mis05數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建企業(yè)的商務(wù)智能

1、學(xué)習(xí)目標(biāo)1. 列舉并描述關(guān)系數(shù)據(jù)庫的主要特征2. 定義數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的5個(gè)軟件組成部分3. 列舉并描述數(shù)據(jù)倉庫的主要特征4. 定義4種主要的數(shù)據(jù)挖掘工具5. 描述商務(wù)智能的作用第5章數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫：構(gòu)建企業(yè)商務(wù)智能6. 列舉企業(yè)在信息所方面應(yīng)考慮的主要問題引言引言 運(yùn)用IT工具管理和組織信息 聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP ）Online transaction processing收集、處理、更新信息 聯(lián)機(jī)分析處理 (OLAP)Online analytical processing信息處理以支持決策Ì 聯(lián)機(jī)事務(wù)處理Ì 支持業(yè)務(wù)處理Ì 銷售訂單、應(yīng)收賬款等Ì

2、 由業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來支持Ì 聯(lián)機(jī)分析處理Ì 幫助建立商務(wù)智能Ì 由數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘工具來支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理、聯(lián)機(jī)分析處理和商務(wù)智能一、關(guān)系數(shù)據(jù)庫模型商務(wù)智能信 息修改 價(jià) 格Ì 數(shù)據(jù)庫信息的集合，它能按照信息的邏輯結(jié)構(gòu)對(duì)其進(jìn)行組織與存取。Ì 關(guān)系數(shù)據(jù)庫利用一系列存在邏輯關(guān)系的二維上 有多少產(chǎn)品的銷售額超過10000元？在制定決策時(shí)使用的信息更新 時(shí)間表表或文件來信息上 廣播Ì關(guān)系=表=文件Ì最流行的數(shù)據(jù)庫模型上的花費(fèi)是多少？數(shù)據(jù)倉庫增加顧客信用度需要采取什么戰(zhàn)略來影響能接受高價(jià)位 的顧客誰拖欠應(yīng)付款？聯(lián) 機(jī) 事 務(wù)

3、 處 理OLTP聯(lián)機(jī)分析處理OLAP如果庫存以10% 的速度下降 那么庫存總成本是什么？數(shù)據(jù)庫-信息收集訂單文件數(shù)據(jù)庫的特征Ì 信息的收集Ì 創(chuàng)建邏輯結(jié)構(gòu)Ì 信息內(nèi)部的邏輯關(guān)系員工文件人Ì 內(nèi)置完整性約束名姓氏卡車文件卡車號(hào)數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建邏輯結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫信息中的邏輯關(guān)系Ì 主鍵唯一確定每條的字段Ì 外鍵出現(xiàn)在其他文件中的主鍵數(shù)據(jù)字典包含數(shù)據(jù)庫中信息的邏輯結(jié)構(gòu)訂單文件員工文件入職時(shí)間客戶號(hào)在客戶表中是主鍵，出現(xiàn)在訂單表中作為外鍵要在數(shù)據(jù)庫中信息，必須先定義表和字段的數(shù)據(jù)字典。例如，當(dāng)創(chuàng)建卡車表時(shí)， 必須先定義三個(gè)字段人數(shù)據(jù)庫信息的邏輯關(guān)系信息

4、的邏輯關(guān)系訂單文件PK訂單號(hào)FK1 FK2 FK3 FK4客戶號(hào)混凝土類型卡車號(hào)雇員ID員工文件工號(hào)主鍵 卡車文件卡車號(hào)主鍵客戶號(hào)客戶文件發(fā)貨地址混凝土類型文件客戶文件發(fā)貨地址單號(hào)雇員文件PK雇員ID訂單文件訂單號(hào)-主鍵客戶號(hào)-外鍵混凝土類型-外鍵卡車號(hào)-外鍵司機(jī)號(hào)-外鍵數(shù)據(jù)庫客戶文件PK客戶號(hào)卡車文件PK 卡車號(hào) 混凝土類型文件 混凝土類型主鍵 客戶文件 客戶號(hào)主鍵混凝土類型文件PK混凝土類型客戶名稱卡車文件卡車號(hào)卡車類型購置時(shí)間名工號(hào)姓氏混凝 土類型數(shù)量卡車號(hào)司機(jī)號(hào)單號(hào)日期客戶號(hào)購置時(shí)間混凝土類型類型描述卡車類型入職時(shí)間員工號(hào)客戶號(hào)客戶名稱混凝 土類型數(shù)量卡車號(hào)司機(jī)號(hào)日期客戶號(hào)屬性數(shù)據(jù)庫內(nèi)

