bi平台开发制作（BI工程师是做什麽的_bi工程师是什么）

本文目录

• BI工程师是做什麽的_bi工程师是什么
• 国内哪款BI软件可以进行定制开发
• 商业智能（BI）可视化大屏的设计及使用原则
• bi报表开发有前途吗
• BI项目需要做哪些准备工作
• 如何正确的开发BI——浅谈BI项目管理
• 在商业智能BI开发过程中，什么问题的挑战性最大

BI工程师是做什麽的_bi工程师是什么

BI工程师：主要是报表开发，需要有一定的数据库经验，掌握SQL查询优化方法，精通Oracle、SQLServer、MySQL等主流数据库的应用设计、性能调优及存储过程的开发。掌握BI相关工具，如ETL工具（如SSIS）、OLAP工具（如SSAS）和前端展示工具。熟悉ETL逻辑、OLAP设计和数据挖掘相关算法。

BI工程师与数据库管理员的工作内容不同，前者是负责开发工作，后者是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作。

数据库管理员（Database，简称DBA），是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作人员的统称，属于运维工程师的一个分支，主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。

DBA的核心目标是保证数据库管理系统的稳定性、安全性、完整性和高性能。

在国外，也有公司把DBA称作数据库工程师(DatabaseEngineer)，两者的工作内容基本相同，都是保证数据库服务7*24小时的稳定高效运转，但是需要区分一下DBA和数据库开发工程师(DatabaseDeveloper)：

1)数据库开发工程师的主要职责是设计和开发数据库管理系统和数据库应用软件系统，侧重于软件研发；

2)DBA的主要职责是运维和管理数据库管理系统，侧重于运维管理。

拓展资料：

数学与应用数学专业培养掌握数学科学的基本理论与基本方法，具备运用数学知识、使用计算机解决实际问题的能力，受到科学研究的初步训练，能在科技、教育和经济部门从事研究、教学工作或在生产经营及管理部门从事实际应用、开发研究和管理工作的高级专门人才。

数学与应用数学专业属于基础专业。无论是进行科研数据分析、软件开发，还是从事金融保险，国际经济与贸易、化工制药、通讯工程、建筑设计等，都离不开相关的数学知识。可见数学与应用数学专业是从事其他相关专业的基础。随着科技事业的发展和普及，数学专业与其他相关专业的联系将会更加紧密，数学知识将会得到更广泛的应用。

国内哪款BI软件可以进行定制开发

据我所知，亿信华辰ABI是由亿信华辰完全自主研发的BI软件，这个可以在网上查到的，因此对任何的定制需求，都可以完成定制开发，开发速度极快，这是因为有专门负责定制研发的部门负责对接定制需求。之前我也遇到一个问题，当时先是跟亿信华辰售后沟通过后认为我的这个需求需要定制开发，上午提出的这个问题，下午上班就给出了开发的工作量，最终开发完成的时间比预期的开发时间还要早上一天，并且效果很好，各方面的细节工作，比如新加的按钮样式，位置，都让人操作起来非常适应。定制开发后使用起来没有出现新的BUG，说明测试工作做的很到位，是一个完整高效的定制开发团队！

商业智能（BI）可视化大屏的设计及使用原则

信息时代，数据是一种可贵的资源，我们可能经常听到的一句话就是：用数据说话。但是，在没有进行系统化整理之前，数据不过只是一串串冰冷的数字，我们很难从大量的数据中获取到有价值的信息。只有通过合适的可视化工具，才能更加直观的感受到数据所带来的变化，为接下来的工作提供支持，这就是可视化大屏（BI）所带来的价值。

可视化大屏是为了在大量核心数据中选择最优展现方式，它可以将业务的关键指标以可视化的方式展示到一块或多块LED大屏上，不仅可以让业务人员快速、直接地从繁杂的业务数据中找到重要数据，还可以对决策人员起到辅助作用。

今天我们以learun商业智能插件来介绍一下可视化大屏的应用及设计规则。

一.何为数据可视化

数据可视化其实就是借助于图形化手段，将数据清晰有效的传达出来。这样一来，既可以让数据的呈现效果更加直观，便于查看，还可以更加快速的挖掘到数据中隐藏的价值，其本质是可视、可交流、可互动。

可视化为什么需要大屏支持呢?因为通过大尺寸屏幕来展示数据，容易给人留下震撼的感觉，具有浓郁的科技感，便于打造某些独特的氛围或者说仪式感。同时利用其面积大、可展示信息多的特点，便于多人同时查看，数据可以以共享的方式展现在观看者面前，便于团队讨论和决策。

