亿信ABI是亿信华辰自主研发的一款融合了数据源接入、数据处理与建模、指标管理、数据分析、挖掘与AI应用等核心功能而打造的一站式数据分析平台。
亿信ABI是亿信华辰自主研发的一款融合了数据接入、数据建模与处理、指标管理、数据分析与挖掘等核心功能而打造的一站式数据分析平台，可满足企业各类复杂的分析需求。
亿信ABI可以作为一款ETL工具完成数据仓库的建设，作为数据分析工具完成数据分析挖掘，作为一款可视化工具完成大屏可视化呈现。
亿信ABI提供数据采集与补录、异源数据融合、数据处理、数据同步、数据分析于一体的端到端解决方案。通过表单填报、表格填报实现数据的采集与补录，支持添加校验及流程审批，可保障数据完整性。内置可视化ETL工具，提供丰富的处理转换组件，快速实现数据融合和数据中心的建设。基于数据中心之上，亿信ABI提供复杂报表、Dashboard、3D可视化、大屏分析、GIS地图、预测挖掘等多元化的分析手段，以满足用户各种分析场景。
支持包括指挥中心、会议展厅、汇报演示等业务场景应用，通过酷炫的可视化大屏实时监控企业核心数据，动态刷新数据，智能预警，缩短管理人员决策路径，提高决策效率。还能结合全景3D建模和数据分析引擎，建设智慧城市，3D设备管理等，实现端到端的数据可视化。
支持数据填报补录、工作流程定义，可构建人员管理、考勤管理、报销管理之类的简单业务系统。
从数据接入，到数据采集、数据处理，再到数据分析和挖掘，亿信ABI打通数据生命周期的各个环节，实现数据填报、处理、分析一体化，为用户提供一站式数据服务。既能支持对分析表进行数据回填设置，又能完成数据融合，提升数据质量，服务数据分析。
平台提供了多种分析手段，在可视化分析方面支持复杂报表、Dashboard、3D可视化、大屏分析、GIS地图、预测挖掘等，在自助式分析方面支持敏捷看板、即席报告、幻灯片等，以及移动分析等分析方式，以满足用户各种分析场景。
亿信ABI一站式数据分析平台采用基于B/S的标准J2EE技术架构，部署简单快捷，应用端也无需安装任何的客户端插件，能方便的与第三方系统进行集成。
BI即商业智能（BusinessIntelligence），是指通过对数据的收集、管理、分析以及转化，使数据成为可用的信息，从而获得必要的洞察力和理解力，更好地辅助决策和指导行动。
BI使得企业的决策者能够对企业信息进行有效、合理地分析和处理，为决策提供可靠的依据。
维(dimension)是进行OLAP分析的核心概念。
指标即度量(Measure)，是在多维数据集中可以用数据表达的某种系统指标，如产品产量、销售金额等。
即联机分析处理“On-LineAnalyticalProcessing”的简称。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，是数据仓库系统应用的前端展示工具，以海量数据为基础的高级分析技术，能对数据进行汇总/聚集，建立多维度的分析、查询和报表，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。它的技术核心是“维”这个概念。通常所说的BI分析就是指OLAP，更为准确是指OLAP分析及结果展示。
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。
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”。
MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现（MultidimensionalOLAP）。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。
ETL(Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
粒度是数据仓库的重要概念，是对数据仓库中的数据的综合程度高低的一个衡量。粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类越多；反之粒度越大，细节程度越低，综合程度越高，回答查询的种类越少。
主题是来自于数据仓库中的一个概念。
主题(Subject)是数据仓库建模的基本对象，是对业务数据和分析需求充分理解后作出的指标集的合理划分。
在实际情况中，各单位常常有多个业务系统，如OA、ERP、CRM等。各业务系统是面向业务的，各业务系统之间的数据组织是各自分离的。
而数据仓库是对多个异构的业务系统中的数据源有效的集成，数据仓库在构建之初应明确主题，集成后按照主题进行重组。每个主题对应于一个相对独立的分析范围。
