40、商业智能应用：预测、仪表盘、警报与门户的全面解析-优快云博客

商业智能应用：预测、仪表盘、警报与门户的全面解析

1. 预测输出设置与结果查看

在进行预测输出时，图底部表格的行对应着我们希望在预测输出中显示的列。以特定场景为例，我们期望在预测输出中展示三列内容：客户键、音乐以及预测概率。
- 第一行表示在输出中显示 dm_purchase_pattern 表中的 customer_key 列。
- 第二行表示显示决策树模型中的音乐购买情况。
- 第三行表示使用 PredictProbability 函数显示音乐购买预测的概率，该概率以 0 到 1 之间的小数表示，0 表示完全不确定，1 表示 100% 确定。 PredictProbability 是一个数据挖掘扩展（DMX）函数，用户无法对其进行配置，它返回离散列中给定值的概率。

若要查看预测结果，点击工具栏中的第一个图标即可。从预测结果可知，客户 6、7 和 8 有购买音乐产品的可能性，概率分别为 0.78、0.57 和 0.87，这表明对客户 6 和 8 的预测比客户 7 更确定。而客户 1、2、9、11 和 12 几乎肯定不会购买音乐产品，模型预测客户 10 也不会购买，但确定性不高。

2. 商业智能仪表盘

商业智能仪表盘是一类商业智能应用，它以图形化工具（如仪表、图表、指标和颜色编码地图）快速提供业务绩效的高级摘要。通过点击这些工具，我们可以深入查看更详细的信息。

仪表盘应用最初由高层管理人员（高级经理和 C 级高管）用于分析业务绩效，如今各级管理人员都在使用，因为这些应用越来越接近运营层面，而非单纯用于分析。其成功实施的关键因素在于确定正确的关键绩效指标（KPIs），并定期用正确的数据更新这些指标。

不同业务领域的 KPIs 各不相同，常见的 KPIs 如下表所示：
| 业务领域 | 关键绩效指标 |
| ---- | ---- |
| 销售部门 | 按地区或门店划分的每周或每月销售收入和利润率 |
| 财务部门 | 应收账款周转天数、营业利润和净资产收益率 |
| 通用 | 客户流失率、市场份额、员工流动率、客户满意度评级和产品盈利能力 |

仪表盘应用将这些 KPIs 整合到直观且易于理解的可视化工具中，并能实时更新。它还可以通过比较当前值与上一时期的值来显示 KPI 的趋势（上升或下降）。其优点是能让用户快速了解整个业务的总体状况，并在需要时深入查看详细信息；缺点是构建难度较大，且需要定期更新。

在 SQL Server 中，SSAS 提供了 KPI 功能，可用于显示各种 KPIs 及其趋势。以下是创建 KPI 的具体步骤：
1. 打开之前用于数据挖掘的项目，打开产品销售立方体。
2. 点击 KPI 选项卡，再点击工具栏上的“新建 KPI”按钮。
3. 以创建名为“Sales”的 KPI 为例：
- “关联度量组”：由于立方体中只有一个度量组，设置为 <All> 或 Fact Product Sales 效果相同。
- “值表达式”：设置为 [Measures].[Sales Value] 。
- “目标表达式”：设置为 [Measures].[Sales Cost]*1.4 ，表示销售价值的目标是大于或等于 1.4 倍的销售成本。
- “状态指示器”：设置为“Gauge”。
- “状态表达式”：

case when [Measures].[Sales Value] > [Measures].[Sales Cost]*1.6 then 1
when [Measures].[Sales Value] > [Measures].[Sales Cost]*1.3 then 0.5
when [Measures].[Sales Value] > [Measures].[Sales Cost] then 0
when [Measures].[Sales Value] > [Measures].[Sales Cost]*0.8 then -0.5
else -1
end

- “趋势指示器”：可设置为标准箭头等。
- “趋势表达式”：

case when isempty([Dim Date].[week_number].PrevMember) then 0
when [Measures].[Sales Value] > ([Dim Date].[week_number].PrevMember, [Measures].[Sales Value] * 1.2) then 1
when [Measures].[Sales Value] > ([Dim Date].[week_number].PrevMember, [Measures].[Sales Value]) then 0
else -1
end

再创建名为“Profit”的 KPI：
- “关联度量组”：设置为 <All> 。
- “值表达式”：设置为 [Measures].[Sales Value]-[Measures].[Sales Cost] ，表示利润 = 销售 - 成本。
- “目标表达式”：设置为 [Measures].[Sales Value]*0.5 ，即目标是利润等于销售价值的一半。
- “状态指示器”：设置为交通灯。
- “状态表达式”：

case when ([Measures].[Sales Value]-[Measures].[Sales Cost]) > [Measures].[Sales Value]*0.5 then 1
when ([Measures].[Sales Value]-[Measures].[Sales Cost]) > 0 then 0
else -1
end

