加载中…
个人资料
心如止水
心如止水
  • 博客等级:
  • 博客积分:0
  • 博客访问:54,679
  • 关注人气:31
  • 获赠金笔:0支
  • 赠出金笔:0支
  • 荣誉徽章:
相关博文
推荐博文
谁看过这篇博文
加载中…
正文 字体大小:

商业智能体系结构

(2011-05-19 22:31:11)
标签:

bi

olap

dw

dm

it

分类: BI相关

商业智能也称作BI 是英文单词Business Intelligence的缩写。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;与DSS 系统相比,商业智能具有更美好的发展前景。这些年来,商业智能市场持续增长,许多的国外企业已经进入了中端BI,也就是所说的数据分析阶段。同时,也有一些企业开始进入BI 的高端数据挖掘阶段。而目前我国的大部分企业还停留在报表阶段。传统的报表系统技术上包括大家熟悉的Excel、水晶报表、Reporting Service 等都已经被广泛使用;但是,随着数据的增多与需求的提高,传统报表系统面临的挑战也越来越多。

1 BI 的具体内容

随着企业ERP、CRM和SCM等应用系统的使用,企业不再停留在事务处理阶段,而更注重有效的利用企业的数据来为准确和更快的决策提供支持,也就是说商业智能的需求越来越强。商业智能的概念最早在1996 年提出当时对商业智能的定义是由数据仓库查询报表数据分析数据挖掘数据备份和恢复等部分组成的,可以帮助企业决策的技术及其应用现在,对商业智能的理解是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。这里所说的数据包括来自企业内部的业务数据,以及来自企业外部环境中的各种数据。为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术从技术层面上讲,商业智能只是数据仓库OLAP 和数据挖掘等技术的综合运用如何把数据转化为信息,使得企事业人员能够充分掌握、利用这些信息,并且辅助决策,就是商业智能主要解决的问题。

2 BI 平台搭建

主流的商业智能工具包括BO、COGNOS、BRIO。一些国内的软件工具平台如KCOM(也集成了一些基本的商业智能工具。智能商业平台提供一切必要的工具包括管理和提供文件,分析系统模型,控制与预策系统。每一种文档都保留它的特点,但每个在体系中的组件都提供了应用于执行环境。商业智能的完整的被划分为4 个大的层面,并根据数据的处理和应用过程再细分成7 个环节。从数据源经过抽取转换装载过程加载到中央数据仓库,再从数据仓库经过分类加工放到数据集市,或者将数据集市中的数据进一步存放到多维数据库中,这都属于数据组织的问题;从中间层到终端用户或从多维数据库到终端用户可将其划归为前端应用实现的问题而贯穿整个体系数据处理环节的,是系统的流程调度控制和元数据管理

2.1 数据仓库

数据源可以是企业日常运作积累下来的各类的业务数据,也可以是外部的数据。这些数据对于商业智能的实现具有非常重要的意义,首先是数据仓库的搭建,数据仓库的一个目的就是把企业的信息访问基础,从一种非结构化的或发展中的环境改变成一种结构化或规划良好的环境随着我国企业信息化建设步伐的不断加快,全球性市场竞争的加剧,越来越多的企业开始建设自己的数据仓库系统,希望能对历史数据进行具体而又有针对性的分析与挖掘,以期从中发现新客户和客户新的需求。

2.2 数据转换

ETL 是智能商业(BI)和数据挖掘(DW)的核心和灵魂,它按照统一的规则集成并提高数据的质量,负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程,是实施数据仓库的重要步骤目前,主流的ETL 工具有Informatica、Data stage、Data Integrator 和OWB,以上四种产品已经占领了市场的绝大部分份额,对于有自主开发商业智能产品需求的企业,可以选取一些开源数据转换工具,例如BIE 和Octopus.BIE 全称是商业集成组件,它的目的是帮助企业解决不同应用中数据的交换问题,从而产生适合统一处理的过程数据流。

2.3 数据挖掘

数据挖掘(Data Mining)是采用数学统计人工智能和神经网络等领域的科学方法,从大量数据中挖掘出隐含的先前未知的对决策有潜在价值的关系模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型,为商业智能系统服务的各业务领域提供预测性决策支持的方法工具和过程在日常的数据库操作中,经常使用的是从数据库中抽取数据以生成一定格式的报表。

3 结束语

随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入,企业不停留在事务处理过程而注重有效利用企业的数据为准确和更快的决策提供支持的需求越来越强烈,由此带动的对商业智能的需求将是巨大的。

0

阅读 评论 收藏 转载 喜欢 打印举报/Report
后一篇:OLAP技术介绍
  • 评论加载中,请稍候...
发评论

    发评论

    以上网友发言只代表其个人观点,不代表新浪网的观点或立场。

    后一篇 >OLAP技术介绍
      

    新浪BLOG意见反馈留言板 电话:4000520066 提示音后按1键(按当地市话标准计费) 欢迎批评指正

    新浪简介 | About Sina | 广告服务 | 联系我们 | 招聘信息 | 网站律师 | SINA English | 会员注册 | 产品答疑

    新浪公司 版权所有