<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>商业智能之路 &#187; 商业智能</title>
	<atom:link href="http://www.bi-professional.com/category/business-intelligence/feed" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>http://www.bi-professional.com</link>
	<description>商业智能软件、应用、技术、市场与趋势研究博客</description>
	<lastBuildDate>Wed, 29 Jun 2011 07:38:30 +0000</lastBuildDate>
	<language>en</language>
	<sy:updatePeriod>hourly</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>1</sy:updateFrequency>
	<generator>http://wordpress.org/?v=3.3.1</generator>
		<item>
		<title>商业智能的夸大宣传周期模型</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/641.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/641.html#comments</comments>
		<pubDate>Wed, 29 Jun 2011 03:43:38 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[商业智能]]></category>
		<category><![CDATA[现状及趋势]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/?p=641</guid>
		<description><![CDATA[转：每一项技术从出现到成熟的整个过程都将沿着图中的曲线前进，而且典型地，都将被划分为五个阶段： （1）技术显现：一门技术被发明或定义之后，开始进入公众的视野。 （2）不断膨胀的期望期：由于该项技术的划时代突破，使人们对这项技术有着无比美好的想象和期望，这一阶段类似“网络的泡沫器”。 （3）希望破灭之后的醒悟期：由于每项技术都不是万能的，真正获得使用仍然需要务实的加以应用研究，此时人们发现这项技术似乎并没有期望中那么有用，这一阶段类似“网络的泡沫破灭”。 （4）豁然开朗的应用发展期：经过了一个阶段的开发和研究，该项技术终于走上了良性发展的轨道，越来越多的人接受并使用了该项技术。 （5）大量的工业化生产期：该项技术成为业界主流，大量应用出现在具体环境中。 &#160; Related posts: 从IBM收购SPSS，看商业智能领域分析型应用的回归]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/641.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>国内市场商业智能软件厂商10年浮沉录(2001~2011)</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/614.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/614.html#comments</comments>
		<pubDate>Tue, 18 Jan 2011 16:03:48 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[商业智能]]></category>
		<category><![CDATA[现状及趋势]]></category>
		<category><![CDATA[市场规模]]></category>
		<category><![CDATA[市场趋势]]></category>
		<category><![CDATA[软件厂商]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/614.html</guid>
		<description><![CDATA[2001年，国外BI厂商陆续进入国内市场，国内一两家软件厂商开始自主开发； 2003年，国外BI厂商大举入侵，国内厂商亦如雨后春笋，真真假假都开始了； 2005年，看到了收购的影子 2007年，经济危机……或许创业伊始的小公司困难的日子开始了，收购亦开始了； 2008年，厂商数量锐减：大规模收购爆发了，一部分被收购，一部分放弃自我帮大厂商实施去了，一部分转行，还有一部分反正没动静了； 2011年，持续大浪淘沙中，在国内商业智能市场中，几家国外大厂商为主，国内两三年家独立厂商努力坚持着。 而与此同时，商业智能市场规模，一路上扬到50亿元人民币，趋势有所减缓，但仍然持续上升着。别看钱多，别看参合者多，参与者苦在其中——创业碰到了资本，无力抵挡；苦力服务于大鳄，九牛拔到了一毛，血汗钱矣。 附1：不被并购 是祸是福 有分析师认为，商业智能领域并购的加剧，对独立BI厂商而言，短期内或许是好事。计世资讯副总经理、资深分析师曹开彬认为，独立的软件厂商在合作伙伴，比如数据库、应用软件等方面可以有更多选择。有国外分析师认为，在2008年，Business Objects、Cognos和 Hyperion将会专注于技术(文化)的挑战，将一系列复杂的预置型套件集成到更复杂的SAP、IBM和Oracle 的基础产品上，而不是侧重于创新。这些被收购的公司新的BI或许将定义为“臃肿的集成”。 但有分析师认为，长期来看，独立的BI厂商将面临着压力，随着整合的完成，软件业趋向于提供“端到端的解决方案”，而且在系统的整合方面，IBM、甲骨文自身的BI软件跟自己的数据库、中间件等软件会比跟别的厂商融合得更好，而且在向用户推介时，不排除捆绑销售的可能。 源文档 &#60;http://www2.ccw.com.cn/weekly/news/htm2008/20080125_374645.shtml&#62; 附2：商业智能国际收购案 Business Intelligence market consolidation Year Company acquired OLAP product(s) Price Acquirer 1994 Pilot LightShip ~$28m Dun &#38; Bradstreet 1994 Info-Innov Media Speedware 1995 IOC Track DecisionWorks 1995 IRI Software Express $100m Oracle 1995 Soft Systems Data-Vision $5.2m IQ [...]]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/614.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>增量数据抽取的策略及方法介绍</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/584.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/584.html#comments</comments>
		<pubDate>Sat, 06 Feb 2010 06:31:00 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[商业智能]]></category>
		<category><![CDATA[数据仓库]]></category>
		<category><![CDATA[ETL]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/584.html</guid>
