目錄

第二部分技術部分...............................................................4

一、投標產品的品牌、型號、配置.............................................4

二、投標產品設計理念與案例.................................................7

2.1產品設計理念.......................................................7

2.2平臺質量原則.......................................................9

2.3經驗與案例........................................................10

三、技術方案、項目實施方案................................................11

3.1項目總體情況......................................................11

3.1.1項目概述....................................................11

項目理解..................................................................11

項目總體規劃原則..........................................................13

建議系統建設步驟..........................................................14

3.1.2系統主要功能................................................14

3.1.3系統支持環境................................................16

3.2產品主要模塊介紹..................................................18

3.2.1整體介紹.....................................................18

3.2.2系統管理.....................................................21

3.2.3業務模型.....................................................29

3.2.3.1業務模型設計器....................................................29

3.2.3.2數據庫連接........................................................31

3.2.3.3業務模型.........................................................32

3.2.4決策門戶.....................................................37

3.2.5報表設計器...................................................39

3.2.5.1文件夾管理........................................................40

3.2.5.2報表管理..........................................................40

3.2.5.3查詢操作流程.................................................41

3.2.5.4報表操作流程...................................52

3.2.5.5視圖操作流程.......................................................55

3.2.5.6塊操作流程.........................................................56

3.2.5.7合并維度操作流程...................................................59

3.2.5.8常用塊元素.........................................................63

3.2.5.9公式...............................................................106

第1頁

3.2.5.10函數列表....................................................112

3.2.5,10運算符...............................................................147

3.2.6CAP表單連接器..............................................149

3.2.7智能預警....................................................149

3.2.8數據接口....................................................154

3.3系統應用架構......................................................155

3.3.1系統應用架構................................................155

