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三層架構的商務智能系統(tǒng)設計
建立基于數據倉庫的商務智能系統(tǒng)對于急切需要信息化和商務智能的中小企業(yè)有普遍的適用性和實用性。 小編下面為大家整理關于三層架構的商務智能系統(tǒng)設計的文章，歡迎閱讀參考！
一、商務智能
商務智能(Business Intelligence)是對商業(yè)信息的收集、管理和分析過程，目的是使企業(yè)的各級決策者獲得知識或洞察力，幫助他們作出對企業(yè)更有利的決策。其工作原理主要是通過對數據進行抽取、清洗、聚類、挖掘等分析處理來產生可透析的各種展示數據。這些數據可直觀地顯示分析者所探詢的某種經營屬性或市場規(guī)律。企業(yè)可以通過充分挖掘現有的數據資源，捕獲和分析信息，幫助企業(yè)管理者作出更好的商業(yè)決策。這不僅可以從中發(fā)現市場規(guī)律、預測未來的發(fā)展趨勢、預測和監(jiān)控風險，而且還能輔助決策者發(fā)現新的利潤增長點，優(yōu)化企業(yè)資源，從而幫助企業(yè)更加穩(wěn)健地實現經營和管理的目標。
二、數據倉庫設計
1.數據倉庫概念
數據倉庫是一個面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、包含歷史數據的數據集合，用于支持管理決策的制定數 據庫是實現商業(yè)智能的數據基礎，是企業(yè)長期事務數據的準確匯總。數據倉庫完成了數據的收集、集成、存儲、管理等工作，商務智能面對的是經過加工的數據，使得商務智能能更專注于信息的提取和知識的發(fā)現.數據倉庫為商務智能擷取或載入大量原始信息，歸并各種數據源的數據，用于支持企業(yè)管理和商業(yè)決策。
數據倉庫是商務智能的靈魂，商務智能的很多工作都是以數據倉庫為基礎展開的。利用數據倉庫，企業(yè)可以制定準確的市場策略與促銷活動;另一方面，商務智能也是提高數據倉庫項目投資回報率的一個途徑。商務智能充分利用數據倉庫的分析結果制定市場策略、產生市場機會，并通過銷售和服務等部門與客戶交流，從而提高企業(yè)的利潤。
2.三層架構
本文將數據倉庫系統(tǒng)的開發(fā)縱向劃分為3個層次:數據層、設計層和應用層。
(1)數據層。數據層主要是按照商務需求，圍繞系統(tǒng)所管理事件的趨勢或模式來組織數據。它從現有操作系統(tǒng)開始，通過訪問和運用數據倉庫系統(tǒng)中的元數據，進而完成對元數據的采集、整理和加工處理，其存儲被設計成能夠支持查詢的關系數據庫結構。
(2)設計層。這一層里有三個步驟:1)以用戶需求為主，通過信息包圖來定義主題內容和主要性能測試指標之間的關系;2)運用數據模型的可視化表示，建立以最適合查詢?yōu)榛A的星形圖，以便于對系統(tǒng)用戶的要求做出快速反應;3)由數據與實體間的相互關系:設計完全屬性化的數據模型,使之能在最大的廣度和深度上說明信息包。
(3)應用層。數據倉庫中的數據如何有效地提取，然后又能夠通過發(fā)行使用戶得以方便地訪問，并獲取相關的信息，是數據倉庫系統(tǒng)解決的主要問題。它實際上包括數據在數據倉庫系統(tǒng)與最終用戶工具之間的雙向傳遞過程。
以上數據倉庫系統(tǒng)開發(fā)的3個層次是相互關聯的，從邏輯關系上看，數據層是基礎，設計層是結構紐帶，而應用層則是具體表現形式。
三、基于數據倉庫的商務智能系統(tǒng)設計
基于數據倉庫的商務智能系統(tǒng)設計如圖2所示，包括實體數據模型設計、ETL(抽取、轉換和裝載)設計、數據挖掘方法設計、終端程序設計(OLAP或EIS)等步驟。
實體數據模型設計就是數據抽取(Extraction)、轉換(Transformation)與裝載(Loading)的功能設計。
ETL作為數據倉庫的核心和靈魂,能夠按照統(tǒng)一的規(guī)則集成并提高數據的價值,是負責完成數據從數據源向目標數據倉庫轉化的過程,是實施數據倉庫的重要步驟。商務智能系統(tǒng)必須具備抽取各種類型信息的能力,并且依照資料的特性與決策者的需求,能夠自動、定時地到來源數據庫中抽取信息。數據轉換是將不一致的數據根據規(guī)則轉換為具有一致性的數據。裝載則在商務智能的轉換程序服務器上自動進行,裝載程序需要考慮自上一次資料抽取之后來源數據庫內發(fā)生改變的項目,并對裝載時產生的錯誤進行處理。數據挖掘方法設計即根據系統(tǒng)數據的特點選擇適用的挖掘算法,如可采用貨籃分析、時間序列分析、聚類分析、決策樹方法、遺傳算法等。
終端用戶應用系統(tǒng)設計用于確定以何種形式將聯機分析處理、數據挖掘分析的結果呈現給用戶。
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