葡京娱乐总站平台商业智能(BI)选型手册(转载)

摘自http://articles.e-works.net.cn/bi/Article126429.htm

后端开发:

1、前言

1、高级java软件架构师实战培训视频教程
2、大型SpringMVC,Mybatis,Redis,Solr,Nginx,SSM分布式电商项目视频教程
3、Spark
Streaming实时流处理项目实战
4、Java校招面试 Google面试官亲授
5、Java开发企业级权限管理网
6、Java大牛
带您从0到上线开发公司级电商项目
7、Java
SSM淘淘商城12龙电商项目
8、Java
SSM快速支付仿慕课网在线教育平台
9、Java
SSM开发大众点评后端
10、Java
Spring带前后端支出总体电商平台
11、Java
Spring 技术栈构建前后台团购网站
12、java
Spring Security开发安全之REST服务
13、java
Spring Boot企业微信点餐系统
14、java
Spring Boot带前后端 渐进式开发企业级博客系统
15、java
c++算法与数据结构

   
互联网时代公司数目见爆发式增长,全面考验着店之数码处理及剖析能力。面对大容量、多样性、高增长之多少多供销社往往无所适从,除了耗费大量管理暨存储资金外并没让公司带动真正的值,大量底数码堆积让商家带动了远大的挑战。然而数据都渗透到了店内外各个圈,因此想只要打大之庄数量中“掘金”就必来信息化采用强有力的支持。

16、ThinkPHP5.0第二季
17、ThinkPHP5.0基础视频教程
18、前端到后台ThinkPHP开发整站
19、PHP入门:基础语法到实际应用
20、PHP秒杀系统-高并发高性能的最挑战(完整版本)
21、PHP开发大可用大安全app后端
22、php从基础及原生开发
23、PHP7+WEB+Mysql+thinkphp+laravel
24、PHP+Ajax+jQuery网站开发项目式教程
25、PHP
高性能 高价值的PHP API接口
26、PHP
thinkphp实战开发企业站
27、PHP
Thinkphp 5.0 仿百度过糯米开发大多商家电商平台
28、PHP
360可怜牛全面解读PHP面试
29、Laravel5.4快速开简书网站
30、PHP项目的微信支付接口视频讲解
31、微信小程序入门与实战 常用组件 API 开发技术
项目实战
32、微信小序
ThinkPHP5.0+小程序商城构建全栈应用
33、微信服务号+Yii
2.0构建商城系统全栈应用
34、Yii
2.0支一个仿京东商城平台
35、Yii
2.0迈入阶版 高级组件 ES + Redis + Sentry 优化京东平台

   
近年来大数额、云计算、移动使用、社交等新兴技术风靡世界,技术的更新与环境之秋与了号当信息化应用达到重新多元化的选。随着中国制造商厦信息化利用之不断深入,在寻求业务管理精益的同时,信息化对决策的支撑、对于市场前沿的洞察力成为了一发多商家深化应用之动向。根据Gartner数据,2013年全球商务智能(Business
Intelligence, BI)与分析软件(包括BI平台,企业绩效管理CPM套件,分析应用和进取的分析方法)营收总计达144亿美元,与2012年的133亿美元相比,增长8%。2013年中国区商务智能和分析软件总营收达到11亿7本580万老大,较2012年提高13.5%。2014年吧,商务智能进入了一个基础性变革阶段,根据Gartner
2015年BI魔力象限研究告诉显示,商业智能解析市场刚刚处在全面过渡时期。大多数商店都于甄选新一代数据挖掘工具或交互式分析平台。尽管市场小幅减缓,但是多年来公司需一直维持稳定。

36、python_进阶强化
37、机器上启蒙
38、Python高效编程技巧实战
39、Python操作三可怜主流数据库
40、python分布式爬虫打造搜索引擎
41、Python
Flask 构建微电影视频网站
42、Vue+Django REST framework
打造清新电商项目
43、强力Django+杀手级Xadmin打造上线标准的在线教育平台
44、Python3.6
强力Django+杀手级Xadmin打造上线标准的在线教育平台
45、Python3
全网最热之Python3顺应帮派+进阶 比自学更快上手实际开发

