《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術第5章商務智能系統(tǒng)》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術第5章商務智能系統(tǒng)（15頁珍藏版）》請在裝配圖網(wǎng)上搜索。

1、*,,,,,,,,,,單擊此處編輯母版標題樣式,,單擊此處編輯母版文本樣式,,第二級,,第三級,,第四級,,第五級,,,第5章 商務智能系統(tǒng),主講人：孫水華 副教授,,信息科學與工程學院,,數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術,,內(nèi) 容,,商務智能概述,,商務智能系統(tǒng)架構,,商務智能系統(tǒng)的功能,,商務智能系統(tǒng)的應用,,小結(jié),,,,商務智能的概念最早是Gartner Group于1996年提出來的，當時將商務智能定義為“以幫助企業(yè)決策為目的，對數(shù)據(jù)進行收集、存儲、分析、訪問等處理的一大類技術及其應用”。雖然研究與應用在不斷深入，但對于商務智能尚沒有一個統(tǒng)一的定義。下面列出幾種不同角度的商務智能定義：,,從

2、技術角度看，商務智能的過程是企業(yè)的決策人員以企業(yè)中的數(shù)據(jù)倉庫為基礎，經(jīng)由OLAP工具、數(shù)據(jù)挖掘工具加上決策規(guī)劃人員的專業(yè)知識，從數(shù)據(jù)中獲得有用的信息和知識，幫助企業(yè)獲取利潤。,,從應用角度看，商務智能幫助用戶對商業(yè)數(shù)據(jù)進行聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘，例如預測發(fā)展趨勢、輔助決策、對客戶進行分類、挖掘潛在客戶等等。,,從數(shù)據(jù)角度看，商務智能使得很多事務性的數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、轉(zhuǎn)換之后存入數(shù)據(jù)倉庫，經(jīng)過聚集、切片或者分類等操作之后形成有用的信息、規(guī)則，來幫助企業(yè)的決策者進行正確的決策。,5.1,,商務智能概述,,5.1.1 商務智能的概念,,5.1.2 商務智能的發(fā)展歷程,,商務智能的出現(xiàn)是一個漸進的、復雜的

3、演變過程，并且仍處在發(fā)展之中。它經(jīng)歷了事務處理系統(tǒng)(TPS)、應用執(zhí)行信息系統(tǒng)(EIS)和決策支持系統(tǒng)(DSS)等階段，最終演變成今天的企業(yè)商務智能。,,商務智能以數(shù)據(jù)庫技術為支撐，包括數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)模型等。實際應用過程中，上述各種系統(tǒng)可以通過公共數(shù)據(jù)庫連接成為一體，從而使各個層次的用戶都可以從中受益。,,5.1.3 商務智能的商業(yè)效益,企業(yè)實施BI的目的并不是為了以較高的成本來擴展IT部署規(guī)?；蛳蜃罱K用戶提供有趣的信息，而是向客戶(投資人)提供價值和返回價值。BI解決方案應該具有向企業(yè)戰(zhàn)術、運營和戰(zhàn)略層次上的所有雇員推出高度個性化的能力，企業(yè)才能獲得

4、實實在在的商業(yè)效益。這些效益包括：,,1、更強的盈利能力。,,2、更高的生產(chǎn)效率和能力授權。,,3、更好的責任義務和洞察能力。,,4、與法規(guī)和政府相關問題的風險更小。,,5.2 商務智能系統(tǒng)架構,,5.2.1 商務智能系統(tǒng)的核心技術,商務智能系統(tǒng)的技術體系主要由數(shù)據(jù)倉庫(DW)、在線分析處理(OLAP)以及數(shù)據(jù)挖掘(DM)三部分組成。,,數(shù)據(jù)倉庫是商業(yè)智能的基礎，許多基本報表可以由此生成，但它更大的用處是作為進一步分析的數(shù)據(jù)源。所謂數(shù)據(jù)倉庫(DW)就是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營管理中的決策制定過程。多維分析和數(shù)據(jù)挖掘是最常聽到的例子，數(shù)據(jù)倉庫能供給它們所需要的

