商業(yè)智能(BI)解決方案

1、IBM公司數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能解決方案目錄第一章 概述.1第二章 商業(yè)智能綜述.22.1商業(yè)智能基本結(jié)構(gòu).22.1.1IBM 數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu) .32.1.2數(shù)據(jù)倉庫：用于抽取、整合、分布、存儲有用的信息. 42.1.3多維分析：全方位了解現(xiàn)狀 .42.1.4前臺分析工.具52.1.5數(shù)據(jù)挖掘.52.2商業(yè)智能方案實(shí)施原則 .52.2.1分階段、循序漸進(jìn)的原則 .52.2.2實(shí)用原則.62.2.3知識原則6.第三章 XXX 公司 BI 系統(tǒng)方案 .73.1XXX公司 BI 系統(tǒng)的需求分析 .73.2IBM的解決方案.73.3建議架構(gòu).9第四章 所選 IBM 產(chǎn)品簡介 .114.1 DB2 UDB.1

2、14.1.1概述： DB2 家族 (Family) 與 DB2 通用數(shù)據(jù)庫 (UDB) V.2DB2 通用數(shù)據(jù)庫 (UDB) V7.2 的特色 .4.1.3DB2 通用數(shù)據(jù)庫 (UDB) 的其他先進(jìn)功能 .4.2 DB2W AREHOUSE M ANAGER (數(shù)據(jù)倉庫管理器 ) .4.2.1DB2 Warehouse Manager的主要部件 .4.2.2數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL) 功能 .4.2.3元數(shù)據(jù) (Meta Data) 管理.4.2.4DB2 Warehouse Manager的其它技術(shù)特點(diǎn) .4.3 IBMOLAP S ERVER ( 多維數(shù)據(jù)庫服務(wù)器 ).4

3、.3.1DB2 OLAP Server引擎.4.3.2DB2 OLAP Server各個附件 .4.3.3 DB2 OLAP Server與 DB2 Warehouse Manager集成 .4.3.4DB2 OLAP Server支持的前端工具 .NALYZER4.4 DB2 OLAP.4.5 數(shù)據(jù)挖掘工具（ IBMINTELLIGENT M INER ） .4.5.1數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)現(xiàn)方法 .11122226262731313333343636373738IBM公司數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能解決方案數(shù)據(jù)挖掘基本方法.數(shù)據(jù)挖掘與多維分析相結(jié)合.第五章工程服務(wù)和售后服務(wù).5.1 工程服務(wù).5.2 售后服務(wù)

4、.5.2.1 IBM數(shù)據(jù)倉庫的安裝及配置服務(wù) .5.2.2 IBM數(shù)據(jù)倉庫的維護(hù)服務(wù) .5.2.3 IBM數(shù)據(jù)倉庫的顧問服務(wù) .5.2.4 IBM培訓(xùn)服務(wù) .5.3 技術(shù)文檔.39404141414141424242IBM公司數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能解決方案第一章概述隨著市場競爭的日益激烈，各家公司紛紛把提高決策的科學(xué)性、合理性提高到一個新的認(rèn)識高度。在此背景下，利用信息技術(shù)的最新手段，利用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行面向決策的分析這一方法紛紛被國內(nèi)外許多公司所采用。通過有目的、有選擇地采集業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為對決策有用的信息，用于智能化的分析、預(yù)測和模擬等目的，這樣的應(yīng)用被稱為商業(yè)智能應(yīng)用。從國內(nèi)外各行各業(yè)的發(fā)

5、展經(jīng)驗(yàn)看，實(shí)施商業(yè)智能是提高企業(yè)進(jìn)行高效的業(yè)務(wù)分析和科學(xué)決策的有效手段。作為一個具有八十多年歷史，以開發(fā)信息技術(shù)和商業(yè)應(yīng)用而聞名的“藍(lán)色巨人”， IBM 在這一領(lǐng)域進(jìn)行了多年的研究，發(fā)展出完備的商業(yè)智能技術(shù)，為商業(yè)數(shù)據(jù)自動轉(zhuǎn)化為商業(yè)知識提供了現(xiàn)實(shí)的方案。商業(yè)智能的本質(zhì)，是提取收集到的數(shù)據(jù)，進(jìn)行智能化的分析，揭示企業(yè)運(yùn)作和市場情況，幫助管理層做出正確明智的經(jīng)營決定。一般現(xiàn)代化的業(yè)務(wù)操作，通常都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，如話單、賬單以及客戶資料等，其中一部分是決策關(guān)鍵數(shù)據(jù)，但并不是所有的數(shù)據(jù)都對決策有決定意義。商業(yè)智能包括收集、清理、管理和分析這些數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息，然后及時分發(fā)到企業(yè)各處，用于