   
目前中国BI市场仍存在重重勿明朗的要素,技术界也起那么些混沌的处在,细分市场之发展趋势也设有非常可怜的差别,随着大数量、移动等应用之推广,以及海量的数目还加快了BI的变革。因此,企业以选BI产品的当儿要梳理出鲜明的笔触,找到满足需求的适宜产品。为这,e-works本方成立、中立、公正的格,发布商业智能(BI)选型手册,分析BI软件选型的中心及步骤,介绍主流BI软件之主干力量与活特点,为大企业开展BI软件选型提供指南。

46、玩转算法
47、算法和数据结构
48、玩转算法面试 leetcode
49、看得见的算法 7单经典应用诠释算法精髓
50、互联网架构原版
51、Sass
基础教程

2、商业智能(BI)概述

前端开发:

    2.1  BI的内涵

52、webapp书城付出
53、组件方式支付 Web App全站
54、Web
App用组件方式开都站

   
来自维基百科的解说是:“商业智能,又如商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、在线分析技术、数据挖掘与数目表现技术进行数据解析为实现商业价值。”
BI并无是近些年才有新兴名词,早于1996年Gartner
Group的霍华德·雷斯内尔(Howard
Dresner)就曾经提出,并定义其为同类由数据仓库(或数会)、查询表、数据解析、数据挖掘、数据备份和回复等片组成的、以帮忙公司决策为目的技术和用。

55、vue2.0智能社
56、vue.js零基础
57、全网稀缺Vue 2.0高档实战
独立开发专属音乐WebAPP
58、Vue、Node、MongoDB高级技术栈全覆盖
59、vue2.0带动您抱门Vue 2.0暨案例开发
60、Vue2.0+Node.js+MongoDB 打造商城系统
61、Vue.js高仿饿了么外卖App 前端框架Vue.js
1.0升迁2.0
62、Vue+Django REST framework
打造清新电商项目

   
在打听概念的而务必正确理解商业智能的内涵,e-works认为,BI的内蕴在于回顾过去、总结现在以及展望未来。即首先使报企业管理者已经发生了啊业务?结果如何?其次会报告管理者发生这些结果的实际由是什么,该应用何种政策解决?再则是语管理者企业当可预见的前见面发生什么?于此同时还能够实时的喻管理者企业正发什么事情,完成的速度情况怎样,是否实现了既定目标,是否要立即调动政策?只有明确了这些问题才能够从根本上理解BI。

63、node.JS
线上服务器部署
64、Node.js微信公众号开
65、NodeJs实战+mongodb+聊天系统
66、全栈最后一公里 – Nodejs
项目之丝及服务器部署和宣布

    2.2  BI的价值

67、React框架课程套装
68、贯穿全栈React Native开发App
69、React.js大众点评案例完整版本
70、React
Native开发过平台Github App
71、React
Native开发App狗狗说
72、React
native 快速开发App
73、React.js入门与实战
开发适配PC端及运动端新闻头长条平台

   
经过多年信息化的推,企业内部积累了各种源不同业务部门的多寡。这些混乱的数据给企业带动了那个非常的麻烦:

74、ionic2飞速上手的跨平台App开发
75、Angular单页应用 仿拉钩
76、AngularJS全栈开发知乎
77、Angular
打造企业级协作平台  288
78、Angular
4.0由入门到实战 打造股票管理网站  199

  •     企业数爆发式井喷,数据存储的硬件成本导致IT负累;
  •     数据存储在不同的下系统中,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了数据获得、管理、分析的难度;
  •     企业数列复杂多样,多吧无结构化数据,管理及挖掘的难度大;
  •     传统老旧的多少见形式无法适应现代化企业管理要求;
  •     企业战略调整缺乏有力的数支撑。

79、前端小白入门课程
80、前端
所向披靡的响应式开发
81、响应式开发同招给强
82、前端跳槽面试必备技巧
83、JavaScript面试技巧全套
84、ES6碎基础教学解析彩票品类
85、手把手从0打往企业级电商平台
86、腾讯大牛教而web前后端漏洞分析以及防卫
87、对连接真实数据
从0开发前后端分离企业级及丝项目
88、Javascript 让您页面速度出乎意料起来 –
Web前端性能优化

