商务智能概述概述
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• 如果将知识用在辅助企业经营管理决策中， 那么这种智慧就可以称为商业智慧，也就 是商业智能，或者叫商务智能。
Business Intelligence, BI
商务智能的2个层次
• 第1个层次：在整合系统数据的基础上提供 灵活的前端展现。
– 例如，通过直方图等形式表现来自销售管理系 统的地区销售情况报表。
–决策所需的历史数据量很大，而传统的数据库 一般只存储短期数据。
–辅助决策的信息涉及许多部门的数据，而不同 系统的数据难以集成。
–由于访问数据库的能力不足，它对大量数据的 访问性能明显下降。
如何将数以百万计的网络文件、电话记录、销售 细目文件记录变成可利用的信息和知识？
企业信息系统的进化
管理信息系统和企业资源计划系统
• 元昌安. 数据挖掘原理与SPSS Clementine应 用宝典. 电子工业出版社.
• （印度）西蒙. 数据挖掘基础教程. 范明, 牛 常勇 译. 机械工业出版社. （Weka）
– http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
案例
• 1. 电信公司的数据仓库建设 • 2. Data mining for decision support on
数据抽取 数据整合
从各种异构数据 源中整合BI需要 的数据，同时可 以实现与商务流 程统一
OLAP 数据挖掘
为已有数据建立 模型，并且经分 析后找出数据的 内部关系
自定义报表 数据展现
对分析结果提供 类型多样、美观 且适合不同需求 的图表和报表
Question?
数据分析与商务智能
管理科学与工程系 安利平
教学内容
• 数据分析与商务智能概述 • 数据仓库与OLAP基础 • 数据仓库的设计与OLAP建模 • 数据挖掘的过程与算法
主要参考书
1. W H Inmon 著. 数据仓库. 机械工业出版社. 2. 林宇 编著. 数据仓库原理与实践. 人民邮电出版社. 3. Jiawei Han, Micheline Kamber著. 数据挖掘概念与
商务工具的变迁
• 伴随着商务工具的变迁，人们处理信息的 能力在工具的帮助下变得越来越强大，信 息量的增长也越来越快。
– 电报 – 电话 – 传真机 – 计算机 – 互联网
商务工具的变迁
• 在20世纪初，或者即使到了20世纪中叶，没有一 个公司的账目、订货记录和文件柜的数据总和能 超过几十个百万字节(megabytes)。
3. DMReview
过程
4. Gartner、IDC、IBM、SAP和MSTR
工具和技术集合
商务智能的结构描述
• 商务智能的实现包含了“数据信息知 识行动智慧”这一过程所运用的技术 和方法。
– 数据仓库 – 联机分析处理(OLAP) – 数据挖掘 – 模型库和方法库
外部数据
抽取 转换
清洗
商务智能的2个层次
经过数据整合的BI系统功能 ——现在有多少个三角形? 数据仓库 Data Warehouse, DW 联机分析处理 On-Line Analytical Processing, OLAP
商务智能的2个层次
• 第2个层次：数据库中的知识发现。
– 数据库的爆炸性增长已远远超出了能够解释和 消化这些数据的能力，需要新一代的工具和技 术对数据库进行自动和智能地分析。这些工具 和技术正是知识发现。
– 一个工具
• Business Intelligence Development Studio
SQL Server 2005的商务智能构架
服务
作用
商务 智能 应用
Business Intelligence Development Studio
集成 （SSIS）
分析 （SSAS）
报表 （SSRS）
报表工具
OLAP Server
Intelligent Insight&Qucik
Miner
view
Oracle
Oracle ETL Server
Enterprise Manager
Express Server
Darwin
Express Analyser
Sybase
CA SAS Microsoft
Replication Server Warehouse Studio
PowerStage
Warehouse Analyzer
SAS SPSS
InfoPump 第三方
PLATINUM ERWin PLATINUM InfoPump
DecisionBase InfoBeacon
Neugent Aion
Warehouse Administrator
SAS MDDB
Enterprise Miner
百家争鸣、百花齐放的管理系统数据 ——共有多少个三角形?
