数据仓库介绍 管理信息系统 电子商务应用
数据库在电商行业中的应用
数据库在电商行业中的应用随着互联网的快速发展，电子商务成为了一种日益普及的购物方式。
电商平台需要存储、管理和处理大量的数据，以便为用户提供个性化的服务和更好的购物体验。
数据库在电商行业中起着至关重要的作用。
本文将探讨数据库在电商行业中的应用，并分析其带来的好处。
一、库存管理电商平台需要对商品进行库存管理，确保商品的数量准确无误。
通过数据库的应用，电商平台可以实时监控商品的存货量，并在库存不足时及时进行补货。
此外，数据库还能够记录商品的交易历史，帮助分析商品的热销情况，为电商平台提供更准确的库存预测。
二、订单管理数据库在电商平台的订单管理中起着重要作用。
当用户下单购买商品时，数据库能够快速记录并存储订单信息，包括商品信息、价格、数量、用户信息等。
通过数据库的查询和索引功能，电商平台可以迅速响应并处理用户的订单，提高订单处理效率。
同时，数据库还可以支持订单的查询和统计功能，帮助电商平台管理和分析订单数据，优化销售策略。
三、用户管理电商平台需要对用户信息进行管理，以便为用户提供个性化的服务。
通过数据库的应用，电商平台可以存储和管理用户的基本信息、购买记录、收货地址等。
数据库还可以支持用户信息的查询和分析，帮助电商平台了解用户的购物偏好，为用户推荐合适的商品和服务。
四、用户评论和评分用户的评论和评分对于电商平台的发展具有重要意义。
通过数据库的应用，电商平台能够存储和管理用户的评论和评分数据，并与对应的商品关联。
数据库还可以支持评论和评分数据的查询和分析，帮助电商平台识别优秀商品和改进不足之处。
同时，电商平台还可以通过数据库支持的推荐算法，向用户展示与其购买历史和评论评分相关的商品。
五、安全管理数据库在电商平台的安全管理中起着重要作用。
电商平台需要保护用户的隐私信息，如个人资料、支付信息等。
通过数据库的安全机制，电商平台可以对用户隐私信息进行加密和权限管理，确保信息的安全性。
数据库还可以记录用户操作日志，帮助电商平台追踪和分析异常操作，及时发现和应对潜在的安全风险。
商务智能系统的研发及应用
商务智能系统的研发及应用商务智能（business intelligence，简称BI）是一种能够将大量企业数据转化为有用信息的技术。
商务智能的目的是利用数据来支持企业决策，并最终帮助企业取得成功并获得竞争优势。
随着企业数据量的快速增长，商务智能系统的研发和应用变得越来越重要。
本文将探讨商务智能系统的研发及应用。
一、商务智能系统的组成商务智能系统主要由数据仓库、数据挖掘、报表生成和数据可视化组成。
1.数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组件。
它是一个中央信息库，由各种数据来源提供数据，包括企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等。
数据仓库收集企业中的数据，并将其转化为可供使用的信息。
这些信息可以用于企业管理来决策。
数据仓库需要强大的数据管理可靠性，使数据能够被存储、访问和搜索。
由于数据仓库需要承载大量企业数据，因此它需要具有高度的扩展性和灵活性。
2.数据挖掘数据挖掘是商务智能的另一个重要组件。
它是使用算法和技术来从数据中提取有价值的信息。
数据挖掘可以采用多种技术，包括聚类、分类、预测、关联挖掘和时序模式识别。
常见的数据挖掘应用包括客户聚类、交叉销售、风险管理、广告推荐等。
3.报表生成商务智能系统将大量的数据转化为有用的信息，并生成报表。
这些报表可以为企业提供有价值的信息，用于企业决策。
报表可以是静态或动态的，取决于用户的需求。
静态报表是事先产生的，一般用于不经常改变的数据。
动态报表在请求时产生，用于频繁变化的数据。
4.数据可视化数据可视化是另一个重要组件，它将数据转化为图表、图形和地图等形式，以便更直观地呈现信息。
数据可视化可以使用户更好地理解数据，并更好地决策。
如果数据可视化没有正确地解释数据，则可能导致错误的决策。
二、商务智能系统的研发和实施商务智能系统在企业中得到越来越广泛的应用，研发和实施商务智能系统的团队需要包括数据仓库设计师、数据挖掘工程师、报表开发人员、数据可视化工程师等。
