第8章 bi与erp.pptx

第8章BI与ERP商业智能系统需要两方面工作的支持:一是存储数据(通过数据仓库和相关系统),二是研究如何运用这些数据解决商务问题(例如通过数据挖掘)数据存储系统计算机数据存储技术已经取得了巨大的进步。数据容纳能力的提高,在许多方面都有用武之地。海量存储能力的主要用户之一就是ERP系统,由于ERP系统全面规划的性质,它们需要大量的存储数据。以数据仓库存储数据 数据仓库的定义是:已知的事实和相关数据组成的知识库,作为有效管理决策的基础,其中知识必须排列有序,从而方便查询。另一个更为完备的定义是:“面向主题的、综合的、因时而异的、非易失性的数据集合,用于支持管理者的决策过程。”非易失性的意思是:数据在初始格式化和清理之后,一直保持稳定,不再移动或删除。数据仓库的另一个特征是高效,能够迅速检索到特定的数据。ERP系统会产生大量的数据,而数据仓库往往用于支持ERP系统。联机分析处理与元数据知识库联机分析处理 (OLAP) ,他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响,OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。      当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。数据仓库系统通常按照细粒形式存储数据,其数据可供其他相关系统进行归纳或聚集操作,例如数据集市、联机分析处理(OLAP),以及其他形式的决策支持系统。数据仓库还包括一个元数据知识库,用以保存所存储数据的相关信息,从而保证数据完整性,加速检索过程。数据仓库还配有对数据进行抽取、转换、装载(extraction/transformation/loading,ETL)的工具,能为特定的应用程序提取数据。数据组织与分类在数据仓库中,数据被分类,并按照对公司有意义的主题组织起来,例如客户、员工,以及产品。这些数据是通过两条渠道收集而来的:一条是运营系统,除了ERP系统产生之外,数据还可以来自收银台的条形码读码器、电子商务信息、每日报表等等;另一条是外部数据来源,包括行业销售量、经济数据等等。来源不同的数据(发货、销售、账单)被整理成一种通用的格式。转换过程还包括:筛选数据,删除不必要的细节;清理数据,清除错误和重复数据;将不同来源的数据统一起来。这个转换过程,更像是数据仓库管理的一部分,而不属于数据挖掘流程,它提高了获取数据的效率。数据集市数据仓库是永久性的数据存储设施,而数据集市则可以以多种形式存在。下述是其中的三种形式:1,根据数据仓库信息的子集创建的数据集市,通常重点关注某些用户的需求。2,独立的数据集市,作为数据仓库的一种实施方式,比较迅速,相对便宜,但功能比较弱。3,独立的数据集市,作为将来全面实施数据仓库的原型。数据一旦存入数据仓库,没有特殊原因就不再改动。为了实施数据挖掘,要用到一种中间存储介质。有些时候,我们就使用数据集市来抽取特定项目的信息,用于数据挖掘分析。数据集市有许多优点。首先,它们可供数据挖掘者使用,进行信息转换,创建新的变量(如比率,或者用于特定程序的编码数据),而不必担心这些转换会损害数据仓库中的数据。其次,数据集市只抽取与特定数据挖掘分析相关的数据,这大大节约了计算机处理数据的时间,数据集市包括数据仓库内容的多个小型子集,而且有充分的空间,可以容纳转换产生的附属数据。数据集市关注的是所研究问题的相关数据。例如,公司A打算调查购买他们产品的客户特征,公司B希望研究客户对邮寄广告和网络广告的反应,公司C则想知道哪些客户按照地区进行采购,产品的利润率如何,广告对提高产品销售量是否有效……数据仓库中包含了与这些问题相关的大量有用信息。联机分析处理(OLAP)系统是多维的数据库。使用这种系统,分析员可以从多个维度中选择一个或几个维度的数据进行显示,维度包括时间、地理区域、产品、组织部门、客户以及其他因素。数据仓库的主要用途是高效地存储海量数据,而OLAP系统的出现是为了方便分析数据。使用OLAP系统提供的工具,公司可以在整个组织范围内及时地完成数据查询和报表生成工作。正是得益于访问OLAP包的功能,洛克西德·马丁战术航空系统公司(LockheedMartinTacticalAircraftSystems)才能为广大分析人员提供数据。OLAP系统提供了单一的信息来源,可以研究项目或商务管理的规律、寻找风险和技术的衡量方法、进行销