5、置完整性約束二、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)工具數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)Database management system (DBMS)Ì 完整性約束確保信息質(zhì)量的規(guī)則Ì 數(shù)據(jù)字典，例如，定義信息類型數(shù)值、日期等Ì 外鍵必須在其他文件中作為主鍵出現(xiàn)例如，在訂單表中的客戶號(hào)必須在客戶表中出現(xiàn)Ø 定義數(shù)據(jù)庫的邏輯結(jié)構(gòu)Ø 信息存取和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的5個(gè)組成部分二、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)工具數(shù)據(jù)定義創(chuàng)建、修改數(shù)據(jù)庫的邏輯結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)引擎1.數(shù)據(jù)定義子系統(tǒng)2.數(shù)信息的編輯數(shù)據(jù)據(jù)庫數(shù)據(jù)操作子系統(tǒng)3.數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序生成子系統(tǒng)4.引數(shù)據(jù)字典菜單、數(shù)據(jù)輸入屏幕、應(yīng)用程序報(bào)表及應(yīng)用軟件生成

6、擎數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)5.決定誰可以使用、看哪些信息；備份及恢復(fù)方法數(shù)據(jù)管理查看表結(jié)構(gòu)變更的影響三、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘三、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)間顧客細(xì)分年份Ì 為什么要建立數(shù)據(jù)倉庫？幫助建立商務(wù)智能、知識(shí)北方地區(qū)東南地區(qū)Ì 數(shù)據(jù)倉庫信息集合支持業(yè)務(wù)分析和決策西南地區(qū)東部地區(qū)線數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫顧客數(shù)據(jù)庫銷售數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn)ÌÌ 行、列、層數(shù)據(jù)庫越來越大Ì 支持決策而非事務(wù)處理Ì 包含綜合信息，不是明細(xì)信息數(shù)據(jù)挖掘有價(jià)值的知識(shí)可怕的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘苦惱: 淹沒在數(shù)據(jù)中 ; 不能制定合適的決策!決策知識(shí)數(shù)據(jù)Ì 數(shù)據(jù)挖掘-從大量數(shù)據(jù)中尋找其

7、規(guī)律的技術(shù)，是統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)和人工智能技術(shù)的綜合。Ì 數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)中自動(dòng)地抽取模式、關(guān)聯(lián)、變化、異常和有意義的結(jié)構(gòu)；Ì 數(shù)據(jù)挖掘大部分的價(jià)值在于利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)模型。n 金融nnn POS.n 人口統(tǒng)計(jì)n 生命周期n 模式n 趨勢(shì)n 事實(shí)n 關(guān)系n 模型n 關(guān)聯(lián)規(guī)則n 序列n 目標(biāo)市場(chǎng)n 資金分配n 貿(mào)易選擇n 在哪兒做n 銷售的地理位置數(shù)據(jù)，知識(shí)貧乏數(shù)據(jù)挖掘工具數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)據(jù)倉庫中信息的軟件工具Ì 技術(shù)分類Ì（Predication）：用歷史未來數(shù)據(jù)挖掘工具集Ì 描述（Description）：了解數(shù)據(jù)中潛在的規(guī)律Ì 數(shù)

8、據(jù)挖掘技術(shù)Ì 關(guān)聯(lián)分析Ì 序列模式Ì 分類（）ÌÌ 異常檢測(cè)與報(bào)表工具智能分 析 工 具 統(tǒng)計(jì)工具負(fù)責(zé)將用戶的邏輯請(qǐng)求轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的物理請(qǐng)求數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫引擎關(guān)聯(lián)挖掘序列模式Ì 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：Ì 實(shí)例Ì 在X年前Ì 在數(shù)據(jù)中，查找存在于項(xiàng)目集合或?qū)ο蠹现宿I車的顧客，很有可能在今年采取間的頻繁模式、關(guān)聯(lián)、相關(guān)性或因果結(jié)構(gòu)以舊換新的購車行動(dòng)Ì 在了自行車和購物籃的所有客戶中，有70%的Ì 應(yīng)用：Ì 購物籃分析、交叉銷售、客戶會(huì)在兩Ì 應(yīng)用領(lǐng)域后打氣筒目錄設(shè)計(jì)

