BI系统整体建设与数据仓库解决方案

"138页的BI系统整体建设解决方案建议书主要涵盖了构建智慧城市和人工智能背景下的商业智能（BI）系统的关键要素，包括需求分析、系统架构、数据仓库、数据集市、ETL处理、业务应用、数据仓库方案、客户分析应用方案以及数据抽取、转换和加载方案。该文档详细阐述了各个部分的功能特性和价值，并提供了相应的配置建议和选择理由。" BI系统是智慧城市和人工智能的重要组成部分，它能够帮助企业或机构从海量数据中提取有价值的信息，支持决策制定。文档首先介绍了客户需求概述，包括项目的背景和具体需求，这是构建任何解决方案的基础。接着，明确了项目建设的目标，如构建一个支持灵活扩展的架构和多元化的业务应用。 在整体建设解决方案中，提到了几个核心组件：数据仓库（InfoSphere Warehouse Layer）用于存储大量历史数据，提供数据分析的基础；数据集市（DataMart Layer）则专注于特定业务领域，提供快速访问和查询；数据ETL处理系统负责从不同源抽取数据，进行转换和加载，确保数据质量。业务应用部分，如Cognos客户洞察分析报表和报表门户，为企业提供直观的业务视图和分析工具。此外，多维数据集提供了更深层次的洞察。 数据仓库方案详细描述了IBM的XXX数据仓库方案，其特色包括数据分区技术提高性能，深度压缩节省存储空间，极限工作负载管理优化资源分配，嵌入式分析提升决策效率，以及数据挖掘、建模和评分等功能，支持非结构化信息分析和OLAP Cube服务，提供灵活的许可选项。 客户分析应用方案，InfoSphere DWPack for Customer Insight，旨在通过物理数据模型和Cognos应用报表提供深入的客户洞察，帮助企业提升客户关系管理。 最后，数据抽取、转换和加载方案，InfoSphere DataStage，作为ETL工具，以其基于Information Server的架构，提供直观的开发环境和强大的企业级实施能力，确保数据集成的高效和稳定。 这份建议书为构建全面的BI系统提供了详尽的蓝图，覆盖了从数据收集到业务应用的全过程，旨在实现智慧城市和人工智能背景下的智能化决策支持。