商业智能的实施方法与项目开发共38页文档
商业智能(BI)解决方案
目录第一章概述 (1)第二章商业智能综述 (2)2.1商业智能基本结构 (2)2.1.1 IBM数据仓库架构 (3)2.1.2 数据仓库：用于抽取、整合、分布、存储有用的信息 (5)2.1.3 多维分析：全方位了解现状 (6)2.1.4 前台分析工具 (6)2.1.5 数据挖掘 (6)2.2商业智能方案实施原则 (7)2.2.1 分阶段、循序渐进的原则 (7)2.2.2 实用原则 (7)2.2.3 知识原则 (8)第三章XXX公司BI系统方案 (9)3.1XXX公司BI系统的需求分析 (9)3.2IBM的解决方案 (9)3.3建议架构 (12)第四章所选IBM产品简介 (15)4.1DB2UDB (15)4.1.1 概述：DB2家族(Family)与DB2通用数据库(UDB) V7.2 (15)4.1.2 DB2通用数据库(UDB) V7.2的特色 (17)4.1.3 DB2通用数据库(UDB)的其他先进功能 (32)4.2DB2W AREHOUSE M ANAGER (数据仓库管理器) (39)4.2.1 DB2 Warehouse Manager的主要部件 (39)4.2.2 数据抽取、转换和加载(ETL)功能 (40)4.2.3 元数据(Meta Data)管理 (45)4.2.4 DB2 Warehouse Manager的其它技术特点 (46)4.3IBM OLAP S ERVER(多维数据库服务器) (48)4.3.1 DB2 OLAP Server引擎 (48)4.3.2 DB2 OLAP Server各个附件 (50)4.3.3 DB2 OLAP Server与DB2 Warehouse Manager集成 (53)4.3.4 DB2 OLAP Server支持的前端工具 (54)4.4DB2OLAP A NALYZER (54)4.5数据挖掘工具（IBM I NTELLIGENT M INER） (55)4.5.1 数据挖掘的实现方法 (56)4.5.2 数据挖掘基本方法 (58)4.5.3 数据挖掘与多维分析相结合 (60)第五章工程服务和售后服务 (61)5.1工程服务 (61)5.2售后服务 (61)5.2.1 IBM数据仓库的安装及配置服务 (61)5.2.2 IBM数据仓库的维护服务 (61)5.2.3 IBM数据仓库的顾问服务 (62)5.2.4 IBM培训服务 (62)5.3技术文档 (63)第一章概述随着市场竞争的日益激烈，各家公司纷纷把提高决策的科学性、合理性提高到一个新的认识高度。
商业智能(BI)解决方案
目录第一章概述 (1)第二章商业智能综述 (2)2。
1商业智能基本结构 (2)2.1。
1 IBM数据仓库架构 (3)2。
1。
2 数据仓库：用于抽取、整合、分布、存储有用的信息 (4)2。
1。
3 多维分析：全方位了解现状 (4)2.1.4 前台分析工具 (5)2.1。
5 数据挖掘 (5)2.2商业智能方案实施原则 (5)2.2.1 分阶段、循序渐进的原则 (5)2。
2.2 实用原则 (6)2.2.3 知识原则 (6)第三章XXX公司BI系统方案 (7)3.1XXX公司BI系统的需求分析 (7)3.2IBM的解决方案 (7)3.3建议架构 (9)第四章所选IBM产品简介 (11)4。
1DB2UDB (11)4.1.1 概述:DB2家族(Family）与DB2通用数据库(UDB）V7.2 (11)4。
1.2 DB2通用数据库(UDB) V7。
2的特色 (12)4。
1.3 DB2通用数据库（UDB）的其他先进功能 (22)4.2DB2W AREHOUSE M ANAGER (数据仓库管理器) (26)4。
2.1 DB2 Warehouse Manager的主要部件 (26)4。
2.2 数据抽取、转换和加载（ETL）功能 (27)4。
2.3 元数据(Meta Data）管理 (31)4.2.4 DB2 Warehouse Manager的其它技术特点 (31)4.3IBM OLAP S ERVER（多维数据库服务器) (33)4.3.1 DB2 OLAP Server引擎 (33)4.3。
