brio软件cognos软件_brunch软件

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       感谢大家提供这个brio软件cognos软件问题集合，让我有机会和大家交流和分享。我将根据自己的理解和学习，为每个问题提供清晰而有条理的回答。

1.有对IBM的cognos用得比较多的神人吗

2.大数据是什么意思？哪些软件适合大数据分析

3.Java项目应用，哪一种报表工具比较好，要求：查询速度快，能支持上千万条数据的查询。

4.求助：cognos列表对汇总进行钻取的实现方法

5.常用的大数据分析软件有哪些？

6.常用的数据可视化软件有哪些？

有对IBM的cognos用得比较多的神人吗

       oracle BIEE (Business Intelligence Enterprise Edition),意为Oracle商务智能企业版，其前身是Siebel 7.8,Oracle收购了Siebel和Hyperion后，把CRM和商务智能也想融合进去。IBM cognos 同样也是收购的。

        由于工作需要，接触到BIEE 和cognos两种智能业务分析工具。BIEE接触时间比较长了，它的优点非常明显，缺点也非常突出，而cognos接触时间1个月而已，认识肤浅，以下仅仅是个人使用上的感觉：

        1.cognos建立模型是由Framework来完成的，建模略显复杂，没有BIEE的三层结构清晰；

        2.cognos建立好的模型需要发布等一系列操作才能完成，如果有做的有问题的地方需要修改，这样的流程就 显得有些麻烦了；

        3.cognos在小的插件方面比较有优势，例如，如果你想在一张报表中加入第一加入序号，对于cognos来说 是小菜一碟，直接就有小插件，但是对于BIEE来讲就比较困难了，会使用的到rank等函数，不能直接实现；

        4.cognos分为三个模块，report、analytics、query，但是在report中想要实现数据环比、同比，就比较麻烦，需要建立多层小查询，然后在关联起来，而BIEE都是AdministrationTool中完成，建立好星型关系后就只需要在逻辑层增加一个计算列，添加一个函数就可以完成；

        5.局部刷新，这一个现在网页很普遍的功能，cognos目前的级联下拉选择，每选择一个，就会造成整个页面刷新，biee在此方面较有优势，它的页面分为提示和表两部分，因此，当级联下拉选择时只是提示部门在刷新。

        6.变量传入，这也是一个很有用的功能，cognos的变量传入方式我目前的应用还没有发现，估计应该通过小查询来完成；biee在变量方面分有session和资料库变量，并且提示可以引入资料库变量，因此在实现页面初始化是设定窗口时间、默认昨天等应用非常有用。

        7.关于打印，cognos打印使用跟踪专成pdf来实现，excel数据显得比较散乱；bieeexcel和pdf都可以。

大数据是什么意思？哪些软件适合大数据分析

       举个例子

       新建一张拥有3个列表对象的报表。定义报表的列如下：

       List 1: Product | Product lines and Sales fact | Quantity.

       List 2 :Time dimension | Current year, Time dimension | Current month and Sales fact | Quantity.

       List 3: Retailer site | Region and Sales fact | Quantity.

       为所有报表对象定义合适的分组、排序和聚合。确定所有的报表对象使用不同的查询。

       如何实施…

       1. 我们从创建一个用于报表类型的prompt开始。转到Page Explorer并添加一个prompt page。

       2. 添加一个value prompt到prompt page工作区。定义参数名称为paramReportType。请注意，此处不需要定义任何过滤，使用值或者显示值。

       3. 选中此value prompt，从属性列表中打开Static Choice属性。

       4. 定义3个静态选项，如下图所示。

       5. 转到Condition Explorer，新建一个String Variable。定义其表达式为：

       ParamValue('paramReportType')。

       6. 为此变量添加3个值：BD、BP和BR。修改变量名为ReportType。

       7. 转到report page，添加一个Conditional block到报表工作区。

       8. 选中此conditional block，并从属性栏中打开Block Variable对话框。从下拉列表中选择ReportType变量，然后点击OK。

       9. 从属性框中选择BP为current block。选中按products显示sales quantity的第一个列表，并拖拽其到conditional block内（此处，我们需要用到Ancestor按钮以选中整个列表）。

