BI系統(tǒng)整體建設(shè)解決方案建議書

1、BI數(shù)據(jù)中心整體建設(shè)方案BI數(shù)據(jù)中心整體建設(shè)方案 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案目 錄目 錄 TOC o 1-4 h z u HYPERLINK l _Toc521442026 第1章客戶需求概述 PAGEREF _Toc521442026 h 1 HYPERLINK l _Toc521442027 1.1項(xiàng)目建設(shè)背景 PAGEREF _Toc521442027 h 1 HYPERLINK l _Toc521442028 1.2需求分析 PAGEREF _Toc521442028 h 1 HYPERLINK l _Toc521442029 第2章項(xiàng)目建設(shè)目標(biāo) PAGE

2、REF _Toc521442029 h 2 HYPERLINK l _Toc521442030 2.1架構(gòu) PAGEREF _Toc521442030 h 2 HYPERLINK l _Toc521442031 2.2業(yè)務(wù)應(yīng)用 PAGEREF _Toc521442031 h 2 HYPERLINK l _Toc521442032 第3章XXX建議整體建設(shè)解決方案 PAGEREF _Toc521442032 h 3 HYPERLINK l _Toc521442033 3.1解決方案系統(tǒng)架構(gòu) PAGEREF _Toc521442033 h 3 HYPERLINK l _Toc521442034 3

3、.2解決方案組成 PAGEREF _Toc521442034 h 4 HYPERLINK l _Toc521442035 3.2.1數(shù)據(jù)倉庫（InfoSphere Warehouse Layer） PAGEREF _Toc521442035 h 5 HYPERLINK l _Toc521442036 3.2.2數(shù)據(jù)集市（Data Mart Layer） PAGEREF _Toc521442036 h 5 HYPERLINK l _Toc521442037 3.2.3數(shù)據(jù)ETL處理系統(tǒng) PAGEREF _Toc521442037 h 5 HYPERLINK l _Toc521442038 3.2

4、.4業(yè)務(wù)應(yīng)用 PAGEREF _Toc521442038 h 6 HYPERLINK l _Toc521442039 3.2.4.1Cognos客戶洞察分析報(bào)表 PAGEREF _Toc521442039 h 6 HYPERLINK l _Toc521442040 3.2.4.2報(bào)表門戶 PAGEREF _Toc521442040 h 6 HYPERLINK l _Toc521442041 3.2.4.3多維數(shù)據(jù)集 PAGEREF _Toc521442041 h 12 HYPERLINK l _Toc521442042 3.3配置建議 PAGEREF _Toc521442042 h 16 HY

5、PERLINK l _Toc521442043 3.4整體解決方案優(yōu)勢(shì) PAGEREF _Toc521442043 h 18 HYPERLINK l _Toc521442044 第4章XXX數(shù)據(jù)倉庫方案 PAGEREF _Toc521442044 h 21 HYPERLINK l _Toc521442045 4.1XXX 數(shù)據(jù)倉庫方案概述 PAGEREF _Toc521442045 h 21 HYPERLINK l _Toc521442046 4.2XXX數(shù)據(jù)倉庫解決方案帶來的價(jià)值 PAGEREF _Toc521442046 h 22 HYPERLINK l _Toc521442047 4.3

6、XXX數(shù)據(jù)倉庫方案功能特點(diǎn) PAGEREF _Toc521442047 h 22 HYPERLINK l _Toc521442048 4.3.1數(shù)據(jù)分區(qū)技術(shù) (DPF, Database Partitioning Feature) PAGEREF _Toc521442048 h 23 HYPERLINK l _Toc521442049 4.3.2深度壓縮技術(shù) PAGEREF _Toc521442049 h 25 HYPERLINK l _Toc521442050 4.3.3極限工作負(fù)載管理 PAGEREF _Toc521442050 h 26 HYPERLINK l _Toc521442051

7、 4.3.4嵌入式分析 PAGEREF _Toc521442051 h 27 HYPERLINK l _Toc521442052 4.3.5數(shù)據(jù)挖掘、建模和打分 PAGEREF _Toc521442052 h 27 HYPERLINK l _Toc521442053 4.3.6非結(jié)構(gòu)化信息分析 PAGEREF _Toc521442053 h 29 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案目 錄 HYPERLINK l _Toc521442054 4.3.7OLAP Cubing 服務(wù) PAGEREF _Toc521442054 h 30 HYPERLINK l _Toc5214

8、42055 4.3.8靈活包裝和許可選項(xiàng) PAGEREF _Toc521442055 h 31 HYPERLINK l _Toc521442056 4.4為什么選擇Information Management軟件 PAGEREF _Toc521442056 h 33 HYPERLINK l _Toc521442057 第5章XXX客戶分析應(yīng)用方案 PAGEREF _Toc521442057 h 36 HYPERLINK l _Toc521442058 5.1InfoSphere DW Pack for Customer Insight 方案概述 PAGEREF _Toc521442058 h

9、36 HYPERLINK l _Toc521442059 5.2解決方案帶來價(jià)值 PAGEREF _Toc521442059 h 38 HYPERLINK l _Toc521442060 5.3InfoSphere DW Pack for Customer Insight功能特點(diǎn) PAGEREF _Toc521442060 h 39 HYPERLINK l _Toc521442061 5.3.1物理數(shù)據(jù)模型 PAGEREF _Toc521442061 h 39 HYPERLINK l _Toc521442062 5.3.2Cognos 應(yīng)用報(bào)表 PAGEREF _Toc521442062 h

10、43 HYPERLINK l _Toc521442063 5.4為什么選擇 InfoSphere DW Pack for Customer Insight PAGEREF _Toc521442063 h 46 HYPERLINK l _Toc521442064 第6章數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載方案 PAGEREF _Toc521442064 h 48 HYPERLINK l _Toc521442065 6.1InfoSphere DataStage 方案概述 PAGEREF _Toc521442065 h 48 HYPERLINK l _Toc521442066 6.2InfoSphere Data

11、Stage ETL方案帶來價(jià)值 PAGEREF _Toc521442066 h 50 HYPERLINK l _Toc521442067 6.3InfoSphere DataStage 軟件功能特點(diǎn) PAGEREF _Toc521442067 h 52 HYPERLINK l _Toc521442068 6.3.1DataStage基于Information Server的架構(gòu) PAGEREF _Toc521442068 h 52 HYPERLINK l _Toc521442069 6.3.1.1通用用戶界面 PAGEREF _Toc521442069 h 53 HYPERLINK l _To

