初识商业智能

本文介绍了商业智能的基本概念,包括其定义、起源和发展,以及商业智能项目实施的六个步骤,如需求分析、数据仓库建模、数据抽取等。同时,探讨了商业智能在技术上的组成部分,如数据处理、业务模型等,以及常用开发环境如SQLServer的SSRS、SSIS和SSAS。

一、什么是商业智能

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、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。

商业智能在技术上可以分为数据处理、业务模型、操作界面、用户管理、业务仪表板等多个模块。涉及到的技术集中在大数据、OLAP、多维数据模型、图形页面交互(GUI)等。

这些技术可以用多数程序语言实现,比如Wyn Enterprise选择了微软最新的跨平台开发语言.NET Core,支持Windows、Linux平台,开发和运行效率都有保障。

三、开发环境

SQLServer商业智能开发平台主要包括的开发环境有SQL Server Reporting Services(报表服务,简称SSRS)、SQL Server Integration Services(数据集成服务,简称SSIS)和Microsoft sQL Server 2005 Analysis Services(数据分析服务,简称SSAS)。

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