BI熱點(diǎn)冷思考——商業(yè)智能技術(shù)與應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀之分析
2002/08/19
技術(shù)篇
。。IDC將商業(yè)智能解決方案定義為幫助企業(yè)跟蹤、分析、模擬和預(yù)測(cè)他們自己的業(yè)務(wù)過(guò)程以及他們的客戶(hù)、供應(yīng)商和合作伙伴關(guān)系的解決方案。從技術(shù)架構(gòu)來(lái)講，商業(yè)智能系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)源、商業(yè)智能應(yīng)用和元數(shù)據(jù)幾個(gè)部分組成。
。。在當(dāng)今的商業(yè)環(huán)境中，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，它促使企業(yè)和機(jī)構(gòu)在信息系統(tǒng)的建設(shè)上不僅僅需要對(duì)業(yè)務(wù)流程的支持，同時(shí)需要從信息系統(tǒng)中獲得從客戶(hù)、營(yíng)銷(xiāo)、企業(yè)的運(yùn)營(yíng)狀況到供應(yīng)渠道的通暢與否等高層次的分析決策信息，并且將決策結(jié)果運(yùn)用于日常業(yè)務(wù)以提高企業(yè)整體效益。然而，傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)則是針對(duì)分離的事務(wù)處理而設(shè)計(jì)，并不擅長(zhǎng)于多層次的分析和統(tǒng)計(jì)。由此，商業(yè)智能應(yīng)用應(yīng)運(yùn)而生，它通常是一個(gè)獨(dú)立的系統(tǒng)，能夠從傳統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中獲取各類(lèi)客戶(hù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，由此建立多層次的分析體系，并將其轉(zhuǎn)化成有商業(yè)意義的信息。
1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)是商業(yè)智能應(yīng)用的核心，它是整個(gè)系統(tǒng)存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)和信息的地方。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)可分為以下幾個(gè)部分。
。。數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和裝載(Extract, Transform, Load) 負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)系統(tǒng)或外部系統(tǒng)中獲得，轉(zhuǎn)換和處理成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要的格式和形態(tài)，并在規(guī)定的時(shí)間裝入到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中去。通常我們把這三個(gè)具體的步驟統(tǒng)稱(chēng)為ETL，在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)時(shí)一般采用數(shù)據(jù)抽取工具和應(yīng)用編程實(shí)現(xiàn)，并擁有調(diào)度管理和控制功能。
。。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)核心，目前，大多數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理。由于數(shù)據(jù)量的龐大和查詢(xún)復(fù)雜的特點(diǎn)，在系統(tǒng)配置上強(qiáng)調(diào)大規(guī)模并行處理和針對(duì)決策支持訪問(wèn)的專(zhuān)項(xiàng)優(yōu)化。
。。操作數(shù)據(jù)(Operational Data Store) 近年來(lái)，隨著商業(yè)智能應(yīng)用的需求，如數(shù)據(jù)挖掘和實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)分析，在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中需要有部分?jǐn)?shù)據(jù)擁有當(dāng)前數(shù)據(jù)的特征，根據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的變化而變化，不必關(guān)心歷史信息，同時(shí)又擁有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)面向主題的特點(diǎn)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)叫作操作數(shù)據(jù)，一般采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)，規(guī)模適中，強(qiáng)調(diào)快速查詢(xún)響應(yīng)能力。