3.3.2業務模型設計................................................157

3.4關鍵技術...........................................................167

3.4.1數據倉庫設計原則...........................................167

3.4.2數據抽取和轉換..............................................170

3.4.3數據裝載....................................................179

3.4.4面向主題的數據組織.........................................193

3.4.5數據同步....................................................197

第三部分實施部分.............................................................200

3.1實施方案概述......................................................200

3.1.1項目合作模式................................................200

3.1.2本期實施建設目標............................................201

3.2項目實施原則......................................................201

3.2.1雙方的精誠合作原則..........................................201

3.2.2高層領導重視與全員參與原則.................................201

3.2.3緊密圍繞項目建設目標、遵循項目實施方法論原則..............202

3.2.4總體規劃、分步實施原則......................................202

3.2.5分層分類培訓，有效實現知識轉移原則.........................202

3.2.6階段里程碑驗收原則..........................................202

3.3項目實施流程.....................................................203

3.3.1項目實施周期...............................................203

3.4項目主實施計劃...................................................206

3.5項目組織模式.....................................................215

3.5.1項目組織角色................................................215

3.6項目實施團隊......................................................219

3.6.1本項目對實施團隊的要求......................................219

3.7實施質量保證......................................................220

3.7.1項目計劃機制...............................................220

3.7.2項目溝通機制...............................................220

第四部分培訓與知識轉移.......................................................223

4.1技術培訓方案簡介.................................................223

4.2培訓目標.........................................................223

4.3培訓要求.........................................................224

4.3.1項目溝通機制...............................................224

4.3.2培訓紀律...................................................225

4.3.3培訓計劃及考核.............................................226

4.4培訓課程大綱......................................................226

第2頁

4.4.1培訓內容....................................................227

4.4.2培訓對象....................................................228

4.4.3培訓方式....................................................229

4.4.4培訓場地....................................................230

4.4.5培訓計劃....................................................231

