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随着大数据的风靡，越来越多的专家、企业开始逐渐认同数据分析将在未来成为管理支持的重要依据。但企业建立数据分析系统并不是一件容易的事，在建设过程中会遇到各种特殊而难以量化的需求，尤其是对于集团化的公司。

随着企业在资本市场运作，对于资产、财务的可视化程度以及生产和销售的精细化程度要求也越来越高。因此，运用可视化的数据管理来支撑业务层对于企业运营状况的全局掌控，利用科学化的管理手段来配合企业的决策层和管理层，成为了信息化建设又一重要目标。

如今，市场的变化越来越快，业务调整也越来越频繁，承载业务流程的信息化也在不断提升，选择一个能灵活应对需求的系统工具成了必需。

随着企业的发展，各业务系统沉淀的数据越来越多，原有单一的图表展示方式已无法满足企业的数据分析需求，报表数据无法灵活存储。

随着企业的快速发展，无论是人员还是业务都有了一定程度上的扩展，传统的管理方法势必会造成很多问题。而企业信息化管理是企业提升管理水平、理顺内部机制、增加盈利和降低成本的有效手段，因此引入信息化管理成了必然。

“智能制造”是依托市场需求的变化，集技术创新、模式创新和组织方式创新的制造系统，是集成制造、精益生产、敏捷制造、虚拟制造、网络化制造等多种先进制造系统和模式的综合。利用信息化集成的智能制造应用，背后是庞大的数据网络和系统分支。

随着银行业务的扩展，可以对数据进行架构规划。

前一天:A:下班前把这个代码发给我 B:好的！第二天:A:都他妈中午了，代码怎么还没发过来？ B:我他妈还没下班呢！程序猿的真实写照。曾经刚参加工作，接手一个项目的维护，生产项目客户一直在使用，那天结息日，硬是有一个账户的利息比利息支付单上少一分钱，找这个原因，我跟另外个同事36个小时没离开座...

随着大数据利用的火热，越来越多的成功案例警醒着企业数据利用的重要性，数据可视化作为大数据生态链的最后一公里，也是最能直接感知信息的环节。

物流环节流程长，包括采集、分类、传递、汇总、识别、跟踪、查询等一系列环节，每一个环节都会产生大量的数据，而且物联网的快速发展，也提升了对数据采集跟踪的能力和数据的准确性、及时性，在一定程度上给物流业信息化带来了不少压力。

联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。

关于大数据的资讯铺天盖地而来，让人眼花缭乱。虽然资讯很精彩，我们也看到了大数据背后的价值，很多企业选择了商业智能BI产品。商业智能在使用上可分为敏捷BI与传统BI，从名字来看敏捷BI要比传统BI显得利索强大，事实是否如此呢？

医疗信息化已进入关键时期，如何高效利用信息资源，打破互联互通信息壁垒，促进卫生信息共享和服务协同，是医院信息化建设进程中的严峻挑战。

随着NoSQL数据库越来越流行，MongoDB数据库作为NoSQL数据库中的领头羊，使用也越来越广泛。为此，FineReport V8.0版本提供了数据连接和数据集接口，可以通过开发一款可以连接和使用的MongoDB数据库的插件。

BI商务智能其实就是通过计算机技术，实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到决策、由决策到财富的精细化运营过程。以帆软FineBI对商务智能的定义，从业务上可以划分为五个层次。

随着企业的信息化能力越来越强，商业智能（BI）对他们而言已不仅仅是数据展现的工具。商业智能必须能够与企业的业务流程相联系，做企业随需随用的“战略军师”。“BI领导驾驶舱”的出现无疑顺应了BI的发展趋势，同时也为企业高层打造了一个虚拟的办公场景。

影响BI数据仓库建模的因素众多，往往会随着项目的具体情况不同而变化。但有些原则是相通的，各种项目的实施过程都需要考虑，而一些常见的、项目人员容易不解的问题也同样需要重视。

在当前大数据的背景下，银行业传统联机业务技术存在开发周期长、不够灵活、大量的业务数据难以充分利用、操作复杂、监控效率低等弊端，多数企业表示需要搭建一个符合银行特色的商业智能平台，把需要的数据和信息集中起来，统一管理。在此背景下，BI报表系统作为一个数据统一管理平台，对于此类问题具有先天的优势。

对于快速发展的房地产企业，要在有限的资金和人力条件下，同一时间对全国区域范围内的多个项目做出科学的决策，合理地平衡资源，这是一项非常复杂的系统工程。面对这样的问题，企业亟需一个变革性的BI解决方案来对全公司数据进行精细化集中分析处理。

企业的决策人员需要从不同的角度来审视业务，在分析时可能会综合时间周期、产品类别、地理分布、客户群类等多种因素来考量。传统的报表无法帮助他们从多角度综合分析，为了能从各个角度不同组合上生成报表，多维数据库（Cube）的构建应运而生。