。。數(shù)據(jù)集市(Data Mart) 數(shù)據(jù)集市存儲(chǔ)了由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)的，經(jīng)過(guò)裁剪和歸整的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)針對(duì)某個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)或某種業(yè)務(wù)分析應(yīng)用而建立。數(shù)據(jù)集市一般都對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了各種層次的匯總，并建立多維分析的模型，同時(shí)也包括了數(shù)據(jù)采樣。數(shù)據(jù)集市的存儲(chǔ)主要有關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和多維數(shù)據(jù)庫(kù)。其中，多維數(shù)據(jù)庫(kù)存放多維分析數(shù)據(jù)，而關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)則存儲(chǔ)星型模式。
。。數(shù)據(jù)歸整(Refinement) 數(shù)據(jù)歸整指數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到數(shù)據(jù)集市的過(guò)程，它是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)內(nèi)部的數(shù)據(jù)處理和轉(zhuǎn)換的過(guò)程，主要的任務(wù)是多維模型的轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)的匯總和采樣等。有時(shí)，它由ETL系統(tǒng)統(tǒng)一調(diào)度完成。
2. 數(shù)據(jù)源 數(shù)據(jù)源包括了現(xiàn)有企業(yè)中所有的信息系統(tǒng)，以及根據(jù)決策分析需求可能涉及的其他外部數(shù)據(jù)資源。它主要包括業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。
3. 商業(yè)智能應(yīng)用 商業(yè)智能應(yīng)用涉及數(shù)據(jù)和信息的展現(xiàn)部分，它是用戶(hù)使用商業(yè)智能系統(tǒng)的界面。目前的商業(yè)智能系統(tǒng)一般提供以下的功能：查詢(xún)和報(bào)表、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)理統(tǒng)計(jì)以及商業(yè)應(yīng)用。
4. 元數(shù)據(jù) 所謂元數(shù)據(jù)就是管理商業(yè)智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，其主要部分類(lèi)似于數(shù)據(jù)字典，其內(nèi)容貫穿了商業(yè)智能應(yīng)用的各階段，記錄著從ETL到分析展現(xiàn)各個(gè)階段和各組成部分的管理信息。在系統(tǒng)管理上，試圖提供統(tǒng)一的平臺(tái)對(duì)元數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和維護(hù)，并通過(guò)元數(shù)據(jù)的狀態(tài)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)各部分的運(yùn)轉(zhuǎn)。不過(guò)，就目前而言，元數(shù)據(jù)的概念在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)業(yè)界尚未擁有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，各個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)廠商的產(chǎn)品間元數(shù)據(jù)也是不能夠互通的。
問(wèn)題篇
。。商業(yè)智能應(yīng)用的規(guī)劃、設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、實(shí)施是一項(xiàng)相當(dāng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程。事實(shí)上，國(guó)內(nèi)用戶(hù)在發(fā)展商業(yè)智能應(yīng)用的過(guò)程中確實(shí)遇到這樣或那樣的問(wèn)題，這些問(wèn)題有些涉及宏觀的系統(tǒng)定位和應(yīng)用發(fā)展理念，有些出于具體的實(shí)現(xiàn)步驟或技術(shù)，還有些是認(rèn)識(shí)上的誤區(qū)。
1. 系統(tǒng)需求和定位問(wèn)題：是望聞問(wèn)切還是中西醫(yī)結(jié)合？
。。許多用戶(hù)與我們談到商業(yè)智能系統(tǒng)需求的問(wèn)題集中在：應(yīng)用需求的不明確（具體業(yè)務(wù)部門(mén)提不出需求)、不急迫；企業(yè)決策層對(duì)該類(lèi)系統(tǒng)的用途及如何得到投資回報(bào)不清楚；系統(tǒng)建設(shè)復(fù)雜(不知該如何設(shè)計(jì)模型、存放什么信息)，令人望而卻步。這些問(wèn)題實(shí)際上在某種程度上與東西方文化差異有關(guān)。
。。事實(shí)上，西方國(guó)家自工業(yè)革命之后，強(qiáng)調(diào)用可量化的尺度來(lái)描述生產(chǎn)、生活的各個(gè)方面，并由此發(fā)現(xiàn)和掌握其規(guī)律。相反，古老的中國(guó)文化則更注重經(jīng)驗(yàn)、直覺(jué)和對(duì)人性的把握，對(duì)數(shù)據(jù)的依賴(lài)性就相對(duì)薄弱。這好比中醫(yī)和西醫(yī)。如果將企業(yè)比作病人，商業(yè)智能系統(tǒng)則是溫度計(jì)、心電圖機(jī)、B超、CT掃描和核磁共振，這對(duì)西醫(yī)是必不可少且是最有力的工具。但對(duì)傳統(tǒng)中醫(yī)而言，望、聞、問(wèn)、切是日常工作的方式。如果將企業(yè)的管理人員比作醫(yī)生，中西醫(yī)結(jié)合的道路就是一個(gè)好的解決方案。
2. 系統(tǒng)反復(fù)、受非技術(shù)成份影響大：商業(yè)智能是“一把手”工程嗎？