- “趋势指示器”：设置为标准箭头。
- “趋势表达式”：

case when isempty([Dim Date].[week_number].PrevMember) then 1
when ([Measures].[Sales Value]-[Measures].[Sales Cost]) > 1.2 * ([Dim Date].[week_number].PrevMember, ([Measures].[Sales Value]-[Measures].[Sales Cost])) then 1
when ([Measures].[Sales Value]-[Measures].[Sales Cost]) > 1.1 * ([Dim Date].[week_number].PrevMember, ([Measures].[Sales Value]-[Measures].[Sales Cost])) then 0.5
when ([Measures].[Sales Value]-[Measures].[Sales Cost]) > ([Dim Date].[week_number].PrevMember, ([Measures].[Sales Value]-[Measures].[Sales Cost])) then 0
when ([Measures].[Sales Value]-[Measures].[Sales Cost]) > ([Dim Date].[week_number].PrevMember, 0.9 * ([Measures].[Sales Value]-[Measures].[Sales Cost])) then -0.5
else -1
end

设置完成后，点击“ABC”按钮检查语法，点击“Build”菜单并选择“Deploy”进行部署。部署成功后，点击“Reconnect”图标重新连接到分析服务立方体。最后点击“Browser View”按钮查看 KPIs 的值、目标、状态和趋势。

3. 商业智能警报

商业智能警报是向用户发出的特定事件或条件发生的通知，例如：
- 任何特定商店的每日销售数字低于目标的一定百分比。
- 全国范围内的账户关闭数量超过一定数字。
- 整个地区某些产品类型的利润率低于预设限制。

根据获取数据的系统不同，BI 警报可分为数据仓库警报和运营系统警报。运营系统警报的范围是针对每个交易，而数据仓库警报是在汇总级别，如按产品类型每周或按地区每日。运营系统警报的示例包括当库存水平低于某个标记或预订订单价值超过客户信用限额时发送的电子邮件、寻呼机或短信通知。

BI 警报的主要目的是让用户能够尽早做出反应，以防止即将发生的事情或在问题恶化之前进行纠正。与其他四种商业智能信息交付方法（报告、分析、数据挖掘和仪表盘）相比，警报的优势在于及时性，它能在情况发生时主动通知用户；缺点是通常只包含简单数据，但可以包含指向包含丰富信息的网页的链接或 URL。

在 SQL Server 中，可使用 SQL Server 通知服务来交付警报。该服务有四个组件：
- 订阅管理：存储订阅者、要交付的信息和首选交付渠道。
- 事件收集：从数据库、文件系统或应用程序收集事件，并将这些事件发送到通知应用程序，标准事件提供程序包括 SQL Server（T - SQL 查询）、Analysis Services（MDX 查询）和文件系统监视器（XML 文件）。
- 订阅处理：评估订阅以找到与收集的事件匹配的内容，然后生成通知。
- 通知分发：将通知数据转换为可读消息（网页、文件或电子邮件），格式化消息，并通过正确的交付渠道发送给订阅者。

4. 商业智能门户

商业智能门户是一个应用程序，作为访问和管理商业智能报告、分析、数据挖掘、仪表盘应用程序以及警报订阅的网关。它可以通过自定义开发（如使用 Visual Studio .NET）或使用现成的解决方案来构建。一些 BI 供应商提供构建 BI 门户的产品，将各种报告、OLAP、记分卡和仪表盘整合到一个地方，方便用户访问。

使用 BI 门户的主要好处是所有 BI 应用程序都集中在一个地方，并且便于进行集中式安全管理，用户只需登录一次门户，无需再次登录每个应用程序。如今，大多数 BI 门户是基于 Web 的，方便不同地区的用户通过公司内部网、外部网或其他平台访问。此外，还可以在门户上放置 BI 文档、用户指南、支持电话号码和帮助台应用程序的链接，以及 BI 和数据仓库的新闻和公告。

构建 BI 门户的最简单形式是创建一个包含各种报告和 BI 应用程序链接的网页，可使用 ASP.NET 进行构建。对于在 SQL Server 平台上实现商业智能，一些人会使用 SharePoint 构建 BI 门户，利用 Reporting Services 与 SharePoint 的集成。Reporting Services 提供了一些 SharePoint 组件（称为 web 部件），如 RsReportInfo （用于获取报告详细信息）、 RsReportView （用于查看报告）、 RsReportParameters （用于设置报告参数）和 RsReportExport （用于将报告导出为 PDF、XML、Excel 或文本文件）。在 SharePoint 门户上，还可以提供 Reporting Services 主页的链接，所有报告都存放在该主页的文件夹中。

综上所述，商业智能应用（预测、仪表盘、警报和门户）为我们提供了有关业务状况的信息，但只有采取正确的行动来改善业务绩效，并通过再次查看这些应用程序来验证行动的正确性，才能真正发挥其价值。如果业务绩效得到改善，说明行动正确；反之，则需要尝试其他行动。因此，关键在于采取行动！

