商業(yè)智能軟件選型
發(fā)布于:2011/7/22 來源：上海凌翰物流 點擊次數：上海到沈陽貨運隨著中國大型連鎖零售企業(yè)開始規(guī)�；洜I和跨區(qū)域發(fā)展，“用IT去做零售業(yè)”已經逐漸成為零售業(yè)的重要經營理念之一。
如何培養(yǎng)忠實的消費群，并充分挖掘客戶信息中所蘊藏的商業(yè)價值，如何用數據為企業(yè)的經營提出實時的決策指導，已經成為零售企業(yè)長足發(fā)展的迫切需求，也是零售企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。根據國內、外相關行業(yè)的應用經驗以及IT技術的應用和發(fā)展，解決這一問題的最好方式就是利用商業(yè)智能(Business Intelligence，BI)技術為企業(yè)提供商業(yè)決策所需要的信息。
商業(yè)智能是指通過對數據的收集、整理和分析，進而從數據中獲取有用的信息，然后結合行業(yè)經驗把信息進一步轉換為知識。其目的是使企業(yè)的各級決策者把重大的商業(yè)決策建立在信息和知識之上，而不是完全建立在經驗之上。 上海到大連貨運
商業(yè)智能解決方案是以數據倉庫或數據挖掘技術為核心的IT系統(tǒng)解決方案的通稱。
實施數據倉庫系統(tǒng)
數據倉庫系統(tǒng)是個龐大而復雜的系統(tǒng)，它集成了企業(yè)內部多個業(yè)務系統(tǒng)的數據，并且為企業(yè)范圍內不同部門、各級分支機構提供了大量的分析應用功能，因而在數據倉庫的實施過程中，需要做好詳細的規(guī)劃和設計工作。數據倉庫系統(tǒng)的建設通常遵循“統(tǒng)一規(guī)劃、分步實施”原則進行，在實施路線圖的指引下，分階段實施，逐步提高企業(yè)的決策分析能力。通常數據倉庫系統(tǒng)的實施分為以下幾個階段。
1.需求及信息系統(tǒng)現狀分析
主要包括兩部分內容：一是分析企業(yè)現有信息系統(tǒng)的現狀，包括平臺架構、應用功能、主要用戶、數據狀況等；二是收集和整理來自各級機構或部門用戶的業(yè)務需求，這些需求包括他們所關心的業(yè)務問題、業(yè)務目標、分析方法和展現形式等。 上海到遼寧托運物流
2.模型設計及應用設計
數據模型設計是數據倉庫建設的重要工作之一。數據模型類似于倉儲中的貨架，它規(guī)劃和管理著數據倉庫中的數據。因此，設計完整和規(guī)范的數據模型，可保證數據的可用性和有效性。
在進行應用設計時不僅要考慮業(yè)務需求，還要照顧到用戶的使用習慣。為更好地輔助用戶進行各類管理決策，通常需要設計出最有針對性的實現方式，例如，為了幫助用戶識別業(yè)務問題的關鍵癥結，可以采用分析路徑的方式，引導用戶由點到面、逐步深入地進行業(yè)務狀況的分析。
3.ETCL及應用開發(fā)
完成模型設計及應用設計后，進入開發(fā)階段，根據數據模型及應用設計規(guī)劃，完成業(yè)務系統(tǒng)數據的抽取轉換和加載,完成報表、查詢、多維分析等應用功能。
ETCL階段很重要的工作是做好數據的清洗和整理，也就是ETCL中“C”。數據倉庫系統(tǒng)的數據來源多樣，涉及到企業(yè)內部各種業(yè)務系統(tǒng)，這些業(yè)務系統(tǒng)無論是建設時間、應用功能、用戶群、平臺等都非常不一致，這也就帶來了業(yè)務邏輯的定義、術語的使用等的不統(tǒng)一，數據清洗工作就是要完成這些不同業(yè)務涵義數據的清洗和轉換。
為有效地做好數據清洗工作，需要對源數據做大量的分析，主要的手段包括數據庫分析和數據挖掘中用到的一些數據質量分析的方法。應用這些方法考察各業(yè)務對象屬性的特征，包括統(tǒng)計數據分布，如均值、方差、最大最小值、分位數等，以及通過折線圖、頻率分布等形式來審核業(yè)務屬性的分布狀況等。
4.系統(tǒng)測試及驗收階段
測試階段是保證系統(tǒng)最終是否可被交付用戶使用的重要環(huán)節(jié)，通過測試來檢驗系統(tǒng)是否滿足各項設計指標，包括ETCL所需的時間、最大并發(fā)用戶數、查詢響應時間等，數據的正確性驗證也是測試階段非常重要的一項工作。
商業(yè)智能軟件選型
隨著商業(yè)智能應用的廣泛和深入，市場上已經出現了大量的數據倉庫產品和軟件。這些工具的應用為IT廠商和企業(yè)帶來很多的益處，不僅壓縮實施周期，也提高了用戶統(tǒng)計分析的效果。
1.數據獲取層
數據獲取層也就是通常所稱的ETCL。目前市場上主流的ETCL工具有Informatica公司的Power Center和IBM公司的Data Stage，其他軟件廠商也提供了類似的產品，如Oracle公司的Warehouse Builder、Micrososft公司的SQL Server IS等。
Informatica公司的Power Center與IBM公司的DataStage都是業(yè)內領先的ETCL產品，很難說兩者孰優(yōu)孰劣。兩者間最大的不同體現在以下兩方面：DataStage 內嵌類Basic語言，增加了批處理程序的靈活性，PowerCenter則采用圖形化界面的方式完成開發(fā)；DataStage的元數據管理采用自用技術實現，而PowerCenter的元數據管理更為開放，可存儲在多種關系型數據庫中，很容易被訪問。
建議在選購ETCL軟件產品時關注以下幾點：產品是否能夠充分利用ETCL服務器資源，實現最大化的處理效率；是否集成版本控制、測試、開發(fā)等工具；是否有良好的幫助說明。
2.數據存儲層
數據存儲層主要由數據庫管理系統(tǒng)(DBMS)組成。目前市場上有很多的數據庫軟件，代表的數據庫產品主要有IBM DB2、Oracle、Sybase IQ、Microsoft SQL Server 2005等,這些產品已經有了很廣泛的應用。
對于這部分產品的選型通常要注意以下幾點：產品是否有針對數據倉庫應用特征所做的優(yōu)化，是否有豐富的索引機制，是否有良好的存儲空間管理機制。
3.數據應用層
數據應用層是與系統(tǒng)操作人員直接交互的邏輯層，組成該層的產品通常分為兩大類，一類是管理和存儲OLAP分析數據及模型的OLAP Server產品，另一類是支持用戶完成自助分析應用的前端展示工具產品。展現層也是非常重要的組成部分，業(yè)務人員看到的效果都是通過展現層來體現的。
OLAP Server是商務智能解決方案中一個重要的組成部分，能夠提供切片、鉆取、旋轉、過濾、自定義計算值、排序和透明訪問等多種OLAP分析功能，為用戶決策分析提供了強大、靈活的支持。
用戶可通過不同分析維度的靈活組合，對某個分析主題進行不同角度、不同層次的分析，精確地掌握業(yè)務狀況及發(fā)展趨勢，探測問題的根源所在，幫助企業(yè)全面地分析業(yè)務數據、制定策略，增強企業(yè)的競爭力。 昆山貨運公司
目前市場上比較流行的數據展示與分析工具包括Cognos、Business Object、Hyperion Performance Suite(已被Oracle公司收購)等，OLAP Server產品包括Microsoft Analysis Services、Hyperion Essbase等。
