数据仓库软件 数据仓库软件哪个好用

数据分析软件基本的的五款介绍

BI是商业智能，商业智能（Business，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，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进行数据分析以实现商业价值。

数据仓库软件 数据仓库软件哪个好用

商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。

商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。

扩展资料

实施商业智能系统是一项复杂的系统工程，整个项目涉及企业管理，运作管理，信息系统，数据仓库，数据挖掘，统计分析等众多门类的知识，

因此用户除了要选择合适的商业智能软件工具外还必须按照正确的实施方法才能保证项目得以成功.商业智能项目的实施步骤可分为：

1、需求分析:需求分析是商业智能实施的第一步，在其他活动开展之前必须明确的定义企业对商业智能的期望和需求，包括需要分析的主题，各主题可能查看的角度（维度）；需要发现企业那些方面的规律.用户的需求必须明确。

2、数据仓库建模：通过对企业需求的分析，建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，并规划好系统的应用架构，将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类。

3、数据抽取:数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中，在抽取的过程中还必须将数据进行转换，清洗，以适应分析的需要。

4、建立商业智能分析报表：商业智能分析报表需要专业人员按照用户制订的格式进行开发，用户也可自行开发。

5、用户培训和数据模拟测试：对于开发—使用分离型的商业智能系统，终用户的使用是相当简单的，只需要点击操作就可针对特定的商业问题进行分析。

6、系统改进和完善：任何系统的实施都必须是不断完善的.商业智能系统更是如此，在用户使用一段时间后可能会提出更多的，更具体的要求，这时需要再按照上述步骤对系统进行重构或完善。

数据仓库与数据挖掘需要什么软件

数据抽取：可以用数据库语言写存储过程， 也可以用ETL工具，datastage, informatica...

数据仓库建模：ERWIN， PD...

数据分析展现：cognos, bo, 润乾、宇动源、用友华表...

数据挖掘：SPSS, SAS

OA和企业管理软件ERP怎么实现对接(erp系统对接)

企业资源(简称ERP，EnterpriseResourcePlanning)是指建立在信息技术基础上以系统化的管理思想为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。ERP是将企业所有资源进行集成管理，它为企业管理提供了先进的管理思想和手段。随着电子商务时代的到来，企业经营管理的环境发生了巨大的变化，ERP在企业管理中的地位和作用愈加突出，因而，如何使ERP适应竞争环境的变化，更好地支持企业管理实践成为迫切的问题。

一、传统ERP存在的问题：

由于技术、管理、应用环境、研究思路等方面的因素，传统ERP主要侧重于某些生产要素方面的研究与应用，存在以下几个方面的问题。

第一，传统ERP主要是基于生产批量和生产提前期的观点，这与电子商务环境下企业要实现大规模定制的需求相违背。

第二，传统ERP主要是对企业内部的生产、财务、人事集成，对于供应商、分销商考虑较少。

第三，传统ERP没有全面地考虑各种资源的约束问题。

第四，传统ERP对企业商务活动的处理是不全面的，它仅能接收电子订单，之外的订单处理如采购、货物供应、产品配送等要通过传统方式进行，不能通过网络自动化进行。因此，在现代信息经济条件和电子商务环境下，需要集成网络、信息管理的新技术与思路，提高ERP的设计水平与运用效率。

二、新一代ERP的发展思路

(一)实现与电子商务的无缝对接

电子商务侧重于企业与外部的沟通即着重于前台管理，ERP主要是企业内部资源的管理即着重于后台，两者如能实现相辅相承，将使得企业如虎添翼。ERP与电子商务的无缝连接是必然的。

1.ERP将企业内部的电子商务核心技术—EDI资源进行集成。ERP要把原来分散的内部与外部的EDI连通，实现ERP用户可与本企业的非ERP用户交换信息。

2.集成企业间的EDI，使得能用EDI实现客户或供应商之间，能够完成电子订货和销售订单等过程。

3.模块化技术。模块化软件是采用一种新的将第三方软件集成到ERP中去的方法，称为业务应用程序接口(BAPI)。这是一个标准化的开放接口，有了BAPI，用户可以通过浏览器、电子邮件来使用ERP系统;用户可以将这些软件模块与非ERP软件混合匹配使用;用户可以按需求单独更新某一个模块，而没有必要为了增强某一个功能对系统进行全面升级。

4.专业化软件，即针对具体的用户市场对软件预先“剪裁”，推出针对特殊市场的软件产品。这样，不需要用户配置就可以更快地启用系统，得到更有针对性的服务，也使ERP走出制造业，在能源、电讯和其它行业寻找更加广阔的市场。

集成后的ERP系统应能够全面支持自动服务和企业门户的功能;扩展决策支持功能;网络资源管理功能;在线分析处理功能(OLAP)，并且可以跨行业、跨地区地处理信息资源，限度地提高企业效益。

