BI的选型、体系架构与相关技术.doc

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4、在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所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。因此，从技术层

5、面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、和数据挖掘等技术的综合运用。图1商务智能的发展因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（）、转换（）和装载（），即过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。图2商务智能的原理的选型要选型，首先要了解目前市场上主流的产品：数

6、据库方面，有2、、、，早先还有专门用于数据仓库的（被收编以后，退出历史舞台）。27/27个人收集整理，勿做商业用途工具上，像、都是比较主流的，此外，还有很多公司也有自己的产品，例如的、的等。工具上，则还可以细分为（，多维度型在线分析系统）和（，关系型在线分析系统），前者可以选择、、公司的产品，而后者可供选择的余地就不多，像可能是目前能够看得见市场份额比较大的，以前和一起。此外，还有一个叫的工具，早在2000年以后也退出市场。数据挖掘产品领域，有、等两大厂家，而像、也都有自己的挖掘工具。除此之外，在报表服务器、前端工具上的选择可就多了，其中，、、是比较主流的。从这些主流

7、产品来看，大多是舶来品。国内也有研发产品的，但多限于、前端以及数据挖掘产品。从目前各类用户的产品选型过程来看，问题多出在以下几个方面。其一，只见树木不见森林，只顾得降低单个工具的成本，却忽视了总体成本。有些大企业在建设上一掷千金，从不在乎在购买产品上投入多少，每一块都是选用最好的。但是，更多的企业则不得不出于成本考虑，能省则省。除了数据库和工具两项之外，经常动心思的地方就是，设想如果把和前端展现自己来开发是不是会省点资金出来。然而问题是，如果仅仅从单个产品的成本考虑而忽视综合的项目成本，最后很可能会被难以维护的程序所困扰，甚至要完全推翻重来，这样的成