數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)

第5章商務(wù)智能系統(tǒng)主講人：孫水華副教授信息科學(xué)與工程學(xué)院數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)共15頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第1頁(yè)!內(nèi)容商務(wù)智能概述商務(wù)智能系統(tǒng)架構(gòu)商務(wù)智能系統(tǒng)的功能商務(wù)智能系統(tǒng)的應(yīng)用小結(jié)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)共15頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第2頁(yè)!商務(wù)智能的概念最早是GartnerGroup于1996年提出來(lái)的，當(dāng)時(shí)將商務(wù)智能定義為“以幫助企業(yè)決策為目的，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲(chǔ)、分析、訪問(wèn)等處理的一大類技術(shù)及其應(yīng)用”。雖然研究與應(yīng)用在不斷深入，但對(duì)于商務(wù)智能尚沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的定義。下面列出幾種不同角度的商務(wù)智能定義：從技術(shù)角度看，商務(wù)智能的過(guò)程是企業(yè)的決策人員以企業(yè)中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為基礎(chǔ)，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(shí)，從數(shù)據(jù)中獲得有用的信息和知識(shí)，幫助企業(yè)獲取利潤(rùn)。從應(yīng)用角度看，商務(wù)智能幫助用戶對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘，例如預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)、輔助決策、對(duì)客戶進(jìn)行分類、挖掘潛在客戶等等。從數(shù)據(jù)角度看，商務(wù)智能使得很多事務(wù)性的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)抽取、轉(zhuǎn)換之后存入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，經(jīng)過(guò)聚集、切片或者分類等操作之后形成有用的信息、規(guī)則，來(lái)幫助企業(yè)的決策者進(jìn)行正確的決策。5.1

商務(wù)智能概述5.1.1商務(wù)智能的概念數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)共15頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第3頁(yè)!5.1.2商務(wù)智能的發(fā)展歷程商務(wù)智能的出現(xiàn)是一個(gè)漸進(jìn)的、復(fù)雜的演變過(guò)程，并且仍處在發(fā)展之中。它經(jīng)歷了事務(wù)處理系統(tǒng)(TPS)、應(yīng)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(wù)智能。商務(wù)智能以數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)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(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，上述各種系統(tǒng)可以通過(guò)公共數(shù)據(jù)庫(kù)連接成為一體，從而使各個(gè)層次的用戶都可以從中受益。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)共15頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第4頁(yè)!5.2商務(wù)智能系統(tǒng)架構(gòu)5.2.1商務(wù)智能系統(tǒng)的核心技術(shù)商務(wù)智能系統(tǒng)的技術(shù)體系主要由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(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(cāng)庫(kù)是商業(yè)智能的基礎(chǔ)，許多基本報(bào)表可以由此生成，但它更大的用處是作為進(jìn)一步分析的數(shù)據(jù)源。所謂數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DW)就是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營(yíng)管理中的決策制定過(guò)程。多維分析和數(shù)據(jù)挖掘是最常聽(tīng)到的例子，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能供給它們所需要的、整齊一致的數(shù)據(jù)。在線分析處理(OLAP)技術(shù)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(lái)、能夠真正為用戶所理解的、并真實(shí)反映數(shù)據(jù)維持性的信息，進(jìn)行快速、一致、交互地訪問(wèn)，從而獲得對(duì)數(shù)據(jù)的更深入了解的一類軟件技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘(DM)是一種決策支持過(guò)程，它主要基于AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等技術(shù)，高度自動(dòng)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(yù)測(cè)客戶的行為，幫助企業(yè)的決策者調(diào)整市場(chǎng)策略，減少風(fēng)險(xiǎn)，做出正確的決策。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)共15頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第5頁(yè)!