数据仓库与商业智能系统建设可行性研究思路
商业智能系统的设计与应用研究
商业智能系统的设计与应用研究第一章引言商业智能（Business Intelligence）是一种通过收集、分析和应用大量数据来支持商业决策和业务战略的技术和方法。
商业智能系统是建立在商业智能理论基础上的软件系统，通过处理和分析海量数据，为企业提供决策支持和战略指导。
本文将探讨商业智能系统的设计原理与应用研究。
第二章商业智能系统的设计原则商业智能系统的设计原则包括可扩展性、灵活性和可靠性。
首先，可扩展性指系统能够适应不断增长的数据和用户规模。
设计商业智能系统时应考虑到数据量和用户数的增长，采用合理的系统架构和技术手段，以确保系统在增加数据和用户时能够保持性能和稳定性。
其次，灵活性是指系统能够灵活适应业务需求和变化。
设计商业智能系统时应考虑到业务需求的多样性和变化性，采用灵活的数据模型和配置方式，以满足不同用户和部门的需求。
最后，可靠性是指系统能够稳定可靠地运行。
设计商业智能系统时应采用健壮的架构和技术手段，确保系统在故障情况下能够快速恢复和保持数据完整性。
第三章商业智能系统的数据分析方法商业智能系统的数据分析方法包括OLAP（联机分析处理）、数据挖掘和统计分析。
首先，OLAP是一种以多维数据模型为基础的数据分析方法。
商业智能系统通过构建多维数据模型，将数据按照不同的维度和度量进行组织和分析，以支持复杂的数据查询和分析需求。
其次，数据挖掘是一种通过发现数据中隐含的规律和模式，进行预测和决策支持的方法。
商业智能系统通过数据挖掘技术，从海量数据中提取有用的信息，为企业决策提供支持和指导。
最后，统计分析是一种通过数据样本和统计方法，对数据进行推断和预测的方法。
商业智能系统通过统计分析技术，对数据进行抽样和分析，得出统计规律和趋势，为企业提供决策依据。
第四章商业智能系统的应用研究商业智能系统在不同领域具有广泛的应用。
首先，在销售领域，商业智能系统可以帮助企业分析销售数据、客户行为和市场趋势，提供销售预测和市场计划，支持销售决策和战略制定。
中远散运数据仓库与商业智能系统初步策划
更好地利用组织内部的资源 ，对组织的经营
状 况进 行跟 踪和 衡量 ；优 化整 个组 内 部 的 ｌ 资源 。
提供给各个相关的企业信息用户。但在信息
源 和决 策之 间往 往存 在 着 “ 沟 ” 鸿 ，如 何 解
在借鉴 国际航运 业的 先进 经验的 基础上 ， 我们通过对中远散运的业 务需 求和技术条件的 分析 ，为 中远 散运 的商 业 智能应 用 制玎 了初
仁要 功 能 ：
数据收集、整合、管 理、发布、分析等途
径应 用 “ 业智能 ”为 管理 层提 供 与企业 发 商 展 战 略 和 发 展 重 点 方 向 相一 致 的 丰 富 、肢
１ 、平 衡 记分 卡
根据 预定 义的 计算 方 法 ，综 合评定 企 业
通过在系统中对关键指标设置各炎报警信
困难 ，信 息使用 困难 ，业务 系统 主要 面 向 日 常操 作 ，任管理 分 析方面 用 户使 用方 面不够 灵活 、方便 ；没有 历史 与趋 势分析 能 力 ；报
表呈 现 方式不具 弹 性 ；数据 整合 困难 等 ，所
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预算 的 效率 ，同时提 供 各种分 析 比较手 段 建
货运输为核心主业 ，以与航运相关的陆上产
业 经营 、船 员劳 务经营 为辅 的 多元 化经 营格
局。在 企业 信息 化建设 方面 ，经过 多 年的努
息 ，可以有效监控分析指标 ，当指标超出了
预先 设定 的警戒线时将生成例 外信息提供给管
商业智能系统的架构设计与实现
商业智能系统的架构设计与实现一、商业智能系统的概念和应用商业智能系统是一种基于数据仓库和数据挖掘技术的信息系统，能够进行数据分析、预测和支持决策等功能。
它将企业的各种数据从不同来源集成在一起，并通过数据挖掘技术使数据更加有价值。
商业智能系统的应用范围非常广泛，例如市场营销、金融、医疗、教育等领域都可以利用商业智能系统提高效率、降低成本和提高决策的准确度。
二、商业智能系统的架构设计商业智能系统的架构设计通常包括数据层、数据处理层、分析层和应用层四个层次。
1.数据层数据层是商业智能系统最基础的一层，它包括了多个数据来源的数据采集、清洗、集成等过程。
为了保证数据质量，需要确保数据来源的可靠性和数据的完整性。
此外，还需要对数据进行加工处理，例如去除重复数据、填补缺失数据、格式转换等操作。
2.数据处理层数据处理层是商业智能系统的中间层，主要负责将数据转化为适合进行分析的数据仓库。
