從系統(tǒng)的角度來看,商業(yè)智能的過程起始于不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)收集,提取有用的數(shù)據(jù)進行加工、處理以保證數(shù)據(jù)的正確性,加工后的數(shù)據(jù)經(jīng)過轉(zhuǎn)換、重構(gòu)存入數(shù)據(jù)倉庫成為實體信息,對這些實體信息進行查詢、挖掘、分析和評估等操作,使其成為輔助決策的知識并呈現(xiàn)在最終用戶面前,轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩魶Q策?梢钥闯觯髽I(yè)信息化是商業(yè)智能應(yīng)用的基礎(chǔ),商業(yè)智能最大程度地利用了企業(yè)信息化中各應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù),將企業(yè)日常業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整理為信息,逐步升華為知識,從而為決策者提供最大力度的支持。
對于企業(yè)商業(yè)智能系統(tǒng)建立的層面,國內(nèi)領(lǐng)先的BI系統(tǒng)提供商博科軟件表示,構(gòu)建一個完整的商業(yè)智能系統(tǒng)涉及到以下四種核心技術(shù):
第一,數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、連續(xù)的數(shù)據(jù)集合,用以支持經(jīng)營管理中的決策制定過程,是商業(yè)智能的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉庫能夠從容量龐大的業(yè)務(wù)處理型數(shù)據(jù)庫中抽取數(shù)據(jù),處理、轉(zhuǎn)換為新的存儲格式。
第二,數(shù)據(jù)獲取。數(shù)據(jù)獲取負責將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中,成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。BI-Pilot的數(shù)據(jù)獲取的方式將采用ELT的方案來實現(xiàn),ELT僅抽取和裝載數(shù)據(jù),跳過了轉(zhuǎn)換過程。可以在短時間內(nèi)抽取和加載海量數(shù)據(jù),提高ELT數(shù)據(jù)量和縮短抽取/加載時間窗口。針對數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換將在數(shù)據(jù)倉庫中完成。
第三,聯(lián)機分析處理(OLAP)。Bi-Pilot分析服務(wù)器是用于聯(lián)機分析處理(OLAP)的中間服務(wù)器,提供了對數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)的快速訪問。通過在多維結(jié)構(gòu)中對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行提取、匯總、組織和存儲,可以對最終用戶查詢做出快速響應(yīng)。Bi-Pilot分析服務(wù)器可以構(gòu)造用于分析的數(shù)據(jù)多維數(shù)據(jù)集,同時還提供對多維數(shù)據(jù)集信息的快速客戶端訪問。Bi-Pilot分析服務(wù)器將數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)組織成包含預(yù)先計算聚合數(shù)據(jù)的多維數(shù)據(jù)集,以便為復(fù)雜的分析查詢提供快速的結(jié)果。
第四,數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘即數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn),是一個在數(shù)據(jù)中提取出有效的、新穎的、有潛在實用價值和易于理解知識模式的高級過程。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以企業(yè)擁有的大量數(shù)據(jù)為對象,通過抽取、轉(zhuǎn)換、裝載等數(shù)據(jù)處理方法,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)與趨勢,探尋出其中的業(yè)務(wù)規(guī)律和模式,在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中存儲多維數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)。以標準化XML格式的形式存儲數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù),提供數(shù)據(jù)抽取接口。
其中聯(lián)機分析處理側(cè)重于與用戶的交互、快速的響應(yīng)速度及提供數(shù)據(jù)的多維視圖,而數(shù)據(jù)挖掘則注重自動發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和有用信息。
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本文標題:BI商業(yè)智能系統(tǒng)涉及的四大核心技術(shù)
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