① BI的功能
很多厂商活跃在商业智能（下面简称BI）领域。事实上，能够满足用户需要的BI产品和方案必须建立在稳定、整合的平台之上，该平台需要提供用户管理、安全性控制、连接数据源以及访问、分析和共享信息的功能。BI平台的标准化也非常重要，因为这关系到与企业多种应用系统的兼容问题，解决不了兼容问题，BI系统就不能发挥出应有效果。这里我们通过对一个实验室的BI系统模型（我们将其称为D系统）进行功能解剖，来介绍BI系统。
D系统是一个面向终端使用者，直接访问业务数据，能够使管理者从各个角度出发分析利用商业数据，及时地掌握组织的运营现状，作出科学的经营决策的系统。D系统可实现从简单的标准报表浏览到高级的数据分析，满足组织内部人员的需求。D系统涵盖了常规意义上商业智能（BI）系统的功能，主要构架包括以下几个方面。 1、读取数据
D系统可读取多种格式（如Excel、Access、以Tab分割的txt和固定长的txt等）的文件，同时可读取关系型数据库(对应ODBC)中的数据。在读取文本和数据的基础上，D系统还可以完成：
连接文本 把2个CSV文件中的共同项目作为键（Key），将所需的数据合并到一个文件，这样可以象操作数据库一样方便，但无须用户编程即可实现。
设置项目类型 作为数据的项目类型，除按钮(button)（文字项目）、数值项目以外，还可以设置日期表示形式的日期数据项目、多媒体项目和不需要生成按钮但在列表显示中能够浏览的参照项目。
期间设置 日期项目数据可以根据年度或季度等组合后生成新??下午或时间带等组合后生成新的时间项目。
设置等级 对于数值项目，可以任意设置等级，生成与之相对应的按钮。例如，可以生成与年龄项目中的20岁年龄段、30岁年龄段的等级相对应的按钮。
2、分析功能
关联/限定 关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是，事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。D系统把这种关联的分析设计成按钮的形式，通过选择有/无关联，同时/相反的关联。对于结构化的数据，以客户的购买习惯数据为例，利用D系统的关联分析，可以发现客户的关联购买需要。例如，一个开设储蓄账户的客户很可能同时进行债券交易和股票交易。利用这种知识可以采取积极的营销策略，扩展客户购买的产品范围，吸引更多的客户。
显示数值比例/指示显示顺序 D系统可使数值项目的数据之间的比例关系通过按钮的大小来呈现，并显示其构成比，还可以改变数值项目数据的排列顺序等。选择按钮后，动态显示不断发生变化。这样能够获得直观的数据比较效果，并能够凸显差异，便于深入分析现象背后的本质。
监视功能 预先设置条件，使符合条件的按钮显示报警（红）、注意（黄）信号，使问题所在一目了然。比如说：上季度营业额少于100万元的店警告（黄色标出），少于50万元的报警（红色标出）。执行后，D系统就把以店名命名的按钮用相应的颜色表示出来。
按钮增值功能 可将多个按钮组合，形成新的按钮。比如：把【4月】、【5月】、【6月】三个按钮组合后得到新的按钮【第2季度】。
记录选择功能 从大量数据中选择按钮，取出必要的数据。挑出来的数据可重新构成同样的操作环境。这样用户可以把精力集中在所关心的数据上。
多媒体情报表示功能 由数码相机拍摄的照片或影像文件、通过扫描仪输入的图形等多媒体文件、文字处理或者电子表格软件做成的报告书、HTML等标准形式保存的文件等，可以通过按钮进行查找。
分割按钮功能 在分割特定按钮类的情况下，只需切换被分割的个别按钮，便可连接不断实行已登录过的定型处理。
程序调用功能 把通过按钮查找抽取出的数据，传给其他的软件或用户原有的程序，并执行这些程序。
查找按钮名称功能 通过按钮名查找按钮，可以指定精确和模糊两种查找方法。另外，其他的按钮类也可以对查找结果相关的数据进行限定。
3、丰富的画面
列表画面 可以用and/or改变查找条件，可以进行统计/排序。统计对象只针对数值项目，统计方法分三种：合计、件数、平均，而且可以按照12种方式改变数值的显示格式。
视图画面 提供切换视角和变换视图功能，通过变换与设置条件相应的数值（单元格）的颜色表示强调。依次变换视角可进行多方面的数据分析。视图的统计对象只针对数值项目，统计方法有合计、平均、构成比（纵向、横向）、累计(纵向、横向)、加权平均、最大、最小、最新和绝对值等12种。
数值项目切换 通过按钮类的阶层化（行和列最多可分别设置8层），由整体到局部，一边分层向下挖掘，一边分析数据，可以更加明确探讨问题所在。
图表画面 D系统使用自己开发的图形库，提供柱形图、折线图、饼图、面积图、柱形+折线五大类35种。在图表画面上，也可以像在阶层视图一样，自由地对层次进行挖掘和返回等操作。
