1主要内容第一章商业智能初探第二章商业智能的结构和内容第三章商业智能的典型应用第四章实施方案第五章商业智能的发展方向2第一章商业智能初探企业界认为商务智能是指一种能力：通过智能地使用企业的数据财产来制定更好的商务决策。即，企业决策人员以企业中的数据仓库(DataWarehouse)为本，经由各式各样的查询分析工具(Query/ReportTools)、联机分析处理(OLAP)工具或是数据挖掘(DataMining)工具加上决策规划人员的行业知识(IndustryKnowledge)，从数据仓库中获得有利的信息，进而帮助企业获利，提高生产力与竞争力。学术界的观点是：BI实际上是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合，其主要目标是将企业所掌握的信息转换成竞争优势，提高企业决策能力、决策效率、决策准确性3第一章商业智能初探BI系统的最大好处是可以得到最精确、最及时的信息，帮助企业赢得竞争优势。企业的决策者们可以利用商业智能系统分析顾客的消费趋势，培养忠实顾客；加强与供应商的联系，减少财政支出；挖掘新的商业机会，分析未来发展趋势，展开商业策略；调整产品结构、分销渠道、工作流程和服务方式等。4第二章商业智能的结构和内容商业智能系统的建设主要包括数据预处理、建立数据仓库、数据分析及数据展现四个主要阶段：数据预处理是整合企业原始数据的第一步，它包括数据的抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load）三个过程（即ETL过程）；建立数据仓库则是处理海量数据的基础；数据分析是体现系统智能的关键，一般采用联机分析处理和数据挖掘两大技术；数据展现则主要是保障系统分析结果的可视化5第二章商业智能的结构和内容一般认为数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术是商业智能的三大组成部分：6第二章商业智能的结构和内容第一节数据预处理（即ETL）通常，商业智能运作所依靠的信息系统是一个由传统系统、不兼容数据源、数据库与应用等共同构成的复杂数据集合利用ETL可以将各业务系统的数据，通过自动化FTP或手动控制传到UNIX或NT服务器上，进行抽取、清洗和转化处理，然后加载到数据仓库简单的讲，ETL就是抽取、转换和装载，同时提供数据质量的管理，并且贯穿整个商业智能解决方案的全过程，完成整个系统的数据处理与调度7数据转换是将源数据变为目标数据的关键环节，它包括数据格式转换、数据类型转换、数据汇总计算、数据拼接等等8第二章商业智能的结构和内容第二节数据仓库W.H.Inmon对数据仓库的定义是：数据仓库是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrated）、非易失的（Non-Volatile）、随时间变化（TimeVariant）的数据集合，用于支持管理决策。首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源的有效集成，集成后按照主题进行了重组，包含了历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。数据仓库主要特征：面向主题的、集成的、时变的、非易失的，将数据仓库与其他数据存储系统（如关系数据库系统、事务处理系统和文件系统）区别开来。9第二章商业智能的结构和内容第三节数据分析一、联机分析处理OLAP联机分析处理是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维度特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。它的技术核心是“维”这个概念。10第二章商业智能的结构和内容OLTPOLAP用户操作人员,低层管理人员决策人员,高级管理人员功能日常操作处理分析决策DB设计面向应用面向主题数据当前、最新、细节的,二维的分立的历史、聚集、多维、集成、统一的存取读/写数十条记录读上百万条记录工作单位简单的事务复杂的查询用户数上千个上百个DB大小100MB-GB100GB-TB11第二章商业智能的结构和内容二、数据挖掘数据挖掘与知识发现流行有两种观点：一是认为数据挖掘与知识发现是等同的，只不过在不同的领域叫法不同而已。在科研领域，知识发现使用较多，在工程应用领域多称之为数据挖掘；另一认为数据挖掘是知识...
