1章商務智能基本概念

第1章商務智能基本概念信息技術的不斷推廣應用，將企業(yè)帶入了一個信息爆炸的時代。每日、每時、每刻都有潮水般的信息出現(xiàn)在管理者的面前，等待管理者去處理、去使用。與此同時，企業(yè)的管理者在管理中面對來自不同部門的、相互矛盾的信息無法對所要解決的決策問題提出正確的解決方案。為此，需要一種新的信息處理技術能夠使決策者們獲取及時準確的信息，以理解商務活動并做出智能化的、更有效的決策，即能從海量的數(shù)據(jù)中提取有用的信息并轉(zhuǎn)化為商務知識，從而告別“拍腦袋”決策方式。通過本章學習，可以了解：商務智能的發(fā)展及體系結構；數(shù)據(jù)倉庫的總體結構框架；數(shù)據(jù)倉庫的功能結構；數(shù)據(jù)倉庫的環(huán)境支持結構；數(shù)據(jù)挖掘的基本原理；數(shù)據(jù)挖掘的應用范圍和應用過程。1.1商商務務智能的的基本概概念1.1..1商商務智智能的定定義1989年美國國加特納納公司的的分析師師HowardDresner首首次提出出“商務務智能””美國IBM公司司的定義義Microsoft認認為商務務智能IDC國國際數(shù)據(jù)據(jù)公司BusinessObjects公司認認為商務務智能Teradata公司司認為商商務智能能的目的的美國MicroStrategy公司的的定義1.1商商務務智能的的基本概概念商務智能能是數(shù)據(jù)據(jù)倉庫、、聯(lián)機分分析處理理和數(shù)據(jù)據(jù)挖掘等等相關技技術走向向商業(yè)應應用后形形成的一一種應用用技術。。該技術術收集、、匯總了了與商務務活動有有關的各各種數(shù)據(jù)據(jù)，將其其集成到到數(shù)據(jù)倉倉庫中。。采用聯(lián)聯(lián)機分析析技術對對商務活活動進行行實時的的監(jiān)控、、分析，，便于及及時采取取有效的的商務決決策，提提升商務務活動的的績效。。應用數(shù)數(shù)據(jù)挖掘掘技術對對描述商商務活動動的數(shù)據(jù)據(jù)進行挖挖掘，以以獲取有有效的商商務信息息，從中中提取商商務知識識，為企企業(yè)商業(yè)業(yè)發(fā)展尋尋找新的的機遇。。1.1商商務務智能的的基本概概念1.1..2商商務智智能的發(fā)發(fā)展與應應用1．商務務智能的的發(fā)展從20世世紀60年代計計算機用用于管理理信息處處理開始始，經(jīng)過過40多多年的發(fā)發(fā)展，信信息處理理技術的的發(fā)展經(jīng)經(jīng)歷了電電子數(shù)據(jù)據(jù)處理系系統(tǒng)（EDPS，ElectronicDataProcessingSystem）、、管理信信息系統(tǒng)統(tǒng)(MIS，ManagementInformationSystem)和和決策支支持系統(tǒng)統(tǒng)(DSS,DecisionSupportingSystem))等階段段。1.1商商務務智能的的基本概概念2．商務務智能的的作用作用主要要體現(xiàn)在在理解、、改善、、衡量和和創(chuàng)造四四個方面面。3．商務務智能的的作用域域戰(zhàn)略管理理、營銷銷管理、、市場管管理、客客戶關系系管理和和風險管管理等。。1.1商商務務智能的的基本概概念1.1..3商商務智智能的體體系結構構商務智能能體系架架構主要要有比爾爾?恩門門的信息息工廠，，扎克曼曼的企業(yè)業(yè)體系結結構，美美國數(shù)據(jù)據(jù)倉庫研研究院的的商務智智能體系系結構以以及加特特納公司司的商務務智能體體系結構構等。這這些體系系結構中中均包含含了商務務分析、、OLAP、數(shù)數(shù)據(jù)挖掘掘和數(shù)據(jù)據(jù)倉庫四四大部分分（圖1.1））。1.1商商務務智能的的基本概概念圖1.1商務智能體系結構商務分析：績效管理、客戶管理、供應鏈管理OLAP、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)倉庫1.2數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的發(fā)展與與展望1.2..1從從傳統(tǒng)統(tǒng)數(shù)據(jù)庫庫到數(shù)據(jù)據(jù)倉庫1.決策策處理的的系統(tǒng)響響應問題題2.決策策數(shù)據(jù)需需求的問問題3.決策策數(shù)據(jù)操操作的問問題4.