商务智能系统
• 来自不同系统的大量数据中往往隐藏着重 要的规律和商业规则，这些是企业管理者 需要寻找的“金矿”。
商务智能系统
• 此“金矿”的挖掘过程就是“数据信息 知识智慧”的转化过程。
数据处理
数据
信息
信息分析
辅助决策
知识
智慧
商务智能系统
customer insolvency in telecommunications business
商务智能概述
• 为什么出现商务智能？Why
– 企业经营管理活动对商务智能的需求
• 如何理解商务智能? What • 商务智能如何实现? How
– 商务智能的技术构成
1 企业对商务智能的需求
• 商务工具的变迁 • 企业信息化系统的进化
穿孔纸带
商务工具的变迁
• 计算机在商业领域的应用，标志着商业活动真正 进入信息化时代，信息处理的方式发生了革命性 的变化。 – 商业单据的电子化 – MIS(管理信息系统)广泛应用 – 数据处理方式以数据库为主
商务工具的变迁
• 互联网在商业活动中的应用，在信息增长和信息 处理方式上也发生了前所未有的变化。
SSIS
SQL Server
SSAS
SSAS
InfoMaker
Forest&Trees InfoReprots
EIS ER SSRS
SQL Server 2005的商务智能构架
• SQL Server 2005的两大体系
– 数据库管理 – 商务智能应用
SQL Server 2005的商务智能构架
技术. 机械工业出版社. 4.（美）谭,（美）斯坦巴赫 著, 范明 等译, 数据挖掘
导论. 人民邮电出版社. 5.（美）贝里,（美）利诺夫 著, 袁卫 等译. 数据挖
掘——客户关系管理的科学与艺术. 中国财经出版 社.
软件
• SQL Server 2005/2008 数据仓库 • IBM SPSS Modeler 企业数据分析与挖掘 • IBM SPSS Statistics 标准统计分析 • 关于Weka
商务智能的结构描述
• 商务智能系统工作过程的技术抽象
– 源数据层 – 数据转换层 – 数据仓库(数据集市)层 – OLAP – 数据挖掘层 – 用户展现层
数据挖掘和商务智能工具
公司名称 ETL工具
IBM
Warehouse Manager
数据仓库管理 Visual Warehouse
OLAP工具
数据挖掘工 具
• 知识发现的主要技术构成就是数据挖掘。
Knowledge Discovery in Database，KDD Data Mining，DM
商务智能的2个层次
历史数据
预测数据
？
加入智能挖掘算法的系统功能 ——最后一个框中应该有多少个三角形?
商务智能的2个层次
• 例如，通过对销售数据的分析，发现一条 关联规则：
• 对于这些公司来说，数据的增长是以10万倍来计 量的。
商务工具的变迁
• 多数情况下，数据的搜集是为了提高内在 操作的效率，并不是为了分析或者为了建 立预测模型。
• 数据一旦积累起来，就成为信息财富。这 些财富可被用来改进每个领域的决策。
• 人们已不再满足于简单的数据操作，产生 了进一步使用现有数据的要求。
购买面包 and 购买黄油 90％购买牛奶
• 这条规律对于商务的智能化和决策的科学 化将有重要的意义。
2 商务智能的技术构成
• 什么是商务智能 • 商务智能的结构描述 • 商务智能工具 • SQL Server 2005的商务智能构架
什么是商务智能
1. Microsoft
努力
2. SAS
智能和知识
商务工具的变迁
• 利用现有的数据进行分析和推理，从而为 决策提供依据。
–谁是高价值的客户？谁将成为高价值客户？ –什么产品可以交叉销售或提升销售？ –公司明年的收入前景如何？
• 这种需求既要求联机服务，又涉及大量的 数据。
商务工具的变迁
• 传统的数据库技术已无法满足这种需求， 具体体现在以下三方面：
数
据
复制服务
库
全文检索服务
管
服务代理
数据库引擎
理 通知服务 部
分
报告
整合 服务
分析
商 业 智
能
服务
服务
应
用
部
分
SQL Server 2005的商务智能构架
• SQL Server 2005的商务智能
– 三大服务
• SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) • SQL Server 2005 Integration Services (SSIS) • SQL Server 2005 Reporting Services (SSRS)
– http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ – 西蒙(印度). 数据挖掘基础教程. 机械工业出版
社.
