電商商務(wù)概論（第5版）第八章 電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)處理技術(shù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及特點(diǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是：用于管理決策支持的面向主題、集成、穩(wěn)定、隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn)：面向主題、集成、時(shí)變，不可修改。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)及功能聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集市是一種更小、更集中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，是為企業(yè)提供分析企業(yè)數(shù)據(jù)的一條廉價(jià)途徑。元數(shù)據(jù)是關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，它描述了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)和環(huán)境。多維數(shù)據(jù)庫(kù)就是以多維方式在組織數(shù)據(jù)。外部數(shù)據(jù)是不能在聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）系統(tǒng)中找到，但為增強(qiáng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中信息質(zhì)量而所需的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及特點(diǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)及功能聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及特點(diǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)及功能聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)組織和管理數(shù)據(jù)的方法與普通數(shù)據(jù)庫(kù)不同。主要表現(xiàn)在以下3個(gè)方面。①它依據(jù)決策要求，只從數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取那些需要的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行一定的處理。②數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是多維的，即數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)的組織方式有多層的行和列。③它采用分析型的數(shù)據(jù)處理而非普通的操作型的數(shù)據(jù)處理方式，支持決策處理而非常規(guī)事務(wù)處理。操作型數(shù)據(jù)的特點(diǎn)分析型數(shù)據(jù)的特點(diǎn)細(xì)節(jié)的綜合的、經(jīng)過(guò)提煉的在存取的瞬間是準(zhǔn)確的代表過(guò)去的數(shù)據(jù)可更新不更新操作需求通常事先可知分析需求通常事先不知道生命周期符合SDLC生命周期不同于SDLC對(duì)性能（如操作時(shí)延）要求高對(duì)性能要求較寬一個(gè)時(shí)刻操作一個(gè)數(shù)據(jù)單元一個(gè)時(shí)刻操作一個(gè)數(shù)據(jù)集合事物驅(qū)動(dòng)分析驅(qū)動(dòng)面向應(yīng)用面向分析一次操作數(shù)據(jù)量小一次操作數(shù)據(jù)量很大支持日常操作需求支持管理需求操作型數(shù)據(jù)和分析型數(shù)據(jù)的區(qū)別大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的技術(shù)支持高性能的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)互操作技術(shù)并行數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及特點(diǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)及功能聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特性數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是集成的。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是不可更新的。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是面向主題的。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是隨時(shí)間不斷變化的。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及特點(diǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)及功能聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的應(yīng)用目標(biāo)優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部管理控制：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的第二類應(yīng)用目標(biāo)是對(duì)企業(yè)的管理控制進(jìn)行優(yōu)化，包括產(chǎn)品生產(chǎn)和人員管理。為企業(yè)增加商業(yè)機(jī)會(huì)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的第三類應(yīng)用目標(biāo)是為了企業(yè)增加商業(yè)機(jī)會(huì)。

作為企業(yè)的核心業(yè)務(wù)：以核心業(yè)務(wù)為主要目標(biāo)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是關(guān)鍵業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及特點(diǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)及功能聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及特點(diǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)及功能聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的生產(chǎn)過(guò)程與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)處理過(guò)程的對(duì)比

