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在具体企业数据分析项目中，会将它们中的若干个结合起来，实现一个完整的企业数据分析技术方案，整体架构如下图： 数据仓库定义，我们这里不看那些复杂的解释，给大家举个例子： 其实数据仓库可以看成是BI的基础版本
企业数据仓库架构 关于数据仓库，有一种简单粗暴的说法，就是“任何数据仓库都是通过数据集成工具连接一端的原始数据和另一端的分析界面的数据库”。
也就是说，虽然最终领导只看到了他们想要的分析报表，但这一套系统是需要数据仓库和ETL在背后做数据支撑。 到此，我们能得出初步结论：数据仓库理论上是BI运行的基础，BI需依赖数据仓库去做数据分析。
顶层：顶层是前端应用层，连接数据仓库并从数据仓库获取数据或者API，通常的应用包括数据查询、报表制作、BI数据分析、数据挖掘还有一些其他的应用开发。
一旦来自不同业务应用程序、物联网设备和外部源的数据被加载到数据湖或数据仓库平台上，它就可以用于数据分析工具，以识别趋势并提供洞察力，帮助组织做出更明智的业务决策。
01BI的功能架构 按照从数据到知识的处理过程，BI的功能架构分为数据底层、数据分析和数据展示层三个层级。
数据仓库是一种用于集成、管理和分析各种源系统数据的专业数据库系统。数据仓库不仅能够提供清晰、一致的数据视图，还能够为决策支持系统（DSS）和业务智能（BI）应用提供强大的数据支持。
早期的 BI 实现仅靠数据仓库。 实现数据仓库，得提到 2 个人物，Inmon 和 Kimball. 两人提出的数据仓库理论基本奠定了我们这个时代对数仓的理解。
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组合成BI产品具备的技术进行数据分析以实现商业价值
2、科室-数据管理级 在我进公司的第3年，商业智能（BI）和数据仓库的概念席卷全球，数据仓库似乎成为了公司经营决策走上新台阶的必备利器，全世界都在建设数据仓库。
与操作型系统强调“日常运作的记录”不同，DW/BI系统的用户更注重对企业运营数据的深度研究和分析。管理层及业务人员通过数据仓库中的信息，了解潜在趋势、评估绩效，并为战略规划提供有力支持。
商业智能概念（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。
取到一个固定的数据库，搭建数据仓库。使用 FR/FVS 报表功能进行数据展示，BI 分析功能满足人事部门员工自助业务数据分析。使用帆软产品自带的决策平台将所有内容整合，提供一个登录入口，从而实现门户唯一
打开方式为数据分析的报表 发布到BI上怎么不分页
帆软填报报表部署到服务bi上后无法正常显示填报的按钮，只显示数据分析的报表
BI数据分析问题
Fine BI初学者，根据入门指南做毛利下滑分析中连接表时，三张表无法浏览，看不到数据，提示预览失败
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