。。商業(yè)智能系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展力差、系統(tǒng)常被廢棄而后又重建，造成資源浪費(fèi)；技術(shù)和概念停滯不前，應(yīng)用上不去；且受非技術(shù)的影響大。這是國(guó)內(nèi)目前商業(yè)智能應(yīng)用較普遍的問(wèn)題。有些人說(shuō)，商業(yè)智能系統(tǒng)是“一把手”工程；這表面上看是對(duì)商業(yè)智能系統(tǒng)的肯定，但實(shí)際上是一個(gè)誤區(qū)�；谶@樣的概念建立的商業(yè)智能系統(tǒng)，功能的單一是一定的，而且也是最容易遭受由于權(quán)力的更替而帶來(lái)的滅頂之災(zāi)。
。。事實(shí)上，商業(yè)智能系統(tǒng)的應(yīng)用面在一個(gè)企業(yè)中是多層次的，其廣泛程度超過(guò)任何一個(gè)業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)，但前提條件是各部門(mén)業(yè)務(wù)人員和管理人員具有基于數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)和分析去指導(dǎo)決策和行動(dòng)的工作習(xí)慣。
3. 信息平臺(tái)和應(yīng)用的問(wèn)題：先開(kāi)發(fā)應(yīng)用還是先建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)？
。。國(guó)內(nèi)企業(yè)對(duì)商業(yè)智能的需求一般是從具體的應(yīng)用開(kāi)始，如大客戶(hù)管理系統(tǒng)、領(lǐng)導(dǎo)決策支持系統(tǒng)、經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)、財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)等等。但這些應(yīng)用的背后都需要數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的支持。
這樣就引出了一個(gè)問(wèn)題，是先開(kāi)發(fā)應(yīng)用還是先建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)。在信息平臺(tái)和實(shí)際應(yīng)用間有效地平衡，將系統(tǒng)的建設(shè)可分階段實(shí)施、可持續(xù)發(fā)展是商業(yè)智能應(yīng)用實(shí)施的關(guān)鍵。
4． 思維模式問(wèn)題：商業(yè)智能系統(tǒng)與傳統(tǒng)事務(wù)處理系統(tǒng)相似嗎？
。。目前，國(guó)內(nèi)企業(yè)商業(yè)智能系統(tǒng)實(shí)施過(guò)程中的一個(gè)主要的問(wèn)題是帶著明顯的傳統(tǒng)事務(wù)處理系統(tǒng)的思維模式。這種慣性的思維主要表現(xiàn)在：系統(tǒng)的設(shè)計(jì)仍沿用傳統(tǒng)生命周期的思想，根據(jù)需求、開(kāi)發(fā)應(yīng)用，但商業(yè)智能的應(yīng)用需求往往復(fù)雜多變;
在商業(yè)智能系統(tǒng)實(shí)施方法學(xué)上顯得落后; 對(duì)商業(yè)智能領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)的了解和把握還不足，在產(chǎn)品選型上對(duì)其技術(shù)路線和定位研究不透徹，在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心的選擇上一般單純地以性能為衡量指標(biāo)，動(dòng)輒大搞性能測(cè)試，既不全面也不專(zhuān)業(yè)，殊不知查詢(xún)性能在商業(yè)智能系統(tǒng)中是最容易被滿足的。
5．商業(yè)智能僅是業(yè)務(wù)報(bào)表嗎？
。。許多企業(yè)會(huì)把實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有業(yè)務(wù)報(bào)表的問(wèn)題作為商業(yè)智能應(yīng)用的開(kāi)始，這雖然看起來(lái)是一條務(wù)實(shí)的途徑，但實(shí)際上可以算是一個(gè)誤區(qū)，其中隱藏著風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)每日看報(bào)表但并不關(guān)心報(bào)表從何而來(lái)。如果商業(yè)智能系統(tǒng)以報(bào)表起步，就必須向決策者解釋這僅僅是最基礎(chǔ)的功能。而我們的項(xiàng)目實(shí)施人員往往在這一點(diǎn)上很難與高層領(lǐng)導(dǎo)達(dá)成共識(shí)，畢竟“釣魚(yú)工程”、“豆腐渣”工程在今天是太多了。因此，商業(yè)智能系統(tǒng)的建設(shè)必須滿足報(bào)表，但更要超越報(bào)表，從一開(kāi)始必須給企業(yè)的決策層感受到商業(yè)智能應(yīng)用的威力。
6． 系統(tǒng)投資回報(bào)問(wèn)題：決策何以實(shí)施？
。。任何一個(gè)IT系統(tǒng)的建立都要講究投資回報(bào)。整個(gè)商業(yè)智能應(yīng)用的絕大部分時(shí)間都是在花錢(qián)：從數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)、各種分析、挖掘的服務(wù)器和軟件。而真正能夠使商業(yè)智能應(yīng)用賺錢(qián)的階段則是因此得到正確的決策，并運(yùn)用于企業(yè)的業(yè)務(wù)和市場(chǎng)。這是一個(gè)開(kāi)環(huán)和閉環(huán)的問(wèn)題。目前的國(guó)內(nèi)企業(yè)，對(duì)閉環(huán)的問(wèn)題考慮不多，即便是有了決策支持系統(tǒng)，問(wèn)題是這些決策能否有通暢的渠道得以實(shí)施？