4、数据输出功能
打印统计列表和图表画面等，可将统计分析好的数据输出给其他的应用程序使用，或者以HTML格式保存。
5、定型处理
所需要的输出被显示出来时，进行定型登录，可以自动生成定型处理按钮。以后，只需按此按钮，即使很复杂的操作，也都可以将所要的列表、视图和图表显示出来。 商业智能系统可辅助建立信息中心，如产生各种工作报表和分析报表。用作以下分析：
销售分析
主要分析各项销售指标，例如毛利、毛利率、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等；而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路；同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还可根据各种销售指标产生新的透视表。
商品分析
商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过D系统对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。
人员分析
通过D系统对公司的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标（销售指标为主，毛利指标、换购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等）的分析，以达到考核员工业绩，提高员工积极性，并为人力资源的合理利用提供科学依据。主要分析的主题有，员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量情况等等。
② bi大数据分析系统哪种性价比高
大数据的侧重点在于数据海量处理，主要是对非结构化的数据进行处理。大数据是传统数据库、数据仓库、BI概念外延的扩展，手段的扩充，不存在取代的关系，也并不是互斥的关系。考虑实用性的话，传统商业智能指基于传统数据仓库进行分析以辅助决，可以说BI工具会更适合一般企业，这是未来趋势。在选择方面，很多国内厂商比如亿信BI会更贴近国内企业的情况。
③ 企业为什么要使用bi系统bi系统又有什么作用
bi系统可以提高企业的数据处理、数据分析效率，能将企业现有的数据进行有效的整合，为管理者提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。作用：BI系统可以将数据做可视化处理，数云NewBI支持多来源，多维度数据整合，通过可视化呈现方式，提供灵活的自定义报表设计功能、手机端仪表盘功能以及数据权限等功能。
有一款软件就很好的运用了bi 系统更好的为软件提供了便利。思迈特软件Smartbi（思迈特软件Smartbi）定位为一站式满足所有用户全面需求场景的大数据分析平台。
它融合了BI定义的所有阶段，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现。帮助企业推进“全民化、普惠式BI”，从管理层到一线员工，都能够从企业数据获取价值；打造企业数据文化，助力企业的数字化转型。
bi系统靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
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④ 为什么要使用bi数据分析系统
商业智能又名商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。
2013 年，Gartner 集团对 BI 的概念进行了更新与扩展，在“Business Intelligence”一词中加入“Analytics(分析/逻辑分析学”， 合并成“Analytics and Business Intelligence”（ABI，分析与商业智能），并且纳入应用、基础设施、工具、 实践等多项内容 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。 可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。 因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
⑤ 为什么要上bi分析系统
从业务分析到智慧洞察
早在BI系统之前，企业就有了基于excel的财务报表分析。但是，随着数据的增多，需求的提高，传统报表系统面临的挑战也越来越多。
