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商业智能——发掘数据金矿的工具
为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
商业智能(Business Intelligence.简称BI)的概念最早是Gartner Group于1996年提出来的。当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的,以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前,商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料来自企业所处行业和竞争对手的数据,以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策,既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策。 为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。 为此,把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。Bl的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中,提取出有用的数据,进行清理以保证数据的正确性,然后经过抽取(Extraction),转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图。在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识)。最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。因此,BI是涉及一个很宽领域的、集收集、合并、分析和提供信息存取功能为一身的解决方案。包括ETL、软件、数据仓库、数据集市、数据查询和报告、多维/联机数据分析、数据挖掘和可视化工具。图1是一个典型的商业智能系统。 商业智能系统构图
责编:李代丽
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