產(chǎn)品的生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)處理目的為客戶和消費(fèi)者提供他們所需的產(chǎn)品為某些分析目標(biāo)提供他們所需的面向主題的，集成的，相對(duì)穩(wěn)定的和隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)集合庫(kù)存存貨：維護(hù)存貨和過(guò)多的存貨會(huì)導(dǎo)致效率低下，成本高昂孤立的數(shù)據(jù)：孤立的數(shù)據(jù)就像存貨一樣維護(hù)起來(lái)成本昂貴，只有將其轉(zhuǎn)變成能傳遞給用戶使用的知識(shí)，這些數(shù)據(jù)才有用。設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)藍(lán)圖和原材料：對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行概念描述和設(shè)計(jì)，研究和確定需要什么原材料，哪些原材料能生產(chǎn)出最好的產(chǎn)品模型和數(shù)據(jù)元：對(duì)應(yīng)用目標(biāo)進(jìn)行建模描述，研究和確定需要什么數(shù)據(jù)，哪些數(shù)據(jù)更能滿足目標(biāo)需求，并將這些數(shù)據(jù)集合成數(shù)據(jù)元生產(chǎn)部件：將這些原材料制成部件主題數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：將數(shù)據(jù)元組合成主題數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)組裝產(chǎn)品：將部件裝配成產(chǎn)品數(shù)據(jù)中心：由主題數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)生成數(shù)據(jù)中心銷售分銷渠道：產(chǎn)品經(jīng)由各種渠道（批發(fā)，直銷，代銷，零售等）銷售出去分發(fā)途徑：數(shù)據(jù)通過(guò)各種途徑（因特網(wǎng)，內(nèi)部網(wǎng)，報(bào)告，計(jì)算機(jī)程序等）分發(fā)出去產(chǎn)品完善產(chǎn)品使用過(guò)程：反饋，改進(jìn)，升級(jí)，增強(qiáng)，淘汰數(shù)據(jù)使用過(guò)程：調(diào)用，增強(qiáng)，升級(jí)，廢棄數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及特點(diǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)及功能聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的功能

數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和加載功能

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的功能

數(shù)據(jù)的清洗、融合與集成功能

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理和查詢功能

運(yùn)行維護(hù)功能

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及特點(diǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)及功能聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)OLAP是在聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的。

OLAP工具可分為兩大類，一類是基于多維數(shù)據(jù)庫(kù)的，另一類是基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的。聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)也稱多維分析，它是一種數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠完成基于某種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)分析功能。OLAP服務(wù)器是一個(gè)高容量和多用戶的數(shù)據(jù)操作引擎,用于支持和操作多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及特點(diǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)及功能聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)數(shù)據(jù)源：可以是操作型數(shù)據(jù)庫(kù)、歷史數(shù)據(jù)

、外部數(shù)據(jù)或從己有的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境所得的信息。

抽取/傳播：是從各種數(shù)據(jù)源和不同的平臺(tái)收集數(shù)據(jù)并將它們移動(dòng)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)程。

相關(guān)概念轉(zhuǎn)換/清洗：轉(zhuǎn)換主要用于合并不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)。清洗確保數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具有正確的、有用的和有意義的信息。數(shù)據(jù)提煉：創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)子集、創(chuàng)建計(jì)算域/虛擬域、匯總信息和聚合信息。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與訪問(wèn)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及特點(diǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)及功能聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)OLAP分析中的維度與事實(shí)

維表的本質(zhì)是多維分析空間在某個(gè)角度上的投影，多個(gè)維表共同建立一個(gè)多維的分析空間。

在OLAP分析中有一些常用的維度：時(shí)間維、地理維、機(jī)構(gòu)維、客戶維、產(chǎn)品維。模型中的事實(shí)一般用維表來(lái)描述。事實(shí)是各個(gè)維度的交點(diǎn)，是對(duì)某個(gè)特定事件的度量。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及特點(diǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)及功能聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)多維OLAP分析圖

產(chǎn)品時(shí)間財(cái)務(wù)指標(biāo)卷煙銷售分析國(guó)產(chǎn)煙進(jìn)口煙T1T2T3T4收入開(kāi)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及特點(diǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)及功能聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)鉆取

收入開(kāi)銷產(chǎn)品時(shí)間財(cái)務(wù)指標(biāo)卷煙銷售分析進(jìn)口煙國(guó)產(chǎn)煙Q1Q2Q3Q4杭產(chǎn)煙上海煙中華雙喜數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及特點(diǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)及功能聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)切片

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及特點(diǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)及功能聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及特點(diǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)及功能聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的定義

數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)中抽取正確的、有用的、以前未知的和綜合的可理解的信息，并使用該信息作商業(yè)決策的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘的意義