7． 應(yīng)用條件成熟度問(wèn)題:商業(yè)智能是否需要業(yè)務(wù)系統(tǒng)完善為前提？
。。有不少對(duì)商業(yè)智能有需求的國(guó)內(nèi)企業(yè)，其傳統(tǒng)的事務(wù)處理系統(tǒng)仍不完善，如零售行業(yè)、一些制造業(yè)企業(yè)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)等。這在國(guó)外并不多見(jiàn)。但對(duì)國(guó)內(nèi)企業(yè)來(lái)說(shuō)，是否需要等到業(yè)務(wù)系統(tǒng)完善之后再考慮商業(yè)智能呢？實(shí)際上并不一定，因?yàn)槭袌?chǎng)競(jìng)爭(zhēng)并不等人。實(shí)際上，數(shù)據(jù)采集的方式多種多樣。即便是一個(gè)用筆和紙紀(jì)錄業(yè)務(wù)過(guò)程的機(jī)構(gòu)，也可以通過(guò)掃描和識(shí)別將數(shù)據(jù)匯入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市，實(shí)現(xiàn)分析決策。同時(shí)，我們還應(yīng)該有概率統(tǒng)計(jì)的概念，在無(wú)法獲得全部完整數(shù)據(jù)的情況下，系統(tǒng)通過(guò)概率加權(quán)，依然能夠提供足夠準(zhǔn)確的分析。
建議篇
。。商業(yè)智能應(yīng)用的建設(shè)是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)積累的過(guò)程。面對(duì)用戶(hù)面臨的各種問(wèn)題，我們對(duì)用戶(hù)在觀念與設(shè)計(jì)思路、技術(shù)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵問(wèn)題以及人員的主動(dòng)性等方面提出如下建議。
1. 觀念與設(shè)計(jì)思路的轉(zhuǎn)變
。。首先，用戶(hù)要采用從戰(zhàn)略上藐視、戰(zhàn)術(shù)上重視的觀念，突破商業(yè)智能應(yīng)用神秘化的思想，只不過(guò)將它作為另一種類(lèi)型應(yīng)用；其次商業(yè)智能應(yīng)用要滿足多層次應(yīng)用的需求;
反對(duì)將系統(tǒng)簡(jiǎn)單歸為“一把手”工程，盡量降低系統(tǒng)建設(shè)過(guò)程中非技術(shù)的影響因素；要注重激發(fā)量化科學(xué)管理的積極性，根據(jù)應(yīng)用的實(shí)際需要，規(guī)劃商業(yè)智能應(yīng)用，從兩個(gè)方面可以將商業(yè)智能系統(tǒng)分為戰(zhàn)略性的用途和戰(zhàn)術(shù)性的用途：一方面是對(duì)數(shù)據(jù)的使用程度，另一方面是應(yīng)用的部署。所謂戰(zhàn)術(shù)性指面向局部的，解決特定問(wèn)題的方案，而戰(zhàn)略性指面向全局的，解決整個(gè)企業(yè)管理問(wèn)題的方案。
2. 技術(shù)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵
- 數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)關(guān)注業(yè)務(wù)流程而非業(yè)務(wù)部門(mén)或應(yīng)用
。。目前，業(yè)界較為流行的誤區(qū)是將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)根據(jù)業(yè)務(wù)部門(mén)或應(yīng)用功能進(jìn)行劃分。我們?cè)跀?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)中經(jīng)常會(huì)見(jiàn)到“大客戶(hù)分析”、“客戶(hù)行為分析”或“客戶(hù)流失分析”等不同的應(yīng)用主題。事實(shí)上，仔細(xì)研究各個(gè)應(yīng)用，我們不難發(fā)現(xiàn)，它們均使用了同一個(gè)數(shù)據(jù)源：客戶(hù)交易的數(shù)據(jù)。與其在不同的應(yīng)用中建立客戶(hù)交易的信息，不如在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中建立統(tǒng)一的客戶(hù)交易信息提供多個(gè)分析應(yīng)用使用。
。。關(guān)注于業(yè)務(wù)的流程而非業(yè)務(wù)的部門(mén)或應(yīng)用能夠讓我們更清晰、更經(jīng)濟(jì)地整合企業(yè)的信息。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建模應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)的流程和數(shù)據(jù)源來(lái)決定。
- 系統(tǒng)建設(shè)可分階段實(shí)施、可持續(xù)發(fā)展
。。雖然數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)作為決策分析系統(tǒng)的主要部分將在設(shè)計(jì)階段集中解決，但數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)是一個(gè)系統(tǒng)工程，其中涉及的數(shù)據(jù)源也可能分散在各個(gè)部門(mén)，在系統(tǒng)實(shí)施過(guò)程中會(huì)遇到各種包括非技術(shù)因素在內(nèi)的問(wèn)題。因此，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)必須“大處著眼、小處著手”，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建模必須提供系統(tǒng)可以分階段實(shí)施、并在應(yīng)用層面保持系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展。同時(shí)，每個(gè)階段的建設(shè)必須注重投資回報(bào)、提供資源共享。
