商业智能的技术与实践

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1、商业智能的技术与实践

2、第1内容加载中....lunwen1.早在20世纪90年代末，商业智能（BusinessIntelligence）技术就被一家计算机权威杂志评选为未来几年最具影响力的IT技术之一。虽然近几年整个IT界不景气，但与商业智能相关的产品研发及应用却方兴未艾，且数以百计的IT企业不断涌进这一新兴领域，BI应用甚至成为了IT界又一全新“亮点”。究竟什么是商业智能技术？又有哪些技术支撑着如此具有前景的商业智能应用？　　商业智能技术并不是基础技术或者产品技术，它是数据仓库、联机分析处理OLAP（O

3、nlineAnalyticalProcessing）和数据挖掘等相关技术走向商业应用后形成的一种应用技术。　　商业智能系统主要实现将原始业务数据转换为企业决策信息的过程。与一般的信息系统不同，它在处理海量数据、数据分析和信息展现等多个方面都具有突出性能。商业智能系统架构图　　商业智能系统主要包括数据预处理、建立数据仓库、数据分析及数据展现四个主要阶段。数据预处理是整合企业原始数据的第一步，它包括数据的抽取、转换和装载三个过程。建立数据仓库则是处理海量数据的基础。数据分析是体现系统智能的关键，一般采用联机分

4、析处理和数据挖掘两大技术。联机分析处理不仅进行数据汇总/聚集，同时还提供切片、切块、下钻、上卷和旋转等数据分析功能，用户可以方便地对海量数据进行多维分析。数据挖掘的目标则是挖掘数据背后隐藏的知识，通过关联分析、聚类和分类等方法建立分析模型，预测企业未来发展趋势和将要面临的问题。在海量数据和分析手段增多的情况下，数据展现则主要保障系统分析结果的可视化。一般认为数据仓库、OLAP和数据挖掘技术是商业智能的三大组成部分。　　数据仓库：商业智能的基础　　对于一个企业来说，最关键也最为重要的是，如何以一种有效的方式

5、逐步整理各个业务处理系统中积累下来的历史数据，并通过灵活有效的方式为各级业务人员提供统一的信息视图，从而在整个企业内实现真正的信息共享。数据仓库技术正好满足了这一需求。数据仓库是商业智能系统的基础，如果没有数据仓库，没有企业数据的融合，数据分析就成为了无源之水。　　数据仓库主要有四个重要特征：　　1、数据仓库是面向主题的。传统的操作型系统是围绕公司的应用进行组织。如对一个电信公司来说，应用问题可能是营业受理、专业计费和客户服务等，而主题范围可能是客户、套餐、缴费和欠费等。　　2、数据仓库是集成的。数据仓库

6、实现数据由面向应用的操作型环境向面向分析的数据仓库的集成。由于各个应用系统在编码、命名习惯、实际属性、属性度量等方面不一致，当数据进入数据仓库时，要采用某种方法来消除这些不一致性。　　3、数据仓库是非易失的。数据仓库的数据通常是一起载入与访问的，在数据仓库环境中并不进行一般意义上的数据更新。　　4、数据仓库随时间的变化性。数据仓库中的数据随时间变化的特性表现在三个方面：　　1）数据仓库中的数据时间期限要远远长于操作型系统中的数据时间期限。操作型系统的时间期限一般是60～90天，而数据仓库中数据的时间期限通

7、常是5～10年。　　2）操作型数据库含有“当前值”的数据，这些数据的准确性在访问时是有效的，同样当前值的数据能被更新；而数据仓库中的数据仅仅是一系列某一时刻生成的复杂的快照。　　3）操作型数据的键码结构可能包含也可能不包含时间元素，如年、月、日等；而数据仓库的键码结构总是包含时间元素。.lunwen1..lunwen1.内容加载中....lunwen1.早在20世纪90年代末，商业智能（BusinessIntelligence）技术就被一家计算机权威杂志评选为未来几年最具影响力的IT技术之一。虽然近几年整

8、个IT界不景气，但与商业智能相关的产品研发及应用却方兴未艾，且数以百计的IT企业不断涌进这一新兴领域，BI应用甚至成为了IT界又一全新“亮点”。究竟什么是商业智能技术？又有哪些技术支撑着如此具有前景的商业智能应用？　　商业智能技术并不是基础技术或者产品技术，它是数据仓库、联机分析处理OLAP（OnlineAnalyticalProcessing）和数据挖掘等相关技术走向商业应用后形成的一种应用技术。　　商业智能系统主要实现将原始业务数据转换为企业决策信息的过程。与一般的信息系统不同，它在处理海量数据、数据

9、分析和信息展现等多个方面都具有突出性能。商业智能系统架构图　　商业智能系统主要包括数据预处理、建立数据仓库、数据分析及数据展现四个主要阶段。数据预处理是整合企业原始数据的第一步，它包括数据的抽取、转换和装载三个过程。建立数据仓库则是处理海量数据的基础。数据分析是体现系统智能的关键，一般采用联机分析处理和数据挖掘两大技术。联机分析处理不仅进行数据汇总/聚集，同时还提供切片、切块、下钻、上卷和旋转等数据分析功能，用户可以方便地对海