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三層架構(gòu)的商務(wù)智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)
建立基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的商務(wù)智能系統(tǒng)對(duì)于急切需要信息化和商務(wù)智能的中小企業(yè)有普遍的適用性和實(shí)用性。 小編下面為大家整理關(guān)于三層架構(gòu)的商務(wù)智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)的文章，歡迎閱讀參考！
一、商務(wù)智能
商務(wù)智能(Business Intelligence)是對(duì)商業(yè)信息的收集、管理和分析過(guò)程，目的是使企業(yè)的各級(jí)決策者獲得知識(shí)或洞察力，幫助他們作出對(duì)企業(yè)更有利的決策。其工作原理主要是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清洗、聚類、挖掘等分析處理來(lái)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(yíng)屬性或市場(chǎng)規(guī)律。企業(yè)可以通過(guò)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(chǎng)規(guī)律、預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)、預(yù)測(cè)和監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)，而且還能輔助決策者發(fā)現(xiàn)新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)，優(yōu)化企業(yè)資源，從而幫助企業(yè)更加穩(wěn)健地實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)和管理的目標(biāo)。
二、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)
1.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)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(kù)是實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，是企業(yè)長(zhǎng)期事務(wù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確匯總。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)完成了數(shù)據(jù)的收集、集成、存儲(chǔ)、管理等工作，商務(wù)智能面對(duì)的是經(jīng)過(guò)加工的數(shù)據(jù)，使得商務(wù)智能能更專注于信息的提取和知識(shí)的發(fā)現(xiàn).數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為商務(wù)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(cāng)庫(kù)是商務(wù)智能的靈魂，商務(wù)智能的很多工作都是以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為基礎(chǔ)展開的。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，企業(yè)可以制定準(zhǔn)確的市場(chǎng)策略與促銷活動(dòng);另一方面，商務(wù)智能也是提高數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目投資回報(bào)率的一個(gè)途徑。商務(wù)智能充分利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的分析結(jié)果制定市場(chǎng)策略、產(chǎn)生市場(chǎng)機(jī)會(huì)，并通過(guò)銷售和服務(wù)等部門與客戶交流，從而提高企業(yè)的利潤(rùn)。
2.三層架構(gòu)
本文將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的開發(fā)縱向劃分為3個(gè)層次:數(shù)據(jù)層、設(shè)計(jì)層和應(yīng)用層。
(1)數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層主要是按照商務(wù)需求，圍繞系統(tǒng)所管理事件的趨勢(shì)或模式來(lái)組織數(shù)據(jù)。它從現(xiàn)有操作系統(tǒng)開始，通過(guò)訪問(wèn)和運(yùn)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)中的元數(shù)據(jù)，進(jìn)而完成對(duì)元數(shù)據(jù)的采集、整理和加工處理，其存儲(chǔ)被設(shè)計(jì)成能夠支持查詢的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)。
(2)設(shè)計(jì)層。這一層里有三個(gè)步驟:1)以用戶需求為主，通過(guò)信息包圖來(lái)定義主題內(nèi)容和主要性能測(cè)試指標(biāo)之間的關(guān)系;2)運(yùn)用數(shù)據(jù)模型的可視化表示，建立以最適合查詢?yōu)榛A(chǔ)的星形圖，以便于對(duì)系統(tǒng)用戶的要求做出快速反應(yīng);3)由數(shù)據(jù)與實(shí)體間的相互關(guān)系:設(shè)計(jì)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(shuō)明信息包。
(3)應(yīng)用層。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)如何有效地提取，然后又能夠通過(guò)發(fā)行使用戶得以方便地訪問(wèn)，并獲取相關(guān)的信息，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)解決的主要問(wèn)題。它實(shí)際上包括數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)與最終用戶工具之間的雙向傳遞過(guò)程。
以上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)開發(fā)的3個(gè)層次是相互關(guān)聯(lián)的，從邏輯關(guān)系上看，數(shù)據(jù)層是基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)層是結(jié)構(gòu)紐帶，而應(yīng)用層則是具體表現(xiàn)形式。
三、基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的商務(wù)智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)
基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的商務(wù)智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)如圖2所示，包括實(shí)體數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)、ETL(抽取、轉(zhuǎn)換和裝載)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘方法設(shè)計(jì)、終端程序設(shè)計(jì)(OLAP或EIS)等步驟。
實(shí)體數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)就是數(shù)據(jù)抽取(Extraction)、轉(zhuǎn)換(Transformation)與裝載(Loading)的功能設(shè)計(jì)。
ETL作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(jià)值,是負(fù)責(zé)完成數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源向目標(biāo)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)轉(zhuǎn)化的過(guò)程,是實(shí)施數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的重要步驟。商務(wù)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(dòng)、定時(shí)地到來(lái)源數(shù)據(jù)庫(kù)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(wù)智能的轉(zhuǎn)換程序服務(wù)器上自動(dòng)進(jìn)行,裝載程序需要考慮自上一次資料抽取之后來(lái)源數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)發(fā)生改變的項(xiàng)目,并對(duì)裝載時(shí)產(chǎn)生的錯(cuò)誤進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)挖掘方法設(shè)計(jì)即根據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇適用的挖掘算法,如可采用貨籃分析、時(shí)間序列分析、聚類分析、決策樹方法、遺傳算法等。
終端用戶應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)用于確定以何種形式將聯(lián)機(jī)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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