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BOKE-BI 商业智能解决方案
随着企业的发展，电子数据也在逐步膨胀。一个企业的信息常常分布在不同的部门和分支机构中，甚至分布在不同的财务软件、ERP、CRM系统中。毫无疑问，数据的整理和分析仍然是个难题。BOKE-BI （Bokesoft Business Intelligence）商业智能解决方案正是帮助决策者和管理者解决这一难题，真正实现分析智能化。

博科商业智能解决是基于万能接口(ETL工具)、数据仓库(DW)、在线分析(OLAP) 和数据挖掘(DM)等信息技术构建的智能化的数据管理工具，它能够实时地对企业中不同部门、不同区域、不同时期、不同信息系统(如财务软件、ERP、CRM、SCM)中的数据进行采集、抽取、整合和转化，并按维度与层次对主题建立数据分析模型，进行多维、深度分析，找寻隐藏在数据与数据之间的潜在关系，在预测模型的基础上对未来做出判断。同时通过丰富的图形和立体报表灵活地展现数据。

系统特点
简单易用

BOKE-BI产品具有操作简单、功能易于理解和良好的管理等特性，是一个集成的、高适应性的系统。

集成能力强

包括通用数据支持组件，支持Oracle、Sybase、Informix、SQL Server、DB2等主流大型数据库。

支持多种数据源

BOKE-BI产品可以对企业中各类系统的数据进行分析，诸如ERP、SCM、CRM等。对于已经拥有财务和业务软件的用户，可以大大提升其原有财务和业务软件的功能。

可视流程化的数据转换工具

BOKE数据转换工具是一个可以简化和自动从任意数据源中抽取、转换、集成和装载数据的集成化工具，并保证快速得到可靠的结果。BOKE数据转换工具的可视化设计使用户可以通过一个直观的可视模型来设计数据的转换过程。它允许开发者添加更多的数据源、目标及转换程序，而无需重建应用程序，因此可降低成本，减少时间和资源。由于能快速确定解决方案，用户可以在短时间存取他们所需的数据，从而做出更明智的商业决策。

独特的元数据管理与应用

数据仓库必须优化，以更好地实现数据存取、大量的数据分析乃至交易分析，必须确保数据仓库能够从正确的地方搜集与存储详细的数据，以便进行正确的分析。元数据管理是仓库环境、性能、利用率的关键基础，最终的数据仓库的价值取决于基础设计。BOKE商业智能解决方案通过元数据管理使商业用户能够更轻易地驾驭数据仓库和理解常有的隐含的数据信息。

使用便捷的管理中心

管理中心简化数据仓库、数据集市的多种管理，可进行数据清理，数据复制和增量同步，数据合法性检查，结构维护，数据库优化等操作。您可以使用管理中心来分配权限给用户或用户组，建立全局设置（例如：用于自动清除日志文件的缺省设置），移动、重命名或删除项目，管理或发布从开发到生产的状态，关键KPI指标的定义、预警信息的定义等。

可追溯多角度的用户报表与查询

BOKE-BI产品提供了简便的报表方案，是最终用户查询、报告、钻取、旋转和WEB公布的工具，它将来自不同数据库的数据链接起来，使BOKE商业智能系统能够轻松创建具有专业外观的报表。它也能够帮助用户迅速访问关系型数据仓库，从而使他们做出基于充分信息的决策。BOKE-BI产品同时支持访问关系数据库和多维数据库。

强大的前端分析工具

BOKE-BI产品是基于多维数据模型OLAP分析和WEB访问工具，能够提供复杂的分析能力，其中包括预测、建模和假设（What-if）分析，满足高级分析用户的需求。同时，BOKE -Bi产品还支持Excel做前端分析工具。

预定义行业分析模板

BOKE-BI产品基于不同的用户提供了不同行业的分析模板，并可以根据不同行业的用户需求来自定义模板，以满足不同企业不同管理人员的需要。您也可以通过用户分析模板的定义功能，基于数据仓库中的基础数据，可针对您的需求定义出分析的字段信息、字段的采集方法、字段间的运算关系、各种指标的公式等等。

多种企业综合分析模型

BOKE-BI产品建立了企业多种综合分析模型，例如综合指标分析模型、杜邦分析模型。这些分析模型的建立在企业内部通过历年历史数据的比较，有助于企业分析整体的经营状况；以及通过同行业的对比分析，了解企业在同行业中的经营状况。

任务自动化和反馈

灵活且标准的自动化任务定制功能，提供：

◆ ETL过程的自动运行，无论是从业务数据库到ODS层、从ODS层到数据库仓库还是从数据仓库到多维数据集，都只需要一次定义，自动运行；

◆查询报表的自动生成，满足客户每日报表、每周报表、每月报表等需求的实现；

◆贴近客户商业运作模式的信息反馈功能，可把分析报告发送给相关人员查阅。

丰富的数据挖掘模型

BOKE-BI产品提供基于数据仓库的数据挖掘平台工具，它具有简单易用的图形化界面，提供决策树、神经网络等多种数据挖掘方法，支持海量数据的并行处理，其分析结果可以和现有系统集成。提供了指数平滑、移动平均和多元回归等统计分析工具，用户能借助这些工具对各财务指标的走势进行预测，发现季节性波动因素、分析成本和费用的行为等。
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