葡京在线开户Redis从入门到大可用,分布式实践 慕课网教程

摘自http://articles.e-works.net.cn/bi/Article126429.htm

后端开发:

1、前言

1、高级java软件架构师实战培训视频教程
2、大型SpringMVC,Mybatis,Redis,Solr,Nginx,SSM分布式电商项目视频教程
3、Spark
Streaming实时流处理项目实战
4、Java校招面试 Google面试官亲授
5、Java开发企业级权限管理体系
6、Java大牛
带你从0到上线开发企业级电商项目
7、Java
SSM淘淘商城12天电商项目
8、Java
SSM快速支付仿慕课网在线教育平台
9、Java
SSM开发大众点评后端
10、Java
Spring带前后端支出总体电商平台
11、Java
Spring 技术栈构建前后台团购网站
12、java
Spring Security开发安全之REST服务
13、java
Spring Boot企业微信点餐系统
14、java
Spring Boot带前后端 渐进式开发企业级博客系统
15、java
c++算法与数据结构

   
互联网时代公司数据表现爆发式增长,全面考验着企业之多少处理以及剖析能力。面对大容量、多样性、高增长之数据多商店一再无所适从,除了消耗大量管制及存储资本外并无于庄带来真正的价值,大量之数据堆积为合作社带动了伟大的挑战。然而数据就渗透到了号内外各个层面,因此想如果从大之商店数中“掘金”就必有信息化动强有力的支持。

16、ThinkPHP5.0第二季
17、ThinkPHP5.0基础视频教程
18、前端到后台ThinkPHP开发整站
19、PHP入门:基础语法到骨子里利用
20、PHP秒杀系统-高并发高性能的极端挑战(完整版本)
21、PHP开发大可用大安全app后端
22、php从基础及原生开发
23、PHP7+WEB+Mysql+thinkphp+laravel
24、PHP+Ajax+jQuery网站开发项目式教程
25、PHP
高性能 高值之PHP API接口
26、PHP
thinkphp实战开发企业站
27、PHP
Thinkphp 5.0 仿百过糯米开发大多公司电商平台
28、PHP
360深牛全面解读PHP面试
29、Laravel5.4快速支付简书网站
30、PHP项目之微信支付接口视频讲解
31、微信小程序入门与实战 常用组件 API 开发技术
项目实战
32、微信小序
ThinkPHP5.0+小程序商城构建全栈应用
33、微信服务号+Yii
2.0构建商城系统全栈应用
34、Yii
2.0开销一个仿京东商城平台
35、Yii
2.0上前阶版 高级组件 ES + Redis + Sentry 优化京东平台

   
近年来大数量、云计算、移动使用、社交等新生技术风靡世界,技术之换代以及环境的成熟与了店家于信息化运用及再也多元化的抉择。随着中国制店铺信息化动用之不断深入,在寻求业务管理精益的同时,信息化对决策的支撑、对于市场前沿的洞察力成为了尤其多企业强化应用的主旋律。根据Gartner数据,2013年全球商务智能(Business
Intelligence, BI)与析软件(包括BI平台,企业绩效管理CPM套件,分析应用与产业革命的分析方法)营收总计达144亿美元,与2012年的133亿美元相比,增长8%。2013年中国区商务智能和分析软件总营收达到11亿7宏观580万头版,较2012年提高13.5%。2014年以来,商务智能进入了一个基础性变革阶段,根据Gartner
2015年BI魔力象限研究告诉显示,商业智能解析市场正处在全面过渡时期。大多数号都于选择新一代数据挖掘工具或交互式分析平台。尽管市场增幅慢,但是多年来公司需一直保持安定。

36、python_进阶强化
37、机器上启蒙
38、Python高效编程技巧实战
39、Python操作三十分主流数据库
40、python分布式爬虫打造搜索引擎
41、Python
Flask 构建微电影视频网站
42、Vue+Django REST framework
打造清新电商项目
43、强力Django+杀手级Xadmin打造上线标准的在线教育平台
44、Python3.6
强力Django+杀手级Xadmin打造上线标准的在线教育平台
45、Python3
全网最暖的Python3切帮派+进阶 比自学更快上手实际付出