6、改善業(yè)務(wù)決策。企業(yè)可以利用它的信息和結(jié)論進(jìn)行更加靈活的階段性的決策：如采用什么產(chǎn)品、針對哪類客戶、如何選擇和有效地推出服務(wù)等等，也可以實(shí)現(xiàn)高效的財(cái)務(wù)分析、銷售分析、風(fēng)險管理、分銷和后勤管理等等。這一切都是為了降低成本、提高利潤率和擴(kuò)大市場分額。XXX公司/IBM中國有限公司機(jī)密第 1 頁IBM公司數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能解決方案第二章商業(yè)智能綜述2.1 商業(yè)智能基本結(jié)構(gòu)當(dāng)今，許多企業(yè)認(rèn)識到只有靠充分利用，發(fā)掘其現(xiàn)有數(shù)據(jù)，才能實(shí)現(xiàn)更大的商業(yè)效益。日常的商務(wù)應(yīng)用生成了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)若用于決策支持則會帶來顯著的附加值。若再加上市場分析報(bào)告、獨(dú)立的市場調(diào)查、質(zhì)量評測結(jié)果和顧問評估等外來數(shù)據(jù)時，上述處理

7、過程產(chǎn)生的效益可進(jìn)一步增強(qiáng)。而數(shù)據(jù)倉庫正是匯總這些商用信息后，進(jìn)而支持?jǐn)?shù)據(jù)發(fā)掘、多維數(shù)據(jù)分析等當(dāng)今尖端技術(shù)和傳統(tǒng)的查詢及表報(bào)功能，這些對于在當(dāng)今激烈的商業(yè)競爭中保持領(lǐng)先是至關(guān)重要的。那么怎樣把這樣大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可靠的、商用的信息以便于決策支持呢？建立數(shù)據(jù)倉庫正被廣泛地公認(rèn)為最好的轉(zhuǎn)換手段。圖1數(shù)據(jù)倉庫建立過程根據(jù) IDC 的調(diào)查，使用數(shù)據(jù)倉庫的投資回報(bào)率平均超過 400 ，尤其是從小型數(shù)據(jù)倉庫開始實(shí)施的平均超過 500 。XXX公司/IBM中國有限公司機(jī)密第 2 頁IBM公司數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能解決方案數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)IBM 早在 90 年代初期，就投入大量優(yōu)秀技術(shù)人員和資金開始了數(shù)據(jù)倉庫的研究，

8、并啟動了 Star-Burst 大型科研項(xiàng)目。該項(xiàng)目主要就是為了攻克數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域的一些技術(shù)難題，例如優(yōu)化星型連接(Star-join) ，實(shí)現(xiàn)多維分析。因此，IBM 現(xiàn)在發(fā)布的數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品都是經(jīng)過反復(fù)推敲和久經(jīng)考驗(yàn)的，真正做到讓用戶買起來放心，用起來舒心?；趯?shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)的深刻理解和多年積累的經(jīng)驗(yàn)，IBM 設(shè)計(jì)了自己的數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)，見下圖：數(shù)據(jù)倉庫的組成。作為一個開發(fā)式結(jié)構(gòu)，它方便了用戶的產(chǎn)品選擇、實(shí)施和今后的擴(kuò)展。圖2IBM 數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)上圖為 IBM 三層次數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)： 從第一層 OLTP 業(yè)務(wù)系統(tǒng)到第二層數(shù)據(jù)倉庫為建倉過程，從第二層到第三層數(shù)據(jù)集市為按主題分類建立應(yīng)用的過程。第一步包

