2018基于数据仓库三层架构的商务智能系统研究

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　　　[摘 要] 在信息化带动工业化的过程中,中小企业的信息化占据着重要的地位。为解决企业的信息化问题，提高其竞争力, 本文构建了基于数据仓库的商务智能系统，有效地提高了企业决策的科学性与管理的信息化。
　　[关键词] 数据仓库 商务智能 三层架构
　　
　　一、商务智能
　　商务智能（Business Intelligence）是对商业信息的收集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，帮助他们作出对企业更有利的决策。其工作原理主要是通过对数据进行抽取、清洗、聚类、挖掘等分析处理来产生可透析的各种展示数据。这些数据可直观地显示分析者所探询的某种经营属性或市场规律。企业可以通过充分挖掘现有的数据资源，捕获和分析信息，帮助企业管理者作出更好的商业决策。这不仅可以从中发现市场规律、预测未来的发展趋势、预测和监控风险，而且还能辅助决策者发现新的利润增长点，优化企业资源，从而帮助企业更加稳健地实现经营和管理的目标。
　　二、数据仓库设计
　　1.数据仓库概念
　　数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合，用于支持管理决策的制定数 据库是实现商业智能的数据基础，是企业长期事务数据的准确汇总。数据仓库完成了数据的收集、集成、存储、管理等工作，商务智能面对的是经过加工的数据，使得商务智能能更专注于信息的提取和知识的发现.数据仓库为商务智能撷取或载入大量原始信息，归并各种数据源的数据，用于支持企业管理和商业决策。
　　数据仓库是商务智能的灵魂，商务智能的很多工作都是以数据仓库为基础展开的。利用数据仓库，企业可以制定准确的市场策略与促销活动；另一方面，商务智能也是提高数据仓库项目投资回报率的一个途径。商务智能充分利用数据仓库的分析结果制定市场策略、产生市场机会，并通过销售和服务等部门与客户交流，从而提高企业的利润。
　　2.三层架构
　　本文将数据仓库系统的开发纵向划分为3个层次:数据层、设计层和应用层，其基本体系结构如图1所示。
　　（1)数据层。数据层主要是按照商务需求，围绕系统所管理事件的趋势或模式来组织数据。它从现有操作系统开始，通过访问和运用数据仓库系统中的元数据，进而完成对元数据的采集、整理和加工处理，其存储被设计成能够支持查询的关系数据库结构。
　　(2)设计层。这一层里有三个步骤:1)以用户需求为主，通过信息包图来定义主题内容和主要性能测试指标之间的关系;2)运用数据模型的可视化表示，建立以最适合查询为基础的星形图，以便于对系统用户的要求做出快速反应;3)由数据与实体间的相互关系:设计完全属性化的数据模型,使之能在最大的广度和深度上说明信息包。
　　(3)应用层。数据仓库中的数据如何有效地提取，然后又能够通过发行使用户得以方便地访问，并获取相关的信息，是数据仓库系统解决的主要问题。它实际上包括数据在数据仓库系统与最终用户工具之间的双向传递过程。