4.5培訓課程清單......................................................232

4.6培訓資源...........................................................232

4.7關鍵用戶和最終用戶培訓的詳細說明.................................234

4.7.1關鍵用戶培訓.................................................234

4.7.2最終用戶培訓.................................................236

第五部分技術支持與售后服務..................................................239

5.1售后服務措施....................................................239

5.2售后服務體系....................................................240

第3頁

第二部分技術部分

一、投標產品的品牌、型號、配置

1、投標產品：協同管理軟件一一協同數據分析

2、制造廠商：

3、產品品牌：

4、產品型號：A8+

5、產品配置：

（一）、協同數據分析

（1）數據分析運行平臺

包括單點登錄、A8門戶（菜單、欄目、空間）融合、CAP表單連接器、報表

計算引擎、基礎圖表、自定義報表、跨CAP表單業務分析、多維分析、穿透分析、

自定義R語言分析、表格預警、移動展現、權限管理、系統維護。

（2）數據分析定制平臺

模型設計平臺：自定義語義模型，基于語義模型可自由實現報表分析。

數據抽取平臺：支持多種數據源,如SqlServer^Oracel>MySql>Access

等關系型數據庫，支持Hadoop、HANA等體系，支持ExcekCSV、日志、Txt

文件，可定義腳本將數據抽取到分析系統中。

（3）NC業務分析

支持從用友NCERP中抽取財務數據（總賬、應收、應付），供應鏈數據（銷

售、采購、庫存）并定義業務模型，實現跨機構、跨賬簿、跨模塊綜合分析，預

置資產負債表、利潤表、現金流量表、關鍵財務指標報表、應收賬款預警分析、

總經理桌面、CFO桌面、銷售狀況分析等報表分析。

（4）增強分析

圖表聯動：L同一維度之間及跨維度的鉆取分析，

2.圖表間的聯動分析，點擊某個圖表的不同系列，其他圖表數據

發生相應的變化

地圖分析：可自定義地圖，并將指標與地區關聯，在地圖中直觀顯示。

消息預警：根據預警算法進行消息預警，通過郵件、微信通知

第4頁

6.投標產品詳細技術指標和參數

投標產品技術指標和參數

投標產品：協同管理軟件V7.0

制造廠商：

序號名稱內容功能說明

一、數據分析運行平臺

1單點登錄與A8系統實現單點登錄

報表整體與A8門戶融合使用，可同時支持多數據源，不同數據源的數據

A8門戶（菜單、欄目、

2可在同一張報表內展現及進行指標運算，不同數據源的維度自動進行合并

空間）融合

維度，保證數據合并的正確性與自由組織

3CAP表單連接踹抽取CAP表單的業務數據，自動建模

4報表計算引擎報表計算引擎，含指標定義，指標計算

5基礎圖表常見的折線圖、柱狀圖、餅狀圖等

6自定義報表常見的折線圖、柱狀圖、餅狀圖等

7跨CAP表單業務分析支持CAF3、CAP4跨多張業務表單的計算和分析

基于語義層實現業務數據的多維度分析，支持同比、環比、占比、排名、

8多維分析

預警、預測、高級計算等分析功能。

從報表追溯到最終CAP表單,CAP表單在進行業務流程處理時也可一鍵呼出

9穿透分析

相關報表

10自定義R語言分析R語言腳本可預置講產品講行深入分析

11表格預警按照預警區間格式化表格單元格的前景色和背景色

12移動展現報表移幻端展現，與M3融合使用

支持基于用戶、角色、組的權限控制；

支持對各功能模塊分別設置不同用戶的讀寫權限：

13權限管理支持列級別數據權限控制：

支持行級別數據權限控制；

支持報表、模型的權限控制；

14系統維護數據備份、密碼修改等

第5頁

15多瀏覽器支持支持IE(IE7/8/9/10/11)、Firefox.Chrome.Safari、360瀏覽器

二、數據分析定制平臺

1模型設計平臺自定義語義模型，基于語義模型可自由實現報表分析

支持多種數據源,如SqlServer>Grace1>MyScl>Access等關系型數據庫，

2數據抽取平臺支持Hacoop、HANA等體系，支持Excel、CSV、日志、Txt文件，可定義

腳本將數據抽取到分析系統中

三、NC業務分析

支持從用友NCERP中抽取財務數據（總賬、應收、應付），供應鏈數據（銷

售、采購、庫存）并定義業務模型，實現跨機構、跨賬簿、跨模塊綜合分

1NC業務分析

析，預置資產負債表、利潤表、現金流量表、關鍵財務指標報表、應收賬

款預警分析、總經理桌面、CFO案面、銷售狀況分析等報表分析

四、增強分析

1.同一維度之間及跨維度的鉆取分析，

1圖表聯動2.圖表間的聯動分析，點擊某個圖表的不同系列，其他圖表數據發生相應

的變化

2地圖分析可自定義地圖，并將指標與地區關聯，在地圖中直觀顯示

3消息預警根據預警算法進行消息預警，通過郵件、微信通知

第6頁

二、投標產品設計理念與案例

2.1產品設計理念

最近幾年，人類在一些科技前沿領域取得了重大的突破，我們看到了許多存

在于科幻小說中的內容成為現實：機器人取代了重復勞動者、人工智能擊敗了人

類頂級旗手、自動駕駛汽車越來越多……，我們可以把這個時代稱之為“智能時

代”或者“大數據時代”。

大數據對企業的影響也很明顯：一方面，無處不在的數據使企業的經營更加

多元化、精細化、個性化，為企業節約成本的同時，還可以提高市場占有率，帶

來巨大的機遇；另一方面，對于數據的管理、分析、應用與保護也是企業面臨的

