商業(yè)智能BI工具的功能很多，并且在不同的企業(yè)中，其需求也存在著差異。不過，有幾個核心功能是必需的，具體包括了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與可視化、平臺管控、場景需求轉(zhuǎn)換等。總的來說，在考慮商業(yè)智能BI工具的能力時，必須確保滿足這些特性：強(qiáng)大，靈活，易于使用，安全性和高度可視化。
1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是指將原始數(shù)據(jù)讀取到商業(yè)智能BI工具并進(jìn)行基礎(chǔ)的管理和建模，為后續(xù)的分析奠定基礎(chǔ)，具體包括數(shù)據(jù)存取/連接、數(shù)據(jù)管理等環(huán)節(jié)。
商業(yè)智能BI工具要允許用戶連接到本地和云上各種類型存儲平臺中的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。主流BI工具都支持將數(shù)據(jù)存儲到本地服務(wù)器，以提高BI平臺訪問性能和數(shù)據(jù)安全性，減小對業(yè)務(wù)系統(tǒng)實(shí)時直連抽取數(shù)據(jù)的壓力，避免因數(shù)據(jù)提取而導(dǎo)致業(yè)務(wù)系統(tǒng)宕機(jī)。同時，BI工具也提供直連數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的功能備用。
以下便是商業(yè)智能BI工具需要支持的主流數(shù)據(jù)類型：
大數(shù)據(jù)平臺：Apache Kylin、華為FusionInsight、華為DWS、Apache Impala、Hadoop Hive、Spark、Amazon Redshift、Presto 等
傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫：Oracle、DB2、SQL Server、MySQL、Infomix等
分析型數(shù)據(jù)庫：Vertica、Greenplum、 SAP HANA、阿里云ADS等
NoSQL數(shù)據(jù)庫：MongoDB
多維數(shù)據(jù)庫：BW、SSAS、 Essbase
文件數(shù)據(jù)源：Excel文件( x1s/.xIsx)、純文本文件( txt)、逗號分隔值文件( csv)、XML文件( xm1)
程序數(shù)據(jù)源：Java API、Hibernate 數(shù)據(jù)源，支持Web Service、SOA等標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)
除了存儲和連接數(shù)據(jù)外，某些企業(yè)還有補(bǔ)錄數(shù)據(jù)的需求，因此部分商業(yè)智能BI工具也提供了數(shù)據(jù)填報功能，允許企業(yè)錄入業(yè)務(wù)系統(tǒng)之外的數(shù)據(jù)。
商業(yè)智能BI工具也常以業(yè)務(wù)包的形式對數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，使用戶可以根據(jù)不同的業(yè)務(wù)包主題對數(shù)據(jù)分類，提供數(shù)據(jù)相關(guān)的各種信息。用戶可以通過血緣分析、更新信息等內(nèi)容和關(guān)聯(lián)建模等操作，更好地了解和管理自己所擁有的數(shù)據(jù)。
2、 數(shù)據(jù)處理
在企業(yè)中，分析人員對于數(shù)據(jù)處理的需求靈活多變，并且經(jīng)常需要對不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)根據(jù)相同的維度或者屬性進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，IT部門提供的對數(shù)據(jù)的基本處理功能和基本的關(guān)聯(lián)關(guān)系并不能完全滿足需求。
例如，分析人員要根據(jù)公司產(chǎn)品銷售明細(xì)數(shù)據(jù)分析用戶的特征，并調(diào)整相應(yīng)的銷售策略。這個時候就需要基于銷售清單數(shù)據(jù)，計算相應(yīng)的分析指標(biāo)，比如每個用戶的消費(fèi)頻次、單筆消費(fèi)最大金額、最近兩次消費(fèi)的時間間隔。這就要求BI工具提供數(shù)據(jù)處理功能（例如新增列、分組統(tǒng)計、過濾、排序、上下合并、左右合并等），使用戶能以極低的學(xué)習(xí)成本將數(shù)據(jù)處理成自己需要的結(jié)果，也讓IT部門更專注于準(zhǔn)備基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的工作，將數(shù)據(jù)分析與處理的任務(wù)交給更熟悉業(yè)務(wù)的分析人員。
3、數(shù)據(jù)分析與可視化
商業(yè)智能BI工具中的數(shù)據(jù)分析與可視化有多種需求類別，例如可視化探索分析、制作儀表板、制作固定報表等。
其中，可視化探索分析需要面向分析人員，讓他們能夠以最直觀快速的方式，了解自己的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其中的問題。用戶只需要進(jìn)行簡單的拖曳操作，選擇需要分析的字段，幾秒內(nèi)就可以看到想要的數(shù)據(jù)，通過層級的收起和展開，下鉆上卷，可以迅速了解數(shù)據(jù)的匯總情況。這對BI工具的多維分析和可視化圖表等功能有非常高的要求。
儀表板的目的在于讓用戶將多個分析內(nèi)容組合成一個展示面板或者報告，并基于面板監(jiān)測關(guān)鍵指標(biāo)，定期匯報工作，將用戶從手工處理Excel文件、制作PPT文稿中解放出來。因此，用戶利用儀表板應(yīng)該可以隨時通過篩選器過濾數(shù)據(jù)，可以通過組件聯(lián)動功能實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)分析，還可以通過跳轉(zhuǎn)功能將多個儀表板組合成一個更大的分析主題等。此外，作為展現(xiàn)數(shù)據(jù)主題的容器，儀表板還應(yīng)提供自適應(yīng)布局、主題顏色與樣式配置、豐富的組件樣式等，讓用戶可更好地展示和表達(dá)數(shù)據(jù)分析的思路和結(jié)果。
對于固定報表，商業(yè)智能BI工具需要提供不同表格樣式和復(fù)雜格式的設(shè)計能力。
4、平臺管控
在所有的功能之上，依靠BI工具的平臺管控功能，企業(yè)可以建成數(shù)據(jù)分析體系，方便地管理儀表板與用戶，以及對系統(tǒng)進(jìn)行個性化設(shè)置，進(jìn)而支持各種業(yè)務(wù)主題分析。具體來說，平臺管控需要為用戶提供統(tǒng)一訪問、集中管理、分類維護(hù)三大功能。
統(tǒng)一訪問：提供統(tǒng)一的應(yīng)用訪問門戶，通過對用戶角色和權(quán)限的控制，使不同角色的用戶能夠通過一個門戶系統(tǒng)看到符合自身需求的儀表板視圖，使用儀表板功能。
集中管理：對于數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)中的系統(tǒng)資源、系統(tǒng)配置、監(jiān)控日志、用戶、權(quán)限、儀表板模板、定時調(diào)度等內(nèi)容提供統(tǒng)一的管理環(huán)境，方便用戶日常管理。
分類維護(hù)：在整合和規(guī)范儀表板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，為不同類型儀表板提供對應(yīng)的開發(fā)手段，采取統(tǒng)一的儀表板模板化定制和發(fā)布方案，簡化其維護(hù)工作，降低此項工作對IT人員的依賴。
5、場景需求轉(zhuǎn)換
除了PC端應(yīng)用以外，不少企業(yè)還會有數(shù)據(jù)大屏、移動端應(yīng)用等場景需求。因此，BI工具要具備場景需求轉(zhuǎn)換的能力，在不同的終端場景中有較好的自適應(yīng)性和穩(wěn)定性，以滿足不同人群、環(huán)境和場景下的多樣化需求。
