從數據倉庫到商業(yè)智能

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商業(yè)智能(Busines lnteligence)簡稱BI通常被理解為將企業(yè)中現有的數據轉化為知識，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務經營決策的工具。

伴隨數據庫技術的提高和數據處理技術的發(fā)展以及各行業(yè)業(yè)務自動化的實現，商業(yè)領域產生了大量的業(yè)務數據，要從這海量數據中提取出真正有價值的信息，將數據轉化為知識，以支持商業(yè)決策，需要用到能提取、存儲有用信息，支持決策的數據倉庫(DW)、聯機分析處理(OLAP)工具和數據挖掘(DM)等技術。因此，從技術層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術，它是DW、OLAP和DM等技術的綜合運用。

商業(yè)智能的關鍵是從許多來自不同的企業(yè)運作系統(tǒng)的數據中提取出有用的數據并進行清理，以保證數據的正確性，然后經過抽取(Extraction)、轉換和裝載，即ETL過程，合并到一個企業(yè)級的數據倉庫里，從而得到企業(yè)數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理.這時信息變?yōu)檩o助決策的知識，最后將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持(圖1)。目前，商業(yè)智能產品及解決方案大致可分為數據倉庫產品、數據抽取產品、OLAP產品、展示產品、和集成以上幾種產品的針對某個應用的整體解決方案等。

1 商業(yè)智能與企業(yè)信息化系統(tǒng)的關系

商業(yè)智能作為一種企業(yè)信息集成解決方案，為企業(yè)不同的應用系統(tǒng)，如企業(yè)資源規(guī)劃(BRP)、客戶關系管理(CRM)、供應鏈管理(SCM)以及外部環(huán)境掃描等系統(tǒng)之間架起了互通的橋梁。同時，這些信息化系統(tǒng)也為商業(yè)智能提供了數據源，離開了它們，商業(yè)智能就會成為無源之水，無本之木。但商業(yè)智能的價值又在這些系統(tǒng)之上，因為它可以發(fā)現數據背后隱藏的商機或威脅，獲得洞察力，了解企業(yè)和市場的現狀，把握趨勢，識別異常情況，理解企業(yè)業(yè)務的推動力量.認清正在對企業(yè)的業(yè)務產生影響的行為及影響程度如何等。

2 商業(yè)智能的實施

用戶不僅要選擇合適的商業(yè)智能軟件工具，還必須按照正確的實施方法才能保證商業(yè)智能項目得以成功，項目的實施步驟可分為:

2.1需求分析

在其他活動開展之前必須明確的定義企業(yè)對商業(yè)智能的期望和需求，包括需要分析的主題，各主題可能查看的維度，即需要發(fā)現企業(yè)哪些方面的規(guī)律。

2.2 數據倉庫建模

通過對企業(yè)需求的分析，建立企業(yè)數據倉庫的邏輯模型和物理模型，并規(guī)劃系統(tǒng)的應用架構，將企業(yè)各類數據按照分析主題進行組織和歸類。

2.3 數據抽取

數據倉庫建立后必須將數據從業(yè)務系統(tǒng)中抽取到數據倉庫中，首先將來自運營、財務、CRM等不同數據源的不同類型數據采用數據整合平臺進行抽取、凈化、轉換和裝裝載，形成可以被系統(tǒng)識別的統(tǒng)一數據格式，導人數據倉庫存放。

2.4 建立分析報表

商業(yè)智能分析報表是數據倉庫信息的展現，根據客戶戶的不同需求，利用多種展現工具，可以將存放在數據倉庫中的歷史數據進行展現和挖掘，生成報表，或者生成展現圖表，進行分類和聚類，進行多維度檢索等。無論是企業(yè)的高層管理者，還是普通的業(yè)務人員，都可以根據展現出來的數據或者挖掘出來的關聯信息，輔助自己做出下一步的生產營銷決策。

2.5 數據測試與系統(tǒng)改進

要使系統(tǒng)成功交付使用，最終用戶的培訓與軟件測試是關鍵的環(huán)節(jié)，可以找出系統(tǒng)的不足，以更好地適應實際應用。在用戶使用一段時間后可能會提出更多的，更具體的要求，這時需要再按照上述步驟對系統(tǒng)進行重構或完善。

在BI實施的各步驟中，DW是基礎，OLAP技術用于數據報表的生成，而DM技術用于產生支持決策的信息，從此也體現出Bl是上述多種技術的綜合應用與體現。圖1充分說明了這一點。