例如，我们可以在一张表中列出不同地区、同一产品的销量，另一张表中列出不同地区、不同产品的销量。但是，这两张表无法回答诸如“某个城市某一类产品销量的情况”等问题。而业务问题经常需要多个角度的交互分析。
（注：演示图来自“永洪科技官网”，案例演示。）
当前，企业正在经历从“粗放式”向“精细化”管理过渡的关键时刻。越来越多的企业在数据报表的基础上，基于积累的海量数据，进入数据分析与数据挖掘的领域。
BI系统为企业的业务分析与数据挖掘提供了可能。
首先，BI系统以数据仓库为基础，由数据仓库来汇总海量信息，管理者可以对同一数据进行多维度分析，在几秒钟内，轻松的出自己关注的数据信息。
比如，哪类产品对利润总额贡献最大？哪个分支机构为企业带来较好的收益？采用何种的销售渠道更佳呢？要回答这类问题用普通的分析方法也许可以得出答案；但更加深入的问题是为什么会是这样？以及业务该如何拓展？产品如何组合可以带来更大的收益呢?这些是现代企业发展需要认真考虑的问题，也只有BI系统才可能帮助解决的。
从技术角度看，BI系统按维度与层次对各类主题建立数据分析模型，无论从哪个角度考量，分析的数据都会在瞬间呈现在管理者眼前。
其次，由于BI系统是基于对企业一手资料的分析，因而对企业的决策效果显著，是一种辅助管理者的“决策系统”。管理大师明茨伯格在其代表作《管理工作的实质》中提到，“管理者平均在某个问题上花费的时间只有9分钟”。那么，如何才能在短时间内做出高效的决策？以支持决策为已任的BI系统，有了越来越广的发展空间。
BI系统对企业关注的各类信息的整合、对比、抽象、分析，面向决策层直观、简洁展现，从而达到支持决策的目的。它可以直观的让决策者知道各项经营数据有没有问题，如果没有问题，就可以不再去管它，如果有问题，就可以马上通过鼠标转到不同的维度，去找到问题的原因是什么。把“拍脑袋”变成“看数据”进行决策，大大降低了管理者的决策风险，也让管理者的决策更“有据可依”。
实施BI也须“私人定制”
与众多的传统软件项目相比较，BI最大的特点在于，它不只是个IT项目。事实上，BI涉及到企业经营管理的各个方面，是一个企业重新梳理管理方法、管理流程、管理体系的过程。
如果把BI系统简单的定位为IT系统，管理层没有充分参与，没有挖掘出管理上深层次的需求，最终将导致业务部门感觉系统对其帮助很小，只是一个统计系统或报表系统，将无法实现企业的预期目标。
因此，实施BI系统的前提是由“一把手”牵头，对企业的管理方法、管理流程、管理体系的过程重新梳理。介于此，由“既懂现代管理又懂IT实施”的咨询专家参与，将影响整个项目的实施成效。
⑥ 国内外有哪些比较实用的bi数据分析系统
国内外有很多好用的bi数据分析系统，比如思迈特软件Smartbi。广州思迈特软件Smartbi有限公司（思迈特软件Smartbi）成立于2011年，致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案，以提升和挖掘企业客户的数据价值为使命，专注于商业智能(BI)与大数据分析软件产品与服务。
思迈特软件Smartbi 服务器部署采用 java 的 web 应用方式，服务端对环境没有限制。功能比较齐全，像复杂报表、数据录入、统计图展示都支持，而且现在带了 Word 和 PPT 插件，开发出来的报告格式效果比较好。
自助分析平台上线之后，业务人员难免会遇到各种问题，比如对数据的困惑、对功能的学习、对平台的操作等，都需要能尽快得到协助。此时在数据答疑模块，我们能向系统运营团队或者管理员询问，平台用户间也可交流。
当问题不便公开，还能设置 为私密性质，只有指定人员才能看到。更妙的是，提问人可以设置最佳答案，运营人员也可以对问答设置很多标签，用户可以根据自己的需求，使用不同的标签来给问答设置分类管理，方便搜索，从而对问题和经验也能有良好的沉淀。
数据分析有没有用，来试试Smartbi就知道了,Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。
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⑦ 投资学作业：从股票定价模型来分析香港金融危机 求解！！！
一、资本资产定价模型的理论背景
威廉•夏普建立了均衡的证券定价理论，即著名的资本资产定价模型(CAPM)：（1）其中，E（Ri）为股票i的预期收益率，Rf为无风险利率，E（RM）为市场组合的预期收益率，，即系统风险系数，是市场组合收益率的方差，βi表示股票i收益率变化对市场组合收益率变动的敏感度，用βi系数来衡量该股票的系统风险大小。CAPM说明：在证券市场上，非系统风险可以通过多元化投资加以消除，对定价唯一起作用的是该证券的β系数。因此，对CAPM的检验就是验证β系数是否具有对收益的完全解释能力。
