從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到商業(yè)智能

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商業(yè)智能(Busines lnteligence)簡(jiǎn)稱BI通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策的工具。

伴隨數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的提高和數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展以及各行業(yè)業(yè)務(wù)自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)，商業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)生了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，要從這海量數(shù)據(jù)中提取出真正有價(jià)值的信息，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，以支持商業(yè)決策，需要用到能提取、存儲(chǔ)有用信息，支持決策的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DW)、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)工具和數(shù)據(jù)挖掘(DM)等技術(shù)。因此，從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術(shù)，它是DW、OLAP和DM等技術(shù)的綜合運(yùn)用。

商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來自不同的企業(yè)運(yùn)作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過抽取(Extraction)、轉(zhuǎn)換和裝載，即ETL過程，合并到一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個(gè)全局視圖，在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP工具等對(duì)其進(jìn)行分析和處理.這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識(shí)，最后將知識(shí)呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過程提供支持(圖1)。目前，商業(yè)智能產(chǎn)品及解決方案大致可分為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)抽取產(chǎn)品、OLAP產(chǎn)品、展示產(chǎn)品、和集成以上幾種產(chǎn)品的針對(duì)某個(gè)應(yīng)用的整體解決方案等。

1 商業(yè)智能與企業(yè)信息化系統(tǒng)的關(guān)系

商業(yè)智能作為一種企業(yè)信息集成解決方案，為企業(yè)不同的應(yīng)用系統(tǒng)，如企業(yè)資源規(guī)劃(BRP)、客戶關(guān)系管理(CRM)、供應(yīng)鏈管理(SCM)以及外部環(huán)境掃描等系統(tǒng)之間架起了互通的橋梁。同時(shí)，這些信息化系統(tǒng)也為商業(yè)智能提供了數(shù)據(jù)源，離開了它們，商業(yè)智能就會(huì)成為無源之水，無本之木。但商業(yè)智能的價(jià)值又在這些系統(tǒng)之上，因?yàn)樗梢园l(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后隱藏的商機(jī)或威脅，獲得洞察力，了解企業(yè)和市場(chǎng)的現(xiàn)狀，把握趨勢(shì)，識(shí)別異常情況，理解企業(yè)業(yè)務(wù)的推動(dòng)力量.認(rèn)清正在對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響的行為及影響程度如何等。

2 商業(yè)智能的實(shí)施

用戶不僅要選擇合適的商業(yè)智能軟件工具，還必須按照正確的實(shí)施方法才能保證商業(yè)智能項(xiàng)目得以成功，項(xiàng)目的實(shí)施步驟可分為:

2.1需求分析

在其他活動(dòng)開展之前必須明確的定義企業(yè)對(duì)商業(yè)智能的期望和需求，包括需要分析的主題，各主題可能查看的維度，即需要發(fā)現(xiàn)企業(yè)哪些方面的規(guī)律。

2.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模

通過對(duì)企業(yè)需求的分析，建立企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯模型和物理模型，并規(guī)劃系統(tǒng)的應(yīng)用架構(gòu)，將企業(yè)各類數(shù)據(jù)按照分析主題進(jìn)行組織和歸類。

2.3 數(shù)據(jù)抽取

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建立后必須將數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽取到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，首先將來自運(yùn)營(yíng)、財(cái)務(wù)、CRM等不同數(shù)據(jù)源的不同類型數(shù)據(jù)采用數(shù)據(jù)整合平臺(tái)進(jìn)行抽取、凈化、轉(zhuǎn)換和裝裝載，形成可以被系統(tǒng)識(shí)別的統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，導(dǎo)人數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存放。

2.4 建立分析報(bào)表

商業(yè)智能分析報(bào)表是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)信息的展現(xiàn)，根據(jù)客戶戶的不同需求，利用多種展現(xiàn)工具，可以將存放在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行展現(xiàn)和挖掘，生成報(bào)表，或者生成展現(xiàn)圖表，進(jìn)行分類和聚類，進(jìn)行多維度檢索等。無論是企業(yè)的高層管理者，還是普通的業(yè)務(wù)人員，都可以根據(jù)展現(xiàn)出來的數(shù)據(jù)或者挖掘出來的關(guān)聯(lián)信息，輔助自己做出下一步的生產(chǎn)營(yíng)銷決策。

2.5 數(shù)據(jù)測(cè)試與系統(tǒng)改進(jìn)

要使系統(tǒng)成功交付使用，最終用戶的培訓(xùn)與軟件測(cè)試是關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，可以找出系統(tǒng)的不足，以更好地適應(yīng)實(shí)際應(yīng)用。在用戶使用一段時(shí)間后可能會(huì)提出更多的，更具體的要求，這時(shí)需要再按照上述步驟對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行重構(gòu)或完善。

在BI實(shí)施的各步驟中，DW是基礎(chǔ)，OLAP技術(shù)用于數(shù)據(jù)報(bào)表的生成，而DM技術(shù)用于產(chǎn)生支持決策的信息，從此也體現(xiàn)出Bl是上述多種技術(shù)的綜合應(yīng)用與體現(xiàn)。圖1充分說明了這一點(diǎn)。