2 DB2 OLAP Server各个附件 (34)4。
3.3 DB2 OLAP Server与DB2 Warehouse Manager集成 (36)4。
3.4 DB2 OLAP Server支持的前端工具 (36)4。
4DB2OLAP A NALYZER (37)4.5数据挖掘工具(IBM I NTELLIGENT M INER） (37)4.5。
商务智能系统实施的步骤
商务智能系统实施的步骤1. 系统需求分析商务智能系统实施的第一步是进行需求分析。
在这个阶段，需要与业务方沟通，了解他们的需求和目标。
以下是需求分析的一些建议步骤：•与业务方交流，了解他们的商业目标和挑战。
•收集和分析业务数据，确定需要分析的指标和维度。
•确定数据源和数据集成需求。
•定义系统的功能要求，包括报表，仪表板和数据可视化需求。
•确定数据挖掘和预测需求。
2. 数据采集和整理在商务智能系统实施的第二步，需要进行数据采集和整理。
以下是数据采集和整理的一些步骤：•确定数据采集的来源，如ERP系统，CRM系统等。
•确定数据采集的频率和时间周期。
•设计和开发数据采集工具和程序。
•清理和整理数据，包括处理缺失值，异常值和重复值。
•将数据转换为适合分析的格式，如表格或数据集。
3. 数据仓库和数据集成商务智能系统实施的第三步是建立数据仓库和数据集成。
以下是数据仓库和数据集成的一些建议步骤：•设计和建立数据仓库，包括物理模型和逻辑模型。
•创建ETL流程，将数据从源系统中提取，转换和加载到数据仓库中。
•进行数据集成，将不同系统的数据整合到数据仓库中。
•进行数据清洗和数据验证，确保数据的准确性和完整性。
•设计索引和分区，提高数据仓库的查询性能。
4. 数据分析和报告在商务智能系统的实施的第四步，需要进行数据分析和报告。
以下是数据分析和报告的一些步骤：•设计和开发报表，仪表板和数据可视化工具。
•对数据进行分析和挖掘，发现业务的洞察和趋势。
•使用统计和机器学习算法进行数据预测和建模。
•生成可视化和交互式报告，方便用户对数据进行探索和分析。
•提供自助式分析功能，让用户自主进行数据分析和报告生成。
5. 系统部署和维护商务智能系统的实施的最后一步是进行系统部署和维护。
以下是系统部署和维护的一些步骤：•设计和规划系统架构和网络设置。
•部署软件和硬件资源，确保系统的稳定性和性能。
•进行系统测试和性能优化。
•提供培训和支持，让用户能够使用和管理系统。
基于人工智能的商业智能决策系统设计与实现
基于人工智能的商业智能决策系统设计与实现第一章：引言随着人工智能技术的迅速发展和应用的不断提升，智能商业决策系统也成为了商业智能领域的重要研究和应用方向之一。
基于人工智能技术的商业智能决策系统，不但能够帮助商业企业进行更加精准化的决策，还能够提高企业的整体效益和竞争力。
本文重点探讨基于人工智能的商业智能决策系统的设计和实现，主要包括商业智能决策系统概述、人工智能基础技术、商业智能决策系统设计和实现、应用案例及展望等方面的内容。
第二章：商业智能决策系统概述商业智能决策系统，简称BI系统，是一种基于电子数据处理和数据分析技术的企业管理信息系统，通过对企业数据进行采集、处理、分析、挖掘和展示，为企业管理决策提供科学依据。
商业智能决策系统主要包括数据仓库技术、数据挖掘技术、决策支持系统等技术，可以帮助企业通过对海量数据进行整合和分析，提高企业管理决策的质量和效率，促进企业的可持续发展。
第三章：人工智能基础技术人工智能技术是建立在数学、计算机科学、电子学等多个领域基础之上的一项高技术，其主要应用包括机器学习、语音识别、图像识别、自然语言处理和智能推理等方面。
利用人工智能技术，可以轻松实现数据的自动挖掘和分析，提高分析的准确性和效率，帮助企业管理实现更加便利和高效。
第四章：商业智能决策系统设计和实现商业智能决策系统设计和实现涉及到多个方面，包括数据的采集和处理、数据挖掘和分析、决策支持系统的构建等。
在数据采集和处理方面，需要充分考虑数据的来源、格式、完整性和准确性等因素，以保证数据的质量和可靠性。
