不同厂商BI工具介绍

最新推荐文章于 2025-12-01 18:34:47 发布

最新推荐文章于 2025-12-01 18:34:47 发布 · 213 阅读

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#数据库 #前端 #ViewUI

本文介绍了当前市场流行的商业智能(BI)工具及其厂商，包括数据仓库、ETL、多维数据库和前端工具的组合应用实例，以Oracle为例，详细阐述了如何根据不同需求选择合适的BI工具。

目前市场上比较流行BI工具的介绍，及对应厂商，ETL,多维数据库，前端工具。以上产品可以任意组合使用。如以Oracle为例：数据仓库用ORACLE ,ETL可以使用ODI,SSIS,DataStage,Inofmatica，而多维数据库可以采用SSAS,Essbase,前端可以采用SSRS,BIEE,Cognos，BO等产品的任意组合。

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基于Essbase的商业智能实例产品开发中文资料

06-28

本文介绍了商业智能的产生、发展及其休系结构口从理论和技术两方面对商业智能的基础数据仓库以及它最成熟的在线工其联机分析处理（OLAP）进行了深入分析，包括数据仓库的特征、数据仓库的关键技术、OLAP的原理、数据结构及实现等。基于IBM的联机分析处理服务器Essbase，开发了商业智能产品，重点描述了其中间层Application Server的工作原理。

主流数据可视化工具介绍：帆软FineBI

11-10

帆软FineBI是一款由中国厂商帆软软件开发的自助式数据可视化和商业智能分析工具。它是针对企业市场设计的，旨在帮助业务人员和IT专业人员更轻松地进行数据探索、报表制作和数据可视化。FineBI之所以受到关注，主要是...

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有关BI产品选型

theice

12-09

563

　　任何一家BI厂商，要想客户对BI产品满意，其必备条件是：产品好使好用，能解决客户的问题，并且令其满意，这种状况需持续3到5年。那么什么样的BI产品才能做到呢？概括来说，我们认为有以下几点很重要的基本条件（以下只针对产品而言，不涉及到人；所有数据是根据尚南推广应用BI产品经验得出）：　　第一、产品易学易用。这两者是相互的，易学才会易用，易用才会易学。很多公司都说自己的BI产品易学易用，...

国内外主流BI厂商对比

weixin_34357962的博客

01-09

375

BI（BusinessIntelligence），即商业智能或者商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。（一）国外传统BI ·IBM主要产品 DB2、Cognos、SPSS优 ...

BI工具选型攻略：国内十佳商业智能厂商盘点

F36_9_的博客

07-01

1173

本文对10款主流BI 厂商的产品进行了全面剖析，涵盖数据可视化、报表自助、实时分析及云端部署等关键功能。通过对比各厂商在易用性、扩展性和成本方面的表现，您可以结合自身业务规模与技术需求，快速筛选出最契合的BI系统。希望这份盘点能为您的企业管理决策提供切实参考，让BI建设真正实现“洞察即行动”。

国内外主流BI工具介绍和点评

Leo的博客

11-14

7358

商业智能的应用在国外已广为普及，并且开始不断探索大数据和云技术。而国内，商业智能BI工具在这几年才开始慢慢被接受，企业开始有意识地建立一体化数据分析平台，为经营决策提供分析。从国内企业使用情况来看，BI工具的应用以国外产品为主，包括SAP BO、Oracle BIEE、Cognos、MSTR、Qlikview、Tableau等等，国内工具以FineBI、亿信华辰、永洪BI为主。这几类产品各有

开源BI工具对比(一)：BI介绍

qq_24186017的博客

02-05

3203

前言：本专栏以安装、二次开发难度、支持数据源、界面交互设计、在开源BI中选出最适合的与商业BI进行对比。 BI是给谁用的？ BI工具定位由数据分析师使用，通过灵活配置各种多维分析、深度钻取，生成各种报表和可交互的图形化展示什么时候用在大数据领域，一般在数仓建模之后，发布数据服务，用BI工具进行数据可视化下面是开源/商业BI工具汇总 ...

BI工具选择困难？参考这家三甲医院如何进行BI选型

Leo的博客

04-22

945

在选择BI工具的过程中，明确自身需求是至关重要的一步。医院管理层需要深入分析当前的数据管理和决策支持流程，识别出业务中存在的具体问题和挑战。这可能包括对患者护理、财务分析、运营效率、临床研究等方面的数据需求进行梳理。此外，还需考虑未来三到五年的发展规划，确保所选的BI工具能够适应医院业务的扩展和变化。尽管不同企业评价 BI 工具的主要参考指标不完全相同，但这些指标都是由企业现状衍生出的需求所决定的，相信通过这篇某医院BI工具选型的文章，也能给其他企业在选择BI工具时带来启发。

