商业智能在物流中的应用

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1、商业智能在智能物流中的应用010304商业智能技术概述OLAP对物流决策的支持OLAP在物流企业中的应用02OLAP在物流数据仓库应用商业智能的概述商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程。目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的几大关键技术商业智能是一套完整解决方案，它是将数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等结合起来应用到商业活动中，从不同的数据源收集数据，经过抽取、转换和加载，送入到数据仓库或数据集市，然后使用合适的查询与分析工具、数据挖掘工具和联机分析处理工

2、具对信息进行处理，将信息转变成为辅助决策的知识，最后将知识呈现于用户面前，以实现技术服务与决策的目的。1.数据仓库技术数据仓库是指从多个数据源收集的信息，以一种一致的存储方式保存所得到的数据集合。数据仓库是一种语义上一致的数据存储，充当决策支持数据模型的物理实现，并存放企业战略决策所需信息。数据仓库的数据模型有星型模式、雪花模式。对数据仓库的研究集中在数据集成中数据模式的设计、数据清洗和数据转换、导入和更新方法等。2.联机分析处理技术联机分析处理又称多维分析，它对数据仓库中的数据进行多维分析和展现，是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所

3、理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据更深入了解的一类软件技术。它的技术核心是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。3.数据挖据技术数据挖掘是按照预定的规则对数据库和数据仓库中已有的数据进行信息开采、挖掘和分析，从中识别和抽取隐含的模式和有趣知识，为决策者提供决策依据。数据挖掘的任务是从数据中发现模式。模式有很多种，按功能可分为两大类：预测型模式和描述型模式。数据挖掘的研究重点偏向数据挖掘算法以及在新的数据类型、应用环境中使用时所出现新问题的解决上。4.BI的表示和发布技术为了使分析后的数据直观、简练地呈现在用户面前需要采用

4、一定的形式表示和发布出来，通常采用的是一些查询和报表工具。不过，目前越来越多的分析结果是以可视化的形式表现出来，这就是信息可视化技术。随着Web应用的普及，商务智能的解决方案能够提供基于Web的应用服务，这样就扩展了商务智能的信息发布范围。2.OLAP在物流数据仓库中的应用在物流领域建立数据仓库主要是实现对物流服务需求分析、物流成本分析、和物流过程分析，这主要以分析实时数据为主，将数据在供应链上按需重组，辅助决策者获取与目标相关的具体信息。1.物流信息数据采集物流信息数据采集是一个动态过程，物流作业中产生的信息经过一系列的加工才最终被存放在数据仓库中。采购、仓储、配送、运输、流通加工等

5、作为物流基础作业信息源，包括物流基础作业和增值服务作业的数据信息，也包括HTML文件，知识库等各种信息，信息首先经过包装器，包装器负责把信息从信息源的数据格式转换成数据仓库的数据格式和数据模型，加工形成可以多维分析的数据，监视器负责自动监测信息源中数据变化并把这些变化传递给集成器，集成器对收到的信息进行过滤、提取、和合并处理，然后再存放在数据仓库中。2.物流管理信息系统平台开发由数据仓库支持的物流信息系统平台能够满足管理人员的决策需要，能快速响应其对信息数据的多维查询和分析的需要。数据模型支持业务过程所需的数据，统一规范定义企业具体的业务流程，形成书面标准格式，数据描述是规定信息数据的

6、格式、种类、时间等数据属性建立数据信息的维度。在完成详细的过程描述和数据描述后，一部分工作是按照数据描述开发数据仓库的层次结构，另一部分是编译业务过程描述，开发系统平台的应用程序，以实现管理人员对物流信息系统的交互式操作。3.物流决策支持子系统建立物流管理信息系统是为企业进行物流管理与决策服务，决策支持系统是其中的一个子系统。决策支持系统由人机交互子系统、数据仓库管理子系统和模型管理子系统组成。在决策支持子系统中，模型库自带所需的数据文件各模型之间通过数据连接，把公用的数据放入数据仓库中进行共享，形成系统决策基础。物流决策者通过人机交互子系统对确定的主题进行分析、对比、预测，对决策用的

7、数据进行各种查询，要求控制输出形式，并要求对输出的结论进行解释等命令根据这些命令调用不同的子系统，获得分析处理结果后，通过人机交互方式输出给决策人员，完成决策过程。3.OLAP对物流决策的支持对数据仓库中的数据利用OLAP技术进行联机分析，并利用多维数据集和数据集聚技术对数据仓库中的数据进行组织和汇总，并对这些数据进行评价，最后将分析查询结果快速返回给决策者。1.OLAP技术如何支持智能决策在物流数据仓库中，OLAP技术是前端展示工具，他可以与