商务智能系统的组成
商务智能系统的组成商务智能系统（Business Intelligence System）是指基于计算机技术和数据分析方法，为企业决策者提供支持和帮助的一种信息系统。
商务智能系统的组成包括数据仓库、数据挖掘、报表分析和可视化等多个模块，下面将分别介绍这些模块的作用和功能。
1. 数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组成部分，它用于存储和管理企业的各类数据。
数据仓库通过将来自不同数据源的数据进行抽取、清洗和转换，将其整合成一个统一的、一致性高的数据集合。
通过数据仓库，企业可以从多个维度进行数据分析，为决策者提供全面、准确的数据支持。
2. 数据挖掘数据挖掘是商务智能系统中的另一个重要模块，它通过应用各种数据分析算法和模型，从海量数据中发现隐藏的、有价值的信息和规律。
数据挖掘可以帮助企业发现市场趋势、消费者行为模式、产品特征等，为企业决策提供科学依据。
3. 报表分析报表分析是商务智能系统中的一种常见功能，它通过对企业数据进行整理、加工和统计，生成各类报表和分析结果。
通过报表分析，企业可以直观地了解业务状况、销售情况、财务状况等，帮助决策者及时掌握企业的运营情况，并做出相应的决策。
4. 可视化可视化是商务智能系统中的一种数据展示方式，通过图表、图形、仪表盘等形式将数据呈现给用户。
可视化可以帮助决策者更直观地理解数据，发现数据之间的关系和规律。
通过可视化，企业可以快速准确地获取信息，做出更有针对性的决策。
5. 预测分析预测分析是商务智能系统中的一种高级分析功能，它通过对历史数据进行分析和建模，预测未来的趋势和可能的结果。
预测分析可以帮助企业预测市场需求、产品销售、财务状况等，为企业决策提供参考和支持。
6. 实时监控实时监控是商务智能系统中的一种重要功能，它通过对实时数据的采集、处理和分析，及时监控企业的运营情况。
实时监控可以帮助决策者发现异常情况和潜在风险，及时采取措施，保障企业的正常运营。
7. 用户查询与交互商务智能系统还提供了用户查询与交互功能，允许用户根据需要自定义查询和分析，获取所需的信息。
数据仓库概述(概念、应用、体系结构)
事务处理 分析处理
DB
从数据 OLTP 数据
DW
从数据 信息（知识） OLAP（DM、OLAM）
18
数据仓库与传统数据库的区别
19
OLTP和OLAP的区别
用户和系统的面向性:
转换描述从操作数据库到数据仓库的映射方法以及转换数据的算法访问权限备份历史存档历史信息传输历史数据获取历史数据访问等等29主题区和信息对象类型包括查询报表图像音频视频等支持数据仓库的其它信息例如信息传输系统包括的预约信息调度信息传送目标的详细描述商业查询对例如数据历史快照版本拥有权数据抽取的审计跟踪数据的使用方法30与数据访问和分析工具的集成31元数据库metadatarepository和工具32主要使用数据来源的物理结构信息企业数据模型和仓库数据模型最终用户最关心两类元数据
4
业务系统不适宜DSS应用
事务处理和分析处理的性能要求和特性不同
事务处理对数据的存取操作频率高而每次操作处理的时 间短； 在分析处理环境中，某个DSS应用程序可能需要连续几 个小时，会消耗大量的系统资源。
数据集成问题 历史数据问题 数据的综合问题（更高粒度）
5
建立数据仓库的投资回报
数据模型：（1）逻辑数据结构，包括为有效进行数据
用的数据集合,是不同于DB的一种新的数据环境, 是DW 扩 展后得到的一个混合形式。四个基本特点：面向主题的、 集成的、可变的、 当前或接近当前的。 库处理由DBMS提供的操作和约束；（2）数据表示系统（ 例如，ER图和关系模型）。
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元数据
数据仓库应用场景
数据仓库应用场景数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持管理决策制定的过程。
它是一个用于存储和管理大量经过加工和整理的数据的系统。
