。

在整个企业和供应链范围内采集信息，并在集中统一的位置进行编辑；

使用直观易用的仪表板实时查看重要的绩效指标；

将 CRM 功能映射到特定模型上，如精益生产和准时制 (JIT)库存策略；

将MicrosoftDynamics CRM 解决方案与ERP、车间控制、存货、财务及销售订单处理等用户现有的系统进行整合；

提供关于客户报价、订单以及服务查询的实时更新。 arcplan--世界领先的纯第三方专业商业智能分析软件提供商

arcplan是分析型报表和信息编辑技术开创者；以业界最好的前端展现和集成的分析，最突出的仪表盘驾驶舱、地图钻取分析，以面向对象的最方便简捷的“信息编辑器”著称，是全球最为专业的纯第三方BI软件平台。

« 最新一期BI Survey再次将全球针对SAP BW 与Cognos TM1的最佳第三方BI前端展现工具称号授予arcplan

« 用户商业目标成功率：arcplan 名列榜首

« arcplan 同时凭借其所拥有的对于众多数据源的API接口广受好评。 Microstrategy(微策略）商业智能

Microstrategy 一直是GartnerMagicQuadrant评鉴中列为领先的前五大BI工具和服务厂家。主要在以下各方面获得客户高度的肯定 ：

a) 企业级BI : 适合企业级的BI运用, 基于数据仓库理论的概念而设计，拥有很高的运行效能，能支持大的客户数据量。美国最大的数据仓库公司也选择MSTR做为其战略伙伴，可见其处理大数据量的能力。

b) 年度最佳移动BI ：支持移动终端如Ipad 和Iphone 可以让客户灵活的自己设计需要的仪表盘，轻松做好管理驾驶舱的项目，是这个领域的最佳BI厂家。

c) 重视用户的体验 ：能保证开发人员的效率和生产力, 主要是因为参数化的报表开发范例和面向对象的开发环境。

d) 开放独立的平台 : 全部产品自行研发, 有机成长, 持续的从客户体验角度做改善, 兼顾整合性、易用性、灵活性和弹性的特点。

e) 最强的多维分析 : 强大的Olap分析能力,　拥有世界最强最快的Olap分析引擎，能与自行开发的Dashboard产品完美整合使用。

f) OEM支持：完整的SDK支持，提供超过4000个API接口，许多ISV或SI 在项目中，以MSTR作为中间件，为应用作最佳的组合和搭配。

g) 良好的产品售后服务和技术支持能力。

行业大数据公司有哪些_大数据公司排名大数据公司

北京大学数据科学就业方向主要有：

一、数据分析、统计分析：政府机构、金融、投资、会计、专利、人力资源、市场调研、保险、消费者价值等都需要大量的数据分析能力。

二、数据挖掘：大数据时代，机器学习，深度学习，神经网络等技术不断普及，市场对于能力在这方面的人才越来越需求，因此数据挖掘领域也出现了前所未有的机会。

三、数据库管理：随着越来越多的企业需要对大数据进行处理，数据库管理、数据开发成为企业内部的核心技术，也受到越来越多的重视。

四、大数据分析：随着社会的发展，越来越多的企业希望分析和利用现有的大数据，来帮助企业决策，提高企业竞争力，因此，大数据分析这一领域也在不断发展壮大。

五、人工智能与机器学习：机器学习是深度学习、自然语言处理、图像处理、增强学习和神经网络等人工智能领域中不可忽视的研究领域之一。具备人工智能与机器学习方面的知识和能力的数据科学家也将受到未来的重视。

大数据分析平台哪个好_大数据分析平台哪个好

在企业信息化建设及互联网行业的发展过程中，数据量的增长已经达到了前所未有的速度

厂商、分析师以及技术专家认为“大数据”(BigData)时代已经到来，针对大数据的相关技术已经被IT部门提上了议事日程

除了如何存储管理大数据，更为重要的问题是如何利用大数据为企业服务，通过商业智能以及高级分析应用将其价值发挥到最大

新概念是新技术的催化剂，在大数据领域中，一些新技术包括Hadoop、MapRece都得到了更广泛的应用，Hadoop、MapRece为通用计算与分布式架构架起了一座桥梁，而传统的企业数据仓库技术则遭遇了前所未有的挑战

