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第9章 协同商务与协同商务系统 第 9 章 协同商务与协同商务系统 9.1 从电子商务向协同商务的变革 9.1 从电子商务向协同商务的变革 9.1 从电子商务向协同商务的变革 9.1 从电子商务向协同商务的变革 9.1 从电子商务向协同商务的变革 供应链管理(SCM)的发展与要求 客户关系管理(CRM)的发展与要求 电子商务的进一步发展 9.1 从电子商务向协同商务的变革 9.2 协同商务与协同商务系统 9.2 协同商务与协同商务系统 9.2 协同商务与协同商务系统 9.2 协同商务与协同商务系统 9.2 协同商务与协同商务系统 9.2 协同商务与协同商务系统 图9-3 协同商务系统层次结构图 9.3 协同商务系统中的信息流与知识流 9.3 协同商务系统中的信息流与知识流 9.3 协同商务系统中的信息流与知识流 图9-6 企业与外部实体的协同关系框架结构图 9.3 协同商务系统中的信息流与知识流 9.3 协同商务系统中的信息流与知识流 9.3 协同商务系统中的信息流与知识流 图9-7 协同商务系统中的知识流模型 9.4 基于协同商务链的数据仓库与知识仓库 9.4 基于协同商务链的数据仓库与知识仓库 9.4 基于协同商务链的数据仓库与知识仓库 9.4 基于协同商务链的数据仓库与知识仓库 9.4 基于协同商务链的数据仓库与知识仓库 9.4 基于协同商务链的数据仓库与知识仓库 9.4 基于协同商务链的数据仓库与知识仓库 9.4 基于协同商务链的数据仓库与知识仓库 图9-10 抽象的知识仓库系统模型 9.4 基于协同商务链的数据仓库与知识仓库 图9-11 知识仓库体系结构 9.4 基于协同商务链的数据仓库与知识仓库 图9-12 协同商务链知识仓库模型 9.5 协同商务信息系统的应用实例 9.5 协同商务信息系统的应用实例 9.5 协同商务信息系统的应用实例 9.5 协同商务信息系统的应用实例 9.5 协同商务信息系统的应用实例 9.5 协同商务信息系统的应用实例 9.4.2 基于协同商务链的数据仓库 1. 数据仓库的概念 数据仓库（Data Warehouse，简称DW）是一个数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理，具有若干特性。Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中将其定义为：数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策制定（Decision Making Support）。 面向主题 集成的 相对稳定的 反映历史变化 2. 基于协同商务链的数据仓库的结构 9.4.2 基于协同商务链的数据仓库 从功能结构划分，数据仓库系统至少应该包含数据获取（Data Acquisition）、数据存储（Data Storage）和数据访问（Data Access）三个关键部分，可划分为四个层次，即数据源、数据的存储与管理、OLAP与前端工具。 数据源：是所有类型数据仓库的基础，是其数据源泉。在协同商务链中，数据源通常包括协同企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于关系数据库管理系统中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和相关协作伙伴的信息等等。 数据的存储与管理：是各种类型数据仓库的核心。协同商务企业同一般企业一样，要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据进行抽取、清理并有效地集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。 OLAP（联机分析处理）服务器：所有类型的企业都对需要分析的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。而在协同商务链企业中，此类需求更加显著。协同商务企业要依靠OLAP分析获得并区分协同数据与核心数据，进而利用这些数据分析指导企业以后的生产经营及其它相关实体的进一步协同合作。 前端工具：一般企业需要的前端工具主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。而协同商务企业因为协同沟通的需要也要用到这些工具，而且在使用工具的种类方面更加丰富。 3. 基于协同商务链的数据仓库的数据体系 9.4.2 基于协同商务链的数据仓库 实时操作 数据存储 协同财务 数据仓库 子数据集市 数据存 储区域 财务数据 SCM数据