数据仓库主要用于将企业各个业务系统中的数据整合和汇总，以便为企业决策者提供全面、准确、及时的数据支持。
数据仓库的应用场景非常广泛，以下是一些典型的应用场景：1. 企业业务分析与决策：数据仓库能够对企业的各项业务数据进行整合和分析，为企业决策者提供准确的数据支持。
比如，销售数据、库存数据、客户数据等可以通过数据仓库进行综合分析，从而了解市场需求及产品销售情况，并做出相应的决策，提升企业的竞争力。
2. 市场营销分析：数据仓库可以整合和分析大量的市场数据，如用户调研数据、产品销售数据、竞争对手数据等，帮助企业了解市场趋势和竞争状况。
通过数据仓库的应用，企业可以更好地定位自己的产品和服务，优化营销策略，提升市场份额和盈利能力。
3. 客户关系管理：数据仓库可以整合和分析客户数据，包括客户的基本信息、购买记录、客户反馈等。
通过对客户数据的分析，企业可以了解客户的需求和购买行为，精准定位目标客户，制定个性化的营销策略，提升客户满意度和忠诚度。
4. 供应链管理：数据仓库可以整合和分析供应链相关的数据，如供应商信息、采购数据、生产数据等。
通过数据仓库的应用，企业可以实现供应链的全面可视化和管控，及时发现和解决供应链中的问题，提高物流效率和降低成本。
5. 金融风控：数据仓库可以整合和分析各类金融数据，如贷款数据、信用卡交易数据、欺诈数据等。
通过对金融数据的分析，可以实现对风险的监测和预警，避免潜在的风险，并制定相应的风控策略，保护企业的利益和客户的资产安全。
总之，数据仓库是企业决策制定过程中不可或缺的工具，它能够整合和分析大量的数据，为企业提供准确的决策支持。
无论是市场营销分析、客户关系管理、供应链管理还是风险控制，数据仓库都能够发挥重要的作用，帮助企业实现更好的业务运营和决策制定。
数据仓库-数据集市-BI-数据分析-介绍
数据仓库-数据集市-BI-数据分析-介绍数据仓库数据集市BI数据分析介绍在当今数字化的时代，数据已经成为企业和组织最宝贵的资产之一。
如何有效地管理、分析和利用这些数据，以获取有价值的信息和洞察，成为了摆在众多企业面前的重要课题。
在这个过程中，数据仓库、数据集市、商业智能（BI）和数据分析等技术和概念发挥着至关重要的作用。
接下来，让我们一起深入了解一下这些概念。
数据仓库，简单来说，就是一个用于存储和管理企业数据的大型数据库系统。
它的目的是将来自不同数据源（如操作系统、数据库、文件等）的数据整合到一个统一的、一致的环境中，以便进行分析和决策支持。
数据仓库中的数据通常是经过清洗、转换和集成的，以确保数据的质量和一致性。
它采用了特定的架构和技术，如星型模式、雪花模式等，来优化数据的存储和查询性能。
数据仓库就像是一个大型的数据仓库，将各种各样的数据收集起来，经过整理和分类，以便后续的使用。
与数据仓库密切相关的是数据集市。
数据集市可以看作是数据仓库的一个子集，它专注于特定的业务领域或主题，例如销售数据集市、客户数据集市等。
数据集市的数据来源于数据仓库，经过进一步的筛选和加工，以满足特定业务部门或用户的需求。
数据集市的规模通常比数据仓库小，但更具针对性和灵活性，能够更快地提供相关的数据和分析结果。
接下来，我们谈谈商业智能（BI）。
BI 是一套用于将数据转化为有价值的信息和知识的技术和工具。
它包括数据报表、数据可视化、数据挖掘、联机分析处理（OLAP）等功能。
通过 BI 系统，用户可以以直观的方式查看和分析数据，从而发现数据中的趋势、模式和关系。
BI 帮助企业管理层做出更明智的决策，提高企业的竞争力和运营效率。
例如，通过数据报表，管理层可以清晰地了解企业的销售业绩、成本支出等情况；通过数据可视化，复杂的数据可以以图表、地图等形式展现，更容易理解和分析。
数据分析则是一个更广泛的概念，它涵盖了从数据收集、数据处理、数据分析到结果解释和报告的整个过程。
企业信息系统的分类与应用
企业信息系统的分类与应用随着信息技术的不断发展和进步，企业信息化程度不断提高。
企业信息系统（Enterprise Information System，EIS）是指支持企业管理、控制和决策活动的信息系统。
企业信息系统是信息技术在企业应用中的重要体现，可以帮助企业实现信息化管理，提高企业的竞争力。