巨大挑戰。

想要利用數據，首先要管理好數據，沒有好的數據談什么決策都是“耍流氓”,

基礎數據不正確，做出的決策必然不正確。數據不會從天而降，適合自己的數據

有錢也買不到，需要自己“養數據”。養數據包括如下幾個部分：1、完善數據結

構，先把數據管理起來；2、提高數據質量；3、數據入庫意'只；4、長遠的數據

規劃布局和場景化數據應用。養數據是一個長期艱巨的工作，并且得不到企業管

理層重視，也得不到基層員工的積極配合，所以在養數據的同時，一定要同步使

用數據。

企業級的數據分析通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業

做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據不僅包括傳統的企業業務系統

的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商等來自企業所處行業和競爭對手的數據，

還包括來自企業所處的外部環境中的其他各種數據，比如工商、稅務、涉訴、輿

情、金融等數據。數據分析能夠輔助的業務決策，既可以是操作層的，也可以是

戰術層和戰略層的。

要做好企業級數據分析，首先要建立企業級數據倉庫，數據倉庫的建設不僅

僅是技術問題，更重要的是業務理解能力，僅靠技術是不可能建設出成功的數據

倉庫模型的。我司的BI團隊在商業智能產品方面自主研發了七年，同時支持了

上千個項目，無論對于數據智能技術還是業務理解能力都是非常強的。

首先，我司BI團隊具有豐富的商業智能模型設計經驗，經歷過幾十家客戶

第7頁

的商業智能調研及實施工作，常用的數據倉庫引擎包括MicrosoftAnalysis

Service,Microstrategy.BusinessObjectSo在使用不同的數據倉庫產品時，

可以根據各個產品的優勢，結合用戶需求確定分析主題及界限，確定主題間的關

系；根據用戶具體需求，最優化的確定數據存儲粒度、合理的數據分割策略、適

當的劃分表、定義合適的數據來源、定義合適的業務數據分析范圍，特別在業務

余額計算方法與模型建設上有獨到的理解與方法。

其次，在數據抽取方面同樣具有豐富的經驗，特別在增量計算邏輯上，具有

專利技術《增量數據抽取裝置和增量數據抽取方法》，數據質量的好壞直接決定

著實施的成功與否，我司BI團隊自主開發了基于主流ERP的標準數據抽取平臺，

相對于開源數據抽取工具，可以使數據抽取過程穩定、高效、靈活；另外熟悉主

流ERP軟件的業務數據庫架構，可以保證完整準確的把數據從操作性數據庫中轉

到數據倉庫內，通過優化策略，可以保證此過程不影響業務系統的正常使用，這

是我司BI團隊獨特而不可復制的優勢所在。

第三，在數據展現層面，我們認為業務理解最深的一定是企業的業務人員，

因此一直堅持“人人都是數據分析員”的原則，讓企業的業務分析人員可以很快

的掌握數據展現技術，可以隨時對企業數據進行挖掘與鉆取，而不必等IT部門

排期，既提高了效率，又解放了IT部門。（往往一個靈感來臨的時候就需要數

據來佐證，而不是再等待一天）

第四，在數據變現方面，特別是供應鏈金融或者數據金融方面，我司BT團

隊有供應鏈金融項目經驗與銀行風控經驗，幫助過一些核心企業進行上下游融資

設計及融資介紹，也有與銀行合作推出信貸產品的經驗。

基于以上理念，我們設計出了我司協同數據分析大數據平臺，提供面向企業

業務場景的一站式大數據分析平臺，采用大數據、移動互聯網、人工智能等先進

技術，支撐企業業務創新，隨時隨地透視經營，輔助企業科學決策，加速企業數

據驅動轉型變革。協同數據分析巧妙的將CAP表單、企業內部經營管理數據、

還有外部社會化壞境數據集成起來，利用平臺中強大的建模工具和報表設計器,

對各方面數據進行自助式場景化數據分析，并可以多種形式展示到PC端、移動

第8頁

端、大屏等媒介上，還可以形成圖文報告等多種形式的報表文體，助力企業進行

精準營銷、戰略管控，風險預警等。

2.2平臺質量原則

（1）、遵循“可行性和適應性”原則

協同數據分析平臺應確保技術上的可行性，適合甲方的核心需要，滿足主要

功能需求，適應需求變化時的系統的免代碼自定義和功能模塊加減、調整。

（2）、遵循“前瞻性和實用性”原則

協同數據分析平臺要考慮到最大限度的增加系統價值，最大限度的吻合甲方

的需求，充分考慮系統今后功能擴展、應用擴展、集成擴展多層面的延伸，實施

過程應始終貫徹面向應用，圍繞應用，注重實效。在建設過程中貼合實際，在功

能的部署上遵循實用主義。

（3）、遵循“先進性和成熟性”原則

協同數據分析平臺既要采用先進的設計理念、技術和方法，又要注意軟件系

統的絕對成熟性。軟件技術架構具有先進及前瞻性，可以跨平臺應用或配置，確

保軟件系統在技術上處于領先水平，充分考慮系統今后的延伸，保證系統近幾年

內保持不落后。

（4）、遵循“開放性和標準性”原則

協同數據分析平臺的底層應支持各個層次的多種協議，支持與甲方各業務系

統的互聯互通，應用系統采用標準的數據交換方式，保證數據共享。在開放性上

應支持跨平臺和開放數據接口，便于與其它系統軟件互相集成。支持與業務系統、

門戶等系統的單點登錄集成，在可獲得相應系統的數據結構情況下，實現與這些

系統的應用、門戶、數據等各層面上無縫連接。

（5）、遵循“可靠性和穩定性”原則

協同數據分析平臺必須有高可靠性和穩定性，一般的人為和外部的異常事件

不會引起協同數據分析平臺的崩潰；同時協同數據分析平臺有較高的可用性，基

于現有災備系統的基礎上，當協同數據分析平臺出現問題后能在較短的時間內恢

復，而且數據必須完整。

（6）、遵循“安全性和保密性”原則

協同數據分析平臺要既考慮信息資源的充分共享，更要注意信息的保護和隔

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離，因此系統應分別針對不同的應用、不同的網絡環境和不同的存儲設備，采取

不同的措施，包括系統安全機制，數據存取的權限控制等以確保系統的安全性.

