什么是bi工具

BI工具是指可以被视为收集、管理和分析商业信息的过程，目的是让企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们作出对企业更为有利的决策，一般由数据仓库，在线分析处理，数据挖掘，数据备份与恢复等部分组成，主要涉及软件、硬件、咨询服务和应用等方面。

我认为BI工具主要有以下几种用途：

1、它能够实现复杂报表的展示与查询。其支持各类交叉、分组、分页、多表头，多格线等中国式复报表，支持参数查询，实现动态数据展示，提升报表统计效率。

2、支持数据采集与补录。通过表单填报、表格填报实现数据的采集与补录，支持添加校验及流程审批，可保障数据完整性，提升数据分析质量，也可轻松打造采集与分析一体化的业务应用系统。

3、可以进行数据处理。集数据建模及ETL设计的功能于一体，可预先对数据源进行整合及处理，帮助政府和企业构建数据仓库，提高数据质量，实现数据融合。

4、可以实现自助式分析。完全面向业务人员的敏捷BI分析功能。系统自动建模，通过鼠标拖拽维度和指标，即可实现数据看板、Word报告、PPT报告等数据分析结果，实现业务驱动的数据分析模式。

思迈特软件Smartbi是国家认定的“高新技术企业”，广东省认定的“大数据培育企业”， 广州市认定的“两高四新企业”，获得了来自国家、地方政府、国内外权威分析机构、行业组织、知名媒体的高度关注和认可。

bi工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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bi工具就是狭义上的商业智能BI，商业智能BI（即Business Intelligence简称BI）是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。商业智能BI的主要作用是将企业中不同业务信息系统例如 ERP、CRM、OA 等数据打通并进行有效的整合（打通业务系统），再利用合适的查询工具和分析工具快速准确的提供报表等可视化分析（查询与报表可视化分析），为企业提供决策支持。目前国内外主流的商业智能BI有tableau，powerbi，派可数据等。

数据可视化-派可数据商业智能BI

在现阶段商业智能BI定义确立前，商业智能BI还经历了三个发展阶段：

早期在1958年，IBM 研究员Hans Peter Luhn将商业智能BI定义为：“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。”这期间出现的领导信息系统（EIS）和决策支持系统（DSS）等技术应用正是商业智能BI的前身。

在1989年，Howard Dresner将商业智能BI描述为：“使用基于事实的决策支持系统，来改善业务决策的一套理论与方法。” 

数据可视化-派可数据商业智能BI

1996 年，咨询机构 Gartner 集团提出 商业智能BI 的定义：“一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、 数据分析、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BI 为企业提供迅速分析数据的技术和方法，包括收集、 管理和分析数据，将数据转化为有价值的信息，并分发到企业各处。让企业的决策有数可依，减少决策的盲目性， 理性地驱动企业管理和运营。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台

仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)等技术与客户关系管理（CRM）等结合起来应用于商业活动实际过程当中，实现了技术服务于决策的目的；Mark Hammond从管理的角度看待BI，认为BI是从“根本上帮助你把公司的运营数据转化成为高价值的可以获取的信息（或者知识），并且在恰当的时间通过恰当的手段把恰当的信息传递给恰当的人”。

ETL
ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。它是构建数据仓库的重要环节。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有：滥用缩写词、惯用语、数据输入错误、重复记录、丢失值、拼写变化等。即便是一个设计和规划良好的数据库系统，如果其中存在着大量的噪声数据，那么这个系统也是没有任何意义的，因为“垃圾进，垃圾出”（garbage in, garbage out），系统根本就不可能为决策分析系统提供任何支持。为了清除噪声数据，必须在数据库系统中进行数据清洗。目前有不少数据清洗研究和ETL研究，但是如何在ETL过程中进行有效的数据清洗并使这个过程可视化，此方面研究不多。本文主要从两个方面阐述ETL和数据清洗的实现过程：ETL的处理方式[19]和数据清洗的实现方法。

联机事务处理OLTP
联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。

当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
OLAP是使分析人员、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的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。

BI 工具是用于收集、处理、分析和可视化大量过去、当前和未来数据的软件类型,以生成可操作的业务洞察、创建交互式报告并简化决策过程。 这些工具包括数据可视化、可视化分析、交互式仪表板和 KPI 记分卡等关键功能。

BI的全称是Business Intelligence，翻译成中文为商业智能。
BI的定义：
BI商业智能的概念最早提出在1996年，由加特纳集团（Gartner Group）提出，被定义为，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术帮助企业发现数据的价值，帮助企业更快的更准确的做出商业决策。
BI的功能：
BI工具也在随着市场需求的改变，不断的更新换代，传统BI工具基于数据驱动，以瀑布开发模式建设BI系统，操作复杂，数据处理慢，新一代的BI工具功能更加的齐全，操作也要比传统BI工具更加简单快捷，逐渐发展为一站式数据解决方案。
BI产品：fastBI、帆软、开源BI等。