   
目前中国BI市场还存在重重不明朗的要素,技术面为起多混沌的远在,细分市场的发展趋势也存在很老之异样,随着大数额、移动等使用之推广,以及海量的数量都加快了BI的革命。因此,企业当选择BI产品之时刻用梳理出鲜明的思路,找到满足要求的恰到好处产品。为夫,e-works本在客观、中立、公正的规范,发布商业智能(BI)选型手册,分析BI软件选型的要领及步骤,介绍主流BI软件之骨干功能与成品特性,为科普企业展开BI软件选型提供指南。

46、玩转算法
47、算法和数据结构
48、玩转算法面试 leetcode
49、看得见的算法 7单经典应用诠释算法精髓
50、互联网架构原版
51、Sass
基础教程

2、商业智能(BI)概述

前端开发:

    2.1  BI的内涵

52、webapp书城开
53、组件方式开发 Web App全站
54、Web
App用组件方式开都站

   
来自维基百科的诠释是:“商业智能,又如商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、在线分析技术、数据挖掘与数码表现技术进行数据解析为贯彻商业价值。”
BI并无是多年来才有的新兴名词,早以1996年Gartner
Group的霍华德·雷斯内尔(Howard
Dresner)就曾经提出,并定义其为同一看似由数据仓库(或数量会)、查询表、数据解析、数据挖掘、数据备份和还原等部分构成的、以扶助企业决策为目的技术和使用。

55、vue2.0智能社
56、vue.js零基础
57、全网稀缺Vue 2.0高档实战
独立开发专属音乐WebAPP
58、Vue、Node、MongoDB高级技术栈全覆盖
59、vue2.0牵动您抱门Vue 2.0与案例开发
60、Vue2.0+Node.js+MongoDB 打造商城系统
61、Vue.js高仿饿了么外卖App 前端框架Vue.js
1.0晋级2.0
62、Vue+Django REST framework
打造清新电商项目

   
在了解概念的同时必须正确理解商业智能的内涵,e-works认为,BI的内蕴在于回顾过去、总结现在同展望未来。即首先要报企业领导人员都闹了哟业务?结果什么?其次会报管理者发生这些结果的实际由是啊,该用何种政策解决?再则是喻管理者企业在可预见的未来会来啊?于之同时还能实时的报告管理者企业正在发什么工作,完成的快情况怎么样,是否贯彻了既定目标,是否用马上调动政策?只有明确了这些题目才能够从根本上理解BI。

63、node.JS
线上服务器部署
64、Node.js微信公众号开
65、NodeJs实战+mongodb+聊天系统
66、全栈最后一公里 – Nodejs
项目的线达服务器部署与发布

    2.2  BI的价值

67、React框架课程套装
68、贯穿全栈React Native开发App
69、React.js大众点评案例完整版本
70、React
Native开发过平台Github App
71、React
Native开发App狗狗说
72、React
native 快速开发App
73、React.js入门与实战
开发适配PC端及动端新闻头久平台

   
经过多年信息化的促进,企业内积累了各种源不同业务部门的多少。这些混乱的多寡为商家带来了深酷的赘:

74、ionic2飞速上手的跨平台App开发
75、Angular单页应用 仿拉钩
76、AngularJS全栈开发知乎
77、Angular
打造企业级协作平台  288
78、Angular
4.0于入门到实战 打造股票管理网站  199

  •     企业数目爆发式井喷,数据存储的硬件成本导致IT负累;
  •     数据存储于不同的使用体系受,孤岛问题严重;
  •     异构系统加大了多少获得、管理、分析的难度;
  •     企业数列复杂多样,多吧不结构化数据,管理与挖掘的难度颇;
  •     传统老旧的数目显现形式无法适应现代化企业管理要求;
  •     企业战略性调整缺乏有力的多寡支持。

79、前端小白入门课程
80、前端
所向披靡的响应式开发
81、响应式开发同招给强
82、前端跳槽面试必备技巧
83、JavaScript面试技巧全套
84、ES6碎基础教学解析彩票品类
85、手把手从0打之企业级电商平台
86、腾讯大牛教君web前后端漏洞分析和防御
87、对连真实数据
从0开发前后端分离企业级及线项目
88、Javascript 让您页面速度出乎意料起来 –
Web前端性能优化

   
尽管连追加的多少为企业的军事管制造成了未小的困扰,然而最中心之题材虽然是在这些纷繁的数码还不还能够叫信息,不克啊合作社所用。身处激烈竞争条件之公司面对海量的数量和日益增加的数管理资金,更盼能够发现数目的商业价值。BI软件的值在于其经过技术手段从商店相继应用系统的烂数据遭到提取出有因此的数量并开展对的理,以保证数据的不利和一致性,并跟过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load),的长河,合并及一个部门数据会或庄的数据仓库中,在此基础及动恰当的BI工具,
针对不同要求进行多维数据解析和打,并经过可视化手段将结果定期或者实施展示受有关人口,最终为企业决策提供支撑,达到救助商家盈利增利、规避风险、提升效益以及竞争力的目的。