系統應有整體的用戶/權限管理體系，可統一進行用戶/權限的管理，實現到字段

級的查詢、修改、管理權限控制；系統提供用戶認證、數據傳?輸、數據存儲、數

字簽名等安全手段接口，可在各個環節提供對第三方安全認證系統的支持。

（7）遵循“可擴展性和易維護性”原則

協同數據分析平臺要充分考慮甲方未來業務拓展和項目功能擴展的需求，1）

當應用量增加、用戶數增加時系統可以平滑增加服務器硬件配置的方式來支撐新

的壓力要求；2）當系統升級時，能夠平滑過渡而不影響用戶的使用；3）系統有

新的功能增加時\可以通過插件和業務構建平臺的方式，輕松實現業務的擴展。

利用系統提供的工具，無須編寫代碼，方便用戶自行進行功能改造，方便用

戶自行定制界面數據項的顯示；同時在網絡或系統出現問題時能及時、快速地恢

復系統的正常運行，保證系統的可恢復性，具有較高網絡系統的抗干擾能力。

（9）、遵循“無縫連接”的原則

與甲方業務系統實現無縫融合。

2.3經驗與案例

根據我司BI團隊多年實施BI項目的經歷，我們簡述四點在BI項目實施過

程中的經驗體會。

BI無論最初規劃大小，都建議從最迫切的業務入手。無論是上哪種管理軟件,

幾乎都會聽到同樣的聲音；不要貪大求全，從最迫切的業務入手，BI也不例外，

它可以做成一個獨立的龐大系統，把企業中所有的業務數據全部放在一個數據倉

庫里，進行多維分析；也可以將其嵌入到各項單獨的業務數據中，進行單獨的業

務分析。我司公司的意見是先把最緊要的業務管理起來，以便迅速響應市場需求,

做出最佳決策。積累了一定經驗后，再逐漸增加BI系統繼續對其他業務進行決

策分析，這樣可以在一定程度上規避風險，因為上BI也要進行流程的重整，一

個部門的整頓對公司的影響要比整個公司整頓的影響小得多，就好比動小手術總

要比作大手術的疼痛小一些一樣，建議BI一個實施周期不超過三個月，最長不

超過半年。

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堅持業務趨動。涉及到管理的問題，就是行為科學的問題，也就是人的問題。

因此管理軟件的需求拉動都是從業務部門牽頭做起，如果一些企業處于特殊原因

需要IT部門牽頭負責，比如IT部門對業務理解特別深，企業老總要給予IT部

門絕對的權威，讓他有權來要求業務部門必須配合IT部門共同協商提出需求模

型，以盡量準確的把握企業的業務發展方向。

要設立專門的數據分析人員崗位。我們建議，如果準備上BI系統的話，一

定要落實相應的數據分析人員。企業對數據進行優化的目的，是要從中找出最有

價值的數據，這些有價值的數據挖掘出來后，如果沒有相應的人對其進行跟蹤處

理，他的價值也就只停留在迅速做出報表的層面了，如果可以給企業帶來增值效

益的數據分析被忽略了，BT的核心價值也就被荒廢了。在國外，各項業務都有

相應的數據分析師，他們是給企業提供決策的智囊。

BI也是一把手工程。BI同ERP和CRM等軟件一樣也是一把手工程。一般的

工作人員想到的只是利用BI迅速生成報表，提高勞動效率；而一把手的角度，

是從提高企業業務增值的目的出發，兩者在需求模型設計時側重點完全不同，結

果也大相徑庭。另一方面，沒有一把手的大力支持，企業的業務流程調整會遇到

很大阻力，甚至是難以貫徹下去。因此，在決定上BI之前，企業用戶的老總和

其智囊團需要慎重考慮哪些業務首先需要決策支持，這項業務的內部流程是否清

楚，如何對其進行內部流程重整。并要配套相應的部門來專門負責數據的跟蹤和

優化分析，這樣企業的決策將會變得越來越理智客觀，在日益激烈的商業競爭中

將也會領先一步。

三、技術方案、項目實施方案

3.1項目總體情況

3.1.1項目概述

項目理解

甲方的應用需求是一個典型的BI(BusinessIntelligence,簡稱BI)應用。

目標通過BI系統，建設企業級數據倉庫，打通“財務、生產、銷售、人力”等

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各業務系統數據，并與企業外部非機構化數據整合應用，建立數據中臺，包括安

