商業(yè)智能與數(shù)據(jù)挖掘

1、內(nèi)容商業(yè)智能與數(shù)據(jù)挖掘概念商業(yè)智能價(jià)值寶鋼商業(yè)智能方案寶鋼商業(yè)智能案例企業(yè)信息化企業(yè)信息化：通過對信息技術(shù)的應(yīng)用、開發(fā)和使用企業(yè)的信息資源，提高管理水平、開發(fā)能力、經(jīng)營水平的過程目的：利用信息化手段提高企業(yè)的競爭能力、創(chuàng)新能力和持續(xù)發(fā)展的能力。企業(yè)信息化的三個(gè)層次決策的信息化：通過對那些信息化的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)地加工處理，運(yùn)用一定的計(jì)算模型和工具進(jìn)行科學(xué)地統(tǒng)計(jì)分析，從而起到對管理和決策的支持作用。管理的信息化：通過網(wǎng)絡(luò)將原先流程所設(shè)計(jì)崗位員工的工作通過計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)以提高業(yè)務(wù)處理的效率，從而提高企業(yè)的整體勞動生產(chǎn)率。數(shù)據(jù)的信息化：將企業(yè)的所有信息都以數(shù)字化的方式保存起來，并實(shí)現(xiàn)簡單的查詢和處理。

2、企業(yè)數(shù)據(jù)信息模型企業(yè)數(shù)據(jù)信息模型實(shí)現(xiàn)從業(yè)務(wù)運(yùn)行到運(yùn)行管理、戰(zhàn)略管理的轉(zhuǎn)變，有效支持決策OLTP系統(tǒng)面臨的問題操作型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)組織面向事務(wù)處理任務(wù)，各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間各自分離 ，數(shù)據(jù)庫之間相互獨(dú)立，形成數(shù)據(jù)屏障，產(chǎn)生信息孤島。主要關(guān)心當(dāng)前某一個(gè)時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù) 。沒有有效手段將大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成信息和知識。無法滿足快速響應(yīng)決策需求數(shù)據(jù)倉庫（數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）：）：一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的定義是：數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)面向主題、集成、時(shí)變、非易失、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)集合，是支持管理部門的決策過程。簡單地說，數(shù)據(jù)倉庫就是儲存數(shù)據(jù)的地方。它既可能是原始的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫，也可能是另外生成的。既可能是標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，

3、也可能是包括了一些特定面向分析特性的專門產(chǎn)品。數(shù)據(jù)集市（數(shù)據(jù)集市（Data Mart）：）：數(shù)據(jù)集市也可叫做“小數(shù)據(jù)倉庫”。如果說數(shù)據(jù)倉庫是建立在企業(yè)級的數(shù)據(jù)模型之上的話。那么數(shù)據(jù)集市就是企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的一個(gè)子集，他主要面向部門級業(yè)務(wù)，并且只面向某個(gè)特定的主題。數(shù)據(jù)集市可以在一定程度上緩解訪問數(shù)據(jù)倉庫的瓶頸。企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫模型歷史數(shù)據(jù)MES/ OLTP其它數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫,模型分段數(shù)據(jù)存儲ETL(抽取,轉(zhuǎn)換,加載)數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析BusinessModeling數(shù)據(jù)挖掘查詢及報(bào)表企業(yè)門戶數(shù)據(jù)倉庫管理數(shù)據(jù)倉庫管理OLAP用戶用戶數(shù)據(jù)倉庫的

4、應(yīng)用服務(wù)器端制定統(tǒng)計(jì)分析：靜態(tài)報(bào)表，動態(tài)報(bào)表，應(yīng)用系統(tǒng)（Decision Support System 【DSS】、Executive Information System 【EIS】）等OLAP（On-Line Analytical Processing ）：用多維概念視圖對信息進(jìn)行多角度、多層次的靈活分析?？蛻舳藗€(gè)性化統(tǒng)計(jì)分析：用戶使用各類BI工具，如SAS、SPSS、Minitab、Microsoft Reporting等，進(jìn)行日常報(bào)表編制、數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）：找出數(shù)據(jù)中隱藏的模式，構(gòu)造分析模型，進(jìn)行分類和預(yù)測，并用可視化工具提供挖掘結(jié)果。商業(yè)智能（商業(yè)智能（