商務(wù)智能應(yīng)用決策支持工具查詢和報(bào)表OLAP數(shù)據(jù)挖掘訪問(wèn)工具應(yīng)用接口中間件服務(wù)器數(shù)據(jù)管理全局倉(cāng)庫(kù)其他信息存儲(chǔ)部門倉(cāng)庫(kù)（數(shù)據(jù)集市）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模和構(gòu)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(wù)智能體系結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)共15頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第6頁(yè)!（4）訪問(wèn)工具。包括應(yīng)用接口和中間件服務(wù)器，使得客戶工具能夠訪問(wèn)和處理數(shù)據(jù)庫(kù)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(bào)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(wù)智能應(yīng)用。是許多針對(duì)不同行業(yè)或應(yīng)用領(lǐng)域，經(jīng)過(guò)裁剪的完整的商務(wù)智能解決方案軟件包。（7）元數(shù)據(jù)管理。用來(lái)管理與商務(wù)智能系統(tǒng)有關(guān)的元數(shù)據(jù)，包括技術(shù)元數(shù)據(jù)和商業(yè)元數(shù)據(jù)。（8）管理。包括商務(wù)智能管理的各個(gè)方面，如安全性和驗(yàn)證、備份和恢復(fù)及其監(jiān)控和調(diào)整等。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)共15頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第7頁(yè)!商務(wù)智能是企業(yè)應(yīng)對(duì)激烈競(jìng)爭(zhēng)的必要選擇，它契合行業(yè)特殊需求，貼近企業(yè)業(yè)務(wù)流程，并滿足企業(yè)發(fā)展需要。與以往的商務(wù)信息系統(tǒng)相比，商務(wù)智能系統(tǒng)具有以下三個(gè)特點(diǎn)：1．商務(wù)智能系統(tǒng)不僅采用了最新的信息技術(shù)，而且提供了預(yù)先打好包的應(yīng)用領(lǐng)域的解決方案。2．商務(wù)智能系統(tǒng)著眼于終端用戶對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的傳遞，它可同時(shí)服務(wù)于信息的提供者和信息的消費(fèi)者。3．商務(wù)智能系統(tǒng)支持所有形式的信息訪問(wèn)，而不僅僅是那些存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的信息。5.4商務(wù)智能系統(tǒng)的應(yīng)用5.4.1商務(wù)智能系統(tǒng)特點(diǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)共15頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第8頁(yè)!5.5小結(jié)

本章主要介紹了商務(wù)智能的概念、商務(wù)智能系統(tǒng)的核心技術(shù)、商務(wù)智能的體系結(jié)構(gòu)以及商務(wù)智能系統(tǒng)的功能等方面的相關(guān)知識(shí)。商務(wù)智能是企業(yè)利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、OLAP、決策支持系統(tǒng)等信息技術(shù)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中產(chǎn)生的大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化商務(wù)數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行收集、整理和分析，提供整個(gè)企業(yè)組織內(nèi)的“統(tǒng)一口徑”的信息平臺(tái)，以輔助企業(yè)用戶做出正確決策、采取有效商務(wù)行動(dòng)、優(yōu)化完善商務(wù)流程、全面提升商務(wù)績(jī)效的工具、方法和技術(shù)的統(tǒng)稱。商務(wù)智能系統(tǒng)的技術(shù)體系主要由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(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(cāng)庫(kù)是商業(yè)智能的基礎(chǔ)，許多基本報(bào)表可以由此生成，但它更大的用處是作為進(jìn)一步分析的數(shù)據(jù)源。在線分析處理(OLAP)技術(shù)則幫助分析人員、管理人員獲得對(duì)數(shù)據(jù)的更深入了解。數(shù)據(jù)挖掘(DM)技術(shù)從企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的模式，預(yù)測(cè)客戶的行為，幫助企業(yè)的決策者調(diào)整市場(chǎng)策略，減少風(fēng)險(xiǎn)，做出正確的決策。商務(wù)智能的發(fā)展是一個(gè)漸進(jìn)的、復(fù)雜的演變過(guò)程，并且仍處在發(fā)展之中。它經(jīng)歷了事務(wù)處理系統(tǒng)(TPS)、應(yīng)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(wù)智能。商務(wù)智能在我國(guó)的應(yīng)用還處于起步階段。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)共15頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第9頁(yè)!5.1.3商務(wù)智能的商業(yè)效益企業(yè)實(shí)施BI的目的并不是為了以較高的成本來(lái)擴(kuò)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(jià)值和返回價(jià)值。BI解決方案應(yīng)該具有向企業(yè)戰(zhàn)術(shù)、運(yùn)營(yíng)和戰(zhàn)略層次上的所有雇員推出高度個(gè)性化的能力，企業(yè)才能獲得實(shí)實(shí)在在的商業(yè)效益。這些效益包括：1、更強(qiáng)的盈利能力。2、更高的生產(chǎn)效率和能力授權(quán)。3、更好的責(zé)任義務(wù)和洞察能力。4、與法規(guī)和政府相關(guān)問(wèn)題的風(fēng)險(xiǎn)更小。