这一层需要对原始数据进行抽取、转换和装载（ETL）操作，将数据从数据源中提取到数据仓库中，并进行一些数据清洗和转换操作。
通过数据处理层提供的数据仓库，可以方便地实现数据的挖掘和分析。
3.分析层分析层是商业智能系统的核心层，它主要负责数据挖掘、预测分析和可视化呈现等操作。
大多数商业智能系统会提供数据挖掘技术，例如聚类、分类和关联规则挖掘等。
分析层还需要提供可视化界面，方便用户对数据进行分析和决策。
4.应用层应用层是商业智能系统的最顶层，它主要负责将分析结果转化为实际的业务应用。
例如，在市场营销领域，可以利用商业智能系统提供的用户画像、购买预测等结果来优化营销策略和提高销售额。
应用层还需要具备丰富的定制化能力，以满足各个领域的不同需求。
三、商业智能系统的实现商业智能系统的实现包含很多方面，例如数据仓库的设计和构建、数据处理和转化、分析功能的实现、应用界面的开发等。
1.数据仓库的设计和构建数据仓库是商业智能系统的核心组成部分，它需要根据不同的行业和应用场景进行定制化设计。
智慧仓储建设项目可行性研究报告
智慧仓储建设项目可行性研究报告
一、智慧仓储建设项目概述
智慧仓储是以信息技术、智能科学和管理理念为基础，采用网络化、集成化、自动化、一体化等技术来实现货物的收发、盘存、库存管理、订单处理等功能，并通过信息化、智能化、自动化化技术手段实现高效、节能、可控的仓储管理系统，以满足企业对物流及仓储管理的需求。
智慧仓储主要集中于物资收发、库存管理、订单处理、安全控制、自动执行等功能，其中值得注意的是，要实现仓储智能化，必须进行准确的收发系统和建立数据库，实时记录物品的出入库信息，才能使仓库管理更加高效、可控。
智慧仓储可以实现自动出入库、库存管理、自动拣货、自动装载、盘点等功能，其具有以下优势：
1、可以提高仓库管理及物流管理的效率，减少人力成本；
2、可以减少物料损耗，提高库存管理水平；
3、可以实现仓库的自动化，非人工操作；
4、可以实时监控和分析库存信息，增强库存管理。
二、项目可行性研究
1、市场可行性
智慧仓储主要是针对物流、仓储企业构建仓储系统，所以其市场可行性要视当前物流市场需求来决定。
其中，智慧仓储具有一定的发展前景。
商业智能技术的应用与研究
商业智能技术的应用与研究一、商业智能技术的概念商业智能技术（Business Intelligence, BI），是指通过对企业内外部各种信息的整合和分析，以提供有效决策支持为核心，运用计算机技术、数据挖掘技术、人工智能、数据可视化等技术手段，提高企业竞争力和效益的一种综合性信息技术。
简单地说，商业智能技术即是指为企业决策层和管理层提供有利于商业决策行为的各种技术、工具和平台。
二、商业智能技术的组成与应用商业智能技术是一个复杂的体系，主要包括数据仓库、数据采集、数据清洗、数据挖掘、数据可视化五个方面。
1、数据仓库数据仓库是商业智能技术的基础，它是一个数据集合，将来自不同来源、多样化的数据进行整合、清理、转化为可应用的数据，常见的数据源有企业内部数据、外部市场数据、社交网络数据等。
数据仓库的主要功能是提供成功的商业分析，加速完成业务决策的过程、理解业务进程、监控业务关键点等。
2、数据采集数据采集是指从不同数据源，包括企业内部系统或外部信息来源收集和整理企业相关数据，是保证数据经过预处理，能够被有效地存储和使用。
数据采集旨在搜集一些有关企业的基本信息以及数据，以供后续分析。
常见的数据采集方式包括如自动化采集、批量采集、结构化采集、非结构化采集等。
3、数据清洗数据清洗是指对采集到的原始数据解析，对其进行一系列的校验、筛选、归一化的操作，最终得到可用于日常操作之用的数据。
数据清洗是整个商业智能体系中非常重要的一个环节，它可以确保数据的质量，提高商业智能分析的准确度和可靠性。
4、数据挖掘数据挖掘（Data Mining）是指将采集到的数据进行深层次地挖掘和分析操作，挖掘数据中隐藏的联系、规律和模式，并提供给决策者进行在线业务分析。
数据挖掘的应用比较广泛，例如基于数据挖掘算法，可进行市场趋势分析、广告点击率预测、客户细分等应用。
5、数据可视化数据可视化是指将数据分析的结果进行可视化展示，以便决策者快速了解和理解数据，为决策提供有力的支持。
可行性研究报告思路
可行性研究报告思路一、研究背景随着经济的不断发展和科技的不断进步，各行各业都在不断寻求创新和突破。
而在这个信息化、智能化的时代，大数据技术的应用已经成为了企业发展的必然选择。
大数据技术能够帮助企业更好地了解市场需求、预测趋势、优化产品和服务，帮助企业更有效地运营和管理，提升企业的竞争力。