   
尽管不断增多的数额被公司之田间管理造成了非聊的困扰,然而最基本之题材虽然是介于这些复杂的数量还不还能够称之为信息,不可知啊铺面所用。身处激烈竞争环境之局面对海量的数码和日益增多的数额管理资产,更要能够发现数目的商业价值。BI软件的价在于其经过技术手段从店相继应用系统的乱七八糟数据中领到出有因此之数目并展开科学的理,以保证数据的正确和一致性,并跟过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load),的历程,合并到一个单位数据会或商店之数据仓库中,在这个基础及以恰当的BI工具,
针对不同需要开展多维数据解析与发掘,并透过可视化手段将结果定期或履展示受有关人员,最终为公司决策提供支撑,达到辅助企业盈利增利、规避风险、提升效果以及竞争力的目的。

挪端支付:

  2.3  BI的关键技术及效果

89、贯穿全栈React Native开发App
90、React
Native开发过平台Github App
91、React
native 快速支付轻量级App

    BI关键技术

92、零基础入门安卓和界面
93、基于okhttp 3 的 Android
网络层架构设计实战
94、带领新手快速开发Android App完整版本
95、Kotlin系统入门与进阶
96、Android自动化测试-java篇
97、Android专项测试-Python篇
98、Android通用框架设计与整电商APP开发
99、Android应用发展趋势必备武器
热修复与插件化
100、Android常用框架教程Retrofit2 OKhttp3 Dagger2
RxJava2

   
商业智能的关键技术主要不外乎:数据仓库(数据会)、数据挖掘、ETL(数据的取、转换与加载)、联机分析处理
(OLAP)、数据可视化技术相当。

数据库:

  •     数据仓库(数据会)

103、MySQL性能管理及架构设计
104、打造扛得下马的MySQL数据库架构
105、Redis从入门到高可用,分布式实践
106、高性能MySql 可扩大MySQL数据库设计及架构优化
电商项目

    数据仓库(Data Warehouse)之父比尔·恩门(Bill
Inmon)在1991年问世的“Building the Data
Warehouse”(《建立数据仓库》)一开被所提出的概念:“数据仓库(Data
Warehouse)是一个面向主题的(Subject
Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定之(Non-Volatile)、反映历史变动(Time
Variant)的数码集合,用于支持管理决策(Decision Making
Support)。”数据仓库技术是为着使得之用数据并及联合的环境被为提供决策型数据看,因此在BI的推行进程中,大量源于商家各种管理网的数要募及整治,需要数仓库技术的支持。

Linux:

   
面向主题。数据仓库中之多少是以一定的主题或者说决策支持之需求点进行集团的,一个主题通常和大多单操作型信息体系有关;

107、快速达标手Linux 玩转典型以
108、Nginx
企业级刚需Nginx入门

   
数据并。数据仓库的多寡有来源于分散的操作型数据,将所欲数从原的数量被抽取出来,进行加工及合,统一和综合之后入数据仓库;

人造智能/大数量:

   
相对平稳。数据仓库是不足更新的还仍日而别的,稳定的数量为仅念格式保存,且非遵循时间变更。

109、深度上
110、机器上
111、10时入门大数量
112、Hadoop大数额零基础实战培训科目唯一高清完版本第一季

  •     数据挖掘

详情请 咨询  QQ    759104513

   
数据挖掘是赖自数据库的豁达数额遭到宣告出含有的、先前不解之并出黑价值之音讯的经过。作为同栽核定支持过程,它根本依据人工智能、机器上、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析公司的数额,做出归纳性的演绎,从中挖掘出地下的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决定。

  •     ETL

   
透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load)即ETL。作为BI/DW(Business
Intelligence)的为主与灵魂,能够依照统一的规则集成并加强数据的价,是负担好多少从数据源向目标数据仓库转化的进程,是实践数据仓库的首要步骤,用户从数据源抽取产生所急需的多少,经过数清洗,最终以事先定义好之数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中失去。在合作社履行BI的经过被,ETL面临的不过深挑战是接收数据时其源数据的异构性和小质量。

  •     联机分析处理 (OLAP)

   
联机分析处理(OLAP)系统是数据仓库系统最根本的用,专门设计用来支持复杂的辨析操作,侧重针对决策人员和高层管理人员的核定支持,可以因分析人员之求速、灵活地进行非常数据量的繁杂查询处理,并且为同栽直观而易懂的款型将查询结果提供被决策人员,以便他们规范掌握公司(公司)的经纪现象,了解对象的急需,制定对的方案。

