数据仓库与商务智能

商务智能系统的研发及应用商务智能（business intelligence，简称BI）是一种能够将大量企业数据转化为有用信息的技术。

商务智能的目的是利用数据来支持企业决策，并最终帮助企业取得成功并获得竞争优势。

随着企业数据量的快速增长，商务智能系统的研发和应用变得越来越重要。

本文将探讨商务智能系统的研发及应用。

一、商务智能系统的组成商务智能系统主要由数据仓库、数据挖掘、报表生成和数据可视化组成。

1.数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组件。

它是一个中央信息库，由各种数据来源提供数据，包括企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等。

数据仓库收集企业中的数据，并将其转化为可供使用的信息。

这些信息可以用于企业管理来决策。

数据仓库需要强大的数据管理可靠性，使数据能够被存储、访问和搜索。

由于数据仓库需要承载大量企业数据，因此它需要具有高度的扩展性和灵活性。

2.数据挖掘数据挖掘是商务智能的另一个重要组件。

它是使用算法和技术来从数据中提取有价值的信息。

数据挖掘可以采用多种技术，包括聚类、分类、预测、关联挖掘和时序模式识别。

常见的数据挖掘应用包括客户聚类、交叉销售、风险管理、广告推荐等。

3.报表生成商务智能系统将大量的数据转化为有用的信息，并生成报表。

这些报表可以为企业提供有价值的信息，用于企业决策。

报表可以是静态或动态的，取决于用户的需求。

静态报表是事先产生的，一般用于不经常改变的数据。

动态报表在请求时产生，用于频繁变化的数据。

4.数据可视化数据可视化是另一个重要组件，它将数据转化为图表、图形和地图等形式，以便更直观地呈现信息。

数据可视化可以使用户更好地理解数据，并更好地决策。

如果数据可视化没有正确地解释数据，则可能导致错误的决策。

二、商务智能系统的研发和实施商务智能系统在企业中得到越来越广泛的应用，研发和实施商务智能系统的团队需要包括数据仓库设计师、数据挖掘工程师、报表开发人员、数据可视化工程师等。

商务智能系统的组成商务智能系统（Business Intelligence System）是指基于计算机技术和数据分析方法，为企业决策者提供支持和帮助的一种信息系统。

商务智能系统的组成包括数据仓库、数据挖掘、报表分析和可视化等多个模块，下面将分别介绍这些模块的作用和功能。

1. 数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组成部分，它用于存储和管理企业的各类数据。

数据仓库通过将来自不同数据源的数据进行抽取、清洗和转换，将其整合成一个统一的、一致性高的数据集合。

通过数据仓库，企业可以从多个维度进行数据分析，为决策者提供全面、准确的数据支持。

2. 数据挖掘数据挖掘是商务智能系统中的另一个重要模块，它通过应用各种数据分析算法和模型，从海量数据中发现隐藏的、有价值的信息和规律。

数据挖掘可以帮助企业发现市场趋势、消费者行为模式、产品特征等，为企业决策提供科学依据。

3. 报表分析报表分析是商务智能系统中的一种常见功能，它通过对企业数据进行整理、加工和统计，生成各类报表和分析结果。

通过报表分析，企业可以直观地了解业务状况、销售情况、财务状况等，帮助决策者及时掌握企业的运营情况，并做出相应的决策。

4. 可视化可视化是商务智能系统中的一种数据展示方式，通过图表、图形、仪表盘等形式将数据呈现给用户。

可视化可以帮助决策者更直观地理解数据，发现数据之间的关系和规律。

通过可视化，企业可以快速准确地获取信息，做出更有针对性的决策。

5. 预测分析预测分析是商务智能系统中的一种高级分析功能，它通过对历史数据进行分析和建模，预测未来的趋势和可能的结果。

预测分析可以帮助企业预测市场需求、产品销售、财务状况等，为企业决策提供参考和支持。

6. 实时监控实时监控是商务智能系统中的一种重要功能，它通过对实时数据的采集、处理和分析，及时监控企业的运营情况。

实时监控可以帮助决策者发现异常情况和潜在风险，及时采取措施，保障企业的正常运营。

7. 用户查询与交互商务智能系统还提供了用户查询与交互功能，允许用户根据需要自定义查询和分析，获取所需的信息。

1、商务智能包括哪些核心技术？A.计算机技术B.数据挖掘C.数据仓库D.数据库正确答案：B、C2、将商务智能从一种想法变为企业实际应用的主要技术包括哪些？A.数据存储B.电子商务C.计算机软件D.计算机硬件正确答案：A、C、D3、数据和信息之间的关系正确的是一下哪些选项？A.数据是加工过的信息B.信息是数据C.数据和信息没有关系D.信息是加工过的数据正确答案：B、D4、设计数据库的目的是为了解决数据的存储和访问等基本问题，数据库在设计之初就要考虑满足以下操作。