9、括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分布等步驟，按照統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，建立可被企業(yè)各部門充分共享的數(shù)據(jù)倉庫。其中，數(shù)據(jù)抽取階段完成對各種數(shù)據(jù)源的訪問，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換階段完成對數(shù)據(jù)的清洗、匯總和整合等，數(shù)據(jù)分布階段完成對結(jié)果數(shù)據(jù)存儲的分配。這三個階段通常緊密結(jié)合在一起，由一個產(chǎn)品或幾個產(chǎn)品配合實(shí)現(xiàn)。例如， DB2 Warehouse Manager 既可獨(dú)立完成，又可結(jié)合 DataJoiner 、 DataPropagator 實(shí)現(xiàn)對異構(gòu)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù) 復(fù)制的處理。 DB2 Warehouse Manager 可進(jìn)行數(shù)據(jù)映射的定義，以定期地抽取、轉(zhuǎn)換和分布數(shù)據(jù)；XXX公司/IBM中國有限公司機(jī)密

10、第 3 頁IBM公司數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能解決方案DataJoiner 可訪問的各種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫包括 DB2 數(shù)據(jù)庫家族、 ORACLE 、 SYBASE 、 INFORMIX 和 MS SQL Server 等； DataPropagator 主要用于數(shù)據(jù)復(fù)制，采用數(shù)據(jù)復(fù)制的方式可對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行增量數(shù)據(jù)更新，避免對作業(yè)系統(tǒng)事物處理性能的影響和大量重復(fù)抽取數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)的存儲由 DB2 家族產(chǎn)品來完成， 以保證數(shù)據(jù)倉庫始終高性能地運(yùn)轉(zhuǎn)，提供完整、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，便于將來的升級和擴(kuò)展。第二步，在按主題分類建立應(yīng)用時，若既想擁有多維數(shù)據(jù)庫的獨(dú)特功能，又要把數(shù)據(jù)存放在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中以便管理，則DB2 OL

11、AP Server是用戶的最佳選擇。DB2 Warehouse Manager中提供的 Information Catalog通過描述性數(shù)據(jù)幫助用戶查找和理解數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)， Intelligent Miner 用于數(shù)據(jù)挖掘以便幫助決策者預(yù)測或發(fā)現(xiàn)隱藏的關(guān)系。 最后，我們以報(bào)表或圖形的方式將結(jié)果數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給用戶，這通常由第三方產(chǎn)品來實(shí)現(xiàn)， 它們包括： Hyperion Analyzer, Cognos ，Brio ，Business Objects 等。商業(yè)智能的實(shí)現(xiàn)方式多種多樣，其規(guī)模和特點(diǎn)由用戶的需求來決定。但萬變不離其宗，其基本體系結(jié)構(gòu)往往包括三個部分。數(shù)據(jù)倉庫：用于抽取、整合、分布、存

12、儲有用的信息一個企業(yè)的信息往往分布在不同的部門和分支機(jī)構(gòu)，管理者要綜觀全局、運(yùn)籌帷幄，必須能迅速地找到能反映真實(shí)情況的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)也許是當(dāng)前的現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)，也可能是過去的歷史數(shù)據(jù)。因此，有必要把各個區(qū)域的數(shù)據(jù)集合起來，去其糟粕、取其精華，將真實(shí)的、對決策有用的數(shù)據(jù)保留下來，隨時準(zhǔn)備管理人員使用。因此，數(shù)據(jù)倉庫不僅僅是個數(shù)據(jù)的儲存?zhèn)}庫，更重要的是它提供了豐富的工具來清洗、轉(zhuǎn)換和從各地提取數(shù)據(jù)，使得放在倉庫里的數(shù)據(jù)有條有理，易于使用。多維分析：全方位了解現(xiàn)狀管理人員往往希望從不同的角度來審視業(yè)務(wù)數(shù)值，比如從時間、地域、產(chǎn)品來看同一類業(yè)務(wù)的總額。每一個分析的角度可以叫作一個維，因此，我們把多角度分析方