商业智能应用：预测、仪表盘、警报与门户的全面解析

5. 各类商业智能应用总结与对比

为了更清晰地了解不同商业智能应用的特点，我们可以通过以下表格进行对比：
| 应用类型 | 优点 | 缺点 | 主要用途 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 预测输出 | 能针对性展示关键信息，如客户购买可能性及概率 | 依赖数据准确性和模型合理性 | 辅助业务决策，如营销推广策略制定 |
| 仪表盘 | 快速呈现业务总体状况，可深入查看细节；整合关键绩效指标 | 构建难度大，需定期更新 | 各级管理人员监控业务绩效 |
| 警报 | 及时性强，主动通知用户 | 数据简单 | 及时发现业务异常，提前采取措施 |
| 门户 | 集中管理所有 BI 应用，便于安全管理 | 构建需一定技术和资源 | 统一访问和管理各类 BI 资源 |

从这个表格可以看出，不同的商业智能应用在功能、优缺点和用途上各有侧重。在实际应用中，企业需要根据自身的业务需求和发展阶段，合理选择和组合这些应用，以实现最佳的商业智能效果。

6. 商业智能应用的实施流程

下面是一个 mermaid 格式的流程图，展示了商业智能应用的一般实施流程：

graph LR
    A[需求分析] --> B[数据准备]
    B --> C[应用选择与配置]
    C --> D[开发与测试]
    D --> E[部署与上线]
    E --> F[监控与优化]
    F --> C{是否调整应用}
    C -- 是 --> C
    C -- 否 --> G[持续运营]

具体步骤如下：
1. 需求分析 ：明确企业的业务目标和对商业智能的具体需求，确定需要监控的关键指标和希望实现的功能。
2. 数据准备 ：收集、整理和清洗相关数据，确保数据的准确性和完整性。这可能涉及到从多个数据源获取数据，并进行数据转换和集成。
3. 应用选择与配置 ：根据需求分析的结果，选择合适的商业智能应用（如预测、仪表盘、警报、门户等），并进行相应的配置。例如，设置预测输出的列、创建仪表盘的 KPIs、定义警报的触发条件等。
4. 开发与测试 ：对选定的应用进行开发和定制，确保其满足企业的特定需求。同时，进行全面的测试，包括功能测试、性能测试和安全测试，以保证应用的稳定性和可靠性。
5. 部署与上线 ：将经过测试的商业智能应用部署到生产环境中，并正式上线使用。在上线过程中，需要进行数据迁移和系统切换，确保业务的连续性。
6. 监控与优化 ：上线后，持续监控商业智能应用的运行情况，收集用户反馈和业务数据。根据监控结果，对应用进行优化和调整，以提高其性能和效果。
7. 持续运营 ：在应用稳定运行后，进行持续的运营和维护，定期更新数据和配置，确保商业智能应用始终与企业的业务需求保持一致。

7. 商业智能应用的未来发展趋势

随着信息技术的不断发展和企业对数据驱动决策的需求增加，商业智能应用将呈现以下发展趋势：
- 实时性增强 ：实时商业智能将变得更加重要，企业需要能够及时获取和分析最新的数据，以便做出快速决策。例如，实时仪表盘和实时警报将得到更广泛的应用。
- 智能化与自动化 ：人工智能和机器学习技术将进一步融入商业智能应用，实现自动化的数据处理、分析和预测。例如，自动生成报告、智能推荐决策方案等。
- 移动端应用普及 ：随着移动设备的广泛使用，商业智能应用将更加注重移动端的开发和优化，方便用户随时随地访问和分析数据。
- 数据安全与隐私保护 ：随着数据泄露事件的频繁发生，企业将更加重视数据安全和隐私保护。商业智能应用需要提供更强大的安全功能，确保数据的安全性和合规性。

8. 总结与建议

商业智能应用为企业提供了丰富的工具和手段，帮助企业更好地了解业务状况、做出科学决策。然而，要充分发挥商业智能的价值，企业需要做好以下几点：
- 明确业务需求 ：在实施商业智能应用之前，要深入了解企业的业务目标和需求，确保应用的选择和配置与业务紧密结合。
- 加强数据管理 ：数据是商业智能的基础，企业需要建立完善的数据管理体系，确保数据的质量和安全。
- 培养专业人才 ：商业智能应用涉及到数据处理、分析和技术开发等多个领域，企业需要培养和引进相关的专业人才，以支持应用的实施和运营。
- 持续优化与创新 ：商业智能应用是一个不断发展和完善的过程，企业需要持续关注技术发展和业务变化，不断优化和创新应用，以适应市场的需求。

总之，商业智能应用是企业提升竞争力的重要手段。通过合理选择和应用各种商业智能工具，企业可以更好地把握市场机遇，提高运营效率，实现可持续发展。希望本文能为企业在商业智能应用方面提供有益的参考和指导。