睿思BI商业智能项目解决方案技术白皮书.doc
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1、.1/30睿思 BI 商业智能解决方案技术白皮书睿思科技所有.ruisitech.2/30目录目录总览 3系统作用 3系统架构 4数据仓库架构 4系统功能架构 5系统功能详细介绍 6企业数据门户 6主题分析 7收入总览 8收入预测 9客流量监控 9商品分析 10商品销售趋势 10分店分析 11会员卡分析 11会员卡用户分类 11即席查询工具 12多维分析工具 14表格组件 14柱状图分析 16曲线图分析 18仪表盘分析 19散点图分析 19气泡图分析 20ETL 工具 20睿思报表工具 22创建新报表 23创建数据源 23构建数据集 25构建表格 26报表预览 28报表格式化 29报表保存 3
2、0.3/30总览总览企业在经营过程中每天都会产生大量的业务数据,比如销售、采购、库存、客户、营销等数据,随着规模的不断扩大,数据越来越多,管理成本也越来越大,如何充分利用业务数据,让管理者看到数据背后的危机与机遇,提高决策准确性,降低管理成本是现阶段急需解决的问题。另一方面,管理者对企业经营分析的要求越来越高,以前简单的报表系统已经不能满足需要,管理者需要功能更加强大的在线分析系统来帮助分析,以支持决策。睿思 BI-商业智能解决方案与产品以数据仓库技术为依托,采用 ETL 抽取企业在经营过程中产生的业务数据并集中于总部数据中心,利用数据门户、多维分析、数据挖掘等技术构建商业智能平台,为管理者提
3、供与时、准确、科学的决策依据,降低管理成本,助力客户构建智慧型企业。系统作用系统作用1.整合业务数据在各业务系统中,数据不流通,形成信息孤岛,商业智能解决方案建立统一数据仓库,整合业务数据,给管理者提供统一视图,统一决策界面。2.支撑决策从数据中分析企业发展趋势,挖掘新的商业机会,根据数据决策,提高决策的与时性与准确率。3.降低运营成本,提高利润基于系统分析容,管理者能了解产品结构、分销渠道、工作流程和服务方式,通过优化企业资源与流程,从而降低运营成本,提高利润,增强企业在市场上的竞争能力。.4/30系统架构系统架构(系统架构图)在企业信息化部建立数据仓库,数据仓库按主题域存储企业业务数据。数
4、据来源主要是企业其他生产系统,比如 POS 收银系统、CRM 客户管理系统、ERP 企业管理系统等。通过 ETL 工具定期抽取、清洗数据,并加载入数据仓库中。架构于数据仓库上的系统功能主要包括企业数据门户、专题主题分析、即系查询、多维分析、自助报表的功能模块,通过这些功能模块为管理者获取数据和分析数据提供简单易用、功能强大的方法,为管理者决策与精细化营销做业务支撑。数据仓库架构数据仓库架构总部数据仓库对数据存储进行了分层。分层架构分为:SRC 层、ODS 层、数据集市层(DM),形成了睿思科技 BI 系统分层数据架构。1.1.SRCSRC 层层SRC 层存放原始数据,ETL 从其他业务系统抽取
5、的数据在经过清洗和预处理后首先放入 SRC 层。2.2.ODSODS 层层ODS 层是一个面向数据主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合层,.5/30用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的数据处理的过渡,以降低直接进行数据处理的复杂度。3.3.数据集市(数据集市(DMDM)数据集市作为商业智能系统的组成部分,从企业数据仓库中 ODS 层、抽取相关数据并进行转换和装载,并根据应用需求形成的数据集合,支撑各个业务部门进行建设专业化应用。系统功能架构系统功能架构(主要功能模块)多维分析多维分析:帮助用户进行多角度、立体化、灵活动态的分析业务数据。产品简单易
6、用,无需编写任何的代码,用户只需要通过语义层的定义就可以轻松搭建自己的多维数据模型。即席查询即席查询:企业数据仓库的各主题数据、统计报表、指标的快速检索,帮助业务分析人员快速获得所需要的数据和统计信息。数据门户数据门户:对数据仓库整合的业务数据进行统一展现,展现方式包括仪表盘、表格、日历等容,并支持用户个性化定制容、指标等功能,实现真正的个性化服务。数据门户中展现的容是管理者与业务人员最关注的指标,通过门户为他们获.6/30取数据提供最简单容易的方式。主题分析主题分析:从主题域的角度入手,支撑数据资源的组织,支持数据的深入挖掘和分析应用,跟踪、监控营销政策的执行情况与实施效果,揭示企业营销活动