• 关于SAS
主要软件参考书
• 朱德利. SQL Server 2005数据挖掘与商业智 能完全解决方案. 电子工业出版社.
• 张文彤, 钟云飞. IBM SPSS数据分析与挖掘 实战案例精粹. 清华大学出版社.
• 管理信息系统和企业资源计划系统积累了大量的 历史数据。
– 不同历史时期的数据 – 根据不同业务需要的数据 – 由不同供应商提供的数据 – 体系结构和管理实施等方面存在着较大的差异 – 数据相对分散和独立，难以共享 – 没有建立起统一的能用于分析处理的基础数据平台
Байду номын сангаас理信息系统和企业资源计划系统
• 明确整个企业中的业务数据和相互关系是 有较大困难的。
– 每个邮件在递送过程中都要对条形码进行多次扫描； – 统计控制过程通过成千上万个传感器不断读取和记录
生产过程数据； – 电话系统要跟踪每一个电话的开始时间、持续时间和
网络路线等； – 顾客在网络上的每一次链接及看过的每一件商品都被
记录下来。
商务工具的变迁
• 今天，最大的公司数据库容量是用万亿字节 (terabytes)来计量的。
业务系统
数据
过滤
文档资料
转载
数据源
ETL过程
数据集市 数据仓库 数据集市
数据集市
数据仓库及其应用
数据挖掘
前
端
OLAP
展 现
工
具
数据报表
BI前端展现
商务智能的结构描述
• 商务智能系统工作过程的技术抽象
– 源数据层 – 数据转换层 – 数据仓库(数据集市)层 – OLAP – 数据挖掘层 – 用户展现层
Business Intelligence, BI
商务智能的2个层次
• 第1个层次：在整合系统数据的基础上提供 灵活的前端展现。
– 例如，通过直方图等形式表现来自销售管理系 统的地区销售情况报表。
–决策所需的历史数据量很大，而传统的数据库 一般只存储短期数据。
–辅助决策的信息涉及许多部门的数据，而不同 系统的数据难以集成。
–由于访问数据库的能力不足，它对大量数据的 访问性能明显下降。
如何将数以百万计的网络文件、电话记录、销售 细目文件记录变成可利用的信息和知识？
企业信息系统的进化
管理信息系统和企业资源计划系统
• 元昌安. 数据挖掘原理与SPSS Clementine应 用宝典. 电子工业出版社.
• （印度）西蒙. 数据挖掘基础教程. 范明, 牛 常勇 译. 机械工业出版社. （Weka）
– http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
案例
• 1. 电信公司的数据仓库建设 • 2. Data mining for decision support on
数据抽取 数据整合
从各种异构数据 源中整合BI需要 的数据，同时可 以实现与商务流 程统一
OLAP 数据挖掘
为已有数据建立 模型，并且经分 析后找出数据的 内部关系
自定义报表 数据展现
对分析结果提供 类型多样、美观 且适合不同需求 的图表和报表
Question?
