商務(wù)智能概論復(fù)旦大學(xué)課件

商務(wù)智能概論

IntroductiontoBusinessIntelligence基本內(nèi)容本課程主要介紹數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、基本方法以及在商務(wù)決策中的應(yīng)用。強化基礎(chǔ)，偏重應(yīng)用?；疽竽康闹饕钦莆丈虅?wù)智能的核心技術(shù)基礎(chǔ)－數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、技術(shù)和方法，并在此基礎(chǔ)上應(yīng)用于相關(guān)領(lǐng)域?？紤]商務(wù)智能的跨學(xué)科性（統(tǒng)計學(xué)、人工智能、企業(yè)管理和數(shù)據(jù)庫），學(xué)習(xí)本課程前要求學(xué)員預(yù)修統(tǒng)計學(xué)、高級數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等課程。

跨學(xué)科性：統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫和人工智能教學(xué)方式課堂講解為主，輔以上機實驗、企業(yè)專業(yè)人士講座和課堂討論（研討）?？己朔绞匠煽兊脑u定主要考慮以下因素：平時表現(xiàn)（出勤、研討等）、課程論文以及相關(guān)認證（例如IBMCertifiedSolutionDesigner–705認證考試）。

教材與參考書[1]趙衛(wèi)東.商務(wù)智能.北京：清華大學(xué)出版社，2009[2][3][4]DW03ChangingBusinesswithDataInsight[5]DW11ArchitectingtheDataWarehouse[6]DW35DB2DataWarehouseE9Components[7]DW820AdvancedDataWarehouseWorkshop:Multi-DimentionalModeling[8]JiaweiHan，MichelineKamber.Datamining：conceptsandtechniques（SecondEdition）.MorganKaufmann，2006[9]W.H.Inmon.Buildingthedatawarehouse.NewYork：JohnWiley&Sons，2005數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)是可以記錄、通信和能識別的符號，它通過有意義的組合來表達現(xiàn)實世界中的某種實體（具體對象、事件、狀態(tài)或活動）的特征。商務(wù)智能技術(shù)可以分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、靜態(tài)的歷史數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)流等各種類型的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)：符號、事實和數(shù)字HappyNewYear!HowareYou?事物運動數(shù)據(jù)信息記錄解釋Discrete,objectivefactsabouttheworldEasilystructuredandcapturedEasilytransferred信息：有用的數(shù)據(jù)SenderReceiver處理數(shù)據(jù)信息知識一個人的垃圾（數(shù)據(jù)）是另一個人的財富（信息）Dataendowedwithrelevanceandpurpose信息是經(jīng)過某種加工處理后的數(shù)據(jù)，是反映客觀事物規(guī)律的一些數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是信息的載體,信息是對數(shù)據(jù)的解釋。

MostBusinessUsersDon’tHaveConfidenceinInfo!43%ofuserssaythey’renotsureifinternalinformationisaccurate77%saidbaddecisionshadbeenmadebecauseoflackofinformationBusinessWeekstudy,2005知識Informationfromthehumanmind(includesreflection,synthesis)，知識是對信息內(nèi)容進行提煉、比較、挖掘、分析、概括、判斷和推論。事實性知識和經(jīng)驗知識（隱性和顯性）。洞察力（insight）RequiresreflectionandsynthesisDifficulttostructure,captureOftentacit信息和知識隱藏在數(shù)據(jù)中商務(wù)智能要求有一個堅固、可靠的大型數(shù)據(jù)庫作后盾，建立這樣一個數(shù)據(jù)庫的任務(wù)是極其艱巨的。數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題也是令人頭疼而又不可以掉以輕心的。雖然數(shù)據(jù)是寶貴的財富，然而許多公司并不能充分利用這種財富，因為信息隱藏在數(shù)據(jù)中，并不易識別。為了在競爭中占得優(yōu)勢地位，必須識別和應(yīng)用隱藏在所收集的數(shù)據(jù)中的信息。挖掘決策需要信息與知識情報階段：確定問題設(shè)計階段：找出解決方案選擇階段：選出解決方案實施階段：實施方案返回情報階段返回設(shè)計階段返回選擇階段決策過程的四個階段決策的過程發(fā)現(xiàn)那些需要引起注意的征兆并加以解釋,如

銷售滑坡、生產(chǎn)成本猛漲、老顧客對新產(chǎn)品的需求、新競爭對手帶來的威脅等。最優(yōu)方案由多種因素決定，如成本、實施的難易程度、對員工的要求、方案實施的時間順序等。執(zhí)行選中的方案，檢測實施的結(jié)果，并作出必要的調(diào)整。