A.大数据量访问B.批量数据读写C.多用户访问正确答案：C、D5、分析数据包括以下哪些内容？A.细节数据B.外部数据C.企业内部数据D.当前业务数据正确答案：A、B、C、D6、分析型数中有冗余是因为以下哪些原因？A.减少存储空间B.提高查询效率C.减少细节数据D.减少算计量正确答案：B、D7、在事务型处理环境下，操作具有以下哪些特点？A.响应时间短B.多是过程重复操作C.经常进行删除、增加、更新操作D.操作次数少正确答案：A、B、C8、数据仓库有哪些特点？A.数据随时间而变化B.面向主题C.数据不常改变正确答案：A、B、C、D9、以下说法哪些是正确的？A.服务于决策支持B.数据仓库建设有明确的起、止时间C.数据仓库是一个数据集合D.数据仓库建设是一个过程正确答案：A、C、D10、数据集成主要完成以下哪些工作？A.模型设计B.数据转换C.消除数据冲突D.多数据源数据抽取正确答案：B、C、D二、判断题1、管理就是决策，决策是企业管理的核心。

正确答案：对2、分析数据来自于某一个指定的业务数据库，并通过批量读取的方式写入数据仓库。

正确答案：错3、数据越详细具体包含的信息也就越多，因此，分析型数据应该是明细数据。

正确答案：错4、当前的数据才能代表最新的信息，因此，分析型数据应该是当前数据而不是历史数据。

正确答案：错5、在数据库设计时使用范式约减的目的是为了：防止出现数据的更新、查找、删除异常，同时减少数据的冗余。

一、前言随着大数据时代的到来，商务智能（Business Intelligence，BI）在企业管理中的重要性日益凸显。

为了更好地理解和掌握商务智能的相关知识，提升自身在数据分析、业务洞察等方面的能力，近期我参加了商务智能实训课程。

以下是我在实训过程中的心得体会。

二、实训内容概述本次实训主要围绕商务智能的基本概念、数据仓库、数据挖掘、报表设计、数据分析等方面展开。

通过实际操作，我了解了商务智能在企业管理中的应用，掌握了相关工具和技术的使用方法。

1. 商务智能基本概念实训首先介绍了商务智能的基本概念，包括其定义、发展历程、应用领域等。

使我认识到，商务智能是企业获取竞争优势的重要手段，能够帮助企业实现数据驱动决策。

2. 数据仓库实训讲解了数据仓库的基本原理、架构和设计方法。

通过学习，我了解了数据仓库在数据整合、存储、管理等方面的作用，以及如何根据企业需求设计合适的数据仓库。

3. 数据挖掘数据挖掘是商务智能的核心技术之一。

实训中，我们学习了数据挖掘的基本概念、常用算法和工具。

通过实际操作，我掌握了数据挖掘的基本流程，能够运用相关技术进行数据分析和挖掘。

4. 报表设计报表设计是商务智能可视化展示的重要环节。

实训中，我们学习了报表设计的基本原则、工具和技巧。

通过实际操作，我能够根据企业需求设计出直观、易懂的报表。

5. 数据分析数据分析是商务智能的关键应用。

实训中，我们学习了数据分析的基本方法、工具和技巧。

通过实际操作，我能够运用数据分析技术解决实际问题，为企业提供决策支持。

三、实训心得体会1. 理论与实践相结合本次实训将理论知识与实际操作相结合，使我更加深入地理解了商务智能的概念、原理和应用。

在实训过程中，我学会了如何运用所学知识解决实际问题，提高了自己的实践能力。

2. 工具与技术的掌握实训中，我们学习了多种商务智能工具和技术，如数据仓库、数据挖掘、报表设计等。

通过实际操作，我掌握了这些工具和技术的使用方法，为今后在实际工作中应用商务智能奠定了基础。

BI、数据仓库、OLTP、OLAP⼀、BI 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），⼜称商业智慧或商务智能，指⽤现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进⾏数据分析以实现商业价值。

