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第二章 商务智能技术基础;内容提要;2.1 商务智能系统架构;商务智能系统架构;商务智能系统架构;;;二、商务智能技术简介;二、商务智能技术简介;二、商务智能技术简介;二、商务智能技术简介;2.2.1 从数据库到数据仓库2.2.2 数据仓库的定义和特点2.2.3 数据仓库体系结构2.2.4 数据仓库的设计与实施建立2.2.5 数据仓库系统的评价标准;事务型处理;分析型处理;事务型处理数据和分析型处理数据的区别;数据库系统的局限性;数据库系统的局限性（续）;多库系统的限制;实施数据仓库的条件;数据仓库的发展;2.2.2 数据仓库(Data Warehouse)的定义和特点;面向主题;面向主题;集成性;集成;稳定性;稳定性;时变性;随时间变化;支持管理决策;BI系统VS决策盲点;BI系统VS决策盲点(续);数据仓库系统的结构;2.2.3 数据仓库体系结构;2.2.3 数据仓库体系结构;2.2.3 数据仓库体系结构;;如图2-2所示，显示了一个数据不一致的例子。 客户数据库中有一张客户基本信息表，其中记录了客户的客户号、姓名、年龄等基本信息。在客户服务数据库中有一张客户咨询信息表用于记录客户咨询问题的内容和解答。由于数据库使用人员的失误，使得在客户基本信息表中的100号客户“张山”，在客户咨询表中的客户姓名被错误的录入为“张三”。 ; 由于冗余的数据存放在不同的数据库中，如果不同数据库间的数据刷新不是实时的，则可能出现数据不同步的情况。如图2-3所示，在客户基本信息表中记录了100号客户“张山”的手机状态正常，如果此时张山去办理停机手续，在客户业务变更表中，张山的手机状态将被修改为“停机”，如果数据刷新不够实时，客户基本信息表中的手机服务状态将与客户业务变更表不同步。 ;（2）数据标准化 由于业务系统可能使用不同的数据库厂商的产品，比如IBM DB2、Informix、Sybase、SQL Server、NCR 等，各种数据库产品提供的数据类型可能不同，因此需要将不同格式的数据转换成统一的数据格式。比如图2-4中所示的不同时间格式的差异。 ? ? ? ? ? ? ;（3）数据汇总 组合从不同数据源提取的数据；清除没有用途的源数据，将原纪录进行新的组合。 ? ? ? ? ;2.2.3 数据仓库体系结构;2.2.3 数据仓库体系结构;2. 数据集市（Data Market） 面向企业的某个部门（主题）而在逻辑上或物理上划分出来的数据仓库中的数据子集称为数据集市。 区别：数据仓库面向整个企业，而数据集市则是面向企业中的某个部门。数据仓库中存放了企业的整体信息，而数据集市只存放了某个主题需要的信息，其目的是减少数据处理量，使信息的利用更快捷、灵活。;3.元数据;元数据;元数据;下面通过一个简单的例子说明元数据的基本内容，如图2-5所示 ： 我们从Customer业务数据库的user表中取出3列（user_id,user_name,address）,在清洗转换过程中，将user_name从char(20)转化成varchar(50)格式，最终放进User维表（User_ID,User_Name,Address）中。在转换后，（User_ID,User_Name,Address）3列原始的存放位置、进行的清洗转化处理、数据最终的存放位置、数据格式、数据使用的规则等等都将作为元数据的一部分 。 通常数据库将建立专用的元数据库来存放和管理元数据。 ;2.2.3 数据仓库体系结构;独立的数据集市架构（Independent data mart architecture） 独立的数据集市架构有时也称为独立的数据仓库架构，应该是出现最早的架构方式，也是很常见的方式。特别是对于中小企业、中小开发公司，出于成本和见效快的考虑都会采用这种架构方式。大家对这种架构方式一定也很熟。 这种架构方式的缺点也很明显，不是企业内一致的数据，产生信息孤岛。当然如果企业就是很小，就一个系统，不用整合，一个数据集市足以的情况下采用这种方式也没什么。先期小投资，让企业看看效果，以后发展大了再考虑重新建立数据仓库。;数据仓库系统的体系结构;2．联邦式数据仓库架构（Federated data warehouse architecture） 它的出现是由于企业发展的初期建立了几个独立的数据集市架构，后来发现这样不行，数据没整合，要解决信息孤岛得想办法。推倒重建当然好，不过投入太大，以前的数据集市还想用，怎么办。于是，想出另一种办法，在各个独立的数据集市间建立一些对照表，在不推倒它们的基础上能进行一下数据