高效消費者響應(yīng)(ECR)及時、準確和無紙的信息流通流暢，不間斷的產(chǎn)品流通，滿足消費者的需求供應(yīng)商零售商商店消費者ERP/CM企業(yè)資源計劃管理品類管理SCM供應(yīng)鏈管理CRM客戶關(guān)系管理POS銷售時點系統(tǒng)商業(yè)企業(yè)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)爆炸，知識貧乏苦惱:淹沒在數(shù)據(jù)中，不能制定合適的決策!數(shù)據(jù)知識決策模式趨勢事實關(guān)系模型關(guān)聯(lián)規(guī)則序列目標市場資金分配貿(mào)易選擇在哪兒做廣告銷售的地理位置金融經(jīng)濟POS人口統(tǒng)計生命周期信息流暢通了還需要？ERP企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)SCM供應(yīng)鏈管理商務(wù)智能BI（businessintelligence）B2B、B2CCRMInternet等基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)新一代決策支持系統(tǒng)交易處理系統(tǒng)DSS軟件系統(tǒng)模式OLAP工具資料挖掘工具外部資料使用者使用者界面DSS資料庫數(shù)據(jù)導(dǎo)向型決策支持系統(tǒng)：事務(wù)處理系統(tǒng)等搜集的大量數(shù)據(jù)，隱藏對決策有用的模式和規(guī)則，可以用統(tǒng)計方法、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘等分析得到，以輔助決策分析用。商務(wù)智能BusinessIntelligenceisaprocessofturningdataintoknowledgeandknowledgeintoactionforbusinessgain—DataWarehouseInstitute.商務(wù)智能是企業(yè)利用現(xiàn)代信息技術(shù)收集、管理和分析結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的商務(wù)數(shù)據(jù)和信息，創(chuàng)造和累計商務(wù)知識和見解，改善商務(wù)決策水平，采取有效的商務(wù)行動，完善各種商務(wù)流程，提升各方面商務(wù)績效，增強綜合競爭力的智慧和能力-王茁專著《三位一體的商務(wù)智能》.商務(wù)智能不是通常的業(yè)務(wù)處理。它的目標是如何更快、更容易地做更好的決策。IBM商務(wù)智能解決方案遠遠不只是數(shù)據(jù)和技術(shù)的組合，BI幫助用戶獲得正確的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)它的價值，并共享價值。商務(wù)智能的驅(qū)動力在商務(wù)智能背后有一些商業(yè)驅(qū)動力，例如：增加收入，減少費用和更有效地競爭的需求。管理和模擬當前商業(yè)環(huán)境復(fù)雜性的需求。減少IT費用和利用已有公司業(yè)務(wù)信息的需求。商務(wù)智能如何創(chuàng)造知識和價值IBM商務(wù)智能解決方案DataWarehouseDB2UDB

DB2WarehouseManager

DB2InformationIntegrator

OLAPDB2OLAPServerOLAPServerAnalyzerDB2Cognos

DataMiningIntelligentMinerfordataIntelligentMinerScoring/Modeling/VisualizationSAP

BusinessObjects智能平臺企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫ETL(抽取、轉(zhuǎn)換、加載)即席查詢、預(yù)定義報表、自定義報表、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘、專題分析模型元數(shù)據(jù)管理Web服務(wù)器客戶端客戶端客戶端客戶端客戶端大客戶分析數(shù)據(jù)集市財務(wù)分析數(shù)據(jù)集市客戶分析數(shù)據(jù)集市...模型庫業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)發(fā)展分析客戶分析大客戶分析用戶發(fā)展分析收益情況分析服務(wù)質(zhì)量分析營銷管理分析財務(wù)分析渠道分析反欺詐專題分析客戶流失專題分析...商務(wù)智能核心技術(shù)DatawarehousingStoreandmanageintegratedcustomerdataOLAPInteractivedataqueriesReportingDataminingInsightsintothedataDiscoveryofcorrelationsandpatternsSegmentationandclassificationPredictionandforecastingIBM商務(wù)智能產(chǎn)品（資料來源：美國數(shù)據(jù)倉庫研究院，）美國數(shù)據(jù)倉庫研究院的BI體系業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析的類型Increasing#ofusersOLAPStatisticalAnalysisStandardQueryReportingDMIncreasingComplexity數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展可分成報表查詢、在線分析處理（OLAP）和數(shù)據(jù)挖掘3個階段。

