三層架構的商務(wù)智能系統設計

　　建立基于數據倉庫的商務(wù)智能系統對于急切需要信息化和商務(wù)智能的中小企業(yè)有普遍的適用性和實(shí)用性。 小編下面為大家整理關(guān)于三層架構的商務(wù)智能系統設計的文章，歡迎閱讀參考！

　　一、商務(wù)智能

　　商務(wù)智能(Business Intelligence)是對商業(yè)信息的收集、管理和分析過(guò)程，目的是使企業(yè)的各級決策者獲得知識或洞察力，幫助他們作出對企業(yè)更有利的決策。其工作原理主要是通過(guò)對數據進(jìn)行抽取、清洗、聚類(lèi)、挖掘等分析處理來(lái)產(chǎn)生可透析的各種展示數據。這些數據可直觀(guān)地顯示分析者所探詢(xún)的某種經(jīng)營(yíng)屬性或市場(chǎng)規律。企業(yè)可以通過(guò)充分挖掘現有的數據資源，捕獲和分析信息，幫助企業(yè)管理者作出更好的商業(yè)決策。這不僅可以從中發(fā)現市場(chǎng)規律、預測未來(lái)的發(fā)展趨勢、預測和監控風(fēng)險，而且還能輔助決策者發(fā)現新的利潤增長(cháng)點(diǎn)，優(yōu)化企業(yè)資源，從而幫助企業(yè)更加穩健地實(shí)現經(jīng)營(yíng)和管理的目標。

　　二、數據倉庫設計

　　1.數據倉庫概念

　　數據倉庫是一個(gè)面向主題的、集成的、穩定的、包含歷史數據的數據集合，用于支持管理決策的制定數 據庫是實(shí)現商業(yè)智能的數據基礎，是企業(yè)長(cháng)期事務(wù)數據的準確匯總。數據倉庫完成了數據的收集、集成、存儲、管理等工作，商務(wù)智能面對的是經(jīng)過(guò)加工的數據，使得商務(wù)智能能更專(zhuān)注于信息的提取和知識的發(fā)現.數據倉庫為商務(wù)智能擷取或載入大量原始信息，歸并各種數據源的數據，用于支持企業(yè)管理和商業(yè)決策。

　　數據倉庫是商務(wù)智能的靈魂，商務(wù)智能的很多工作都是以數據倉庫為基礎展開(kāi)的。利用數據倉庫，企業(yè)可以制定準確的市場(chǎng)策略與促銷(xiāo)活動(dòng);另一方面，商務(wù)智能也是提高數據倉庫項目投資回報率的一個(gè)途徑。商務(wù)智能充分利用數據倉庫的分析結果制定市場(chǎng)策略、產(chǎn)生市場(chǎng)機會(huì )，并通過(guò)銷(xiāo)售和服務(wù)等部門(mén)與客戶(hù)交流，從而提高企業(yè)的利潤。

　　2.三層架構

　　本文將數據倉庫系統的開(kāi)發(fā)縱向劃分為3個(gè)層次:數據層、設計層和應用層。

　　(1)數據層。數據層主要是按照商務(wù)需求，圍繞系統所管理事件的趨勢或模式來(lái)組織數據。它從現有操作系統開(kāi)始，通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)和運用數據倉庫系統中的元數據，進(jìn)而完成對元數據的采集、整理和加工處理，其存儲被設計成能夠支持查詢(xún)的關(guān)系數據庫結構。

　　(2)設計層。這一層里有三個(gè)步驟:1)以用戶(hù)需求為主，通過(guò)信息包圖來(lái)定義主題內容和主要性能測試指標之間的關(guān)系;2)運用數據模型的可視化表示，建立以最適合查詢(xún)?yōu)榛�礎的星形圖，以便于對系統用戶(hù)的要求做出快速反應;3)由數據與實(shí)體間的相互關(guān)系:設計完全屬性化的數據模型,使之能在最大的廣度和深度上說(shuō)明信息包。

　　(3)應用層。數據倉庫中的數據如何有效地提取，然后又能夠通過(guò)發(fā)行使用戶(hù)得以方便地訪(fǎng)問(wèn)，并獲取相關(guān)的信息，是數據倉庫系統解決的主要問(wèn)題。它實(shí)際上包括數據在數據倉庫系統與最終用戶(hù)工具之間的雙向傳遞過(guò)程。

　　以上數據倉庫系統開(kāi)發(fā)的3個(gè)層次是相互關(guān)聯(lián)的，從邏輯關(guān)系上看，數據層是基礎，設計層是結構紐帶，而應用層則是具體表現形式。

　　三、基于數據倉庫的商務(wù)智能系統設計

　　基于數據倉庫的商務(wù)智能系統設計如圖2所示，包括實(shí)體數據模型設計、ETL(抽取、轉換和裝載)設計、數據挖掘方法設計、終端程序設計(OLAP或EIS)等步驟。

　　實(shí)體數據模型設計就是數據抽取(Extraction)、轉換(Transformation)與裝載(Loading)的功能設計。

　　ETL作為數據倉庫的核心和靈魂,能夠按照統一的規則集成并提高數據的價(jià)值,是負責完成數據從數據源向目標數據倉庫轉化的過(guò)程,是實(shí)施數據倉庫的重要步驟。商務(wù)智能系統必須具備抽取各種類(lèi)型信息的能力,并且依照資料的特性與決策者的需求,能夠自動(dòng)、定時(shí)地到來(lái)源數據庫中抽取信息。數據轉換是將不一致的數據根據規則轉換為具有一致性的數據。裝載則在商務(wù)智能的轉換程序服務(wù)器上自動(dòng)進(jìn)行,裝載程序需要考慮自上一次資料抽取之后來(lái)源數據庫內發(fā)生改變的項目,并對裝載時(shí)產(chǎn)生的錯誤進(jìn)行處理。數據挖掘方法設計即根據系統數據的特點(diǎn)選擇適用的挖掘算法,如可采用貨籃分析、時(shí)間序列分析、聚類(lèi)分析、決策樹(shù)方法、遺傳算法等。

　　終端用戶(hù)應用系統設計用于確定以何種形式將聯(lián)機分析處理、數據挖掘分析的結果呈現給用戶(hù)。

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