12、c521442070 6.3.1.2通用服務(wù) PAGEREF _Toc521442070 h 54 HYPERLINK l _Toc521442071 6.3.1.3通用知識(shí)庫 PAGEREF _Toc521442071 h 54 HYPERLINK l _Toc521442072 6.3.1.4通用并行處理引擎 PAGEREF _Toc521442072 h 55 HYPERLINK l _Toc521442073 6.3.1.5通用連接器 PAGEREF _Toc521442073 h 55 HYPERLINK l _Toc521442074 6.3.2直觀易用的開發(fā)和維護(hù)環(huán)境 PAGER

13、EF _Toc521442074 h 56 HYPERLINK l _Toc521442075 6.3.3企業(yè)級(jí)實(shí)施和管理 PAGEREF _Toc521442075 h 58 HYPERLINK l _Toc521442076 6.3.3.1作業(yè)順序器 PAGEREF _Toc521442076 h 58 HYPERLINK l _Toc521442077 6.3.3.2任務(wù)資源使用預(yù)估 PAGEREF _Toc521442077 h 60 HYPERLINK l _Toc521442078 6.3.3.3圖形化監(jiān)控工具 PAGEREF _Toc521442078 h 61 HYPERLIN

14、K l _Toc521442079 6.3.4高擴(kuò)展的體系架構(gòu) PAGEREF _Toc521442079 h 63 HYPERLINK l _Toc521442080 6.3.5具備線性擴(kuò)充能力 PAGEREF _Toc521442080 h 66 HYPERLINK l _Toc521442081 6.3.6ETL元數(shù)據(jù)管理 PAGEREF _Toc521442081 h 67 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案目 錄 HYPERLINK l _Toc521442082 6.4為什么選擇 InfoSphere DataStage軟件 PAGEREF _Toc52144

15、2082 h 69 HYPERLINK l _Toc521442083 第7章Cognos PAGEREF _Toc521442083 h 72 HYPERLINK l _Toc521442084 7.1Cognos 方案概述 PAGEREF _Toc521442084 h 72 HYPERLINK l _Toc521442085 7.2Cognos方案帶來價(jià)值 PAGEREF _Toc521442085 h 74 HYPERLINK l _Toc521442086 7.3Cognos 軟件功能特點(diǎn) PAGEREF _Toc521442086 h 76 HYPERLINK l _Toc5214

16、42087 7.4為什么選擇 Cognos軟件 PAGEREF _Toc521442087 h 83 HYPERLINK l _Toc521442088 第8章SPSS 數(shù)據(jù)挖掘 工具 PAGEREF _Toc521442088 h 87 HYPERLINK l _Toc521442089 8.1SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案概述 PAGEREF _Toc521442089 h 87 HYPERLINK l _Toc521442090 8.1.1數(shù)據(jù)分析應(yīng)用主題 PAGEREF _Toc521442090 h 87 HYPERLINK l _Toc521442091 8.1.2應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu) PAGERE

17、F _Toc521442091 h 89 HYPERLINK l _Toc521442092 8.2SPSS方案帶來價(jià)值 PAGEREF _Toc521442092 h 91 HYPERLINK l _Toc521442093 8.3SPSS 軟件功能特點(diǎn) PAGEREF _Toc521442093 h 97 HYPERLINK l _Toc521442094 8.3.1數(shù)據(jù)挖掘軟件及技術(shù)服務(wù)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn) PAGEREF _Toc521442094 h 97 HYPERLINK l _Toc521442095 8.3.2軟件支持算法和模型 PAGEREF _Toc521442095 h 98 H

18、YPERLINK l _Toc521442096 8.3.2.1支持算法的廣度和深度 PAGEREF _Toc521442096 h 98 HYPERLINK l _Toc521442097 8.3.2.2軟件界面易用性 PAGEREF _Toc521442097 h 101 HYPERLINK l _Toc521442098 8.3.2.3軟件運(yùn)行性能 PAGEREF _Toc521442098 h 106 HYPERLINK l _Toc521442099 8.3.2.4數(shù)據(jù)挖掘軟件與現(xiàn)有系統(tǒng)的集成要求 PAGEREF _Toc521442099 h 109 HYPERLINK l _To

19、c521442100 8.4為什么選擇 SPSS軟件 PAGEREF _Toc521442100 h 111 HYPERLINK l _Toc521442101 第9章專業(yè)化服務(wù) PAGEREF _Toc521442101 h 113 HYPERLINK l _Toc521442102 9.1業(yè)務(wù)需求分析 PAGEREF _Toc521442102 h 113 HYPERLINK l _Toc521442103 9.2系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì) PAGEREF _Toc521442103 h 113 HYPERLINK l _Toc521442104 9.3客戶化工作 PAGEREF _Toc5214421

20、04 h 113 HYPERLINK l _Toc521442105 9.3.1業(yè)務(wù)需求定義 PAGEREF _Toc521442105 h 113 HYPERLINK l _Toc521442106 9.3.2多緯度模型設(shè)計(jì) PAGEREF _Toc521442106 h 114 HYPERLINK l _Toc521442107 9.3.3數(shù)據(jù)模型修改 PAGEREF _Toc521442107 h 114 HYPERLINK l _Toc521442108 9.3.4ETL設(shè)計(jì)和開發(fā) PAGEREF _Toc521442108 h 114 HYPERLINK l _Toc52144210

21、9 9.3.5Cognos報(bào)表開發(fā) PAGEREF _Toc521442109 h 117 HYPERLINK l _Toc521442110 9.4技術(shù)支持 PAGEREF _Toc521442110 h 117 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案目 錄 HYPERLINK l _Toc521442111 9.5培訓(xùn) PAGEREF _Toc521442111 h 117 HYPERLINK l _Toc521442112 第10章XX公司簡(jiǎn)介 PAGEREF _Toc521442112 h 119 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE

22、2頁客戶需求概述項(xiàng)目建設(shè)背景（根據(jù)客戶提供的材料，簡(jiǎn)要地說明申銀萬國證劵建設(shè)BI系統(tǒng)的背景。）需求分析需求 - 1： 建立數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)一管治。需求 -2 ：把 Data Warehouse Pack for Customer Insight 報(bào)表集成到業(yè)務(wù)系統(tǒng) PORT。需求 3：通過建立數(shù)據(jù)中心，獲取可幫助業(yè)務(wù)優(yōu)化的分析型報(bào)表，并實(shí)現(xiàn)操作型CRM的業(yè)務(wù)運(yùn)營模式。（根據(jù)客戶提供的需求文檔資料，詳細(xì)地說明目前申銀萬國證劵的需求。） BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 2頁項(xiàng)目建設(shè)目標(biāo)架構(gòu)（根據(jù)客戶提供的材料，簡(jiǎn)要地說明申銀萬國證劵建設(shè)BI系統(tǒng)的背景。

23、）業(yè)務(wù)應(yīng)用 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 3頁XXX建議整體建設(shè)解決方案當(dāng)客戶提出要建設(shè)BI系統(tǒng)以優(yōu)化業(yè)務(wù)后，XXX公司建議使用 整體建設(shè)的解決方案，詳細(xì)說明如下。解決方案系統(tǒng)架構(gòu) XXX公司建設(shè)BI系統(tǒng)的整體解決方案的系統(tǒng)架構(gòu)說明如下。XXX BI整體解決方案系統(tǒng)架構(gòu)建立企業(yè)級(jí)的中央數(shù)據(jù)倉庫InfoSpere Warehouse，形成統(tǒng)一的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，為企業(yè)各個(gè)業(yè)務(wù)部門提供業(yè)務(wù)層面上的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化的目標(biāo)。基于InfoSpere Warehouse基礎(chǔ)上，建立面向部門級(jí)應(yīng)用的數(shù)據(jù)集市，通過InfoSphere Data Wareho

24、use Pack for Customer Insight 產(chǎn)品方案，物理數(shù)據(jù)模型和Cognos 8 BI BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 4頁系統(tǒng)提供樣本報(bào)表，可幫助客戶快速地建立針對(duì)客戶資料和交易行為分析的應(yīng)用系統(tǒng)?；贗nfoSpere Warehouse和部門級(jí)應(yīng)用的數(shù)據(jù)集市的基礎(chǔ)，針對(duì)特殊和關(guān)鍵的業(yè)務(wù)需求，通過XXX SPSS數(shù)據(jù)挖掘軟件工具，根據(jù)各項(xiàng)業(yè)務(wù)指標(biāo)要求對(duì)挖掘模型進(jìn)行訓(xùn)練，以挖掘出解決指定業(yè)務(wù)問題的答案，并持續(xù)支持業(yè)務(wù)發(fā)展。XXX Information Server 提供了數(shù)據(jù)集成的解決方案，其中 DataStage軟件工具實(shí)現(xiàn)了從各

25、個(gè)生產(chǎn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)抽取出數(shù)據(jù)，并按業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行轉(zhuǎn)換，最后把處理結(jié)果加載入數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)。解決方案組成整個(gè)解決方案涉及的軟件產(chǎn)品具體說明如下。XXX BI整體解決方案系統(tǒng)組成部分 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 5頁數(shù)據(jù)倉庫（InfoSphere Warehouse Layer）物理模型提供InfoSphere Warehouse Sample DB DDL InfoSphere Warehouse Design Studio 數(shù)據(jù)模型，含蓋數(shù)據(jù)倉庫的原子表和面向報(bào)表應(yīng)用的事實(shí)表。數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉庫更新到事實(shí)表的邏輯說明和指引說明文檔。數(shù)據(jù)集市（Data Mart L

26、ayer）InfoSphere Warehouse Cubing Services Cube 建立一個(gè)Star SchemaCognos Framework Manager Model 建立全部 Star Schema從數(shù)據(jù)倉庫和 Cognos 元數(shù)據(jù)遷移到 Metadata Server的說明和指引文檔資料。數(shù)據(jù)ETL處理系統(tǒng)InfoSphere Information Server DataStage ver.8.1 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 6頁業(yè)務(wù)應(yīng)用Cognos客戶洞察分析報(bào)表Cognos ReportStudio Reports for

27、Customer InsightCognos AnalysisStudio Reports for Customer Insight備注：有關(guān)報(bào)表的詳細(xì)內(nèi)容，請(qǐng)參閱第四章節(jié)。報(bào)表門戶1.1 管理駕駛艙管理駕駛艙以儀表盤、趨勢(shì)圖等方式展現(xiàn)業(yè)務(wù)績效的關(guān)鍵指標(biāo)，包括開銷戶、轉(zhuǎn)為有效戶、資產(chǎn)、交易量、傭金及凈傭金率等。圖1 管理駕駛艙儀表盤 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 8頁儀表盤常用于同時(shí)展現(xiàn)絕對(duì)指標(biāo)和相對(duì)指標(biāo)。圖2中儀表盤的外圈刻度表示開銷戶、交易量等指標(biāo)的絕對(duì)值，不同區(qū)域的顏色表示此指標(biāo)值的健康程度；內(nèi)圈刻度表示相對(duì)占比（如在公司或市場(chǎng)占比）。圖2 交易量

28、儀表盤雙軸柱線圖圖3為交易量趨勢(shì)圖，其中左軸是成交量，右軸是市場(chǎng)占比。柱狀代表成交量的變化趨勢(shì)，折線是成交量市場(chǎng)占比的變化情況。此圖可以很好的表達(dá)公司自身的成交量趨勢(shì)以及在同業(yè)中所處的水平。 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 8頁圖3 交易量趨勢(shì)三維餅圖圖 4的餅圖直觀的揭示了特定時(shí)間段內(nèi)的交易量構(gòu)成，顯示各證券類別的交易量占比。圖4 交易量構(gòu)成1.2 客戶分析多角度展示客戶總體的特征分布（資金量、活躍度、年齡等其他人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、凈傭金等），摒棄簡(jiǎn)單的“大中散”客戶分類方式，深層剖析客戶盈利的關(guān)鍵因素。分析流失客戶的行為特征，為客戶挽留提供數(shù)據(jù)依據(jù)。開銷戶

29、和資產(chǎn)報(bào)表：按時(shí)間段、按分公司（營業(yè)部）統(tǒng)計(jì)客戶的開戶數(shù)、銷戶數(shù)、轉(zhuǎn)有效戶數(shù)及其均值等，以及客戶保證金、市值、資產(chǎn)及新增和流失的保證金、市值和資產(chǎn)。 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 9頁堆積柱狀圖圖5以堆積柱狀圖展示了不同年齡段客戶群對(duì)不同證券交易品種的偏好。圖5 不同年齡段交易量結(jié)構(gòu)圖6 開銷戶明細(xì)報(bào)表1.3 綜合排名 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 10頁各營業(yè)部按新增開銷戶、有效戶、客戶資產(chǎn)、傭金等指標(biāo)在公司、分公司的排名及排名的變化。圖7 本月營業(yè)部新增有效戶排名1.4 營業(yè)部報(bào)表1）營業(yè)部的開銷戶、有效戶、交