5、、整齊一致的數(shù)據(jù)。,,在線分析處理(OLAP)技術則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來、能夠真正為用戶所理解的、并真實反映數(shù)據(jù)維持性的信息，進行快速、一致、交互地訪問，從而獲得對數(shù)據(jù)的更深入了解的一類軟件技術。,,數(shù)據(jù)挖掘(DM)是一種決策支持過程，它主要基于AI、機器學習、統(tǒng)計學等技術，高度自動化地分析企業(yè)原有的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業(yè)的決策者調(diào)整市場策略，減少風險，做出正確的決策。,,5.2.1 商務智能的體系結(jié)構,實施商務智能，首先需要準備正確可用的數(shù)據(jù)，其次要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有價值的信息，再用于指導商業(yè)實踐。這個過程包括

6、了數(shù)據(jù)抽取、分析和挖掘三個主要環(huán)節(jié)，分別由數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘技術來完成。數(shù)據(jù)倉庫是商務智能的基礎，存儲按照商務智能要求重新組織的來自業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)；聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘在數(shù)據(jù)倉庫的基礎上進行分析，提供給最終用戶靈活自主的信息訪問途徑、豐富的數(shù)據(jù)分析與報表功能。為了清晰的了解商務智能，圖5.1給出了商務智能的體系結(jié)構。,,商務智能應用,決策支持工具,,查詢和報表 OLAP數(shù)據(jù)挖掘,,訪問工具,,應用接口 中間件服務器,,數(shù)據(jù)管理,全局倉庫,其他信息存儲,部門倉庫,,（數(shù)據(jù)集市）,數(shù)據(jù)倉庫建模和構造工具,可操作的和外部的數(shù)據(jù),管 理,元 數(shù) 據(jù) 管 理,圖5.1 商務智能體系

7、結(jié)構,,商務智能體系結(jié)構中各組成部分說明如下：,,（1）可操作的和外部的數(shù)據(jù)。商務智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源。其中，內(nèi)部信息來自企業(yè)的日常業(yè)務處理系統(tǒng)，如ERP(Enterprise Resource Planning)、前臺交易系統(tǒng)等，外部信息來自Internet和行業(yè)期刊等。,,（2）數(shù)據(jù)倉庫建模和構造工具。用來從數(shù)據(jù)源系統(tǒng)中捕捉數(shù)據(jù)，經(jīng)過加工和轉(zhuǎn)換后裝入數(shù)據(jù)倉庫，例如數(shù)據(jù)ETL工具將業(yè)務數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后裝載入數(shù)據(jù)倉庫服務器中。,,（3）數(shù)據(jù)管理。管理終端用戶感興趣的信息。一般采用三層存儲結(jié)構，即數(shù)據(jù)倉庫—數(shù)據(jù)集市—特定主題的信息存儲。其中，數(shù)據(jù)倉庫(全局倉庫)集成企業(yè)的所有信息；數(shù)據(jù)集市(

8、又稱部門數(shù)據(jù)倉庫)存儲某個部門的信息；特定主題的信息存儲用于存儲根據(jù)用戶和應用需求裁剪后的信息。經(jīng)數(shù)據(jù)倉庫建模和構造工具處理后的數(shù)據(jù)裝載到全局倉庫，然后按部門從全局倉庫中抽取相關數(shù)據(jù)載入部門倉庫，再根據(jù)終端用戶要解決的特定問題從部門倉庫中抽取關于該主題的數(shù)據(jù)載入其他信息存貯。,,（4）訪問工具。包括應用接口和中間件服務器，使得客戶工具能夠訪問和處理數(shù)據(jù)庫和文件系統(tǒng)中的信息。,,（5）決策支持工具。包括基本的查詢和報表工具以及OLAP和數(shù)據(jù)挖掘工具。這些工具都支持圖形用戶界面，有些還可以在Web界面上使用。,,（6）商務智能應用。是許多針對不同行業(yè)或應用領域，經(jīng)過裁剪的完整的商務智能解決方案軟件

9、包。,,（7）元數(shù)據(jù)管理。用來管理與商務智能系統(tǒng)有關的元數(shù)據(jù)，包括技術元數(shù)據(jù)和商業(yè)元數(shù)據(jù)。,,（8）管理。包括商務智能管理的各個方面，如安全性和驗證、備份和恢復及其監(jiān)控和調(diào)整等。,,5.3 商務智能系統(tǒng)的功能,商務智能系統(tǒng)是建立在數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術的基礎之上，通過收集、整理和分析企業(yè)內(nèi)外部的各種數(shù)據(jù)，加深企業(yè)對客戶及市場的了解，并運用一定的工具對企業(yè)運營狀況、客戶需求、市場動態(tài)等做出合理的評價及預測，為企業(yè)管理層提供科學的決策依據(jù)。商務智能系統(tǒng)建設的目標就是要為企業(yè)提供一個統(tǒng)一的分析平臺，充分利用原有系統(tǒng)中積累的寶貴數(shù)據(jù)，對其進行深層次的挖掘，并從不同的角度分析企業(yè)的各種業(yè)務指