在数据挖掘和分析方面，需要利用机器学习、深度学习等方法，进行数据模型的建立和数据的预测和分析，以便为企业管理决策提供有力支持。
在决策支持系统的构建方面，可以采用多种技术，如虚拟化技术、数据仓库技术、在线分析处理技术等，并结合人工智能技术和数据挖掘技术，构建出一个高效、可靠、用户友好的商业智能决策系统。
第五章：应用案例基于人工智能的商业智能决策系统已经在多个领域得到广泛的应用，如金融、医疗、制造业等。
数据仓库与商业智能的设计与实施
数据仓库与商业智能的设计与实施数据仓库与商业智能的设计与实施是当今企业中重要的信息管理和决策支持领域。
它们为企业提供了有效的数据分析和决策支持能力，帮助企业进行战略规划、业务创新和竞争优势的实现。
在本文中，将对数据仓库与商业智能的设计与实施进行探讨，以便更好地理解其价值和应用。
一、数据仓库的设计与实施1.数据仓库的定义和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持企业决策制定的过程。
它将企业内外部的各种数据源进行整合，形成一个统一的、一致性的数据视图，以方便企业进行数据分析和决策支持。
2.数据仓库的设计过程数据仓库的设计过程包括需求分析、数据模型设计、ETL（提取、转换和加载）过程、数据仓库的架构设计等环节。
需求分析阶段需要明确企业的决策需求和目标，以确定数据仓库的构建方向。
数据模型设计阶段需要建立数据模型，包括事实表和维度表等，以支持数据的存储和分析。
ETL过程则负责将各种数据源提取、清洗、转换和加载到数据仓库中。
而数据仓库的架构设计则决定了数据在仓库中的组织形式，包括星型模型、雪花模型等。
3.数据仓库的实施方法数据仓库的实施方法包括自上而下和自下而上两种方式。
自上而下的实施方法是指从企业的战略层面出发，逐步实施数据仓库的各个层次，包括战略仓库、管理仓库和操作仓库。
而自下而上的实施方法则是从操作层面逐步建立数据仓库的不同层次，以逐步满足企业的决策需求。
二、商业智能的设计与实施1.商业智能的定义和特点商业智能是基于数据仓库的数据分析和决策支持系统，旨在通过提供强大的数据挖掘、报表分析、数据可视化等功能，帮助企业从大量数据中发现有价值的信息，并支持企业决策制定。
2.商业智能的设计过程商业智能的设计过程包括需求分析、数据分析和报表设计、数据挖掘和可视化等环节。
需求分析阶段需要明确用户的分析和决策需求，以确定商业智能系统的设计方向。
数据分析和报表设计阶段则需要根据需求定义合适的数据分析模型和报表模板，以支持用户进行数据分析和决策。
商业智能解决方案
商业智能解决方案
《商业智能解决方案》
随着信息技术的不断发展，商业智能已经成为企业决策和管理过程中不可或缺的一部分。
商业智能解决方案是指通过技术手段和数据分析来帮助企业更好地理解自己的业务，预测未来发展趋势，优化决策流程，并最终提升整体业务绩效的一种解决方案。
商业智能解决方案通常包括以下几个核心组成部分：
1. 数据整合和清洗：商业智能解决方案需要从各个数据源中汇聚和整合数据，然后进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析和挖掘：通过数据分析和挖掘技术，商业智能解决方案可以帮助企业发现隐藏在海量数据中的有价值信息和规律，从而指导企业的决策和战略制定。
3. 数据可视化和报告：商业智能解决方案通常会提供数据可视化工具和报告功能，帮助企业将复杂的数据呈现出直观的图表和报告，以便管理人员更好地理解和利用数据。
4. 预测和优化：商业智能解决方案可以利用数据分析和机器学习技术来对企业业务进行预测和优化，帮助企业更好地应对未来的挑战和机遇。
商业智能解决方案的应用领域非常广泛，涵盖了金融、零售、制造、医疗等各个行业。
企业可以通过商业智能解决方案来提升销售效率、优化供应链管理、改善客户体验、降低成本等方面取得显著的业务价值。
随着人工智能、大数据和云计算等新技术的不断成熟和普及，商业智能解决方案的发展也将进入新的阶段，为企业带来更多的机遇和挑战。
因此，对于企业来说，建立和实施适合自身业务的商业智能解决方案将成为提升竞争力和实现可持续发展的关键一步。
商业智能的实施及未来应用趋势
