1.Pentaho BI平台
2.BI 数据可视化平台建设（1）—交叉表组件演变实战
3.BI和ERP的区别
4.BI系统是系统什么意思呢？
5.bi工程师是做什么的?

Pentaho BI平台

       Pentaho BI平台是一个独特的商务智能解决方案构建框架，它以流程为中心，源码集成了企业级BI产品、系统开源软件和API，源码旨在简化BI应用的系统开发过程。这个平台突破了传统BI工具的源码终极火力外挂源码局限，使得诸如Jfree和Quartz等独立工具可以无缝集成，系统形成强大且灵活的源码解决方案。

       其核心架构是系统基于工作流引擎，它通过流程定义来驱动BI流程的源码执行，流程定制和扩展性极强。系统Pentaho BI平台涵盖了报表生成、源码分析、系统数据挖掘和工作流管理等多种功能，源码这些组件通过J2EE、系统WebService、源码卡盟系统SOAP、HTTP等技术集成，展现出了高度的灵活性和兼容性。

       Pentaho SDK提供了五个关键部分：核心的Pentaho平台，包含源代码的示例数据库，独立运行的Pentaho平台实例，以及用于开发解决方案的Pentaho解决方案示例和预配置的网络服务器。这些部分展示了Pentaho平台的不同使用方式，包括基础平台、数据服务的配置替换，以及在无服务器支持情况下的独立运行。

       Pentaho BI平台构建在服务器、引擎和组件的坚实基础之上，提供了J2EE服务器、安全功能、淘宝客 网站源码工作流管理等丰富的功能，大部分组件遵循标准，允许用户灵活选择和替换。Pentaho服务器组件作为整个系统的基石，支持着平台的高效运作。

BI 数据可视化平台建设（1）—交叉表组件演变实战

       在大数据可视化平台的建设中，交叉表组件的演进历程是一个关键环节。vivo互联网大数据团队的Zhu Jianchen在系列文章中深入剖析了这一组件的发展，从性能优化到特定场景的应用，展现了其在BI平台中的重要地位。

       交叉表作为数据分析中的得力工具，其强大功能在于其行、列和汇总字段的组合，能够直观呈现多列查询和分类汇总，是仓库管理系统 源码BI平台中占比高的组件之一。文章详细介绍了敏捷BI中的术语，如数据的图表类型、交互方式、度量值和指标，强调了组件设计的灵活性和定制性。

       从最初的jQuery拼接，经过组件化和微前端架构的升级，性能瓶颈得到了解决，大数据量的渲染问题得到了优化。V1版本的局限性显而易见，而Vue2版表格基于ant-design-vue，提供了丰富的功能，如列配置、交互式数据获取，以及排序、微营销系统源码过滤、条件格式化和多级表头等。特别是引入Service Worker技术，使得处理大数据量时的性能有了显著提升。

       V3版进一步聚焦于数据处理和高级分析，选择了React表格组件，其中ali-react-table凭借其对大量增删改查场景的优秀设计和大数据渲染优势，成为了技术选型的亮点。架构设计上，采用了微前端架构，通过虚拟滚动技术实现了按需渲染，显著提高了渲染效率。

       对比来看，Quick BI凭借其简单的源码和接口，虽在旧版表格性能上有所不足，但新版本引入虚拟滚动后有所改善。而敏捷BI则更倾向于复杂的布局和功能扩展，其基于table布局，支持在线主题编辑，渲染性能在不同数据量级下保持稳定。

       网易有数则侧重于基础的明细表，提供主题和样式配置，数据集字段支持下钻，但未采用虚拟滚动技术。而Quick BI和敏捷BI在功能上相当，Quick BI在小数据量时表现优秀，但需要进一步优化以应对大数据场景。

       在未来的规划中，数据预处理将更多地依赖后端处理，同时表格的扩展性将通过Headless UI实现。这些演进都是为了更好地满足用户需求，提升数据可视化平台的整体性能和用户体验。

       总之，交叉表组件的演变是BI平台建设中的重要篇章，每个版本的进步都为数据分析和可视化带来了新的可能性。借助ali-react-table、ant-design table等组件，我们看到了一个不断优化、适应复杂场景的高效可视化工具的诞生。

BI和ERP的区别

       ç¬¬ä¸€ï¼ŒERP 和商业智能 BI 的服务对象不同。

       ERP 主要服务于一线业务部门，重点解决企业业务流程、业务过程管理的问题。而商业智能 BI 主要面向企业的管理决策层（ 管理决策层不一定是指企业的最高层领导，也可以是带有管理决策属性的人员 ）。当然，商业智能 BI 中的基础报表也可以兼顾到一线业务人员的报表需求，并且比 ERP 中的报表更强大和灵活。

       ç¬¬äºŒï¼Œå•†ä¸šæ™ºèƒ½ BI 跨系统的取数能力。

       ERP、各个业务系统是彼此独立的，业务模块独立的、数据分散独立，而商业智能 BI 是建立在所有业务系统之上的，当企业需要跨系统跨业务看数据的时候就需要使用到商业智能 BI。打比方各个业务系统对应的是各个部门的话，商业智能 BI 就是位居各个部门之上的那个管理层。

       å•†ä¸šæ™ºèƒ½ BI 通过访问和抽取各个业务系统的数据，把这些数据汇聚起来按照一定的业务分析主题来进行业务分析模型的建设和可视化分析报表的开发。而业务系统之间由于缺少相应的数据接口或者 API接口是没有办法直接打通的，或者很少进行横向的打通，商业智能 BI 就是专业干这个事的。

BI系统是什么意思呢？

商业智能的意思。

       商业智能（BusinessIntelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

       商业智能的概念在年最早由加特纳集团提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。

       商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。

bi工程师是做什么的?

       BI工程师的角色主要是负责商业智能的开发和数据分析工作。他们需要具备深厚的数据库背景，特别是对SQL查询优化有深入理解，能熟练操作Oracle、SQL Server、MySQL等主流数据库，进行源码应用设计、性能调优和存储过程开发。在工具方面，他们精通ETL工具（如SSIS），能够利用OLAP工具（如SSAS）进行数据处理，掌握前端展示技术，包括理解ETL逻辑、设计OLAP模型以及运用数据挖掘算法。

       在知识技能方面，BI工程师的基础包括数学和统计学，以及计算机科学的基础。他们需要擅长数据的整理和分析，对数据有敏锐的洞察力，逻辑思维活跃，能够从大量数据中发现问题和趋势。此外，他们还需要广泛了解各行业知识，以便准确把握数据分析的需求。在团队合作中，他们引领实施数据分析方案，并对最终结果进行评估和反馈，确保其有效性和准确性。