二.可视化大屏主要应用场景

随着大数据的发展，可视化大屏在各行业的应用也越来越广泛，变得更加普及化，尤其以政府、商业、金融、制造等行业的业务场景中，大数据的价值体现的淋漓尽致。比如，数据大屏作为一种有效传递信息的手段，正在城市智能运营中心、应急指挥中心、公安监控中心、电力调度中心、金融交易大厅等部门和机构中承担起重要的角色，具备日常监测、分析研判、应急指挥、展示汇报等多种功能，在提高科学管理工作等方面发挥了重要的作用。这里提供一些行业模板，以作参考。

三.可视化大屏设计原则

很多人对可视化大屏的第一印象就是炫酷，但是炫酷为其表，数据传达的清晰有效，才是大屏的重点。

大屏中通常有多种资源类型及数据需要展示出来，但是需要进行页面布局来将主要信息和次要信息展示出来，明确层级关系和流向，使观看者能快速获得信息的同时，也能获得视觉平衡感。

一般情况下，如果企业要开发出一款大屏，需要经历：需求沟通——大屏UI设计——大屏数据开发——大屏前端开发，这一系列步骤流程。总的来说需要遵循以下原则：总览优先，细节辅助。

1.是要服务于业务，让业务指标和数据合理的展现

由于往往展现的是一个企业全局的业务，一般分为主要指标和次要指标两个层次，主要指标反映核心业务，次要指标用于进一步阐述分析，所以在制作时给予不一样的侧重。

2.合理的布局能让业务内容更富有层次，合理的配色能让观看者更舒适

配色的学问主要是背景色，背景色又分为整体背景以及单个元素的背景，无论是哪一个，都遵从两点基本原则：深色调和一致性。深色调是为了避免视觉刺激。

3.在大屏展现上，细节也会极大的影响整体效果

通过适当给元素、标题、数字等添加一些诸如边框、图画等在内的点缀效果，能帮助提升整体美观度。

4.动效的增加能让大屏看上去是活的，增加观感体验

但过分的动效极其容易喧宾夺主，反而丧失了业务展现价值，我们需要把握一个度，既要平衡酷炫效果，又要突出内容。

目前市面上有众多可视化工具，有的为了实现其功能效果而令人感到枯燥乏味，有的为了看上去绚丽多彩而做得极端复杂，企业决策者难以从中理解数据的真正价值。

LeaRun商业智能插件是基于浏览器的、用于配置数据可视化大屏的工具平台。它提供了丰富的可视化设计组件，通过简单的点击、拖拽等操作，即可进行图表布局的调整，只要几分钟就可以配置出一页实用且炫酷的可视化大屏。

专业的数据分析软件旨在帮助企业提供从内外部数据源整合、数据治理到探索式分析，以及最终实现智能化决策的大数据分析能力，助力企业构建数据生态系统，帮助企业降本增收和实现数据资产的变现。

Windy.

bi报表开发有前途吗

有。
bi报表在实际工作中对企业有很大帮助，IDC根据商业智能bi市场的现状进行了预测，认为2026年中国商业智能bi软件市场规模会达到20.2亿美元。
bi报表能够带来可扩展器，有着很好的稳定性。

BI项目需要做哪些准备工作

BI商业智能项目需要做的准备工作有以下几点：

一、明确商业智能BI部署目标

企业部署商业智能BI前，需要进行详细的分析，摸清部署商业智能BI的目标，比如是为了完成数字化转型？开展更精确的数字化营销？提供更符合用户和市场需求的产品？利用数据可视化进行更准确的决策？

业务流程 - 派可数据商业智能BI

同时，明确目标还要进行不同阶段的划分，在每个阶段内实现落地应用，避免长期的部署过程导致人心浮动，失去了对目标的把握。具体来说企业要把商业智能BI的部署任务分为部署前、中、后三个阶段进行拆解，分层次推进完成商业智能BI的部署。

二、明确商业智能BI业务需求

商业智能BI是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案，更是专门为企业进行了服务的定制化，满足了企业不同人群的业务需求。

业务需求 - 派可数据商业智能BI

对业务人员来说，商业智能BI在企业完成基础信息化建设后，对业务进行规范化、流程化、标准化处理，积累不同业务部门的高质量数据，此时通过数据可视化报表为业务人员可以追踪业务执行效果，对业务执行进行复盘，预测并提出下一阶段信息，提高了业务流程效率；