13、式稱為多維分析。以前，每一個分析的角度需要制作一張報(bào)表。由此產(chǎn)生了在線多維分析工具，它的主要功能，是根據(jù)用戶常用的多種分析角度，事先計(jì)算好一些輔助結(jié)構(gòu)，以便在查詢時能盡快抽取到所要的記錄，并快速地從一維轉(zhuǎn)變到另一維，將不同角度的信息以數(shù)字、直方圖、餅圖、曲線等等方式展現(xiàn)在您面前。XXX公司/IBM中國有限公司機(jī)密第 4 頁IBM公司數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能解決方案前臺分析工具提供簡單易用的圖形化界面給管理人員，由他們自由選擇要分析的數(shù)據(jù)、定義分析角度、顯示分析結(jié)果。往往與多維分析工具配合，作為多維分析服務(wù)器的前臺界面。以上三部分是商業(yè)智能的基礎(chǔ)。它完成的是對用戶數(shù)據(jù)的整理和觀察，可以說，它的工作是總

14、結(jié)過去。在此基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)之上，商業(yè)智能可以發(fā)揮更進(jìn)一步的作用，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，發(fā)現(xiàn)問題、找出規(guī)律，達(dá)到真正的智能效果：預(yù)測將來。數(shù)據(jù)挖掘正如在礦井中可以挖掘出珍貴的礦石，在數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)里也常?？梢酝诰虺鰳I(yè)務(wù)人員意想不到的信息。它比多維分析更進(jìn)一步。例如，如果管理人員要求比較各個區(qū)域某類業(yè)務(wù)在過去一年的情況，可以從多維分析中找答案。但是，如果管理人員要問為何一種業(yè)務(wù)在某地區(qū)的情況突然變得特別好或是不好，或者問該業(yè)務(wù)在另一地區(qū)將會怎么樣，這時數(shù)據(jù)挖掘工具可以作出回答。簡單的說，數(shù)據(jù)挖掘使用統(tǒng)計(jì)、分析等數(shù)學(xué)方法、以及電腦學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方式，從大量的數(shù)據(jù)中，找尋數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。這種關(guān)系

15、，一般顯示數(shù)據(jù)組之間相似或相反的行為或變化。一個細(xì)心的分析者，往往能從這些發(fā)掘出來的關(guān)系得到啟示。而這種啟示又很可能使得到它的業(yè)者，獲得其他競爭者所沒有的先機(jī) 。數(shù)據(jù)挖掘要求有數(shù)據(jù)倉庫作基礎(chǔ)，并要求數(shù)據(jù)倉庫里已經(jīng)存有豐富的數(shù)據(jù)。因此，在實(shí)施商業(yè)智能方案時， 一般分兩步走： 第一步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫和多維分析，構(gòu)造商業(yè)智能的基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)分析應(yīng)用；第二步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)揮商業(yè)智能的特色。2.2 商業(yè)智能方案實(shí)施原則實(shí)施商業(yè)智能方案項(xiàng)目工程，與實(shí)施傳統(tǒng)的應(yīng)用系統(tǒng)有很大的不同。其中最重要的是，商業(yè)智能的實(shí)施是不斷的交流過程，只有雙方緊密的合作才能取得實(shí)施的成功。 我們建議，工程實(shí)施上采取以下原則：分階段、循序

16、漸進(jìn)的原則任何一個項(xiàng)目的實(shí)施都是一個發(fā)現(xiàn)問題，解決問題，積累經(jīng)驗(yàn)，又遇到新問題，再解決，再積累的循序漸進(jìn)的過程。我們建議XXX 公司 應(yīng)根據(jù)現(xiàn)有的資源以及今后發(fā)展的方向，分階段、循序漸進(jìn)的實(shí)施商業(yè)智能方案。XXX公司/IBM中國有限公司機(jī)密第 5 頁IBM公司數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能解決方案實(shí)用原則在第一步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫時，盡量針對當(dāng)前電信最關(guān)心的主題，并將該主題進(jìn)行細(xì)致分析，盡可能用簡單、統(tǒng)一、易于使用的方式來實(shí)現(xiàn)，避免追求片面的復(fù)雜和完美。知識原則普遍說來，由于商業(yè)智能技術(shù)相對而言比較新，企業(yè)的信息技術(shù)人員對數(shù)據(jù)倉庫、多維分析、數(shù)據(jù)挖掘等系統(tǒng)涉及的知識往往存在著不足或偏差，實(shí)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)也很欠缺。因

