oracleBIEEBI概念杂谈

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昨天学了几个新名词,今天来做一些了解.

Business Intelligence（BI）商务智能

IDC 将商业智能定义为下列软件工具的集合：

终端用户查询和报告工具。专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适用于专业人士的成品报告生成工具

OLAP 工具。提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。OLAP 也被称为多维分析

数据挖掘（Data Mining）软件。使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的

推断。

数据集市(Data Mart)和数据仓库（Data Warehouse）产品。包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通

常还包括一些业务模型，如财务分析模型。

主管信息系统(EIS，Executive Information System)

这个定义应该是比较学术了，客户多半不明白。其实 BI 通俗来讲就是收集相关信息并加以分析，以帮助您做决策。成

功的 BI 系统多采用了数据仓库技术。

商业智能的三个层次

来自：中国计算机报

经过几年的积累，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的 CRM、ERP、OA 等基础信息化系统。这些系统

的统一特点都是:通过业务人员或者用户的操作，最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。上述系统可统一称为

OLTP(Online Transaction Process，在线事务处理)，指的就是系统运行了一段时间以后，必然帮助企事业单位收集

大量的历史数据。但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书。业务

人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息。此时，如何把数据转化为信息，使得业务人员

(包括管理者)能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商业智能主要解决的问题。

如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息?大部分的答案是报表系统。简单说，报表系统已经可以称作是

BI 了，它是 BI 的低端实现。

现在国外的企业，大部分已经进入了中端 BI，叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端 BI，叫做数据挖掘。而我

国的企业，目前大部分还停留在报表阶段。

数据报表不可取代

传统的报表系统技术上已经相当成熟，大家熟悉的 Excel、水晶报表、Reporting Service 等都已经被广泛使用。但

是，随着数据的增多，需求的提高，传统报表系统面临的挑战也越来越多。

1. 数据太多，信息太少

密密麻麻的表格堆砌了大量数据，到底有多少业务人员仔细看每一个数据?到底这些数据代表了什么信息、什么趋势?

级别越高的领导，越需要简明的信息。如果我是董事长，我可能只需要一句话:目前我们的情况是好、中还是差?

2. 难以交互分析、了解各种组合

定制好的报表过于死板。例如，我们可以在一张表中列出不同地区、不同产品的销量，另一张表中列出不同地区、不

同年龄段顾客的销量。但是，这两张表无法回答诸如“华北地区中青年顾客购买数码相机类型产品的情况”等问题。业务

问题经常需要多个角度的交互分析。

3. 难以挖掘出潜在的规则

报表系统列出的往往是表面上的数据信息，但是海量数据深处潜在含有哪些规则呢?什么客户对我们价值最大，产品之

间相互关联的程度如何?越是深层的规则，对于决策支持的价值越大，但是，也越难挖掘出来。

4. 难以追溯历史，数据形成孤岛

业务系统很多，数据存在于不同地方。太旧的数据(例如一年前的数据)往往被业务系统备份出去，导致宏观分析、长期

历史分析难度很大。

因此，随着时代的发展，传统报表系统已经不能满足日益增长的业务需求了，企业期待着新的技术。数据分析和数据

挖掘的时代正在来临。值得注意的是，数据分析和数据挖掘系统的目的是带给我们更多的决策支持价值，并不是取代

数据报表。报表系统依然有其不可取代的优势，并且将会长期与数据分析、挖掘系统一起并存下去。

数据挖掘看穿你的需求

广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是 BI。但从技术术语上说，数

据挖掘(Data Mining)特指的是:源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的

数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上，我们可以定义:数

据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖

掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测、支持决策。

关联销售案例:

美国的超市有这样的系统:当你采购了一车商品结账时，售货员小姐扫描完了你的产品后，计算机上会显示出一些信息，

然后售货员会友好地问你:我们有一种一次性纸杯正在促销，位于 F6 货架上，您要购买吗?