商业智能的实施及未来应用趋势一：实施人员严重的商业智能虽然项目涉及各行各业实现方式也各不相同，软件选型也不尽相同。
但是总感觉有很多相通的地方，能总结出一些典型模式的东西，一个典型的模型应该包含以下几个部分。
图（1）BI实现典型理论模型把这个典型模型从逻辑上分成数据源、ETL层、数据仓库集市层、数据模型层和BI展现层这五个层次。
作为一个实施人员，我可能不关心源数据后台的结构和设计，如果是一个新的项目可能会涉及到前期的需求调研，对于源数据层面也只需要知道有哪些业务数据来源，涉及到与业务相关的各项指标数据；若是一个成熟的项目，在源数据层方面，只需知道业务数据的出处或于此相关的表有哪些就足够了。
但是如果要是对技术比较热衷，也有兴趣一头扎进去，那也可以对源数据深入研究。
源数据因所处行业的信息化程度不同、业务系统普及不同，后台数据构成也五花八门，可能有SqlServer数据库，还有最原始也是最普及的excel数据。
不同来源的数据，按照业务的条理性和统计分析需要而有整合的可能性，这时ETL作为一个桥梁解决整合技术问题。
使得不同数据能够整合到一起，整合的数据如何存放，就能顺其自然联想到数据仓库数据集市的概念。
在这个过程中ETL起到了巨大的作用，不管采用何种etl工具。
小到一个存储过程对数据表对表抽取，大到informatica对多个数据库etl。
我接触到的项目几乎是，开发工程师把程序做好，只需要按照步骤操作即可，不知道别的实施项目也是这样要求实施人员的吗？对实施人员来说，数据仓库数据集市理解要求更是微乎其微。
只要知道有这个概念即可，至于什么结构的数据仓库，采用什么样的模型建立数据仓库，甚至有些项目都验收完了还不知道这些基本概念。
在数据仓库集市基础上的，分析方法分析模型，更是与实施人员遥不可及。
至于采用什么样的分析工具，实施人员只需能导入导出相关报表模型即可。
实施人员可能最能发表建议的地方就是展现方式了，呵呵。
结合业务知识能向客户讲解报表查询能给业务带来多大的方便；红绿预警能业务指标变得多么一目了然；仪表盘能让指标监控变得依稀可辨；柱状图和折线图的完美结合能反映何种业务趋势等等。
商业智能(BI)解决方案
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第二章商业智能综述............................................... 错误!未指定书签。
2.1商业智能基本结构............................................. 错误!未指定书签。
2.1.1IBM数据仓库架构......................................... 错误!未指定书签。
2.1.2数据仓库：用于抽取、整合、分布、存储有用的信息 .......... 错误!未指定书签。
2.1.3多维分析：全方位了解现状................................ 错误!未指定书签。
2.1.4前台分析工具............................................ 错误!未指定书签。
2.1.5数据挖掘................................................ 错误!未指定书签。
2.2商业智能方案实施原则......................................... 错误!未指定书签。
2.2.1分阶段、循序渐进的原则.................................. 错误!未指定书签。
2.2.2实用原则................................................ 错误!未指定书签。
2.2.3知识原则................................................ 错误!未指定书签。
第三章XXX公司BI系统方案.......................................... 错误!未指定书签。
商业智能方案