數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持的過(guò)程，能高度自動(dòng)地分析企業(yè)原有的數(shù)據(jù)，進(jìn)行歸納推理，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，從而減少風(fēng)險(xiǎn)，輔助做出正確的決策。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的概念和內(nèi)涵現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)聯(lián)機(jī)分析處理的局限聯(lián)機(jī)分析處理需要對(duì)用戶的需求有全面而深入的了解。抽取信息的質(zhì)量依賴于用戶對(duì)結(jié)果的解釋。常常需要以假設(shè)為基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的概念和內(nèi)涵現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)概念描述功能關(guān)聯(lián)分析功能數(shù)據(jù)挖掘的功能分類和預(yù)測(cè)功能聚類功能檢測(cè)功能演變分析功能數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的概念和內(nèi)涵現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)金融業(yè)：分析金融企業(yè)影響業(yè)務(wù)的關(guān)鍵因素銀行業(yè)：輔助金融政策的制定數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用保險(xiǎn)業(yè)：發(fā)現(xiàn)客戶，防止欺詐零售業(yè)：了解各戶購(gòu)買行為醫(yī)療與保健：找到特定疾病的治療方法物流業(yè)：優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò)電信業(yè)：確定電信模式，捕捉盜用行為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的概念和內(nèi)涵現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的概念和內(nèi)涵現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)

分類：為一個(gè)事件或?qū)ο髿w類，即預(yù)測(cè)一個(gè)特定的對(duì)象屬于哪一類。

聚類：根據(jù)一定的聚類規(guī)則把整個(gè)數(shù)據(jù)分成不同的組，即將具有某種相同特征的數(shù)據(jù)聚在一起。關(guān)聯(lián)技術(shù)：從大量的商務(wù)事務(wù)記錄中發(fā)現(xiàn)潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以幫助人們作出正確的商務(wù)決策。關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)分析“啤酒與尿布”的故事

購(gòu)物籃分析

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的概念和內(nèi)涵現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為中心的商務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的概念和內(nèi)涵現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的優(yōu)越性聯(lián)機(jī)分析處理從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的集成數(shù)據(jù)出發(fā)，實(shí)現(xiàn)了分析方法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分離。數(shù)據(jù)挖掘以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和多維數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，自動(dòng)地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決了數(shù)據(jù)不統(tǒng)一的問(wèn)題。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的概念和內(nèi)涵現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的概念和內(nèi)涵現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)商業(yè)智能數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)對(duì)電子商務(wù)系統(tǒng)的支持?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及特點(diǎn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)決策者分析工具瀏覽器數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部業(yè)務(wù)EDI單證Web數(shù)據(jù)庫(kù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)收集與發(fā)布Web系統(tǒng)決策支持系統(tǒng)決策EDI系統(tǒng)管理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化商務(wù)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)對(duì)電子商務(wù)系統(tǒng)的支持

數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)和組織決策支持對(duì)EDI的支持對(duì)Web支持?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的概念和內(nèi)涵現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI系統(tǒng)的最終目標(biāo)是使用戶能夠消費(fèi)大量有關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行分析從而使企業(yè)有機(jī)會(huì)增加收入或者節(jié)省成本。

商業(yè)智能（BI）系統(tǒng)使組織能夠通過(guò)利用客戶、供應(yīng)商以及內(nèi)部業(yè)務(wù)操作的有關(guān)信息來(lái)提高商業(yè)性能。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能商業(yè)智能的特點(diǎn)和作用商業(yè)智能的內(nèi)涵商業(yè)智能的應(yīng)用大數(shù)據(jù)從多個(gè)來(lái)源收集數(shù)據(jù)集結(jié)、組織以及標(biāo)準(zhǔn)化倉(cāng)庫(kù)中的信息

商業(yè)智能系統(tǒng)