7、存在的问题与原因,让管理者了解商品结构、客户构成、工作流量与服务方式,通过数据发现经营问题与不足、为优化企业管理流程、降低运营成本提供依据。睿思报表:睿思报表:报表工具作为企业商业智能系统建设的重要组成部分,主要对企业数据仓库中整合的各主题域业务数据,按照业务运营管理要求,面向企业各级部门,快速提供准确、全面、灵活的体现公司业务运营实际的数据信息,为决策支持、业务管理提供有效的数据信息支撑。ETLETL 工具:工具:ETL 是数据仓库最核心的后台组件,通过对业务的数据的抽取、清洗、加载与汇总,实现数据仓库中数据的更新与流转。本方案的 ETL 工具,实现了图形化与自动化的方式来配置 ETL 流程
8、,极大的减轻了数据加工的工作量,提高了数据准确性与处理效率。系统功能详细介绍系统功能详细介绍企业数据门户企业数据门户企业实施商业智能、数据仓库的目的之一为整合各系统的业务数据,统一指标口径,实现统一视图、统一决策界面。企业数据门户功能主要对整合的业务数据进行统一展现,展现方式包括仪表盘、表格、日历等容。数据门户中展现的容是管理者与业务人员最关注的指标,通过门户为他们获取数据提供最简单容易的方式。数据门户中展现的容根据用户角色不同而有所差异,每个用户都可以定制自己关注的容,实现真正的个性化服务。系统截图:.7/30(仪表盘与关键指标页面)(曲线图与日历分析页面)(柱状图与地域地图页面)主题分析主
9、题分析数据仓库中的业务数据通常是面向主题进行组织的。主题分析是在较高层次上将企业信息系统的数据进行归并、抽象,形成对分析对象的一个完整的描述,体现分析数据之间的相互关系,揭示数据规律和问题。主题分析模块从主题域的角度入手,支撑数据资源的组织,支持数据的深入.8/30挖掘和分析应用,跟踪、监控营销政策的执行情况与实施效果,揭示企业营销活动存在的问题与原因,让管理者了解商品结构、客户构成、工作流量与服务方式,通过数据发现经营问题与不足、为优化企业管理流程、降低运营成本提供依据。考虑到企业管理的特点和现状,业务主题分析涵盖了收入、客户、商品、渠道、供应商、库存、竞争、服务质量等八个主题域相关的主题分
10、析功能。收入总览收入总览分析企业的收入情况,从日期、月份、分店、商品等维度上洞察企业的收入情况,并支持收入再月份上进行对标。按日分析本月收入、上月收入、去年同期收入等指标:分析每日,每个分店的收入构成情况:.9/30收入预测收入预测根据以往收入情况与趋势,预测未来几天的商品销售情况。客流量监控客流量监控按日、月等维度监控客流量,人均消费情况。按日、月、地域等维度分析客流量、客流量同比、环比、人均消费、每座消费、上座率、开台率、翻台率等指标。.10/30商品分析商品分析从月份、分店、商品等维度上分析销售数量、销售金额、成本、毛利、毛利率等指标,并等指定按不同的指标进行排序,方便企业淘汰差的商品,
11、引进好的商品。商品销售趋势商品销售趋势从时间维度上分析每个商品的销售趋势,点击商品名称钻取到图形展现页面。.11/30分店分析分店分析分析和分店相关的监控指标,帮助管理者了解每个分店的经营情况,主要分析指标包括营业收入、客流量、人均收入、坐位数、每坐销售金额、餐桌利用率、职工人数、每个职工销售额、上座率、开台率等指标。会员卡分析会员卡分析分析企业会员的发展情况与健康度,主要分析指标包括总会员数、发展会员数、环比变化、活跃会员数、活跃会员数占比、会员消费金额、总消费金额、会员消费金额占比等指标。点击月份维度能钻取到每个分店。会员卡用户分类会员卡用户分类对会员卡用户按照消费金额和消费次数两指标进行
12、分类,把用户分为 9 类,.12/30每类用户具有不同的特征,市场营销部门可以对不同分类的用户进行针对性营销。即席查询工具即席查询工具即席查询工具针对企业数据仓库的各主题数据、统计报表、指标的快速检索,帮助业务分析人员快速获得所需要的数据和统计信息。即席查询工具通过提供各种向导式界面、图形查询生成器、联机帮助等功能,为系统使用人员提供细粒度数据。即席查询工具是分析人员的重要的辅助工具,它是在数据仓库的信息组织基础上,尽可能多的在后台按照分析人员关心的分析角度沉淀业务知识,在前端功能页面上屏蔽后台查询技术细节,为分析人员提供灵活的业务分析查询角度定制和结果定制功能,使分析人员在分析汇总数据的同时
13、能够通过即席查询进一步深入到自己感兴趣的细节数据中,以便更全面地反映情况,做出正确决策。系统截图:.13/30(指标选择)(配置维度)(生成结果).14/30多维分析工具多维分析工具多维分析是商业智能的核心技术,可以帮助用户进行多角度、立体化、灵活动态的分析。多维分析报表由“维”(影响因素)和“指标”(衡量因素)组成,能够真正为用户所理解、并真实的反映企业特性信息。睿思 BI-多维分析工具简单易用,无需编写任何的代码,用户只需要通过语义层的定义就可以轻松搭建自己的多维数据模型。同时具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点,从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效
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