全管理，權限管理，業務模型搭建，數據挖掘算法，系統訓練，在數據中臺之上

搭建數據運營分析平臺，實現公司統一平臺的數據可視化分析應用。

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BI是企業利用現代信息技術收集、管理和分析結構化和非結構化的商務數

據和信息，創造和累計商務知識和見解，改善商務決策水平，采取有效的商務行

動，完善各種商務流程，提升各方面商務績效，增強綜合競爭力的智慧和能力。

BI技術體系主要包含數據倉庫技術、OLAP多維分析技術和數據挖掘技術的

應用。

數據倉庫是BI的基礎,許多基本報表可以由此生成，但它更大的用處是作為

進一步分析的數據源。所謂數據倉庫(DW)就是面向主題的、集成的、穩定的、

不同時間的數據集合，用以支持經營管理中的決策制定過程。多維分析和數據挖

掘是最常聽到的例子,數據倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數據。

在線分析處理(OLAP)技術則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始

數據中轉化出來、能夠真正為用戶所理解的、并真實反映數據維特性的信息，進

行快速、一致、交互地訪問，從而獲得對數據的更深入了解的一類軟件技術。

數據挖掘(DM)是一種決策支持過程，它主要基于AR機器學習、統計

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學等技術，高度自動化地分析企業原有的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出

潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業的決策者調整市場黃略，減少風險，做

出正確的決策。

我司公司結合對甲方BI系統建設的理解，利用我司BI團隊豐富的項目實施

經驗，我們建議，首先對甲方BI系統的建設進行科學的總體規劃，在總體規劃

的指導下，有計劃、分階段地進行實施。以下具體說明我司公司對甲方BI系統

的整體規劃建議。

項目總體規劃原則

為保證項目周期內的系統建設既能夠保質保量地實現既定目標，又能夠為下

一階段的系統進化打好基礎，我司公司將在甲方BI系統的建設中遵循以下原則:

＞從全局規劃的角度進行系統體系結構設計

從系統的中遠期規劃進行體系結構設計，以保證系統開放性和可擴充性，滿

足不斷發展的建設要求；另外，從應用的角度，也可以減少將來和其它系統集成

時相互之間的沖突；

＞選擇關鍵的局部業務區域進行實施

鑒于項目周期和現有信息系統的狀況，為盡量降低項目風險，保證項目最大

的投資回報，在整個系統規劃的框架下，選擇目前比較關鍵的業務區域建立分析

模型，可以迅速地甲方目前的業務提供最有效的決策分析；

＞建立完善的系統運作體系

作為整個決策分析系統的先導建設項目，它對今后各個階段的系統建設具有

指導和借鑒意義，因此，本項目周期內建成的決策分析子系統，應當盡可能地包

含系統體系結構中的各個組成部件，并形成相對穩定成熟的運作體系。力爭使今

后的系統建設方式成為系統數據規模的擴大和業務覆蓋范圍的擴充，而無需改變

整個系統的架構，減小甲方的投資風險。

＞采用成熟的技術方案

為保證如此龐大的系統的正常運行，同時也為了總體集成和發展的需要，決

策分析系統必須采用成熟的技術方案，以保證系統的穩定性和靈活性；整個系統

的關鍵技術環節主要包括完整高效的數據集成模塊、安全的大容量數據倉庫系統

和方便靈活的數據分析應用，這三個環節必須采用證明成功的技術方案，以保證

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系統穩定、高效的運行。

建議系統建設步驟

基于以上原則，我司公司建議甲方按以下步驟建立BI分析系統：

第一階段：產品部署與通過先導項目確立實施框架

產品部署與數據中臺建立，通過實施一個項目范圍相對較小但涉及環節較全

面的數據集成項目（建議選擇財務分析），解決當前甲方決策分析系統的關鍵需

求，并且建立數據中心與數據中臺，驗證技術方案的可行性，優化實施流程，為

以后的大規模實施奠定基礎。

第二階段：基于實施框架初步建立完整的財務、銷售、采購、生產、人力決

策分析系統

按照先導項目總結的實施框架，有控制、有計劃的擴大系統的業務覆蓋范圍,

建立覆蓋整個市場影響業務區域的決策分析系統，保證數據的全面性及正確性。

第三階段：銷售預測

配合甲方完成“銷售預測模型算法”的計算邏輯及展現,

3.1.2系統主要功能

■自適應的，面向服務的信息架構

＞可擴展、可升級、可靠的信息架構平臺

■專為可容錯性、可擴展性及24/7可用性而設計

■為系統運行提供99.999%的可靠性保障

■為最終用戶提供卓越的洞察力

■為異構系統提供單點登錄應用

■為用戶分析提供易于理解的業務術語表達

■為不同用戶的溝通提供協同工作和交互的環境

＞可信賴的部署、規劃和管理平臺

■快速的部署和規劃

第14頁

■完全基于web的管理控制臺

■高效的、可伸縮和可升級的企業級數據整合

＞最大化開發者的生產力

■統一的報表設計界面

■基于Web的系統管理到部署

-從數據源一直到報表的元數據管理

＞提供最好的ETL的可擴展性

-抽取服務的并行性和智能的分布處理

-數據抽取服務的高擴展性和穩定性

-強大的預封裝的數據轉換與傳輸組件

＞增強了ITandBI最終用戶的視野

?報表到數據源的直通性

?數據源到報表的一致性分析

-自動的業務模型創建

■標準的強大的復雜報表制作工具及SDKs工具集

＞存取和表現任意結構和格式的數據

-靈活和無限制的數據庫連接支持

-自動化的向導和可重用的模板加速報表的創建

＞何時何地都可得到想要的信息

-實時和計劃調度的報表

-大屏展現、PC端展現、移動端展現

＞全面的整合

-產品可以整合各種類型的數據，可以通過標準接口嵌入其他第三方

產品

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■靈活而強大的自由報表和多維分析功能

＞強大的自由報表

■技術與業務的完美結合-業務模型，“人人都是數據專家”的基礎

■直觀的，通過拖拉拽即可形成復雜報表的設計器

■高效的支持復雜計算的并行報表引擎

＞靈活的，整合的分析

■在報表上輕松進行鉆取，切片和旋轉

■可以滿足企業里面所有的分析需求

＞輕松地個性化定制信息

■對隨需而發的任意問題的多層追蹤剖析

■靈活的基于報表的多維多層級分析

■把高層次的目標轉換成具體的，可跟蹤的度量標準

＞活動與策略結合

■戰略目標轉化成具體的KPI指標與可執行的行動方案

■通過儀表盤和各種圖形報表進行非常直觀的表現

＞監控出現的問題

■通過預警控制來避免意外事件和管理異常情況

■通過高級的分析提供極度開闊的視野

3.1.3系統支持環境

應答：產品對甲方要求的以下系統環境全部滿足。

1、數據庫技術要求

(1)支持多種數據源，如：Oracle、SQLServer、MySQL＞Access等主流

關系型數據庫，支持Hadoop、HANA等體系；支持Excel、CSV、日志、Txt文件；

(2)支持直接跨庫、跨數據源關聯數據，無需中間庫；

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（3）支持通過API接口連接數據源；

（4）支持建立時間、區域及自定義的字段層次關系；

（5）支持可視化設置數據過濾器。

2、操作系統

系統支持部署在主流版本的Linux、Unix、WindowsServer等操作系統，支

持部署在虛擬機環境，支持集群部署。

3、移動端支持

支持移動端自適應，能夠支持ios、安卓等系統的設備；

支持移動端圈閱、分享、批注功能；

支持移動端水印；

支持移動端企業門戶的展示；

全屏狀態下，支持筆刷卻鉆取等交互操作

4、數據挖掘支持

通過數據倉庫進行數據存儲，在數據倉庫之上建立數據中臺，包括數據挖掘算法

支持：聚類、分類、線性回歸等；也可以將R語言腳本嵌入數據分析體系中，并將

結果在數據分析產品中統一呈現。

關聯分析：

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