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软件开发 - 一定要会做的30张报表之五 - 主从报表(2007-12-10 09:56:00)
摘要：软件开发 - 一定要会做的30张报表之五 - 主从报表
这张报表的内容一般是来自于两个数据表（如果考虑到代码表之类的情况则会更多）。上面的部分，如姓名等基本情况之类的，称做主表，下面的工作经历，称做明细表。这两部分的数据，是一个一对多的关系。
类似的情况非常普遍，比如许多业务单据都是这样，如销售订单、采购单、出差报销单等。
主从报表还可能是包括多个从表（明细表），比如，再增加一个”教育经历”之类的。
引自:http://.rqrpt.blog.com.cn/
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软件开发 - 一定要会做的30张报表 - 之四 - 图表(2007-12-07 10:49:00)
摘要：软件开发 - 一定要会做的30张报表 - 之四 - 图表
图表是最容易让用户有一个好的感受的，所以做软件开发，一定要会做图表
图表具体分成多种类型，如饼图、柱图、雷达图等等。
图表说起来很简单，上面的表反映的的数据，而下面的图表则直观地显示出了数据的情况。
图表英文是CHART。
图表的差异，一方面在于是否能实现各种不同样式的图，另一方面在于展现的时候是什么样子。比较好的是在HTML里直接展现，而比较差的就还要通过一个控件。
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电厂生命周期中的数据管理(2007-12-07 10:48:00)
摘要：电厂生命周期中的数据管理
电厂生命周期是电厂产生、存在和消亡的过程，从工作内容来说，是电厂从规划、设计、施工、建造、安装、调试、运行、维护，直到最终退役、拆除的整个过程。现有企业信息系统的建设，大多集中在企业正常生产运行时的信息管理，而没有从企业的整个生命过程去考虑信息的管理问题，规模较小的企业数据和信息较少，容易采集和补充，因此，可以在企业正常生产运行后建立信息系统。而规模较大的企业，筹建时间很长，如一个装机容量为2×300MW的火力发电厂，从规划设计到项目竣工，大约需要三年左右的时间，这段时间所产生的信息非常复杂，包括数据、文字、图形、三维模型等多种形式，这些信息作为电厂的历史资料对今后的生产运行起着重要的作用。由于生产所依赖的大量信息来自于工程设计和建设阶段，如果不在一开始就注重信息的积累，工程竣工后，信息将会大量丢失，特别是人事变更等因素造成信息的整理非常困难。因此，有必要从生命周期的整个过程对电厂的信息进行管理。
利用计算机技术对电厂的信息进行管理出现在20世纪60年代末，到了80年代，一些软件公司开发出基于主机和字符终端的电厂管理信息系统，由于当时计算机设备昂贵，系统运行效率低，加上字符终端所显示的内容受到限制，因而没有形成规模。进入90年代，以图形为界面、网络和数据库为支撑的电厂管理信息系统逐步在电厂中推广应用，计算机技术也在电厂控制系统中得到广泛应用，过去电厂控制系统分散孤立的局面逐渐被全厂统一的计算机网络所取代，与MIS在计算机平台上实现了对接，形成了由底层实时信息和操作记录、管理层业务信息、决策层支持信息等组成的一套完整的电厂信息技术（IT）解决方案。
信息技术在电厂的应用划分为三个层次：
事务处理和运行操作层: 对应于电厂的各种业务处理和运行操作是数据采集、维护层，也是信息系统的基础。数据主要来自两方面，实时信息取自各运行和控制系统，电厂投入运行后开始积累；非实时信息取自各种事务处理和办公系统，电厂开始建设时就开始积累。
管理支持层: 对各种业务采集的基础数据进行综合加工，生成各方面管理需要的信息，帮助企业优化资源配置。
决策支持层: 通过对各种管理信息中关键指标的挖掘和分析，生成宏观决策的支持信息，为企业的决策服务。
可以看出信息技术的应用有其自身的特殊性。首先，电厂信息系统要以大量而全面的信息为......
商业智能是一种解决方案(2007-12-04 09:58:00)
摘要：商业智能是一种解决方案
商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。
什么是商业智能
商业智能（Business Intelligence，简称BI）的概念最早是Gartner Group于1996年提出来的。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。当时，Gartner Group猜测说：到2000年，信息民主（注：指组织内信息共享的无差别性）将在具有前瞻性思维的企业中浮现。借助商业智能，员工、咨询员、客户、供给商以及公众能够有效地运用信息。其实，商业智能所涉及的技术与应用，在Gartner Group命名之前就有，起初被称为经理信息系统（EIS），在羽化成商业智能之前叫决策支持系统（DSS）。
目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供给商资料来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
为此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。BI的要害是从许多来自不同的企业运作系统的数据中，提取出有用的数据，进行清理以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给治理者，为治......
