bi資料庫

『壹』 國內外有哪些比較實用的bi數據分析系統

國內外有很多好用的bi數據分析系統，比如思邁特軟體Smartbi。

廣州思邁特軟體Smartbi有限公司（思邁特軟體Smartbi）成立於2011年，致力於為企業客戶提供一站式商業智能解決方案，以提升和挖掘企業客戶的數據價值為使命，專注於商業智能(BI)與大數據分析軟體產品與服務。

思邁特軟體Smartbi 伺服器部署採用 java 的 web 應用方式，服務端對環境沒有限制。功能比較齊全，像復雜報表、數據錄入、統計圖展示都支持，而且現在帶了 Word 和 PPT 插件，開發出來的報告格式效果比較好。

自助分析平台上線之後，業務人員難免會遇到各種問題，比如對數據的困惑、對功能的學習、對平台的操作等，都需要能盡快得到協助。此時在數據答疑模塊，我們能向系統運營團隊或者管理員詢問，平台用戶間也可交流。

當問題不便公開，還能設置 為私密性質，只有指定人員才能看到。更妙的是，提問人可以設置最佳答案，運營人員也可以對問答設置很多標簽，用戶可以根據自己的需求，使用不同的標簽來給問答設置分類管理，方便搜索，從而對問題和經驗也能有良好的沉澱。

數據分析有沒有用，來試試Smartbi就知道了,Smartbi產品功能設計全面，涵蓋數據提取、數據管理、數據分析、數據共享四個環節，幫助客戶從數據的角度描述業務現狀，分析業務原因，預測業務趨勢，推動業務變革。

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『貳』 oracle資料庫開發和做BI這兩個是一回事嗎

資料庫開發是指從事針對資料庫方面的開發工作，主要是存儲過程等的開發，也有部分是混雜部分簡單程序的。bi是指數據分析，其實是資料庫開發的一類，但從深度上會更深入一些，技術上要額外考慮大數據處理。

『叄』 大數據bi是什麼

大數據BI是能夠處理和分析大數據的BI軟體，區別於傳統BI唻軟體垍頭，大條數據BI可以完成對TB級別數據的實時分析。大數據可以概括為4個V，數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值密度低(Veracity)。大數據作為時下最火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據BI也應運而生。
主要功能

編輯

開源大數據生態圈
1.HadoopHDFS、HadoopMapRece,HBase、Hive漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。
2.Hypertable是另類。它存在於Hadoop生態圈之外，但也曾經有一些用戶。
一體機資料庫/數據倉庫
IBMPureData(Netezza),OracleExadata,SAPHana等等。
數唻垍頭條據倉庫
TeradataAsterData,EMCGreenPlum,HPVertica等等。
數據集市
QlikView、Tableau、國內永洪科技YonghongDataMart等等。
YonghongDataMart是基於自有技術研發的一款數據存儲、數據處理的軟體。針對客戶需要處理需求數據的量級不同，IT系統架構的不同和存儲系統的不同，提供了兩種解決方案供客戶選擇一種本地模式，一種是MPP模式。當需要處理的數據量級別處於TB級以下，或者採用普通存儲結構，或者單機已經足夠滿足性能需求，建議用戶選擇本地模式。當面對異構資料庫存儲系統，需要處理的數量級別在TB級和PB級以上，或者IT系統和存儲系統採用分布式，或者需要MPP模式才能滿足性能需求，基於分布式架構的並行處理模式更適合客戶的需求。

『肆』 大數據與BI都有哪些區別

1、從思維方式角度
大數據對於傳統BI，既有繼承，也有發展，從」道」的角度講，BI與大數據區別在於前者更傾向於決策，對事實描述更多是基於群體共性，幫助決策者掌握宏觀統計趨勢，適合經營運營指標支撐類問題，大數據則內涵更廣，傾向於刻畫個體，更多的在於個性化的決策。
2、從工具的角度
傳統BI使用的是ETL、數據倉庫、OLAP、可視化報表技術，屬於應用和展示層技術，目前都處於淘汰的邊緣，因為它解決不了海量數據(包括結構化與非結構化)的處理問題。而大數據應用的是一個完整的技術體系，包括用Hadoop、流處理等技術解決海量的結構化、非結構化數據的ETL問題，用Hadoop、MPP等技術計算海量數據的計算問題，用redis、HBASE等方式解決高效讀的問題，用Impala等技術實現在線分析等問題。因此是個全新的行業。
3、從數據來源角度
大數據應用的數據來源，不僅僅包括非結構化的數據，還有各種系統數據，資料庫數據。其中非結構化數據主要是集中在互聯網以及一些社交網站上的數據以及一些機器設備的數據，這些都構成了大數據應用的數據來源。對於大數據的分析工具來說，現階段也是對於非結構化的數據分析的比較多。
BI系統則是在數據集成方面的技術越來越成熟，對於數據的提取，一個各種數據挖掘的要求來說，數據集成平台會幫助企業實現數據的流通和交互使用，在企業內部實施BI應用就是為了可以更好的對數據進行分享和使用。
4、從發展方向角度
BI的發展要從傳統的商務智能模式開始轉換，對於企業來說，BI不僅僅是一個IT項目，更是一種管理和思維的方式，從技術的部署到業務的流程規劃，BI迎來新的發展。對於大數據來說，現階段更多的大數據關注在非結構化數據，不同的數據分析工具的出現和行內的應用范圍不斷的加大，對於大數據應用來說，怎麼與應用的行業進行一個深層次的結合才是最重要的。