數(shù)據(jù)據(jù)倉庫與與傳統(tǒng)數(shù)數(shù)據(jù)庫的的對比1.2數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的發(fā)展與與展望表1-1數(shù)據(jù)倉庫庫與數(shù)據(jù)據(jù)庫對比比表對比內(nèi)容數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)內(nèi)容當前值歷史的、存檔的、歸納的、計算的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)目標面向業(yè)務操作程序、重復處理面向主題域、管理決策分析應用數(shù)據(jù)特性動態(tài)變化、按字段更新靜態(tài)、不能直接更新、只定時添加數(shù)據(jù)結構高度結構化、復雜、適合操作計算簡單、適合分析使用頻率高中到低數(shù)據(jù)訪問量每個事務只訪問少量記錄有的事務可能要訪問大量記錄對響應時間的要求以秒為單位計量以秒、分鐘、甚至小時為計量單位1.2數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的發(fā)展與與展望1.2..2數(shù)數(shù)據(jù)倉倉庫的定定義與基基本特性性WilliamH..Inmon在在1993年所所寫的論論著《BuildingtheDataWarehouse》》則首先先系統(tǒng)性性地闡述述了關于于數(shù)據(jù)倉倉庫的思思想、理理論，為為數(shù)據(jù)倉倉庫的發(fā)發(fā)展奠定定了歷史史基石。。在文中中，將數(shù)數(shù)據(jù)倉庫庫定義為為：“一個面面向主題題的、集集成的、、隨時間間變化的的、非易易失性數(shù)數(shù)據(jù)的集集合，用用于支持持管理層層的決策策過程””。1.2數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的發(fā)展與與展望1.面向向主題性性面向主題題性表示示了數(shù)據(jù)據(jù)倉庫中中數(shù)據(jù)組組織的基基本原則則，數(shù)據(jù)據(jù)倉庫中中的所有有數(shù)據(jù)都都是圍繞繞著某一一主題組組織的。。確定主題題以后，，需要確確定主題題應該包包含的數(shù)數(shù)據(jù)。不同的主主題之間間可能會會出現(xiàn)相相互重疊疊的信息息。主題在數(shù)數(shù)據(jù)倉庫庫中可以以用多維維數(shù)據(jù)庫庫方式進進行存儲儲。主題的劃劃分中，，必須保保證每一一個主題題的獨立立性。1.2數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的發(fā)展與與展望2.數(shù)據(jù)據(jù)集成性性根據(jù)決策策分析的的要求，，將分散散于各處處的源數(shù)數(shù)據(jù)進行行抽取、、篩選、、清理、、綜合等等工作，，最終集集成到數(shù)數(shù)據(jù)倉庫庫中。3.數(shù)據(jù)據(jù)的時變變性數(shù)據(jù)應該該隨著時時間的推推移而發(fā)發(fā)生變化化。不斷斷地生成成主題的的新快照照4.數(shù)據(jù)據(jù)的非易易失性數(shù)據(jù)不進進行更新新處理1.2數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的發(fā)展與與展望5.數(shù)據(jù)據(jù)的集合合性按照主題題，以多多維數(shù)據(jù)據(jù)庫方式式進行存存儲的多多維模式式、以關關系數(shù)據(jù)據(jù)庫方式式進行存存儲的關關系模式式或以兩兩者相結結合的方方式進行行存儲的的混合模模式6.支持持決策作作用

1.2數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的發(fā)展與與展望1.2..3數(shù)數(shù)據(jù)倉倉庫的發(fā)發(fā)展1.基于于關系對對象數(shù)據(jù)據(jù)庫的數(shù)數(shù)據(jù)倉庫庫2.網(wǎng)絡絡的影響響3.操作作型動態(tài)態(tài)數(shù)據(jù)倉倉庫4.Web應用用中的多多智體技技術

