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從數(shù)據(jù)倉庫到商業(yè)智能

 涵靈韻清揚(yáng) 2011-03-21

商業(yè)智能(Busines lnteligence)簡稱BI通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí),,幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策的工具,。

伴隨數(shù)據(jù)庫技術(shù)的提高和數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展以及各行業(yè)業(yè)務(wù)自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn),,商業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)生了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),,要從這海量數(shù)據(jù)中提取出真正有價(jià)值的信息,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí),,以支持商業(yè)決策,,需要用到能提取,、存儲(chǔ)有用信息,,支持決策的數(shù)據(jù)倉庫(DW),、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)工具和數(shù)據(jù)挖掘(DM)等技術(shù)。因此,,從技術(shù)層面上講,,商業(yè)智能不是什么新技術(shù),它是DW,、OLAP和DM等技術(shù)的綜合運(yùn)用,。

商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來自不同的企業(yè)運(yùn)作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行清理,,以保證數(shù)據(jù)的正確性,,然后經(jīng)過抽取(Extraction)、轉(zhuǎn)換和裝載,,即ETL過程,,合并到一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉庫里,從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個(gè)全局視圖,,在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具,、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP工具等對其進(jìn)行分析和處理.這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識(shí),,最后將知識(shí)呈現(xiàn)給管理者,,為管理者的決策過程提供支持(圖1)。目前,商業(yè)智能產(chǎn)品及解決方案大致可分為數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品,、數(shù)據(jù)抽取產(chǎn)品,、OLAP產(chǎn)品、展示產(chǎn)品,、和集成以上幾種產(chǎn)品的針對某個(gè)應(yīng)用的整體解決方案等,。

1 商業(yè)智能與企業(yè)信息化系統(tǒng)的關(guān)系

商業(yè)智能作為一種企業(yè)信息集成解決方案,為企業(yè)不同的應(yīng)用系統(tǒng),,如企業(yè)資源規(guī)劃(BRP),、客戶關(guān)系管理(CRM)、供應(yīng)鏈管理(SCM)以及外部環(huán)境掃描等系統(tǒng)之間架起了互通的橋梁,。同時(shí),,這些信息化系統(tǒng)也為商業(yè)智能提供了數(shù)據(jù)源,離開了它們,,商業(yè)智能就會(huì)成為無源之水,,無本之木。但商業(yè)智能的價(jià)值又在這些系統(tǒng)之上,,因?yàn)樗梢园l(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后隱藏的商機(jī)或威脅,,獲得洞察力,了解企業(yè)和市場的現(xiàn)狀,,把握趨勢,,識(shí)別異常情況,理解企業(yè)業(yè)務(wù)的推動(dòng)力量.認(rèn)清正在對企業(yè)的業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響的行為及影響程度如何等,。

2 商業(yè)智能的實(shí)施

用戶不僅要選擇合適的商業(yè)智能軟件工具,,還必須按照正確的實(shí)施方法才能保證商業(yè)智能項(xiàng)目得以成功,項(xiàng)目的實(shí)施步驟可分為:

2.1需求分析

在其他活動(dòng)開展之前必須明確的定義企業(yè)對商業(yè)智能的期望和需求,,包括需要分析的主題,,各主題可能查看的維度,即需要發(fā)現(xiàn)企業(yè)哪些方面的規(guī)律,。

2.2 數(shù)據(jù)倉庫建模

通過對企業(yè)需求的分析,,建立企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型和物理模型,并規(guī)劃系統(tǒng)的應(yīng)用架構(gòu),,將企業(yè)各類數(shù)據(jù)按照分析主題進(jìn)行組織和歸類,。