  •     数据可视化技术

   
数据可视化主要旨在借助图形化手段,清晰有效地传达与联络信息。其中心思维是拿数据库被列一个数码项作为单个图元元素表示,大量底数额集构成数据图像,同时以数据的一一属性值以多维数据的款型表示,可以于不同之维度观察数,从而对数码进行再深入之观测与剖析。在实际上的商业智能应用中不时坐图表、图像、虚拟现实等易为人们所识别的措施展现原有数据中的复杂关系、潜在信息以及发展趋势,以便更好地动所控的信息资源。数据可视化的家伙要是回报表类(如JReport,Excel,水晶报表等)和BI分析工具(如BO,BIEE等)。

    BI功能

   
BI软件之极致要命职能就是是经对数码的辨析也决策支持提供援助。Ganter曾经定义过BI应用的20个功能点,包含BI架构、元数据管理、基层Web服务、开发环境、可视化开发条件、数据迁移、业务规则、协同工作流、报表、仪表盘、查询发布、实时或因时间的数目获得、高级分析以及多少挖掘等。经过综合的分析e-works总结道一个名列前茅的BI产品应有具备的法力点要包括以下几个点:

  •     数据管理

   
能起不同的异构系统面临赢得有价之数码,并会轻松实现数量的查询、归集和出口,实现对合作社数目的科学管理。

  •     数据解析

   
充分利用OLAP,Legacy等数码解析技术实现对数据价值的呈现,为商家决策提供数据支撑。

  •     集成与支出

   
系统于具有一流架构的底蕴及,具有灵活的系统开发和合并性能。在搭、元数据管理、数据迁移、规则流程等都能拓展个性化的开支,并能兑现与其它力量的全速集成。

  •     可视化的多寡展示

   
系统具有报表、仪表盘、实时数据展示等可视化功能,并冲个性化需要提升可视化展示的客户体验。

  •     其他个性化功能点

    针对不同商家不同的工作决策需要开发出的一些个性化功能点。

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祈求1 典型BI系统架构

    BI与BA、绩效管理

    业务分析≠商业智能,BA(Business
Analysis)即工作分析,核心功能是扶持公司了解现状并能预测未来。

    企业绩效管理(EPM,Enterprise Performance
Management)主要对同一的、可辨识的KPI(关键绩效指标),对作业绩效进行衡量和分析,以支持工作绩效的解析以及治本,以业务流程改进为主导,指导用户完善决策过程,使战略实施更加实用。EPM主要是连连战略暨计划暨执行之历程,监控财务与营业结果以及对象的异样并提供分析,驱动公司限制的绩效改善。BI则是贯彻监控、发现、集成、分析、计算、报表、指导、模型、可视化、预测、预警、驱动行动等。因此,可以理解为BI是EPM的剖析平台,两者在应用领域、功能分、系统组织上都有明确的差距。

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贪图2  BI与BA、绩效管理
 

3、商业智能(BI)技术发展趋势

    3.1 移动BI

    移动BI(Mobile Business Intelligence)
是因经采取移动终端配备,使得用户能够随时随地获取所需要的事务数据以及分析展现,完成独立的分析和决策用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着移动应用之推广,企业对此管理软件可“移动”的需要增强快速,用户逐年希望经过智能手机等走设备交给数据,并拿走分析报告,实现无处不在、无时莫在的实时动态管理,这将被传统BI带来巨大的飞。尽管BI厂商对于移动BI的呈现形式等地方技术还不够成熟,但是移动BI是不足回避的发展趋势。

    3.2云计算BI

   
云计算近年来可谓风生水起,但BI领域也鲜有见到云的划痕,原因是大抵面的。但是现年几良主流厂商都于云BI上有了或大或小的大方向,这为充分说明BI市场都起来接纳云,其中很怪片段因在经长期探索,BI市场早已死成熟,BI作为基础运用都高达了临界点。云功能的强大、部署的简便,必将带来为出口也根基的商业智能在线服务成为新的商业智能部署之主流方向。

    3.3而视化数据和自助式BI

   
早以2013年可视化BI就都初现端倪,BI巨头们对市场的转移始谋求新的门道建立更敏捷的事务分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供越来越和谐之多少见形式以及优化的客户体验。对于市场用户而言单一而死的数量显示形式曾休可知满足该要求。

   
传统BI专注于由数据仓库和其他的数据库中将数据易成为信息,再以信息转换成智能,在力量上翻来覆去无法满足市场客户某些特殊或者说个性化的需要,因此自助式BI的服务概念出现,所谓自助其实是允许用户自动创建于定义之数查询办法,创建方式简单无需考虑数据库等要素。可视化的数码解析手段及自助式BI都是优化客户体验、实现客户个性化需求的,将凡未来一段时间的长,值得期待。