1.3數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的體系結結構1.3..1數(shù)數(shù)據(jù)倉倉庫的概概念結構構數(shù)據(jù)源、、數(shù)據(jù)準準備區(qū)、、數(shù)據(jù)倉倉庫數(shù)據(jù)據(jù)庫、數(shù)數(shù)據(jù)集市市/知識識挖掘庫庫以及各各種管理理工具和和應用工工具（圖圖1.2）。1.3數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的體系結結構數(shù)據(jù)源業(yè)務系統(tǒng)外部數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)準備區(qū)數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫應用工具管理工具數(shù)據(jù)集市/知識挖掘庫應用工具數(shù)據(jù)集市/知識挖掘庫圖1.2數(shù)據(jù)倉庫的概念結構1.3數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的體系結結構1.3..2虛虛擬數(shù)數(shù)據(jù)倉庫庫結構不需要從從業(yè)務系系統(tǒng)中抽抽取數(shù)據(jù)據(jù)到新的的數(shù)據(jù)存存儲位置置——數(shù)數(shù)據(jù)倉庫庫中用戶數(shù)據(jù)倉庫查詢管理服務器業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫1.3數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的體系結結構1.3..3數(shù)數(shù)據(jù)集集市結構構

用戶

數(shù)據(jù)倉庫查詢管理服務器業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫主題1主題21.3數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的體系結結構1.3..4單單一數(shù)數(shù)據(jù)倉庫庫結構用戶

數(shù)據(jù)倉庫查詢管理服務器業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市1數(shù)據(jù)集市21.3數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的體系結結構1.3..5分分布式式數(shù)據(jù)倉倉庫結構構

站點A站點B

站點C站點D局部數(shù)據(jù)倉庫全局數(shù)據(jù)倉庫局部數(shù)據(jù)倉庫局部數(shù)據(jù)倉庫局部數(shù)據(jù)倉庫總部1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的參照結結構數(shù)據(jù)倉庫庫的基本本功能包包含：數(shù)數(shù)據(jù)抽取取，數(shù)據(jù)據(jù)篩選、、清理，，清理后后的數(shù)據(jù)據(jù)加載，，設立數(shù)數(shù)據(jù)集市市，完成成數(shù)據(jù)倉倉庫的查查詢、決決策分析析和知識識的挖掘掘等操作作。數(shù)據(jù)倉庫庫的管理理層分成成數(shù)據(jù)管管理與元元數(shù)據(jù)管管理兩部部分，主主要負責責對數(shù)據(jù)據(jù)倉庫中中的數(shù)據(jù)據(jù)抽取、、清理、、加載、、更新等等操作進進行管理理。數(shù)據(jù)倉庫庫環(huán)境支支持層包包含數(shù)據(jù)據(jù)傳輸和和數(shù)據(jù)倉倉庫基礎礎兩部分分。數(shù)據(jù)倉庫基本功能層數(shù)據(jù)倉庫管理層數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境支持層1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的參照結結構1.4..1數(shù)數(shù)據(jù)倉倉庫基本本功能層層1.數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的數(shù)據(jù)源源業(yè)務數(shù)據(jù)據(jù)、歷史史數(shù)據(jù)、、辦公數(shù)數(shù)據(jù)、Web數(shù)數(shù)據(jù)、外外部數(shù)據(jù)據(jù)以及數(shù)數(shù)據(jù)源元元數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)準備區(qū)數(shù)據(jù)倉庫結構數(shù)據(jù)集市/知識挖掘庫存取與使用1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的參照結結構2.