汽车行业-商业智能实施方案介绍-V1.2

1©AllRightsReserved,Copyright2009,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd汽车行业汽车行业汽车行业汽车行业汽车行业汽车行业汽车行业汽车行业商业智能实施方案介绍商业智能实施方案介绍商业智能实施方案介绍商业智能实施方案介绍商业智能实施方案介绍商业智能实施方案介绍商业智能实施方案介绍商业智能实施方案介绍2020202011111111年04040404©AllRightsReserved,Copyright2001,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd2©AllRightsReserved,Copyright2009,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd内容提要内容提要内容提要内容提要�概念简介�现状分析�解决方案�实施方案�我们的优势与成功案例©AllRightsReserved,Copyright2001,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd3©AllRightsReserved,Copyright2009,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd数据仓库及数据仓库及数据仓库及数据仓库及ODSODSODSODS�数据仓库(DataWarehouse,简称DW)：数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间不断变化的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理。数据仓库从宏观角度满足企业的决策支持要求。�ODS(OperationalDataStorage)：ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。ODS是数据仓库体系中一个可选的部分，它具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征。它实现对操作型数据的集中存储、管理并提供比DW响应更快更灵活的数据使用环境。ODS从微观角度反映细节交易数据或者低粒度的数据查询要求。�数据集市(DataMart)：又称为应用集市，其规模较DW小，是为满足特定的业务需求或分析主题而建立的数据集合，DM的数据来源为DW。©AllRightsReserved,Copyright2001,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd4©AllRightsReserved,Copyright2009,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd什么是数据整合什么是数据整合什么是数据整合什么是数据整合�数据整合，英文全称为Extract，TransformandLoad，是指把数据从各个源系统中采集，进行相应加工、转换处理，并装入到目标系统中的整个过程。包括数据抽取（Extract）、转换（Transform）、数据加载（Load）三个步骤，简写为ETL。�对分散的异构信息资源系统实现无缝整合，并在新的信息交换与共享平台上开发新应用，实现信息资源的最大增值。架构信息资源管理系统，实现对信息资源的有效管理，来整合信息资源，实现信息资源在组织内部以及组织之间的传播和共享，并在组织个人、组织、业务、战略等诸方面产生价值和信息增值的过程。©AllRightsReserved,Copyright2001,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd5©AllRightsReserved,Copyright2009,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd数据整合的必要性数据整合的必要性数据整合的必要性数据整合的必要性�传统体制框架下的大规模高速信息化投入，造成的是严重的信息孤岛现象，导致了下列问题：�数据和信息系统分散，造成了过量的数据冗余和数据不一致性，使得数据资源难于查询访问，管理层无法获得有效的决策数据支持。�信息资源利用程度较低，一些信息系统集成度低、互联性差、信息管理分散，数据的完整性、准确性、及时性等方面存在较大差距。�支持管理决策能力较低，数据中蕴藏着巨大信息资源，但是没有通过有效工具充分挖掘利用，信息资源的增值作用还没有在管理决策过程中充分发挥。©AllRightsReserved,Copyright2001,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd6©AllRightsReserved,Copyright2009,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd数据整合的目的数据整合的目的数据整合的目的数据整合的目的�便于应用的掘取、操作，发挥最大效能。�集中而单一的数据。�避免重复输入更新，提供即时准确的资讯。�统一管理，降低费用，提升效能、增进安全。�整合后的数据可集中描述（元数据），便于搜索和共享。�整合后的数据，具备一致、标准的格式，便于交换。©AllRightsReserved,Copyright2001,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd7©AllRightsReserved,Copyright2009,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd什么是商业智能什么是商业智能什么是商业智能什么是商业智能�商业智能，又称商务智能，英文为BusinessIntelligence，简写为BI。�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。�商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程。�商业智能是由数据仓库（或数据集市）、查询报表、联机分析处理、多维数据分析、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。©AllRightsReserved,Copyright2001,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd8©AllRightsReserved,Copyright2009,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd商业智能的必要性商业智能的必要性商业智能的必要性商业智能的必要性�面对随时发生变化的统计分析需求，不够灵活，不能动态生成报表。