(二)充分地集成互联网与资源

新的商务环境要求传统的ERP突破依赖单一平台的C/S与数据库管理系统体系构架，形成能跨平台运行的B/S与网络数据库的体系构架。同时，为适应环境变化，ERP要向互联网的计算模式转变，以支持电子商务活动的实时性和动态性要求。一是运用插件技术、Ja等先进工具，实现以原子任务为特符的模块化、精细化的管理应用，增强系统柔性，以支持电子商务活动的实时性和动态性要求。使用Web客户机具有费用低廉、安装和维护方便、跨平台运行和具有统一友好的用户界面、读取数据快速的优点，加之所有的数据库厂商对WEB技术的支持，使得目前几乎所有的客户机，服务器应用程序的开发厂商都将Web浏览器的前端安装到他们的产品上去。二是建立能使现有应用程序结构与互联网协议进行通讯的桥连技术。三是增加新的基于Web的应用程序，允许企业外部的授权供应商、客户或企业内部某些经授权的工作人员通过一个标准的Web浏览器远程进入ERP系统，完成输入订单、监督装运、检查付款、查看供货协议、监督库存、查验收据、审批支付状况、浏览产品目录等业务。四是利用Ja技术等改写原有的应用程序使之完全适合互联网。例如，改写原有的应用程序使之完全适合Internet，把应用程序重新建立在数以百计的基于Ja小程序的部件(car-tridge)和模块上。

(三)融合SCM、CRM的管理思想与功能

电子商务时代，ERP必须面向整个供应链网络集成SCM，要提供从整体上对供应链进行管理的能力，促进企业管理从内视型向外视型转变。必须要跳出企业内部，涉及客户、制造、分发：运输、库存、预估、供应等环节，实现各方面的合作、协同、信息共享、全程优化和利益认同。在网络条件下应建立基于互联网的虚拟供应链，采用请求，允诺结构方式运作，要考虑多企业的，应追求变化传播、供应执行的快速性。

随着企业管理重心的转移，ERP应集成CRM，以支持个性化的需求。CRM的实施通过多种渠道挖掘和识别市场机会，提高客户满意度，保持与客户的良好关系，降低企业运作成本，为企业创造长期持续的利润来源。销售系统使销售人员可以随时得到生产、库存和订单处理的情况，随时随地与任何客户进行业务活动;通过市场管理功能让企业心中有数;服务系统则确保企业提供优质服务。

(四)重视知识管理的功能的实现

ERP还必须与知识管理系统结合，促进知识的共享、传递和创造，因为在知识经济时代，知识已成为创新的首要资源，知识创新是企业获得竞争优势的重要途径。因此在ERP系统中充分利用Internet和企业数据库，把企业知识的创造、识别、获取、开发、分解、储存、传递、继承、共享、评判和使用等组织成一条与生产经营关联的知识链，方便企业内外部的知识交流、传递、转化和知识的创造，从而提升和挖掘知识的内在价值。知识管理系统，要实现为知识资源的共享、更新提供平台，方便企业内部、外部的知识交流，促进知识的传递、转化，并进行有效、优化的管理，支持企业的知识创造，为企业发掘竞争优势资源、寻求核心能力互补的业务伙伴、加强合作性价值提供有力的支持。知识管理终目标要实现提升和挖掘知识的内在价值，真正地支持企业电子商务的开展。

(五)实现多层次的实时决策支持功能

集成后的ERP应融人决策支持系统的功能，使得企业能够利用集成的数据、信息，运用人工智能等技术辅助企业前台、后台业务的管理，通过实时的决策支持，提高企业决策的效能，促进商业智能与智能商务的实现。基于事务处理各阶段的商业智能管理。在电子商务时代，企业业务活动的目标是在特定的时间、特定的地点提供特定的商品或服务，强调的是企业经营业务的柔性，这要求ERP由以往的记录型的被动方式向自主服务型的主动方式转化，在管理时间上满足事务处理的事前、事中、事后的管理控制需求，在管理层次上满足前、后台端对端的应用的需要，在更大的范围内对企业资源、信息进行集成，提供高效的可预见性和可控性决策服务，促进管理过程的自动化，支持电子商务时代的大规模定制的管理。增加产品数据管理(PDM)。随着CIMS和并行工程日益发展，增加了PDM的ERP能将企业中的产品设计和制造全过程的各种信息、产品不同设计阶段的数据和文档组织在一个统一的环境中，实现设计数据、产品构型、设计文档、有效性控制等功能。

充分利用数据仓库(DW)和联机分析处理(OLAP)技术。DW和OLAP使得真正的决策支持成为可能。ERP系统可以建成一个功能强大的基于DW和OLAP技术的决策支持集成环境;可以在原有的业务应用程序接口上，将第三方的DSS和OLAP软件集成起来;为企业建立提供网络数据仓库软件;建立集综合查询、报表和OLAP为一体的决策支持系统，提供企业业务活动的即时处理与分析能力，支持远程通讯，及时满足客户的需要，为企业及时开展、评价业务活动提供手段。