       10. 修改此conditional block的current block属性为BD，拖拽“Salesman by Periods”列表到conditional block中。

       11. 重复对BP和最后一张报表应用以上操作。

       12. 在报表头部，选中“Double click to edit text”，修改其Source type属性为Report expression。定义此表达式为：

       ParamDisplayValue('paramReportType')。

       13. 运行并测试报表。

       工作原理…

       在前面博文“条件样式”的示例中，我们已经知道如何定义条件变量，并使用它来定义条件样式。而在此例中，我们探讨了条件变量时如何在conditional block中使用的。

       Conditional block是一个很有用的组件，它允许报表在特定条件下显示特定的对象。它在需要隐藏或显示整个对象时很有用。当然此例也可以通过显示或隐藏特定的列来实现。

       为条件参数的“Other”选项定义合适的内容是一个很好的做法。除非需求明确定义了“Other”选项为空，否则最好不要这么做。

       报表块的话，我觉得一些报表软件比如FineReport会比较好用

Java项目应用，哪一种报表工具比较好，要求：查询速度快，能支持上千万条数据的查询。

       大数据的定义是:大数据是指大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集合。但它同时强调，并不是说一定要超过 TB 值的数据集才能算是大数据。

       大数据软件种类繁多，使用难度、场景、效率不一。像Excel就能满足大部分需求，不过在数据量越来越大、维度越来越多、分析越来越复杂的今天，仅靠Excel解决也不现实，迪赛给大家介绍几款数据分析软件，例如：Smartbi、Echarts、帆软、阿里云、迪赛智慧数、网易有数等等

求助：cognos列表对汇总进行钻取的实现方法

       Java报表工具，首先可以分成两大类：纯Java报表工具，和支持Java的报表工具。

       支持Java的报表工具 ：

       我们所说的”支持”Java的报表工具．其实就是非Java的报表工具，但是可以在Java程序中调用． 这样的产品很多，总的讲一大类是采用独立报表服务器的，如Bo/Crystal Report，Brio，Cognos，和勤等；另一大类是在前端有控件的，如数巨报表等。

       纯Java报表工具

       纯Java的报表工具，就是用java语言编写的报表工具，包括报表引擎、内核、设计器界面、操作等。主要的有：Style Report，Jasper Report，birt报表，FineReport，ireport，杰表等。

       ----------------------

       FineReport，ireport都不错

       查询速度快 主要看你实现的代码逻辑

       报表只负责显示

       不是一个功能的

常用的大数据分析软件有哪些？

       我常用的是FineBI这个软件，稍微帮题主查了下，用Cognos的话可以尝试下添加页脚、拆分、拉去字段。追溯定义的方法。

       在给题主介绍下我常用的方法，也不知道对题主有木有帮助！?

       1、组件配置

       点击组件右上角详细设置进入配置界面，将业务包中的省份、城市和客户状态这三个字段拖拽到分类框中，并使省字段处于选中状态，客户信息记录数字段拖拽到左值轴框中，如下图：

       2、数据钻取?

       点击右上角的完成按钮，回到即时分析主体页面，随便点击某一个柱子即可进入数据钻取状态，比如说想要查看江苏省下面各个城市的客户数量，就可以点击江苏省，使组件进入钻取状态，点击顶部的钻取选择框的下拉选项，选择下钻，下钻到城市，如下图：

常用的数据可视化软件有哪些？

       数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

BI软件的软件

       一.数据可视化库类

       Echarts

       一个纯java的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或者系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。

       评价：非常好的一个可视化库，图表种类多，可选的主题。以前我们产品中就是使用echarts进行可视化需求的定制开发。Echarts中主要还是以图表为主，没有提供文本和表格方面的展现库，如果有相关需求还需要引入表格和文本方面的其他可视化库。