2.3 數(shù)據(jù)抽取

數(shù)據(jù)倉庫建立后必須將數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽取到數(shù)據(jù)倉庫中,首先將來自運(yùn)營,、財(cái)務(wù),、CRM等不同數(shù)據(jù)源的不同類型數(shù)據(jù)采用數(shù)據(jù)整合平臺(tái)進(jìn)行抽取、凈化,、轉(zhuǎn)換和裝裝載,,形成可以被系統(tǒng)識(shí)別的統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式,導(dǎo)人數(shù)據(jù)倉庫存放。

2.4 建立分析報(bào)表

商業(yè)智能分析報(bào)表是數(shù)據(jù)倉庫信息的展現(xiàn),,根據(jù)客戶的不同需求,,利用多種展現(xiàn)工具,可以將存放在數(shù)據(jù)倉庫中的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行展現(xiàn)和挖掘,,生成報(bào)表,,或者生成展現(xiàn)圖表,進(jìn)行分類和聚類,,進(jìn)行多維度檢索等,。無論是企業(yè)的高層管理者,還是普通的業(yè)務(wù)人員,,都可以根據(jù)展現(xiàn)出來的數(shù)據(jù)或者挖掘出來的關(guān)聯(lián)信息,,輔助自己做出下一步的生產(chǎn)營銷決策。

2.5 數(shù)據(jù)測試與系統(tǒng)改進(jìn)

要使系統(tǒng)成功交付使用,,最終用戶的培訓(xùn)與軟件測試是關(guān)鍵的環(huán)節(jié),,可以找出系統(tǒng)的不足,以更好地適應(yīng)實(shí)際應(yīng)用,。在用戶使用一段時(shí)間后可能會(huì)提出更多的,,更具體的要求,這時(shí)需要再按照上述步驟對系統(tǒng)進(jìn)行重構(gòu)或完善,。

在BI實(shí)施的各步驟中,,DW是基礎(chǔ),OLAP技術(shù)用于數(shù)據(jù)報(bào)表的生成,,而DM技術(shù)用于產(chǎn)生支持決策的信息,,從此也體現(xiàn)出Bl是上述多種技術(shù)的綜合應(yīng)用與體現(xiàn)。圖1充分說明了這一點(diǎn),。

3 商業(yè)智能具有的功能

BI產(chǎn)品和方案必須建立在穩(wěn)定,、整合的平臺(tái)上,該平平臺(tái)需要提供用戶管理,、安全性控制,、連接數(shù)據(jù)源以及訪問、分析和共享信息的功能,。

3.1 關(guān)聯(lián)分析功能

關(guān)聯(lián)分析主要用于發(fā)現(xiàn)不同事件之間的關(guān)聯(lián)性,,即一一個(gè)事件發(fā)生的同時(shí),另一個(gè)事件也經(jīng)常發(fā)生,。關(guān)聯(lián)分析的重點(diǎn)在于快速發(fā)現(xiàn)那些有實(shí)用價(jià)值的關(guān)聯(lián)發(fā)生的事件。其主要依據(jù)是,,事件發(fā)生的概率和條件概率應(yīng)該符合一定的統(tǒng)計(jì)意義,。例如,一個(gè)開設(shè)儲(chǔ)蓄賬戶的客戶很可能同時(shí)進(jìn)行債券交易和股票交易。利用這種知識(shí)可以采取積極的營銷策略,,擴(kuò)展客戶購買的產(chǎn)品范圍,,吸引更多的客戶。

3.2 監(jiān)視功能

預(yù)先設(shè)置條件,,使符合條件的數(shù)據(jù)以一定形式顯示出來,,這樣可以使問題一目了然。例如:上季度營業(yè)額少于萬元的分店顯示出來,,以引起管理人員的注意,。

3.3 記錄選擇功能

可以從大量數(shù)據(jù)中選取需要的數(shù)據(jù),重新構(gòu)成一個(gè)數(shù)據(jù)環(huán)境,,可以使用戶關(guān)注的數(shù)據(jù)集中顯示出來,。