对技术人员来说，部署商业智能BI将业务信息系统中不同来源、不同格式的数据，通过ETL和数据模型，分类分级进行清洗、处理等，统一储存到数据仓库，提高了数据质量，简化了查数、取数等处理数据流程，减少了工作压力；

对管理人员来说，分析人员通过数据仓库中的高质量数据，以图形化手段，进行商业智能BI数据分析，将海量杂乱的数据转化为价值信息，并制作成数据可视化报表，在PC、移动、大屏等不同终端提供信息展现，提供了全面性、实时性、便携性等特点，辅助管理人员进行企业决策发展。

三、梳理业务数据指标

企业建设商业智能BI项目需要梳理相关业务建立完善的指标管理体系，通过业务需求报告划定指标体系范围，为各部门关键需求建立KPI指标，同时将分析指标公式进行标注，并和相关业务数据进对应，确定指标体系中需要抽取的数据。

指标体系 - 派可数据商业智能BI

1、业务指标分类

不同企业有不同的指标管理体系，其中的业务指标分类更是不尽相同。通常来说，在部署商业智能BI前，企业会确定一种视角将确认的需求构建成整套指标体系，比如企业可以对指标进行分级，将不同层级指标分成战略指标、管理指标和执行指标。

以业务流程为视角进行划分、以发展阶段为视角进行划分、以组织建设为视角进行划分......但不管以什么方式划分指标，企业都需要保证指标能够覆盖商业智能BI数据分析中提到的各部门需求，并保留业务扩展的规划。

2、业务指标属性

企业在商业智能BI项目中最容易出现的问题就是，只顾建立业务指标，忽略了描述属性，导致无法识别。对此，企业应该对业务指标属性建立规范，统一进行描述，让每个指标都能够被分析和技术人员所理解。

描述指标属性一般也会根据商业智能BI数据分析的效用分成三类，一种是指标的业务属性，比如指标的名称、指标的说明、指标所属的分类等；一种是技术属性，比如指标数据的来源、分析指标的公式、指标数据更新频率等；还有就是管理属性，比如指标所属部门或业务线、考核KPI、部门指标等。

四、收集和管理数据

确立业务需求、指标后，企业就可以根据相关的需求指标进行实际的数据收集工作，数据是新时代的第五大生产要素，也是商业智能BI部署的基础建设，将数据转化为信息，实现数据价值的核心所在。

商业智能BI - 派可数据商业智能BI

在这个阶段，也是部署商业智能BI的前夕，企业需要动员全体员工，进行多部门业务之间的沟通协作，根据需求和指标制定数据的规范，统一数据的长度、格式、指标、存储等，并通过多部门人员的合作，共同完成企业的数据字典，实现数据的完整性、及时性、唯一性、准确性和一致性。

五、实现业务指标的应用落地

在前几个阶段我们要明确商业智能BI的部署目标和内部需求，就是为了实现商业智能BI在企业的成功落地。业务指标同样如此，如果不能和企业的实际业务挂钩，在经营管理中落地，就只能成为一纸空文，被企业所忽略。

数据分析 - 派可数据商业智能BI

企业可以建设相关的数据分析部门，不仅能应用指标为企业发展进行分析，提供相应信息，还能为商业智能BI数据可视化分析进行铺垫，培养相关人才。此外，企业还应该把指标和业务结合，应用在日常的员工KPI考核指标中，通过建立奖惩制度，让员工意识到指标的重要性，以数据为基准驱动企业成长。

六、持续优化数据治理

最后还是要强调，数据是商业智能BI实现全部价值的关键，也是现代企业建设的关键要素。企业在部署商业智能BI前，除了上述提高的阶段，还要在数据的生命全周期进行治理操作，从业务流程、研发生产、经营管理等不同环节，提高数据的质量。

可视化大屏 - 派可数据商业智能BI

只要持续完成这些流程，企业在需要部署商业智能BI时就不会受到阻碍，能够顺利的完成信息化建设，将不可用的数据转化为富含价值的信息，以数据可视化的形式，辅助管理人员进行决策，帮助企业健康成长。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台

如何正确的开发BI——浅谈BI项目管理

在大部分的公司里，数据部门的产出主要都是 提取数据 和 数据可视化（BI） ；提数工作无需多说，写好SQL即可。但BI则不同，即使在BAT等非常重视数据的公司中，它也是数据部门非常重要的产出；