30、易量及傭金等指標(biāo)的歷史變化趨勢(shì)圖2）不同營業(yè)部之間多指標(biāo)對(duì)比分析（雷達(dá)圖）3）交易量等指標(biāo)的構(gòu)成（按證券類別、委托方式等）雷達(dá)圖圖8用雷達(dá)圖可以對(duì)營業(yè)部進(jìn)行直觀的綜合能力分析及對(duì)比。可以選取多個(gè)關(guān)鍵性指標(biāo)進(jìn)行量化后作為雷達(dá)圖的各個(gè)軸，每個(gè)軸分為十個(gè)刻度，值越大代表越好。這樣的話面積越大代表該營業(yè)部綜合能力越強(qiáng)。據(jù)圖6所示，綠色營業(yè)部的綜合實(shí)力明顯強(qiáng)于紅色營業(yè)部。紅色營業(yè)部雖然在期末資產(chǎn)和總成交金額勝于對(duì)方，但并未帶來更多的凈傭金收入，而綠色所代表的營業(yè)部在新增客戶方面更強(qiáng)，且有更高的凈傭金。 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 11頁圖8 營業(yè)部間多指標(biāo)綜合對(duì)

31、比1.5 存管銀行報(bào)表1）不同時(shí)段內(nèi)，單個(gè)指標(biāo)在存管銀行間占比分析（餅圖、堆積圖等）2）兩個(gè)或多個(gè)存管銀行之間多指標(biāo)對(duì)比（氣泡圖、雷達(dá)圖）3）指定存管銀行，多指標(biāo)變化趨勢(shì)氣泡圖圖9用氣泡圖在平面圖對(duì)各個(gè)存管銀行的交易量、月末資產(chǎn)和新增開戶數(shù)進(jìn)行比較。橫軸代表交易量，縱軸代表月末資產(chǎn)。圖中的每個(gè)氣泡代表一個(gè)存管銀行，氣泡的大小表示開戶數(shù)。圖8以堆積柱形圖展示存管銀行交易量中各個(gè)證券類別的占比。 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 12頁圖9 存管銀行客戶持倉率、資產(chǎn)及開戶數(shù)比較多維數(shù)據(jù)集根據(jù)多維業(yè)務(wù)模型建立的多維數(shù)據(jù)集，作為一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，不僅作為前臺(tái)門戶報(bào)

32、表的數(shù)據(jù)源，同時(shí)支持業(yè)務(wù)分析人員從多角度（客戶、時(shí)間、證券產(chǎn)品、委托方式等）及多層次（如時(shí)間的日、月、季度、年等），通過上卷、下鉆等操作，快速靈活的分析客戶的交易、持倉、盈虧等數(shù)據(jù)，使他們快速準(zhǔn)確的掌握當(dāng)前的運(yùn)營狀況，驗(yàn)證復(fù)雜假設(shè)、預(yù)測(cè)趨勢(shì)并制定營銷策略。圖10顯示了從資產(chǎn)區(qū)間、客戶貢獻(xiàn)度級(jí)別和活躍度等角度試探分析客戶數(shù)及其保證金、市值和資產(chǎn)的分布。 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 13頁圖10 客戶數(shù)據(jù)的OLAP分析2.1 維度客戶營業(yè)部證券類型委托方式時(shí)間是否信托渠道經(jīng)紀(jì)人交易市場(chǎng)貨幣類型存管銀行場(chǎng)內(nèi)場(chǎng)外 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整

33、體解決方案第 PAGE 14頁賬戶變動(dòng)2.2 度量值組2.2.1 證券交易成交金額發(fā)生金額發(fā)生數(shù)量凈傭金實(shí)收傭金平均傭金率日均交易量日均凈傭金2.2.2 基金銷售手續(xù)費(fèi)銷售金額銷售數(shù)量日均開放式基金銷售量2.2.3 開戶銷統(tǒng)計(jì)開戶計(jì)數(shù)銷戶計(jì)數(shù)流失保證金流失市值 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 15頁流失資產(chǎn)正常戶數(shù)有效戶數(shù)無效戶數(shù)空戶數(shù)轉(zhuǎn)有效戶數(shù)2.2.4 資產(chǎn)匯總?cè)站ＷC金HK日均保證金RMB日均保證金USD日均場(chǎng)外基金市值日均市值HK日均市值RMB日均市值USD日均總資產(chǎn)月末A股市值月末B股市值月末保證金HK月末保證金RMB月末保證金USD月末場(chǎng)內(nèi)基金

34、市值月末場(chǎng)外基金市值月末創(chuàng)業(yè)板市值 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 16頁月末封閉式基金市值月末其它市值月末權(quán)證市值月末市值HK月末市值RMB月末市值USD月末特別轉(zhuǎn)讓市值月末債券市值月末總資產(chǎn)配置建議類別配置描述數(shù)量備注硬件部分ACRM數(shù)據(jù)庫服務(wù)器XXX P550 baseXXX P550 mes (4 cores, 32GB RAM, 4 HBA and 4*1 Gb Ethernet)1磁盤陣列器XXX DS5300 (16GBCache, 10*300GB FC HDD)1ETL服務(wù)器 XXX System x3850 x5 1 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)

35、解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 17頁(4 x CPU (8core), L3 24MB Cache, 32GB RAM, 4 X 300GB RAID 5 HardDisk)軟件部分XXX P5505662-SEP XXX Systems Director Standard Edition for Power Systems SW Maint 3 Yr Reg1XXX P550750 Per Proc Small 3 Year SWMA Reg2Data Warehouse S/WInfoSphere Warehouse Departmental Base Edition

36、 V9.71CognosXXX Cognos 8 Business Intelligence V8.4.11Application Warehouse Pack for Customer Insight Insight1ETL ToolInfoSphere Information Server DataStage V8.11Data ModelInfoSphere Data Architect V7.5.21 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 18頁 ToolData Mining ToolSPSS - Clementine Server2 CPUData