3.4 程序調(diào)用功能

把通過按鈕查找抽取出的數(shù)據(jù),傳給其他的軟件或用戶原有的程序,,并執(zhí)行這些程序,。

3.5 展示功能

BI要有查找、統(tǒng)計(jì),、排序等功能,,并將結(jié)果以一定的的形式展示給用戶,以支持用戶進(jìn)行多方面的數(shù)據(jù)分析和決策,。

3.6 數(shù)據(jù)輸出功能

打印統(tǒng)計(jì)列表和圖表畫面等,,可將統(tǒng)計(jì)分析好的數(shù)據(jù)輸出給其他的應(yīng)用程序使用,或者以HTML格式保存,。

數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)是為了解決擁有大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的企業(yè)能及時(shí)有效地提取經(jīng)營管理決策所需要的信息而產(chǎn)生的,,如何有效地組織大量的數(shù)據(jù),維護(hù)數(shù)據(jù)的一致性,,方便用戶的訪問,,這只是數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的一個(gè)方面。另一個(gè)重要方面是如何為決策人員有效地使用信息提供方便,,使他們能通過使用數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)對企業(yè)的經(jīng)營管理做出正確的決策,,從而為企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)效益。然而,,數(shù)據(jù)倉庫中的大部分信息是不易瀏覽的,。要使數(shù)據(jù)倉庫為最終用戶的決策支持提供數(shù)據(jù),就要借助OLAP技術(shù),,通過 OLAP技術(shù),,利用數(shù)據(jù)的多維視圖,用戶能多角度,、多側(cè)面,、多層次地考察數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),,從而深人地了解包含在數(shù)據(jù)中的信息及其內(nèi)涵。

OLAP為數(shù)據(jù)倉庫提供了快速瀏覽,、分析,,若要智能化且主動(dòng)地把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橛杏玫男畔⒑椭R(shí),離不開日益受到重視的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),。數(shù)據(jù)挖掘又稱數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KDD),,是指從存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中的大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)地發(fā)現(xiàn)相關(guān)模式,、提取有潛在價(jià)值的信息,、挖掘知識(shí)的過程。從CRM 的角度,,數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用就是從大量數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的,、先前未知的、對決策有潛在價(jià)值的知識(shí)和規(guī)則,,并能夠根據(jù)已有的信息對未來發(fā)生行為做出結(jié)果預(yù)測,,為企業(yè)經(jīng)營決策、市場策劃提供依據(jù),。在CRM中應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘模式主要有以下五種:關(guān)聯(lián)分析,、分類、聚類分析,、序列分析,、孤立點(diǎn)分析。對于要挖掘的數(shù)據(jù),,可以是來自傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫,,也可以建立面向主題的、采用多維數(shù)據(jù)立方體組織數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫,。

數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)過確定業(yè)務(wù)對象,、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建立模型,、驗(yàn)證模型,、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果分析等步驟,,不僅完成了對歷史數(shù)據(jù)的分析,,以及不同客戶群體的消費(fèi)數(shù)據(jù)的分析,而且將這些數(shù)據(jù)知識(shí)化,,以預(yù)測企業(yè)在未來將要發(fā)生的狀況,,從而提高企業(yè)的收益能力和決策能力。如,,商家可以在分析市場銷售數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上選擇潛在的顧客,,以便向他們推銷產(chǎn)品,,減少了開展業(yè)務(wù)的盲目性,??梢酝ㄟ^數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),發(fā)現(xiàn)有欺詐傾向的用戶,,避免企業(yè)受到損失,。

商業(yè)智能使用戶能夠認(rèn)清趨勢、獲取洞察力和得出結(jié)論,,隨著用戶對歷史數(shù)據(jù)查詢的復(fù)雜性和快速響應(yīng)的需求,,以及企業(yè)提高決策能力和競爭能力的需要,商業(yè)智能一定會(huì)成為許多行業(yè)的投資熱點(diǎn),,并得到進(jìn)一步的普及和發(fā)展.

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