而一个好的BI开发过程中，离不开良好的项目管理。

本文将会对 BI 的开发流程进行简单的介绍，并就其中可能遇到的问题进行探讨。

在开始介绍前，笔者想先简单介绍下BI，以帮助大家对BI有一个基本的认识。

当然，读者也可以简单地讲BI理解为可快速实现的数据可视化图表，如下图。

正如所有的项目流程一样，BI项目主要分为 3个部分： 梳理需求 ， 技术设计 ， 实际开发 。每个部分都有一个 项目里程碑 。

详细过程如下

笔者会逐一进行介绍。

对需求的梳理，是所有项目开发的第一步，也是 最重要的一步 。为了避免开发完成后需求方表示“这根本不是我们要的东西”的惨剧。对需求的梳理一定要谨慎、完善。

需求调研，即与需求方、相关干系人进行需求确认。从而保证双方对需求 理解无误 ，及该需求 是否可实现 。

在需求调研结束后，为了防止双方的理解误差。数据方必须出具 需求确认书 ；

需求确认书应包含以下内容：

需求确认书大多以电子文档方式存储（如有必要也可以打印出来）。一定要获得所有干系人的确认再开始下一步的设计流程。

此阶段的项目里程碑为 需求确认书 。主要起到3个作用

在需求梳理后，就可以开始进行技术设计。

可以先根据假数据开发DEMO。以让需求提出方更快的看到成品。

该阶段的项目里程碑，就是TD文档。

一个好的设计文档应该有以下内容：

在设计文档完成后应进行技术评审，参与评审的技术人员、项目管理者应根据以上内容进行把关。

评审通过后再进行实际的开发

开发的具体注意点基本都在设计部分处理掉了，但还有一些遗漏。

在BI通过最终验收后，BI开发者/项目经理 应腾出一些时间来，对过去的BI项目进行回顾整理。

BI项目文档 应包括以下内容：

很明显，本文的重心在于BI的开发流程，而非项目管理。实际项目中，还有其他要注意的部分。

BI项目的项目预期，应在需求确认之后，由实际开发人员给出。并获得PM、需求确认方的认可。

个人建议给出的时间要是真实预计时间的2倍以上——你永远猜不到过程可能碰到什么幺蛾子、也永远猜不到底层数据有多离谱。

在小型公司里，BI往往只能1个人开发。但在重视数据的公司里，一个BI往往需要多个开发人员的协力配合。如何分配工作给不同的开发人员，是对项目经理的一个考验。

如果你并非在自家公司开发BI，而是以乙方的身份在甲方执行BI项目。则还需调研甲方的软硬件环境。这里也是要预留一部分时间。

在大部分的公司里，BI需要经过QA部门的测试。如果没有的话实施人员需要自行简单测试。测试的核心是数据的准确性。

如果BI的后续运维直接属于开发者的话可以绕过这一段。但在部分公司中，开发和运维属于不同的部门。实施人员将BI交接给运维人员时，也需要一些运维的文档——当然如果你的第三个项目文档写的很规范的话，可以节省很大的工作量。

在商业智能BI开发过程中，什么问题的挑战性最大

我有时和商业智能BI项目上的同事闲聊，问他们在商业智能BI项目建设过程中，你觉得什么挑战性最大？有的人说我最怕业务逻辑太复杂，有的人说最怕用户的需求不明确，也有的人说复杂的业务场景不知道如何通过技术去实现，挑战性最大。大家说的都很有道理，那我来谈谈我个人觉得商业智能BI项目开发过程中什么问题挑战最大，我认为是数据质量的问题。

5、6年前我还在从事商业智能BI开发的时候碰到过一个项目，业务并不复杂，就是统计一些时间段的时间差额，最后算出每个用户在上面消耗的时间，做商业智能BI统计分析。但是在实际开发过程中发现，即使把业务规则理解的再透彻，开发完成之后到实际的生产环境跑数据，总有些数据对不上。在测试开发环境下反复的检查业务逻辑，都没有问题，我就陷于了深深的苦恼。
这个商业智能BI项目到底是什么环节出现了问题，是ETL跑的时候丢数据了？还是我的代码有问题？还是我对业务理解的不够？弄得我开始对自己的能力开始怀疑了。应该不会啊，我能力这么强，在商业智能BI项目上从来没有失手过，不至于连这个搞不定。在反复的自我检查之后，我基本上可以断定，是生产环境的数据有问题。