移步端支出:

  2.3  BI的关键技术及意义

89、贯穿全栈React Native开发App
90、React
Native开发过平台Github App
91、React
native 快速开轻量级App

    BI关键技术

92、零基础入门安卓和界面
93、基于okhttp 3 的 Android
网络层架构设计实战
94、带领新手快速开发Android App完整版本
95、Kotlin系统入门与进阶
96、Android自动化测试-java篇
97、Android专项测试-Python篇
98、Android通用框架设计及整体电商APP开发
99、Android应用发展趋势必备武器
热修复及插件化
100、Android常用框架教程Retrofit2 OKhttp3 Dagger2
RxJava2

   
商业智能的关键技术主要包括:数据仓库(数据会)、数据挖掘、ETL(数据的取、转换和加载)、联机分析处理
(OLAP)、数据可视化技术相当。

数据库:

  •     数据仓库(数据会)

103、MySQL性能管理与架构设计
104、打造扛得下马的MySQL数据库架构
105、Redis从入门到强可用,分布式实践
106、高性能MySql 可扩大MySQL数据库设计和架构优化
电商项目

    数据仓库(Data Warehouse)之父比尔·恩门(Bill
Inmon)在1991年出版的“Building the Data
Warehouse”(《建立数据仓库》)一书被所提出的概念:“数据仓库(Data
Warehouse)是一个面向主题的(Subject
Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定性之(Non-Volatile)、反映历史变化(Time
Variant)的多少集合,用于支持管理决策(Decision Making
Support)。”数据仓库技术是为实用的以数据并及统一之条件面临坐提供决策型数据看,因此当BI的履行过程被,大量源于商家各种管理网的多寡要募及整理,需要多少仓库技术的支持。

Linux:

   
面向主题。数据仓库中之数码是遵循一定之主题或者说决策支持的需求点进行集团的,一个主题通常和大多单操作型信息体系有关;

107、快速达标手Linux 玩转典型以
108、Nginx
企业级刚用Nginx入门

   
数据并。数据仓库的数据发生自于分散的操作型数据,将所待数从本的数码遭到抽取出来,进行加工和合,统一与综合之后入数据仓库;

人为智能/大数据:

   
相对平静。数据仓库是不可更新的都以日一旦变的,稳定的多少因只念格式保存,且无循日改。

109、深度上
110、机器上
111、10钟头入门大数额
112、Hadoop大数量零基础实战培训科目唯一高清完版本第一季

  •     数据挖掘

详情请 咨询  QQ    759104513

   
数据挖掘是依从数据库的豁达数码中发表出含有的、先前不为人知之并有黑价值的信的过程。作为同样栽核定支持过程,它要因人工智能、机器上、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地剖析公司之数据,做出归纳性的推理,从中挖掘有地下的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的表决。

  •     ETL

   
透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装(Load)即ETL。作为BI/DW(Business
Intelligence)的基本和灵魂,能够按照联合的条条框框集成并增强数据的价值,是承受好多少由数据源向目标数据仓库转化的过程,是实践数据仓库的要步骤,用户从数据源抽取产生所用的多少,经过多少清洗,最终以优先定义好之数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中失。在合作社执行BI的历程遭到,ETL面临的无比酷挑战是接收数据时其源数据的异构性和亚质量。

  •     联机分析处理 (OLAP)

   
联机分析处理(OLAP)系统是数据仓库系统最着重的使,专门计划用来支持复杂的分析操作,侧重针对决策人员和高层管理人员的决定支持,可以根据分析人员之渴求高速、灵活地进行充分数据量的错综复杂查询处理,并且为同等种直观而易懂的款型将查询结果提供被决策人员,以便他们规范掌握公司(公司)的经理状况,了解对象的需,制定正确的方案。

  •     数据可视化技术

   
数据可视化主要旨在借助图形化手段,清晰有效地传达与联络信息。其主导思想是用数据库中各一个数码项作为单个图元元素表示,大量之数码集构成数据图像,同时将数据的一一属性值以多维数据的款式表示,可以于不同的维度观察数,从而对数据进行再次深切的相与剖析。在实质上的商业智能应用被常坐图片、图像、虚拟现实等容易乎人们所识别的办法展现原有数据里面的错综复杂关系、潜在信息及发展趋势,以便更好地使所主宰的音信资源。数据可视化的家伙要是回报表类(如JReport,Excel,水晶报表等)和BI分析工具(如BO,BIEE等)。