提供分析工具

績(jī)效信息架構(gòu)能根據(jù)基礎(chǔ)指標(biāo)設(shè)定企業(yè)目標(biāo)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能商業(yè)智能的特點(diǎn)和作用商業(yè)智能的內(nèi)涵商業(yè)智能的應(yīng)用大數(shù)據(jù)商業(yè)智能系統(tǒng)組成圖數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能商業(yè)智能的特點(diǎn)和作用商業(yè)智能的內(nèi)涵商業(yè)智能的應(yīng)用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)商務(wù)智能的業(yè)務(wù)規(guī)則和條件用戶面臨激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。

戶在IT方面必須有足夠的的資金。用戶的數(shù)據(jù)積累已達(dá)到一定規(guī)模。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能商業(yè)智能的特點(diǎn)和作用商業(yè)智能的內(nèi)涵商業(yè)智能的應(yīng)用大數(shù)據(jù)商業(yè)智能系統(tǒng)的主要優(yōu)點(diǎn)商業(yè)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)的傳送，它同時(shí)為信息提供者和信息消費(fèi)者提供了支持。商業(yè)智能系統(tǒng)支持對(duì)所有格式商務(wù)信息的訪問(wèn)，而不僅僅是那些存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的信息。商業(yè)智能系統(tǒng)不僅支持最新的IT技術(shù)，同時(shí)也提供了一系列的應(yīng)用解決方案。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能商業(yè)智能的特點(diǎn)和作用商業(yè)智能的內(nèi)涵商業(yè)智能的應(yīng)用大數(shù)據(jù)商業(yè)智能的管理方式基于例外的管理方式。

基于事實(shí)的管理方式。

基于目標(biāo)的管理方式。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能商業(yè)智能的特點(diǎn)和作用商業(yè)智能的內(nèi)涵商業(yè)智能的應(yīng)用大數(shù)據(jù)商業(yè)智能系統(tǒng)功能

查詢和分析數(shù)據(jù)傳輸預(yù)定義查詢與報(bào)告數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能商業(yè)智能的特點(diǎn)和作用商業(yè)智能的內(nèi)涵商業(yè)智能的應(yīng)用大數(shù)據(jù)商業(yè)智能的作用幫助處理海量數(shù)據(jù)支持智能化信息處理BI能夠幫助建立對(duì)供應(yīng)商、客戶，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手和市場(chǎng)等的動(dòng)態(tài)分折，不斷地調(diào)整原有的計(jì)劃，支持企業(yè)的管理決策活動(dòng)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能商業(yè)智能的特點(diǎn)和作用商業(yè)智能的內(nèi)涵商業(yè)智能的應(yīng)用大數(shù)據(jù)商業(yè)智能的實(shí)施

（2）集結(jié)、組合和標(biāo)準(zhǔn)化

（3）分析和報(bào)告

（1）抽取、轉(zhuǎn)換和裝入（ETL）

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能商業(yè)智能的特點(diǎn)和作用商業(yè)智能的內(nèi)涵商業(yè)智能的應(yīng)用大數(shù)據(jù)在政府部門大型制造業(yè)