数据大集中目前“数据大集中”的发展趋势已在中国金融业获得了广泛的认同，一些大型的证券商和银行已纷纷走上了这条道路

作为数据及业务应用的核心，数据中心对于用户的重要性就相当于心脏之于人体

目前，越来越多的金融企业已经投入到对资料中心的建设

事实上，对于众多用户而言，确保每周24小时持续运行已经不再是对资料中心的惟一要求了，先进的资料中心解决方案还应在灵活性、可扩展性、安全性、冗余备份、环境控制以及业务延续性管理等方面有着更为出色的表现，而这一出色表现必须建立在“灵活、健康、高性能的综合布线系统”的基础之上

不同于其他的行业的是，金融行业已经将网络系统作为其生产机器而并非是一般的办公室运作工具，网络的畅通与可靠运行已经成为金融业正常运转的首要条件

日益复杂的应用系统、海量的数据交换以及不断的更新使得数据中心在其网络系统中占据及其重要的位置

安全：金融业永恒的话题信息安全是金融行业永远的话题

如何利用信息技术的优势加强金融机构的内部控制，提高金融监管和服务水平，防范和化解金融风险，促进金融改革和创新，从而推动我国经济社会的发展，是当前我国金融业信息化建设面临的重大问题

金融信息系统外应用系统相互牵连、使用对象多样化、安全风险的多方位、信息可靠性、保密性要求高等特征构成了金融系统的突出特点

国际金融危机以来，金融系统的风险控制和监管被提到了前所未有的高度

史立谈道：“金融行业对网络的安全性、稳定性要求很高，系统要能够高速处理数据，还可以提供冗余备份和容错功能，保证系统在任何情况下都能够正常运行，否则就会给用户带来巨大的损失，同时系统需要提供非常好的管理能力和灵活性，以应对复杂的应用

”当然，大数据在金融行业一切都还处于初级阶段，但是，金融企业每天处理的数据规模依然在保持增长，大数据分析使得商务决策越来越接近原生数据，信息的质量也变得愈加重要

如果同样复杂的分析可以运用到相关安全数据上面，那么大数据甚至可以用来改善信息安全

大数据应该说是具有相当大的价值，但同时它又存在巨大的安全隐患，金融行业是不能容忍任何安全问题，一旦出现问题，必然会对企业和个人造成巨大的损失

也许当大数据真的能够解决安全以及稳定性的问题时，大数据才能真正融入金融行业当中

商业智能的发展前景怎么样？

以下为大家介绍几个代表性数据分析平台：

1、Cloudera

Cloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。ClouderaManager是一个复杂的应用程序，用于部署、管理、监控CDH部署并诊断问题，ClouderaManager提供AdminConsole，这是一种基于Web的用户界面，是您的企业数据管理简单而直接，它还包括ClouderaManagerAPI，可用来获取集群运行状况信息和度量以及配置ClouderaManager。

2、星环Transwarp

基于hadoop生态系统的大数据平台公司，国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能上进行了细化，为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。

3、阿里数加

阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。maxcompute(原名ODPS)是数加底层的计算引擎，有两个维度可以看这个计算引擎的性能，一个是6小时处理100PB的数据，相当于1亿部高清**，另外一个是单集群规模过万台，并支持多集群联合计算。

4、华为

基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。

5、网易猛犸

网易猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据ETL等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来，提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。Hadoop发行版涵盖了网易大数据所有底层平台组件，包括自研组件、基于开源改造的组件。丰富而全面的组件，提供完善的平台能力，使其能轻易地构建不同领域的解决方案，满足不同类型的业务需求。

6知于大数据分析平台

知于平台的定位与当今流行的平台定位不一样，它针对的主要是中小型企业，为中小型企业提供大数据解决方案。现阶段，平台主打的产品是舆情系统、文章传播分析与网站排名监测，每个服务的价格单次在50元左右，性价比极高。