數(shù)據(jù)據(jù)準備區(qū)區(qū)功能結結構數(shù)據(jù)準備區(qū)標準化元數(shù)據(jù)抽取與創(chuàng)建過濾與匹配凈化標明時間戳的數(shù)據(jù)源確認數(shù)據(jù)質(zhì)量1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的參照結結構3.數(shù)據(jù)據(jù)倉庫功功能結構構數(shù)據(jù)重整數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建元數(shù)據(jù)管理集成與分解建模元數(shù)據(jù)瀏覽與導航概括與聚集概括預算與推導聚集元數(shù)據(jù)創(chuàng)建翻譯與格式化調(diào)整與確認轉(zhuǎn)換與映像建立結構化查詢創(chuàng)建詞匯表1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的參照結結構4.數(shù)據(jù)據(jù)集市//知識挖挖掘庫結結構求精與重整數(shù)據(jù)集市/知識挖掘庫創(chuàng)建元數(shù)據(jù)管理過濾與匹配建立模型元數(shù)據(jù)瀏覽與導航集成與分割概括概括與聚集聚集元數(shù)據(jù)的抽取與創(chuàng)建預測與推導調(diào)整與確認標明時間維的數(shù)據(jù)源建立結構化查詢創(chuàng)建詞匯表1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的參照結結構5.數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的數(shù)據(jù)存存取與使使用結構構數(shù)據(jù)倉庫存取與檢索數(shù)據(jù)倉庫分析與報告元數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)倉庫直接存取報表工具元數(shù)據(jù)管理與報表數(shù)據(jù)集市存取分析工具數(shù)據(jù)集市重整分析建模工具元數(shù)據(jù)抽取與創(chuàng)建轉(zhuǎn)換為多維結構數(shù)據(jù)挖掘工具創(chuàng)建局部存儲圖形工具1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的參照結結構1.4..2數(shù)數(shù)據(jù)倉倉庫的管管理層1.數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的數(shù)據(jù)管管理層數(shù)據(jù)抽取與新數(shù)據(jù)需求與查詢管理數(shù)據(jù)加載、存儲、刷新和更新系統(tǒng)安全性與用戶授權管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)歸檔、恢復及凈化系統(tǒng)1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的參照結結構2.數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的元數(shù)據(jù)據(jù)管理層層數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市和詞匯表管理元數(shù)據(jù)抽取、創(chuàng)建、存儲和更新管理預定義的查詢、報表和索引管理刷新與復制管理登錄、歸檔、恢復與凈化管理1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的參照結結構1.4..3數(shù)數(shù)據(jù)倉倉庫的環(huán)環(huán)境支持持層1)數(shù)數(shù)據(jù)倉庫庫的數(shù)據(jù)據(jù)傳輸層層數(shù)據(jù)傳輸和傳輸網(wǎng)絡客戶/服務器代理和中間件復制系統(tǒng)安全和保障系統(tǒng)1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的參照結結構2)數(shù)據(jù)據(jù)倉庫的的基礎層層系統(tǒng)管理工作流程管理存儲系統(tǒng)處理系統(tǒng)1.5數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)挖掘技技術概述述1.5..1數(shù)數(shù)據(jù)挖挖掘的發(fā)發(fā)展發(fā)展原因因主要有有：超大大規(guī)模數(shù)數(shù)據(jù)庫的的出現(xiàn)、、先進的的計算機機技術、、經(jīng)營管管理的實實際需要要和數(shù)據(jù)據(jù)的精深深計算能能力1.5數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)挖掘技技術概述述1.5..2數(shù)數(shù)據(jù)挖挖掘的定定義1.