这句话决不是一般的促销。因为计算机系统早就算好了，如果你的购物车中有餐巾纸、大瓶可乐和沙拉，则 86%的可

能性你要买一次性纸杯。结果是，你说，啊，谢谢你，我刚才一直没找到纸杯。

这不是什么神奇的科学算命，而是利用数据挖掘中的关联规则算法实现的系统。

每天，新的销售数据会进入挖掘模型，与过去 N 天的历史数据一起，被挖掘模型处理，得到当前最有价值的关联规则。

同样的算法，分析网上书店的销售业绩，计算机可以发现产品之间的关联以及关联的强弱。

数据报表、数据分析、数据挖掘是 BI 的三个层面。我们相信未来几年的趋势是:越来越多的企业在数据报表的基础上，

会进入数据分析与数据挖掘的领域。商业智能所带来的决策支持功能，会给我们带来越来越明显的效益。

四、商业智能能为企业带来效益吗?

商业智能帮助企业的管理层进行快速, 准确的决策, 迅速的发现企业中的问题, 提示管理人员加以解决. 但商业智能软件

系统不能代替管理人员进行决策, 不能自动处理企业运行过程中遇到的问题.因此商业智能系统并不能为企业带来直接

的经济效益, 单必须看到,商业智能为企业带来的是一种经过科学武装的

管理思维,给整个企业带来的是决策的快速性和准确性, 发现问题的及时性, 以及发现那些对手未发现的潜在的知识和规

律,而这些信息时企业产生经济效益的基础, 不能快速,准确的指定决策方针等于将市场送给对手, 不能及时发现业务种的

潜在信息等于浪费自己的资源.比如:通过对销售数据的分析可发现各类客户的特征和喜欢购买商品之间的联系,这样就

可进行更有针对性的精确的促销活动或向客户提供更具有个性的服务等, 这都会为企业带来直接的经济效益.

五、实施商业智能的步骤如何?

实施商业智能系统是一项复杂的系统工程,整个项目涉及企业管理, 运作管理, 信息系统, 数据仓库, 数据挖掘, 统计分析

等众多门类的知识. 因此用户除了要选择合适的商业智能软件工具外还必须按照正确的实施方法才能保证项目得以成功.

商业智能项目的实施步骤可分为:

(1) 需求分析: 需求分析是商业智能实施的第一步, 在其他活动开展之前必须明确的定义企业对商业智能的期望和需求,

包括需要分析的主题, 各主题可能查看的角度(维度); 需要发现企业那些方面的规律. 用户的需求必须明确.

(2) 数据仓库建模:通过对企业需求的分析, 建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型,并规划好系统的应用架构,将企业

各类数据按照分析主题进行组织和归类.

(3) 数据抽取: 数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中, 在抽取的过程中还必须将数据进行转换, 清

洗, 以适应分析的需要.

(4) 建立商业智能分析报表: 商业智能分析报表需要专业人员按照用户制订的格式进行开发, 用户也可自行开发(开发方

式简单,快捷) .

(5) 用户培训和数据模拟测试: 对于开发—使用分离型的商业智能系统, 最终用户的使用是相当简单的, 只需要点---击操

作就可针对特定的商业问题进行分析.

(6) 系统改进和完善: 任何系统的实施都必须是不断完善的. 商业智能系统更是如此, 在用户使用一段时间后可能会提出

更多的,更具体的要求, 这时需要再按照上述步骤对系统进行重构或完善

六、商业智能的发展趋势

与 DSS、EIS 系统相比，商业智能具有更美好的发展前景。近些年来，商业智能市场持续增长。IDC 预测，到 2005 年，

BI 市场将达到 118 亿＄，平均年增长率为 27%（Information Access Tools Market Forecast and Analysis:

2001-2005, IDC#24779, June 2001）。随着企业 CRM、ERP、SCM 等应用系统的引入，企业不停留在事务处理

过程而注重有效利用企业的数据为准确和更快的决策提供支持的需求越来越强烈，由此带动的对商业智能的需求将是

巨大的。

商业智能的发展趋势可以归纳为以下几点：

功能上具有可配置性、灵活性、可变化性

BI 系统的范围从为部门的特定用户服务扩展到为整个企业所有用户服务。同时，由于企业用户在职权、需求上的差异，

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