闭环BI架构:数据仓库与数据挖掘的整合深度探讨

需积分: 5 0 下载量 121 浏览量 更新于2024-08-17 收藏 969KB PPT 举报
闭环的联合型BI体系结构是一种复杂而集成的商业智能解决方案,它结合了数据仓库(Data Warehouse)和数据挖掘(Data Mining)技术,以支持企业的全面分析和决策过程。这种体系结构主要由以下几个关键部分构成: 1. 前向/后向办公室OLTP系统:这些实时处理系统处理日常交易和操作,为数据仓库提供基础数据流。 2. e-Business系统:包括电子商务平台,为企业内外部用户提供无缝的业务交互,同时产生大量业务数据。 3. 外部信息提供商:这些外部来源如社交媒体、市场研究机构等,提供了丰富的外部数据,增强了数据分析的广度。 4. CRM(客户关系管理) 和 供应链 分析与报告:通过这些工具,企业可以深入理解客户行为和供应链绩效,以便优化策略。 5. EKP(企业知识管理门户):一个集中的入口,整合并管理来自各个系统的数据,提供统一的数据访问。 6. EPM(企业绩效管理) 分析与报告:涉及预算规划、成本分析等,帮助企业监控关键业绩指标。 7. 业务信息与推荐:基于数据仓库的分析结果,为企业决策者提供定制化的信息和建议,支持明智行动。 8. 知情决策与行动:闭环体系结构确保信息的准确性和时效性,推动基于数据的决策过程。 9. 财务、人力资源(HR)分析与报告:这些领域也利用数据仓库和数据挖掘技术进行深入分析,以提升财务效率和人力资源管理效果。 10. ETL(提取、转换、加载)工具:用于数据清洗、整合和加载到数据仓库,是构建数据仓库的基础。 11. 数据建模与再工程工具:用于调整和优化数据模型,提高数据质量和一致性。 12. 需求驱动的数据获取与分析:根据业务需求动态获取和分析数据,确保分析的针对性。 13. 元数据交换:管理数据的相关描述信息,确保数据的一致性和互操作性。 14. 联邦数据仓库和数据集市系统:多个独立仓库或集市的集成,提供跨源分析能力。 15. 决策引擎模型、规则和指标:用于自动化决策过程,基于预先定义的规则和评估标准。 16. OLAP(在线分析处理)与数据挖掘工具:用于多维分析和预测性分析,揭示隐藏的洞察。 17. 分析模板与应用开发工具:提供标准化的分析方法和开发框架,简化分析应用的创建。 18. 分析应用:最终的产品,将数据转化为可视化的报告和仪表板,支持管理层做出数据驱动的决策。 整个闭环的联合型BI体系结构是一个动态、迭代的过程,它不断发展以适应新技术趋势,如大数据、云计算和AI,以提升企业的整体运营效能。2001年朱建秋的报告详细探讨了这一领域的概念、体系结构特点、设计原则以及当时的最新发展趋势,对于理解当前和未来的BI实践具有重要参考价值。