基于企业信息工厂地商务智能数据管理.pdf

基于企业信息工厂的商务智能数据管理更新改进,又为理论的有效性验证和完善创造了条件。数据处理活动与人类从事的其他生产劳作活动类似,借助商务智能这-N器可以提高效率,提升效用。同时,可视化技术的出现和不断完善,使商务智能以及商务智能数据管理的商业产业链形成了一个从“数据整合”、经“数据分析”、“数据挖掘”、到最后“数据展示”的完整“闭环”。商务智能数据管理产品层出不穷,并且各具特色,占据了各自目标市场的份额,现阶段的商务智能数据管理产品并非完美无缺,无论是现实的应用需求还是科研理论的需要,都对商务智能数据管理产品提出了迫切的改进需求。本研究试图从理论层面(数据生态系统和数据质量框架)和执行层面(数据治理政策和工作设计)来解决商务智能数据管理实践活动中的问题随着相关技术,特别是数据仓库技术、ETL技术、OLAP技术、数据挖掘技术、信息可视化技术的飞速发展,技术层面的优化改进基础己经具备,而基于信息工厂的商务智能数据管理可以很好的结合技术层面的成果并提出相应的理论层面的优化改进对策,真正实现为商务智能决策提供高效、可信数据服务的目的。现代企业所面临的商业竞争日趋激烈,数据作为企业重要资产之一的效用体现的越来越明显。高效可信的数据服务,为企业在激烈的竞争的赢得一席之地提供了有效的帮助。在企业中,建立基于企业信息工厂的商务智能数据管理机制, 实施理论层面(数据生态系统和数据管理框架)和执行层面(数据治理政策和数据管理工作流程)相结合的革新对策,对于案例中的某大型电子科技公司的数据管理活动起到了明显的改善作用,并且至少实现了预期的为管理层商务决策提供较之以往更为高效可信的数据服务的目标:为所有应用程序主动监控和清洗数据,保持数据清洁;使业务部门能够分担数据质量和数据治理的职责;借助可信的企业数据实现更好的业务成果。本研究通过总结现有主流的商用智能数据管理产品在市场定位及功能点方面的特性,分析现状得出不足;并对商务智能数据管理的发展趋势研究热点进行简单介缁,例如目前影响较大的人数据管理课题。关键词:企业信息工厂:商务智能:数据管理:数据整合;数据治理;数据质量; 数据政策: Abstract With the surge ofthe amount ofdata,people began toface the numerous problems of data management(DM).The problems highlight the importance of data management Business Intelligence(BI)is akind ofdatamanagement technology which tocleanthe usefuldatewhich extracted from theenterprise operation datamerged into a datawarehouse through extraction,transformation andload(the ETL process)to ensure the correctness forthedata analysis and processing with BItools,the resultpresented tothemanagers forsupport oftheir decision-making. However,the theory and tool alsothemissing datawhich ismade by limitofmanagers’sight will cause on theBIof Corporate Information Factory issues. A universal applicability ofBIDM will be putforward inthispaper including thedata ecosystem ofdecision—making(data feedback flow and data quality management framework), the data management policies ofdecision-making and the design ofdatamanagement workflow. With thecontinuous development of science and technology,busin