商業(yè)智能的應(yīng)用前景

零售業(yè)金融業(yè)電信業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能商業(yè)智能的特點(diǎn)和作用商業(yè)智能的內(nèi)涵商業(yè)智能的應(yīng)用大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)的特征大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)踐流程1.技術(shù)屬性麥肯錫全球研究所對(duì)大數(shù)據(jù)（BigData）做出如下定義：“大數(shù)據(jù)指的是規(guī)模己經(jīng)超過(guò)了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件獲取、存儲(chǔ)、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集，并不是大于一個(gè)特定數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)才能被定義為大數(shù)據(jù)，因?yàn)殡S著技術(shù)的不斷發(fā)展，符合大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集規(guī)模也會(huì)增長(zhǎng)，并且該定義在不同的行業(yè)中也會(huì)有變化，這依賴于在一個(gè)特定行業(yè)中的常用軟件和數(shù)據(jù)集的規(guī)模?！盓MC公司則這樣描述大數(shù)據(jù)：“大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)準(zhǔn)確的術(shù)語(yǔ)；相反，它是對(duì)各種數(shù)據(jù)（其中大多數(shù)是非結(jié)構(gòu)化的）永不休止的積聚的一種表征。它用以描述那些呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，并且因太大、太原始或非結(jié)構(gòu)化程度太高而無(wú)法使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)方法進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)集?！睌?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)的特征大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)踐流程2.社會(huì)屬性大數(shù)據(jù)的社會(huì)屬性是指大數(shù)據(jù)受社會(huì)影響所衍生出來(lái)的屬性"。大數(shù)據(jù)的社會(huì)屬性主要體現(xiàn)在以下四個(gè)方面。新權(quán)益中心：數(shù)據(jù)作為“新的石油"，蘊(yùn)藏著前所未有的巨大價(jià)值交互回應(yīng)性：大數(shù)據(jù)體現(xiàn)了回應(yīng)與雙向交互性事物關(guān)聯(lián)性：大數(shù)據(jù)時(shí)代特別強(qiáng)調(diào)事物之間的關(guān)聯(lián)性，這是由于大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和決策，往往是基于相關(guān)關(guān)系而不是因果關(guān)系制定的需求個(gè)性化：大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息技術(shù)的進(jìn)步使過(guò)去無(wú)法測(cè)量和記錄的數(shù)據(jù)得以量化，這些數(shù)據(jù)累積到一定程度時(shí)，將會(huì)呈現(xiàn)一定的秩序和規(guī)律

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)的特征大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)踐流程3.哲學(xué)屬性2012年，著名攝影師兼作家里克·斯莫蘭（RickSmolan在EMC公司的贊助下開(kāi)展了一個(gè)名為《大數(shù)據(jù)的人類面孔》（TheHumanFaceofBigData）的項(xiàng)目。斯莫蘭從哲學(xué)角度出發(fā)對(duì)大數(shù)據(jù)做出如下定義：大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生是幫助地球建構(gòu)神經(jīng)系統(tǒng)的一個(gè)過(guò)程，每個(gè)人用自己的智能手機(jī)都可以為這個(gè)神經(jīng)系統(tǒng)貢獻(xiàn)各種各樣的數(shù)據(jù)和信息，我們?nèi)祟悺安贿^(guò)是這個(gè)系統(tǒng)中的一種傳感器”。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)的特征大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)踐流程4.科研屬性從大數(shù)據(jù)的價(jià)值角度出發(fā)，也可以將其理解為一種新的研究方法。格雷將之稱為“數(shù)據(jù)密集型科研（Data-IntensiveScientificDiscovery）”，即以數(shù)據(jù)考察為基礎(chǔ)，聯(lián)合理論、實(shí)驗(yàn)和模擬一體的數(shù)據(jù)密集計(jì)算的范式?？茖W(xué)家不僅通過(guò)數(shù)據(jù)采集和分析解決難以解決的科學(xué)問(wèn)題，還將數(shù)據(jù)視為科學(xué)研究的對(duì)象和工具，加以思考、設(shè)計(jì)并實(shí)施研究?？茖W(xué)研究的第四范式呼吁研究者關(guān)注數(shù)據(jù)的采集、描述、保存、分析和復(fù)用，同時(shí)發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)的交互性和開(kāi)放性，是一種基于數(shù)據(jù)的、開(kāi)放協(xié)同的研究與創(chuàng)新模式。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)的特征大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)踐流程5.其他屬性大數(shù)據(jù)是不同的數(shù)據(jù)類型：大數(shù)據(jù)是由交易數(shù)據(jù)、互動(dòng)數(shù)據(jù)和觀察數(shù)據(jù)組成的新數(shù)據(jù)形態(tài)。恩·康諾利（ShaunConnolly）大數(shù)據(jù)是新的信號(hào)：大數(shù)據(jù)在事件發(fā)生之前給出先兆或提示，便于人們采取行動(dòng)干預(yù)事態(tài)發(fā)展。斯蒂夫·盧卡斯（SteveLucas）大數(shù)據(jù)是新的機(jī)遇：馬特·阿斯利（MattSettle）形容大數(shù)據(jù)為“過(guò)去因科技限制而被忽略的數(shù)據(jù)"。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)的特征大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)踐流程