(六)促进企业的流程再造(BPR)

增加工作流管理功能。EDI要求电子文档在特定的时间要传递到指定的人员处，这就必须采用工作流管理进行控制。在ERP中加入集成的、基于规则的、自动和连贯的工作流管理程序，可以保证与时间相关的业务信息，能够自动地在正确的时间流转到指定的人员处。对工作流的管理使ERP的功能扩展到办公自动化和业务流程的控制之中。

ERP对BRP的支持。信息技术的发展为企业进行信息的实时处理作出相应的决策提供了极其有利的条件。为了使企业的业务流程能够预见并响应环境的变化，企业的内外业务流程必须保持信息的敏捷通畅。这必然会带来企业业务流程、信息流程和组织机构的改革，而且是整个供应链的业务流程再造。ERP系统应用程序使用的技术和操作必须能够随着企业业务流程的变化而相应地调整。只有这样，才能通过网络等手段，实现由对内外环境变化的“应变性(Active)”转到“能动性(Proactive)”上来，即能够对整个供应链网络的资源的重组与应用。

数据库软件有哪些

不明白这些，可是问题也被提交到我这了，我得多多学习

企业里常用的数据库软件有Mysql、PostgreSQL、MicrosoftSQLServer、Oracle数据库、MongoDB。

1、Mysql。

MySQL原本是一个开放源码的关系数据库管理系统，原开发者为瑞典的MySQLAB公司，该公司于2008年被升阳微系统（SunMicrosystems）收购。2009年，甲骨文公司（Oracle）收购升阳微系统公司，MySQL成为Oracle旗下产品。

MySQL由于性能高、成本低、可靠性好，已经成为的开源数据库，因此被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。随着MySQL的不断成熟，它也逐渐用于更多大规模网站和应用。

2、PostgreSQL。

PostgreSQL可以说是目前功能强大、特性丰富和结构复杂的开源数据库管理系统，其中有些特性甚至连商业数据库都不具备。这个起源于加州大学伯克利分校的数据库，现已成为一项开发项目，并且拥有广泛的用户群，尤其是在海外，目前国内使用者也越来越多。

PostgreSQL基本上算是见证了整个数据库理论和技术的发展历程，由UCB计算机教授MichaelStonebraker于1986年创建。在此之前，Stonebraker教授主导了关系数据库Ingres研究项目，88年，提出了Postgres的第一个原型设计。

MySQL号称是使用广泛的开源数据库，而PG则被称为功能强大的开源数据库。

3、MicrosoftSQLServer。

SQLServer是Microsoft开发的一个关系数据库管理系统(RDBMS)，现在是世界上为常用的数据库。SQLServer 现在是包括内置的商务智能工具，以及一系列的分析和报告工具，可以创建数据库、备份、、安全性更好以及更多。

SQLServer是一个高度可扩展的产品，可以从一个单一的笔记本电脑上运行的任何东西或以高倍云服务器网络，或在两者之间任何东西。虽然说是“任何东西”，但是仍然要满足相关的软件和硬件的要求。

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4、Oracle数据库。

Oracle数据库系统是美国Oracle（甲骨文）公司提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前的客户/服务器（Client/Server，C/S）或浏览器/服务器（Browser/Server，B/S）体系结构的数据库之一。

Oracle数据库是目前世界上使用为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。

5、MongoDB

mongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是接近于关系型数据库的NoSQL数据库。它在轻量级JSON交换基础之上进行了扩展，即称为BSON的方式来描述其无结构化的数据类型。尽管如此它同样可以存储较为复杂的数据类型。

参考资料来源：/">百度百科——Mysql

参考资料来源：/">百度百科——PostgreSQL

参考资料来源：/">百度百科——MicrosoftSQLServer

参考资料来源：/">百度百科——Oracle数据库

参考资料来源：/">百度百科——MongoDB

数据库与数据仓库的本质别是什么

数据库与数据仓库的本质别如下：

1、逻辑层面/概念层面：数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的，都是通过某个数据库软件，基于某种数据模型来组织、管理数据。但是，数据库通常更关注业务交易处理（OLTP），而数据仓库更关注数据分析层面（OLAP），由此产生的数据库模型上也会有很大的异。

2、数据库通常追求交易的速度，交易完整性，数据的一致性等，在数据库模型上主要遵从范式模型（1NF，2NF，3NF等），从而尽可能减少数据冗余，保证引用完整性；而数据仓库强调数据分析的效率，复杂查询的速度，数据之间的相关性分析，所以在数据库模型上，数据仓库喜欢使用模型，从而提高数据分析的效率。

3、产品实现层面：数据库和数据仓库软件是有些不同的，数据库通常使用行式存储，如SAPASE，Oracle,MicrosoftSQLServer，而数据仓库倾向使用列式存储，如SAPIQ，SAPHANA。