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1、.,1,商业智能介绍,.,2,目的,了解商业智能的概念和整体流程 了解商业智能的主流产品和发展趋势 了解传统商业智能实施的内容和风险,本次介绍完毕后，您应该：,.,3,介绍的议题,商业智能的介绍 商业智能的主流产品介绍 商业智能实施的内容,.,4,商业智能Bussiness Intellingce介绍,.,5,商业智能的定义,Gartner Group BI是将数据转换成信息的过程， 然后通过发现将信息转化为知识 业务角度 通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。 技术
2、综述 将数据仓库(DW )、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM ) 等技术与业务 结合起来应用于商业活动实际过程当中， 实现了技术服务于决策的目的,.,6,规划、预算和预测,实时查询、计分卡、KPI监控,商务智能(BI),可预测,可说明,可透视,CPM,商业智能的流程,.,7,商业智能的决策流程,.,8,商业智能为企业各个层次的人员提供不同的信息,指示灯,CEO、总经理,$,#,营收,数量,成本,度量标准,数据展示,分析,时间,产品,顾客,即时查询 和报表,CFO、COO、CIO,部门经理,业务人员,.,9,商业智能的架构,.,10,商业智能架构-硬件,.,11,商业智能主流产品介绍,.
3、,12,商业智能主流产品-数据仓库类,Oracle Oracle 8.1以后版本(OWB) Sybase Sybase IQ Teradata SAP SAP BW,.,13,商业智能主流产品-ETL工具类,Informatica Sybase IBM DataStage BO EIM (Enterprise Information Management) Cognos DataManager SSIS(SQL Server Integration Service),ETL 包括 Extract 、 Transform 、 Cleaning 和 Load ，它是用于从 多个业务库中提取数据到数
4、据仓库中，再由具体的报表、统计、分析 工具对数据仓库的内容进行分析，分析出自己所需要的数据,.,14,商业智能主流产品-前端,Cognos ReportNet，PowerPlay，CMM BO XI (ad-hoc, Report, OLAP) SAS Web Report Studio, OLAP Cube Studio Oracle Discoverer SQL Server OLAP Service, Report Service MicroStategy,.,15,商业智能主流产品-数据挖掘,SAS SPSS Oracle SQL Server Mining 马克威,.,16,商业智能
5、部分主流产品比较,领先者 BO, Cognos (BI产品完整性) Oracle(唯一提供核心业务系统，数据存储及BI的厂商) 临界者 SAP (SAP用户的最佳解决方案) Sybase (零售行业解决方案) Teradata(数据仓库的领先者) 后来者 SQL Server(中低端市场的强者) SAS(数据挖掘的领先者，BI的后来者),.,17,商业智能实施的内容,.,18,商务智能系统的构建过程,业务数据源,抽取/转换/加载,汇总,钻取/切片/旋转,.,19,商业智能实施内容-需求驱动,.,20,商业智能实施内容-数据仓库构建,优化,业务数据源,.,21,“数据仓库是在企业管理和决策中 面
6、向主题的,集成的, 与时间相关的 和不可修改的数据集合”,- Bill Inmon (数据仓库之父),商业智能实施内容-数据仓库构建(续),.,22,信息(分析)系统特性 分析驱动 事务数量小，历时长 支持业务战略决策 数据是历史的， 静态的， 数据是汇总的 ， 面向主题 多维的数据结构 优化是针对查询而不是更新 不可预见的使用模式 支持管理人员和执行主管人员,操作(业务)系统特性 事务驱动 事务数量大，历时短 支持日常的业务 数据是当前的并在不断变化 存储详细数据， 面向应用 无冗余的数据结构与设计方法 针对快速预定义的事务优化设计 可预见的使用模式 支持办事人员或行政人员,商业智能实施内容
7、-数据仓库构建（续）,OLTP数据库和数据仓库的区别,.,23,商业智能实施内容-数据仓库构建（续）,数据仓库的典型星型模型,.,24,业务系统数据结构-关系型数据结构,数据仓库结构-星型架构(Star Schema),数据建模(Data Modeling),数据仓库建模的过程通常占整个商业智能项目的30%-50%时间 数据建模完成后，就可以采用ETL工具来构建数据仓库,商业智能实施内容-数据仓库构建(续),数据仓库建模,.,25,商业智能实施内容-OLAP Cube的构建,数据仓库,OLAP Studio,根据业务需求，定义、设计商业智能分析模型，并生成OLAP Cube,.,26,商业智能
8、实施内容-其他工作,基于OLAP Cube，设计前端多维分析应用 基于数据仓库，开发业务和管理报表，以及指标分析应用等 基于数据仓库，实施数据挖掘(可选) 门户设计(可选)，权限定义等 测试，安装，部署及培训等,.,27,数据仓库的实施风险,经验告诉我们 超过 60%的数据仓库项目最终以失败而告终: 项目超预算 项目推迟交付 - 或根本交付不了 结果未能达到用户的期望 项目在技术上是成功的, 但在业务上却是失败的,构建一个数据仓库是一项有风险的工作,.,28,商业智能实施的风险,需求风险 需求一直在变，没有好的方法和工具来满足要求 性能风险 实施完毕后的复杂分析，往往需要很多时间，用户难以忍受 时间风险 实施周期越拖越长 成本收益风险 用户的大投入，却得不到相应的回报,.,29,商业智能发展的趋势,企业及产品的并购 产品集成及扩展 内存技术及64位机的推广,.,30,谢 谢,感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！,