而建立一个大数据平台，则是企业实施大数据战略的关键一环。
二、研究目的本研究的目的是通过对建立大数据平台的可行性进行深入研究，为企业决策层提供决策参考，帮助企业更好地了解大数据平台建设的优势和挑战，从而更好地实施大数据战略。
三、研究内容1. 大数据平台的概念及发展趋势分析2. 大数据平台建设对企业的意义和价值3. 大数据平台建设的技术和成本分析4. 大数据平台建设的管理和运营模式5. 大数据平台建设的风险和挑战分析6. 大数据平台建设案例分析四、研究方法本研究将采用文献研究法、实证研究法、案例分析法等多种研究方法，综合分析大数据平台建设的关键问题。
五、研究步骤1. 收集大数据平台建设相关的文献资料，进行文献综述；2. 调研已有大数据平台建设案例，进行案例分析；3. 对大数据平台建设的技术、成本、管理和运营等方面进行深入研究和分析；4. 对大数据平台建设的优势、挑战和风险进行深入分析；5. 撰写《可行性研究报告》，给出对大数据平台建设的建议。
六、预期成果通过本研究，将得出大数据平台建设的可行性分析报告，为企业决策层提供决策参考，帮助企业更好地实施大数据战略。
七、研究预算本研究的预算主要用于研究人员的工资、文献资料的收集和购买、调研费用等，预计总预算为XX万元。
八、研究团队本研究的研究团队由经济学、管理学、信息技术等多个学科的专家组成，保证研究的综合性和深入性。
九、研究进度安排本研究预计在XX年XX月开始，预计在XX年XX月完成研究报告的撰写。
十、研究意义通过本研究，可以更好地为企业提供大数据平台建设的可行性分析，为企业的未来发展提供重要的参考依据，促进经济社会的健康发展。
智能仓储可行性研究报告
智能仓储可行性研究报告一、市场前景分析1.当前智能仓储市场现状目前，智能仓储市场呈现出快速发展的趋势。
随着全球经济的快速发展，物流需求不断增长，仓储管理面临的挑战日益严峻。
传统的仓储模式已经难以满足物流快速发展的需求，而智能仓储技术的出现填补了传统仓储模式的不足，为仓储管理提供了更多选择和可能。
2.未来智能仓储市场发展趋势未来，随着物流技术的不断创新和智能化水平的提高，智能仓储市场将会呈现出更加广阔的发展空间。
智能仓储技术将会在更多领域得到应用，为仓储管理带来更多变革和提升，助推物流行业的进一步发展。
二、技术条件分析1.物联网技术智能仓储的核心技术之一就是物联网技术，它将仓储设备和信息系统进行连接，并实现数据的采集、传输和分析，实现物流信息的实时监控和管理。
物联网技术的核心是传感器技术、RFID技术和无线通信技术，它们可以实现对仓储环境、设备和物流产品的实时监控和管理，提高了仓储效率和精度。
2.智能设备智能仓储还需要依托一些智能设备来实现自动化管理和智能化操作，例如自动化堆垛机、智能搬运车、智能报警系统等。
这些智能设备可以实现智能化的仓储操作和管理，提高了仓储效率和精度，减少了人力成本和错误率。
三、成本效益分析1.降低成本智能仓储通过提高仓储效率和精度，减少了仓储过程中的人力成本、设备成本和错误率，从而降低了物流成本。
智能仓储还可以通过优化仓储流程和动线，减少了仓储空间的占用和浪费，进一步降低了成本。
2.提高效益智能仓储提高了仓储效率和精度，加快了物流的流转速度和响应速度，提高了物流服务水平和客户满意度，进一步提升了企业的市场竞争力和盈利能力。
结语总的来看，智能仓储在当前物流管理中具有非常广阔的发展前景。
随着物流技术的不断发展和智能化水平的提高，智能仓储作为物流管理的一种重要形式将会得到更多的应用和推广。
智能仓储通过应用物联网技术和智能设备，提高了仓储效率和精度，降低了物流成本，实现了物流的智能化和信息化。
数据仓库与商务智能
数据仓库与商务智能数据仓库是指一个集成、非易失且用于支持管理决策的数据存储系统。
它通过将来自各种内外部数据源的数据集成到一个中心化的存储中，为企业的业务决策提供有价值的数据分析和报告。
而商务智能是指一套技术、工具和应用程序，帮助企业从数据仓库中提取、分析和可视化数据，以支持企业决策。
在信息时代的浪潮中，企业面临的市场竞争日益激烈，而数据仓库与商务智能的应用不仅能够帮助企业掌握市场趋势，挖掘商机，还能为企业提供决策支持，提高运营效率，并实现业务的持续增长。
下面将从数据仓库的建设、商务智能的应用以及两者的关系与优势等方面来探讨数据仓库与商务智能。
一、数据仓库的建设数据仓库的建设是一个需慎重考虑的过程，需要从数据源的选择、数据采集、数据清洗和数据存储等环节进行规划和设计。
在数据源选择方面，企业需要根据自身的业务需求和数据特点选择合适的数据源，如企业内部的业务系统、互联网上的开放数据等。
