联机分析处理在商业智能中的研究与应用文献综述

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1、文献综述联机分析处理在商业智能中的研究与应用一.前言部分1．写作目的随着信息化建设的不断发展，越来越多的企业或政府单位同时运行着不止一个的业务系统，“信息孤岛”[1]不断加剧。联机事务处理（OLTP）已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求，用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求，所以联机分析处理（OLAP）显得越发重要。[2]2．有关概念、综述范围商业智能（BI）[3]，通常被理解为将企业中现

2、有的数据转化为知识，帮助企业做出准确的业务经营决策的工具。这里的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等，和所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理工具和数据挖掘等技术。[4]数据仓库（DW），是决策支持系统（DSS）[5]和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面

3、向主题、集成性、稳定性和时变性。[6]联机分析处理（OLAP）[7]，这概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他认为联机事务处理OLTP己不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，因此他提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP的概念。数据挖掘（DM）[8]，是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。3．有关争论焦点OLTP和OLAP的不同主要有以下五点：1)用户和系统的面向性：OLTP是面向顾客的，用于事务和查询处理；

4、OLAP是面向市场的，用于数据分析。2)数据内容：OLTP系统管理当前数据；OLAP系统管理大量历史数据，提供汇总和聚集机制。1)数据库设计：OLTP采用实体-联系(E-R)模型和面向应用的数据库设计；OLAP采用星型或雪花模型和面向主题的数据库设计。2)视图：OLTP主要关注一个企业或部门内部的当前数据，不涉及历史数据或不同组织的数据；OLAP则相反。3)访问模式：OLTP系统的访问主要由短的原子事务(动作的不可再分)组成，这种系统需要并行和恢复机制；OLAP系统的访问大部分是只读操作。OLTP是传统的

5、关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易；OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。[9]二、主题部分1.历史背景商业智能的产生背景：1)企业的“数据监狱”(DataJail)现象商务活动从办公自动化出现的早期开始就在其运作过程中收集大量的数据，包括销售、成本、质量控制、库存、客户服务等各方面息息相关的企业数据，分别存储于数据库、数据集市、数据仓库、多维数据库、第三方的应用或其它文件中。因此对大部分企业来说数据处理的问题不是数

6、据缺乏，而是大量的数据冗余和数据不一致。庞大的数据量和传统数据管理方法的缺陷，使大部分企业出现了数据拥挤(数据监狱)现象，既不利于企业的管理也不利于信息的有效利用。因此，如何解决数据拥挤，同时又能使这些数据充分地发挥作用这已成为企业商务发展的一个热点问题。[10]2)数据=资产新企业观念的建立在企业界，数据=资产的观念正在进入企业的资源规划(ERP)系统中，而把数据转换为资产的方法和技术也正在成为企业投资IT的热点。因为目前大部分大中规模的企业都是信息丰富的组织，而一个信息丰富的组织的绩效不仅仅依赖于产品

7、、服务或地点等因素，而更重要的是依赖知识，而“数据—信息—知识”是一个并不简单的过程。商业智能的本质正是把数据转化为知识，致力于知识发现和挖掘，使企业的数据资产能带来明显的经济效益，减少不确定性因素的影响，使企业取得新的竞争优势。[11]1)企业运营模式的变化电子商务正在改变着全球商务活动的方式，信息在经济活动中越来越占据着重要的地位。对企业来说信息包括生产、销售、市场、顾客和竞争对手的信息，信息是企业竞争的战略性资源。建立在Internet之上的企业经营模式电子商务：电子邮件、电子数据交换、电子支付系统

8、、电子营销等技术的发展和应用，为商业智能系统提供了市场和生存环境。2)数据库和人工智能技术的发展商业智能的发展也得益于相关技术的发展：并行处理系统、廉价数据存储、新数据挖掘算法、神经网络技术、人工智能技术、决策支持技术、从大量数据中发现其后潜藏的商业机会等等，使企业能以更低的成本投资商业智能，并取得更高的IT投资回报率。[12]我国商业智能技术[13]的研究是随着商业智能的应用不断发展而发展起来的，自从1997年商业智能开始在