從20世紀(jì)90年代開始，數(shù)據(jù)庫技術(shù)和商業(yè)智能體系技術(shù)應(yīng)運而生。商業(yè)智能體系和數(shù)據(jù)庫技術(shù)，是數(shù)據(jù)庫在應(yīng)用方面的新技術(shù)，它可以幫助政府機構(gòu)和企業(yè)的各級各層領(lǐng)導(dǎo)和管理人員，這兩種技術(shù)將通過把業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)中積累的大量數(shù)據(jù)和信息加以整合分析，為管理層和決策層提供宏觀的、整體的信息和多種多樣的分析手段，以實現(xiàn)對企業(yè)的整體和部分面的監(jiān)控，甚至進一步摸索出蘊藏在數(shù)據(jù)和信息深層的規(guī)律和聯(lián)系，從而使他們轉(zhuǎn)化為具有商業(yè)價值的信息，為企業(yè)業(yè)務(wù)的進一步發(fā)展服務(wù)。

1 數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫

    在上個世紀(jì)90年代初，數(shù)據(jù)庫應(yīng)用的主流是聯(lián)機分析處理(On-Line Analytical Processing，OLAP)可是隨著管理需求和計算機應(yīng)用技術(shù)的不斷進步，企業(yè)家對聯(lián)機分析處理系統(tǒng)感到了困惑，他們發(fā)現(xiàn)單靠聯(lián)機分析處理系統(tǒng)已經(jīng)不能在市場競爭中占據(jù)優(yōu)勢；因為他們這時不但需要對自身業(yè)務(wù)的運作進行分析而且要對整個市場相關(guān)行業(yè)動態(tài)進行分析，這時他們希望系統(tǒng)給他們做出有利的決策提供幫助。就拿銀行的儲蓄業(yè)務(wù)來說，各家銀行都擁有了各自聯(lián)網(wǎng)的儲蓄系統(tǒng)，哪家想要在市場競爭中取得的優(yōu)勢，哪家就必須在決策做出努力，比如說在存取款業(yè)務(wù)密集地區(qū)增設(shè)自動存取機網(wǎng)點、在不同的地區(qū)和范圍推出不同的儲蓄服務(wù)計劃。這些新的決策需要在對大量的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行分析基礎(chǔ)上才能得到，而這些基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)決策的分析，我們把它稱之為聯(lián)機分析處理。傳統(tǒng)聯(lián)機事務(wù)處理強調(diào)的是向數(shù)據(jù)庫中裝載新的信息，現(xiàn)在的聯(lián)機分析處理是要從數(shù)據(jù)庫中獲取并利用信息。因此，著名的數(shù)據(jù)倉庫專家Ralph Kimball寫道：“我們花了20多年的時間將數(shù)據(jù)放入數(shù)據(jù)庫，如今是該將它們拿出來的時候了�！笨偟膩碚f，數(shù)據(jù)倉庫不僅僅是一個存儲數(shù)據(jù)的信息庫而且還是一個“在大型數(shù)據(jù)管理信息系統(tǒng)基礎(chǔ)上存儲了從企業(yè)所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中獲取的綜合數(shù)據(jù)、并能利用這些綜合數(shù)據(jù)為用戶提供經(jīng)處理后的有用信息的應(yīng)用系統(tǒng)”。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的要求與重點是準(zhǔn)確、快速、安全、可靠地將數(shù)據(jù)存進數(shù)據(jù)庫，而數(shù)據(jù)倉庫的要求與重點就是能夠準(zhǔn)確、快速、安全、可靠地從數(shù)據(jù)庫中取出數(shù)據(jù)，經(jīng)過加工轉(zhuǎn)換后，再供管理人員根據(jù)信息規(guī)律進行分析使用。

2 商業(yè)智能的概念

    商業(yè)智能，又稱商務(wù)智能，英文為Business Intelligence，簡寫為BI。1996年最早由加特納集團(Gartner Group)提出，加特納集團將商業(yè)智能定義為：商業(yè)智能描述了一系列的概念和方法，通過應(yīng)用基于事實的支持系統(tǒng)來輔助商業(yè)決策的制定。商業(yè)智能技術(shù)提供使企業(yè)迅速分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和方法，包括收集、管理和分析數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息，然后分發(fā)到企業(yè)各處。加特納集團曾大膽預(yù)測說，到21世紀(jì)，信息民主化將在一些具有前瞻性思維的企業(yè)中出現(xiàn)。這些企業(yè)將借助商業(yè)智能系統(tǒng)使得各級各類的與企業(yè)業(yè)務(wù)有關(guān)的所有人員都能夠有效地運用信息。商業(yè)智能所涉及的技術(shù)與應(yīng)用，起初被稱為EIS即領(lǐng)導(dǎo)信息系統(tǒng)，在演進化成商業(yè)智能之前也被稱為DSS即決策支持系統(tǒng)，因此，從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能或數(shù)據(jù)倉庫也并不是什么新技術(shù)，它只是把企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策的工具。這里所談的數(shù)據(jù)包括來自企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應(yīng)商等來自企業(yè)所處行業(yè)和競爭對手的數(shù)據(jù)以及來自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)。而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策，既可以是操作層的，也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，需要利用數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理(OLAP)工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。商業(yè)智能的核心內(nèi)容是從企業(yè)不同的業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)的許多數(shù)據(jù)中，提取出有用的數(shù)據(jù)信息，并對這些信息進行清理從而保證數(shù)據(jù)的正確性；然后經(jīng)過ETL(Extraction、Transformation、Load)把數(shù)據(jù)整合到企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫里，從中得到企業(yè)信息的全局視圖；在此基礎(chǔ)上利用合適工具對數(shù)據(jù)倉庫里的數(shù)據(jù)進行分析和處理，形成新的信息，或者把信息進一步提煉成輔助決策的知識，最后再把知識遞交給管理者，從而為管理者制定決策提供支持。