二、CAPM在国内外的检验
国外在1970以后就开始了对CAPM的检验和β系数的稳定性研究，早期的检验结果表明，西方成熟资本市场中股票定价基本符合CAPM。但1980年以后，出现了大量负面的验证结果。从1990年开始，国内一些学者对CAPM也陆续做了大量研究。陈浪南、屈文洲（2000）对上海A股市场对资本资产定价模型进行实证检验，根据股市中的三种市场格局(上升、下跌和横盘)划分了若干的时间段得出不同β值的进行分析，得出的β值与股票收益率的相关性较不稳定，说明上海股票市场存在较大的投机性。阮涛、林少宫(2000)说明了上海股票市场不符合CAPM，基于CAPM模型对中国现阶段的股票市场的分析和应用缺乏有效性依据。许涤龙，张钰(2005)实证结果表明在沪市股票的收益与其β系数存在着显著的正相关线性关系，但无风险收益率却是负的，这说明上海股票市场具有明显的投机特征，是一个不够成熟的股市。
三、数据说明和处理
本文选择上海证券交易所上市的上证180指数成分股，选择2009年1月9日到2010年12月22日期间的周数据，共有101个周数据，剔除在上述期间数据缺失的股票，样本共包含152只股票，本文选用上证综合指数来替代市场组合收益，所用数据都已进行除权、除息复权处理，本文数据来源于Wind资讯。个股用周收盘价来计算它们的周收益率，计算公式如下：其中Rit是第i只股票在t时刻的收益率；pit是第i只股票在t时刻的收盘价。上证综合指数的收益率计算同上，用Rmt来表示周收益率。对于无风险收益率的确定，本文使用一年期的定期存款利率来表示无风险收益率，折算成周收益率为：Rf=0.0455%。
四、CAPM实证和结果
本文在检验中用到的基本时间序列方程如下：（2）对于横截面的CAPM检验,采用下面的模型：（3）（4）其中是第i只股票平均收益率（样本均值来代替），βi是第i只股票的β值，在（4）的回归中βi由模型（3）中的得到的回归系数bi来替代。将回归结果与CAPM模型（1）进行比较，检验CAPM在上海资本市场是否成立：（1）资产的风险和收益之间是否存在线性关系。如果模型（4）中参数其估计值不显著异于零，则可认为资产的风险和收益之间仅存在线性关系。（2）资产的风险和收益是否正相关。如果参数γ1其估计值显著异大于零，则可以认为资产的风险和收益是正相关的。此外，其估计值理论上应该等于E（RM）-Rf，即市场的超额收益率。（3）参数γ0其估计值不显著异于Rf。
152只股票的周收益率分别对上综指的周收益率进行时间序列回归，得到152只股票的bi值。然后以152只股票的周收益率为因变量，各个股票回归出来的值为自变量对模型（3）进行回归，其结果为表1结果可以发现βi值在5%显著性水平下显著,而常数项γ0仅在10%的显著性水平下显著。即收益率与系统风险(β值)存在的线性显著性较强。下面来检验回归出来的γ0和无风险收益率是否有显著差异。γ0=0.002945，Rf=0.0455%，其检验的t值为此结果表明γ0和Rf在显著性水平5.97%下有显著区别，这与CAPM不吻合。下面来检验斜率系数是否显著不同于E（RM）-Rf。由表1知γ1=0.005036，其检验的t值为在5%的显著性水平下，γ1和E（RM）-Rf没有显著区别，这和CAPM相符。
为了进一步检验收益率与系统风险(β值)存在的非线性关系，对模型（4）检验得到的结果如下：根据表2的结果可以发现β值在5%显著性水平下不显著,而β2值在5%显著性水平下显著,这可以发现上海股票市场的除了系统风险的影响之外，与收益率风险的非线性关系即非系统风险对上海股票市场的收益率影响也较大。从表1和表2的结果可以看出，其中γ0是正数，这个与CAPM相吻合，但是以往的大部分文献中得出常数项为负值，而此处的结果得出γ0较显著的大于Rf，这是由于金融危机后，2009年与2010年的利率维持在较低水平，而上证A股指数从金融危机后较低的点位正在上升的过程中。
五、总结
根据上述CAPM的有效性检验，可以得出以下结论：(1)上海资本市场股票组合的平均超额收益率与其系统风险之间存在正相关关系，并且同时与非系统风险之间存在显著的线性关系。说明上海股票市场的股票定价不仅仅受系统风险的影响，而且受非系统风险的影响。(2)模型(3)中的斜率系数与平均超额收益率没有显著区别，常数估计值较显著大于无风险利率，与之前的大部分文献得出常数项大部分为负值不同。这由于金融危机后的这个特殊时期的货币政策和股市走势有关，同时也反映出上海股票市场正在逐步迈向成熟的过程之中。
⑧ BI系统是什么意思呢
BI系统是（行为识别behavior identity）行为识别系统，直接反映企业理念的个性和特殊性，是企业实践经营理念与创造企业文化的准则，对企业运作方式所作的统一规划而形成的动态识别系统。