在数据采集方面，企业需要选用适当的ETL工具，通过抽取、转换和加载等步骤将数据导入数据仓库。
在数据清洗方面，企业需要借助数据清洗工具，对数据进行处理，如填充缺失值、去重复、格式化等。
最后，在数据存储方面，企业可选择关系型数据库或分布式存储系统等来支持数据仓库的构建。
二、商务智能的应用商务智能的应用主要涵盖数据分析、数据挖掘和数据可视化等方面。
在数据分析方面，商务智能可以通过对数据的统计分析、趋势分析、贡献度分析等来帮助企业了解市场状况、产品销售情况与客户需求。
在数据挖掘方面，商务智能可以应用数据挖掘技术，对大量数据进行自动发现、模式识别和预测分析等，从而帮助企业挖掘潜在商机。
在数据可视化方面，商务智能可以通过数据报表、仪表盘和图表等形式，将复杂的数据转化为直观、易懂的可视化图像，帮助决策者更好地理解数据，做出正确的决策。
三、数据仓库与商务智能的关系与优势数据仓库与商务智能密不可分，数据仓库提供了商务智能所需的数据基础，而商务智能则依赖于数据仓库来提供数据分析和报告的功能。
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二、相关理论与技术
1、数据仓库定义
数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的 （Subject Oriented）、 集成的（Integrate）、相对稳定的 （Non-Volatile）、反映历史变化 （Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策
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二、相关理论与技术
2）为数据仓库建设和商业智能应用开发设计出可行的技术方案 3）指导广东电网公司数据仓库与商业智能项目的建设
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一、研究背景与意义
3、项目目标
1）在调查和分析广东电网公司信息化现状与存在问题基础上，明确定义 项目建设的综合需求 2）设计广东电网公司数据仓库与商业智能项目具有全省共性的元数据规 范 3）设计广东电网公司数据仓库与商业智能项目建设的总体方案 4）论证项目建设的经济可行性与操作可行性 5）进行数据仓库与商业智能工具选型与经济运行分析
DM模型
DW
ETL
ODS
E T L / 源数据接口系统
通过ODS层在数据仓库
系统与业务应用系统
之间建立了一个“隔
元
离层”，可以有效地
数
降低DW系统对业务应
据
用系统的影响，提高
பைடு நூலகம்
系统的安全性。
源
数
……
据
生产
营销
工程
物资
财务
人力资源
带ODS的数据仓库体系结构
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四、技术方案
1、体系架构
OLAP
DM模型
元
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三、需求分析
2、DW与BI项目建设的必要性与意义
数据中心、EAI/EIP与DW/BI项目差异对照表
话题 项目
数据资源集中管理
数据资源重新组织
辅助决策支持
数据中心 1、设备集中管理
无
无
2、运行环境集中管理
EAI/EIP 1、集成统计指标数据 1、按管理主题组织数据
1、综合统计分析报表
DW/BI
1、集成高度概括数据 2、集成统计指标数据 3、集成业务细节数据
1.客户细分与个性化服务 2.生产\营销等计划制定与执行 3.全员劳动效能分析与评估 ……
业务决策
1.客户投诉与对策 2.停电模拟与停电方案 3.设备故障与检修计划 ……
1.客户投诉原因与服务质量跟踪 2.停电模拟与停电方案制定 3.设备故障预测与检修计划制定 ……
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四、技术方案
1、体系架构
OLAP
1、按决策主题组织数据 2、按管理主题组织数据 3、按业务主题组织数据
1、数据挖掘与知识发现 2、数据关联分析 3、数据切片、切块、旋转
及钻取OLAP操作分析
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三、需求分析
3、需求分析
1）用户需求
电网结构与信息结构
一个业务决策、管理决策与战略决策功能需求的例子
决策层次与决策指标 决策层 需求