3 商業(yè)智能的意義

    人們是通過對數(shù)據(jù)(事物)間的聯(lián)系，分析信息背后所隱藏的規(guī)律或事實的，并在對事實了解的基礎(chǔ)上才能做出更好的應(yīng)對決策。在過去的業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)下，業(yè)務(wù)人員要獲取計算機系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，往往足只能通過計算機專業(yè)人員給他們編制的報表程序來實現(xiàn)。報表作為一種數(shù)據(jù)表現(xiàn)方式，只是描述了整個事實的一個側(cè)面，如果決策人員需要從數(shù)據(jù)中了解事實全貌而為決策做準(zhǔn)備的時候，必須首先在頭腦內(nèi)對各種繁多報表里數(shù)據(jù)做整理，可是這種工作會隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增加而繁重，就會出現(xiàn)用惑和“瓶頸”，顯得力不從心。商業(yè)智能的數(shù)據(jù)整合工作能使決策人員從繁重的數(shù)據(jù)整合工作中解放出來，高效地從各個側(cè)面搞懂?dāng)?shù)據(jù)，從而騰出時間和精力去深入研究問題的本質(zhì)，這樣既能提高決策效率，也能使決策人員更深入地洞察市場。從對傳統(tǒng)決策過程例子的分析，以及在商業(yè)智能環(huán)境下決策模式的比較，就可以說明問題了。運用商業(yè)智能，可以保證決策者在做決策時及時對信息訪問的需要。這樣，只要不是在短時間內(nèi)要求極高的信息(數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)更新周期內(nèi)產(chǎn)生的)，決策者獲得的這些信息就再也不需要依賴于傳統(tǒng)信息交換流程中的紙質(zhì)報表和手工數(shù)據(jù)匯總的、這些落后耗時費力的信息傳遞方式了，他們能在很短時間內(nèi)通過企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫找到他們所需要的所有信息。他通過非常簡單的方式訪問企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫，就能夠可以訪問到他在決策過程中需要的所有信息，并且這些信息的訪問界面是根據(jù)企業(yè)決策者的需要訂做的。

4 數(shù)據(jù)倉庫、商業(yè)智能的體系結(jié)構(gòu)

    數(shù)據(jù)倉庫與商業(yè)智能的體系結(jié)構(gòu)，整個體系一般被劃分為4大的層面，7個環(huán)節(jié)。從數(shù)據(jù)源經(jīng)過ETL過程加載到中央數(shù)據(jù)倉庫，再從數(shù)據(jù)倉庫經(jīng)過分類存放到DM數(shù)據(jù)集市，或者將數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)中心中的數(shù)據(jù)進一步存放到MDD多維數(shù)據(jù)庫中，這些都是屬于數(shù)據(jù)組織的問題，從中間層到終端或從多維數(shù)據(jù)庫到終端可將其劃歸屬為前端應(yīng)用實現(xiàn)問題。1)數(shù)據(jù)源。2)數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和裝載。3)數(shù)據(jù)倉庫。4)數(shù)據(jù)集市。5)前端應(yīng)用。數(shù)據(jù)倉庫的前端應(yīng)用是建立數(shù)據(jù)倉庫的目的，沒有前端應(yīng)用，數(shù)據(jù)倉庫就失去了意義。另一方面，由于最終用戶的要求多種多樣，不可能用同一個界面滿足所有用戶的信息查詢要求，必須根據(jù)用戶的不同特點提供不同的界面。用戶對數(shù)據(jù)倉庫的訪問方式包括：報表、連機分析處理(OLAP)、數(shù)據(jù)挖掘(DM，Data Mining)即席查詢等，以及領(lǐng)導(dǎo)信息系統(tǒng)(EIS)等。6)數(shù)據(jù)挖掘。7)信息門戶。

5 結(jié)語

    信息化的高級階段應(yīng)該是準(zhǔn)確快速處理、查詢、分析數(shù)據(jù)的商業(yè)智能。當(dāng)前美國幾乎所有國家級政府部門、科研機構(gòu)都上了數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，而中國很多部門的普通業(yè)務(wù)系統(tǒng)還不夠完善，所以建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能信息系統(tǒng)是我們信息化未來發(fā)展的方向。

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本文標(biāo)題：從數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)看商業(yè)智能BI的體系

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