		<description><![CDATA[增量数据抽取是指在进行ETL操作时，只抽取源数据中发生改变的地方，没有发生变化的以抽取数据不进行重复的抽取，增量抽取与完全抽取及更新相对。 1、增量抽取特点 1.只抽取发生变化的地方； 2.相对于完全抽取更快捷，处理量减少； 3.采用增量抽取需要在与数据装载时的更新策略相对应； 当源系统数据量浩大，或需要在相对实时的情况下装载业务系统的数据时，完全抽取几乎不太可能，此时应该考虑合理的增量抽取策略。 2、增量抽取策略 增量抽取的策略在Bill Inmon的经典著作《Building the Data Warehouse》里已有所提及，主要包括以下方法： 时间戳：扫描数据记录的更改时间戳，比较时间戳以确定被更新的数据； 增量文件：扫描应用程序在更改数据时所纪录的数据变化增量文件，增量文件仅仅数据所发生的变化； 审计文件和日志文件：审计文件和日志文件本质上和增量文件一样，审计文件和日志文件的目的是为了实现恢复机制，因此它们记载了各种操作的影响； 修改应用程序代码：修改应用代码以产生时间戳、增量文件、日志等信息，或直接推送更新内容，达到增量更新目标数据的目的； 快照比较：在每次抽取前首先对源数据做快照，并将该快照与上次抽取时建立快照相互比较，以确定源数据所作的更改，并抽取相应更改内容；一般需要逐表逐记录进行比较。 3、增量抽取方法 1）时间戳及增量文件 在处理增量抽取时，时间戳法和增量文件法是相对简单高效的方法，如果源系统的数据记录中已经提供了这些特征数据，则应优先采用相应增量抽取策略。 2）触发器 当源系统的数据是基于数据库存储时，可在源数据库管理系统中设置触发器侦听源数据的增删改事件以监控数据的增量变化，并进一步采取措施将增量变化反映到目标数据中。 具体措施有： A. 使用配套DTS工具直接捕获数据变化事件并实时刷新目标数据； B. 与时间戳法或增量文件法结合，在数据变化事件处理逻辑中设置时间戳或产生增量记录； C. 在捕获到数据变化时间时将增量数据追加到stage table中； 设置触发器的方法逻辑复杂并且会影响源数据库系统的效率。 3）HASH法 快照比较法的改进版本。 在每次抽取时，针对需要侦测变化的内容在Stage区或目标区做快照，快照的方式不是简单的保留快照期的数据记录，而是将其分组（比如按表分组），对每一组数据只记录改组中每一条记录的所有列组合的Hash值；下次快照时，提取源数据，计算各组Hash值，并根据键值与对应Hash值比较，如果不相等则对应记录的某列数据发生了变化。 采用适当的编码方式，hash值中还可以记录较为详细的信息，比如各记录的列及数据变化的操作类型（增、改等）。对于删除的处理则依赖于键值。 4）源数据库系统增量机制CDC（change data capture） A.SQLServer 为了克服使用时间戳及触发器的弊端，SQLServer2008中提供了更改跟踪与变更数据捕获两种跟踪数据变化的方法，这两种方法都是基于日志文件的增量策略。 其中，变更数据捕获通过获取进行 DML 更改的方面和更改的实际数据，记录历史更改信息；而更改跟踪则只是捕获更改了表行这一事实，但不捕获更改的数据。 详细信息可进一步参考如下资源： http://msdn.microsoft.com/en-us/library/bb933994.aspx http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/cc280519.aspx http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/bb895315.aspx http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/bb933994.aspx http://blog.csdn.net/zjcxc/archive/2009/03/10/3975644.aspx http://blog.csdn.net/zjcxc/archive/2009/02/23/3924959.aspx B. Oracle 1)&#160; 物化日志结合物化视图的方法（Materialized） 在源系统中建立物化日志记录增删改等数据变更操作；在目标系统中建立物化视图将物化日志转变为变更数据。 [...]]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/584.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>1</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>数据仓库实施方法论介绍</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/581.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/581.html#comments</comments>
		<pubDate>Thu, 28 Jan 2010 05:47:12 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[商业智能]]></category>
		<category><![CDATA[数据仓库]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/581.html</guid>
		<description><![CDATA[There are several ways to build a data warehouse, among which the most famous two are Top-down approach and Bottom-up approach. Besides these industrial approaches, approaches most frequently used by unprofessional DW builders are building firstly Data marts then DW from reporting needs, building DW by simply copying of transactional databases, and there are some other methods they can find when meeting the urgent schedule of the project.]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/581.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>商业智能之路域名更改说明</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/574.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/574.html#comments</comments>
		<pubDate>Wed, 27 Jan 2010 05:07:27 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[商业智能]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/574.html</guid>
		<description><![CDATA[因BeiAn的原因，商业智能之路博客的地址更改为http://www.bi-professional.com,希望以后不再麻烦。 欢迎申请@bi-professional.com邮件帐户：注册入口（由微软live.com邮件服务器承载） Related posts: 关于]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/574.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>金融行业资料共享</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/565.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/565.html#comments</comments>