。。對(duì)于每一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)關(guān)心的數(shù)據(jù)源，我們?cè)跀?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)時(shí)都將從最明細(xì)的數(shù)據(jù)層次進(jìn)行收集。即使將來(lái)的分析大部分都是基于匯總的數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中最底層的數(shù)據(jù)模型將對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中最明細(xì)的部分。
。。這樣的設(shè)計(jì)，使得數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建模和數(shù)據(jù)采集對(duì)于業(yè)務(wù)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)是一步到位的。而這樣設(shè)計(jì)出的分析模型是能夠支持所有可能的業(yè)務(wù)分析的。不會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)而丟棄業(yè)務(wù)的細(xì)節(jié)、導(dǎo)致未來(lái)系統(tǒng)重建。
- 盡量減小需求的變化對(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的影響
。。需求的變化導(dǎo)致數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的變化。這個(gè)問(wèn)題是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)建設(shè)中非常關(guān)鍵的問(wèn)題，有時(shí)會(huì)影響數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)的成敗。需求的變化客觀上是不可避免的，一個(gè)好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)當(dāng)然能夠減少需求變化對(duì)模型的影響，但遵從一定的設(shè)計(jì)原則則可以將這種影響降至最低。解決的方法有分層次的模型設(shè)計(jì)思想，各種具體設(shè)計(jì)原則和技巧應(yīng)對(duì)可能發(fā)生的擴(kuò)充和變化。
3. 集成商與用戶(hù)的主動(dòng)性至關(guān)重要
。。來(lái)自集成商和最終用戶(hù)兩個(gè)方面的主動(dòng)性是影響到商業(yè)智能應(yīng)用的主要因素，以最終用戶(hù)的主動(dòng)性更為突出。因此，增強(qiáng)客戶(hù)對(duì)商業(yè)智能系統(tǒng)實(shí)施的主動(dòng)性是首要問(wèn)題。
。。其次， IT部門(mén)和業(yè)務(wù)部門(mén)的配合也非常關(guān)鍵。由此，業(yè)界有人提出建立BI促進(jìn)中心的想法：在需要實(shí)施商業(yè)智能應(yīng)用的企業(yè)，由IT部門(mén)和業(yè)務(wù)部門(mén)的代表，加上專(zhuān)業(yè)咨詢(xún)顧問(wèn)，共同建立一個(gè)企業(yè)商業(yè)智能應(yīng)用促進(jìn)中心，專(zhuān)門(mén)負(fù)責(zé)在整個(gè)企業(yè)范圍內(nèi)推廣商業(yè)智能應(yīng)用，并負(fù)責(zé)評(píng)估應(yīng)用結(jié)果，從而改進(jìn)應(yīng)用。
選型篇
。。用戶(hù)在進(jìn)行商業(yè)智能產(chǎn)品選型時(shí)，首先需要了解商業(yè)智能應(yīng)用各部分產(chǎn)品在系統(tǒng)中扮演的角色和該角色需要的關(guān)鍵“素質(zhì)”，根據(jù)這些特性，結(jié)合行業(yè)技術(shù)發(fā)展方向?qū)Ξa(chǎn)品進(jìn)行篩選。
。。具體說(shuō)來(lái)，在ETL產(chǎn)品方面，能夠連接各種數(shù)據(jù)源已是基本的要求。能否加入客戶(hù)自定義的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換編碼、管理調(diào)度是否完善、能否支持XML等多種形式數(shù)據(jù)的接入、有沒(méi)有數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控的功能成為需要考慮的問(wèn)題。在性能上，數(shù)據(jù)的參照清洗是一個(gè)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的過(guò)程，能否提供散列表參照清洗功能對(duì)性能關(guān)鍵的ETL用戶(hù)是考慮因素之一。此外，近年來(lái)，元數(shù)據(jù)管理成為商業(yè)智能應(yīng)用的熱門(mén)話題，而廠商對(duì)于元數(shù)據(jù)管理往往從ETL環(huán)節(jié)入手。產(chǎn)品的選型可以考慮對(duì)元數(shù)據(jù)的支持程度，以及這些新增功能對(duì)系統(tǒng)整體的影響。