商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了⼀系列的概念和⽅法，通过应⽤基于事实的⽀持系统来辅助商业决策的制定。

商业智能技术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。

⼆、数据仓库 Data Warehouse，可简写为DW或DWH。

数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据⽀持的战略集合。

它是单个数据存储，出于分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建。

为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据仓库是⾯向主题的；操作型数据库的数据组织⾯向事务处理任务，⽽数据仓库中的数据是按照⼀定的主题域进⾏组织。

主题是指⽤户使⽤数据仓库进⾏决策时所关⼼的重点⽅⾯，⼀个主题通常与多个操作型信息系统相关。

数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来⾃于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进⾏加⼯与集成，统⼀与综合之后才能进⼊数据仓库 概括来说，数据仓库系统是指具有综合企业数据的能⼒，能够对⼤量企业数据进⾏快速和准确分析，辅助做出更好的商业决策的系统。

它本⾝包括三部分内容：1、数据层：实现对企业操作数据的抽取、转换、清洗和汇总，形成信息数据，并存储在企业级的中⼼信息数据库中。

2、应⽤层：通过联机分析处理，甚⾄是数据挖掘等应⽤处理，实现对信息数据的分析。

3、表现层：通过前台分析⼯具，将查询报表、统计分析、多维联机分析和数据发掘的结论展现在⽤户⾯前。

从应⽤⾓度来说，数据仓库系统除了联机分析处理外，还可以采⽤传统的报表，或者采⽤数理统计和⼈⼯智能等数据挖掘⼿段，涵盖的范围更⼴；就应⽤范围⽽⾔，联机分析处理往往根据⽤户分析的主题进⾏应⽤分割，例如：销售分析、市场推⼴分析、客户利润率分析等等，每⼀个分析的主题形成⼀个OLAP应⽤，⽽所有的OLAP应⽤实际上只是数据仓库系统的⼀部分。

描述商务智能系统框架商务智能系统框架是指用于收集、管理和分析企业数据的一种软件系统。

它可以帮助企业在决策过程中更好地理解其业务，并提供数据支持，以便做出更明智的决策。

商务智能系统框架通常包括以下组件：I. 数据仓库数据仓库是一个专门用于存储企业数据的数据库。

它包含从各种源收集的数据，并将其组织成易于访问和分析的结构。

数据仓库通常采用星型或雪花型结构，其中中心表包含所有事实，而周围的维度表描述了这些事实所涉及的各个方面。

数据仓库还可以包括ETL（抽取、转换、加载）工具，用于从源系统中提取数据并将其转换为适合存储在数据仓库中的格式。

II. 数据挖掘数据挖掘是一种分析大量数据以发现隐藏模式和关系的技术。

商务智能系统框架通常包括一些工具和算法，用于执行这些任务。

这些工具可以帮助企业发现隐藏在海量数据背后的趋势和模式，并提供有关如何利用这些信息来改善业务绩效的建议。

III. 报表和分析商务智能系统框架还包括一些报表和分析工具，用于将数据转换为可视化的形式。

这些工具可以帮助企业快速了解其业务状况，并提供有关如何改进业务绩效的建议。

报表和分析工具通常包括仪表板、交互式图表、数据可视化工具等。

IV. 数据分析商务智能系统框架还可以包括一些数据分析工具，用于对数据进行更深入的分析。

这些工具可以帮助企业发现隐藏在数据背后的趋势和模式，并提供有关如何利用这些信息来改善业务绩效的建议。

数据分析工具通常包括统计学、预测建模、机器学习等。

V. 决策支持商务智能系统框架最终旨在提供决策支持。

通过收集、管理、分析和可视化企业数据，企业可以更好地理解其业务，并做出更明智的决策。

商务智能系统框架可以帮助企业优化其运营、提高客户满意度、增加收入等。

VI. 总结商务智能系统框架是一种用于收集、管理和分析企业数据的软件系统。

它包括数据仓库、数据挖掘、报表和分析、数据分析和决策支持等组件。

商务智能系统框架可以帮助企业更好地理解其业务，并提供数据支持，以便做出更明智的决策。

数据仓库与商务智能数据仓库是指一个集成、非易失且用于支持管理决策的数据存储系统。

它通过将来自各种内外部数据源的数据集成到一个中心化的存储中，为企业的业务决策提供有价值的数据分析和报告。

而商务智能是指一套技术、工具和应用程序，帮助企业从数据仓库中提取、分析和可视化数据，以支持企业决策。

在信息时代的浪潮中，企业面临的市场竞争日益激烈，而数据仓库与商务智能的应用不仅能够帮助企业掌握市场趋势，挖掘商机，还能为企业提供决策支持，提高运营效率，并实现业务的持续增长。