    3.4社交化BI

   
社交的热还于持续的升温,也已经改成软件营销之机要阵地。社交化BI将店铺数量、社交化网络和搭档、社交媒体的督察以及舆论分析结合在一个运用被,让传统的BI具有了一发友好的界面,商业智能的工具还具有创新性。尽管该技术及连从未重点的改制,其价呢尚无到手企业绝对的确认,但得确信的是这种新的商业智能模式将搭档能力带入核心体验中,呈现出了BI更多元化的开拓进取空间。纵观目前市面现状,总体来说社交化BI仍处一个探索期,但前景不容忽视。

    3.5 大数量融合

   
在多少爆炸的期,将数据转发为资源是商店梦寐以求的,大数量可以说凡是真的含义及之拿消息转化为了资源。大数据时下之商业智能开始融合大数量的利用,大量底BI厂商开始于那数据解析的产品受到益对好数据处理技术(如Hadoop)的支持或内嵌基于对老数量处理技术之辨析效益。

    3.6数就是服务

    SaaS
BI可以清楚呢数就服务,这种新兴之BI实现方式逐渐被用户所受。SaaS
BI成为热点十分挺一些由在于目前风BI的工具价格不菲,建设之过程也针锋相对复杂,中小企业特别是小企业往往就在需求吗怕。反之,SaaS租用模式有的低费用大功能的风味正好可以弥补这些条件的供不应求,因此收获众多小企业的珍惜。但是SaaS
BI的模式并无熟,真正开始用的店并无多,受各国方面因素影响短日内客户多匪见面时有发生最死之增长,但是这种颠覆性模式的价值是客观存在的,未来之发展前景看好。

    3.7 信息并

   
就商业智能的发展趋势而言,经过和各种技术、应用的休戚与共后,逐步演变为同一种企业级、跨机构的功底信息体系,可以合企业相继位置,可以统一企业各信息体系及信息资源,真正贯彻超过平台,从而实现信息之大集成。未来,商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是其它系统实现并,系统里面的结构化数据能透过BI的田间管理平台相互调用、可视化,全面提供决策支持、知识挖掘、商业智能等整体服务,实现公司数字化、知识化、虚拟化,全面升级企业之裁决能力及市场竞争力。

4、商业智能(BI)市场概览

   
随着BI市场的逐级成熟,很多厂商还活跃在商业智能领域。表1吧眼前市场高达之BI厂商列表(部分)。

   
表详情(略),查看完版本选型报告要以填充问卷后获取http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

5、商业智能(BI)系统选型要点及步骤

    5.1 BI软件的选型要点

   
随着公司信息化运用之不断深入,越来越多的铺面面临深化应用之题材。信息化对决策的支持、对于市场前沿的洞察力成为了初的掘金地。市场达成的BI产品鱼龙混杂,企业于增选时往往容易受到宣传的误导,作为店铺以甄选BI产品之时刻理应从店系统要求、产品性价比、产品效果、把握如下要点,以资鉴别。

    端详(略),查看完版本选型报告呼吁以填写问卷后得到http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

 

    5.2 BI软件选型步骤

 

   
在整体了解了BI系统选型的要点之后,e-works建议企业选型步骤可参照以下流程进行:

 

    组建BI项目工作组织

 

    明确公司需求,制定详尽的花色对象

 

    分析梳理中数据,确保数据质量

 

    了解市场BI新技巧和主流产品信息

 

    确定需要匹配的成品范围并起接触

 

    目标BI产品,进行考察与评估

 

    确定目标BI产品并上商务谈判环节

 

   
详情(略),查看完版本选型报告要以填充问卷后收获http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

 

6、主流厂商

 

    6.1  SAP

 

   
SAP公司建立被1972年,总部位于德国沃尔多夫市,是天底下最为酷之铺管理暨协同化商务解决方案供应商、全球第三老大独立软件供应商。目前,全球有120差不多个邦之逾
263,000贱用户正在运转在 69,700大多套SAP软件。财富
500大80%之上之公司还在打SAP的军事管制方案中低收入。SAP在全球50基本上个国有分支机构,并在多贱证券交易所上市,包括法兰克福和纽约证交所。1995年于京正规建立SAP中国公司,并陆续建立了上海、广州、大连分公司。

 

    核心产品

 