       亿信BI

       亿信BI让数据可视化。数据分析软件亿信BI内置数十种可视化元素和图形，通过简单的数据关系定义，就能实现丰富的可视化效果.。

       评价：非常好的一个数据可视化软件，里面的图形丰富，不需要二次开发，可以直接拿过来用，操作很简单。能够将表格数据和预警部署到图上面去。

       HighCharts

       与echarts相似，同样是可视化库，国外的产品，商用需要付费，文档详尽。

       评价：同样是非常好的一个可视化库，图表种类多。但是同样需要进行二次开发，,没有提供文本和表格方面的展现库。而且因为商用付费，所以能选择echarts肯定不会选择highcharts。

       AntV

       Antv是蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，是国内第一个才用thegrammarofGraphics这套理论的可视化库。在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。

       评价：是一个优秀的可视化库，需要进行二次开发。因为采用的是thegrammarofGraphics语法，和echarts相比各有千秋。

       二.报表、BI类

       百度图说

       由echarts衍生出来的子产品，同样继承了echarts的特点，图表种类多，没有提供文本和表格方面的展现库。Echarts接受json格式的数据，百度图说把数据格式进行了封装，可以通过表格的形式组织数据。

       评价：可以把表格数据转换成图表展现形式的工具，支持excel数据导入，适合做静态的BI报告。因为数据偏静态，没看到与数据库结合的部分，很难和第三方系统结合展现动态变化的数据，如日报表、月报表、周报表等。

       亿信BI

       它是一款大数据分析工具，亿信BI内置成熟的OLAP联机分析处理引擎，构建强大的数据计算能力。通过常规计算和挖掘计算的定义，可以快速、轻松地掌握数据中的含义，发现并预测数据趋势和相关性。通过对数据的统计、钻取、分析和挖掘，挖掘数据的蛛丝马迹，提出问题，找到原因，发现内在关系，真正释放企业数据力量，辅助领导决策，驱动企业不断进步。

       评价：国内BI工具的领先者，拥有成熟的产品研发团队，优质的售前和售后服务，丰富的成功案例。

       Tableau

       Tableau是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，Tableau没有强迫用户编写自定义代码，新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上，不仅能够监测信息，而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活，具有高度的动态性。

       Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。

       评价：全球知名的BI工具，价格6000元/年/人左右，如果不是因为价格以及是国外的产品，我可能就选择他了。以前踩过国外产品的坑，所以知道，不花钱不会为你做任何定制化改动，有点担心售后，所以最终放弃了。

       PowerBI

       PowerBI是一套商业分析工具，用于在组织中提供见解。可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析。生成美观的报表并进行发布，供组织在Web和移动设备上使用。每个人都可创建个性化仪表板，获取针对其业务的全方位独特见解。在企业内实现扩展，内置管理和安全性。

       评价：类似于excel的桌面bi工具，功能比excel更加强大。支持多种数据源。价格便宜。但是只能作为单独的bi工具使用，没办法和现有的系统结合到一起。生成的报表没办法引入到我们的系统中。

       三.可视化大屏类

       亿信BI

       炫酷的大屏效果，布局格式随意，丰富的大屏模板让你眼花缭乱。

       评价：相比其他的来说，价格很好，功能强大支持数据源

       阿里DataV

       提供丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署。整体来说是一款很好的大屏的产品。

       评价：产品不错，就是价格把我吓到了，服务版每年5100元/年，本地部署竟然要110万，每年续费也要37万。

       地图类

       很多工具都能实现数据地图，比如echarts，亿信BI，tableau等。比较专业的有地图慧、我要地图都用对应的地图开发api，不过我的需求不是专业搞地图的，所以没有深入了解。

       R-ggplot2

       ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包，是RStudio首席科学家HadleyWickham读博期间的作品，是R相比其他语言一个独领风骚的特点。包名中“gg”

       是grammarofgraphics的简称，是一套优雅的绘图语法。主要用于机器学习绘图。

       评价：机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。

       亿信BI

       拥有世界、中国各省市的地图及GIS地图。通过设计与搭配，可衍生出成千上万种可视化效果，而且还可以设置数据源等。

       1.开源大数据生态圈

       HadoopHDFS、HadoopMapReduce,HBase、Hive渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。