37、Mining ToolSPSS - Clementine Client3并發(fā)用戶Data Mining ToolSPSS - Clementine Batch2 CPU備注：有關(guān)上述配置的明細(xì)項(xiàng)，請(qǐng)參閱系統(tǒng)配置/報(bào)價(jià)表。整體解決方案優(yōu)勢(shì)系統(tǒng)高度集成 Warehouse和InfoSphere Warehouse Pack for Customer Insight 建立了業(yè)務(wù)必要的基礎(chǔ)架構(gòu)，分析來自不同IT系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)，提供了橫跨客戶、產(chǎn)品和渠道等方面的準(zhǔn)確分析，以及有關(guān)客戶的檔案信息和利潤貢獻(xiàn)度的可視化分析結(jié)果。 InfoSphere Warehouse內(nèi)嵌有對(duì)OLAP、文本和數(shù)據(jù)挖掘功能支

38、持，經(jīng)過調(diào)優(yōu)后得以發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)。結(jié)合 InfoSphere Information Server 的數(shù)據(jù)集成處理，提供可信賴信息以更清晰地理解業(yè)務(wù)狀況。 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 20頁 Warehouse、InfoSphere Warehouse Pack for Customer Insight、InfoSphere Information Server和 XXX SPSS等軟件產(chǎn)品易于集成，針對(duì)客戶的業(yè)務(wù)需求提供了整體解決方案。面向業(yè)務(wù)應(yīng)用整體解決方案中包括InfoSphere Warehouse Pack for Customer Insigh

39、t應(yīng)用軟件，和數(shù)據(jù)模型以及對(duì)業(yè)務(wù)內(nèi)容的定義，為客戶加速地實(shí)施終點(diǎn)對(duì)終點(diǎn)的解決方案，為機(jī)構(gòu)快速地?fù)屨际袌?chǎng)份額創(chuàng)造優(yōu)勢(shì)，并減低業(yè)務(wù)經(jīng)營的風(fēng)險(xiǎn)。最終，幫助業(yè)務(wù)部門的用戶充分地發(fā)揮數(shù)據(jù)倉庫和分析系統(tǒng)帶來的優(yōu)勢(shì)：獲取整體和它們之間互有聯(lián)系的信息；通過數(shù)據(jù)分析結(jié)果洞察業(yè)務(wù)商機(jī)，識(shí)別其發(fā)展趨勢(shì)和暗藏關(guān)系；為機(jī)構(gòu)的各個(gè)部門人員提供共享的信息，以作出更快、更準(zhǔn)確和更有信心的商業(yè)策略決定。單一廠商為客戶，提供硬件、軟件、服務(wù)與支持的全能冠軍?？焖佼a(chǎn)生價(jià)值使系統(tǒng)運(yùn)行 & 產(chǎn)生利潤 成本核算 同一個(gè)廠商、同一種價(jià)格算法、成本核算更準(zhǔn)確; BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 20頁充分

40、發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢(shì) XXX延續(xù)收購尖端技術(shù)策略 規(guī)避系統(tǒng)集成上風(fēng)險(xiǎn) XXX 負(fù)責(zé)產(chǎn)品/方案最佳地集成，并降低實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)。 避免系統(tǒng)集成困擾 XXX 專著于平臺(tái)，你可專著于解決方案。 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 21頁XXX數(shù)據(jù)倉庫方案XXX 數(shù)據(jù)倉庫方案概述XXX數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)方案是以XXX DB2 9.7 為核心基礎(chǔ)，為企業(yè)提供一個(gè)完整的、多用途的數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)環(huán)境。它允許用戶訪問、分析和操作任何類型的信息（包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)），更深入地挖掘隱含的關(guān)系、模式和趨勢(shì)，并通過可靠的、實(shí)時(shí)的深入理解做出迅速響應(yīng)。此方案為企業(yè)提供了數(shù)據(jù)倉庫所需的必要功能：提供

41、了一組創(chuàng)新型功能，這些功能結(jié)合起來能夠提供無與倫比的數(shù)據(jù)集群性能和存儲(chǔ)空間的壓縮，從而為很多類型的數(shù)據(jù)倉庫查詢帶來好處。這些功能包括：根據(jù)多個(gè)數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行可靠的數(shù)據(jù)集群、消除數(shù)據(jù)碎片、通過范圍分區(qū)技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)窗口、高效的數(shù)據(jù)壓縮、高度并行的可伸縮處理以及自動(dòng)化的設(shè)計(jì)工具，它們使數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)者能夠輕松地利用這些功能來滿足性能需求。 創(chuàng)新的功能組合能夠互相協(xié)作，從而滿足日益增長的動(dòng)態(tài)和苛刻的數(shù)據(jù)倉庫需求。這些功能包括：支持多種查詢類型的高性能、高選擇性數(shù)據(jù)訪問，支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫的低延遲數(shù)據(jù)輸入，以及用來降低運(yùn)營成本的存儲(chǔ)優(yōu)化。這些特性提供了增強(qiáng)的性能，直接提高了DB2企業(yè)的業(yè)務(wù)價(jià)值，同時(shí)借助獨(dú)

42、特的、創(chuàng)新型數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)方案組合，DB2為眾多常見且復(fù)雜的商業(yè)智能需求提供了更好的選擇。 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 22頁簡(jiǎn)而言之，XXX數(shù)據(jù)倉庫解決方案有助于解決當(dāng)今企業(yè)面臨的雙重挑戰(zhàn)，即提高日常處理產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的價(jià)值，同時(shí)降低企業(yè)運(yùn)營成本。XXX數(shù)據(jù)倉庫解決方案帶來的價(jià)值XXX數(shù)據(jù)倉庫解決方案有助于提高日常業(yè)務(wù)處理產(chǎn)生的數(shù)據(jù)價(jià)值，幫助您獲得最大的信息投資回報(bào)，同時(shí)還可以幫助您實(shí)現(xiàn)：降低數(shù)據(jù)分析人員工作的復(fù)雜度，提高系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘和分析能力，為管理層提供及時(shí)、精確、有效的營銷和輔助決策分析；提高數(shù)據(jù)倉庫的可擴(kuò)展性與可維護(hù)性，降低IT運(yùn)營成本，提高信息投