因为在有些商业智能BI项目上，开发测试和生产环境是完全隔离的，开发测试环境下的数据是有限的、不完整的，没有生产环境那么全。于是，申请看看商业智能BI项目分析生产环境的实际数据，结果一看，就发现问题了，就是生产环境的数据存在问题，并且问题还很大。

商业智能BI项目中，一个正常的数据逻辑，在生产环境下反复梳理，结果梳理出了24种异常数据的情况。原因是怎么造成的呢？ 就是在业务系统中，有一个业务处理的流程，比如 A、B、C、D，正常情况下它应该是一个线性的、不可逆的操作流程。
但是有些新用户在实际使用过程中，比如处理完A节点下面的N项操作，就到了B节点，B节点处理完了就到了C节点。按道理，到了C节点是不可能回去重新对A节点的业务做任何操作处理。结果在系统中就出现了这样的问题。就导致了在后台数据库中的数据节点序列的顺序在某些场景下完全是错乱的，存在大批量的异常操作数据，让商业智能BI项目的数据质量出现了问题。

那么在商业智能BI统计分析的时候，这些异常操作数据产生的时间序列就不应该被计算进来。当然，实际上的场景比我描述的要更加复杂。我大概描述一下，就是这里有一排房间，从左往右房间数量是无限的。

每个房间放了一个数据，你每往前走一个房间，都要记住之前每个房间做过什么事情，有什么样的数据。等到了第N个房间的时候，看到了一个数据，这个数据正好能和你之前走过的房间的某一个数据形成一个正确的时间序列，这样就需要记住之前每一个房间放的是什么，然后把这两个数据的时间差额给算出来，记下来。
再往前走的时候，又发现一个数据，这个数据和之前房间的某一个数据又对应上了，那么你上次完成的计算条件就不能成立了，就又需要重新组合一次。这个过程的处理非常复杂，我们把所有的场景全部梳理出来，有24种。拿这些场景和商业智能BI项目的业务人员去确认，业务人员基本上也弄不清楚，无法确认，因为数据太错乱了，已经超出他们对业务理解的范围了。

但最终，通过反复的看数据，找场景，还是把业务规则给确认了下来。最后到开发阶段，就这一项工作，整整耗费了我两周的商业智能BI开发时间。纯SQL和存储过程是无法直接实现的，后来是写了一段程序，再结合ETL和SQL才处理完毕。并且，模拟了一亿条数据，对所有的场景进行反复测试，没有问题。到现在上线已经很多年了，这个商业智能BI项目没有出现过任何问题。

实际上，这个商业智能BI项目的问题是一个业务系统上的逻辑漏洞，在业务系统上很好调整。就是当用户操作到某一个节点的时候，前面已经操作完成的节点不让他们再回去操作，控制一下流程就可以了。
那么在以往他们这样反复的回头操作，在业务流程上是不会出现太大问题，所以他们就忽略了商业智能BI项目的数据问题。这样一来，在做商业智能BI数据统计分析的时候，就需要把这些问题给考虑进去。结果把这个问题提交上去之后，供应商还是国外的，说排到半年之后才能解决。所以，这个事情从业务系统上推进不了，那就只能在商业智能BI层面来解决，但是所付出的代价就很大了。

所以，在业务系统建设过程中，很多问题不到数据层面，是无法发现很多潜在的问题的。因为用户有时为了省事，也能用，这些问题他们平常不会意识到，因为对他们日常工作没有太大的影响。到了商业智能BI层面，由于数据需要被统计分析，一种业务规则对应一种处理规则，是需要在开发过程中明确下来的。如果一种业务规则有N种特殊的数据处理场景，就需要对应N种数据处理开发过程，是无法像业务人员那样可以自动忽略的，这个工作量就大了。

简单来说，在业务系统中这个问题的调整可能只需要半天的开发时间就完全可以调整完毕。对于数据逻辑来说，在数据质量上的控制，越在源头端控制，效果越明显。这就是问题前置、程序前置处理。前面不处理，越往后放，后置处理，一旦进行商业智能BI等涉及数据的项目，问题就变得就难上加难。
所以业务系统的一个小的数据质量问题对商业智能BI而言可能就是需要投入巨大的时间和精力才能处理掉的，这就需要我们企业在业务系统的使用、操作、程序规范性上真正的要重视起来，可以极大的降低商业智能BI实施开发过程中的时间成本。包括之前碰到的多个系统的数据档案信息不一致等问题，都是在业务系统规划之初没有提前规划而导致的。

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