    BI功能

   
BI软件的无限充分力量就是通过对数码的剖析也决策支持提供帮助。Ganter曾经定义过BI应用之20只功能点,包含BI架构、元数据管理、基层Web服务、开发条件、可视化开发环境、数据迁移、业务规则、协同工作流、报表、仪表盘、查询发布、实时或因时间的数目获得、高级分析以及数量挖掘等。经过综合的分析e-works总结道一个卓越的BI产品应该有着的成效点重要概括以下几只地方:

  •     数据管理

   
能由不同之异构系统中落有价的多寡,并会轻轻松松实现数量的查询、归集和出口,实现对店数目的科学管理。

  •     数据解析

   
充分利用OLAP,Legacy等数解析技术实现对数据价值之表现,为公司决策提供数据支撑。

  •     集成与开发

   
系统于具有一流架构的根基及,具有灵活的网出及合并性能。在架设、元数据管理、数据迁移、规则流程等都能拓展个性化的开支,并会兑现和其它功能的长足集成。

  •     可视化的数据展示

   
系统具有报表、仪表盘、实时数据展示等可视化功能,并根据个性化需要提升可视化展示的客户体验。

  •     其他个性化功能点

    针对不同公司不同之政工决策需求开发有之有个性化功能点。

 
祈求1 典型BI系统架构

    BI与BA、绩效管理

    业务分析≠商业智能,BA(Business
Analysis)即工作分析,核心职能是拉公司了解现状并能预测未来。

    企业绩效管理(EPM,Enterprise Performance
Management)主要对同一的、可识别的KPI(关键绩效指标),对事情绩效进行衡量和分析,以支撑工作绩效的剖析及管理,以业务流程改进为骨干,指导用户完善决策过程,使战略实施更加实用。EPM主要是连续战略暨计划到实施的进程,监控财务及运营结果及对象的距离并提供分析,驱动公司限制的绩效改善。BI则是兑现监督、发现、集成、分析、计算、报表、指导、模型、可视化、预测、预警、驱动行动等。因此,可以知道吧BI是EPM的解析平台,两者在应用领域、功能分、系统布局上且生肯定的差别。

 

图2  BI与BA、绩效管理
 

3、商业智能(BI)技术发展趋势

    3.1 移动BI

    移动BI(Mobile Business Intelligence)
是负经动移动终端配备,使得用户能够随时随地获取所要的作业数据和分析展现,完成独立的辨析与核定应用,实现决策分析无处不在的实时动态管理。随着移动使用的推广,企业对管理软件可“移动”的要求增强快速,用户逐年希望经过智能手机等活动设备交给数据,并拿走分析报告,实现无处不在、无时莫以的实时动态管理,这将让传统BI带来巨大的高效。尽管BI厂商对于移动BI的变现形式等方面技术还不够成熟,但是移动BI是不足回避的发展趋势。

    3.2云计算BI

   
云计算近年来可谓风生水由,但BI领域却美味有见到云的划痕,原因是大半地方的。但是现年几老大主流厂商还当云BI上发出矣或大或小的趋势,这为充分说明BI市场曾初步接纳云,其中颇可怜一些缘由在于通过漫长探索,BI市场都很成熟,BI作为基础运用都上了临界点。云功能的雄强、部署之方便,必将带动为提也底蕴之商业智能在线服务成为新的商业智能部署之主流方向。

    3.3而视化数据与自助式BI

   
早以2013年可视化BI就早已初现端倪,BI巨头们给商海之变更始谋求新的路线建立更高效的政工分析,挖掘更多可信数据。与此同时提供更和睦的数额表现形式以及优化的客户体验。对于市场用户而言单一而死的数量显示形式都休能够满足该要求。

   
传统BI专注于从数据仓库和其他的数据库中将数据易成为信息,再以信息转换成智能,在效能上数束手无策满足市场客户某些特殊或者说个性化的急需,因此自助式BI的劳动概念出现,所谓自助其实是同意用户自动创建于定义之数码查询办法,创建方式简单无需考虑数据库等元素。可视化的多寡解析手段及自助式BI都是优化客户体验、实现客户个性化需求的,将凡鹏程一段时间的亮点,值得期待。