所谓主题，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，如收入、客户、销售渠道等；所谓面向主题，是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，而不是像业务支撑系统那样是按照业务功能进行组织的。
主题表（FactTable）：数据仓库架构中的中央表，是存储可度量的事实的详细数值的数据库表，它包含数字度量值和联系事实与维表的键。
维表，(DimensionTable)：维表是数据仓库中存放维度所有属性所有取值的数据库表。
举例：银行对存款记账，A表中存放实际数据，包括账号、所属机构号、存款金额等，B表存放机构号和机构名称的对应关系。则A是事实表，B是维表。
多维分析结合商业智能的核心技术――OLAP，可以帮助用户进行多角度、灵活动态的分析。多维分析报表由“维”（影响因素）和“指标”（衡量因素）组成。
级次是维度项目之间的上下层次关系。如中央级―省级―市级―县区级就是行政区划维度中的一个级次。级次描述了一种路径，用以指明如何从汇总数据逐级下钻到明细数据。
在亿信ABI中，数据所属的单位级次是一个特别重要的级次，正是有了这个级次，才能自动实现每级用户只能访问本级及其下级的数据。
多维分析的基本操作有钻取（rollup和drilldown）、切片（slice）、以及旋转（pivot）等。
钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。钻取(一般是指下钻)通常是将某张分析表的某些指标求精展示，也就是说，钻取的数据总是对上次结果的求明细，是对数据的纵向剖析，并且可以继续钻取，直到原数据层次。
切片，是指对某张分析表的某个维度的多个指标数据按照另外一个维度来查看。也就是说，切片的数据是对上次结果的横向展开，是对数据的横向剖析。
TopN和Top%是两种分布抽样的办法。
TopN是指选取某几个指标，按照某项指标排序后，只显示用户指定的前N行的一种抽样办法。
Top%是指选取某几个指标，按照某项指标排序后，返回这些指标的前N行数据，这前N行该项指标的合计占总量的百分比等于或最接近指定的百分比。
报表模板/固定报表是用户在线定义的分析表表样。用户可根据自己的分析需求在WEB服务器上定义出相应的表样，并可计算产生分析结果。
在报表模板/固定报表中引入先进的分析区概念，用户通过系统提供的可视化设计工具，设置出表样，只需输入指标和条件(口径)，无需设计SQL语句，即可快速灵活定义分析表，在需要的时候再刷新，产生分析结果。
计算参数简单的理解就是：用户在计算分析表的时候，需要对数据进行筛选，传递筛选条件的这些参数，就是计算参数。从界面上看，在计算前，需要指定数据查看范围的这些选项，就是计算参数，如下图所示：
亿信ABI的浮动，通常就是所谓的分组设置，设置了浮动之后，各个指标的数据会根据浮动字段进行分组(groupby)展示。如下图所示，浮动表元在单元格的右上角会有一个浮动标记：
单纯的对数据分组，是亿信ABI的常规分组，但是亿信ABI对浮动做了很多扩展，例如：按条件分组、选择指定维项目、数值型分段、只选择不分组、去掉重复项。多种浮动方式来满足不同的需求。具体每种浮动设置的作用和用法，可参看操作手册。
领导驾驶舱在国外的BI软件中也称作dashboard，它可以将一些关键的KPI指标简单明了的用图形或仪表盘等形式呈现给决策者。领导驾驶舱是基于业务系统的高层决策支持系统。通过详尽的指标体系，实时反映企业的运行状态，将采集的数据形象化、直观化、具体化。"领导驾驶舱"充分融合了人脑科学、管理科学和信息科学的精华，以人为产品的核心，从管理者的决策环境、企业管理综合指标的定义以及信息的表述，都围绕着激发人的智能、有利于思维连贯和有效思维判断为目的。将企业管理决策提升到一个新的高度。最大化地发挥高层经理了解、领导和控制公司业务的管理室（即驾驶舱），实际上是一个为高层管理层提供的"一站式"（One-Stop）决策支持的管理信息中心系统。
用户通过拖拽方式将多个关键指标用统计图表的方式组合展现的dashboard，可以通过鼠标拖拽方式进行任意布局的调整、智能切换统计图，图表钻取联动，筛选过滤、添加各种组件、模板制作引用等一系列操作
系统运行所需要的一个服务器本地用来存放配置文件和临时文件的地方，就是工作目录，服务器程序对这个目录要有读写权限。
redis是一个key-value存储系统，Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。
亿信ABI的集群需要redis的支持，可以单redis进行集群部署，也可以支持redis哨兵模式进行集群部署。