。。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)管理部分，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)仍是市場(chǎng)的主流。在選型中需要考慮的問(wèn)題是，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的開(kāi)放性、大規(guī)模并行處理的支持程度、在系統(tǒng)需要擴(kuò)充時(shí)擴(kuò)展性的好壞以及需要維護(hù)的工作量。同時(shí)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)決策分析的支持?jǐn)U展在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的性能上起到重大的作用，而這些技術(shù)各廠商的產(chǎn)品支持程度有很大的不同，必須仔細(xì)研究各自的手冊(cè)，同時(shí)需要事先了解各種優(yōu)化策略的適用范圍和限制。并根據(jù)自身系統(tǒng)應(yīng)用的特點(diǎn)進(jìn)行選擇。
。。在數(shù)據(jù)展現(xiàn)方面，首先是OLAP系統(tǒng)和工具。而技術(shù)的細(xì)節(jié)需要考慮是否能夠提供應(yīng)用在MOLAP與ROLAP之間鉆取查詢(xún)。在數(shù)據(jù)挖掘部分，有以數(shù)理統(tǒng)計(jì)算法為主的，也有以人工智能技術(shù)為主的產(chǎn)品。選型所考慮的問(wèn)題一般在于功能的全面性，能夠有效處理數(shù)據(jù)的規(guī)模以及與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的集成和配合等。
。。除此之外，對(duì)于產(chǎn)品的供應(yīng)商，我們需要考慮如下問(wèn)題：產(chǎn)品技術(shù)發(fā)展方向是否與業(yè)界主流保持一致；產(chǎn)品的穩(wěn)定性；產(chǎn)品供應(yīng)商在國(guó)內(nèi)能夠提供技術(shù)支持和保障的能力；產(chǎn)品供應(yīng)商除產(chǎn)品本身之外，對(duì)于提供商業(yè)智能應(yīng)用技術(shù)咨詢(xún)的能力如何，國(guó)內(nèi)的技術(shù)儲(chǔ)備怎樣；
在如今IT行業(yè)面臨激烈競(jìng)爭(zhēng)的時(shí)期，廠商的財(cái)務(wù)情況，產(chǎn)品的市場(chǎng)持續(xù)能力則越來(lái)越多地被關(guān)注。
發(fā)展篇
。。根據(jù)Gartner Group的分析，從2001到2003年初，商業(yè)智能的技術(shù)處于較緩慢的發(fā)展時(shí)期；在技術(shù)上，新的創(chuàng)新和突破預(yù)計(jì)要在2003下半年。從商業(yè)智能的應(yīng)用發(fā)展來(lái)看，目前的發(fā)展是呈行業(yè)化和專(zhuān)業(yè)化。
。。就目前而言，商業(yè)智能技術(shù)發(fā)展在系統(tǒng)各環(huán)節(jié)的表現(xiàn)如下。
1. ETL部分和元數(shù)據(jù)管理
。。在ETL環(huán)節(jié)，對(duì)多種數(shù)據(jù)源的訪問(wèn)，包括非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和大型主機(jī)，成為基本的技術(shù)指標(biāo)。新的發(fā)展點(diǎn)主要有：新的數(shù)據(jù)抽取系統(tǒng)都將XML納入數(shù)據(jù)采集格式的范圍;
在數(shù)據(jù)分析上，越來(lái)越多的企業(yè)和機(jī)構(gòu)要求其決策分析環(huán)境能夠提供更為接近實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析，技術(shù)手段主要集中在ETL環(huán)節(jié)，交易日志的監(jiān)控、數(shù)據(jù)的復(fù)制成為數(shù)據(jù)采集的手段。
2. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
。。今天，并行處理加決策支持優(yōu)化的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)仍是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域的主角。大家普遍認(rèn)為發(fā)展方向是在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上融合決策支持和事務(wù)處理的能力，不過(guò)這樣的策略或許仍存有爭(zhēng)議，畢竟有不少技術(shù)人員認(rèn)為事務(wù)處理和決策分析對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō)有如魚(yú)和熊掌，不能兼得。盡管如此，在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中加入OLAP能力、SQL語(yǔ)句中加入數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)公式和算法正在被各廠商提供的產(chǎn)品中實(shí)施。
3. 分析展現(xiàn)
。。商業(yè)智能系統(tǒng)的分析展現(xiàn)是技術(shù)發(fā)展較為活躍的部分。OLAP及其他商業(yè)智能的應(yīng)用以Web服務(wù)形式提供，并與企業(yè)電子商務(wù)門(mén)戶(hù)集成。OLAP和商業(yè)智能應(yīng)用的前端的界面轉(zhuǎn)化成瘦客戶(hù)端的應(yīng)用模式(瀏覽器、Intranet模式)已成為普及性的要求。以XML形式發(fā)放商業(yè)智能應(yīng)用的分析結(jié)果是新的發(fā)展趨勢(shì)。
。。數(shù)據(jù)挖掘的模塊、算法和工具將更多地融合到OLAP組件甚至數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器系統(tǒng)中。同時(shí)，商業(yè)智能應(yīng)用與企業(yè)門(mén)戶(hù)、企業(yè)應(yīng)用集成緊密相連。新的商業(yè)智能系統(tǒng)不再是一個(gè)孤立的應(yīng)用，它與企業(yè)中的其他應(yīng)用系統(tǒng)將緊密集成。
