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.开源数据可视化/自服务bi工具哪家强?平台
4.BI系统是什么意思呢？
5.数据分析最常用的 16 款开源工具
6.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、平台开源软件和API，源码旨在简化BI应用的平台开发过程。这个平台突破了传统BI工具的源码autohotkey源码局限，使得诸如Jfree和Quartz等独立工具可以无缝集成，平台形成强大且灵活的源码解决方案。
其核心架构是平台基于工作流引擎，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。平台Pentaho BI平台涵盖了报表生成、源码分析、平台数据挖掘和工作流管理等多种功能，源码这些组件通过J2EE、平台WebService、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游戏引擎底层源码独立运行。
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、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液晶模块源码升级，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、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，交友平台源码开发支持在线主题编辑，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。
开源数据可视化/自服务bi工具哪家强?
在探讨开源数据可视化或自服务BI工具的选择时，不少专业人士参考了当前流行的十款开源BI的对比。这些对比在互联网上广受欢迎，需要此类资源的读者不妨一探究竟。
值得注意的竞价量指标源码是，这些对比主要聚焦于国外工具，但实际情况是，国外开源BI的使用体验并不尽如人意，对非英文母语使用者来说，面对复杂的英文界面、文档和源码，学习和修改过程颇为艰难。
在此背景下，国产开源BI成为了一种相对理想的选择。润乾BI，以其报表功能为起始点，发展成为功能全面的开源BI工具，其界面、文档和源码说明均采用中文，为使用者提供了更为友好的使用体验。有兴趣的用户不妨亲自验证。
值得注意的是，市面上打着“免费”旗号的所谓开源BI，实际上多是商用BI产品，利用开源的名义吸引流量，其本质并非真正的开源，更不存在免费一说。对于追求真正开源、免费体验的用户而言，润乾BI等国产开源BI工具更值得推荐。
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。
数据分析最常用的 款开源工具
随着企业数据量的急剧增长，实时数据分析变得愈发重要。为了应对这一需求，开源BI工具成为数据处理的热门选择。以下是款常用于数据分析的开源工具，它们在提升数据处理效率、简化分析流程方面发挥着关键作用。
1. **BIRT**：BIRT 是一款强大的开源 BI 软件，专注于数据可视化与报表生成。其集成的组件能够嵌入 Web 应用，提供可视化报表设计与图表引擎，广受用户青睐。
2. **Clicdata**：Clicdata 提供的 ClicData Personal 版本适合个人用户，具备1 GB数据存储与无限仪表板。高级版本支持大量数据连接、自动数据更新与多用户共享。
3. **ELK Stack**：ELK Stack 作为日志分析平台，集成机器学习技术，用于实时数据流可视化。Logz.io 提供的云服务基于 ELK Stack，为商业应用提供 AI 驱动的日志分析。
4. **Helical Insight**：Helical Insight 提供了丰富的 BI 功能，包括电子邮件调度、可视化、导出与多租户管理。用户可以借助 API 添加自定义功能，享受类似于 Google 界面的查询体验。
5. **Jedox**：Jedox 在台式机与移动设备上提供强大计划与报告功能，旨在通过实时建模解决 Excel 管理难题。云与本地高级版提供试用期。
6. **Jasper Reports Server**：该工具嵌入 Web 或移动应用，提供报告与分析功能，并作为信息存储库，支持实时或计划交付。还集成管理付费 BI 报告与分析平台。
7. **KNIME**：KNIME 是一个用于数据分析的开源平台，包含1,多个模块与工具，支持多种算法与示例分析。适合数据分析师与 BI 高管使用。
8. **Pentaho**：Pentaho 的报表平台允许用户创建多种格式的报告，包括 PDF、Excel、HTML 等，提供数据可视化，使信息更容易理解。
9. **Microsoft Power BI**：Power BI 的免费版本提供1 GB数据容量与每日数据更新功能，其仪表板能提供来自多个平台的深入见解，包括 Salesforce、Google Analytics 等。
. **Rapidminer**：Rapidminer 提供完整的分析模块构建环境，支持数据准备、建模与部署。社区支持活跃，提供免费套餐与高级版。
. **ReportServer**：该软件集成 BI 报表引擎，提供单个用户界面，便于分析明确目标。社区免费版与企业版提供不同功能与支持。
. **Seal Report**：Seal Report 是一个开源代码框架，支持基于数据库信息生成报告与仪表板。提供数据透视表、动态 SQL 源等功能。
. **SpagoBI**：SpagoBI 是一个开源商业智能套件，包含报告、图表与数据挖掘工具，由开放源代码能力中心开发。
. **SQL Power Wabit**：SQL Power Wabit 提供单一框架支持临时查询与 OLAP 分析，几乎可在任何数据库平台上使用。拖放界面支持实时仪表板创建。
. **Tableau Public**：Tableau Public 允许用户创建交互式图表与实时仪表板，并分享到互联网。支持在各种设备上自定义显示，连接 Google 表格，自动更新数据。
. **Zoho Reports**：Zoho Reports 作为 BI 平台，连接几乎所有数据源，生成可视化报告与仪表板。内置分析引擎处理大规模数据，返回实时见解。免费版支持两个用户。
这些工具不仅在功能上满足了数据处理的多样需求，也在成本上为用户提供了显著优势，成为数据分析领域不可或缺的利器。
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。