第1章商務智能基本概念信息技術的不斷推廣應用，將企業帶入了一個信息爆炸的時代。每日、每時、每刻都有潮水般的信息出現在管理者的面前，等待管理者去處理、去使用。與此同時，企業的管理者在管理中面對來自不同部門的、相互矛盾的信息無法對所要解決的決策問題提出正確的解決方案。為此，需要一種新的信息處理技術能夠使決策者們獲取及時準確的信息，以理解商務活動并做出智能化的、更有效的決策，即能從海量的數據中提取有用的信息并轉化為商務知識，從而告別“拍腦袋”決策方式。通過本章學習，可以了解：商務智能的發展及體系結構；數據倉庫的總體結構框架；數據倉庫的功能結構；數據倉庫的環境支持結構；數據挖掘的基本原理；數據挖掘的應用范圍和應用過程。1.1商商務務智能的的基本概概念1.1..1商商務智智能的定定義1989年美國國加特納納公司的的分析師師HowardDresner首首次提出出“商務務智能””美國IBM公司司的定義義Microsoft認認為商務務智能IDC國國際數據據公司BusinessObjects公司認認為商務務智能Teradata公司司認為商商務智能能的目的的美國MicroStrategy公司的的定義1.1商商務務智能的的基本概概念商務智能能是數據據倉庫、、聯機分分析處理理和數據據挖掘等等相關技技術走向向商業應應用后形形成的一一種應用用技術。。該技術術收集、、匯總了了與商務務活動有有關的各各種數據據，將其其集成到到數據倉倉庫中。。采用聯聯機分析析技術對對商務活活動進行行實時的的監控、、分析，，便于及及時采取取有效的的商務決決策，提提升商務務活動的的績效。。應用數數據挖掘掘技術對對描述商商務活動動的數據據進行挖挖掘，以以獲取有有效的商商務信息息，從中中提取商商務知識識，為企企業商業業發展尋尋找新的的機遇。。1.1商商務務智能的的基本概概念1.1..2商商務智智能的發發展與應應用1．商務務智能的的發展從20世世紀60年代計計算機用用于管理理信息處處理開始始，經過過40多多年的發發展，信信息處理理技術的的發展經經歷了電電子數據據處理系系統（EDPS，ElectronicDataProcessingSystem）、、管理信信息系統統(MIS，ManagementInformationSystem)和和決策支支持系統統(DSS,DecisionSupportingSystem))等階段段。1.1商商務務智能的的基本概概念2．商務務智能的的作用作用主要要體現在在理解、、改善、、衡量和和創造四四個方面面。3．商務務智能的的作用域域戰略管理理、營銷銷管理、、市場管管理、客客戶關系系管理和和風險管管理等。。1.1商商務務智能的的基本概概念1.1..3商商務智智能的體體系結構構商務智能能體系架架構主要要有比爾爾?恩門門的信息息工廠，，扎克曼曼的企業業體系結結構，美美國數據據倉庫研研究院的的商務智智能體系系結構以以及加特特納公司司的商務務智能體體系結構構等。這這些體系系結構中中均包含含了商務務分析、、OLAP、數數據挖掘掘和數據據倉庫四四大部分分（圖1.1））。1.1商商務務智能的的基本概概念圖1.1商務智能體系結構商務分析：績效管理、客戶管理、供應鏈管理OLAP、數據挖掘數據倉庫1.2數數據據倉庫的的發展與與展望1.2..1從從傳統統數據庫庫到數據據倉庫1.決策策處理的的系統響響應問題題2.決策策數據需需求的問問題3.決策策數據操操作的問問題4.數據據倉庫與與傳統數數據庫的的對比1.2數數據據倉庫的的發展與與展望表1-1數據倉庫庫與數據據庫對比比表對比內容數據庫數據倉庫數據內容當前值歷史的、存檔的、歸納的、計算的數據數據目標面向業務操作程序、重復處理面向主題域、管理決策分析應用數據特性動態變化、按字段更新靜態、不能直接更新、只定時添加數據結構高度結構化、復雜、適合操作計算簡單、適合分析使用頻率高中到低數據訪問量每個事務只訪問少量記錄有的事務可能要訪問大量記錄對響應時間的要求以秒為單位計量以秒、分鐘、甚至小時為計量單位1.2數數據據倉庫的的發展與與展望1.2..2數數據倉倉庫的定定義與基基本特性性WilliamH..Inmon在在1993年所所寫的論論著《BuildingtheDataWarehouse》》則首先先系統性性地闡述述了關于于數據倉倉庫的思思想、理理論，為為數據倉倉庫的發發展奠定定了歷史史基石。。在文中中，將數數據倉庫庫定義為為：“一個面面向主題題的、集集成的、、隨時間間變化的的、非易易失性數數據的集集合，用用于支持持管理層層的決策策過程””。1.2數數據據倉庫的的發展與與展望1.面向向主題性性面向主題題性表示示了數據據倉庫中中數據組組織的基基本原則則，數據據倉庫中中的所有有數據都都是圍繞繞著某一一主題組組織的。。確定主題題以后，，需要確確定主題題應該包包含的數數據。不同的主主題之間間可能會會出現相相互重疊疊的信息息。主題在數數據倉庫庫中可以以用多維維數據庫庫方式進進行存儲儲。主題的劃劃分中，，必須保保證每一一個主題題的獨立立性。1.2數數據據倉庫的的發展與與展望2.數據據集成性性根據決策策分析的的要求，，將分散散于各處處的源數數據進行行抽取、、篩選、、清理、、綜合等等工作，，最終集集成到數數據倉庫庫中。3.數據據的時變變性數據應該該隨著時時間的推推移而發發生變化化。不斷斷地生成成主題的的新快照照4.數據據的非易易失性數據不進進行更新新處理1.2數數據據倉庫的的發展與與展望5.數據據的集合合性按照主題題，以多多維數據據庫方式式進行存存儲的多多維模式式、以關關系數據據庫方式式進行存存儲的關關系模式式或以兩兩者相結結合的方方式進行行存儲的的混合模模式6.支持持決策作作用