软件开发 - 一定要会做的30张报表 - 之三 - 最基本的交叉表(2007-12-04 09:57:00)
摘要：软件开发 - 一定要会做的30张报表 - 之三 - 最基本的交叉表
软件开发，必须要会的报表之三，是交叉表。
前面两张报表，讲的都是数据纵向展开的，列是固定的。而交叉表，则在纵、横两个方向都进行数据的展开（扩展），行和列都不是固定的。
图中前一个表，是数据原始的存储结构（实际往往还涉及代码表之类的情况，即表中存的是product_id之类的，而产品的全名存在另外的表中）。而后一个表则是一张最基本的交叉表。
交叉表的特点是：
数据在横、纵两个方向扩展，即行、列均不固定
左边、上边都有一个表头，而中间是明细区。后面往往还有合计之类的。
有人会问，前面讲了纵向扩展的表，为什么没有讲只有横向扩展的表呢？实际上，大部分比较传统的报表工具，都不支持横向扩展，对于它们而言，纵与横是不对称的概念（和EXCEL完全不一样），而交叉表因为实际需求比较多，所以单独弄出一类。但比较新的发展是在报表工具中采用纵横对称的概念和类似于EXCEL的设计风格，从而很容易解决横向扩展的问题。
引自:http://www.rqrpt.blog.com.cn/
原文网址:http://www.blog.com.cn/user7/20839/archives/2006/295911.shtml本文链接：软件开发 - 一定要会做的30张报表 - 之三 - 最基本的交叉表转载请注明出处：企业报表系统Report8000.com......
由两个实例看元数据管理(2007-11-30 11:07:00)
摘要：由两个实例看元数据管理
设计BI系统，免不了要跟元数据打交道，但有时候人们感觉不到它的存在。比如要了解数据库结构的时候，并不需要从系统表中去查看，可能只需要一个文档、一个命令或者通过数据库治理工具辅助查看即可；但假如要开发一种查询器，以供半业务半技术人员使用，让他们基于业务术语拖拖拽拽拼凑成SQL提交查询，这样的查询器就必然要去访问元数据了。是什么？元数据究竟是什么？用”描述数据的数据”(Data About Data)来定义确实是非常精简的，不过作为一种迭代式的定义，似乎并不够准确。从名称上理解，元数据也是数据，那么描述元数据的数据是什么？元元数据？如此迭代下去，就没完没了了。用打比方的方法来辅助这个定义可能更加清楚一点。将元数据治理想象成是一个客户治理系统。企业为了更好地服务客户（其实是如何从客户身上赚取更多的利润），需要将客户治理起来，搞好客户关系。同样的道理，元数据治理系统也是为了更好地利用数据。客户有生命周期，比如什么时候被企业服务，什么时候脱离企业服务，处于什么状态等等；数据也是如此，什么时间产生，什么时间被什么人使用，状态的变迁等等。在数据仓库中，元数据的概念被强化了，在每个数据仓库项目的总体架构图中，几乎都有”元数据治理”模块来横贯其他模块。显然，这表示它是一种基础模块，可以服务于诸如OLAP、ETL等其他模块。但实际上，却很少见一个完成了的数据仓库项目中有独立的元数据部分。大多项目，元数据都是分散在各种BI工具中。这些分散的元数据是不一致的，例如对一张表的结构定义，可能出现在ER设计工具中，当然也会在数据库的数据字典中，还有可能在ETL工具的源、目标定义中。如此多的重复定义，当然会发生数据不一致现象，却也正好为元数据治理工具留下广阔空间，它们的作用就是集中治理这些分散的元数据，就像数据仓库一样，从不同的源采集数据，有ETL，也有清洗，甚至重新建模。
谁做过？对于一些大型企业来说，尽管有时候还不能确定建立元数据治理系统的作用，但这方面的需求还是有的。例如中国移动就有吉林、湖北两个省公司高调宣传自己的元数据治理项目，这算是一种积极的尝试，也在为整个业界的元数据治理应用起到了推动作用。假如从宣传文字看，都是冠冕堂皇一个味道，没什么意思，但另外一家D省公司和这些先行者一份对比报告，却显得颇为有趣。D省公司其实也有元数据治理的内容，只是尚未形成系......