商務(wù)智能流程銷售分析儀表盤客戶流失分析目標顧客群OLAP體育用品公司的數(shù)據(jù)分析企業(yè)績效管理客戶智能是商務(wù)智能的重要組成客戶智能不僅包括了客戶知識（客戶的消費偏好、喜歡選用的接觸渠道、消費行為特征等等許多描述客戶的對話、觀察知識）的生成，而且更強調(diào)了客戶知識在企業(yè)中的分發(fā)、使用，直到產(chǎn)生客戶智能?；诳蛻糁悄艿腃RM系統(tǒng)—分析型CRM某移動企業(yè)基于Teradata的商業(yè)智能方案各行業(yè)電子商務(wù)網(wǎng)站算法層商業(yè)邏輯層行業(yè)應(yīng)用層商業(yè)應(yīng)用商業(yè)模型挖掘算法CRM產(chǎn)品推薦客戶細分客戶流失客戶利潤客戶響應(yīng)關(guān)聯(lián)規(guī)則、序列模式、分類、聚集、偏差分析…WEB挖掘網(wǎng)站結(jié)構(gòu)優(yōu)化網(wǎng)頁推薦商品推薦……基因挖掘基因表達路徑分析基因表達相似性分析基因表達共發(fā)生分析……銀行電信零售保險制藥生物信息科學(xué)研究……相關(guān)行業(yè)商務(wù)應(yīng)用需求的推動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、回歸分析、粗集、遺傳算法商務(wù)智能應(yīng)用領(lǐng)域銀行美國銀行家協(xié)會(ABA)預(yù)測數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在美國商業(yè)銀行的應(yīng)用增長率是14.9％。分析客戶使用分銷渠道的情況和分銷渠道的容量；建立利潤評測模型；客戶關(guān)系優(yōu)化；風險控制等電子商務(wù)網(wǎng)上商品推薦；個性化網(wǎng)頁；自適應(yīng)網(wǎng)站…生物制藥、基因研究DNA序列查詢和匹配；識別基因序列的共發(fā)生性…電信欺詐甄別；客戶流失…保險、零售……政府部門、教育機構(gòu)、醫(yī)療機構(gòu)和公用事業(yè)等。利用商務(wù)智能的企業(yè)現(xiàn)在已越來越多，遍及各行各業(yè)。商務(wù)智能驅(qū)動力商務(wù)智能用戶商務(wù)智能的作用制定合適的市場營銷策略改善顧客智能經(jīng)營成本與收入分析提高風險管理能力改善業(yè)務(wù)洞察力提高市場響應(yīng)能力商務(wù)智能系統(tǒng)的功能

數(shù)據(jù)集成找到特定商業(yè)問題所有的相關(guān)信息經(jīng)常是一件困難而費力的事情信息呈現(xiàn)經(jīng)營分析戰(zhàn)略決策支持商業(yè)智能的發(fā)展趨勢Gartner公司的調(diào)查表明，2000年到2004年之間，安全是企業(yè)IT投資排在第一位的主題，而商務(wù)智能項目的投資在2000年時僅排在第14位，2007年卻突飛猛進，排到了第一位BI公司的收購：Oracle收購Hyperion，SAP收購BusinessObjects，IBM收購Cognos

從戰(zhàn)略型的BI到操作型或者實時型的BI更成熟的數(shù)據(jù)分析和展現(xiàn)技術(shù)關(guān)注績效、關(guān)注價值、關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量

中國企業(yè)對商務(wù)智能的應(yīng)用商務(wù)智能在中國的發(fā)展尚處于起步階段，大部分企業(yè)對商務(wù)智能仍然缺乏必要的了解。據(jù)IDC預(yù)測，如果中國經(jīng)濟繼續(xù)保持高速增長，商務(wù)智能軟件在中國內(nèi)地市場的年銷售額平均增長至少在65.6%，但到2006年中國內(nèi)地的商務(wù)智能軟件市場規(guī)模仍不到一億美元。中國雖有寶鋼、中國海關(guān)以及大的銀行和電信公司進行過或正在進行數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘項目，但是大部分企業(yè)在這方面的應(yīng)用還幾乎為零。中國企業(yè)對商務(wù)智能的應(yīng)用（續(xù)）雖說幾乎每個中國的企業(yè)都需要商務(wù)智能，但大規(guī)模的分析主要集中在競爭激烈的生活消費品行業(yè)、零售業(yè)以及金融服務(wù)業(yè)（如銀行、保險等）。國內(nèi)的生活消費品行業(yè)和零售業(yè)利潤薄，信息化程度低，資金實力不強，因而沒有足夠能力實施。被商務(wù)智能軟件廠商們看好的反而是電信、金融、航空等行業(yè)，因為這些行業(yè)的信息化程度偏高，并且這些行業(yè)從某種意義上講都是服務(wù)業(yè)，客戶的需求扮演著重要角色。這些行業(yè)也可以利用商務(wù)智能來補充和完善它們實施的CRM和ERP系統(tǒng)。商務(wù)智能廠商們也看好正在實施電子政務(wù)計劃的中國政府部門。商務(wù)智能的市場分額商務(wù)智能供應(yīng)商AnalystPredictionsNewlicenserevenueinthebusinessintelligencemarketwillreach$3billionin2009foracompoundannu