17、此，我們建議在實(shí)施過程中結(jié)合專家培訓(xùn)和服務(wù)，在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開發(fā)、實(shí)施當(dāng)中，逐步培養(yǎng)出企業(yè)自己的系統(tǒng)管理、維護(hù)和開發(fā)人員。當(dāng)系統(tǒng)投入使用時，這些人員可以對系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù)和管理，并負(fù)責(zé)對最終用戶進(jìn)行培訓(xùn)。XXX公司/IBM中國有限公司機(jī)密第 6 頁IBM公司數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能解決方案第三章XXX 公司 BI 系統(tǒng)方案3.1 XXX 公司 BI 系統(tǒng)的需求分析在 XXX 公司 的 BI 系統(tǒng)中，可以實(shí)現(xiàn)如下一系列經(jīng)營過程中的分析和決策支持：除了以上列出的一系列分析和預(yù)測外，利用 BI 系統(tǒng)，還應(yīng)該能夠根據(jù) XXX 公司的需求很方便地?cái)U(kuò)展其功能。3.2 IBM 的解決方案基于 XXX 公司 BI

18、 系統(tǒng)的需求，以及 IBM 公司在數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)，我們提出以下解決方案：采用一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫， 實(shí)現(xiàn)各分行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的自動采集、 清洗、匯總，并且通過多維分析工具，讓用戶能夠有效的將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為靈活的報(bào)表和決策支持信息，最終滿足用戶的信息需求。該方案的實(shí)現(xiàn)方式如下：首先，在數(shù)據(jù)主要來源于兩個方面：綜合業(yè)務(wù)系統(tǒng)和新錄入的數(shù)據(jù)。綜合業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)倉庫工具進(jìn)行自動采集、清洗、整理，而需要新錄入的數(shù)據(jù)則通過瀏覽器方式錄入。在構(gòu)造數(shù)據(jù)倉庫的過程中，我們采取以點(diǎn)帶面的做法，采用小步長、逐步地建立數(shù)據(jù)倉庫的策略。以 XXX 公司 報(bào)表系統(tǒng)為開端，分階段地實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能應(yīng)用。小的項(xiàng)目可以立即顯示數(shù)

19、據(jù)倉庫的價值，同時也提供了更快的投資回報(bào)。而且，先在只有少量的數(shù)據(jù)和用戶的小系統(tǒng)上進(jìn)行學(xué)習(xí)和實(shí)踐，對技術(shù)人員來說會學(xué)得更快。我們希望首先在需求較為迫切的領(lǐng)域，選擇一些比較有意義的主題；基于這些主題，我們將建立一個數(shù)據(jù)集市，待用戶能夠?qū)?shù)據(jù)倉庫的概念和一些技術(shù)有了比較深刻的認(rèn)識之后，再綜觀全局，構(gòu)建起企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)錄入可以采用數(shù)據(jù)文件快速裝入的方式，也可以采用專門應(yīng)用的方式。如果采用后者，我們可以考慮使用 IBM 的 WebSphere 和 VisualAge for Java 進(jìn)行開發(fā)，它們產(chǎn)品是 IBM 電子商務(wù)應(yīng)用的重要部件。 利用這兩個工具， 我們可以方便地建立 Web 頁面，生

20、成 Java 程序，包括 Applet 、 Servlet 和 Application 等等。并且系統(tǒng)的維護(hù)工作也比較方便，當(dāng)需要修改應(yīng)用時，只需要修改服務(wù)器上的程XXX公司/IBM中國有限公司機(jī)密第 7 頁IBM公司數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能解決方案序就可以了，不需要在客戶端做工作。另外，這種結(jié)構(gòu)對客戶機(jī)的配置要求也不太高。在建造數(shù)據(jù)倉庫的過程中，我們推薦使用IBM 的 Warehouse Manager，該產(chǎn)品是 IBM 用來建立數(shù)據(jù)倉庫的工具，利用該工具，我們可以方便、快捷地構(gòu)造起數(shù)據(jù)倉庫來，因?yàn)槲覀儜?yīng)該認(rèn)識到數(shù)據(jù)倉庫必須建立在一個開放的、可更改的結(jié)構(gòu)上，以便能夠處理數(shù)據(jù)和需求的不斷膨脹。War