43、資回報(bào)；高效率的數(shù)據(jù)壓縮和數(shù)據(jù)備份技術(shù)，不僅降低數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)成本，并有效提高數(shù)據(jù)的安全性與可用性；更為靈活的數(shù)據(jù)架構(gòu)和模型，構(gòu)建統(tǒng)一的企業(yè)業(yè)務(wù)運(yùn)營數(shù)據(jù)模型。XXX數(shù)據(jù)倉庫方案功能特點(diǎn) Warehouse 數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)解決方案是以XXX DB2 9.7為核心基礎(chǔ)，利用其具有強(qiáng)大可伸縮性和非共享的分布式架構(gòu)，提供了高性能的混合工作負(fù)載查詢處理能力（既可以高效處理交易(OLTP），又可以高效進(jìn)行在線數(shù)據(jù)分析(OLAP)），滿足現(xiàn)代動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉庫實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新的同時(shí)進(jìn)行深入數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析和挖掘的需要。大量高級(jí)特性使 DB2 9.7 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 23頁

44、成為一個(gè)功能強(qiáng)大的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉庫引擎，這些特性包括數(shù)據(jù)分區(qū)、行級(jí)別壓縮、多維集群（MDC）以及物化查詢表（MQT），其中MQT 和多維集群也有助于提高性能。數(shù)據(jù)分區(qū)技術(shù) (DPF, Database Partitioning Feature)DB2 9.7 數(shù)據(jù)分區(qū)技術(shù) DPF，允許 InfoSphere Warehouse數(shù)據(jù)倉庫用戶在單個(gè)服務(wù)器或一群服務(wù)器中對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分區(qū)。企業(yè)可以靈活地利用 DB2 數(shù)據(jù)分區(qū)，來支持?jǐn)?shù)據(jù)倉庫環(huán)境中常見的特大型數(shù)據(jù)庫以及復(fù)雜的工作負(fù)荷和更多的并行查詢?nèi)蝿?wù)。對(duì) DB2 數(shù)據(jù)服務(wù)器進(jìn)行分區(qū)需要 DB2 數(shù)據(jù)分區(qū)功能。DB2提供了先進(jìn)的“哈希（HASH）算法”映射

45、數(shù)據(jù)庫的每一條記錄到特定的數(shù)據(jù)庫分區(qū)中?！肮Ｋ惴ā笔褂帽碇械囊涣?或一組列)作為分區(qū)關(guān)鍵字，得到0至65535的數(shù)值。分區(qū)圖定義了為65536個(gè)值中的每一個(gè)值分配的特定的數(shù)據(jù)庫分區(qū)。DB2為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)提供了靈活的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以達(dá)到高性能及高并行。每個(gè)數(shù)據(jù)庫由一些數(shù)據(jù)庫分區(qū)組成，每個(gè)數(shù)據(jù)庫分區(qū)實(shí)際上是數(shù)據(jù)庫的一個(gè)子集，它包含自己的用戶數(shù)據(jù)，索引，交易日志及配置文件。在數(shù)據(jù)庫中，管理員需要定義節(jié)點(diǎn)組(Node BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 25頁 Group)數(shù)據(jù)庫分區(qū)所分布的節(jié)點(diǎn)集合。節(jié)點(diǎn)組能夠跨越為該數(shù)據(jù)庫設(shè)置的數(shù)據(jù)庫分區(qū)的一部分或全部。在節(jié)點(diǎn)組中，還要定義

46、表空間，以說明用來存儲(chǔ)表數(shù)據(jù)及索引的容器(Container)(文件或設(shè)備)。在數(shù)據(jù)庫分區(qū)中，如果為每個(gè)表空間定義多個(gè)容器，則數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)可以利用I/O的并行機(jī)制提高性能。DB2數(shù)據(jù)庫分區(qū)的體系結(jié)構(gòu)具有很多優(yōu)勢(shì)：一張數(shù)據(jù)庫表被分布在多個(gè)數(shù)據(jù)庫分區(qū)上，因此一張大規(guī)模數(shù)據(jù)庫表可以大到TB級(jí)。DB2在數(shù)據(jù)定義語言(DDL)，數(shù)據(jù)操作SQL，以及運(yùn)行時(shí)都引用了分區(qū)的模式。其分區(qū)方法還可以看作為裝載平衡的工具(通過修改分區(qū)關(guān)鍵字及分區(qū)圖，各分區(qū)中的記錄數(shù)可以調(diào)整)。DB2優(yōu)化器利用分區(qū)的知識(shí)來估價(jià)不同操作的耗費(fèi)，從而為每個(gè)SQL語句選擇最優(yōu)的執(zhí)行策略。數(shù)據(jù)的分布通過對(duì)分區(qū)關(guān)鍵字進(jìn)行哈希算法完成，分區(qū)圖

47、中提供了每條記錄的存放位置。如果在初次分布數(shù)據(jù)之后，出現(xiàn)了數(shù)據(jù)存放不均的現(xiàn)象，DB2能夠自動(dòng)分析并更正。DB2可以通過修改分區(qū)的分布自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)新的分區(qū)圖來平均分布當(dāng)前不均的數(shù)據(jù)。其中涉及到的數(shù)據(jù)記錄自動(dòng)移到它新被分到的數(shù)據(jù)分區(qū)。對(duì)于不斷增長的數(shù)據(jù)庫，我們可以增加分區(qū)(同時(shí)增加處理能力)，修改分區(qū)圖來包含這些新的數(shù)據(jù)庫分區(qū)，而后系統(tǒng)能夠自動(dòng)的重新分布數(shù)據(jù)，以達(dá)到新的平衡。DB2 UDB提供了這一功能，使得系統(tǒng)具有非常好的擴(kuò)展性。處理能力較強(qiáng)的數(shù)據(jù)庫分區(qū)可以存放較多的數(shù)據(jù)，從而在一切非共享的體系架構(gòu)下可以充分利用各節(jié)點(diǎn)的處理能力使其負(fù)載均衡。DB2可以用來按比例的將更多的數(shù)據(jù)分布在具有更強(qiáng)處理能

48、力的數(shù)據(jù)庫分區(qū)上。 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 25頁應(yīng)用可以調(diào)用API找到記錄的存放位置，然后將交易送到記錄所在的節(jié)點(diǎn)。該API也可以直接被交易處理應(yīng)用來調(diào)用，如XXX CICS，Encina,將交易送到適當(dāng)?shù)墓?jié)點(diǎn)而提高性能。XXX DB2支持在多個(gè)小型數(shù)據(jù)庫表上增加一個(gè)UNION ALL VIEW，從而建立一個(gè)邏輯上的大表。如果由于硬件等原因，使得對(duì)一張大數(shù)據(jù)表的存儲(chǔ)處理變得困難時(shí)，我們可以支持將數(shù)據(jù)分布在多個(gè)較小型的數(shù)據(jù)表中，然后使用UNION ALL VIEW技術(shù)來實(shí)現(xiàn)一個(gè)邏輯大表的組織和訪問。透過UNION ALL VIEW，用戶可以透明地對(duì)