优点: 1、可使用数据中心数据，降低数据抽取成本
缺点: 1、技术与管理复杂 2、可能出现EAI/EIP数据与DW数据的一致性问题
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五、建设方案
1、省市独立，分布集中式架构
1）省级数据仓 库建设在一个省 级软硬件平台上；
2）地市数据仓 库建立在独立的 地市级软硬件平 台上；
3）先建设地市 数据仓库，最后 集中到省级仓库。
决策需求
功能描述
决策模型与决策功能 2）系统开发需求 3）平台与工具需求
战略决策 管理决策
1.电价敏感度分析 2.负荷预测与电网规划 3.投资风险与资本运营 ……
1.客户细分与大客户关系 2.计划制定与执行 3.全员劳动生产率 ……
1.消费习惯与电价敏感度关系 2.中长期负荷预测与电网规划 3.项目评估与效益分析 ……
广东电网公司主营业务信息资源统计表
应用系统资源 特大型 大型 中型
数据资源（GB） 特大型 大型 中型
年增长量（GB） 特大型 大型 中型
50GB 30GB 20GB 5MB 3MB 2MB
财务系统
存在以下问题：
人力资源系统 技改科技系统
1）信息化应用水平较低 2）数据库资源综合利用率不高 3）数据实体缺乏规范
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二、相关理论与技术
3、技术与工具
1）数据仓库建模工具 2）数据抽取工具（ETL工具） 3）数据存储技术 4）前端数据访问与分析工具 5）数据仓库管理工具
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三、需求分析
1、现状分析
主营业务系统
从以下角度来分析： 生产系统
1）管理架构
营销系统
2）信息资源 3）通信网络
安全监察系统 物资系统 工程系统
方案二
1、ETL工具
方案三
1、数据中心 2、ETL工具
优缺点
优点: 1、使用EAI数据集成的数据,可降低数据抽取成本 2、保持EAI/EIP数据与DW数据的一致性
缺点: 1、技术与管理复杂
优点: 1、数据抽取技术路线独立 2、技术与管理简单
缺点: 1、可能出现EAI/EIP数据与DW数据的一致性问题
2、相关理论
1）DW与BI系统体系结构
2）DW的元数据
技术元数据、商业元数据
3）DW的数据建模
4）DW的OLAP分析 5）DW的DM模型
OLAP元数据 DW元数据
ETL工具
数据仓库
OLAP服务器 服务
数据源
数据集市 数据集市 数据集市 部门级数据仓库
DM 模型服务器
前端 BI工具 查询工具
报表工具 分析工具 挖掘工具
3
一、研究背景与意义
1、研究背景
1）南方电网“两型两化” 的企业发展战略 2）如何综合开发利用已有的数据资源？如何从这些大量集中的数据资源 中挖掘具有商业价值的信息？ 3）数据仓库系统建设的复杂性及高难度
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一、研究背景与意义
2、研究意义
1）明确广东电网公司数据仓库建设项目要解决的主要问题 项目建设的需求问题 建设的总体方案问题 项目建设的经济可行性与操作可行性问题
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五、建设方案
2、省市独立，集中分布式架构
1）省级数据仓 库建设在一个省 级软硬件平台上；
2）地市数据集 市建立在独立的 地市级软硬件平 台上；
数据仓库与商业智
能系统建设可行性 研究思路
数据仓库（DW）与商业智能（BI ) 系统建设可行性研究思路
中山大学计算科学与计算机应用研究所 2006年12月
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数据仓库与商业智能系统建设可行性研究
一、研究背景与意义 二、相关理论与技术 三、需求分析 四、技术方案 五、建设方案 六、可行性分析 七、研究所简介
数
DW
据
E T L / 源数据接口系统
源
数
……
据
生产
营销
工程
物资
财务
人力资源
不带ODS的数据仓库体系结构
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四、技术方案
2、数据抽取方案
1）与EAI/EIP平台结合的方案 2）与EAI/EIP相对独立的方案 3）与数据中心建设结合的方案 三个数据抽取方案的比较
方案
比较
方案一
数据抽取
1、EAI工具 2、ETL工具