9、4; 客戶Ì Web行為模式模式聚類分類與Ì 分類找出一組能夠描述數(shù)據(jù)集合典型特征的模型（函數(shù)）， 以便能夠識(shí)別未知數(shù)據(jù)的歸屬或類別Ì分析對(duì)象的發(fā)展規(guī)律，對(duì)未來的趨勢(shì)作出Ì 把整個(gè)數(shù)據(jù)庫分成不同的群組。Ì 目的是要群與群之間差別很明顯，而同一個(gè)群之間的數(shù)據(jù)盡量相似。Ì 應(yīng)用市場(chǎng)銷售: 幫助市場(chǎng)發(fā)現(xiàn)客戶中的不同群體， 然后用這些知識(shí)來開展一個(gè)目標(biāo)明確的市場(chǎng)計(jì)劃Ì 分類模型具有功能Ì 應(yīng)用例子審批異常檢測(cè)Ì 異常檢測(cè)是用來發(fā)現(xiàn)”小的模式”(相對(duì)于聚類)，即數(shù)據(jù)集中間顯著不同于其它數(shù)據(jù)的對(duì)象。Ì 異常

10、探測(cè)應(yīng)用及時(shí)發(fā)現(xiàn)有評(píng)估，對(duì)Ì 電信和Ì審批Ì 客戶分類嫌疑的異常行為，正確進(jìn)行問題的者實(shí)施和強(qiáng)制措施。數(shù)據(jù)挖掘在行業(yè)的應(yīng)用?客戶利潤(rùn)分析?分利潤(rùn)分析?交叉銷售?信用風(fēng)險(xiǎn)管理?新推銷?策略零售?地區(qū)/商店各種貨物（品牌，分類等）銷售業(yè)績(jī)?定價(jià)和減價(jià)?市場(chǎng)籃子關(guān)系?市場(chǎng)需求?倉儲(chǔ)保險(xiǎn)通訊?管理?客戶忠實(shí)?策略?客戶流失模式?目標(biāo)市場(chǎng)活動(dòng)?客戶利潤(rùn)分析?客戶挽留?競(jìng)爭(zhēng)分析?客戶利潤(rùn)分析?管理數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)倉庫需要考慮的問題Ì 真的需要數(shù)據(jù)倉庫嗎？是數(shù)據(jù)倉庫的子集，它僅了部分?jǐn)?shù)據(jù)倉庫的信息Ì 需要一個(gè)大的數(shù)據(jù)倉庫還是較小的數(shù)據(jù)集市？Ì 如何更新

11、信息？數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉庫的子集商品Ì 需要什么數(shù)據(jù)挖掘工具？市場(chǎng)服務(wù)分 銷應(yīng)收賬戶涵蓋整個(gè)組織范圍的數(shù)據(jù)倉庫銷售建立商務(wù)智能內(nèi)部數(shù)據(jù)四、重溫商務(wù)智能商務(wù)智能是一種涉及公司客戶、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、合作伙伴、競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境和企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)的知識(shí)，可以通過它制定出有客戶供應(yīng)商員工 財(cái)務(wù) 研究 采購效的、的通常是戰(zhàn)略層面的企業(yè)決策。Ì 幫助人們理解Ì 公司的能力Ì 市場(chǎng)的技術(shù)趨勢(shì)及未來發(fā)展方向商務(wù)智能庫外部數(shù)據(jù)Ì 公司環(huán)境的技術(shù)、地理、政治、及法律 競(jìng)爭(zhēng)者市場(chǎng)環(huán)境 政治 人口統(tǒng)計(jì) 技術(shù)Ì 競(jìng)爭(zhēng)者的行為儀表盤Ì 高管：開啟利潤(rùn)大幅增長(zhǎng)的鑰匙：最佳企業(yè)