。。從商業(yè)智能的應(yīng)用來(lái)看，目前的發(fā)展是呈行業(yè)化和專(zhuān)業(yè)化。首先，商業(yè)智能系統(tǒng)將更具行業(yè)化的特點(diǎn)�；\統(tǒng)的商業(yè)智能系統(tǒng)漸漸成為概念，客戶(hù)實(shí)際需要的系統(tǒng)則分為銀行、保險(xiǎn)、制造業(yè)、電信等各種領(lǐng)域。并且，每個(gè)行業(yè)有其關(guān)注的重點(diǎn)和分析的模型。
。。其次，商業(yè)智能應(yīng)用更加強(qiáng)調(diào)應(yīng)用的集成。主要應(yīng)用領(lǐng)域包括：分析型的CRM，客戶(hù)關(guān)系管理和優(yōu)化仍將是商業(yè)智能應(yīng)用很重要的一塊;
服務(wù)于ERP系統(tǒng)的商業(yè)智能，傳統(tǒng)的ERP廠商都在將商業(yè)智能應(yīng)用或模塊加入到他們的ERP系統(tǒng)中;與SCM 集成的供應(yīng)鏈管理優(yōu)化。
方案篇
。。Brio:集成的企業(yè)智能信息門(mén)戶(hù)平臺(tái)
。。Brio Performance Suite是Brio公司完全集成的企業(yè)智能信息門(mén)戶(hù)平臺(tái)。該平臺(tái)能夠?yàn)樗蓄?lèi)型的用戶(hù)提供包括企業(yè)業(yè)務(wù)報(bào)表、分析報(bào)表、通知與公告、即席查詢(xún)、OLAP和各類(lèi)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)以及建設(shè)和實(shí)施范圍廣泛的分析應(yīng)用工具。
。。Brio Performance Suite由分析與報(bào)表工具Brio Intelligence、分析型門(mén)戶(hù)產(chǎn)品Brio
Portal和企業(yè)級(jí)報(bào)表引擎Brio Report 3部分組成，并且這些產(chǎn)品都被設(shè)計(jì)為能夠支持企業(yè)級(jí)的可伸縮性和性能以及出色的易用性。并且，它們都與Brio的業(yè)務(wù)信息訪問(wèn)門(mén)戶(hù)完全集成，對(duì)所有現(xiàn)有的系統(tǒng)提供自助式的訪問(wèn)。Brio
Performance Suite的優(yōu)點(diǎn)可概括為如下幾點(diǎn)：為企業(yè)內(nèi)部和外部的信息源提供全能訪問(wèn)，這些數(shù)據(jù)源包括各種數(shù)據(jù)；在整個(gè)企業(yè)系統(tǒng)中，可以通過(guò)Web方式對(duì)信息和可操作數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)送；支持企業(yè)中每一個(gè)人（包括信息生產(chǎn)者和信息消費(fèi)者）的決策處理需要；通過(guò)一個(gè)完整的解決方案，可以實(shí)現(xiàn)從個(gè)人的查詢(xún)、報(bào)表應(yīng)用到戰(zhàn)略性的分析應(yīng)用。
。。CA：端到端的解決方案涵蓋BI全過(guò)程
。。CA公司提供的產(chǎn)品主要有三大品牌：Advantage、CleverPath以及AllFusion系列，涵蓋設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)分析和展現(xiàn)的全部過(guò)程。
。。Advantage Data Transformer 是圖形化的ETL工具，用于原始數(shù)據(jù)向數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)向數(shù)據(jù)集市進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸、清洗、提煉、分布；Advantage
Repository是業(yè)界領(lǐng)先的元數(shù)據(jù)管理工具，用于管理數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間，數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)之間，系統(tǒng)與系統(tǒng)之間的對(duì)應(yīng)，便于技術(shù)人員和業(yè)務(wù)人員理解和使用商業(yè)智能系統(tǒng)中的信息。
。。CleverPath Portal提供了一個(gè)通用平臺(tái)，用于發(fā)布各種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)信息展示和其他Web信息。CleverPath
OLAP是進(jìn)行OLAP的工具，它具有真正的三層體系結(jié)構(gòu)，保證了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)規(guī)模的可伸縮性和訪問(wèn)的高效率，可以從多個(gè)異構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取分析的數(shù)據(jù)，CleverPath
Reporter是高可伸縮的報(bào)表產(chǎn)品，可以提供多種格式的交互式報(bào)表。CleverPath Aion為基于規(guī)則的推理引擎，可選配不同的專(zhuān)家知識(shí)系統(tǒng)應(yīng)用于金融、電信等領(lǐng)域的防欺詐系統(tǒng)。
。。AllFusion Erwin Modeling Suite是業(yè)界著名的數(shù)據(jù)庫(kù)/數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模工具，協(xié)助用戶(hù)可視化地確定合理的結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵元素，并優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)。
。。IBM:以DB2為核心的全方位方案