�面对海量数据，在执行复杂计算的查询、分析等方面表现出较低的效率。�统计分析系统和基础业务系统相互干扰。�缺乏对数据的分析和挖掘功能，无法从大量的历史数据中得到有用的决策信息，不能发现隐藏在数据后面的经营规律。�统计分析系统不能够监控和预测风险。©AllRightsReserved,Copyright2001,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd9©AllRightsReserved,Copyright2009,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd商业智能的目的商业智能的目的商业智能的目的商业智能的目的�通过不同的分析手段或方法，从中得到用户感兴趣的知识。�根据不同用户的需求把分析得到的结果通过直观易懂的方式展现给用户。�方便高效安全地操纵数据，快速多样美观地定制报表。�从不同的角度分析业务指标并建立相关的业务知识模型，进而满足决策的信息需求和实现通过技术辅助决策。�使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。©AllRightsReserved,Copyright2001,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd10©AllRightsReserved,Copyright2009,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd商业智能的核心商业智能的核心商业智能的核心商业智能的核心利润利润利润利润信息信息信息信息知识知识知识知识©AllRightsReserved,Copyright2001,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd11©AllRightsReserved,Copyright2009,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd内容提要内容提要内容提要内容提要�概念简介�现状分析�解决方案�实施方案�我们的优势与成功案例©AllRightsReserved,Copyright2001,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd12©AllRightsReserved,Copyright2009,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd行业分析行业分析行业分析行业分析�如今的汽车行业竞争日益激烈,各厂商生产的汽车其性价比已非常接近,汽车经销已进入微利时代。�在这种情况下,原有的销售盈利模式需要向以售后服务为盈利核心的方式转移,把汽车销售转移到通过汽车销售而获得的增值服务上来。�企业需要越来越多的关心如何有效提高产品的开发速度和对市场的快速反应，降低生产成本，分散风险。©AllRightsReserved,Copyright2001,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd13©AllRightsReserved,Copyright2009,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd企业现状企业现状企业现状企业现状�企业在多年的经营过程中,建立了以多种应用来支撑日常的运行和管理,例如分阶段建设的OA系统,BOM物料清单系统,以及大型的ERP系统等。�这些系统积累了企业经营和发展过程中大量的数据,例如:整车销售历史数据、零件销售历史数据、维修服务历史数据、会员及客户资料等等,都是企业宝贵的数据。�随着数据量的与日俱增,也带来了一些问题,比如各系统之间的数据无法平滑的交互,OA系统、BOM系统和ERP系统往往只限于对数据的统计,能涉及到多维度数据、分析销售预测、决策及策略分析和优化方面的比较少,结果是这些系统只代替了一部分繁重的手工劳动,并没有充分发挥信息系统的效益。©AllRightsReserved,Copyright2001,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd14©AllRightsReserved,Copyright2009,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd面临的问题面临的问题面临的问题面临的问题�存在多种异构的事务处理系统的数据源，数据太多而信息太少，尤其有价值的信息�企业并不缺少数据，而是受限于过量的冗余数据和数据不一致，数据变得越来越难于访问和管理，不能适应和满足于决策支持，而且数据量还在成倍的快速增长�缺乏快速、高效、便捷的获取信息的工具�基层单位的业务处理能力不断提升，但提供的业务分析功能不足�上级管理部门没有或很少信息，上下级形成信息不对称�信息中心面临着不断增长的决策支持的需求,但是开发应用已经变得越来越复杂和耗费人力�新旧系统的继承与发展©AllRightsReserved,Copyright2001,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd15©AllRightsReserved,Copyright2009,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd怎么办怎么办怎么办怎么办怎样把大量的数据转换成可靠的、有价值的商用信息以便于决策支持呢?©AllRightsReserved,Copyright2001,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd16©AllRightsReserved,Copyright2009,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd内容提要内容提要内容提要内容提要�概念简介�现状分析�解决方案�实施方案�我们的优势与成功案例©AllRightsReserved,Copyright2001,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd17©AllRightsReserved,Copyright2009,AdvancedDigitalTechnologyCO.,Ltd构建商业智能平台构建商业智能平台构建商业智能平台构建商业智能平台构建基于数据仓