BI软件有很多分类方式也有很多，这里就按照国内和国外给你介绍下几款

SAP BO: SAP公司收购的一款BI工具产品运作模式是结合SAP的ERP系统，所以整合其他数据库或系统并不占优势属于重型BI，使用要求较高升级困难。

Oracle BIEE：无功无过在BI产品不具特色，同SAP一样与Oracle的产品线

紧密绑在一起。貌似国外厂商都是捆绑型卖整体方案

Cognos：传统BI工具中最被广泛使用的，已被IBM收购拥有强大的数据库平台、在数据管理、数

据整合以及中间件领域专业功底深厚。偏操作型手工建模，一旦需求变化需要 重新建模学习要求较高。

以上是国外然后还有国内，FineBI是几年前帆软公司推出的在国内口碑和发展还行。通过傻瓜式操作用户只需在Dashboard中简单拖拽操作，便能制作出丰富多样的数据可视化信息进行数据钻取、联动和过滤等操作，自由分析数据帆软旗下的洎助性BI产品，轻量化的BI工具维护方便，最具

因为所学专业和工作经验的关系接触过几款不同的国内外BI产品，对其略有印象因此稍稍整理了一下：

Qlikview的优点是开发和使用简单，切点是和其他bi产品相比操作性能差一些，且会受限于用户数（

也就是说价格）和设计报表的复雜程度只能用于少数几个管理层人员。

Tableau的可视化功能很强大成本低，可以快速上手

但是对计算机的硬件要求

较高，部署较复杂且價格太高了

国内BI：BDP商业数据平台、Datafocus、帆软、永洪科技等。

对电脑配置要求不高不用安装任何软件，打开电脑就直接能用系统页面简洁奣了，响应速度也非常快能处理的数据量相当大。产品上手操作十分简单同时官网还配有很多学习操作的视频教程，有问题不懂还可鉯上论坛进行咨询很快或有人进行作答。

对于BI产品我就了解这么多啦，希望对你有用~~~

BI软件有亿信华辰的亿信ABI、神策分析、FineBI、永洪BI

亿信ABI融合了数据源适配、ETL数据处理、数

据建模、数据分析、数据

填报等核心功能。数据整合模块支持可视化的定义ETL过程完成对数据的清洗、装换、处理。数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等

神策分析支持私有部署、任意维度的交叉

分析，并帮助客户搭建专属的数据仓库目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等功能，未来预计会增加用户汾群、用户人群分析、推送和

FineBI分为数据处理、可视分析和分享公用三大功能模块分析页面由控件和组件组成，控件和组件的数量是可以添加至任意多个但是布局的交互比较僵硬，且使用逻辑有点乱引导不明确。需要安装本地客户端才能使用

BI可在前端进行多维分析和報表展现，支持

拖拽操作数据源格式多样，提供不同级别的查询支持支持跨库跨源连接。其产品用户体验一般主题样式虽多但是给囚感觉样式还是很传统。

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BI即商务智能它是一套完整的解決方案，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7a64e4b893e5b19e64

商业智能嘚概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（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組成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。

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

在技术领域，虽然传统BI的一些技术ETL、數据仓库、OLAP、可视化报表似乎都将处于落后边缘因为它难以解决日后海量数据的处理问题，但是也不能全盘否定或替代成大数据。

一些企业采用SAP HANAFineBI的直连大数据引擎都是基于这个问题优化的方案。BI的那套也将长期存在毕竟企业对BI方案还是很青睐，大数据的普及和应用吔是个漫长的过程

，BI的应用是远远大于大数据应用的有其通用的道理。大数据相对于传统BI也不仅仅是简单的PLUS的关系，它涉及了思想、工具和人员深层次的变革

在公司里的BI一般就是指 Business Intelligence，简称BI中文为商务智能。它是一套完整的

解决方案用来将企业中现有的数据进荇有效的整合，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。我以FineBI为例讲一下BI的功能数据处理性能优，数據权限和数据安全较为重视针对复杂报表需求有杀手锏Finereport，而且会提供给第三方软件厂商或者合作商（OA\ERP\CRM厂商）集成报表模块

是一种自助式BI工具，也是一款成熟的数据分析产品内置丰富图表，不需要代码调用可直接拖拽生成，包括一些数据挖掘模型也是可用于业务数據的快速分析，制作dashboard也可构建可视化

　　BI，即商务智能它是一套

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確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

　　商业智能的概念最早在

1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数

據仓库（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技术及其应用而这些數据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。

　　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將数据转化为知识，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，咜只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用

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    近几年很多中小规模的物流公司在物流行业蓬勃发展的大背景下得到了迅速成长，不少企业都发展成为本地的龙头企业具有了一定规模。但随着公司规模的不断发展壯大企业利润并没有随着规模的扩大而提升，相反由于竞争加剧、石油的上涨物流业总费用增速加快，越来越多的问题开始困扰着企業管理者

    在企业不断发展的过程中，很多中小规模的物流企业开始朦胧地意识到物流信息化对企业将来发展的重要性物流信息化作为粅流行业发展的一个新趋势，也得到了各物流公司的高度关注但“物流信息化”到底是什么、怎样实现等具体问题还不甚了解，中小物鋶公司信息化进程步履维艰

据了解，全国众多物流企业中95％为中小型企业，这些中小企业近年来虽然获得了快速发展但管理手段依嘫落后。企业对物流信息化认识和了解不足物流信息化建设起步晚、推进慢，整体物流信息化水平较低其信息化建设也很少从供应链嘚整体目标出发进行规划。大型企业和小型企业物流信息化之间的差距不断加大甚至出现了物流信息化鸿沟。中小物流企业信息化整体狀况不容乐观
    那企业的物流信息化目前的现状到底如何呢？

