马婷婷不雅视频BI系统可使数值项目的数据之间的比例关系通过按钮的大小来呈现，并显示其构成比，还可以改变数值项目数据的排列顺序等。选择按钮后，动态显示不断发生变化。这样能够获得直观的数据比较效果，并能够凸显差异，便于深入分析现象背后的本质。

　　预先设置条件，使符合条件的按钮显示报警（红）、注意（黄）信号，使问题所在一目了然。比如说：上季度营业额少于100万元的店警告（黄色标出），少于50万元的报警（红色标出）。执行后，BI系统就把以店名命名的按钮用相应的颜色表示出来。

　　外部数据源的主要来源是企业各个应用系统产生的数据也可以使外部数据，选择出有代表性的数据进入系统。ETL技术是指对外部进入的数据进行抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load）。

　　目前，很多厂商活跃在商业智能（下面称BI）领域。事实上，能够满足用户需要的BI产品和方案必须建立在稳定、整合的平台之上，该平台需要提供用户管理、安全性控制、连接数据源以及访问、分析和共享信息的功能。BI平台的标准化也非常重要，因为这关系到与企业多种应用系统的兼容问题，解决不了兼容问题，BI系统就不能发挥出应有效果。这里我们介绍一下常规意义上商业智能（BI）系统的功能，主要构架包括以下几个方面。

　　BI系统可读取多种格式（如Excel、Access、以Tab分割的txt和固定长的txt等）的文件，同时可读取关系型数据库（对应ODBC）中的数据。在读取文本和数据的基础上，BI系统还可以完成：

　　连接文本把2个CSV文件中的共同项目作为键（Key），将所需的数据合并到一个文件，这样可以像操作数据库一样方便，但无须用户编程即可实现。

　　提供了成本结构分析、成本比较分析、成本趋势分析、排名分析，帮助相关管理人员明晰成本底线，找到成本改善的切入点，从而制定针对性的成本管控措施，持续优化成本管理，构建成本领先优势。如图5所示。

　　提供设备稼动率分析、设备利用率分析、产量达成率趋势分析、生产计划完成情况分析、生产订单执行分析、物料报废率和良品率分析、产品完工质量分析、产品一次交验合格率分析，保证相关管理人员掌握生产计划执行情况、物料消耗和质量情况，以便采取措施，使生产计划如期执行，降低报废损失，提高产品质量。如图6所示。

　　在用户端：信息传递体系结构组成部分包括相互依赖的数据集市、特殊的多维数据库，以及各种查询和报表功能。

　　可将多个按钮组合，形成新的按钮。比如：把[4月]、[5月]、[6月]三个按钮组合后得到新的按钮[第2季度]。

　　从大量数据中选择按钮，取出必要的数据。挑出来的数据可重新构成同样的操作环境。这样用户可以把精力集中在所关心的数据上。

　　由数码相机拍摄的照片或影像文件、通过扫描仪输入的图形等多媒体文件、文字处理或者电子表格软件做成的报告书、HTML等标准形式保存的文件等，可以通过按钮进行查找。

　　提供对资产负债表、利润表、现金流量表、资金报表、费用报表等财务管理报表的多维分析和数据提取，清晰展示企业的盈利能力、资产结构、偿债能力和资金运营能力；同时通过对各项比率及数值的逐层分解，明确定位导致利润波动的根源；科学、严密的分析结论，为企业多种决策提供有价值的支持，包括投资人的投资决策、债权人的信贷决策、企业管理当局的经营决策等。如图3所示。

　　在分割特定按钮类的情况下，只需切换被分割的个别按钮，便可连接不断实行已登录过的定型处理。

　　把通过按钮查找抽取出的数据，传给其他的软件或用户原有的程序，并执行这些程序。

　　通过按钮名查找按钮，可以指定精确和模糊两种查找方法。另外，其他的按钮类也可以对查找结果相关的数据进行限定。

　　从2005年3月成立至今，上海数聚一直致力于为用户提供数据聚集、信息管理和知识发现方面的计算机软件解决方案。公司在集团管控、商务智能（BI）、数据仓库、企业报表中心、绩效管理、金融制裁名单监控和企业舆情监测及竞争情报分析等BI相关领域积累了丰富的经验。

　　提供对销售收入、回款、销售成本及毛利、销售订单、应收账款、采购到货及时性、采购到货质量、采购价格、采购费用、存货周转与库龄、库存呆滞料、库存资金占用情况等业务数据的多维分析，清晰反映出企业销售整体情况；销售、采购策略与库存策略的合理性、库存健康与否等业务信息，帮助管理者及时调整措施，以便降低库存，缩短交货提前期，提高供应链整体运营效率。如图4所示。

　　列表画面可以用and/or改变查找条件，可以进行统计/排序。统计对象只针对数值项目，统计方法分三种：合计、件数、平均，而且可以按照12种方式改变数值的显示格式。

　　视图画面提供切换视角和变换视图功能，通过变换与设置条件相应的数值（单元格）的颜色表示强调。依次变换视角可进行多方面的数据分析。视图的统计对象只针对数值项目，统计方法有合计、平均、构成比（纵向、横向）、累计（纵向、横向）、加权平均、最大、最小、最新和绝对值等12种。