数据分析与商务智能
管理科学与工程系 安利平
教学内容
• 数据分析与商务智能概述 • 数据仓库与OLAP基础 • 数据仓库的设计与OLAP建模 • 数据挖掘的过程与算法
主要参考书
1. W H Inmon 著. 数据仓库. 机械工业出版社. 2. 林宇 编著. 数据仓库原理与实践. 人民邮电出版社. 3. Jiawei Han, Micheline Kamber著. 数据挖掘概念与
商务工具的变迁
• 伴随着商务工具的变迁，人们处理信息的 能力在工具的帮助下变得越来越强大，信 息量的增长也越来越快。
– 电报 – 电话 – 传真机 – 计算机 – 互联网
商务工具的变迁
• 在20世纪初，或者即使到了20世纪中叶，没有一 个公司的账目、订货记录和文件柜的数据总和能 超过几十个百万字节(megabytes)。
3. DMReview
过程
4. Gartner、IDC、IBM、SAP和MSTR
工具和技术集合
商务智能的结构描述
• 商务智能的实现包含了“数据信息知 识行动智慧”这一过程所运用的技术 和方法。
– 数据仓库 – 联机分析处理(OLAP) – 数据挖掘 – 模型库和方法库
外部数据
抽取 转换
清洗
商务智能的2个层次
经过数据整合的BI系统功能 ——现在有多少个三角形? 数据仓库 Data Warehouse, DW 联机分析处理 On-Line Analytical Processing, OLAP
商务智能的2个层次
• 第2个层次：数据库中的知识发现。
– 数据库的爆炸性增长已远远超出了能够解释和 消化这些数据的能力，需要新一代的工具和技 术对数据库进行自动和智能地分析。这些工具 和技术正是知识发现。
– 一个工具
• Business Intelligence Development Studio
SQL Server 2005的商务智能构架
服务
作用
商务 智能 应用
Business Intelligence Development Studio
集成 （SSIS）
分析 （SSAS）
报表 （SSRS）
报表工具
OLAP Server
Intelligent Insight&Qucik
Miner
view
Oracle
Oracle ETL Server
Enterprise Manager
Express Server
Darwin
Express Analyser
Sybase
CA SAS Microsoft
Replication Server Warehouse Studio
PowerStage
Warehouse Analyzer
SAS SPSS
InfoPump 第三方
PLATINUM ERWin PLATINUM InfoPump
DecisionBase InfoBeacon
Neugent Aion
Warehouse Administrator
SAS MDDB
Enterprise Miner
百家争鸣、百花齐放的管理系统数据 ——共有多少个三角形?
商务智能系统
• 来自不同系统的大量数据中往往隐藏着重 要的规律和商业规则，这些是企业管理者 需要寻找的“金矿”。
商务智能系统
• 此“金矿”的挖掘过程就是“数据信息 知识智慧”的转化过程。
数据处理
数据
信息
信息分析
辅助决策
知识
智慧
商务智能系统
customer insolvency in telecommunications business
商务智能概述
• 为什么出现商务智能？Why
– 企业经营管理活动对商务智能的需求
• 如何理解商务智能? What • 商务智能如何实现? How
– 商务智能的技术构成
1 企业对商务智能的需求
• 商务工具的变迁 • 企业信息化系统的进化
穿孔纸带
商务工具的变迁
• 计算机在商业领域的应用，标志着商业活动真正 进入信息化时代，信息处理的方式发生了革命性 的变化。 – 商业单据的电子化 – MIS(管理信息系统)广泛应用 – 数据处理方式以数据库为主
商务工具的变迁
• 互联网在商业活动中的应用，在信息增长和信息 处理方式上也发生了前所未有的变化。
SSIS
SQL Server
SSAS
SSAS
InfoMaker
Forest&Trees InfoReprots
EIS ER SSRS
SQL Server 2005的商务智能构架
• SQL Server 2005的两大体系
– 数据库管理 – 商务智能应用
SQL Server 2005的商务智能构架
技术. 机械工业出版社. 4.（美）谭,（美）斯坦巴赫 著, 范明 等译, 数据挖掘
导论. 人民邮电出版社. 5.（美）贝里,（美）利诺夫 著, 袁卫 等译. 数据挖
掘——客户关系管理的科学与艺术. 中国财经出版 社.