本文将会阐述企业信息系统的分类及其应用。
一、企业信息系统的分类企业信息系统可以按照其功能划分为六大类型：管理信息系统、决策支持系统、企业资源计划系统、供应链管理系统、客户关系管理系统和电子商务系统。
1.管理信息系统管理信息系统是指一种用来支持企业日常管理和运作的信息系统，管理信息系统可以对企业各个方面的信息进行整合，并实现生产、销售、采购、库存、财务等信息的管理与控制。
管理信息系统的目的是提高企业的运作效率，减少管理成本。
管理信息系统一般包含人力资源管理系统、财务管理系统、生产管理系统和销售管理系统。
2.决策支持系统决策支持系统（Decision Support System，DSS）是一种能够支持企业决策制定的信息系统。
决策支持系统可以为企业提供决策所需的信息、分析、模型和方法，帮助企业决策者做出正确的决策。
决策支持系统一般包括数据仓库、数据挖掘、联机分析处理、决策树和决策支持模型等。
3.企业资源计划系统企业资源计划系统（Enterprise Resource Planning，ERP）是一种集成了企业各个方面的信息系统，包括生产、库存、采购、销售、财务等管理模块。
企业资源计划系统可以对企业全局进行统筹规划和管理，实现信息共享，提高企业效率。
企业资源计划系统的实现需要对企业内部业务流程进行重构和优化。
4.供应链管理系统供应链管理系统（Supply Chain Management，SCM）是指对企业内部和外部的供应链进行管理和优化的一种信息系统。
供应链管理系统可以对企业的进货、生产、销售、物流等方面进行优化和管理，实现整个供应链的高效运作。
常见的数据库管理系统介绍
常见的数据库管理系统介绍数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是一种用来管理和组织数据库的软件系统。
它提供了数据的存储、访问、管理和控制的功能，能够有效地管理大量的数据，并且支持多用户并发操作。
在现代信息技术的发展中，数据库管理系统扮演着至关重要的角色。
本文将介绍几种常见的数据库管理系统。
I. 关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，简称RDBMS）关系型数据库管理系统是目前应用最广泛的数据库类型。
它采用了关系模型来组织数据，并通过表格的形式来存储实体和属性之间的关系。
关系型数据库具有良好的结构化特性，支持SQL语言进行数据查询和操作。
其中，Oracle、MySQL和SQL Server是使用较为广泛的关系型数据库管理系统。
1. OracleOracle数据库是目前全球最大的关系型数据库管理系统。
它具有强大的性能和稳定性，能够处理大规模的数据操作。
Oracle支持多种数据类型和数据存储引擎，提供了高级的数据安全和管理功能。
它广泛应用于企业级应用和大型数据处理系统。
2. MySQLMySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，因其简单易用和高性能而广受欢迎。
MySQL特点是速度快、占用资源少，并支持多种平台。
它广泛应用于各种Web应用程序，如电子商务网站、博客和论坛等。
3. SQL ServerSQL Server是微软公司开发的关系型数据库管理系统，适用于在Windows平台上开发和部署企业级数据库应用。
SQL Server具有良好的可扩展性和安全性，支持大规模数据的处理和分析。
它被广泛应用于大型企业和组织中。
II. 非关系型数据库管理系统（NoSQL）随着大数据和云计算的兴起，非关系型数据库管理系统逐渐受到关注。
非关系型数据库不采用表格形式的存储结构，而是使用键值对、文档、图形等方式来组织数据。
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定义 数据源
3
GO ON·· ·
4
选择数据仓库技术和平台
更新DW
选择数据分和数据展示软件
8
选择数据库连接软件
8
7
选择访问和报表工具
从操作型数据库中 提取、转换 、净化数据 到数据仓库
7
6 5
6
5
L/O/G/O
Thank You!