       开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。

       2.商用大数据分析工具

       一体机数据库/数据仓库（费用很高）

       IBMPureData(Netezza),OracleExadata,SAPHana等等。

       数据仓库（费用较高）

       TeradataAsterData,EMCGreenPlum,HPVertica等等。

       数据集市（费用一般）

       QlikView、Tableau、国内永洪科技YonghongDataMa尝伐佰和脂古拌汰饱咯rt等等。

       前端展现

       用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho,Spagobi,Openi,Birt等等。

       用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO,Microsoft,Oracle,Microstrategy,QlikView、Tableau、国内永洪科技YonghongZ-Suite等等。

商业智能的相关定义

       传统的商业智能软件厂商有：金蝶、用友华表、久其、IBM Cognos、Informatica、Power-BI、ORACLE（甲骨文）、SAP Business Objects、Microstrategy （微策略）、SAS、Sybase、Analyzer、思迈特Smartbi、思达商业智能平台 Style Intelligence、微软、菲奈特、和勤、上海泽信(医院BI)、毕盛商业智能（BizSmart BI）、润乾、GrapeCity。

       新一代BI厂商以国云数据 大数据魔镜、QlikTech QlikView、tableau、FineBI商业智能软件、永洪 Yonghong Z-Suite等。

       定义为下列软件工具的集合终端用户查询和报告工具。专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适应于专业人士的成品报告生成工具。

       OLAP工具。提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。OLAP也被称为多维分析。

       数据挖掘（DataMining）软件。使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。

       数据仓库（DataWarehouse）和数据集市（DataMart）产品。包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型。

       联机分析处理(OLAP)的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理(OLTP)明显区分开来。

       当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（On-LineTransactionProcessing）、联机分析处理OLAP（On-LineAnalyticalProcessing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

       OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求，它的技术核心是维这个概念。

       “维”是人们观察客观世界的角度，是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系，这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维（dimension），使用户能对不同维上的数据进行比较。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。

       OLAP的基本多维分析操作有钻取（rollup和drilldown）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drillacross、drillthrough等。

       钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取（rollup）和向下钻取（drilldown）。rollup是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而drilldown则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。

       切片和切块是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个，则是切块。

       旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。

       OLAP有多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。

       ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现（RelationalOLAP）。以关系数据库为核心，以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表：一类是事实表，用来存储数据和维关键字；另一类是维表，即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起，形成了“星型模式”。对于层次复杂的维，为避免冗余数据占用过大的存储空间，可以使用多个表来描述，这种星型模式的扩展称为“雪花模式”。

       MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现（OLAP）。以多维数据组织方式为核心，也就是说，MOLAP使用多维数组存储数据。多维数据在存储中将形成“立方块（Cube）”的结构，在MOLAP中对“立方块”的“旋转”、“切块”、“切片”是产生多维数据报表的主要技术。

       HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现（HybridOLAP）。如低层是关系型的，高层是多维矩阵型的。这种方式具有更好的灵活性。

       还有其他的一些实现OLAP的方法，如提供一个专用的SQLServer，对某些存储模式（如星型、雪片型）提供对SQL查询的特殊支持。

       OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析。它通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表。维是人们观察数据的特定角度。例如，一个企业在考虑产品的销售情况时，通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况。这里的时间、地区和产品就是维。而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是OLAP分析的基础，可形式化表示为（维1，维2，，维n，度量指标），如（地区、时间、产品、销售额）。多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-down和Roll-up）、旋转（Pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。

       主流的商业智能工具包括Style（思达商业智能）、FineBI商业智能软件、BO、COGNOS、BRIO。一些国内的软件工具平台如KCOM也集成了一些基本的商业智能工具。

       根据综合性数据的组织方式的不同，目常见的OLAP主要有基于多维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种。MOLAP是以多维的方式组织和存储数据，ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据。在数据仓库应用中，OLAP应用一般是数据仓库应用的前端工具，同时OLAP工具还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强决策分析功能。

       补充定义

       商业智能（Business，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。

       商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。

       好了，今天关于“brio软件cognos软件”的话题就讲到这里了。希望大家能够通过我的介绍对“brio软件cognos软件”有更全面的认识，并且能够在今后的实践中更好地运用所学知识。如果您有任何问题或需要进一步的信息，请随时告诉我。