49、View中的多個(gè)較小規(guī)模的表實(shí)現(xiàn)Update、Delete、Insert、Select操作。深度壓縮技術(shù)使用 InfoSphere Warehouse，用戶可以充分利用 DB2 9.7 中獨(dú)創(chuàng)的存儲(chǔ)優(yōu)化技術(shù)，它不僅能夠極大減少存儲(chǔ)關(guān)系數(shù)據(jù)所需的空間和成本，而且還能夠提高查詢性能。壓縮能夠節(jié)省可觀的空間：行業(yè)標(biāo)準(zhǔn) TPC-H 數(shù)據(jù)倉庫基準(zhǔn)測(cè)試表明，可節(jié)省 45% 69% 的磁盤空間?，F(xiàn)在，壓縮功能更易于使用。InfoSphere Warehouse 支持用戶在將數(shù)據(jù)裝入數(shù)據(jù)倉庫時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)壓縮，這有助于降低維護(hù)成本。除了減少存儲(chǔ)的使用，降低成本之外，壓縮功能還能夠顯著的提高性能。使用行數(shù)據(jù)壓

50、縮技術(shù)減少了讀取數(shù)據(jù)時(shí)的I/O操作，從而降低了相對(duì)緩慢的I/O操作對(duì)系統(tǒng)性能的影響，提高了整體的性能。甚至對(duì)于消耗CPU較多的操作，使用行數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)仍能夠提高性能。DB2的壓縮解技術(shù)是將數(shù)據(jù)行中重復(fù)的數(shù)據(jù)模式映射到一個(gè)占用空間較少的符號(hào)，從而減少表格數(shù)據(jù)的總大小。此解決方案采用了一種靜態(tài)的基于字典的壓縮算法，并按行進(jìn)行壓縮。存儲(chǔ)優(yōu)化的優(yōu)點(diǎn)包括： BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 26頁大幅減少磁盤的使用，降低總體成本；減小表、索引和交易日志的大小，便于分布和存放數(shù)據(jù)；節(jié)省備份所需磁盤空間，便于管理；提高系統(tǒng)的整體性能；通過最小化I/O，并提高DB2緩沖池的

51、命中率來加強(qiáng)性能；包含壓縮評(píng)估功能來幫助計(jì)算使用數(shù)據(jù)壓縮帶來的節(jié)??；降低對(duì)內(nèi)存的需求（或者更有效的使用存在的內(nèi)存）；在數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境下帶來更大的節(jié)省。極限工作負(fù)載管理InfoSphere Warehouse 提供了一組獨(dú)具特色的極限工作負(fù)載管理功能，支持實(shí)時(shí)交付對(duì)業(yè)務(wù)狀況的深入理解，同時(shí)繼續(xù)支持所有傳統(tǒng)的信息訪問、分析和報(bào)告需求，而不會(huì)影響性能。使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)服務(wù)器解決方案很難將信息實(shí)時(shí)交付給所有用戶和應(yīng)用程序，因?yàn)檫^多的用戶運(yùn)行查詢會(huì)給底層基礎(chǔ)設(shè)施施加技術(shù)上的限制。此外，面向大型批處理的數(shù)據(jù)加載或報(bào)表作業(yè)，以及由戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃工作驅(qū)動(dòng)的密集分析處理可能對(duì)那些需要快速響應(yīng)的請(qǐng)求（例如用戶與客戶進(jìn)

52、行交互的請(qǐng)求）造成影響。利用InfoSphere Warehouse 中提供的高級(jí)工作負(fù)載管理功能，用戶可以為來自不同用戶和應(yīng)用程序的查詢劃分優(yōu)先級(jí)，并控制分配給這些工作的底層資源總量，從而幫助確保滿足關(guān)鍵部門、客戶和用戶的服務(wù)水平協(xié)議。 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 27頁嵌入式分析作為 Warehouse 軟件的一部分，XXX 嵌入式分析功能提供了復(fù)雜但易于使用的工具集，這些工具被嵌入到數(shù)據(jù)倉庫中。在 InfoSphere Warehouse 中，XXX 已經(jīng)替您完成了集成工作，因此實(shí)現(xiàn)和維護(hù)變得更簡(jiǎn)單，并且提高了用戶采用率和您的投資回報(bào)。聯(lián)機(jī)分析處

53、理（OLAP）的高級(jí)立方體分析、非結(jié)構(gòu)化分析、嵌入式分析以及數(shù)據(jù)挖掘和可視化功能讓您能夠充分利用以前未被有效利用的業(yè)務(wù)信息資源，這些功能緊密協(xié)作，構(gòu)成一個(gè)健壯的端到端分析解決方案，為所有用戶提供高價(jià)值的商業(yè)智能。數(shù)據(jù)挖掘、建模和打分過去，當(dāng)要在某個(gè)數(shù)據(jù)集上執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，必須先從數(shù)據(jù)倉庫中提取數(shù)據(jù)，然后對(duì)其進(jìn)行單獨(dú)分析并將結(jié)果發(fā)回?cái)?shù)據(jù)倉庫。InfoSphere Warehouse 提供了嵌入式數(shù)據(jù)挖掘、建模和計(jì)分功能，允許您直接在數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行分段分析和預(yù)測(cè)性分析。這意味著您可以使用最新的數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)交付分析結(jié)果。InfoSphere Warehouse 支持標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)挖掘模型算法，例如集群、關(guān)

54、聯(lián)、分類和預(yù)測(cè)，來自第三方建模工具的其他算法可以以行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的“預(yù)測(cè)模型標(biāo)記語言”（Predictive Model Markup Language）格式導(dǎo)入到數(shù)據(jù)倉庫中。借助InfoSphere Warehouse數(shù)據(jù)挖掘功能，您可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)系，而不必將數(shù)據(jù)導(dǎo)入特殊的數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算機(jī)或使用小數(shù)據(jù)樣本。具有以下特性：支持以符合預(yù)測(cè)模型標(biāo)記語言 (PMML) 2.1 版和 2.0 版行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的格式開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘模型； BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 28頁可以從其它工具（如 SPSS Clementine、SAS Enterprise Miner、Ang