1.2數數據據倉庫的的發展與與展望1.2..3數數據倉倉庫的發發展1.基于于關系對對象數據據庫的數數據倉庫庫2.網絡絡的影響響3.操作作型動態態數據倉倉庫4.Web應用用中的多多智體技技術

1.3數數據據倉庫的的體系結結構1.3..1數數據倉倉庫的概概念結構構數據源、、數據準準備區、、數據倉倉庫數據據庫、數數據集市市/知識識挖掘庫庫以及各各種管理理工具和和應用工工具（圖圖1.2）。1.3數數據據倉庫的的體系結結構數據源業務系統外部數據源數據準備區數據倉庫數據庫應用工具管理工具數據集市/知識挖掘庫應用工具數據集市/知識挖掘庫圖1.2數據倉庫的概念結構1.3數數據據倉庫的的體系結結構1.3..2虛虛擬數數據倉庫庫結構不需要從從業務系系統中抽抽取數據據到新的的數據存存儲位置置——數數據倉庫庫中用戶數據倉庫查詢管理服務器業務系統數據庫1.3數數據據倉庫的的體系結結構1.3..3數數據集集市結構構

用戶

數據倉庫查詢管理服務器業務系統數據庫主題1主題21.3數數據據倉庫的的體系結結構1.3..4單單一數數據倉庫庫結構用戶

數據倉庫查詢管理服務器業務系統數據庫數據倉庫數據集市1數據集市21.3數數據據倉庫的的體系結結構1.3..5分分布式式數據倉倉庫結構構

站點A站點B

站點C站點D局部數據倉庫全局數據倉庫局部數據倉庫局部數據倉庫局部數據倉庫總部1.4數數據據倉庫的的參照結結構數據倉庫庫的基本本功能包包含：數數據抽取取，數據據篩選、、清理，，清理后后的數據據加載，，設立數數據集市市，完成成數據倉倉庫的查查詢、決決策分析析和知識識的挖掘掘等操作作。數據倉庫庫的管理理層分成成數據管管理與元元數據管管理兩部部分，主主要負責責對數據據倉庫中中的數據據抽取、、清理、、加載、、更新等等操作進進行管理理。數據倉庫庫環境支支持層包包含數據據傳輸和和數據倉倉庫基礎礎兩部分分。數據倉庫基本功能層數據倉庫管理層數據倉庫環境支持層1.4數數據據倉庫的的參照結結構1.4..1數數據倉倉庫基本本功能層層1.數據據倉庫的的數據源源業務數據據、歷史史數據、、辦公數數據、Web數數據、外外部數據據以及數數據源元元數據數據源數據準備區數據倉庫結構數據集市/知識挖掘庫存取與使用1.4數數據據倉庫的的參照結結構2.數據據準備區區功能結結構數據準備區標準化元數據抽取與創建過濾與匹配凈化標明時間戳的數據源確認數據質量1.4數數據據倉庫的的參照結結構3.數據據倉庫功功能結構構數據重整數據倉庫創建元數據管理集成與分解建模元數據瀏覽與導航概括與聚集概括預算與推導聚集元數據創建翻譯與格式化調整與確認轉換與映像建立結構化查詢創建詞匯表1.4數數據據倉庫的的參照結結構4.數據據集市//知識挖挖掘庫結結構求精與重整數據集市/知識挖掘庫創建元數據管理過濾與匹配建立模型元數據瀏覽與導航集成與分割概括概括與聚集聚集元數據的抽取與創建預測與推導調整與確認標明時間維的數據源建立結構化查詢創建詞匯表1.4數數據據倉庫的的參照結結構5.數據據倉庫的的數據存存取與使使用結構構數據倉庫存取與檢索數據倉庫分析與報告元數據管理數據倉庫直接存取報表工具元數據管理與報表數據集市存取分析工具數據集市重整分析建模工具元數據抽取與創建轉換為多維結構數據挖掘工具創建局部存儲圖形工具1.4數數據據倉庫的的參照結結構1.4..2數數據倉倉庫的管管理層1.