BI 商务智能

BI.Office 产品介绍

BI.Office 是由 菲奈特软件公司 自行研发的商业智能平台产品，其核心技术是商业智能（ Business Intelligence ）相关技术，包括数据仓库 / 联机分析处理 / 数据挖掘等技术，以及报表处理、数理统计、 AI 、 NN 、经济学、管理学等，在目前国内市场的商业智能技术和产品中，处于领先水平。 BI.Office 全面整合企业信息，让决策者从多角度分析企业信息，发现潜在的商机、寻找隐藏的客户消费规律、监控企业潜在的风险。
     BI.Office 在信息系统的设计观念上从支持面向操作层的 OLTP 和面向中间管理控制层的 MIS 提高到面向数据模式分析和决策支持上来。
     BI.Office 的目标是帮助企业迅速建立科学易用的商业智能系统，全面地分析内部管理、市场情况、客户关系等，提高企业的决策质量和速度，发现潜在市场，扩大企业客户群及其忠诚度，提高企业的综合竞争力。
     BI.Office 采用业内先进的 Web Service 技术架构，实现基于 Web 的分布式组件应用，保证了平台独立和较强的伸缩能力，同时最大程度地独立于软件厂商，保证了客户投资和系统升级能力。 BI.Office 实现了多种数据源的无缝集成，支持 IBM 、 Microsoft 、 Oracle 等不同类型的 OLAP Server ，同时支持对 OLAP 、 OLTP 和数据仓库的集成访问。
     BI. Office 在研发过程中成功应用了 XP 、 RUP 和 MSF 等软件工程理论，把国外成熟的过程控制理论综合应用到了软件产品的生命周期中。
     BI. Office 获得的奖励 :

2001 年广州科技进步奖
2002 年国家火炬计划项目奖

产品技术构架

BI.OFFICE —基于 Web Service 架构先进的产品技术框架设计
     BI.OFFICE 技术架构基本上分为四层：客户端用户图形界面、 Web Service Runtime 层、业务逻辑层（远程组件）和数据库访问层。
     BI.OFFICE 的客户端的操作完全依赖浏览器完成，是相对比较“瘦”的客户端，前端有非常完善、丰富的用户图形界面表现。系统业务逻辑的实现和由此产生的计算，以及数据处理完全由依赖于中间件平台的远程服务器端组件完成。客户端和服务器端之间是基于 HTTP 的“请求 / 响应”形式的协作关系。

产品功能特点

1. 查询

     清晰的查询结果格式预览，分离查询的格式和数据信息；
     业界最流行的两种 OLAP 钻取方式，分别是层叠式和覆盖式；
     先进的多维查询操作方式，提供三个轴的灵活定制，包括旋转、分页、切片等；
     表格和图形的信息互动，多表多图可同时实现查询钻取功能；
     提供自定义指标和自定义维成员等 OLAP 扩展功能，弥补实施过程的遗漏，同时能支持复杂的工业函数和用户扩展的分析要求；
     集成的 OLAP 和 OLTP 查询；

     2. 报表

     灵活的报表排版和编辑功能，支持图形、表格、分析报告等多种报表元素的组合；
     报表内容可打印和导出，实现和 OA 等外部系统的有效集成；

     3. 告警监控

     基于 OLAP 的告警规则设定，让企业决策者快速准确地定位关键数据所在；
     提供多种分析工具辅助告警规则的定制，包括预测、 WhatIF 分析、盈亏平衡点分析，同时提供关联规则的指导；
     对告警监控的结果数据提供多种分析手段，如指标明细分析、 WhatIF 分析、盈亏平衡点分析、关联分析、数据挖掘分析，发现告警数据背后的更深层次信息；
     提供告警规则集的定制功能，在更高的逻辑层次上封装多条告警规则，实现更复杂的告警条件组合，满足金融、保险等商业领域的复杂需求；

     4. 关联分析
     提供多种关联分析功能，延续用户的假设性推理思路；
     基于 OLAP 的对照式关联分析，可进行灵活的区域定位分析和明细分析，模拟业务分析人员的分析思路，定位具体问题，或从多角度深化演绎推理过程；
     报表级别的关联分析，可灵活定制不同的关联路径；
     指标级别的关联分析，可跨分析主题进行指标关联，辅助实现跳跃式和引导式的关联分析过程；

     5. 经济指标分析

     提供金融、保险、证券等行业内特有的盈亏平衡点分析；
     提供敏感系数分析，辅助决策人员定位关键性的因子指标；
     提供增强性的 WhatIF 分析，用于假设推理和趋势分析；
     各种经济指标分析工具能辅助分析人员准确地定制告警阈值；

     6. 统计分析

     多种业内流行的现状分析方法，包括 8020 分析、绝对值分布分析、比重分析、排序分析、平衡性分析、方差分析、 80/20 区间分析、进度分析、强度分析、异常值分析，等等；辅助决策人员对企业现状进行全面综合的分析；
     业内流行的发展分析方法，包括基比分析、环比分析、增长率分析、同期比分析；辅助决策人员对企业的发展趋势进行分析和预测；

     7. 数据挖掘

     决策树（ Decision Tree ）算法和神经网络（ NN ）算法的成功研发；
     提供多种专家评分方法，可构造多个指标的综合评分模型，提供给业务分析人员或行业专家使用；
     运用自研发的决策树算法实现分类模型，运用于告警分析，挖掘出隐藏在告警现象背后的商业规律；同时分类模型可应用于报表分析过程，预告分析对象可能出现的特殊情况，提前发现商机或预知风险；
     决策树分类方法可独立于告警结果运行，展现完整的数据挖掘应用流程，提供给专业分析人员使用；
     基于多种时间序列算法的趋势预测模型；
     基于多元回归算法的线性或非线性预测模型；
     决策树分类模型和各种预测模型可应用于缺失值的估算；

     8. 自动化和反馈

     灵活且标准的自动化任务定制功能，提供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；

     9. 权限控制

     基于用户－角色－功能－资源的权限控制机制，提供用户跨角色的资源合并策略，更贴近客户的实际需求；
     平台内部统一实现了权限控制和管理，脱离 OS 的限制；并可通过管理工具实现灵活配置；

     10. 应用闭环

     平台级体现应用闭环，定义问题－发现问题－分析问题，更贴近用户的分析思维，先假设－分析－再假设－再分析；
     以告警规则和关联规则为核心资源的信息互用体现在整个闭环应用中；