大數(shù)據(jù)的特征1.數(shù)據(jù)規(guī)模巨大（Volume）

2.數(shù)據(jù)種類繁多（Variety）

3.價(jià)值難以挖掘（Value）

4.處理速度要求高（Velocity）

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)框架大數(shù)據(jù)處理框架大數(shù)據(jù)訪問(wèn)框架大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流程處理框架大數(shù)據(jù)分析和展現(xiàn)框架數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)踐流程大數(shù)據(jù)的特征大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)連接框架大數(shù)據(jù)管理、安全和備份恢復(fù)框架大數(shù)據(jù)應(yīng)用總體架構(gòu)各框架層次中涉及的關(guān)鍵技術(shù)HDFS，即Hadoop分布式文件系統(tǒng)MapReduce分布式并行計(jì)算軟件框架Pig、Hive、SqoopHBase，ZooKeeper，F(xiàn)lume和OozieMahout和HamaELTAmbari，Chukwa業(yè)務(wù)需求定義大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀分析與標(biāo)桿比較大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)規(guī)劃和設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)技術(shù)切入與實(shí)施大數(shù)據(jù)應(yīng)用試點(diǎn)和評(píng)估數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)踐流程大數(shù)據(jù)的特征大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用推廣

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)踐流程

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)踐流程大數(shù)據(jù)的特征大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)1.業(yè)務(wù)需求定義確定最佳的應(yīng)用場(chǎng)景，使大數(shù)據(jù)應(yīng)用能夠更好地服務(wù)用戶，完成業(yè)務(wù)使命并節(jié)省應(yīng)用運(yùn)營(yíng)成本；找到關(guān)鍵的業(yè)務(wù)需求，制定應(yīng)用過(guò)程中處理這些業(yè)務(wù)需求的具體方案；評(píng)價(jià)大數(shù)據(jù)是否能夠滿足預(yù)設(shè)的應(yīng)用場(chǎng)景需求；創(chuàng)立一個(gè)戰(zhàn)略愿景，將該愿景分解為若干個(gè)階段性戰(zhàn)略目標(biāo)；在初始階段中難以用大數(shù)據(jù)解決所有問(wèn)題，對(duì)關(guān)鍵業(yè)務(wù)需求的分析和把握是這一環(huán)節(jié)行動(dòng)的重中之重。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)踐流程大數(shù)據(jù)的特征大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)2.大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀分析與標(biāo)桿比較確定最佳的應(yīng)用場(chǎng)景，使大數(shù)據(jù)應(yīng)用能夠更好地服務(wù)用戶，完成業(yè)務(wù)使命并節(jié)省應(yīng)用運(yùn)營(yíng)成本；找到關(guān)鍵的業(yè)務(wù)需求，制定應(yīng)用過(guò)程中處理這些業(yè)務(wù)需求的具體方案；評(píng)價(jià)大數(shù)據(jù)是否能夠滿足預(yù)設(shè)的應(yīng)用場(chǎng)景需求；創(chuàng)立一個(gè)戰(zhàn)略愿景，將該愿景分解為若干個(gè)階段性戰(zhàn)略目標(biāo)；在初始階段中難以用大數(shù)據(jù)解決所有問(wèn)題，對(duì)關(guān)鍵業(yè)務(wù)需求的分析和把握是這一環(huán)節(jié)行動(dòng)的重中之重。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)商業(yè)智能大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)踐流程大數(shù)據(jù)的特征大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)3.大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)規(guī)劃和設(shè)計(jì)規(guī)劃相關(guān)機(jī)構(gòu)或組織的整體大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，其中包含組織的大數(shù)據(jù)愿景、戰(zhàn)略目標(biāo)和要求；規(guī)劃