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)共15頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第10頁(yè)!5.2.1商務(wù)智能的體系結(jié)構(gòu)實(shí)施商務(wù)智能，首先需要準(zhǔn)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(jià)值的信息，再用于指導(dǎo)商業(yè)實(shí)踐。這個(gè)過(guò)程包括了數(shù)據(jù)抽取、分析和挖掘三個(gè)主要環(huán)節(jié)，分別由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)完成。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是商務(wù)智能的基礎(chǔ)，存儲(chǔ)按照商務(wù)智能要求重新組織的來(lái)自業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)；聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行分析，提供給最終用戶靈活自主的信息訪問(wèn)途徑、豐富的數(shù)據(jù)分析與報(bào)表功能。為了清晰的了解商務(wù)智能，圖5.1給出了商務(wù)智能的體系結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)共15頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第11頁(yè)!商務(wù)智能體系結(jié)構(gòu)中各組成部分說(shuō)明如下：（1）可操作的和外部的數(shù)據(jù)。商務(wù)智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源。其中，內(nèi)部信息來(lái)自企業(yè)的日常業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)，如ERP(EnterpriseResourcePlanning)、前臺(tái)交易系統(tǒng)等，外部信息來(lái)自Internet和行業(yè)期刊等。（2）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模和構(gòu)造工具。用來(lái)從數(shù)據(jù)源系統(tǒng)中捕捉數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)加工和轉(zhuǎn)換后裝入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，例如數(shù)據(jù)ETL工具將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理后裝載入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)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(chǔ)結(jié)構(gòu)，即數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)—數(shù)據(jù)集市—特定主題的信息存儲(chǔ)。其中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(全局倉(cāng)庫(kù))集成企業(yè)的所有信息；數(shù)據(jù)集市(又稱部門數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù))存儲(chǔ)某個(gè)部門的信息；特定主題的信息存儲(chǔ)用于存儲(chǔ)根據(jù)用戶和應(yīng)用需求裁剪后的信息。經(jīng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模和構(gòu)造工具處理后的數(shù)據(jù)裝載到全局倉(cāng)庫(kù)，然后按部門從全局倉(cāng)庫(kù)中抽取相關(guān)數(shù)據(jù)載入部門倉(cāng)庫(kù)，再根據(jù)終端用戶要解決的特定問(wèn)題從部門倉(cāng)庫(kù)中抽取關(guān)于該主題的數(shù)據(jù)載入其他信息存貯。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)共15頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第12頁(yè)!5.3商務(wù)智能系統(tǒng)的功能商務(wù)智能系統(tǒng)是建立在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的基礎(chǔ)之上，通過(guò)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(duì)客戶及市場(chǎng)的了解，并運(yùn)用一定的工具對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)狀況、客戶需求、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)等做出合理的評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)，為企業(yè)管理層提供科學(xué)的決策依據(jù)。商務(wù)智能系統(tǒng)建設(shè)的目標(biāo)就是要為企業(yè)提供一個(gè)統(tǒng)一的分析平臺(tái)，充分利用原有系統(tǒng)中積累的寶貴數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)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(wù)指標(biāo)和構(gòu)建業(yè)務(wù)知識(shí)模型。商務(wù)智能系統(tǒng)的功能可以歸納成以下幾點(diǎn)。1．?dāng)?shù)據(jù)管理方面。2．信息呈現(xiàn)方面。3．運(yùn)營(yíng)分析方面。4．戰(zhàn)略決策支持方面。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)共15頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第13頁(yè)!商務(wù)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(yīng)用。目前，商務(wù)智能技術(shù)己在金融、保險(xiǎn)、電信、零售業(yè)等數(shù)據(jù)密集型行業(yè)得到了