    3.4社交化BI

   
社交的热还当不停的升温,也已经成软件营销的要阵地。社交化BI将店数、社交化网络及合作、社交媒体的监控及舆论分析结合于一个使中,让传统的BI具有了逾融洽之界面,商业智能的工具又具备创新性。尽管该技术达到连没重点的革新,其价吧未曾取得商家绝对的肯定,但好确信的凡这种新的商业智能模式将通力合作能力带入核心体验中,呈现出了BI更多元化的腾飞空间。纵观目前市面现状,总体来说社交化BI仍居于一个探索期,但前景不容忽视。

    3.5 大数据融合

   
在数量爆炸的时,将数据转发为资源是企业梦寐以求的,大数据可说凡是真正意义及之用信息转化为资源。大数额时下之商业智能开始融合大数量的以,大量的BI厂商开始当其数额解析的活面临益对异常数量处理技术(如Hadoop)的支撑还是内嵌基于对充分数额处理技术之解析功能。

    3.6数目就是服务

    SaaS
BI可以知晓啊数量就是服务,这种新兴之BI实现方式逐渐为用户所接受。SaaS
BI成为热点十分充分片段因在于目前习俗BI的家伙价格不菲,建设的历程吧针锋相对复杂,中小企业特别是小企业往往就留存需求呢怕。反之,SaaS租用模式有的不如费用大功能的特点正好可以弥补这些极的阙如,因此获得许多小企业的推崇。但是SaaS
BI的模式并无成熟,真正开始采取的柜并无多,受各国地方因素影响短日内客户多匪会见发极致怪的增进,但是这种颠覆性模式之值是客观存在的,未来之发展前景看好。

    3.7 信息并

   
就商业智能的发展趋势而言,经过同各种技能、应用的融合后,逐步演变为平种植企业级、跨机构的基本功信息体系,可以统一企业相继岗位,可以合企业各信息体系跟信资源,真正兑现超过平台,从而实现信息之很集成。未来,商业智能与OA、CRM、ERP、SCM或是其它系统贯彻并轨,系统间的结构化数据可知由此BI的管制平台相互调用、可视化,全面提供决策支持、知识挖掘、商业智能等一体化服务,实现公司数字化、知识化、虚拟化,全面升级企业之裁决能力与市场竞争力。

4、商业智能(BI)市场概览

   
随着BI市场的逐步成熟,很多厂商还活跃在商业智能领域。表1呢当下市面及的BI厂商列表(部分)。

   
表详情(略),查看完版本选型报告呼吁在填写问卷后获取http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

5、商业智能(BI)系统选型要点和步骤

    5.1 BI软件的选型要点

   
随着企业信息化运用之不断深入,越来越多的公司面临深化应用之题材。信息化对决策的支撑、对于市场前沿的洞察力成为了初的掘金地。市场及的BI产品鱼龙混杂,企业以选择时频繁容易遭受宣传之误导,作为公司于选BI产品的时段应该于企业系统要求、产品性价比、产品效果、把握如下要点,以资鉴别。

    端详(略),查看完版本选型报告要在填充问卷后获http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

 

    5.2 BI软件选型步骤

 

   
在整体了解了BI系统选型的要之后,e-works建议企业选型步骤可参照以下流程进行:

 

    组建BI项目工作组织

 

    明确公司需求,制定详细的类型对象

 

    分析梳理中数据,确保数据质量

 

    了解市场BI新技巧同主流产品信息

 

    确定需要匹配的活范围并开始点

 

    目标BI产品,进行察看与评估

 

    确定目标BI产品并上商务谈判环节

 

   
详情(略),查看完版本选型报告呼吁在填写问卷后得到http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

 

6、主流厂商

 

    6.1  SAP

 

   
SAP公司起于1972年,总部放在德国沃尔多夫市,是全球最为特别的庄管理及协同化商务解决方案供应商、全球第三非常独立软件供应商。目前,全球有120大抵独国家之跨越
263,000家用户正在运转着 69,700几近套SAP软件。财富
500胜80%以上之合作社都着打SAP的管住方案被收益。SAP在世界50差不多独国有着分支机构,并以差不多贱证券交易所上市,包括法兰克福和纽约证交所。1995年于京都正式确立SAP中国公司,并陆续建立了上海、广州、大连分公司。

 

    核心产品

 

    SAP Lumira  

 