21、ehouse Manager正是這樣的一個工具。提供一個開放的，從數(shù)據(jù)源到數(shù)據(jù)倉庫的一致的解決方案。在 XXX 公司 的 BI 系統(tǒng)中，通過 Warehouse Manager管理器可以方便地建立數(shù)據(jù)加工的流程(process) 和步驟 (step) ，這些步驟反映了XXX 公司 具體業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的流程、規(guī)則。在各步驟中可以定義代理(agent) 來自動運(yùn)行數(shù)據(jù)傳遞、清洗和匯總功能，這些步驟可以按時間、事件運(yùn)行，或由其它步驟觸發(fā)。代理可以運(yùn)行在 Warehouse Manager 服務(wù)器上，也可以運(yùn)行在遠(yuǎn)程的業(yè)務(wù)主機(jī)上，并且可以有多個代理運(yùn)行以提高效率?？梢砸苑浅Ｖ庇^的圖形化方式管理數(shù)據(jù)倉庫，當(dāng)報(bào)

22、表系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求發(fā)生變化時，可以非常方便地修改步驟，滿足變化多端的商業(yè)競爭環(huán)境。Warehouse Manager 是專門為商業(yè)應(yīng)用設(shè)計(jì)的， 它可以自動在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳送，不需要人為干預(yù)，并且利用它的日志功能可以對系統(tǒng)運(yùn)行很好地監(jiān)控。在 DB2 Warehouse Manager(DWM)中含有 Warehouse Agent部件，它可以用來在位于數(shù)據(jù)倉庫的目標(biāo)數(shù)據(jù)庫DB2 UDB 中執(zhí)行直接執(zhí)行數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)加工。另外，在數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器于業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的文件數(shù)據(jù)FTP 傳輸以及從表中抽取少量數(shù)據(jù)也可以通過 Agent 直接執(zhí)行。建立數(shù)據(jù)倉庫之后，選擇一些有意義的主題，抽取相關(guān)的數(shù)據(jù)到DB2

23、 OLAPServer 中，利用 DB2 OLAP Server 的強(qiáng)大分析功能，給最終用戶提供在線多維分析的功能，能夠讓最終用戶充分挖掘出數(shù)據(jù)中包含的信息。DWM 在執(zhí)行完數(shù)據(jù)的提取任務(wù)后，自動觸發(fā)預(yù)先定義好的OLAP 操作，將數(shù)據(jù)經(jīng)過匯總計(jì)算后加載至DB2 OLAP Server中。最終用戶工具我們選用 DB2 OLAP Analyzer ，這個產(chǎn)品是一個數(shù)據(jù)倉庫的前端分析工具，利用這個工具用戶可以很容易地訪問 OLAP Server 中經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)，制作各種形式、風(fēng)格的報(bào)表，報(bào)表內(nèi)容可以包括數(shù)字、圖像、曲線等，使得管理層可以直接、直觀地查看企業(yè)的經(jīng)營情況。XXX公司/IBM中國有限公司

24、機(jī)密第 8 頁IBM公司數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能解決方案3.3 建議架構(gòu)DB2 UDB EEDB2 Warehouse ManagerDB2 Intelligent Miner for DataDB2 Intelligent Miner ScoringDB2 OLAP Server生產(chǎn)系統(tǒng) 1生產(chǎn)系統(tǒng) 2RS/6000WarehouseOLAP DataData查詢分析 WEB 應(yīng)用服務(wù)器DB2 OLAP Analysis ServerHTTP Server生產(chǎn)系統(tǒng) 3Meta Data 管理 / 數(shù)據(jù)倉庫控制DB2/Warehouse Control CenterDB2 Warehouse Ser

