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三層架構(gòu)的商務智能系統(tǒng)設計
建立基于數(shù)據(jù)倉庫的商務智能系統(tǒng)對于急切需要信息化和商務智能的中小企業(yè)有普遍的適用性和實用性。 小編下面為大家整理關于三層架構(gòu)的商務智能系統(tǒng)設計的文章，歡迎閱讀參考！
一、商務智能
商務智能(Business Intelligence)是對商業(yè)信息的收集、管理和分析過程，目的是使企業(yè)的各級決策者獲得知識或洞察力，幫助他們作出對企業(yè)更有利的決策。其工作原理主要是通過對數(shù)據(jù)進行抽取、清洗、聚類、挖掘等分析處理來產(chǎn)生可透析的各種展示數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可直觀地顯示分析者所探詢的某種經(jīng)營屬性或市場規(guī)律。企業(yè)可以通過充分挖掘現(xiàn)有的數(shù)據(jù)資源，捕獲和分析信息，幫助企業(yè)管理者作出更好的商業(yè)決策。這不僅可以從中發(fā)現(xiàn)市場規(guī)律、預測未來的發(fā)展趨勢、預測和監(jiān)控風險，而且還能輔助決策者發(fā)現(xiàn)新的利潤增長點，優(yōu)化企業(yè)資源，從而幫助企業(yè)更加穩(wěn)健地實現(xiàn)經(jīng)營和管理的目標。
二、數(shù)據(jù)倉庫設計
1.數(shù)據(jù)倉庫概念
數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、包含歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策的制定數(shù) 據(jù)庫是實現(xiàn)商業(yè)智能的數(shù)據(jù)基礎，是企業(yè)長期事務數(shù)據(jù)的準確匯總。數(shù)據(jù)倉庫完成了數(shù)據(jù)的收集、集成、存儲、管理等工作，商務智能面對的是經(jīng)過加工的數(shù)據(jù)，使得商務智能能更專注于信息的提取和知識的發(fā)現(xiàn).數(shù)據(jù)倉庫為商務智能擷取或載入大量原始信息，歸并各種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，用于支持企業(yè)管理和商業(yè)決策。
數(shù)據(jù)倉庫是商務智能的靈魂，商務智能的很多工作都是以數(shù)據(jù)倉庫為基礎展開的。利用數(shù)據(jù)倉庫，企業(yè)可以制定準確的市場策略與促銷活動;另一方面，商務智能也是提高數(shù)據(jù)倉庫項目投資回報率的一個途徑。商務智能充分利用數(shù)據(jù)倉庫的分析結(jié)果制定市場策略、產(chǎn)生市場機會，并通過銷售和服務等部門與客戶交流，從而提高企業(yè)的利潤。
2.三層架構(gòu)
本文將數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的開發(fā)縱向劃分為3個層次:數(shù)據(jù)層、設計層和應用層。
(1)數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層主要是按照商務需求，圍繞系統(tǒng)所管理事件的趨勢或模式來組織數(shù)據(jù)。它從現(xiàn)有操作系統(tǒng)開始，通過訪問和運用數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中的元數(shù)據(jù)，進而完成對元數(shù)據(jù)的采集、整理和加工處理，其存儲被設計成能夠支持查詢的關系數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)。
(2)設計層。這一層里有三個步驟:1)以用戶需求為主，通過信息包圖來定義主題內(nèi)容和主要性能測試指標之間的關系;2)運用數(shù)據(jù)模型的可視化表示，建立以最適合查詢?yōu)榛A的星形圖，以便于對系統(tǒng)用戶的要求做出快速反應;3)由數(shù)據(jù)與實體間的相互關系:設計完全屬性化的數(shù)據(jù)模型,使之能在最大的廣度和深度上說明信息包。
(3)應用層。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)如何有效地提取，然后又能夠通過發(fā)行使用戶得以方便地訪問，并獲取相關的信息，是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)解決的主要問題。它實際上包括數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)與最終用戶工具之間的雙向傳遞過程。
以上數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)開發(fā)的3個層次是相互關聯(lián)的，從邏輯關系上看，數(shù)據(jù)層是基礎，設計層是結(jié)構(gòu)紐帶，而應用層則是具體表現(xiàn)形式。
三、基于數(shù)據(jù)倉庫的商務智能系統(tǒng)設計
基于數(shù)據(jù)倉庫的商務智能系統(tǒng)設計如圖2所示，包括實體數(shù)據(jù)模型設計、ETL(抽取、轉(zhuǎn)換和裝載)設計、數(shù)據(jù)挖掘方法設計、終端程序設計(OLAP或EIS)等步驟。
實體數(shù)據(jù)模型設計就是數(shù)據(jù)抽取(Extraction)、轉(zhuǎn)換(Transformation)與裝載(Loading)的功能設計。
ETL作為數(shù)據(jù)倉庫的核心和靈魂,能夠按照統(tǒng)一的規(guī)則集成并提高數(shù)據(jù)的價值,是負責完成數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源向目標數(shù)據(jù)倉庫轉(zhuǎn)化的過程,是實施數(shù)據(jù)倉庫的重要步驟。商務智能系統(tǒng)必須具備抽取各種類型信息的能力,并且依照資料的特性與決策者的需求,能夠自動、定時地到來源數(shù)據(jù)庫中抽取信息。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將不一致的數(shù)據(jù)根據(jù)規(guī)則轉(zhuǎn)換為具有一致性的數(shù)據(jù)。裝載則在商務智能的轉(zhuǎn)換程序服務器上自動進行,裝載程序需要考慮自上一次資料抽取之后來源數(shù)據(jù)庫內(nèi)發(fā)生改變的項目,并對裝載時產(chǎn)生的錯誤進行處理。數(shù)據(jù)挖掘方法設計即根據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的特點選擇適用的挖掘算法,如可采用貨籃分析、時間序列分析、聚類分析、決策樹方法、遺傳算法等。
終端用戶應用系統(tǒng)設計用于確定以何種形式將聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘分析的結(jié)果呈現(xiàn)給用戶。
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