    SAP Lumira  

 

    SAP
Lumira提供了拖放式界面及感人的可视化效果,无需编写任何脚本即可快速分析数据,以很快取得洞察,提高工作灵活性。借助该软件,企业业务用户以能为可再的自助方式访、转换与可视化数据。

 

    SAP BusinessObjects Analysis

 

    借助 SAP 的多维数据解析软件,业务分析师可以于习的 Microsoft Office
环境面临重复透彻地发掘工作数据。即使没有 IT
人员之支援,他们吗能够轻松地过滤与操作数据,掌握发展趋势及特别,并分享其发现。

 

    产品性状

 

    SAP Lumira

 

   
以可另行的自助方式,更快得到洞察;通过统观全局与深入开掘详细信息,全面掌握业务状况;为复杂性的事情问题就经常供基于真相的解答,显著加快决策流程;在无增
IT 部门工作量的状态下,提高自助服务数量的使用率;借助 SAP
HANA,实时可视化海量数据。

 

    SAP BusinessObjects Analysis

 

    对大型数据集进行分析,获得深入之工作洞察;在 Excel
中发觉、比较和预测工作让因素;借助嵌入式商务分析,在实时的 PowerPoint
演示稿中同公的集团分享彼此的要紧发现;借助内容复用和实时查询响应等措施,显著提高效率;借助内存加速,提高多少解析效率。

 

    典型客户及案例

 

    典型客户:摩森康胜啤酒酿造公司 (Molson Coors)

 

   
典型案例:http://go.sap.com/china/solution/platform-technology/business-intelligence.html

    6.2  IBM

    IBM
是全世界信息产业领导企业,为中国客户提供领先的之硬件、软件、企业咨询与技能劳务,助力中国各级行业不断更新转型。在过去的
100年,世界经济持续发展,现代正确日新月异,IBM
始终为超前的技术,出色之管住和独创的出品负责人在消息产业之前进,保证了世道范围外几乎有行业用户指向信息处理的百分之百需求。IBM
在新中国底升华之同由开始为 1979年。作为环球信息产业的首脑企业,IBM
在神州革新开放之各个一个等级还盖前瞻的思、创新之技术、深刻的商业理解以及高风亮节的劳务积极性地支撑了华各行各业的高效成长。

    核心产品

    IBM Cognos 商业智能(Business Intelligence)

    产品特征

    IBM Cognos Business
Insight通过提供规划、场景建模、实时督查以及展望分析等功效扩展了风的商业智能。利用就等同休给限制的商业智能工作空间,人们得以随心所欲思想,随处办公(在办公室里、在半路中,甚至在脱机状态下)。业务用户可透过她修改、搜索以及烧结有和业务有关的信息。它是一个创新型商业智能工作空间,它使业务用户会于随机时间段访问几乎有项目的数据。它若用户会透过一个仪表板样式的界面来组装、个性化、分析信息,并同信息进行互。

    典型客户及案例

    典型客户:李宁、雅戈尔

   
典型案例:http://www-01.ibm.com/software/cn/data/youngor/video_popup.html

    6.3  Microsoft

    核心产品

    SQL Server

    产品特性

    SQL Server可以行使大性能的 in-memory 技术跨
OLTP、数据仓库、商业智能和分析工作负荷构建关键任务应用程序和特别数量解决方案,而不管需购买昂贵之外接程序要高端装备。利用
in-memory 技术,数据服务公司得以实时访问产品数据。

    典型客户和案例

    典型客户: AMD、艾美特、Giordano、Mitsubishi Caterpillar Forklift
Europe(MCFE)、中国石油

   
典型案例: http://www.microsoft.com/china/casestudies/results.aspx?CompanyName=BI

    6.4  Microstrategy

    6.5  上海也策软件科技有限公司

    6.6  文雅科信息技术(上海)有限公司

    6.7  北京天之华软件系统技能有限责任公司

    6.8  上海河狸信息科技有限公司

    6.9  上海威数软件有限公司

    6.10 蓝科财务咨询(上海)有限公司

    6.11广州思迈特软件有限公司

    6.12 珠海奥威软件科技有限公司

   
其他厂商详情(略),查看完版本选型报告要于填充问卷后取http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

    表2企业基本资料(部分)

    表3 产品基本资料(部分)

    表4报价、收费与劳务模式

   
详情(略),查看完版本选型报告要于填充问卷后收获http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html