		<pubDate>Fri, 08 Jan 2010 06:02:09 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[行业应用]]></category>
		<category><![CDATA[金融]]></category>
		<category><![CDATA[风险管理]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/565.html</guid>
		<description><![CDATA[最近一直忙于汽车金融项目，顾不得写日志。在SkyDriver里面共享了一些金融行业的业务资料，包含汽车金融业务、内部控制、风险管理、绩效管理、信贷业务、信用管理等方面（均来自网络收集，和所服务的客户信息无任何关联）。 Related posts: BI/DW文档]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/565.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>从IBM收购SPSS，看商业智能领域分析型应用的回归</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/548.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/548.html#comments</comments>
		<pubDate>Fri, 07 Aug 2009 14:57:59 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[商业智能]]></category>
		<category><![CDATA[数据挖掘]]></category>
		<category><![CDATA[现状及趋势]]></category>
		<category><![CDATA[发展趋势]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/548.html</guid>
		<description><![CDATA[近期IBM收购SPSS被炒得纷纷扬扬，让我想到了2000年左右商业智能在国内刚刚开始不久的情景。那时，BI的理念在国内还没有普遍被了解，国外BI厂商尚未大举引入国内，主要的市场参与者是几家国内公司，都做得很辛苦。即使在那种恶劣情况下，只要参合BI的，无不宣扬自己产品体系里具有成熟、强大的数据挖掘功能；甚至在参加稍后同样火热的另一个概念——CRM的研讨会时，发现数据挖掘在这里也被一样标榜，号称“分析型CRM”。这一切都源自对国外“DW-OLAP-DM”传统BI体系的囫囵吞枣式的引进。]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/548.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>1</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>协同决策系统：商业智能+社交软件</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/542.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/542.html#comments</comments>
		<pubDate>Mon, 03 Aug 2009 09:29:38 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[商业智能]]></category>
		<category><![CDATA[现状及趋势]]></category>
		<category><![CDATA[Web2.0]]></category>
		<category><![CDATA[发展趋势]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/542.html</guid>
		<description><![CDATA[一份来自Garnter的报告指出，商业智能与社交软件的结合将催生新的决策支持系统——协同决策系统。商业智能与社交软件结合的优势在于有机的组合了来自商业智能系统的信息和来自社交软件所收集的协作输入信息，以支持用户获得高质量的决策。]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/542.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>共享一些SAP R/3开发接口资料</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/538.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/538.html#comments</comments>
		<pubDate>Tue, 28 Jul 2009 07:35:33 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[行业应用]]></category>
		<category><![CDATA[ERP]]></category>
		<category><![CDATA[产品文档]]></category>
		<category><![CDATA[供应链分析]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/538.html</guid>
		<description><![CDATA[收集了一些SAP的开发接口资料，主要是针对SAP R/3，JCo/BAPI方面等。]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/538.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>银行卡、信用卡分析维度模型</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/528.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/528.html#comments</comments>
		<pubDate>Sun, 19 Jul 2009 18:12:42 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[商业智能]]></category>
		<category><![CDATA[维度建模]]></category>
		<category><![CDATA[行业应用]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/528.html</guid>
		<description><![CDATA[依据搜集整理的银行卡及信用卡分析的相关需求、案例及经验，对银行卡分析的常用维度进行了整理，主要包括客户资料（用来刻画客户个体特征的资料）、帐户资料（与客户相关的帐户，即客户所消费的的服务的静态特征）及交易资料（客户与银行之间发生的交互信息）几个部分。]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/528.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>中国式的报表与商业智能？</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/510.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/510.html#comments</comments>
		<pubDate>Sat, 04 Jul 2009 09:45:29 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[商业智能]]></category>
