BI——商业智能解决方案

商业智能解决方案

    为了提高企业工作效率和服务质量，建立灵活的营销机制，适应新业务的开展和激烈的市场竞争，商业智能(Business Intelligence,以下简称BI)开始进入很多行业领域。所谓BI，就是专门针对企业数据的获取、管理、分析、展现，面向多种用途的数据支撑系统，对企业的绩效有显著的提高作用。系统的关键是从运营支撑、网管、客户关系管理、财务管理等许多不同的运作系统中提取出有用的数据，进行清理以保证数据的正确性，然后经过抽取、转换和装载，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工具、数据挖掘工具、OLAP工具等进行分析和处理，最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。目前企业应用的商业智能中包含的应用主要有KPI(企业关键业绩)指标、主题分析、数据挖掘、即时查询及报表等。涉及到的业务主题包括客户情况分析、企业收入分析、财务账务分析、营销情况分析、销售管理分析、投资与收益分析、资源配置分析、市场竞争分析和网络负荷与性能分析。　　应 用 领 域
　　通用
　　方 案 内 容
　　ETL处理
　　BI的关键是从海量数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证正确，然后经过抽取、转换和装载，合并到数据仓库，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工具进行分析和处理，这时信息就转化为辅助决策的知识而最终呈现给管理者，为决策过程提供支持。
　　◆ 数据的抽取
　　数据的抽取是数据进入仓库的入口。由于数据仓库是一个独立的数据环境，它需要通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入数据仓库。数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、转换、调度和监控等几个方面的处理。在数据抽取方面，未来的技术发展将集中在系统功能集成化方面，以适应数据仓库本身或数据源的变化，使系统更便于管理和维护。
　　◆ 数据的存储和管理
　　数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库的特性，也决定了其对外部数据的表现形式。数据仓库管理所涉及的数据量比传统事务处理大得多，且随时间的推移而快速累积。在数据仓库的数据存储和管理中需要解决的是如何管理大量的数据、如何并行处理大量的数据、如何优化查询等。目前，许多数据库厂家提供的技术解决方案是扩展关系型数据库的功能，将普通关系数据库改造成适合担当数据仓库的服务器。
　　◆数据的展现
　　在数据展现方面主要的方式有：
　　1.查询：实现预定义查询、动态查询、OLAP查询与决策支持智能查询;
　　2.报表：产生关系数据表格、复杂表格、OLAP表格、报告以及各种综合报表;
　　3.可视化：用易于理解的点线图、直方图、饼图、网状图、交互式可视化、动态模拟、计算机动画技术表现复杂数据及其相互关系;
　　4.统计：进行平均值、最大值、最小值、期望、方差、汇总、排序等各种统计分析;
　　5.挖掘：利用数据挖掘等方法，从数据中得到关于数据关系和模式的知识。
　　技 术 路 线
　　商业智能实施步骤如下：
　　(1) 需求分析: 需求分析是商业智能实施的第一步, 在其他活动开展之前必须明确的定义企业对商业智能的期望和需求, 包括需要分析的主题, 各主题可能查看的角度(维度); 需要发现企业那些方面的规律. 用户的需求必须明确.
　　(2) 数据仓库建模:通过对企业需求的分析, 建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型,并规划好系统的应用架构,将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类.
　　(3) 数据抽取: 数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中, 在抽取的过程中还必须将数据进行转换, 清洗, 以适应分析的需要.
　　(4) 建立商业智能分析报表: 商业智能分析报表需要专业人员按照用户制订的格式进行开发, 用户也可自行开发(开发方式简单,快捷) .
　　(5) 用户培训和数据模拟测试: 对于开发—使用分离型的商业智能系统, 最终用户的使用是相当简单的, 只需要点击操作就可针对特定的商业问题进行分析.
　　(6) 系统改进和完善: 任何系统的实施都必须是不断完善的. 商业智能系统更是如此, 在用户使用一段时间后可能会提出更多的,更具体的要求, 这时需要再按照上述步骤对系统进行重构或完善
　　其 他
　　应用BI解决方案，企业可以更方便地获取准确数据，对业务过程中的海量信息进行整合，察看驱动业务发展的因素，进而形成一个单独、统一的业务视图，在此基础上深入解析企业运营中出现的问题，采取更有针对性的对策。比如，在销售状况不均衡时，通过对销售产品、类型、渠道、销售方式等各个方面的市场分析，可以找出销售的薄弱环节;对客户关注点、促销活动进行有效性分析，可以减少不必要的市场费用，等等。
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[ 本帖最后由 奥威软件 于 2010-8-28 10:26 编辑 ]

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