power bi制作可视化报表，bi数据可视化是什么
chanong
|许多企业认为只需购买一个前端商业智能BI分析工具就可以解决他们所有的企业级商业智能BI问题，但这实际上是不可能的。如果最初的分析场景比较简单，数据连接的复杂度不是太高，这类商业智能BI分析工具可能不会有什么问题。然而，在企业中构建商业智能BI项目的特点是螺旋式的构建过程。随着连接的业务系统数量潜在增加，分析的深度和广度增加，数据的复杂性变得越来越具有挑战性，但就目前而言，支持它的良好数据软件还没有内部架构。 -端BI分析工具基本无法使用。
1、首先我们快速修正一下对这些BI问题的理解1、BI是报表的可视化，是一组可视化图表BI是前端可视化吗？
商业智能BI是一整套完整的数据技术解决方案，包括数据仓储、数据分析、数据报表等。在BI项目中，20%的时间花在前端分析报表上，80%的时间花在底层数据仓库设计、ETL开发、数据搜索开发等。
因此，可视化报表只是商业智能BI的最终呈现，而不是商业智能BI的全部。
可视化展示——派克数据商业智能BI可视化分析平台
2、BI只是一个拖拽式的分析工具产品吗？
准确地说，拖放式可视化分析工具只能解决商业智能BI的一部分：可视化分析。但实际上，商业智能BI的技术范围还是比较广泛，涵盖了从底层数据采集到前端展示分析的各个方面。
严格来说，简单的拖拽式商业智能BI可视化分析工具只能部署在个人和部门层面，与企业级商业智能BI有很大不同。商业智能BI中的角色BI的实际作用并不能取代商业智能BI的地位。
2. 报告工具从哪里来？
在技术领域、信息领域、商业智能BI行业，我们从来没有离开过这个圈子。 JAVA（AWT、SWING、JSP、Hibernate、Spring、ibatis）、NET（ASP、http://ASP.NET、C#.NET）、Object-C、JS等技术开发和业务软件系统平台开发。
早期前端技术很薄弱，连AJAX的实现都需要手写。我必须自己使用JS DOM 来单击以编辑和更改表单中的数据。报表创建本质上是一种嵌套在HTML 中的JSP 或ASP 脚本语言，具有循环输出前端。报告风格非常原始、丑陋。稍微复杂一点的表格报表样式需要在JS中进行调整。
当时使用的报表，如水晶报表、润千报表，都有可以直接引用的前端脚本语言标签，报表生成取代了大量的手写代码。早期，前端和后端技术并不是分开的。 http://ASP.NET 稍好一些。前端逐渐添加了一些可以直接使用的集成控件，而JAVA没有。上述阶段是什么时候发生的呢？2005年左右，2007年就已经广泛使用了。在旧的CSDN上应该还能找到很多原创的report标签帖子。
报表分析- Paco Data Business Intelligence BI 可视化分析平台
Jreport、Star Report StyleReport等老报表在国内也有一定的市场。截至2010年，部分报表厂商营收突破1亿，说明基础报表的市场依然十分强劲。
当时的报道是什么状态呢？纯粹是报道报道。以编程方式从后端数据库查询返回的数据聚合列表然后绑定到前端脚本页面以生成各种报告。应用于各种商业软件中，系统内的报表展示远远达不到商业智能BI分析的水平。
此外，有许多软件开发商确实拥有强大的报告功能，但这些报告功能并不能单独作为报告产品在市场上提供。
随着前端技术和前端框架的改进，传统的表格技术逐渐迁移到各种柱形图、条形图、饼图的可视化展示，在这个阶段，报表和商业智能BI的界限已经变得模糊，现在已经很清晰了。越来越模糊了。为什么？商业智能BI 的报告呈现功能与传统报告大致相当，但尚未提供用于快速多维分析的自助分析或自助拖放功能。
毕竟我的主要观点是，我们看到的很多商业智能BI项目都是以报告思维方式实现的，这意味着SQL被翻译成数据集并放在前端，这意味着它将被显示。而真正的商业智能BI思维应该是什么？多维思维和模型思维将决定商业智能BI项目的最终方向。
多维分析-派克数据商业智能BI可视化分析平台
3、BI和数据仓库有什么区别和联系？
我经常遇到人们问商业智能BI 和数据仓库之间有什么区别。其实这个问题反映了一些朋友对商业智能BI的理解还是不准确、有偏见的。这个问题实际上从概念上区分了BI和数据仓库。数据仓库是人为碎片化的。这种情况其实相当普遍，因为商业智能BI的第一印象就是各种炫酷的可视化图表和报表，而且市面上也有很多轻量级的前端可视化商业智能BI分析工具存在。停在可视化部分。
准确来说，商业智能BI不仅包括前端可视化分析和报表呈现能力，还包括底层数据仓库构建流程。 Gartner 在20 世纪90 年代就已经提到了商业智能，认为BI 是一种数据技术解决方案，可以从各种企业业务系统中提取和清理具有分析价值的数据。采用特定的建模技术，如Inmon的3NF建模、Kimball的维度建模或两者，最终合并到数据仓库中，并基于混合架构模型，最终使用适当的分析和呈现工具，形成各种可视化分析。报表为企业业务决策层提供数据决策支持。
商业智能BI - Parker Data商业智能BI可视化分析平台
所以从这里我们可以看出，数据仓库位置是可视化报表和底层业务系统数据源之间的一层，是整个商业智能BI项目解决方案的连接点。将商业智能BI比作人，�**肷碛绕涫橇呈峭獗恚掳肷斫盘な档匚沾蟮鼐屑涞暮诵暮秃诵牧α渴鞘莶挚狻�
您可能还会想，既然市场上有这么多可以直接链接数据源并进行拖放分析的商业智能BI工具，那么为什么不也创建商业智能BI分析报告呢？这类独立的、面向前端的商业智能BI分析工具定位为部门级、个人级商业智能BI分析工具，用于很多需要深层次、复杂的数据处理、集成、和建模，适合场景。等问题无法解决。最好的办法就是在底层构建一个完整的数据仓库，标准化很多分析模型，只有结合这些前端商业智能BI分析工具，才能真正释放前端商业智能BI分析能力。
数据仓库- Parker Data 商业智能BI 可视化分析平台
就像你去药材店取药一样，在你拿药之前，其他人已经把各种药材成分（数据来自原始数据源）整理和清理好了。很快就能想到药物组合（指标组合的可视化）。
国内这样的公司有很多，但由于对商业智能BI缺乏了解，在建设商业智能BI项目时走错了方向，导致商业智能BI难以为继。推动商业智能BI项目。
因此，企业需要明确自己的商业智能BI建设是针对企业级的分析工作，还是针对个人、部门的分析工作。如果您是个人数据分析师，那么使用像这样的前端商业智能BI 分析工具就足够了。当您需要构建企业级商业智能BI项目时，不仅需要关注前端可视化分析能力，还需要关注底层数据架构，即数据仓库层面的构建。移动BI_ERP数据分析_自助式敏捷BI分析_数据可视化分析系统- 笔克数据