數據據倉庫的的數據管管理層數據抽取與新數據需求與查詢管理數據加載、存儲、刷新和更新系統安全性與用戶授權管理系統數據歸檔、恢復及凈化系統1.4數數據據倉庫的的參照結結構2.數據據倉庫的的元數據據管理層層數據倉庫、數據集市和詞匯表管理元數據抽取、創建、存儲和更新管理預定義的查詢、報表和索引管理刷新與復制管理登錄、歸檔、恢復與凈化管理1.4數數據據倉庫的的參照結結構1.4..3數數據倉倉庫的環環境支持持層1)數數據倉庫庫的數據據傳輸層層數據傳輸和傳輸網絡客戶/服務器代理和中間件復制系統安全和保障系統1.4數數據據倉庫的的參照結結構2)數據據倉庫的的基礎層層系統管理工作流程管理存儲系統處理系統1.5數數據據挖掘技技術概述述1.5..1數數據挖挖掘的發發展發展原因因主要有有：超大大規模數數據庫的的出現、、先進的的計算機機技術、、經營管管理的實實際需要要和數據據的精深深計算能能力1.5數數據據挖掘技技術概述述1.5..2數數據挖挖掘的定定義1.數據據挖掘的的技術定定義數據挖掘掘是從大大量的、、不完全全的、有有噪聲的的、模糊糊的、隨隨機的實實際數據據中，提提取隱含含在其中中的、人人們所不不知道的的、但又又是潛在在有用的的信息和和知識的的過程。。2.數據據挖掘的的商業定定義一種嶄新新的商業業信息處處理技術術，其主主要特點點是對商商業數據據庫中的的大量業業務數據據進行抽抽取、轉轉化、分分析和模模式化處處理，從從中提取取輔助商商業決策策的關鍵鍵知識1.5數數據據挖掘技技術概述述傳統數據分析工具(DSS/EIS)數據挖掘工具工具特點回顧型的、驗證型的預測型的、發現型的分析重點已經發生了什么預測未來的情況、解釋發生的原因分析目的從最近的銷售文件中列出最大客戶鎖定未來的可能客戶，以減少未來的銷售成本數據集大小數據維、維中屬性數、維中數據均是少量的數據維、維中屬性數、維中數據均是龐大的啟動方式企業管理人員、系統分析員、管理顧問啟動與控制數據與系統啟動，少量的人員指導技術狀況成熟統計分析工具已成熟，其他工具正在發展中1.6數數據據挖掘技技術與工工具1.6..1常常用數數據挖掘掘技術1.傳統統分析類類線性分析析和非線線性分析析、回歸歸分析、、邏輯回回歸分析析、單變變量分析析、多變變量分析析、時間間序列分分析、最最近鄰算算法和聚聚類分析析等技術術。2.知識識發現類類人工神經經網絡、、決策樹樹、遺傳傳算法、、粗糙集集、規則則發現、、關聯順順序等。。3.數據據挖掘技技術的發發展文本數據據挖掘、、Web數據挖挖掘、可可視化系系統、空空間數據據挖掘和和分布式式數據挖挖掘技術術等。1.6數數據據挖掘技技術與工工具1.6..2常常用數數據挖掘掘工具1.按使使用方式式分類的的數據挖挖掘工具具決策方案案生成工工具、商商業分析析工具和和研究分分析工具具三大類類。2.按數數據挖掘掘技術分分類的數數據挖掘掘工具基于神經經網絡的的工具、、基于規規則和決決策樹的的工具、、基于模模糊邏輯輯的工具具和綜合合性數據據挖掘工工具等。。3.按應應用范圍圍分類的的數據挖挖掘工具具專用型數數據挖掘掘工具和和通用型型數據挖挖掘工具具。1.6數數據據挖掘技技術與工工具1.6..3數數據挖挖掘工具具的評價價標準1.模式式種類的的數量2.解決決復雜問問題的能能力3.操作作性能4.數據據獲取能能力5.挖掘掘結果的的輸出6.噪聲聲數據的的處理及及挖掘工工具的