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第15章电子商务与商务智能 2013年6月 一、商务智能概述 （一）商务智能的定义 商务智能指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的各种经营活动提供决策信息。（IBM官方网站） 商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。（王茁，顾洁，2004） 实质：从现有的结构化和非结构化的数据中，有效地提取去除嗓音后的信息，然后对信息进行量化分析和语义分析，从而发现知识规律，为人类的思维决策和战略发展服务。 （二）商务智能的内涵 1、企业 8、改善商务决策水平 2、现代信息技术 9、有效的商务行动 3、收集 10、完善商务流程 4、管理 11、提升商务绩效 5、分析 12、增强综合竞争力 6、商务数据和信息 13、智慧和能力 7、商务知识和见解 二、商务智能的作用及应用 （一）商务智能的作用 商务智能利用现代信息技术整合企业所拥有的结构化和非结构化的数据，并进行智能语义分析处理，利用联机分析和数据分析方法，挖掘出潜在的有用数据，并把它们转化成信息和知识来避免企业中的猜测行为和无知状态，提供给决策者作为运营的决策依据。 （二）商务智能的应用 1、了解企业运营情况 2、衡量绩效，促进创新 3、创造机会 4、增加用户体验 三、商务智能的体系结构 （一）异构数据源的整合 从业务上说，包括运营数据、客户关系数据、系统性能数据、故障处理数据等； 从结构上说，包括文本数据、关系数据库数据、HTTP（超文本传送协议）和XML（可扩展标记语言）结构的数据等。 （二）ETL过程 ETL是从数据源获取需要的数据并对数据进行清洗、校验、转换、加载等的过程。 数据提取过程会过滤掉数据仓库中不需要的源数据，并对数据进行正确性和完整性校验，然后进行格式和类型转换以及聚合分流等操作，最后加载。 （三）数据仓库的数据存储和管理 数据仓库是以关系数据库、并行处理和分布式技术为基础的，面向主题的、集成的、结构稳定的、随时间不断变化的数据集合，具有丰富的数据管理、数据和信息描述能力。 （四）数据分析模型 商务智能系统的数据分析模型是基于OLAP（联机分析处理）模型构建的，OLAP模型建立后，利用数据挖掘技术对数据进行深度挖掘并最终利用前端展现工具把结果呈现出来。 在商务智能系统中，交互式信息分析、数据分析软件与商业运营规则相结合对数据的模式和趋势进行分析，提供给用户企业商务方方面面的详细信息，以辅助商务活动决策。 四、商务智能系统的关键技术 （一）数据仓库（Data Warehouse） 1、定义 数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。 与其他数据库应用不同的是，数据仓库更像是一种过程，是对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程，而不是一种可以购买的产品。 2、特性 （1）面向主题 （2）集成 （3）稳定 （4）反映历史变化 3、数据仓库系统的结构 数据仓库系统通常由管理部分、存储部分和应用部分三部分组成。如下页图所示： （二）ETL技术 1、数据抽取 数据抽取是指从数据源获取符合需要的数据的过程，该过程会过滤掉数据仓库中不需要的源数据，并进行格式和类型转换。 数据抽取可采用“推”和“拉”两种方式：“推”是指由源系统按照双方定义的数据格式，将符合要求的格式抽取出来，再通过某种方式传送到ETL系统中；“拉”则是由ETL程序直接访问数据源，获取数据的方式。 2、数据转换 数据转换按照数据仓库的数据结构，对源系统每个记录进行转换，转换以后就可写入数据仓库。数据的转换过程不仅是数据格式的改变，还意味着要准备运行数据，转换其结构和内容，以便集成到数据仓库中去。 3、数据加载 经转换和汇总的数据可用SQL（结构化查询语言）批量加载到目标数据仓库中。数据加载策略包括加载周期和数据追加策略。加载过程中应避免生成日志，利用成批的转载功能。 4、ETL作业调度 ETL作业调度包含以下内容：定义一组作业的步骤，并且指明作业之间的各种关系，即写入数据仓库的流程；提供有关加载步骤；提供开始时间和进行多长时间等信息。 （三）联机分析处理（OLAP） 1、OLAP的含义 1993年，关系数据库之父E．F．Codd提出，用于解决OLT