IBM公司數(shù)據(jù)倉庫商業(yè)智能解決預案

1、1. 技術(shù)瓶頸：海量數(shù)據(jù)收集、海量數(shù)據(jù)存儲、海量數(shù)據(jù)多維分析等一系列的問 題，即使最熱門最被業(yè)內(nèi)人士看好的 Hadoop技術(shù)能否撐得?。?. 資源投入：海量數(shù)據(jù)處理伴隨著相應的硬件、軟件需求的增長，技術(shù)人員的 投入上對企業(yè)勢必成為新的負擔。3. 價值金礦：海量數(shù)據(jù)中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)蘊含著的“價值金礦”，能夠幫助企 業(yè)從未所觸及的角度和維度為企業(yè)提供商業(yè)決策和輔助。從海量數(shù)據(jù)價值挖掘?qū)用嫔峡矗瑐鹘y(tǒng)的思維是數(shù)據(jù)量加大是一定要考慮 OLAP的, 一般的報表可能5、6個小時出來結(jié)果，而基于Cube的查詢可能只需要幾分鐘， 因此從一般意義上認為處理海量數(shù)據(jù)的利器是 OLAP多維分析，即建立數(shù)據(jù)倉庫， 建立

2、多維數(shù)據(jù)集，基于多維數(shù)據(jù)集進行報表展現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘等。然而目前OLAP存在的最大問題是：業(yè)務靈活多變，必然導致業(yè)務模型隨之經(jīng)常 發(fā)生變化,而業(yè)務維度和度量一旦發(fā)生變化，技術(shù)人員需要把整個Cube重新定義 并重新生存，業(yè)務人員只能在此Cube上進行多維分析，這樣就限制了業(yè)務人員快 速改變問題分析的角度，從而使所謂的BI系統(tǒng)稱為死板的日常報表系統(tǒng).在思達商業(yè)智能平臺Style In tellige nee上進行海量數(shù)據(jù)的多維數(shù)據(jù)分析，從業(yè)務需求的角度出發(fā)，維度和度量才是直接針對業(yè)務人員的分析語言。在自主知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)塊兒技術(shù)支持下，直接把維度和度量的生成交給業(yè)務人員，由業(yè)務人 員自己定義好維度和度量之

3、后，將業(yè)務的維度和度量直接運行，并最終生成報表。此種以終為始的設(shè)計思路，首先能解決傳統(tǒng)OLAP分析中維度難以改變的問題，利用思達商業(yè)智能平臺Style In tellige nee中數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化的特征，業(yè)務人員可以靈活地改變問題分析的角度，對業(yè)務人員非常友善。其次思達商業(yè)智能平臺 Style In tellige nee在海量數(shù)據(jù)處理中利用分布式數(shù)據(jù)處理架構(gòu)強大的分布式數(shù)據(jù)處理能力，無論OLAP分析中的維度增加多少，系統(tǒng)開銷并不顯著增長。XXX公司BI系統(tǒng)方案建議書IBM公司軟件部二OO九年九月育直商| 士智fBfiria-i-i-4 + i i-frbrnhaBanria<-i-i i

4、-i-l-i-i-BBBBiiriB-i-i-i-i iH-i-i-r Bria-i-i4-t-i i + i-rr sriB-i-i-i-t-i i + l-i-raHBaaBa-i-i4-i-i rl-i-i-afaeBBBbi-i-i-i rl-i-i-ai11曲業(yè)智讎本垢構(gòu)2.L! W霞掘倉聲架檜醐倉竝用于輙將肌涉韓存議護甘的常息“、 麴習柚金於7能轉(zhuǎn)聊砂0 W 0F一 /? I.» > » «J"J «> » " «« '-" ' " '

5、乙扌$； * «» JJaJ »>«» sfci. JJas > i «»» 2,H2.1422面業(yè)鄲能方棊實施原則W彌甌細斕溯嫌妣一其妙敝2.23 MW r1BIB l-l I'l.4第三章XXX Rl豪豔加MWJI73 ! I £、I N BI 系-l-l l-l-l-l PFIRIHai4-«4V-< l-H II l-l I HRIPF«aaSi|4«-l I I I I tVRFFIBI444-l-l I I l-l3 I BM fid &

6、#39;'">' in> > > > >« > > « 7Illi ! != !實審矗團一 6Z2.3 知iR銀劇、笫三章 曲體公司B1系境方塞 73.1 XXX條統(tǒng)的需求分析73.2 BM的解決方案73.3建議架構(gòu)9第卓所選1R勺產(chǎn)品簡介4-】 1*2 t_Jd_LI_._L_l . _J J _ . _ . _ .LJ _ L_. _ . _ . I _ _ _ . _ . _ . J _ _ . . _ . _ . . . . _ . _ L J _ . _ . . _ _ _ . . _ .

