商务智能商务智能 ( 概念 | 组成 | 过程 )

Posted 韩曙亮

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商务智能系列文章目录

【商务智能】数据预处理
【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 )
【商务智能】商务智能 ( 概念 | 组成 | 过程 )



前言

商务智能基本概念介绍 ;





一、商务智能概念


商务智能概念 : 数据仓库 , 查询报表 , 数据分析 , 数据挖掘 , 数据备份 , 数据恢复 , 等部分组成的 , 以 辅助企业决策 为目的的 技术和应用 ; 是一套 理论 , 方法 , 应用 , 可以快速地发现海量数据中隐藏的知识 , 有效解决企业面临的管理 , 决策问题 , 支持企业战略实施 ;

商务智能目的 : 商务智能 是一类 技术 或 工具 , 借助它们可以对大量 数据 进行 收集 , 管理 , 分析 , 挖掘 , 改善业务决策水平 , 增强企业竞争力 ;

数据 转为 信息 , 然后将 信息 转为 知识 ;





二、商务智能组成要素


商务智能由 6 6 6 个重要的组成要素 : 数据源 , 数据仓库 , 在线分析处理 , 数据探查 , 数据挖掘 , 业务性能管理 ;


数据源 :
企业内部操作系统 , 如 : 支持业务部门日常运营的信息系统 ;
企业外部信息 , 如 : 各种统计信息 , 竞争对手信息 ;


数据仓库 : 将各种数据源的数据经过 抽取 , 转换 之后需要放到一个 供分析使用的环境 , 对数据进行管理 ;
数据集市 : 针对单个部门的数据仓库 ;


在线分析处理 : 通过 多个维度 , 多个层次 , 进行 多种聚集汇总 , 通过交互方式 , 发现业务运行的关键性能指标的特征 ;


数据探查 : 灵活查询 , 即时报表 , 统计方法 等 被动分析方法 ;


数据挖掘 : 从 大量数据 中 自动发现 隐含的 信息 和 知识的过程 , 是 主动分析方法 ;
常用的分析方法 : 分类 , 聚类 , 关联分析 , 数值预测 , 序列分析 , 社会网络分析 ;


业务性能管理 : 又称为 业务绩效管理 , 企业绩效管理 , 是 对企业的关键性能指标 进行 度量 , 监控 , 比较 的方法和工具 ;





三、商务智能过程


商务智能开发阶段 : 规划 , 需求分析 , 设计 , 实现 ;


规划 : 识别业务需求 , 识别信息需求 , 时间成本规划 ;

需求分析 : 详细的需求分析 , 数据定义 , 技术选择 ;

设计 : 数据仓库 , 数据集市 , OLAP 设计 , 数据挖掘设计 ;

实现 : 构建数据仓库 , 构建数据集市 , 增强查询报表 , 在线分析处理 , 数据挖掘算法 , 企业绩效管理 ;


商务智能系统的关键因素 :
业务驱动
高层支持
业务人员与开发人员合作
循序渐进
培训





四、商务智能系统 与 决策支持系统


决策支持系统 是 交互式的 计算机系统 , 协助 决策者 使用数据和模型 解决 非结构化问题 ;

决策支持系统 的 用户主要是 管理人员 , 业务分析人员 , 其 目的 是 辅助决策者进行科学决策 ;

决策支持系统组成 : 数据库管理系统 , 模型库管理系统 , 对话产生与管理系统 , 知识库管理系统 ;
决策支持系统的 数据库 的 数据集成功能较弱 , 数据仓库技术 , 具有良好的数据集成 , 转换功能 ;
决策支持系统的 知识库 是设置好的 , 知识一般不发生改变 , 知识的类型和范围很窄 ;


商务智能 系统 能从大量的数据中 发现有用的知识 , 提供灵活的查询 , 报表功能 , 以及多维分析功能 , 可以对决策支持系统的 知识库 进行 动态更新 ;

商务智能系统 与 决策支持系统 相比 , 在数据分析 和 知识发现 方面功能更强 , 但其只提供对决策有帮助的信息 , 不提供决策方案 ;






总结

本博客简要介绍了商务智能的基本概念 ;

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以上是关于商务智能商务智能 ( 概念 | 组成 | 过程 )的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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