25、verDB2 OLAP Server Application ManagerDB2 Intelligent Miner ClientWindows 2000Windows 2000Intranet/InternetBrowser圖 3XXX 公司 BI 系統(tǒng)軟硬件配置示意圖在此方案中，采用 RS/6000 服務(wù)器作為運(yùn)行數(shù)據(jù)倉庫目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的服務(wù)器，其上安裝 DB2 UDB EE 、DB2 Warehouse Manager ，用來從生產(chǎn)系統(tǒng)抽取對決策有用的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，經(jīng)過加工后存放在數(shù)據(jù)倉庫中。在海量數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)上針對每一類具體業(yè)務(wù)問題建立數(shù)據(jù)集市。由于XXX公司 BI 系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)問題大多是多

26、維分析問題，故利用另外一臺RS/6000 服務(wù)器運(yùn)行 IBM 公司專門的多維分析服務(wù)器產(chǎn)品 DB2 OLAP Server ，以極大地加快多維分析的速度。XXX公司/IBM中國有限公司機(jī)密第 9 頁IBM公司數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能解決方案在數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器上同時安裝DB2 Intelligent Miner for Data，從數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器中抽取數(shù)據(jù)進(jìn)行智能挖掘；此外，在數(shù)據(jù)倉庫上安裝DB2 Intelligent MinerScoring ，用來將數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果作用到數(shù)據(jù)倉庫中，實(shí)現(xiàn)打分功能。所有客戶端以瀏覽器方式，通過查詢和多維分析的WEB 應(yīng)用服務(wù)器訪問數(shù)據(jù)倉庫和多維分析服務(wù)器中的數(shù)據(jù)。整個

27、系統(tǒng)需要在一臺運(yùn)行Windows 2000的PC 服務(wù)器上安裝 DB2 OLAP Analyzer Analysis Server 以及 HTTP Server ，作為為前端瀏覽器客戶提供統(tǒng)一入口的應(yīng)用服務(wù)器。為提高系統(tǒng)響應(yīng)時間及提供負(fù)載均衡能力，可以配合WebSphere Application Server共同使用。另外，需要配置一臺 PC 服務(wù)器運(yùn)行 Windows 2000 作為整個系統(tǒng)的控制服務(wù)器，安裝 DB2 Warehouse Control Server 、 DB2 Control Center 、 OLAP Server 控制臺 OLAP Server Application

28、 Manager 以及挖掘服務(wù)器前端 DB2 Intelligent Miner for Data Client 。此方案的優(yōu)點(diǎn)：基于公司的業(yè)務(wù)需求。各業(yè)務(wù)部門可以根據(jù)自己的需要定義數(shù)據(jù)集市的內(nèi)容，并進(jìn)行各種指標(biāo)的多維分析，在實(shí)際應(yīng)用中不斷擴(kuò)展系統(tǒng)，為決策者提供必要的信息。高性能、高效率。數(shù)據(jù)都在本地運(yùn)行，數(shù)據(jù)量相對較小，因此對服務(wù)器計(jì)算能力的要求相對較低。同時由于在局域網(wǎng)上運(yùn)行，對網(wǎng)絡(luò)帶寬基本不會有壓力，并且用戶響應(yīng)時間可以得到保障。最大限度地減少網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷。各客戶端通過瀏覽器方式從中心數(shù)據(jù)倉庫中獲取數(shù)據(jù)，只有需要的數(shù)據(jù)被傳輸。滿足 XXX公司 未來發(fā)展的需要。此方案具有很好的可擴(kuò)展性，隨著X

29、XX公司 業(yè)務(wù)量的增加， 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的增多， 各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)的建立， 此方案可以容易的適應(yīng)這些變化，滿足業(yè)務(wù)的需求。一次性投資，長期受益。此方案不僅可以滿足XXX 公司 目前 BI 系統(tǒng)的需要，更為重要的是為XXX 公司 商業(yè)智能應(yīng)用打下了一個堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。XXX 公司 可以在此基礎(chǔ)上開發(fā)各種商業(yè)智能應(yīng)用，輔助決策者制定業(yè)務(wù)計(jì)劃和措施，在激烈的競爭中保持良好的勢頭。XXX公司/IBM中國有限公司機(jī)密第 10 頁IBM公司數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能解決方案第四章所選 IBM 產(chǎn)品簡介在這次的商業(yè)智能解決方案中，采用的產(chǎn)品包括數(shù)據(jù)庫DB2 UDB 、數(shù)據(jù)倉庫(DB2 Warehouse Manager) 、多維