商业智能的问题

商业智能其实并不是一个崭新的概念。现代商业智能软件其实已经有三十多年的历史，上世纪80年代开始有各种BI产品出现在市场。在过去的30多年，欧美市场相对成熟，整个行业也形成了完整的生态链条，并支撑起来一片广阔的就业空间。在中国，商业智能这个概念在过去十年不断地进入越来越多人的视野，并且在最近的几年发展出一个可观的市场。

如果要讨论这个行业的从业前景，可以从几个方面来思考：

1 商业智能行业本质上是软件行业。

从研发的视角来看，这个行业的从业者可以从开发、质量管理、项目管理、产品管理等方向入手来规划自己的职业发展路径。

从软件交付到市场的整个周期来看，职业发展方向也包括售前、售后、咨询、客户代表、市场、销售，等等角色。而这些不同的角色，分别会在软件交付和使用的过程中扮演不同的功能。

职业发展路径上，商业智能行业里面每种职能的职业发展与在软件行业中对这些职能的定义都大同小异。

2 商业智能行业是一个面向企业提供服务的行业

To-B的行业，相比较To-C的行业呢，整体的商业模式有很大的不同。它需要从业者理解企业的软件需求，企业软件的部署流程，企业软件的生态环境，企业客户的沟通打开方式，企业的行业特性，等等。企业软件行业对于从业人员的经验积累往往有更高的要求。另外，随着近几年互联网公司的不断洗牌以及投资渐渐回归理性价值，国内的企业软件正迎来新的一轮机会，商业智能领域也新兴了一大批创业公司。

3 商业智能属于数据分析行业的一环，它又赋予了从业者很多数据领域的独特技能。

数据分析这个领域其实有一套完整的生态链条。从最底层的数据清洗，到之后的数据建模，数据挖掘，再到数据可视化，数据探索，每一个环节都活跃着大量的软件供应商和合作伙伴。商业智能大部分公司在解决数据可视化和数据探索的问题，但是这个行业的从业者也必然会渐渐接触到这个行业的上下游环节。不断的去理解商业智能的整个生态链条，不断去丰富自己的知识储备，然后聚焦到其中的一些环境，是每个商业智能行业从业者需要不断思考和探索的问题。

4 商业智能解决的是企业管理问题

最后一点，我们来看看商业智能解决的本质问题，其实是帮助企业经营者或者企业人员回答一系列的业务问题。商业智能软件的部署和实施其实本质上也是数据驱动决策这种管理思想的落地实施。除去技术上的问题解决，这个实施过程也是一种管理流程的梳理和重塑。这个特点，使得商业智能从业者中也涌现出一大批实施顾问专家，他们既有着丰富的商业智能软件知识，又深谙企业信息管理实施的流程。这些人中的集大成者，可以跨越软件、行业、管理，成为教练式的导师角色。

5 精细化经营，数字驱动决策，是中国各行业的发展趋势

过去的十年，中国的很多企业和公司经历了从粗放式管理到精细化管理的转型。随着近两年经济的下行，管理渐渐成为决定大量企业和公司成败的关键。而商业智能是企业管理知识的信息化提炼，它可以帮助不同阶段、不同规模的企业快速发现问题并产生行动。商业智能必将继续成为中国高速发展的行业之一。

综上，商业智能行业依然是一个潮气蓬勃，充满机会的行业。它需要从业者长时间地深耕，也需要从业者不断地构建自己多维度的知识结构。它值得每一个投身其中的从业者，用自己更大的激情、更专业的态度，共同开创一个更美好的职业未来！

国产的商业智能软件(BI)产品哪个比较牛(bi商业智能软件排名)

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

121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

122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GartnerGroup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）

egBI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

123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（）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

永洪科技，大数据BI

高性能：MPP列存储，TB级数据秒级响应

敏捷型：新型BI产品，探索发现型BI工具，更多分析功能

服务型：全程服务，保证项目成功

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