下面将从数据仓库的建设、商务智能的应用以及两者的关系与优势等方面来探讨数据仓库与商务智能。

一、数据仓库的建设数据仓库的建设是一个需慎重考虑的过程，需要从数据源的选择、数据采集、数据清洗和数据存储等环节进行规划和设计。

在数据源选择方面，企业需要根据自身的业务需求和数据特点选择合适的数据源，如企业内部的业务系统、互联网上的开放数据等。

在数据采集方面，企业需要选用适当的ETL工具，通过抽取、转换和加载等步骤将数据导入数据仓库。

在数据清洗方面，企业需要借助数据清洗工具，对数据进行处理，如填充缺失值、去重复、格式化等。

最后，在数据存储方面，企业可选择关系型数据库或分布式存储系统等来支持数据仓库的构建。

二、商务智能的应用商务智能的应用主要涵盖数据分析、数据挖掘和数据可视化等方面。

在数据分析方面，商务智能可以通过对数据的统计分析、趋势分析、贡献度分析等来帮助企业了解市场状况、产品销售情况与客户需求。

在数据挖掘方面，商务智能可以应用数据挖掘技术，对大量数据进行自动发现、模式识别和预测分析等，从而帮助企业挖掘潜在商机。

在数据可视化方面，商务智能可以通过数据报表、仪表盘和图表等形式，将复杂的数据转化为直观、易懂的可视化图像，帮助决策者更好地理解数据，做出正确的决策。

三、数据仓库与商务智能的关系与优势数据仓库与商务智能密不可分，数据仓库提供了商务智能所需的数据基础，而商务智能则依赖于数据仓库来提供数据分析和报告的功能。

一、多选题1、物理模型设计包括以下哪些步骤？A.实体转换成对应的表B.建立表之间的连接C.确定列类型D.属性转换成列正确答案：A、B、C、D2、在物理模型设计阶段除了考虑数据结构之外，还需要考虑以下哪些问题？A.维护代价B.存储时间C.字段类型D.字段大小正确答案：A、B3、以下哪种关于元数据的说法是错误的？A.元数据也有数据类型B.元数据是细节数据C.元数据是综合数据D.元数据是定义数据的数据正确答案：A、B、C4、元数据的使用者主要包括以下人员。

A.开发人员B.业务人员C.分析人员D.管理员正确答案：A、D5、数据仓库的数据抽取方法中，从逻辑抽取角度可以分为以下哪几种方式？A.相对抽取B.绝对抽取C.全量抽取D.增量抽取正确答案：C、D6、以下哪些内容是数据转换阶段需要完成的工作？A.数据分离B.数据合并C.数据转化D.数据类型确定正确答案：A、B、C7、以下哪些内容是数据转换的主要类型？A.字段导出B.特征集合转化C.日期时间转化D.信息合并正确答案：A、B、C、D8、在进行数据仓库中的数据装载时，如果遇到装载的数据和数据仓库中已有数据重复，常用的处理方法以下哪些是正确的？A.增加一条新记录B.覆盖（更新）原有记录C.丢弃新纪录D.合并新记录和已有记录正确答案：A、B、C、D9、以下对数据集市的特点描述中，哪些是正确的？A.数据源少B.主题少C.建设周期短D.只能满足部门级应用正确答案：A、B、C、D10、以下哪些方法可以用来实施数据仓库？A.自顶向下，总体规划，分步实施B.“big-bang“，爆炸式C.自底向上D.分项并举正确答案：A、B、C二、判断题1、数据库和数据仓库的的设计都以需求驱动为原则正确答案：错2、与数据库的设计相同，数据仓库的设计也是三级模型结构。

