03商务智能基础理论

智能商务——商务智能基础理论商务智能基础理论内容要点：BI的框架层次BI的架构模型BI的组成BI的功能BI的核心技术e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn2商务智能的框架层次BI是企业利用数据仓库（DataWarehousing，DW）数据挖掘（DataMining，DM）联机分析处理（OnLineAnalyticalProcessing，OLAP）决策支持系统（DecisionSupportSystem，DSS）等现代信息技术对企业经营过程中产生的大量结构化和非结构化商务数据和信息进行收集、整理、分析，以便辅助企业做出正确决策、采取有效商务行动、优化商务流程、全面提升商务绩效的工具、方法、技术的统称e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn3商务智能的框架层次BI的框架层次著名的六种方案：BillInmon的企业信息工厂Zachman的企业框架美国数据仓库研究院的商务智能组件架构Gartner的商务智能框架商务智能厂商BusinessObject的商务智能架构商务智能厂商Microstrategy的商务智能架构e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn4商务智能的框架层次最被推崇的Gartner的BI框架典型结构由1.交易系统层2.基础设施层3.功能层4.组织层5.战略层5个层面自下而上构成战略层组织层功能层基础设施层交易系统层e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn5商务智能的框架层次进化后的典型BI组成框架战略层组织层功能层基础设施层原始数据层未来战略（智能商务）：全球化、虚拟化、透明化组织：技能与BI技术；过程：方法论与绩效管理功能：战略、运营、分析；应用：BI套件、BI平台使用技术：数据仓库、数据预处理、元数据ERP企业资源规划CRM客户关系管理SCM供应链管理e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn6商务智能基础理论内容要点：BI的框架层次BI的架构模型BI的组成BI的功能BI的核心技术e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn7商务智能的架构模型BI是一个涉及多领域的工具集合，集收集、合并、分析、提供信息存取功能于一体，包括数据预处理（ETL解决方案）、数据仓库、数据查询和报告、联机数据分析（OLAP）、数据挖掘和可视化等工具，能实现在线分析和数据挖掘e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn8商务智能的架构模型决策人员管理人员分析人员业务人员OLAP分析数据挖掘产品报告报表查询例外分析数据挖掘数据仓库ETL解决方案数据获取数据管理数据分析数据展现销售系统元数据管理即席查询生产系统采购系统财务系统Intranet/Internete-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn9商务智能基础理论内容要点：BI的框架层次BI的架构模型BI的组成BI的功能BI的核心技术e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn10商务智能的组成BI的主要组成部分数据源与数据抽取数据仓库访问工具与决策支持工具商务智能应用系统管理元数据管理e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn11商务智能的组成数据源与数据抽取数据是BI系统的基础企业内部数据：各种应用系统、OA系统的数据与文档企业外部数据：市场与竞争对手的数据与外部统计数据数据有两种类型结构化数据：关系表、电子表格等非结构化数据：平面文件、图像等多媒体数据数据预处理借助企业信息集成：EII（EnterpriseInformationIntegration）数据评价、数据筛选数据抽取、转换与装载：ETL（Extraction，Transformation，Loading）e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn12商务智能的组成数据仓库元数据数据源的描述数据的抽取与转换规则数据加载频率数据仓库模型ETL后的数据依照元数据规则，经过抽取、转换、集成处理，按决策主题重新组织、存储的数据可面向部门建立数据集市（或数据市场）e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn13商务智能的组成访问工具与决策支持工具应用接口中间件服务器允许用户透明地访问数据仓库决策支持工具即席查询在线分析处理数据挖掘即席查询、报表在线分析处理（OLAP）数据挖掘复杂度增加用户数增加e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn14商务智能的组成商务智能应用利润成本分析资产分析营销分析投资组合分析人力资源管理客户关系管理供应链管理……根据各级决策者的需求，从数据仓库中提取相关数据进行数据分析e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn15商务智能的组成系统管理系统安全管理元数据管理与更新数据仓库的日常维护与监控数据使用审计与容量规划元数据管理有效管理元数据保证数据仓库中数据质量的可靠性BI项目全程的焦点与核心e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn16商务智能基础理论内容要点：BI的框架层次BI的架构模型BI的组成BI的功能BI的核心技术e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn17商务智能的功能数据集成逻辑上或物理上有机地集中不同来源、格式、特点、性质的数据为企业提供全面的共享信息展示以直观的报表、图形、仪表盘等方式展现收集的数据运营分析销售、顾客、供应链、绩效、财务分析；业务预测与评估战略决策支持投资组合战略、竞争战略、提供营销、生产、财务、人力资源等决策支持e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn18商务智能基础理论内容要点：BI的框架层次BI的架构模型BI的组成BI的功能BI的核心技术e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn19商务智能的核心技术数据仓库数据挖掘联机分析处理数据预处理展示技术e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn20数据仓库e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn21Worry:drowningindata,cannotmakedecision!数据知识决策模式趋势事实关系模型关联规则序列目标市场资金分配贸易选择在哪儿做广告销售的地理位置金融经济政府POS.人口统计生命周期Dataexplosion，starvingforknowledge!数据仓库数据仓库概念始于20世纪80年代中期面向信息爆炸时代数据的有效利用数据仓库的宽松定义与组织机构的操作数据库分别维护的决策支持数据库为统一的历史数据分析提供坚实平台，对信息处理提供支持的数据库W.H.Inmon的定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程建立数据仓库构造和使用数据仓库的过程e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn22数据仓库数据仓库与数据库的区别数据仓库的数据来源于其他数据库主要处理历史数据数据仓库的建立不能取代数据库需要建立在一个较全面和完善的信息应用的基础之上数据仓库是数据库技术的一种新的应用数据仓库是一个综合的解决方案，而数据库只是一个现成的产品数据仓库需要一个功能十分强大的数据库引擎来驱动数据仓库并没有严格的数学理论基础，他更偏向于工程e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn23数据挖掘e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn24？？？Database可怕的数据数据挖掘数据挖掘是从大量数据中提取或挖掘知识数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程数据挖掘一词始于1989年8月于美国底特律市召开的第十一界国际联合人工智能学术会议KDD：knowledgediscoveryfromdatabase知识提取(knowledgeextraction)、数据/模式分析(data/patternanalysis)、数据考古(dataarcheology)、数据捕捞(datadredging)http://beihangsoft.cn25e-mail:[e-mail]数据挖掘是一门交叉学科数据库人工智能数理统计并行计算可视化技术与数据仓库之间的关系都是决策支持技术可进一步发现数据仓库数据的价值e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn26数据挖掘主要功能概念描述关联分析分类分析聚类分析离群点/孤立点分析预测e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn27联机分析处理1993年，E.F.Codd提出了多维数据库和多维分析的概念——联机分析处理（OLAP）侧重于分析型应用，区别于联机事务处理OLTP操作从多角度观察某个或多个指标与数据仓库技术相伴发展祢补了数据仓库在直接支持多维数据视图方面的不足e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn28OLAP委员会对OLAP的定义：OLAP是一类软件技术，他使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，以便管理决策人员对数据进行深入观察。联机分析处理OLAP相关基本概念变量（Variable）：是什么提供最终用户感兴趣的数值的一组数据，描述数据的实际意义维（Dimension）人们观察数据的特定角度，如时间维、地理维等粒度（Granularity）表示信息粗细的平均度量，是对信息与知识细化程度的度量维的粒度：对某维观察时可进一步细致观察的描述层次e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn29联机分析处理OLAP相关基本概念数据立方体（datacube）由事实（即变量）和维来定义的多维数组用以对数据建模和观察数据单元多维数组的取值多立方结构（Multicube）将大的数据结构分成多个多维结构面向某一特定应用对维进行分割e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn30TimeCountrysumsumTVVCRPC1Qtr2Qtr3Qtr4QtrU.S.ACanadaMexicosum联机分析处理OLAP技术的特点快速性可分析性多维性信息性共享性e-mail:[e-mail]://beihangsoft.cn31联机分析处理数据仓库与OLAP的关系数据仓库是一个包含企业历史数据的大规模数据库这些历史数据主要用于对企业的经营决策提供分析和支持OLAP技术则利用数据仓库中的数据进行联机分析OLAP利用多维数据集和数据聚集技术对数据仓库中的数据进行组织和汇总OLAP用联机分析和可视