商業(yè)智能系統(tǒng)所涉及到的四大核心技術

商業(yè)智能是一個包含信息管理基礎架構的平臺，通過分析應用為企業(yè)的商業(yè)策略和績效管理提供支持，并可以對人員和流程進行一定的管控。

從系統(tǒng)的角度來看，商業(yè)智能的過程起始于不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)收集，提取有用的數(shù)據(jù)進行加工、處理以保證數(shù)據(jù)的正確性，加工后的數(shù)據(jù)經過轉換、重構存入數(shù)據(jù)倉庫成為實體信息，對這些實體信息進行查詢、挖掘、分析和評估等操作，使其成為輔助決策的知識并呈現(xiàn)在最終用戶面前，轉變?yōu)橛脩魶Q策?？梢钥闯?，企業(yè)信息化是商業(yè)智能應用的基礎，商業(yè)智能最大程度地利用了企業(yè)信息化中各應用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，將企業(yè)日常業(yè)務數(shù)據(jù)整理為信息，逐步升華為知識，從而為決策者提供最大力度的支持。

對于企業(yè)商業(yè)智能系統(tǒng)建立的層面，國內領先的BI系統(tǒng)提供商博科軟件表示，構建一個完整的商業(yè)智能系統(tǒng)涉及到以下四種核心技術：

第一，數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、連續(xù)的數(shù)據(jù)集合，用以支持經營管理中的決策制定過程，是商業(yè)智能的基礎。數(shù)據(jù)倉庫能夠從容量龐大的業(yè)務處理型數(shù)據(jù)庫中抽取數(shù)據(jù)，處理、轉換為新的存儲格式;

第二，數(shù)據(jù)獲取。數(shù)據(jù)獲取負責將分布的、異構數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎。BI-Pilot的數(shù)據(jù)獲取的方式將采用ELT的方案來實現(xiàn)，ELT僅抽取和裝載數(shù)據(jù)，跳過了轉換過程。可以在短時間內抽取和加載海量數(shù)據(jù)，提高ELT數(shù)據(jù)量和縮短抽取/加載時間窗口。針對數(shù)據(jù)的清洗和轉換將在數(shù)據(jù)倉庫中完成。

第三，聯(lián)機分析處理(OLAP)。Bi-Pilot分析服務器是用于聯(lián)機分析處理 (OLAP)的中間服務器，提供了對數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)的快速訪問。通過在多維結構中對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行提取、匯總、組織和存儲，可以對最終用戶查詢做出快速響應。Bi-Pilot分析服務器可以構造用于分析的數(shù)據(jù)多維數(shù)據(jù)集，同時還提供對多維數(shù)據(jù)集信息的快速客戶端訪問。Bi-Pilot分析服務器將數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)組織成包含預先計算聚合數(shù)據(jù)的多維數(shù)據(jù)集，以便為復雜的分析查詢提供快速的結果。

第四，數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘即數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，是一個在數(shù)據(jù)中提取出有效的、新穎的、有潛在實用價值和易于理解知識模式的高級過程。數(shù)據(jù)挖掘技術以企業(yè)擁有的大量數(shù)據(jù)為對象，通過抽取、轉換、裝載等數(shù)據(jù)處理方法，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的關聯(lián)與趨勢，探尋出其中的業(yè)務規(guī)律和模式，在關系數(shù)據(jù)庫中存儲多維數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)。以標準化 XML 格式的形式存儲數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)抽取接口。

其中聯(lián)機分析處理側重于與用戶的交互、快速的響應速度及提供數(shù)據(jù)的多維視圖，而數(shù)據(jù)挖掘則注重自動發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和有用信息。

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