數(shù)據(jù)據(jù)挖掘的的技術定定義數(shù)據(jù)挖掘掘是從大大量的、、不完全全的、有有噪聲的的、模糊糊的、隨隨機的實實際數(shù)據(jù)據(jù)中，提提取隱含含在其中中的、人人們所不不知道的的、但又又是潛在在有用的的信息和和知識的的過程。。2.數(shù)據(jù)據(jù)挖掘的的商業(yè)定定義一種嶄新新的商業(yè)業(yè)信息處處理技術術，其主主要特點點是對商商業(yè)數(shù)據(jù)據(jù)庫中的的大量業(yè)業(yè)務數(shù)據(jù)據(jù)進行抽抽取、轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)化、分分析和模模式化處處理，從從中提取取輔助商商業(yè)決策策的關鍵鍵知識1.5數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)挖掘技技術概述述傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析工具(DSS/EIS)數(shù)據(jù)挖掘工具工具特點回顧型的、驗證型的預測型的、發(fā)現(xiàn)型的分析重點已經(jīng)發(fā)生了什么預測未來的情況、解釋發(fā)生的原因分析目的從最近的銷售文件中列出最大客戶鎖定未來的可能客戶，以減少未來的銷售成本數(shù)據(jù)集大小數(shù)據(jù)維、維中屬性數(shù)、維中數(shù)據(jù)均是少量的數(shù)據(jù)維、維中屬性數(shù)、維中數(shù)據(jù)均是龐大的啟動方式企業(yè)管理人員、系統(tǒng)分析員、管理顧問啟動與控制數(shù)據(jù)與系統(tǒng)啟動，少量的人員指導技術狀況成熟統(tǒng)計分析工具已成熟，其他工具正在發(fā)展中1.6數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)挖掘技技術與工工具1.6..1常常用數(shù)數(shù)據(jù)挖掘掘技術1.傳統(tǒng)統(tǒng)分析類類線性分析析和非線線性分析析、回歸歸分析、、邏輯回回歸分析析、單變變量分析析、多變變量分析析、時間間序列分分析、最最近鄰算算法和聚聚類分析析等技術術。2.知識識發(fā)現(xiàn)類類人工神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡、、決策樹樹、遺傳傳算法、、粗糙集集、規(guī)則則發(fā)現(xiàn)、、關聯(lián)順順序等。。3.數(shù)據(jù)據(jù)挖掘技技術的發(fā)發(fā)展文本數(shù)據(jù)據(jù)挖掘、、Web數(shù)據(jù)挖挖掘、可可視化系系統(tǒng)、空空間數(shù)據(jù)據(jù)挖掘和和分布式式數(shù)據(jù)挖挖掘技術術等。1.6數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)挖掘技技術與工工具1.6..2常常用數(shù)數(shù)據(jù)挖掘掘工具1.按使使用方式式分類的的數(shù)據(jù)挖挖掘工具具決策方案案生成工工具、商商業(yè)分析析工具和和研究分分析工具具三大類類。2.按數(shù)數(shù)據(jù)挖掘掘技術分分類的數(shù)數(shù)據(jù)挖掘掘工具基于神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡的的工具、、基于規(guī)規(guī)則和決決策樹的的工具、、基于模模糊邏輯輯的工具具和綜合合性數(shù)據(jù)據(jù)挖掘工工具等。。3.按應應用范圍圍分類的的數(shù)據(jù)挖挖掘工具具專用型數(shù)數(shù)據(jù)挖掘掘工具和和通用型型數(shù)據(jù)挖挖掘工具具。1.6數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)挖掘技技術與工工具1.6..3數(shù)數(shù)據(jù)挖挖掘工具具的評價價標準1.模式式種類的的數(shù)量2.解決決復雜問問題的能能力3.操作作性能4.數(shù)據(jù)據(jù)獲取能能力5.挖掘掘結果的的輸出6.噪聲聲數(shù)據(jù)的的處理及及挖掘工工具的