正确答案：对3、概念模型设计的核心是将实际需求机型高度的抽象和概括。

正确答案：对4、数据清洗就是消除数据源中不符合规范的数据的过程。

商务智能方法与应用笔记一、商务智能的概念商务智能是指利用数据分析、数据挖掘、商业预测等技术手段，帮助企业管理者进行决策的一种信息化工具。

商务智能的实际应用是将各种不同的数据整合在一起，以便更好地进行分析和利用，从而为企业的管理层提供决策支持。

二、商务智能的方法1. 数据仓库数据仓库是商务智能的基础，它是一个用于存储和管理企业核心数据的集中式数据库系统。

数据仓库可以整合来自不同数据源的数据，包括交易数据、客户数据、市场数据等。

数据仓库的建立和维护是商务智能的第一步，也是商务智能方法中最重要的一环。

2. 数据分析数据分析是商务智能的核心方法之一，通过对大量数据的分析，可以帮助企业发现潜在的业务趋势和问题。

数据分析可以采用统计分析、数据挖掘、机器学习等技术手段，以发现数据中的规律和关联，从而为企业的决策提供可靠的依据。

3. 商业智能工具商业智能工具是商务智能方法中的重要支撑，包括数据可视化工具、报表工具、仪表盘工具等。

这些工具可以帮助企业管理者更直观地了解数据，以便更好地进行业务分析和决策。

三、商务智能的应用1. 销售预测通过商务智能方法可以分析历史销售数据、市场趋势等信息，从而预测未来的销售趋势，帮助企业做出合理的生产计划和市场策略。

2. 客户分析商务智能可以对客户进行深入的分析，包括客户的消费习惯、偏好、忠诚度等方面，从而帮助企业制定更有针对性的营销策略，提升客户满意度和忠诚度。

3. 供应链优化通过对供应链数据的分析，商务智能可以帮助企业优化供应链管理，提高供应链的效率和灵活性，减少库存成本和生产周期，提升企业的竞争力。

四、商务智能的发展趋势随着大数据、人工智能等技术的发展，商务智能也在不断演进。

未来，商务智能将更加注重数据的实时性和智能化分析能力，以更好地满足企业决策的需求。

总结：商务智能方法与应用是企业信息化的重要组成部分，它通过数据分析、预测建模、决策支持等手段，帮助企业管理者更好地把握市场动向、优化资源配置，提高企业的竞争力和盈利能力。

商务智能系统的设计与实现商务智能系统（Business Intelligence System）是一种基于数据分析和决策支持的信息系统，通过收集、整合、分析和展示数据，帮助企业管理层和决策者进行战略规划和运营管理。

本文将详细介绍商务智能系统的设计与实现，包括需求分析、数据建模、数据仓库设计、数据分析和可视化。

一、需求分析在设计与实现商务智能系统之前，首先需要进行需求分析。

需求分析的目的是明确系统用户的需求和目标，了解他们希望从商务智能系统中获得什么样的信息。

通过与用户和业务部门的讨论和交流，我们可以确定商务智能系统的功能要求和数据分析需求。

二、数据建模数据建模是商务智能系统设计的重要环节，它用于描述数据的结构、关系和属性。

常用的数据建模方法有ER模型（实体-关系模型）和维度建模。

在商务智能系统中，维度建模被广泛应用，它以事实表为核心，围绕其建立维度表，构建多维数据模型。

通过数据建模，可以清晰地了解数据的来源、结构和关系，为后续的数据仓库设计提供基础。

三、数据仓库设计数据仓库是商务智能系统的核心组成部分，用于集成和存储企业各个部门的数据，并提供多维分析能力。

数据仓库设计需要考虑数据的抽取、转换和加载（ETL）过程，以及数据的存储和索引机制。

常见的数据仓库设计模式有星型模型和雪花模型，选择适合业务需求的模型，合理设计数据表结构和索引，可以提高数据查询和分析的效率。

四、数据分析数据分析是商务智能系统的核心功能之一，通过对数据的挖掘和研究，发现数据中隐藏的关联和规律，为决策提供支持和参考。

数据分析方法包括统计分析、数据挖掘和机器学习等。

统计分析可以对数据进行描述性和推断性分析，了解数据的分布和关系；数据挖掘可以挖掘隐含的模式、关联和异常点；机器学习可以根据历史数据建立预测模型，对未来的趋势和情况进行预测。

五、可视化商务智能系统的数据可视化是将数据分析结果以图表、报表和仪表盘等形式展示给用户的过程。

通过可视化，用户可以直观地了解和分析数据，从而进行决策和规划。