『伍』 常用的大數據BI工具有哪些

1、億信ABI

億信ABI是億信華辰開發的一款全能型數據分析平台。支持連接多種類型的數據源，包括：關系型資料庫，分布式資料庫，文件數據源，介面數據源等;也能靈活支持跨源跨庫的數據分析。內置了數倉實施工具，通過拖拽式的流程設計，實現了數據抽取、清洗、轉換、裝載及調度。支持業務人員自助分析，拖拖拽拽就能做出數據分析。

2、Tableau

Tableau是國外比較流行的一款數據可視化工具，可視化功能很強大，對計算機的硬體要求較高，部署較復雜。支持與Matlab進行集成計算。目前在數據挖掘領域做得相對比較簡單，只是內置了預測和聚類兩個挖掘分析演算法，但支持R語言等挖掘語言集成。

3、QlikView

QlikView比較靈活，展示樣式多樣。它允許設置和調整每個對象的每個小方面，並自定義可視化和儀錶板的外觀。QlikView數據文件(QVD文件)概念的引入，一定程度上取代了ETL工具的功能，擁有可集成的ETL(提取，轉換，載入)引擎，能夠執行普通的數據清理操作，但是這可能會很昂貴。

4、Power BI

Power BI是微軟提供的一種商業分析產品，因為是微軟的產品，所以它的知名度很高。在產品的功能、易用性、美觀程度上都有很好的表現。這個產品的學習成本較低、上手快，因為桌面版不提供協作選項，因此最適合獨立用戶或在同一個辦公區工作的人使用，對於有復雜業務場景需求的客戶，包括有定製開發需求的客戶來說，存在不小的障礙。

5、Finebi

Finebi是帆軟開發的一款敏捷BI工具，帆軟早期專注於傳統報表的圖表組件功能，以價格優勢佔到了不低的市場份額，作為傳統報表起步的公司，在敏捷BI的沖擊下市場受到了沖擊並開始轉向敏捷路線。Finebi做到了將IT人員從分析環節的中心淡去，提供了從數據採集到數據加工處理、數據存儲、數據分析、數據可視化為一體的一站式商業智能解決方案。

關於常用的大數據BI工具有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『陸』 什麼是BI系統

1、行為識別系統

BI——（行為識別behavior identity）行為識別系統，直接反映企業理念的個性和特殊性，是企業實踐經營理念與創造企業文化的准則，對企業運作方式所作的統一規劃而形成的動態識別系統。

2、開源BI系統

這些眾多的BI項目從規模和對BI系統支撐的完善程度上來說，大體可以分為Framework、Stand-alone Tools和BI Suit三種類型。

開源BI系統分類

這些眾多的BI項目從規模和對BI系統支撐的完善程度上來說，大體可以分為Framework、Stand-alone Tools和BI Suit三種類型。

1、Framework

開源框架，這是在商業BI系統中所沒有的。我們可以使用它們來構建自己的BI工具，或者增強和擴展我們的BI解決方案。

2、Stand-alone Tools

獨立的BI工具，這是開源項目中數量最多的一類。很多工具只側重BI系統中的某個環節和方面，如ETL、Report、OLAP和Database等等。

3、BI Suit

在統一的架構下提供了多種BI系統的特性的工具集合。不管是商業軟體還是開源軟體，還沒有任何一個套件提供了完整的端到端的BI解決方案。

這些開源的BI Suit是通過連接多個其他的組件和工具的方式形成套件的，由於BI系統涉及到的工具是非常多的，所以整合一套完整的BI解決方案是很困難的。

以上內容參考 網路-BI；網路-開源BI系統