i²CUBE智能分析系统解决方案。

i²CUBE智能分析系统

系统介绍:


i²CUBE智能分析系统是基于中国国情开发的轻量级商业智能平台

i²CUBE为企业提供专业的商业智能平台

    满足企业集中、统一管理海量数据和各种信息,并在此基础上进行多角度、全方位的分析,从而提升企业运营管理水平、增强竞争力的需求;同时,帮助企业进行深度数据分析和信息挖掘,获得知识,提供风险预测、决策分析的依据,达到发现潜在市场和客户、发掘商机的目的。

i²CUBE拥有多项自主知识产权及国内领先的创新技术

    i²CUBE拥有平台中间件、动态管理结构、多维数据模型转换等多项自主知识产权及国内领先的创新技术,数据库后端采用了国外成熟平台开发工具,严格遵守软件开发和质量控制规范,系统性能可靠。

系统功能模块:

i²CUBE智能分析系统将数据仓库、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘归纳等结合起来应用于商业活动中,从不同的数据源收集的数据中提取有用的数据,并对数据进行清洗以保证其正确性;再将数据经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程后载入到数据仓库或数据集市;然后利用合适的工具对数据进行处理,这时各种杂乱无章的信息就变为辅助决策的知识库。最后将有价值的知识库以不同的方式呈现给用户,为管理决策提供参考依据。
    i²CUBE智能分析系统根据客户需求的不同,可以提供如下数据分析功能:
智能报表

    符合中国国情的自定义报表
    i²CUBE智能分析系统是针对中国企业复杂统计类型报表而设计的,可满足用户实时互动交换信息的需求,使用户无需了解复杂的数据库语言、数据字典和编程语言,只需了解基本数据源和数据结构的最少知识,就能将有价值的信息以图形、报表等形式直观地呈现,确保决策者、市场分析人员或其它相关人员分享第一手实时信息。

    异构数据源的集合
    目前市面上所有的工具都只支持单一数据源,或者是关系型数据库,或者是OLAP数据仓库;i²CUBE智能分析系统的开放报表平台,可以同时在一张报表里面融合所有的数据源,从而为企业决策者创立了一个统一的管理视角,全方位的审视企业的各种数据。

    快速解决各类复杂报表难题
    i²CUBE智能分析系统自有知识产权的商务智能模型,是为中国企业复杂报表量身定制的解决方案,其复杂报表的设计开发时间仅为传统报表工具的10%。

    自定义报表
    企业工作人员直接制作自己的业务报表,使用语义层编制报表的方法把原始数据封装为业务专用语言,降低了报表设计工作的门槛,企业的业务人员通过简单拖拽操作就可以制作报表。

    多样化的查询功能
    i²CUBE智能分析系统不仅可以订制灵活的参数查询,而且能对所查询的任意字段设定条件进行过滤分析,切实考虑企业应用中的查询需求,致力于为客户提供专业的多样化查询工具。

多维分析

    二维数据和多维数据互转的核心算法
    在统一的报表框架下面,轻易的实现在二维数据和多维数据之间的切换展现,属于国内独创而且国际领先的技术,从而彻底实现二维数据的多维展示,极大的方便了用户的交互性操作需求。
    企业现有的分析系统对数据的分析和展现是基于二维平面的,而市场营销需要的却是通过对多维数据采取查询、旋转、钻取和切片等操作进行综合分析和生成报表,得出相关的结论,从而辅助经营者进行决策。i²CUBE智能分析系统提供了完善的多维分析功能,包括拖拽、旋转、切片、切块、钻取、自定义指标等,解决了市场营销部门的需求只能采取“一事一表” (即针对每一项需求,编写相应的二维报表) 的难题。

KPI指标
    KPI指标监控功能是借助表格和图形方式,对公司KPI指标的完成情况进行实时的监控,使分析人员和各级管理者能够及时了解目前各项指标的完成进度,并对不同指标之间、不同分公司之间的完成进度进行比较分析。
    KPI指标监控作为企业沟通和策略管理的组件,它能在第一时间提供组合信息给决策分析人员,提高企业的管理绩效及减少决策时的错误。管理决策层可将其用在任何管理方法学上,更能集成自身所有报表、OLAP、关系型数据库,其它文件、Web、HTML、报表或其它工具的报表于统一平台中展示。

数据挖掘
    目前企业业务系统已经产生了大量的运营数据,通过对这些数据进行收集,清理和管理,并在这些基础上使用数据挖掘,人工智能,用户行为分析等知识发现技术进行模式发现和模式分析,实现数据——信息——知识的转化,同时,及时将决策知识应用于各种业务系统,可以最大程度的改善业务决策,进行更加灵活的阶段性决策;实现个性化服务,有效的选择和推出新的服务等;还可以实现高效的财务分析,风险管理,减少业务系统的运营成本等;利用数据挖掘方法和技术,从大量的数据中寻找数据之间的关系模式,包括客户价值分析、业务预测、消费层次变动分析、客户流失分析、客户细分等。

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