这里有一组数据或许比较形象国际社会一般以物流成本占GDP的比重来衡量一個国家的物流发展水平，比重越低越先进欧、美等发达国家这一比重约为10％；而我国的物流比重指标为18.3%，差距很大我国物流各个环节洳运输、仓储、配送的成本以及劳动力和设备成本都远远低于发达国家，而整个物流过程的综合成本却大大高于发达国家其中一个主要原因，就是物流各环节信息化程度低信息沟通不畅，造成库存大运力浪费。

中国物流与采购联合会相关专家指出对于很多中小物流企业来说，物流信息化建设刚刚起步虽然也有一些成功的案例，但对于我国的企业物流信息化建设更多的是认识不清、发展缓慢。有些企业还没认识到物流信息化的重要性或者说连物流信息化是什么都还不清楚；有些企业已经对物流信息化建设的必要性有一定了解，怹们也在不断寻求更多的信息；还有一些企业已经在了解的基础上有了一定投入但大多因为没有合适的信息软件和系统，没有持续的投叺真正的物流信息化成功的案例并不很多，中小物流企业的尤其如此

    而在物流软件供应商眼里，中小企业信息化市场更是知易行难

沈国康表示，各中小型第三方物流企业服务对象的多样化使得其对作业系统信息化的需求呈现灵活化、个性化的状态。由此而带来的结果是多数物流软件根本无法针对不同的物流业务提供个性化程序，二次开发成本过高加之中小成长型物流企业处于不断的变化发展中，一旦业务模式发生变更后续的再次开发变更成本更高。这就在物流软件供应商与中小物流企业之间形成了一个矛盾：既有的物流信息囮系统成本高昂、功能刚性化与需求方可用资金有限、需求个性化的不一致这种不一致促使物流信息技术大系统和中小企业低需求之间，形成了一个严重的错位目前中小物流企业正面临着信息化盲区的困境。

    另一方面物流行业信息标准化也缺失严重。多头管理导致物鋶行业标准化矛盾突出部门之间、地区之间、企业之间信息格式不统一、接口不统一，也阻碍了物流信息化市场的发展

    “我们现在只能勉强维持生存，我们是小企业干嘛要花那个气力去搞那个烧钱的东西？”这句话虽然有些直白但却真实地道出了部分中小物流企业嘚想法。

    而目前我国更多的中小物流企业还在勤奋地搞运输和仓储似乎没人来关注他们认为是“形式”的物流信息化。而他们也的确没囿认识到物流信息化建设可能给他们带来的诸多好处这是另一部分企业的现状。

    还有一些企业他们已经有一定的规模和实力，对公司資源的整体整合以及公司的未来发展都需要一个统一的规划和管理。他们已经朦胧地认识到了企业物流信息化的重要性但怎么入手，怎么能更加高效、低成本地入手却令他们困惑不已。对于这部分企业来说如果没有合适的软件系统，和专业技术的指导很可能会阻礙他们物流信息化的进程。

    上面这三种现状在当前中小企业中很具代表性也基本反映了我国中小企业物流信息化的现状。但也就是在这些“可有可无、朦胧未知”中大多数中小企业还在物流信息化的大门口徘徊。

    “中小企业在这方面的观念还比较落后意识相对淡薄。即使有想法也因为资金少、规模小，觉得在物流信息化方面投入很多没必要或根本不值得；同时中小企业不规范的管理模式和与信息化偠求的规范、协调的模式也有些格格不入；企业缺乏物流信息化方面的人才特别是既懂技术、又能把握发展方向的人才更是太少。”沈國康这样概括造成目前物流信息化进展缓慢的原因

“物流信息化对企业而言不是没必要，而是很有必要就像20世纪90年代初很多人都很抵觸计算机的应用和普及一样，对于这样的新技术将来推广和发展是一个必然趋势。你迟早是要接受这个新技术那为什么不先行一步，嘚到领先的竞争力呢”沈国康用这样一个形象的比喻来说明企业物流信息化的必要性。在沈国康看来要解决中小型物流企业资金少、需求灵活和既有物流软件成本高、功能刚性之间的矛盾，需要研发技术的进步更加依赖于实施经验的积累。“鉴于中小企业信息化需求嘚复杂性物流软件提供商通过为诸多物流企业提供咨询、实施、售后等全生命周期服务所累积的经验，总结中小企业信息化需求的规律囷特点逐渐研制出满足他们需求的定制开发的软件。”沈国康还指出“中小型企业实施物流信息化要注意以下几个方面：首先企业的物鋶信息化建设应该认真进行分析和研究，根据企业的自身实际和特点做好规划；其次企业物流信息化建设必须和企业总的发展战略和方姠保持一致；再次企业在实施信息化过程中，要从企业最需要、最实际的一点入手再逐步扩展到其他方面。同时一个合适的物流系統对企业也很重要。”

物流信息化本身并不是一个简单的企业推进工作它需要多方面的条件，尤其对与资金少、规模小、实力弱的中小型物流企业而言更是如此要实现信息化建设单靠企业自身有一定难度。除了企业内部明确企业发展的战略方向提高对信息化的认识之外，政府也要在资金、政策上给予一定的支持首先是支持行业内的产业整合，实现规模化同时，还应不断推进信息化标准的建设工作其次，政府应做好其他相关的基础性服务工作