软件开发，必须要会的报表之二-分组报表(2007-11-30 10:36:00)
摘要：软件开发，必须要会的报表之二-分组报表
软件开发，必须要会的报表之二，选择了分组报表。
可以说，几乎所有的报表工具，最基本的功能，除了列表，就是分组报表。
第２张：标准的分组报表
这张表的特点是：
按照某个字段（省份）进行了分组，分组后，这个分组字段被集中显示，作为组的标题。
每一组还进行了计算，如该组中销售额的合计。
分组的标题、合计等，实际上可能放在明细数据（各城市的数据）的上方，也可能放在下方。
图中这种样式，可以说是西方式分组报表的最标准样式。不过，分组报表会出现变化，最基本的就是组标题（组头）不是在上面或者下面，而是在左边，并且增加了表格线，如下图所示：
这张表就有了一些难度，有些工具能做，有些则恐怕会有困难了。但实际上，不论中国还是外国，这种样子的表恐怕还是经常出现的。
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解读商业智能之二 - 商业智能的组成(2007-11-26 14:56:00)
摘要：解读商业智能之二 - 商业智能的组成
知道了什么是商业智能（商务智能），我们来看一下商业智能/商务智能包括什么，搭建一个商业智能系统需要哪些工具/技术。
一般地讲商业智能包括以下的部分（不同的体系，划分的方法可能有些差别，但本质相同）。
*ETL：即数据的抽取/转换/加载。也就是将原来不同形式、分布在不同地方的数据，转换到一个整理好、统一的存放数据的地方（数据仓库）。
ETL可以通过专门的工具来实现，也可以通过任何编程或类似的技术来实现。
*数据仓库：一个标准的定义是：数据仓库是一个面向主题、集成、时变、非易失的数据集合，是支持管理部门的决策过程。详细可以参见：http://www.ithao123.com/datawarehouse/0003.html。
简单地说，数据仓库就是储存数据的地方。它既可能是原始的业务数据库，也可能是另外生成的。既可能是标准的关系型数据库，也可能是包括了一些特定面向分析特性的专门产品。
*查询：找出所需要的数据。由于需求的多样性和复杂程度的差异，查询可能是最简单的从一张表中找出”所有姓张的人”，到基于非常复杂的条件、对关系非常复杂的数据进行查找和生成复杂的结果。
*报表分析：以预先定义好的或随时定义的形式查看结果和分析数据。将人工或自动查询出来的数据，以所需要的形式（包括进行各种计算、比较，生成各种展现格式，生成各种图表等）展现给用户，甚至让用户可以进一步逐层深入钻取这些数据，乃至灵活地按照各种需求进行新的分析并查看其结果。
在这个领域，报表已经由原来狭义的做好固定报表发展为灵活地按业务要求随时制作各种报表、进行各种分析和数据研究处理。
*OLAP分析：多维数据分析，从多个不同的角度立体地同时对数据进行分析。理解OLAP分析，最简单的例子是Excel中的数据透视表。
需要指出的是，OLAP有广义与狭义之分，广义的OLAP是相对OLTP而言，可以说包括了查询、报表分析、OLAP分析和数据挖掘，但真正大家所讲的实际是狭义的OLAP，即多维数据分析。
OLAP分析一般讲应该是通过建模和建立立方体（CUBE）来实现，但现在也有一些简单的OLAP工具可以不建模即进行小数据量、低复杂度的分析（EXCEL的数据透视表即是一例）。
* 数据挖掘：一种在大型数据库中寻找你感兴趣或是有价值信息的过程。相比于上面几个部分，数......
软件开发 - 一定要会做的30张报表之一 - 简单的数据列表(2007-11-23 10:03:00)
摘要：
软件开发 - 一定要会做的30张报表之一 - 简单的数据列表
报表在应用软件开发中，是很重要的一部分。但是许多程序员可能对写程序很熟，对报表却并没有深入研究。这个教程，将通过30张报表，把报表的各种常见情况进行比较深入的讲解。
可以说，弄清楚了这30张报表怎么做，你就可以应对应用软件开发中绝大部分的报表需求。再碰到客户的各种要求，你就能够很容易判断出难易程度、工作量，清楚地知道能不能实现、怎么实现。
第1张：最基本的数据列表
这张表是最基本的，即使是硬写程序，也很容易做。它的特点是：
数据来自数据库，也就是说，在纵向是动态的，行数不固定，有多少条数据，就会有多少行明细数据。但要注意，这种最基本的操作，就是Excel很难做到的，这正是报表与Excel的差别。而很多电子表格式的工具（比如华表），实际上也无法实现这种数据的展开。但大部分报表工具，做这种工作都非常简单。
进行了平均数的计算。
格式的编排，比如：列头的底色，标题的字体、字号，平均分上方的横线，平均分的数据格式（xxxx.0，一位小数)。
不管你在用什么报表工具，都做一下这张表试试吧，这是最基本的。
文章摘自：华天企业报表转载地址：http://www.report8000.com/index.php/archives/11......
解读商业智能之一 - 什么是BI（商业智能）(2007-11-21 08:58:00)
摘要：解读商业智能之一 - 什么是BI（商业智能）
随着信息化的发展，商业智能(商务智能)( Busissness Inteligence )越来越多地成为关注的焦点。然而，对于商业智能的理解五花八门。本文试图系统地整理商业智能(商务智能)的概念，解读”什么是商业智能（商务智能）”的问题。
商业智能的定义（引自WIKI）
商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。
目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、 OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。
把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
总结一下上述说法的关键，其要点在于：
- 商业智能是（主要）基于已有数据进行的
- 商业智能主要的作用是辅助企业的业务管理与决策，改进企业运作
- 商业智能主要内涵是对数据进行分析，提供给需要的人
- 商业智能是多种技术的综合体。
引自: http://www.dinosboy.com.cn......