机械网--解读商业智能

什么是BI（商业智能）随着信息化的发展，商业智能(商务智能)( Busissness Inteligence )越来越多地成为关注的焦点。但是，对商业智能的理解5花8门。本文试图系统地整理商业智能(商务智能)的概念，解读”什么是商业智能(商务智能)”的问题。商业智能的定义(引自WIKI)商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为1类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据发掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其利用。目前民房强拆怎么办，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，和来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的，也能够是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据发掘等技术2011年的违建可以强拆吗。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、 OLAP、数据发掘、数据展现等技术的综合利用。把商业智能看成是1种解决方案应当比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清算，以保证数据的正确性，然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)，即ETL进程，合并到1个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的1个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据发掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时候候信息变成辅助决策的知识)，最后将知识显现给管理者，为管理者的决策进程提供支持。其他1些定义:IT部门手中掌握了海量的数据，同时具有多种工具来移动、分析和发送这些数据，将正确的信息提供给需要的专业人士商务智能 是企业利用现代信息技术搜集、管理和分析结构化和非结构化的 商务 数据和信息，创造和累计 商务 知识和见解，改进 商务 决策水平，采取有效的 商务 行动，完善各种 商务 流程，提升各方面 商务 绩效，增强综合竞争力的 智慧 和 能力 。在这些定义中，抛开1些虚的词汇和没有实际意义的定性，我们总结其关键的共性，应当说最关键的：- 商业智能是(主要)基于已有数据进行的- 商业智能主要的作用是辅助企业的业务管理与决策，改进企业运作- 商业智能主要内涵是对数据进行分析，提供给需要的人- 商业智能是多种技术的综合体。商业智能的组成知道了什么是商业智能(商务智能)，我们来看1下商业智能/商务智能包括什么，搭建1个商业智能系统需要哪些工具/技术。1般地讲商业智能包括以下的部分(不同的体系，划分的方法可能有些差别，但本质相同)。*ETL：即数据的抽取/转换/加载。也就是将原来不同情势、散布在不同地方的数据，转换到1个整理好、统1的寄存数据的地方(数据仓库)。ETL可以通过专门的工具来实现，也能够通过任何编程或类似的技术来实现。*数据仓库：1个标准的定义是：数据仓库是1个面向主题、集成、时变、非易失的数据集合，是支持管理部门的决策进程。简单地说，数据仓库就是储存数据的地方。它既多是原始的业务数据库，也多是另外生成的。既多是标准的关系型数据库，也多是包括了1些特定面向分析特性的专门产品。*查询：找出所需要的数据。由于需求的多样性和复杂程度的差异，查询多是最简单的从1张表中找出”所有姓张的人”，到基于非常复杂的条件、对关系非常复杂的数据进行查找和生成复杂的结果。*报表分析：以预先定义好的或随时定义的情势查看结果和分析数据。将人工或自动查询出来的数据，以所需要的情势(包括进行各种计算、比较，生成各种展现格式，生成各种图表等)展现给用户，乃至让用户可以进1步逐层深入钻取这些数据，乃至灵活地依照各种需求进行新的分析并查看其结果。在这个领域，报表已由原来狭义的做好固定报表发展为灵活地按业务要求随时制作各种报表、进行各种分析和数据研究处理。*OLAP分析：多维数据分析，从多个不同的角度立体地同时对数据进行分析。理解OLAP分析，最简单的例子是Excel中的数据透视表。需要指出的是，OLAP有广义与狭义之分，广义的OLAP是相对OLTP而言，可以说包括了查询、报表分析、OLAP分析和数据发掘，但真正大家所讲的实际是狭义的OLAP，即多维数据分析。OLAP分析1般讲应当是通过建模和建立立方体(CUBE)来实现，但现在也有1些简单的OLAP工具可以不建模即进行小数据量、低复杂度的分析(EXCEL的数据透视表即是1例)。* 数据发掘：1种在大型数据库中寻觅你感兴趣或是有价值信息的进程。相比于上面几个部分，数据发掘是最不肯定的。如果理解它与查询的辨别，恍如是数据如果容易查出来，就是查询。如果费很大劲才能找出来，就是发掘。上面这若干部分，其实不是每部分都必不可少，而是要根据利用的实际情况，具体问题具体分析。1般地讲，数据仓库(这里是广义的，其中相当1部分情况就是指标准的关系型数据库)和查询、报表分析是必不可少的，而其他1些功能则视利用的需要可能有不同程度的利用。除上面所讲的这些实质性、技术性的组成部分外，与商业智能相干的还有很多利用层面的概念，如EPM(企业绩效管理)、DashBoard(仪表盘)、预警、决策支持等等。这些概念在利用上有很大意义，也有1些相干的辅助技术，但本质上还是基于上述的几个组成部分。(end)资讯分类行业动态帮助文档展会专题报道5金人物商家文章