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數據信息為企業創造價值!

1.商業智能介紹
    商業智能(Business Intelligence,簡稱BI)的概念最早是Gartner Group于1996年提出來的。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫(或數據集市)、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。當時,Gartner Group預測說:到2000年,信息民主(注:指組織內信息共享的無差別性)將在具有前瞻性思維的企業中浮現。借助商業智能,員工、咨詢員、客戶、供應商以及公眾能夠有效地運用信息。其實,商業智能所涉及的技術與應用,在Gartner Group命名之前就有,起初被稱為經理信息系統(EIS),在羽化成商業智能之前叫決策支持系統(DSS)。 
    目前,商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識,幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料來自企業所處行業和競爭對手的數據以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策,既可以是操作層的,也可以是戰術層和戰略層的決策。為了將數據轉化為知識,需要利用數據倉庫、聯機分析處理(OLAP)工具和數據挖掘等技術。因此,從技術層面上講,商業智能不是什么新技術,它只是數據倉庫、OLAP和數據挖掘等技術的綜合運用。
    為此,把商業智能看成是一種解決方案應該比較恰當。BI的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中,提取出有用的數據,進行清理以保證數據的正確性,然后經過抽。‥xtraction)、轉換(Transformation)和裝載(Load),即ETL過程,合并到一個企業級的數據倉庫里,從而得到企業數據的一個全局視圖,在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理(這時信息變為輔助決策的知識),最后將知識呈現給管理者,為管理者的決策過程提供支持。商業智能的這個基本過程如圖所示。
    因此,BI是涉及一個很寬領域的,集收集、合并、分析和提供信息存取功能為一身的解決方案,包括ETL軟件、數據倉庫、數據集市、數據查詢和報告、多維/聯機數據分析、數據挖掘和可視化工具。
2.商業智能實施要點
u  商業智能規劃
     眾所周知,“商業智能是一個過程,而不是一個產品”。數據倉庫系統的建設是一個建設、使用、調整、使用的長期的循環過程。按照業界的經驗、結合數據倉庫系統本身的特點以及企業的實際情況,對于企業的商業智能系統將按照整體規劃、分步實施的原則,整個商業智能系統規劃包括系統的設計規劃、項目的實施規劃、數據量計算及容量規劃、應用規劃、用戶規劃、軟硬件配置規劃和投資預算規劃等各方面。
u  商業智能實施要求
     完備的整體實施方案包括兩方面:一方面要求和建設規模,選擇、設計和建立相適當的硬件設備和軟件產品 ,為分析應用提供一個高性能的、穩固的、可線性擴展和長期發展的基礎平臺。另一方面需要提供固定報表、動態查詢、多維分析和數據挖掘等多種信息訪問方式,幫助用戶及時追蹤了解業務運作情況和經營管理狀況,提供決策支持;同時能夠預測未來市場趨勢,并能夠提供事件驅動型的業務分析應用,為相關用戶及時主動提供分析結果,幫助其提高業務洞察能力,推動企業發展。
     商業智能平臺實施方法論主要由以下四方面組成:科學的實施理論是商業智能實施的基礎;可溯源的開發流程是商業智能實施的核心;規范的文檔體系是商業智能實施的支撐;嚴格的技術標準是商業智能實施的保證。
     支持商業智能的產品系列:ETL軟件、數據倉庫、數據集市、數據查詢和報告、多維/聯機數據分析、數據挖掘和可視化工具。
u 成熟的團隊和資源
    具備多個成功實施案例
    專業的數據倉庫服務隊伍

 
    
 
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