数据仓库及应用-商务智能.ppt
商务智能,杭诚方 教授,我们从一个依赖自然资源的经济时代进入了生产资本型经济时代，后来又发展到金融资本主导的经济时代，现在我们认识到竞争力的来源是知识，我们已经生活在一个新时代知识经济时代。知识经济的主要资产是“Know-How”。,任何行业，甚至包括政府，如果不与“Know-How”相结合，任何其他资产（如机器，资金，现金，土地，品牌等），都是无效资产或根本发挥不了作用 知识驱动着企业的竞争。要在市场中获胜，就需要企业知识 即关于客户、产品和流程的知识。只有这样，才能调整好企业，使之在市场中表现出色。,面临的压力,需要战略转变,在当今的知识经济时代，那些能够提供创造知识，共享、获取和分析知识的企业将是21世纪的赢家。商业智能（BI）是用于从混乱的公司信息中创建出智能知识的一套技术。BI能让企业拥有这些共享、获取和分析知识的能力。BI能从根本上帮助把公司的运营数据转化为高价值的可获取的信息或知识，并在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息(或知识)传递给恰当的人。,知识经济正在全球引起一场革命，它涉及商业、政府机构和整个社会，正在改变着各行各业。这场革命正以迅雷不及掩耳之势展开。除了变化，没有什么是不变的。公司需要智能！公司需要让自己变得更快、更敏捷、更重要、更智能。,Business and Data,Problem,A)InfoglutThe Classic Information OverloadToo Much Generic InformationB)InfofamineAbsence of personalized(for example,relevant)InformationC)Need for an enterprise-wide learning processKnowledge and Experience are corporate assetsHow did we do that terrific launch last year?,Knowledge,Information,Data,Knowledge Is Not Enough,Decision Challenge,Getting the Answers You Need,Decision Support Users,We Need Business Intelligence,商务智能系统是应用人工智能、数据挖掘、数据仓库等先进技术，按照企业既定的业务目标，对大量的企业数据进行分析和挖掘，揭示出隐藏的、未知的知识或验证已知的规律，从而支持企业的智能管理与决策，提高企业核心竞争力。,什么是商务智能,商务智能将业务数据转换成明确的、基于事实的、能够执行的信息，并且使得业务人员能够发现客户趋势，创建客户忠诚度，增强与供应商的关系，减少金融风险，以及揭示新的销售商机。商务智能的目标是了解变化的意义从而理解甚至预见变化本身。通过访问当前的、可靠的和易消化的信息，帮助企业从各个侧面及不同的维度灵活地浏览信息和建立模型。它是提高和维持竞争优势的一条有效的途径。,In a 1958 article,IBM researcher Hans Peter Luhn used the term business intelligence.He defined intelligence as:the ability to apprehend the interrelationships of presented facts in such a way as to guide action towards a desired goal.In 1989 Howard Dresner(later a Gartner Group analyst)proposed BI as an umbrella term to describe“concepts and methods to improve business decision making by using fact-based support systems.”,商务智能的历史,Gartner Group提出的商务智能概念，它认为：商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处，辅助商业决策的制定。商务智能专家利奥托德这样描述商务智能：商务智能指将存储于各种商业信息系统中的数据转换成有用信息的技术。它允许用户查询和分析数据库，可以得出影响商业活动的关键因素，最终帮助用户做出更好、更合理的决策。,商务智能的定义,IDC将商务智能定义为：终端用户查询和报告工具、OLAP工具、数据挖掘软件、数据集市和数据仓库产品等软件工具的集合。IBM认为：商业智能是一系列由系统和技术支持的以简化信息收集、分析的策略的集合，它应该包括企业需要收集什么信息、谁需要去访问这些数据、如何把原始数据转化为最终导致战略性决策的智能、客户服务和供应链管理。Microsoft认为：商业智能是任何尝试获取、分析企业数据以更清楚地了解市场和客户、改进企业流程、更有效地参与竞争的努力。,商务智能的定义,从技术角度看，商务智能是以企业中的数据仓库为基础，经由联机分析处理工具、数据挖掘工具加上决策人员的专业知识，从根本上帮助公司把运营数据转化成为高价值的可以获取的信息（或者知识），并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传递给恰当的人的过程。