数据仓库&数据挖掘联系
大多数数据挖掘工具需要在集 成的、一致的、经过清理的数 据上进行挖掘
数据仓库
数据挖掘
数据挖掘过程中所需要的数据 处理与分析工具完全可以在数 据仓库的数据处理与数据分析 工具中找到， 数据仓库中的 OLAP完全可以为数据挖掘提供 有关的数据操作支持 数据挖掘技术在数据仓库中的 应用，正好弥补了数据仓库只 能提供大量数据，而无法进行 深度信息分析的缺陷
数据仓库的参照结构
包含数据传输和数据仓库基础两 部分. 负责管理数据仓库所使用的元数 据 分成数据管理与元数据管理两部 分 数据抽取，数据筛选、清理，清 理后的数据加载等操作 基本功能层 管理层 元数据管理层 环境支持层
数据仓库建立的基本框架
DW构建步骤
1
收集和分析业务需求
2
建立数据模型和数据仓库的物理设计
`
数据仓库与传统数据库的对比
Text in here (unit: %) Year
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数据仓库的体系结构
※ 数据仓库的概念结构 从数据仓库的概念结构看，应该包含：数据源、数据准备区、 数据仓库数据库、数据集市/知识挖掘库以及各种管理工具和 应用工具
※
虚拟数据仓库结构
※ 单一数据仓库结构
将所有的主题都集中到一个大型数据库中的体系 结构。数据源中数据被按照同一标准抽取到独立 的数据仓库中，用户在使用时再根据主题将数据 仓库中的数据发布到数据集市中。
※
分布式数据仓库结构
在企业各个分公司具有相当大的独立性时，企业总部 设置一个全局数据仓库，各个分公司设置各自的局部 数据仓库。局部数据仓库主要存储各自的未经转换的 细节数据，全局数据仓库中主要存储经过转换的综合 数据
虚拟数据仓库利用描述了业务系统中数据位置和 抽取数据算法的元数据直接从业务系统中抽取查 询的数据进行概括、聚合操作后，将最终结果提 供给用户
※
数据集市结构
数据集市结构或称为主题结构的数据仓库是按照 主题进行构思所形成的数据仓库，没有一个独立 的数据仓库。系统的数据不存储在同一数据仓库 中，每个主题有自己的物理存储区。
L/O/G/O
数据仓库（DataWare）
DW产生背景
• 随着信息技术的不断推广和应用，许多 企业都已经在使用MIS处理管理事务和 日常业务。 • 这些MIS为企业积累了大量的信息。企 业管理者开始考虑如何利用这些信息海 洋对企业的管理决策提供支持。 • 因此，产生了与传统数据库有很大差异 的数据环境要求和从这些海洋数据中获 取特殊知识的工具需要
一个面向主题的、集成的 、随时间变化的、非易失 性数据的集合，用于支持 管理层的决策过程
DW
1
数据仓库的发展与展望
2 数据仓库的体系结构和参照结构
3
4
数据仓库建立的基本框架
数据仓库与数据挖掘的联系
数据仓库的未来发展
操作型 数据仓库要求 网络的影响
Web中的代理 技术
基于关系对象 数据库的数据仓库