12、正在將工具同時(shí)應(yīng)用于戰(zhàn)術(shù)（運(yùn)營(yíng)幅提高運(yùn)）以及戰(zhàn)略（前瞻性分析）層面，以大潤(rùn)和客戶服務(wù)水平。案例討論企業(yè)實(shí)施商務(wù)智能的6個(gè)致命錯(cuò)誤Ì 農(nóng)夫山泉實(shí)施SAP Hana1、讓IT部門管的太多Ì IT部門大多把注意力放在穩(wěn)定性、可擴(kuò)展性、安全性和供應(yīng)商聲譽(yù)這類因素Ì 用戶：桌面系統(tǒng)或云系統(tǒng)可以滿足商業(yè)用戶的需求， 但也可能會(huì)導(dǎo)致解決方案不安全或者不可靠企業(yè)實(shí)施商務(wù)智能的6個(gè)致命錯(cuò)誤企業(yè)實(shí)施商務(wù)智能的6個(gè)致命錯(cuò)誤2、忽視用戶的商務(wù)智能需求Gartner的分析師在談到商務(wù)智能時(shí)告訴我們： “這些系統(tǒng)會(huì)花費(fèi)3、低估用戶培訓(xùn)和用戶支持的成本“許多企業(yè)在作商務(wù)智能的預(yù)算時(shí)，僅考慮軟件

13、的成本，當(dāng)然也許會(huì)考慮短期（比如兩個(gè) ）的用戶培訓(xùn)成本。如今商務(wù)智能系統(tǒng)的復(fù)雜度不容低估，要想從系統(tǒng)中獲得真正的價(jià)值必須有更長(zhǎng)時(shí)間的用戶培訓(xùn)。”企業(yè)數(shù)百萬有時(shí)候它們能提供的實(shí)際價(jià)值卻，很少，甚至沒有，最關(guān)鍵的在于采購和用戶需求不匹配。”企業(yè)實(shí)施商務(wù)智能的6個(gè)致命錯(cuò)誤企業(yè)實(shí)施商務(wù)智能的6個(gè)致命錯(cuò)誤4、忽視未來的商務(wù)智能需求5、缺乏整體考慮商務(wù)智能實(shí)際上主要用于分析數(shù)據(jù)，如果你打算訪問JD Edwards、PeopleSoft、SAP或者其他大型ERP系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，那就不能低估商務(wù)智能的作用。Evelson提醒我們：“ 數(shù)據(jù)并不容易， 數(shù)據(jù)不是說簡(jiǎn)單地 數(shù)據(jù)庫，還需要理解元數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)的布局方式。

14、”商務(wù)智能的發(fā)展階段對(duì)實(shí)施的影響企業(yè)實(shí)施商務(wù)智能的6個(gè)致命錯(cuò)誤6、為節(jié)約成本采用非專業(yè)的商務(wù)智能工具Ì 此外，不同的企業(yè)所處商務(wù)智能的階段不同， 的問題也不一樣：Ì 數(shù)據(jù)挖掘階段Ì 數(shù)據(jù)分析階段Ì 報(bào)表階段Ì 優(yōu)點(diǎn)：Ì 便宜Ì 易于使用、高效（簡(jiǎn)單的業(yè)務(wù)分析）Ì 缺點(diǎn)：Ì 只適用于小型企業(yè)；Ì 產(chǎn)生“孤立的電子表格庫（spreadsheet silos）”；Ì 同一個(gè)問題，企業(yè)的不同部門可能會(huì)給出不同的回答；Ì 會(huì)帶來安全和業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)五、信息所Ì 正確地認(rèn)識(shí)這些問題是發(fā)展“企業(yè)”商務(wù)智能的關(guān)鍵，這里的企業(yè)其實(shí)包含了各行各業(yè)的組織機(jī)構(gòu)。比如部門、教育機(jī)構(gòu)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)和公用事業(yè)，商務(wù)智能有著廣泛的適用面。商務(wù)智能問題其實(shí)也是一類數(shù)據(jù)管理問題，包括對(duì)數(shù)據(jù)的 、提取、 、 轉(zhuǎn)換、裝載、整合一系列的數(shù)據(jù)處理，為的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全性。企業(yè)要充分發(fā)揮出商務(wù)智能的優(yōu)勢(shì)， 必須依靠更加強(qiáng) 的工