10、標和構建業(yè)務知識模型。商務智能系統(tǒng)的功能可以歸納成以下幾點。,,1．數(shù)據(jù)管理方面。,,2．信息呈現(xiàn)方面。,,3．運營分析方面。,,4．戰(zhàn)略決策支持方面。,,商務智能是企業(yè)應對激烈競爭的必要選擇，它契合行業(yè)特殊需求，貼近企業(yè)業(yè)務流程，并滿足企業(yè)發(fā)展需要。與以往的商務信息系統(tǒng)相比，商務智能系統(tǒng)具有以下三個特點：,,1．商務智能系統(tǒng)不僅采用了最新的信息技術，而且提供了預先打好包的應用領域的解決方案。,,2．商務智能系統(tǒng)著眼于終端用戶對業(yè)務數(shù)據(jù)的訪問和業(yè)務數(shù)據(jù)的傳遞，它可同時服務于信息的提供者和信息的消費者。,,3．商務智能系統(tǒng)支持所有形式的信息訪問，而不僅僅是那些存儲在數(shù)據(jù)倉庫中的信息。,5.4 商

11、務智能系統(tǒng)的應用,,5.4.1 商務智能系統(tǒng)特點,,商務智能已經(jīng)成為企業(yè)信息系統(tǒng)之后更高層次、更具戰(zhàn)略意義企業(yè)信息應用。目前，商務智能技術己在金融、保險、電信、零售業(yè)等數(shù)據(jù)密集型行業(yè)得到了廣泛的應用。然而，商務智能在我國的應用還處于起步階段，其主要原因可以歸納為如下幾點：,,1．企業(yè)的數(shù)據(jù)積累不夠充分。,,2．商務智能市場需要培育。,,3．企業(yè)的技術人才匱乏。,,4．現(xiàn)有商務智能產(chǎn)品不適合中國國情。,5.4.2 我國商務智能系統(tǒng)應用現(xiàn)狀,,5.5 小結(jié),,本章主要介紹了商務智能的概念、商務智能系統(tǒng)的核心技術、商務智能的體系結(jié)構以及商務智能系統(tǒng)的功能等方面的相關知識。,,商務智能是企業(yè)利用數(shù)據(jù)倉

12、庫、數(shù)據(jù)挖掘、OLAP、決策支持系統(tǒng)等信息技術對企業(yè)經(jīng)營過程中產(chǎn)生的大量結(jié)構化和非結(jié)構化商務數(shù)據(jù)和信息進行收集、整理和分析，提供整個企業(yè)組織內(nèi)的“統(tǒng)一口徑”的信息平臺，以輔助企業(yè)用戶做出正確決策、采取有效商務行動、優(yōu)化完善商務流程、全面提升商務績效的工具、方法和技術的統(tǒng)稱。,,商務智能系統(tǒng)的技術體系主要由數(shù)據(jù)倉庫(DW)、在線分析處理(OLAP)以及數(shù)據(jù)挖掘(DM)三部分組成。數(shù)據(jù)倉庫是商業(yè)智能的基礎，許多基本報表可以由此生成，但它更大的用處是作為進一步分析的數(shù)據(jù)源。在線分析處理(OLAP)技術則幫助分析人員、管理人員獲得對數(shù)據(jù)的更深入了解。數(shù)據(jù)挖掘(DM)技術從企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業(yè)的決策者調(diào)整市場策略，減少風險，做出正確的決策。,,商務智能的發(fā)展是一個漸進的、復雜的演變過程，并且仍處在發(fā)展之中。它經(jīng)歷了事務處理系統(tǒng)(TPS)、應用執(zhí)行信息系統(tǒng)(EIS)和決策支持系統(tǒng)(DSS)等階段，最終演變成今天的企業(yè)商務智能。商務智能在我國的應用還處于起步階段。,,,下課了。。。,休息一會兒。。。,,