,不同角度下的商务智能,从数据分析的角度看，商务智能是为了解决商业活动中遇到的各种问题，利用各种信息系统进行的高质量和有价值的信息收集、分析、处理过程，其基本功能包括个性化的信息分析、预测和辅助决策。从应用的角度看，商务智能帮助用户对商业数据进行在线分析处理和数据分析，帮助解决商业问题、预测发展趋势、辅助决策，对客户进行分类、挖掘潜在客户等等，以便更好地实现商业目的。,不同角度下的商务智能,Purpose of Business Intelligence,To turn the operational data of the company into valuable information and knowledge to the Right people at the Right time through the Right channel.,存储管理,信息整合,检索查询,权限控制,工作流程,传送,传统模型在传统模型中，由一个批处理进程捕获事务数据并将其传播到一个准备服务器（staging server）上，通常这个进程被安排在每天或每个星期执行一次。接下来，来自准备服务器的数据通过一个提取转换装载（extract transformation load，ETL）过程得以净化、转换并与装入数据仓库。然后，数据仓库将经过整合的数据提供给分析应用程序，业务分析员利用这些数据来产生报告。之后这些报告被提交给合适的决策制定者，以做出业务决策。整个循环周期通常要花数个星期才能完成。,实时反馈（real-time feed）模型通过业务流程管理（BPM）或企业应用集成（EAI）过程将事务数据直接集成到数据仓库中。通常，事务数据以消息的形式发送到一个队列，EAI 代理程序（broker）会对该队列进行轮询。一旦 EAI 代理程序收到了消息，它就可以净化、转换数据并将其聚合（aggregate）或合并成业务对象，从而使其符合数据仓库的规范和要求。之后，通过数据库连接（database connectivity）技术将业务对象填入到数据仓库中。一旦数据存在于数据仓库中，便可以对数据进行分析处理，从而派生出商业智能。业务分析员应用他们的知识和专业经验收集有用的信息，并将这些信息提供给决策制定者。,嵌入式（embedded）模型在这种模型中，事务系统嵌入了商业智能的能力。这种模型提供了一个强大的中间层，该中间层具有数据集成和数据表示能力。很多 ERP 和供应链厂商，例如 SAP 和 JDE都正在采用这种方法。通过这样做，他们的客户可以轻松地将数据转换成信息，以进行有效的决策制定。这种模型在规划和预测应用程序中被广泛采纳，这些应用程序有助于企业设定目标。嵌入式模型可动态生成分析结果（例如计分卡），以帮助调整企业的活动和执行。,闭环 BI这是最先进的BI模型，动态捕获事务数据并整合到数据仓库中的，再将数据提供给商业智能工具，例如 OLAP 或挖掘工具。商业智能的输出以推荐对策的形式直接反馈给决策制定者。这样就形成了一个闭环，从而创造出一种零延时环境。零延时环境允许公司将分析结果整合到每天的企业运转中，并缩短业务决策与业务行动之间的时间间隔。为了实现这个系统，首先应该将这个闭环流程自动化。这可以通过实时构建一个数据仓库、集成实时分析引擎并利用实时规则引擎来实现。其次，这个自动化的闭环流程应该实时出现。这种闭环环境根据由决策引擎生成的消息动态地调整企业运作。他们为更快地制定决策、更快地将产品推向市场以及获得更大的市场机遇打下了基础。,从系统的观点来看，一个典型的闭环商务智能系统包括明确需求、数据准备、数据存储、知识挖掘以及应用反馈几个主要的处理流程,（1）外部数据源通过运行环境（ERP、CRM、SCM等）流入BI循环（包含有关客户、供应商、竞争对手、产品以及企业本身的信息）；（2）进入数据仓库/数据集市等数据存储部分对加入数据仓库的数据进行净化和转换，纠正错误的数据和统一格式，使其满足数据仓库应当具有的数据格式和质量标准；将其存储在中央存储库中（充当中央存储库的可以是关系型数据库或者多维数据库），数据的抽取、净化、转换和存储是BI循环的核心组成部分；,（3）数据分析和知识挖掘部分从数据仓库/数据集市中获取数据，并利用数据分析和知识挖掘工具，挖掘出对决策有用的知识，将所得结果提交给业务决策者。这部分是商务智能系统的灵魂，它满足了从简单报表经由OLAP扩展到数据挖掘范围内的各种需要；（4）BI将所得的知识以及决策者自身的反馈信息再次带入运作环境中，根据情况变化，表达新的需求，提高商务智能流程内在质量。,数据仓库、OLAP（On-Line Analytical Processing：联机分析处理）和数据挖掘（Data Mining）是其主要的技术支柱：数据仓库是处理海量数据的基础，存储按照商务智能要求重新组织的来自业务系统的数据；联机分析处理不仅进行数据汇总/聚集，同时还提供切片、切块、下钻、上钻和旋转等数据分析功能，用户可以方便地对海量数据进行多维分析；数据挖掘的目标则是挖掘数据背后隐藏的知识，通过关联分析、聚类和分类等方法建立分析模型，预测企业未来发展趋势和将要面临的问题。,主要技术支柱,所谓体系结构（Architecture）是指一整套的规则和结构，为一个系统或产品的整体设计提供主框架。而一个商业智能的体系结构是指通过识别和理解数据在系统中的流动过程和数据在企业中的应用过程来提供商业智能系统应用的主框架。,商务智能系统的体系架构,商务智能系统体系架构,IBM商务智能解决方案,微软商务智能解决方案,Oracle商务智能解决方案,