软件
• SQL Server 2005/2008 数据仓库 • IBM SPSS Modeler 企业数据分析与挖掘 • IBM SPSS Statistics 标准统计分析 • 关于Weka
商务智能的结构描述
• 商务智能系统工作过程的技术抽象
– 源数据层 – 数据转换层 – 数据仓库(数据集市)层 – OLAP – 数据挖掘层 – 用户展现层
数据挖掘和商务智能工具
公司名称 ETL工具
IBM
Warehouse Manager
数据仓库管理 Visual Warehouse
OLAP工具
数据挖掘工 具
• 知识发现的主要技术构成就是数据挖掘。
Knowledge Discovery in Database，KDD Data Mining，DM
商务智能的2个层次
历史数据
预测数据
？
加入智能挖掘算法的系统功能 ——最后一个框中应该有多少个三角形?
商务智能的2个层次
• 例如，通过对销售数据的分析，发现一条 关联规则：
• 对于这些公司来说，数据的增长是以10万倍来计 量的。
商务工具的变迁
• 多数情况下，数据的搜集是为了提高内在 操作的效率，并不是为了分析或者为了建 立预测模型。
• 数据一旦积累起来，就成为信息财富。这 些财富可被用来改进每个领域的决策。
• 人们已不再满足于简单的数据操作，产生 了进一步使用现有数据的要求。
购买面包 and 购买黄油 90％购买牛奶
• 这条规律对于商务的智能化和决策的科学 化将有重要的意义。
2 商务智能的技术构成
• 什么是商务智能 • 商务智能的结构描述 • 商务智能工具 • SQL Server 2005的商务智能构架
什么是商务智能
1. Microsoft
努力
2. SAS
智能和知识
商务工具的变迁
• 利用现有的数据进行分析和推理，从而为 决策提供依据。
–谁是高价值的客户？谁将成为高价值客户？ –什么产品可以交叉销售或提升销售？ –公司明年的收入前景如何？
• 这种需求既要求联机服务，又涉及大量的 数据。
商务工具的变迁
• 传统的数据库技术已无法满足这种需求， 具体体现在以下三方面：
数
据
复制服务
库
全文检索服务
管
服务代理
数据库引擎
理 通知服务 部
分
报告
整合 服务
分析
商 业 智
能
服务
服务
应
用
部
分
SQL Server 2005的商务智能构架
• SQL Server 2005的商务智能
– 三大服务
• SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) • SQL Server 2005 Integration Services (SSIS) • SQL Server 2005 Reporting Services (SSRS)
– http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ – 西蒙(印度). 数据挖掘基础教程. 机械工业出版
社.
• 关于SAS
主要软件参考书
• 朱德利. SQL Server 2005数据挖掘与商业智 能完全解决方案. 电子工业出版社.
• 张文彤, 钟云飞. IBM SPSS数据分析与挖掘 实战案例精粹. 清华大学出版社.
• 管理信息系统和企业资源计划系统积累了大量的 历史数据。
– 不同历史时期的数据 – 根据不同业务需要的数据 – 由不同供应商提供的数据 – 体系结构和管理实施等方面存在着较大的差异 – 数据相对分散和独立，难以共享 – 没有建立起统一的能用于分析处理的基础数据平台
Байду номын сангаас理信息系统和企业资源计划系统
• 明确整个企业中的业务数据和相互关系是 有较大困难的。
– 每个邮件在递送过程中都要对条形码进行多次扫描； – 统计控制过程通过成千上万个传感器不断读取和记录
生产过程数据； – 电话系统要跟踪每一个电话的开始时间、持续时间和
网络路线等； – 顾客在网络上的每一次链接及看过的每一件商品都被
记录下来。
商务工具的变迁
• 今天，最大的公司数据库容量是用万亿字节 (terabytes)来计量的。
业务系统
数据
过滤
文档资料
转载
数据源
ETL过程
数据集市 数据仓库 数据集市
数据集市
数据仓库及其应用
数据挖掘
前
端
OLAP
展 现
工
具
数据报表
BI前端展现
商务智能的结构描述
• 商务智能系统工作过程的技术抽象
– 源数据层 – 数据转换层 – 数据仓库(数据集市)层 – OLAP – 数据挖掘层 – 用户展现层