BI前端报表工具深度对比分析

weixin_36431145的博客

08-08

1135

在当今的商业智能(BI)领域，前端报表工具已成为数据可视化和分析不可或缺的一部分。这些工具不仅帮助业务人员将复杂的数据转化为易于理解的图表，还支持对数据的深层次探索，从而引导决策者做出更加明智的业务决策。本章将对BI前端报表工具的基本功能、优势以及在不同业务场景下的应用进行简要概述，为后续更深入的技术分析和比较打下基础。我们将探讨如何选择合适的报表工具以满足企业需求，包括其在数据分析、报告生成、以及数据共享等方面的能力。

如何选择合适的BI工具及集成

大模型大数据攻城狮的专栏

10-04

865

商业智能（BI）工具在现代企业数据分析中扮演着举足轻重的角色。这些工具通过整合、处理和分析企业数据，将复杂的数据集转化为直观、易懂的视觉表示，从而帮助决策者更好地理解业务运营状况并做出明智的决策。BI工具的核心功能之一是其强大的数据可视化能力。通过柱状图、折线图、饼图等多种图表类型，以及动态的仪表盘和交互式报告，BI工具能够直观地展示数据间的关联和趋势。这种可视化表达方式不仅提高了数据的可读性，还使得用户能够更快速地识别出数据中的关键信息和潜在问题。除了数据可视化，BI工具还具备强大的数据分析功能。

新鲜出炉，2022最新的bi工具排行

hualalalalali的博客

07-22

3067

最近很多人问我bi工具有哪些？主要还是因为随着数字化的发展，实证单位和企业需要处理分析的数据量呈指数级增长，传统的数据分析工具已不能满足一些企业的需求，越来越多的企业转而寻求BI工具的帮助。所以越来越多的公司需要上bi，所以大家都在问bi工具有哪些也不足为奇了。我公司上bi也有一段时间了，我当时做的bi工具的选型，在这方面我多少还是有能和大家分享的。目前很多的bi工具排行也不是最新的，那我今天就给大家做一个大盘点，从产品功能、数据源支持、、服务等方面等多个方面考虑，给大家看看2022最新的bi工具排行。..

Redis服务安装自启动(Windows版)

2509_94199043的博客

11-29

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一般来说，一些中大型企业都会去采用 Linux 服务器来部署 Redis，而且 Redis 官方并没有提供 [Windows 版本](https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/windows/overviewutm_source=highlight_word_gitcode&word=windows&isLogin=1 "Windows 版本")的安装包。

MySQL数据库的数据文件保存在哪？MySQL数据存在哪里

2509_94083514的博客

11-30

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在安装好MySQL数据库使用一段时间后，会产生许多的数据库和数据。那这些数据库的数据文件存放在本地文件夹的什么位置呢一、默认位置MySQL创建的数据库实际上存储在文件系统的一个特定目录中，该目录通常为MySQL的数据目录。这个目录的默认位置依据操作系统和MySQL的安装方式不同而有所差异。、这个目录通常位于，它可能位于是个隐藏文件夹）**其中“X.X”是MySQL的版本号。目录（每个数据库都有一个与其同名的文件夹，而这个文件夹中包含了该数据库的所有表的文件，而其中的文件代表了数据库中的表。

redis基本类型 5种基本类型

yeshihouhou的博客

11-30

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List的另一个应用就是消息队列，可以利用List的 PUSH 操作，将任务存放在List中，然后工作线程再用 POP 操作将任务取出进行执行。我们在谈基础数据结构时，讨论的是存储值的数据类型，主要包括常见的5种数据类型，分别是：String、List、Set、Zset、Hash。Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段）和 value（值）的映射表，hash 特别适合用于存储对象。Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。

我们来学mysql -- undo log系列归档

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12-01

108

undo log系列归档

influx2.0+grafana

lan266548_ning的博客

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445

Mac 安装 Docker（Docker Desktop）教程官方下载地址：根据你的 Mac 类型，下载对应版本：Intel。

后端在分布式存储中的元数据管理

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但实际生产环境中远不止这些：数据的冷热状态、压缩标志、校验和、生命周期标签，甚至用户自定义的扩展属性，都是元数据的一部分。我们团队就吃过亏，早期设计时只考虑了基础字段，后来业务方想要实现智能分层存储，不得不对元数据表做了两次大的结构调整，那个迁移过程简直噩梦。我们现在用的是Raft共识算法，虽然写性能有些损失，但保证了数据的强一致性，运维起来也省心。按文件路径哈希是最简单的，但有个问题：同一个目录下的文件可能被散列到不同节点，做目录遍历时要跨节点查询，效率很低。全量缓存不现实，我们吃过内存溢出的亏。

我们来学mysql -- 怎样才能把“数据页”联系起来

一起学Coding

12-01

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