5、Business Intelligence Business Intelligence ） ：商業(yè)智能的概念最早在1996年提出。當(dāng)時(shí)將商業(yè)智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫(或數(shù)據(jù)集市)、查詢報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的技術(shù)及其應(yīng)用。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，需要利用數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。因此，從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能并不是什么新技術(shù)，它只是E（Extraction）T（Transformation）L（Load）、數(shù)據(jù)倉庫、 OLAP、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)展現(xiàn)等技術(shù)的綜合運(yùn)用。商業(yè)智能實(shí)際上就是一種解決方案。數(shù)據(jù)挖掘（數(shù)據(jù)挖掘（D

6、ata Mining）：）：數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中，抽取出潛在的、有價(jià)值的知識（模型或規(guī)則）的過程。描述型數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測型數(shù)據(jù)挖掘兩種 商業(yè)智能價(jià)值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，用知識輔助決策知識發(fā)現(xiàn)（KDD knowledge discovery in database）數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù) 預(yù)處理后預(yù)處理后的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模式模式知識知識抽取抽取預(yù)處理預(yù)處理挖掘挖掘轉(zhuǎn)換轉(zhuǎn)換評估評估轉(zhuǎn)換后轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)商業(yè)智能的效能收集數(shù)據(jù)信息分析數(shù)據(jù)信息 知識制定決策制定行動計(jì)劃執(zhí)行行動寶鋼數(shù)據(jù)倉庫及相關(guān)應(yīng)用生產(chǎn)管理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的架構(gòu)生產(chǎn)管理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的架構(gòu)L2過程控制計(jì)算機(jī)系統(tǒng)過程控制計(jì)算機(jī)系統(tǒng)L3（分廠級）生產(chǎn)控制

7、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)（分廠級）生產(chǎn)控制計(jì)算機(jī)系統(tǒng)L1基礎(chǔ)自動化基礎(chǔ)自動化基礎(chǔ)自動化基礎(chǔ)自動化L4ERP系統(tǒng)系統(tǒng)寶鋼企業(yè)信息門戶電子商務(wù)在線寶鋼在線公司ERP系統(tǒng)公司主干網(wǎng)采購供應(yīng)鏈管理產(chǎn)銷供應(yīng)鏈管理生產(chǎn)控制計(jì)算機(jī)過程控制計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)自動化數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)倉庫及決策支持系統(tǒng)決策支持系統(tǒng)企業(yè)工作流系統(tǒng)（企業(yè)信息門戶）寶鋼股份整體信息系統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫存儲 ODS 主題數(shù)據(jù) MOLAP數(shù)據(jù) 企業(yè)ERP系統(tǒng) L3其它系統(tǒng)各類源數(shù)據(jù) 系統(tǒng)管理元數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)接口 中間層服務(wù)器（WEB server等）查詢 報(bào)表 CRM DSS EIS OLAP客戶端 DM數(shù)據(jù)讀取、清洗、整理、轉(zhuǎn)化、裝載S85平臺寶鋼股份數(shù)據(jù)倉庫邏輯架構(gòu)

8、圖寶鋼股份數(shù)據(jù)倉庫邏輯架構(gòu)圖寶鋼股份數(shù)據(jù)倉庫邏輯架構(gòu)寶鋼股份企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫現(xiàn)狀 企業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集市企業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集市 技術(shù)質(zhì)量數(shù)據(jù)集市技術(shù)質(zhì)量數(shù)據(jù)集市 銷售管理數(shù)據(jù)集市銷售管理數(shù)據(jù)集市 生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)集市生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)集市 設(shè)備管理數(shù)據(jù)集市設(shè)備管理數(shù)據(jù)集市 財(cái)務(wù)成本數(shù)據(jù)集市：財(cái)務(wù)成本數(shù)據(jù)集市： 計(jì)劃值、金屬平衡、計(jì)劃值、金屬平衡、 成本分析、財(cái)務(wù)分析成本分析、財(cái)務(wù)分析 生產(chǎn)管制信息系統(tǒng)生產(chǎn)管制信息系統(tǒng) 企業(yè)指標(biāo)體系系統(tǒng)企業(yè)指標(biāo)體系系統(tǒng) 生產(chǎn)廠區(qū)域分析：生產(chǎn)廠區(qū)域分析： 煉鋼、熱軋、冷軋、條鋼煉鋼、熱軋、冷軋、條鋼寶鋼股份數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)歷程寶鋼股份數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)歷程 19991999年年3 3月，啟動公司數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)項(xiàng)目月，啟動公司數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)項(xiàng)目 20002000年年6 6月，完成了多達(dá)近月，完成了多達(dá)近7 7萬字的公司數(shù)據(jù)倉庫規(guī)萬字的公司數(shù)據(jù)倉庫規(guī)劃劃 20012001年年7 7月，技術(shù)質(zhì)量主題數(shù)據(jù)倉庫建成月