		<category><![CDATA[现状及趋势]]></category>
		<category><![CDATA[产品规划]]></category>
		<category><![CDATA[市场现状]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/510.html</guid>
		<description><![CDATA[曾几何时，报表左上角的小斜线早已成为判别报表制作能力的标准之一，以小斜线为代表的，则是各种格式古怪，但数据却未必复杂的所谓中国式报表。在繁杂纷呈的中国特色之下，成熟的报表软件纷纷落马，几十种国产报表工具陆续从小作坊中出现，其成功者已经大行其道，直至今天仍然有人打算陆续炮制，增加这个数量。我一直在想，报表需要的到底是什么？是哪些勾勒的线线框框，还是需要呈现的数据？]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/510.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>合并报表软件系统能力评估表(草案)</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/502.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/502.html#comments</comments>
		<pubDate>Thu, 02 Jul 2009 05:09:07 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[商业智能]]></category>
		<category><![CDATA[行业应用]]></category>
		<category><![CDATA[财务分析]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/502.html</guid>
		<description><![CDATA[近期要考察一下市面上的合并报表软件/系统对集团财务管理及分析项目需求的满足情况，因本人不是财会人员，所以从软件系统的角度分门别类的对合并报表项目的需求归纳，形成合并报表软件评估比较的检查点。本图是初步形成的合并报表软件能力评估表草稿。 合并报表能力评估表 1 适用环境 1.1 支持的行业类型 1.1.1 单一行业 1.1.2 跨行业经营 1.2 支持的资本策略 1.2.1 蚕食性收购 1.2.2 增资减资 1.2.3 撤资 1.2.4 成本法、权益法转换 1.3 支持的核算法则 1.3.1 成本法核算 1.3.2 权益法核算 1.4 支持的合并规则 1.4.1 法定合并 1.4.1.1 国际 1.4.1.1.1 美国 GAAP（公认会计准则） 1.4.1.1.2 IFRS（国际财务报告准则） 1.4.1.1.3 萨克斯法案等其他要求 1.4.1.2 国内旧 1.4.1.3 国内新 1.4.2 面向内部管理的报表汇总与合并 1.5 支持的合并范围 1.5.1 常见形式 1.5.1.1 行业 1.5.1.2 地域 1.5.1.3 产品 [...]]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/502.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>智能财务分析-（5）财务评价指标体系</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/460.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/460.html#comments</comments>
		<pubDate>Mon, 29 Jun 2009 04:12:00 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[商业智能]]></category>
		<category><![CDATA[行业应用]]></category>
		<category><![CDATA[KPI]]></category>
		<category><![CDATA[财务分析]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/460.html</guid>
		<description><![CDATA[《智能财务分析-（5）财务评价指标体系》，来源于网络收集。这是按照不同的划分方式分类的财务指标KPI体系。
财务评价指标体系可分为收益比率、资本结构比率、流动比率、周转比率和社会贡献积累比率等五类]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/460.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>最近几年商业智能软件产品的若干新特点（一）</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/390.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/390.html#comments</comments>
		<pubDate>Fri, 19 Jun 2009 17:18:55 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[商业智能]]></category>
		<category><![CDATA[现状及趋势]]></category>
		<category><![CDATA[发展趋势]]></category>
		<category><![CDATA[市场现状]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/390.html</guid>
		<description><![CDATA[传统的DW/OLAP模式（数据抽取ETL->数据仓库DW->维度建模->在线分析处理OLAP->前端展示）或DB/Report（数据库->SQL或宜用的SQL设计器->报表）模式的所谓的商业智能，在处理业务决策支持的过程中，已经分别显得过于理想化：对决策的过程的支持不仅仅限于技术的手段、传统的技术手段单调且死板，带给最终用户的价值只是在限定的查询之上的结果展示。经过十几年的发展之后，商业智能的定义逐渐泛化，越来越多的理念及技术被引入：商业智能厂商不断尝试引入新的手段，不断丰富自己的商业智能体系，以更好的支持业务分析及决策。本文将列举过去几年商业智能领域的相关产品已经出现的若干特点。]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/390.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>1</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>商业智能之内存分析(In-Memory Analytics)技术</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/382.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/382.html#comments</comments>
		<pubDate>Tue, 19 May 2009 04:05:57 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[商业智能]]></category>
		<category><![CDATA[技术与实现]]></category>
		<category><![CDATA[开发经验]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/382.html</guid>