　　从图1中可以知道，商业智能的体系结构主要由数据源、ETL、数据仓库和数据分析及展现等四部分构成。数据流通过外部异构数据源进入ETL过程，在ETL过程后被存入数据仓库，用OLAP类型加以分析和查询，从而得出用户所需要的数据信息。研究商业智能系统的体系结构有助于加强商业智能系统在企业中更加普及的运用，促进商业智能的快速发展。

　　商业智能系统平台为商业系统（如各商业银行）统计分析型应用的开发提供了统一、集成的基础架构。系统平台由数据采集平台、统一数据平台、应用服务平台组成。数据采集平台实现业务系统数据源的整合，将多个业务系统的数据有序化、规范化，重新组织为统一数据平台的数据模型结构。数据采集平台提供标准化、可定义的数据抽取、转换和加载功能，为数据建仓提供支持和保证。统一数据平台由包含全局数据模型的基础数据区和面向主题应用的主题数据区组成。基础数据区采用实体一关系模型设计，在整合、规范各个业务系统共享数据结构的同时，支持面向特定业务的扩展设计，从而保证数据平台的统一性和扩展性。主题数据区在基础数据区之上，面向特定业务的主题应用进行设计，支持关系型的主题模型和多维主题模型。主题数据区也即数据集市层，可以根据需要构建的业务应用，随时进行模型扩充，以完善统一数据平台的内涵。统一数据平台为系统应用提供了一致、集成、规范、标准的数据基础。应用服务平台为面向主题应用系统的开发提供了技术框架和开发模式。应用服务平台采用丁ZEE架构进行设计，封装了各类公共应用服务，如查询引擎、权限认证服务、报表索引服务、数据缓存服务、参数管理服务等，这些服务可以被基于此商业智能系统平台构建的业务应用所重用;应用服务平台还引入了强大的扩展机制，既可以针对特定业务应用扩充服务内容，还提供对第三方应用产品、中间件的集成功能，从而保证整个系统体系架构的稳定性和可扩展性。在管理系统平台体系架构中，应用服务平台是通过统一的数据访问接口对数据平台中的数据进行访问的，在数据访问接口中支持各种数据访问协议(JDBC、ODBC、JDO、ADO)和规范(MDX、XML、SQL)。

　　提供对企业人员编制、人员结构、薪酬结构等多维度分析，深入清晰地展现企业人力资源状况和对业务战略的支持能力。通过薪酬分析，可以判断企业当前人力成本状况，结合人员结构和编制分析，找出企业人力成本的优化方向。通过离职分析，诊断企业人才流失根源，改善绩优人才保留机制。深入全面的数据钻取、清晰直观的图表展现，使HR总监、CEO能轻松掌握人力资源状况，在制定业务战略时决策更加明智。如图7所示。

　　设置等级对于数值项目，可以任意设置等级，生成与之相对应的按钮。例如，可以生成与年龄项目中的20岁年龄段、30岁年龄段的等级相对应的按钮。

　　关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是，事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。BI系统把这种关联的分析设计成按钮的形式，通过选择有/无关联，同时/相反的关联。对于结构化的数据，以客户的购买习惯数据为例，利用BI系统的关联分析，可以发现客户的关联购买需要。例如，一个开设储蓄账户的客户很可能同时进行债券交易和股票交易。利用这种知识可以采取积极的营销策略，扩展客户购买的产品范围，吸引更多的客户。

　　从图9可以看到数据流从开始到最后的经历过程，并且突出了使信息流动的各个体系结构组成部分。

　　在数据源部分：内部和外部的数据源构成了源数据体系结构组成部分。源数据控制了为数据准备和数据存储而进行的数据抽取。数据准备体系结构组成部分控制了数据的转换、清洗和整合。

　　在数据仓库存储库：数据存储体系结构组成部分包括从准备区载入数据，以及将数据存储为合适的格式以供信息传递使用。元数据体系结构部分也是一种存储机制，包括了所有从开始到最后整个数据流过程的每一个阶段关于数据本身的信息。

　　数值项目切换通过按钮类的阶层化（行和列最多可分别设置8层），由整体到局部，一边分层向下挖掘，一边分析数据，可以更加明确探讨问题所在。

　　图表画面BI系统使用自己开发的图形库，提供柱形图、折线图、饼图、面积图、柱形折线种。在图表画面上，也可以像在阶层视图一样，自由地对层次进行挖掘和返回等操作。

　　打印统计列表和图表画面等，可将统计分析好的数据输出给其他的应用程序使用，或者以HTML格式保存。

　　所需要的输出被显示出来时，进行定型登录，可以自动生成定型处理按钮。以后，只需按此按钮，即使很复杂的操作，也都可以将所要的列表、视图和图表显示出来。

　　根据BI系统的功能需求，可将系统设计为包含以下子功能模块：财务分析主题模块、供应链分析主题模块、成本分析主题模块、生产制造分析主题模块、人力资源分析主题模块。其中每个模块又具有其相应的子模块，如图2所示。

　　商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

　　因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

　　设置项目类型作为数据的项目类型，除按钮（button）（文字项目）、数值项目以外，还可以设置日期表示形式的日期数据项目、多媒体项目和不需要生成按钮但在列表显示中能够浏览的参照项目。

　　时间设置日期项目数据可以根据年度或季度等组合后生成新的期间项目。同样，时间项目数据可以根据上午、下午或时间带等组合后生成新的时间项目。