    SAP
Lumira提供了拖放式界面及感人的可视化效果,无需编写任何脚本即可快速分析数据,以飞快取得洞察,提高业务灵活性。借助该软件,企业工作用户以能够以可再的自助方式访、转换与可视化数据。

 

    SAP BusinessObjects Analysis

 

    借助 SAP 的多维数据解析软件,业务分析师可以当熟悉的 Microsoft Office
环境遭到另行深刻地挖工作数据。即使没有 IT
人员的援,他们吧克轻松地过滤与操作数据,掌握发展趋势及异常,并分享其发现。

 

    产品特性

 

    SAP Lumira

 

   
以可还的自助方式,更快得到洞察;通过统观全局与深切发掘详细信息,全面掌握业务状况;为复杂性的事情问题便经常提供基于真相的解答,显著加快决策流程;在未增
IT 部门工作量的景下,提高自助服务数量的使用率;借助 SAP
HANA,实时可视化海量数据。

 

    SAP BusinessObjects Analysis

 

    对大型数据集进行分析,获得深入之事情洞察;在 Excel
中发觉、比较和展望事务让因素;借助嵌入式商务分析,在实时的 PowerPoint
演示文稿中及公的团组织分享彼此的第一发现;借助内容复用和实时查询响应等艺术,显著提高效率;借助内存加速,提高数据解析效率。

 

    典型客户及案例

 

    典型客户:摩森康胜啤酒酿造公司 (Molson Coors)

 

   
典型案例:http://go.sap.com/china/solution/platform-technology/business-intelligence.html

    6.2  IBM

    IBM
是中外信息产业领导企业,为神州客户提供领先的的硬件、软件、企业咨询以及技艺劳务,助力中国诸行业不断创新转型。在过去之
100年,世界经济持续开拓进取,现代正确日新月异,IBM
始终为超前的技能,出色的管制暨独创的制品负责人正在信息产业的开拓进取,保证了社会风气范围外几乎有行业用户指向信息处理的整套需求。IBM
在新中国的发展之一起由起为 1979年。作为全球信息产业的法老企业,IBM
在中国改造开放之诸一个级还因为前瞻的思考、创新的技能、深刻的买卖理解以及诚信的劳动积极性地支撑了中国各行各业的快成长。

    核心产品

    IBM Cognos 商业智能(Business Intelligence)

    产品特色

    IBM Cognos Business
Insight通过提供设计、场景建模、实时监督及展望分析等职能扩展了风的商业智能。利用这等同休受限制的商业智能工作空间,人们可擅自思想,随处办公(在办公室里、在途中中,甚至当脱机状态下)。业务用户可以通过它修改、搜索以及重组具有和业务相关的音讯。它是一个创新型商业智能工作空间,它而业务用户会当随心所欲时间段访问几乎所有类型的数额。它如果用户会透过一个仪表板样式的界面来组装、个性化、分析信息,并跟信息进行相互。

    典型客户和案例

    典型客户:李宁、雅戈尔

   
典型案例:http://www-01.ibm.com/software/cn/data/youngor/video_popup.html

    6.3  Microsoft

    核心产品

    SQL Server

    产品特色

    SQL Server可以应用大性能的 in-memory 技术跨
OLTP、数据仓库、商业智能和剖析工作负荷构建关键任务应用程序和那个数目解决方案,而无需购置昂贵之外接程序要高端装备。利用
in-memory 技术,数据服务公司可以实时访问产品数据。

    典型客户及案例

    典型客户: AMD、艾美特、Giordano、Mitsubishi Caterpillar Forklift
Europe(MCFE)、中国石油

   
典型案例: http://www.microsoft.com/china/casestudies/results.aspx?CompanyName=BI

    6.4  Microstrategy

    6.5  上海也策软件科技有限公司

    6.6  文雅科信息技术(上海)有限公司

    6.7  北京天之华软件系统技能有限责任公司

    6.8  上海河狸信息科技有限公司

    6.9  上海威数软件有限公司

    6.10 蓝科财务咨询(上海)有限公司

    6.11广州思迈特软件有限公司

    6.12 珠海奥威软件科技有限公司

   
其他厂商详情(略),查看完版本选型报告呼吁于填写问卷后取http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html

    表2企业基本资料(部分)

    表3 产品基本资料(部分)

    表4报价、收费与劳动模式

   
详情(略),查看完版本选型报告呼吁于填充问卷后取http://www.e-works.net.cn/report/2015BI/2015BI.html