		<description><![CDATA[传统的商业智能工具在分析时是从存储在磁盘中的数据库、数据仓库或OLAP中获取数据；而顾名思义，基于内存分析（In-Memory Analytics）技术的商业智能工具则是从内存中直接获取分析数据：数据被预先载入内存，用户在执行查询及后继分析时，均直接从内存中获取所需数据。基于内存分析（In-Memory Analytics）技术的商业智能工具极大的提高了查询及分析的执行效率，可获得良好的交互及时性，从而体现了较好的易用性。]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/382.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>[商业智能翻译小组] 数据仓库成熟度模型</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/367.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/367.html#comments</comments>
		<pubDate>Fri, 24 Apr 2009 05:13:52 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[数据仓库]]></category>
		<category><![CDATA[商业智能]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/367.html</guid>
		<description><![CDATA[作为国际上比较权威的商业智能机构TDWI提出了数据仓库成熟度模型，描述一个企业商业智能发展的阶段和特点。文中对各阶段使用的技术的优缺点进行了比较和推荐，非常有实用价值。]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/367.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>1</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>集团公司经营分析系统要求(转)-1</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/429.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/429.html#comments</comments>
		<pubDate>Mon, 20 Apr 2009 07:08:00 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[商业智能]]></category>
		<category><![CDATA[行业应用]]></category>
		<category><![CDATA[财务分析]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/429.html</guid>
		<description><![CDATA[网络收集的某集团公司商业智能项目在经营分析方面的原始需求，包括对关键绩效指标KPI分析，财务分析（资产负债分析、现金流量分析等），业务分析（产品生产、销售、库存成本分析，销售市场分析，销售成本利润分析等）。另外，还对凭证查询及具体的数据分析方法提出了要求。]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/429.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>集团财务分析系统(商业智能) 需求(转)</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/423.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/423.html#comments</comments>
		<pubDate>Fri, 27 Mar 2009 16:47:00 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[商业智能]]></category>
		<category><![CDATA[行业应用]]></category>
		<category><![CDATA[财务分析]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/423.html</guid>
		<description><![CDATA[集团财务分析系统(商业智能) 需求:预算完成情况分析、资产负债情况、损益情况、现金流量情况、综合财务指标分析、行业资产分布和盈利能力分析等]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/423.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>集团公司全面预算管理办法</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/419.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/419.html#comments</comments>
		<pubDate>Fri, 13 Mar 2009 16:03:00 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[商业智能]]></category>
		<category><![CDATA[行业应用]]></category>
		<category><![CDATA[财务分析]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/419.html</guid>
		<description><![CDATA[ 全面预算管理是指在对总公司未来经营活动预测、决策的基础上，提出总公司规避风险、实现经营奋斗目标而采取的途径、方法、措施等，并以资产、负债、所有者权益、收入、成本（费用）、利润等具体数据对未来的生产经营活动及其可能发生的收支进行全面、系统、综合反映而采用的一种管理方法。内容包括：经营预算、投资等资本性支出预算、筹资预算和财务预算。]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/419.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>商业智能到底智能在哪里？（一）讨论与交流篇（续）</title>
		<link>http://www.bi-professional.com/362.html</link>
		<comments>http://www.bi-professional.com/362.html#comments</comments>
		<pubDate>Mon, 09 Mar 2009 17:49:50 +0000</pubDate>
		<dc:creator>JBean</dc:creator>
				<category><![CDATA[商业智能]]></category>
		<category><![CDATA[现状及趋势]]></category>
		<category><![CDATA[发展趋势]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.bi-professional.com/362.html</guid>
		<description><![CDATA[商业智能到底智能在哪里？作为一个涉足这一领域多年的从业者，这几年一直在思考这个问题。本系列将仅从自己的认识，就该问题逐渐展开内容。首先，从网上发起的讨论开始，以下是本人在论坛发起的讨论主帖，主帖之后是大家的讨论观点。]]></description>
		<wfw:commentRss>http://www.bi-professional.com/362.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>1</slash:comments>
		</item>
	</channel>
</rss>