30、數(shù)據(jù)庫 (OLAP Server) 、前臺分析工具 (DB2 OLAP Analyzer) 及智能數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)器 (DB2 Intelligent Miner for Data) 。以下是各個產(chǎn)品的描述說明。4.1 DB2 UDB概述： DB2 家族 (Family) 與 DB2 通用數(shù)據(jù)庫 (UDB) V7.2IBM DB2 家族的各種關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)適用于各種硬件平臺，其中包括基于 Intel 的微機(jī)、 IBM 的或非 IBM 的各種 RISC 服務(wù)器和工作站、大型并行處理機(jī)、 AS/400 中型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)以及運(yùn)行 VM 、VSE 和 MVS 、 OS/390 操作系統(tǒng)的主機(jī)系統(tǒng)。各種平

31、臺上的 DB2 有共同的應(yīng)用程序接口， 因此運(yùn)行在一種平臺上的程序可以很容易地移植到其他的平臺。 DB2 家族產(chǎn)品能夠滿足不同用戶的需求，它包含了從單用戶的微機(jī)系統(tǒng)到支持 80 萬用戶的主機(jī)系統(tǒng)。 DB2 家族除了包含在各種平臺上運(yùn)行的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)內(nèi)核之外，產(chǎn)品包中還包括了數(shù)據(jù)復(fù)制、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)管理、環(huán)球網(wǎng)(Internet) 網(wǎng)關(guān)支持、在線分析處理、多媒體支持和各種并行處理能力， 免費(fèi)提供 DB2 UDB V7.2 在 PC 和 UNIX 平臺上的客戶機(jī)端產(chǎn)品 (DB2 CAE) ，并為所有平臺上的異構(gòu)數(shù)據(jù)庫訪問提供 “中介件 ” (Middleware) 解決方案。可運(yùn)行在基于Intel

32、的微機(jī)及各種RISC 服務(wù)器 (UNIX平臺 )上的 DB2 UDBV7.2 包括： DB2 for AIX ， DB2 for HP-UX，DB2 for SUN Solaris ， DB2 for OS/2 ，DB2 for Windows NT ，DB2 for Win95 ， DB2 for Win98 ，DB2 for Linux ， DB2 for SCO ，DB2 for Sinix ， DB2 for NUMA-Q 等等。這些產(chǎn)品是全功能、具有工業(yè)強(qiáng)度的關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，分別用于服務(wù)器和工作站平臺?？梢园阉鼈兣渲玫絾蝹€的系統(tǒng)上，或者配置到支持客戶機(jī)工作站的 LAN 服務(wù)器上，

33、還可以把它們配置為環(huán)球網(wǎng) (Internet) 上的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。 如果使用服務(wù)器配置，那就允許 DOS 、Windows 、 OS/2 、 Win95 、 Win98 、Macintosh或 UNIX客戶機(jī)去訪問DB2 服務(wù)器，可以使用TCP/IP 、 IPX/SPX 、NetBIOS 或APPC 等網(wǎng)絡(luò)協(xié)議；如果作為環(huán)球網(wǎng)上的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，則可由一臺瀏覽器(WebBrowser) 作為客戶機(jī)訪問。DB2 通用數(shù)據(jù)庫 (UDB) V7.2 產(chǎn)品建立在一個共同代碼的基礎(chǔ)之上，依據(jù)多進(jìn)程/多線索結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，其數(shù)據(jù)庫引擎的核心技術(shù)來自Starburst 研究項(xiàng)目以及DB2 for OS/390等主機(jī)產(chǎn)品，而且它們在數(shù)據(jù)和應(yīng)用的可移植性兩個方面與DB2XXX公司/IBM中國有限公司機(jī)密第 11 頁IBM公司數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能解決方案家族中的其他成員完全兼容。 因而任何受過一種平臺上的 DB2 培訓(xùn)的人員能夠很容易地使用其他平臺的 DB2 產(chǎn)品。在保持這種外