7、_ . . . . _ . _ . - . . I 】4.1.1 磁,DB2 沁g辟M SD恥通用數(shù)按阮（UDB F7.2Ff4. i,2 DM通電薙據(jù)垛（UBA* V7J的特邑t24I毎:通用藪據(jù)即WU創(chuàng)前其他先進功能224.2 DU2 Wak 曰 ig list Ma a（J fk.（敵船倉廉甘珅器）* 一甜4.2.1 DR2 mitvhouse Mmitiger 的主驀濰伸、 264,1.2數(shù)抵紬取、轉(zhuǎn)換和棲做ETQ功逾274.23 扛藪據(jù)WetDa管理JZDB2 liiirvhouse kfn/Mger 的蒸它技術(shù)特點 .314.3 IBM OLAF畫収ER（多錐數(shù)擁幄眼務器334.3

8、.1 DB2 OUPSenvr 刃聲, 334 J.2DB2 OLAP Server 各個陰件34第一章概述隨者山場競爭的U亞激想，務家公閔紛紛把提高決策的科學性、合理性提高 i'J卜新的認識高度:在此背眾下,利用伯也扶術(shù)的皿新FW 別用業(yè)務數(shù)拒辿 行血向決第的分折這一方袪紛紛被國內(nèi)外計哆公司所采用逋過冇H的、右選擇地采坐業(yè)務數(shù)據(jù)，并將具轉(zhuǎn)換為對決策冇用的信息.用 于智能化購介折、預測和模擬等日的，這樣的應用被稱対惰業(yè)智能應用。從國內(nèi) 外齊行齊業(yè)訶發(fā)展經(jīng)驗看實施前業(yè)智能是捉高金業(yè)辿行高效狗業(yè)務分卅和利學 決策的有效于段，作為一個flffA十多年歷史，以開發(fā)偽息技術(shù)和商業(yè)應用血聞名的“盛

9、色14 人IBM在這一領(lǐng)域進行了多年的研究，發(fā):展出完備的商業(yè)曾能技術(shù)*為商業(yè) 數(shù)據(jù)口動轉(zhuǎn)化対商業(yè)購収捉供了現(xiàn)實的方案口商業(yè)智能的本質(zhì).是提取收張甸的數(shù)據(jù)，進行智能化的分析.掏示企業(yè)運作 和山場情況，陽加卡理層做出正確明智的經(jīng)營決宦.一燉現(xiàn)代化的業(yè)務操作丫通 常都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù).如話單、JK單以及客戶資料等，其中一部分是決策關(guān)鍵 數(shù)據(jù)*但井不是所有的數(shù)據(jù)都對決第冇決運總義"商業(yè)晉能包扌舌枚乩、活理、n 理和分析這些數(shù)榔;，將數(shù)掘轉(zhuǎn)化対有用的侑息然后枚時分發(fā)刮金業(yè)外處，用于 改善業(yè)務決董，金業(yè)可ui利用它的侑總利結(jié)論進行更加淀活的階段性的抉策：如 采用什么產(chǎn)品、針對哪類客戶、如何選擇

10、和有效地推出般務等等”也可以實觀高 效的財務分折、銷售分析、風險計印、分銷和后勤什珅徐胖.這一切都是為了降第二章商業(yè)智能綜述2J商業(yè)智能基本結(jié)構(gòu)片今.許多企業(yè)認識到只有靠充分利用，發(fā)厠其現(xiàn)冇數(shù)據(jù)，才能實現(xiàn)更大的 商業(yè)效益。日常的商務應用生成了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)若用于決輦支持則會帶 來出粹的附加值.若再加上市場分斷報告、獨立的山場調(diào)査、質(zhì)杲評測結(jié)果和顧 問評怙鴿外來數(shù)據(jù)時上述處理過程產(chǎn)牛的效苣可進一步增強。而數(shù)擁倉庫正是 匯總這些商用信息后*進而支持數(shù)據(jù)發(fā)掘、多維數(shù)據(jù)分析聲當今父端技術(shù)和傳統(tǒng) 的杳詢及農(nóng)報功能，這些對于在卅今激烈的商業(yè)競爭中保持領(lǐng)先是至關(guān)重要的. 那么怎樣把這樣大繭的數(shù)惦轉(zhuǎn)換蟲可巔的、