随着大数据时代的到来，商务智能（BI）分析工具的应用越来越广泛。为了保证BI分析工具的质量和稳定性，提高其应用效果，本标准制定了一系列技术要求和测试方法。

1. BI分析工具的基本功能要求
BI分析工具应具备数据导入、数据清洗、数据分析、数据可视化等基本功能。其中，数据导入应支持多种数据源，包括关系型数据库、非关系型数据库、文件等；数据清洗应支持数据去重、数据筛选、数据转换等功能；数据分析应支持多种分析方法，包括数据挖掘、机器学习、统计分析等；数据可视化应支持多种图表类型，包括柱状图、折线图、饼图、地图等。

2. BI分析工具的数据处理能力要求
BI分析工具应具备较强的数据处理能力，包括数据存储、数据计算、数据查询等方面。其中，数据存储应支持多种存储方式，包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等；数据计算应支持多种计算方式，包括批处理、流处理、实时计算等；数据查询应支持多种查询方式，包括SQL查询、NoSQL查询、全文检索等。

3. BI分析工具的数据可视化能力要求
BI分析工具应具备较强的数据可视化能力，包括图表设计、交互式分析、自定义报表等方面。其中，图表设计应支持多种图表类型和样式，包括柱状图、折线图、饼图、雷达图等；交互式分析应支持多种交互方式，包括下钻、上卷、筛选等；自定义报表应支持多种报表类型和格式，包括PDF、Excel、Word等。

4. BI分析工具的数据安全性要求
BI分析工具应具备较强的数据安全性，包括数据加密、权限控制、审计日志等方面。其中，数据加密应支持多种加密方式，包括SSL、TLS、AES等；权限控制应支持多种权限设置，包括用户权限、角色权限、数据权限等；审计日志应支持多种日志记录方式，包括操作日志、访问日志、异常日志等。

5. BI分析工具的性能和稳定性要求
BI分析工具应具备较高的性能和稳定性，包括数据处理速度、并发处理能力、容错能力等方面。其中，数据处理速度应支持多种处理方式，包括批处理、流处理、实时计算等；并发处理能力应支持多种并发方式，包括多线程、分布式计算等；容错能力应支持多种容错方式，包括数据备份、故障转移、自动恢复等。

相关标准
- GB/T 20975-2017 大数据应用参考架构
- GB/T 32960-2016 大数据安全基础规范
- GB/T 35273-2017 大数据质量管理指南
- GB/T 35274-2017 大数据应用安全评估指南
- YD/T 3758-2020 大数据分析平台技术要求与测试方法