商业智能方案简介商业智能（Business Intelligence，简称BI）是一种通过分析企业内外部数据，帮助企业管理者做出明智决策的技术和工具的总称。
商业智能方案是指为实现商业智能目标而采取的一系列策略、流程和工具的组合。
本文将介绍商业智能方案的基本概念、优势和应用，以及构建商业智能方案的步骤和关键要素。
商业智能的概念和优势商业智能在企业管理中起着至关重要的作用。
它可以帮助企业管理者从大量的数据中提炼出有价值的信息，为决策提供依据。
商业智能方案通过整合数据、分析数据，提供数据可视化和交互式报告等功能，帮助企业管理者深入了解业务状况、发现问题和机会，并制定相应的战略和决策。
商业智能方案的优势包括：1.提升决策质量：商业智能方案可以从不同角度、不同维度对数据进行分析，帮助管理者全面了解业务状况，准确把握市场趋势和客户需求，从而做出更明智的决策。
2.加快决策速度：商业智能方案可以实时或近实时地获取和分析数据，帮助管理者及时掌握业务情况，以便迅速做出反应。
3.预测和优化业务结果：商业智能方案可以使用数据挖掘和预测分析技术，预测业务结果，并通过模拟和优化等手段，提供最佳决策方案。
4.激发创新和新业务机会：通过对数据的深入挖掘和分析，商业智能方案可以帮助企业发现新的业务机会、解锁潜在价值，推动创新和业务增长。
5.提高工作效率：商业智能方案可以自动化数据收集和分析过程，减少人工工作量，提高工作效率。
商业智能方案的应用领域商业智能方案的应用领域非常广泛，几乎适用于任何需要数据分析和决策支持的业务场景。
以下列举了一些典型的应用领域：销售和市场营销商业智能方案可以帮助企业了解市场需求和竞争状况，优化销售策略和营销活动。
通过对销售数据、市场数据和客户数据的分析，可以预测销售趋势、识别潜在客户、优化销售渠道和推广方式，提高销售和市场营销效果。
运营和供应链管理商业智能方案可以帮助企业优化运营和供应链管理。
通过对生产数据、库存数据、物流数据等的分析，可以实现生产计划的优化、库存成本的降低、物流效率的提升，从而提高整体运营效率和供应链的可靠性。
商业智能(BI)简介(精编课件)
•商业智能(BI)概述•商业智能(BI)的核心技术•商业智能(BI)的实施步骤目•商业智能(BI)的应用案例•商业智能(BI)的未来发展趋势录商业智能的定义商业智能（Business Intelligence，简称BI）是一种运用数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析数据的技术，旨在帮助企业更好地利用数据提高决策效果。
BI通过对海量数据进行收集、整理、分析，将数据转化为有用的信息，再将这些信息转化为知识，最终为企业的战略决策提供支持。
第一阶段01第二阶段02第三阶段03数据集成数据存储数据管理030201数据预处理关联规则挖掘分类与预测联机分析处理技术多维数据分析提供多维数据视图，支持对数据进行切片、切块、旋转等操作，以便从不同角度分析数据。
数据钻取与聚合支持对数据进行不同层次的钻取和聚合操作，满足用户对不同粒度数据的分析需求。
实时数据分析支持对实时数据进行在线分析，以便及时发现问题和机会。
可视化技术交互式可视化数据可视化提供交互式操作界面，支持用户对可视化结果进行自定义和调整，以满足个性化分析需求。
大屏展示技术评估数据需求了解所需数据的类型、来源和质量要求，确保数据的可用性和准确性。
确定分析目标明确需要解决的业务问题或目标，例如销售趋势分析、客户细分等。
制定实施计划根据业务需求和资源情况，制定详细的实施计划和时间表。
明确业务需求数据准备与处理数据收集01数据清洗02数据转换03建立数据模型选择建模方法根据分析目标和数据特点，选择合适的建模方法，例如统计模型、机器学习模型等。
构建模型利用选定的建模方法和工具，构建数据模型，并进行训练和调优。
验证模型使用验证数据集对模型进行验证，评估模型的准确性和可靠性。
数据分析与挖掘数据可视化数据挖掘交互式分析结果呈现与解释结果报告结果解释决策支持1 2 3销售数据可视化库存优化顾客细分和个性化营销零售业销售分析生产过程监控质量控制供应链优化商业智能可以实时监控生产线的运行状态，及时发现问题并进行调整，确保生产过程的顺利进行。