包括对内的组织管理和教育，对外的公共关系、促销活动、资助社会性的文化活动等。通过一系列的实践活动将企业理念的精神实质推展到企业内部的每一个角落，汇集起员工的巨大精神力量。
(8)bi股票分析系统扩展阅读
行为识别系统对内的活动包括：干部教育、员工教育（这里又包括服务态度、服务技巧、礼貌用语和工作态度等）、工作环境等项目。对外活动包括：市场调查、产品销售、公共关系、广告宣传、促销活动等。各企业积极参与社会事件和公益文化活动，也属于活动识别的范畴，其目的主要在于赢得参与活动的社会公众的认同。
一切BIS活动，应该是从人出发，再回到人本位，使活动充满人情味，有关心人的亲和感。这对包括公关、促销等活动，是非常重要的。同时，应当让企业的宗旨、企业精神及形象设计渗入到生活领域中去，因为生活领域比销售领域更宽广。
CI 渗入到生活领域应当不是强制性的，而是让人们在不知不觉中接受的，默默地体味到企业的关怀，树立起良好的企业形象。
例如福特汽车的关怀是这样向世人传达的：在汽车的斑马线上，一位白发苍苍的老人正准备过马路，但车水马龙，谁也不肯停下一会儿，这时画外音：“人人都有老时”。这是一则成功的广告，虽未直接推销自己的产品，却给人留下了深深的思考，并留下了关心他人的福特汽车的企业形象。
⑨ 几种典型的BI的系统架构分析
几种典型的BI的系统架构分析
随着商务智能（BI）理论的不断发展，商务智能的系统架构已经从单一的理论衍生出多种架构，如分布式商务智能架构，联合商务智能架构等。下图是BO公司定义的商务智能的基本架构，它是一种开放式的系统架构，可以分布式集成现有的系统。从这个架构中，我们可以比较清楚的看出目前商务智能架构的模式。包括数据层、业务层和应用层三部分。数据层基本上就是ETL过程。业务层主要是OLAP和DataMining的过程。在应用层里主要包括数据的展示，结果分析和性能分析等过程。在实际应用中，由于每个公司的规模和组织架构的不同，在实施商务智能选择系统架构的时候要结合公司的特点，选者最合适的架构。下面就介绍几种现实系统中的几种BI架构。
BO公司定义的BI架构
1、简单的BI架构
这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。
简单的BI架构
[page] 2、联合的BI架构（Federated BI Architecture）
这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。
联合的BI架构（Federated BI Architecture）
2.1 集中逆向BI架构 （Centralized Upstream BI Architecture）
·通常用于中小组织
·需要良好的保管者的沟通
·需要高级执行者买进
·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的）
集中逆向BI架构 （Centralized Upstream BI Architecture）
[page] 2.2 分布式逆向BI架构 （Distributed Upstream BI Architecture）
·中小组织和大型组织都适用
·是大多数从下至上注重实效表现的逼近系统
·更多的考虑多数人意见
·更多的限制于大多数人意见
·实施团队需要良好的沟通
分布式逆向BI架构 （Distributed Upstream BI Architecture）
2.3 集中式的顺序BI架构 （Centralized Downstream BI Architecture）
·适用于长期数据仓库项目
·用于紧密配合多管道的在巨大组织中到处存在的DW/DM系统
·经常目标设定为特殊功能组织或行政中心
·需要高层在所有的拥有者进行决策
·需要为已有系统在实施团队和支持团队建进行良好的沟通
集中的顺序BI架构 （Centralized Downstream BI Architecture）
[page] 2.4 分布式顺序BI架构（Distributed Downstream BI Architecture）
·适用于大型多元化组织
·容易适应各种不同的冲突
·容易转换到不同的环境
·需要为已有系统在实施团队和支持团队间进行良好的沟通
分布式顺序BI架构（Distributed Downstream BI Architecture）
2.5 混合型BI架构 （Hybrid BI Architecture）
·比任何理想化模型更接近现实情况
·更适应自然的联盟
·元数据集成更具有挑战性
混合型BI架构 （Hybrid BI Architecture）