55、oss KnowledgeSTUDIO 等等）中導(dǎo)入數(shù)據(jù)挖掘模型；通過可視化數(shù)據(jù)挖掘功能（基于 Java 的結(jié)果瀏覽器），可以進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘模型分析。它甚至允許非專家用戶查看和評(píng)估數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)程的結(jié)果。允許用戶實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析。您可以將這些功能應(yīng)用到業(yè)務(wù)智能和操作應(yīng)用中，從而更好地為企業(yè)和消費(fèi)用戶提供服務(wù) 通過為企業(yè)和用戶提供更明智的建議、更個(gè)性化的待遇或針對(duì)特定情況不斷改進(jìn)業(yè)務(wù)模型。通過使用并行化和緩存技術(shù)來提供無以倫比的數(shù)據(jù)庫性能實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)。通過簡(jiǎn)單的開發(fā)接口即可使用 DB2數(shù)據(jù)倉庫版數(shù)據(jù)挖掘功能。InfoSphere Warehouse Design Studio提供了一個(gè)無需編碼的圖形數(shù)

56、據(jù)挖掘開發(fā)環(huán)境。 BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 29頁數(shù)據(jù)挖掘分析的結(jié)果是業(yè)務(wù)規(guī)則。例如：購買產(chǎn)品 X 的客戶有 15% 可能會(huì)購買產(chǎn)品 Y。這些業(yè)務(wù)規(guī)則存儲(chǔ)在稱為模型的對(duì)象中。 DB2數(shù)據(jù)倉庫版的數(shù)據(jù)挖掘功能可以在各種不同的環(huán)境下使用。例如，可以對(duì) UNIX、Linux 或 system i5、system z9 以及 system p5 操作系統(tǒng)中的其它數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。非結(jié)構(gòu)化信息分析InfoSphere Warehouse 現(xiàn)在提供了分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并從先前未充分利用的信息中提取知識(shí)的能力。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)現(xiàn)在可以像結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一樣進(jìn)行訪問，從而提供

57、了對(duì)客戶和產(chǎn)品問題的更深層次的理解。提供的非結(jié)構(gòu)化信息分析功能可以提升客戶服務(wù)水平，為產(chǎn)品提供早期的問題偵測(cè)。例如，我們不僅可以從一些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中分析客戶關(guān)心的某些事件發(fā)生的概率，也可以從郵件、聲音、聊天的通訊記錄等數(shù)據(jù)中抽取相關(guān)的信息。利用非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化信息新的洞察力，來提升客戶服務(wù)的質(zhì)量和滿意度：利用所有可以利用到的信息，提高業(yè)務(wù)決定的抉擇； BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 30頁增強(qiáng)客戶的理解、滿意度、凝聚力和忠誠度；偵測(cè)和預(yù)防客戶服務(wù)問題的升級(jí)；流線型的內(nèi)容分析可以加速處理流程，提高可靠性；客戶流動(dòng)和忠誠度分析，欺詐分析。InfoSphere W

58、arehouse還提供了基于文本的分析引擎，遵循UIMA非結(jié)構(gòu)化信息管理架構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)。利用文本分析引擎可以把文本信息轉(zhuǎn)換成可在DB2數(shù)據(jù)庫中可執(zhí)行的SQL，把文本轉(zhuǎn)換到一些數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)化字段和關(guān)系型表中。我們?cè)诔槿『娃D(zhuǎn)換這些文本的時(shí)候要設(shè)計(jì)相應(yīng)的流程，主要包括兩部分的設(shè)計(jì)：需要一個(gè)工作平來配置文本分析引擎，UIMA的術(shù)語叫注釋器。我們需要一個(gè)基于規(guī)則的注釋器，基于業(yè)務(wù)面臨的問題和文本資料指定相應(yīng)的規(guī)則。如果是一個(gè)基于字典的注釋器的話，我們還需要為字典配置一組詞。另一部分是配置分析的引擎，用來定義轉(zhuǎn)換的流程。配置要被進(jìn)行分析的表，指定要用到的文本分析引擎，把分析結(jié)果映射到數(shù)據(jù)庫表中的字段中。文本分析

59、轉(zhuǎn)換完成后，即可利用一些報(bào)表和分析工具，例如Alphablox或者Cognos來進(jìn)行分析應(yīng)用。OLAP Cubing 服務(wù)OLAP Cubing 服務(wù)允許您在同一臺(tái)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上內(nèi)存中創(chuàng)建遵循 MDX（多維查詢的實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)）的多維數(shù)據(jù)集。在同一臺(tái)服務(wù)器上創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集節(jié)約了網(wǎng)絡(luò)帶寬并消除了對(duì)第二臺(tái)服務(wù)器的需求。在許多情況中，常駐內(nèi)存的多維數(shù)據(jù)集會(huì)產(chǎn)生極大的性能提升。XXX Alphablox、Cognos 或任何符合 MDX BI系統(tǒng) 整體建設(shè)解決方案建議書BI數(shù)據(jù)中心整體解決方案第 PAGE 31頁 的產(chǎn)品都可以用來報(bào)告多維數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)；可以選擇通過 MDX 查詢語言直接訪問這些多維數(shù)據(jù)集而

60、無需通過前端工具。 使用許多 OLAP 產(chǎn)品（例如 Cognos）的內(nèi)建多維數(shù)據(jù)集功能有許多優(yōu)勢(shì)；但是，Cubing 服務(wù)在許多環(huán)境中都能產(chǎn)生價(jià)值。此外，Cubing服務(wù)現(xiàn)在包含 CubeViews，CubeViews 使用物化查詢表來優(yōu)化（如有需要可以通過創(chuàng)建向?qū)Чδ軈f(xié)助創(chuàng)建）、管理、部署和更新倉庫摘要表的數(shù)據(jù)。下圖顯示 Cubing 服務(wù)為各種前端工具提供數(shù)據(jù)。 圖 Cubing 服務(wù)為各種前端工具提供數(shù)據(jù)靈活包裝和許可選項(xiàng)數(shù)據(jù)倉庫客戶在尋求能支付得起的、組件很好集成的、相對(duì)容易管理的和全面的解決方案。 Warehouse提供許多選項(xiàng)，從原先的軟件到各種解決方案，包括硬件、操作系統(tǒng)、軟件和