商业智能1

商业智能什么是商业智能？商业智能指收集、转换、分析和发布数据的过程，目的是为了更好的决策。商业智能是指将数据转化为知识的过程。它包括捕获和分析信息，交流信息，以及利用这些信息开发市场。DataInformationKnowledge如果数据是金钱，商业智能可以...ExistingDataAssets产品或服务分析降低成本分析利润发现销售机会目标市场/动态区隔P=R-C商业智能在行业的应用银行客户利润分析分支行利润分析交叉销售信用风险管理新产品推销收费策略保险欺诈管理收费策略目标市场活动客户挽留客户利润分析零售地区/商店各种货物（品牌，分类等）销售业绩定价和减价市场篮子关系市场需求预测仓储规划通讯客户忠实客户流失模式客户利润分析竞争分析欺诈管理InformationTechnologyinBusinessCollaborativeprocessingsystemsOperational&e-businesssystemsDecisionprocessingsystemsRunandmanagebusinessoperationsAnalyze&modelbusinessoperationsSupportbusinessoperationsTwoInformationTechnologiesHaveProfoundImpactonBusinessTodayWorldWideWeborInternetEnablee-businessEnablerapidlysharebusinessintelligencecompany-wideBusinessIntelligenceEnabledecisionmakerstoaccess,analyzeandshareinformationCoreTechnologiesinBusinessIntelligenceDatawarehousingIntegratedcorporatedatasourcefordecisionsupportOLAPandDSSInformationquery,analysisandreportingDataMiningKnowledgediscoveryfrombusinessdataCustomerRelationshipManagement(CRM)商业智能方案AdministrationDataWarehouseCenterTransformationToolsWarehouseManagerReplicationFamilyETIValityWarehouse/MartDB2FamilyDB2OlapServerAnalysisIntelligentMinerIntelligentDecisionServerDB2OLAPServerMetadataTemplatesAccessToolsDataWarehouseCenterDataJoinerETIClientsBrowsersNotesApproachPartnersMetadataInformationCatalogE-BusinessandBusinessIntelligenceE-businessprocessingE-businessdataE-businessapplicationsCollaborativeprocessingOfficesystemsDocumentsWebpagee-mails,etcTransaction,Weblog,Click-streamsOperationalprocessingOperationaldataBack-officesystemsFront-officesystemsDecisionprocessingDatawarehouseBItools&dataminingETLtoolsExternaldataReport&analysis数据挖掘选择转换挖掘理解转换后数据抽取的信息可理解的信息选择的数据数据仓库CustomerRelationshipManagementCustomersSalesTargetrightonlinecustomersPersonalizedone-to-onemarketingConvertsitevisitorstocustomersUpsellingCrosssellingCustomerloyaltyChurnreductionCRM=CRMsystem+bestbusinesspracticeBIforCRMSolutions(PilotSoftware)DataMininginCRMWebvisitsOnlineshoppingWebserverCustomerDatabaseDataMiningMarketingCampaignModelCallCenterOutboundEmailsEndCustomerEndCustomerExample:OnlineMarketingAutomation商业智能概述数据仓库联机分析处理数据挖掘数据仓库数据仓库的最终目标是把企业范围内的所有数据集成在一个大仓库中，让用户能运行查询、产生报告、执行分析“数据仓库之父”BillInmon给的定义：数据仓库就是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的，面向主题的，集成的，不可更新的，随时间不断变化的数据集合数据仓库的特征面向主题的：主题是一个在较高层次将数据归类的标准，每个主题基本对应一个宏观的分析领域集成的：允许数据来自于跨组织和部门等不同数据源；集成的数据必须是一致的、用户看来是统一的数据视图不可更新的：指一旦某个数据进入数据仓库后，一般情况下将被长期保留（反映历史数据内容）随时间不断变化：库中的信息系统地记录了企业从过去某一点到目前的各阶段的信息数据仓库的体系结构操作型数据源1报告查询、应用开发和EIS工具操作型数据源2OLAP工具n数据挖掘工具仓库管理器元数据高度综合数据轻度综合数据细节数据集成管理器查询管理器操作型数据源n现实环境—异质性[DouglasHackney,CustomMarketingDataWarehousePackagedOracleFinancialDataWarehousePackagedI2SupplyChainNon-ArchitectedDataMartSubsetDataMartsOracleFinancialsi2SupplyChainSiebelCRM3rdPartye-Commerce联合型数据仓库/数据集市体系结构RealTimeODSFederatedFinancialDataWarehouseSubsetDataMartsCommonStagingAreaOracleFinancialsi2SupplyChainSiebelCRM3rdPartyFederatedPackagedI2SupplyChainDataMartsAnalyticalApplicationse-CommerceRealTimeDataMiningandAnalyticsRealTimeSegmentation,Classification,Qualification,Offerings,etc.FederatedMarketingDataWarehouse数据仓库的焦点问题-数据的获得、存储和使用RelationalPackageLegacyExternalsourceDataCleanToolDataStagingEnterpriseDataWarehouseDatamartDatamartRDBMSROLAPRDBMSEnd-UserToolEnd-UserToolMDBEnd-UserToolEnd-UserTool•数据仓库和集市的加载能力至关重要•数据仓库和集市的查询输出能力至关重要自上而下的设计方法BuildEnterprisedatawarehouseCommoncentraldatamodelDatare-engineeringperformedonceMinimizeredundancyandinconsistencyDetailedandhistorydata;globaldatadiscoveryBuilddatamartsfromtheEnterpriseDataWarehouse(EDW)SubsetofEDWrelevanttodepartmentMostlysummarizeddataDirectdependencyonEDWdataavailabilityLocalDataMartExternalDataLocalDataMartOperationalDataEnterpriseWarehouse自底而上设计方法创建部门的数据集市范围局限于一个主题区域快速的ROI--局部的商业需求得到满足本部门自治--设计上具有灵活性对其他部门数据集市是一个好的指导容易复制到其他部门需要为每个部门做数据重建有一定级别的冗余和不一致性一个切实可行的方法扩大到企业数据仓库创建EDB作为一个长期的目标局部数据集市外部数据操作型数据(全部)操作型数据(局部)操作型数据(局部)局部数据集市企业数据仓库EDB数据仓库建模—星型模式ExampleofStarSchemaDateMonthYearDateCustIdCustNameCustCityCustCountryCustSalesFactTableDateProductStoreCustomerunit_salesdollar_salesYen_salesMeasurementsProductNoProdNameProdDescCategoryQOHProductStoreIDCityStateCountryRegionStore数据仓库建模—雪片模式DateMonthDateCustIdCustNameCustCityCustCountryCustSalesFactTableDateProductStoreCustomerunit_salesdollar_salesYen_salesMeasurementsProductNoProdNameProdDescCategoryQOHProductMonthYearMonthYearYearCityStateCityCountryRegionCountryStateCountryStateStoreIDCityStoreExampleofSnowflakeSchema典型的数据仓库解决方案IBM数据仓库解决方案ORACLE数据仓库解决方案SAS数据仓库解决方案…...IBM数据仓库解决方案建立数据仓库包括以下阶段：数据抽取阶段：完成对各种数据源的访问数据转换阶段：完成对数据的清洗、汇总、整合数据分布阶段：完成对结果数据存储的分配通常此三阶段紧密结合在一个产品中体现数据仓库的存储：由DB2家族完成数据的呈现：由不同产品完成不同的分析要求管理和维护数据仓库中的数据：交给VisualWarehouseIBM数据仓库解决方案数据仓库按主题划分的商务领域描述性数据{·元素·映象·商务视图}操作性数据外部数据管理转换工具商务视图商用信息IBM数据仓库解决方案前三个阶段（抽取、转换、分布）：VisualWarehouse、DataJoiner、DatePropagator数据仓库的存储由DB2家族产品来完成IBM数据仓库解决方案数据的呈现：Approach可进行查询和统计分析IntelligentDecisionServer支持多维分析IntelligentMiner用于数据挖掘用户查找和理解数据仓库中的数据：DataGuide商业智能概述数据仓库联机分析处理数据挖掘联机分析处理（OLAP）60年代，关系数据库之父E.F.Codd提出了关系模型，促进了联机事务处理(OLTP)的发展(数据以表格的形式而非文件方式存储)。19