。。作為IBM在商業(yè)智能解決方案的核心，DB2通用數(shù)據(jù)庫(kù)將行業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理功能，擴(kuò)展到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、決策支持和數(shù)據(jù)采集的領(lǐng)域。
Intelligent Miner for Data可以對(duì)保存于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和普通文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。它可以用于發(fā)現(xiàn)附屬關(guān)系或模式，根據(jù)屬性的相似性將記錄分段（或分簇），發(fā)現(xiàn)類(lèi)似的時(shí)間順序，或建立預(yù)測(cè)（或分類(lèi)）模型。企業(yè)決策者可以使用Intelligent
Miner來(lái)發(fā)現(xiàn)提高用戶(hù)滿意度和利潤(rùn)率的途徑，減少欺詐風(fēng)險(xiǎn)等等。
。。作為IBM最新的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品，它可以對(duì)文本數(shù)據(jù)源執(zhí)行瀏覽、整理、歸類(lèi)等工作，并確定信息重要性，從而幫助信息用戶(hù)避免過(guò)大的信息壓力。Intelligent
Miner for Text可以提取模式，按主題組織文檔，在一組文檔中尋找顯著的主題，并通過(guò)強(qiáng)大、靈活的查詢(xún)?nèi)ニ阉飨嚓P(guān)文檔。
。。IBM DB2 OLAP Server和Arbor Essbase OLAP
Server這兩款產(chǎn)品是為多種多維規(guī)劃、分析和報(bào)告應(yīng)用而設(shè)計(jì)。DB2 OLAP Server將強(qiáng)大的Arbor Essbase OLAP引擎和API，與IBM
DB2關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)家族集成為一體。
。。IBM Visual Warehouse是一系列經(jīng)濟(jì)有效而又簡(jiǎn)單易用的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和業(yè)務(wù)分析軟件。在各種規(guī)模的企業(yè)內(nèi)設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用商業(yè)智能解決方案過(guò)程中，它可以處理所有相關(guān)的任務(wù)。Visual
Warehouse能夠啟動(dòng)成本有效的快速部署，以及必要的數(shù)據(jù)小集市和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的集中管理。同時(shí)它還提供了從數(shù)據(jù)小集市到企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，從基于局域網(wǎng)的環(huán)境到分布式倉(cāng)庫(kù)環(huán)境的可擴(kuò)展性。
。。NCR:軟硬結(jié)合的TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
。。Teradata是NCR公司旗下的一個(gè)事業(yè)部，提供功能強(qiáng)大的分析型技術(shù)方案以幫助企業(yè)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。借助Teradata
解決方案，企業(yè)可獲得單一且整合的運(yùn)營(yíng)全貌，從而更迅速、更有效地做出決策，以推動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)并提升贏利能力。
。。企業(yè)可充分利用這一整合的業(yè)務(wù)全貌把握商機(jī)，增加收入，降低成本并改善客戶(hù)關(guān)系。Teradata解決方案同時(shí)還具有更佳的成本效益，易于管理，并能隨業(yè)務(wù)發(fā)展需要進(jìn)行擴(kuò)展。
。。Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于提供單一且整合的企業(yè)運(yùn)營(yíng)全貌高性能數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、全套數(shù)據(jù)存取及管理工具、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘功能以及一流的可擴(kuò)展硬件。
。。Teradata CRM是一套企業(yè)級(jí)分析型CRM和營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化解決方案。它利用從各種渠道采集的詳盡互動(dòng)數(shù)據(jù)，為營(yíng)銷(xiāo)人員提供完整且整合的分析環(huán)境，從而建立更有價(jià)值的客戶(hù)關(guān)系。
。。Teradata 分析型應(yīng)用幫助企業(yè)更有效地分析和管理運(yùn)營(yíng)、財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)績(jī)效，特定行業(yè)應(yīng)用為以下行業(yè)提供強(qiáng)大支持：電信、金融、保險(xiǎn)、交通運(yùn)輸、零售、電子商務(wù)、制造業(yè)及旅游等。
。。Oracle:9i數(shù)據(jù)庫(kù)第2版提供強(qiáng)大的商業(yè)智能平臺(tái)
。。Oracle9i數(shù)據(jù)庫(kù)第2版為大中型企業(yè)商業(yè)智能提供了強(qiáng)大的平臺(tái)支持，特別是重點(diǎn)解決了互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中海量數(shù)據(jù)處理和近乎實(shí)時(shí)的復(fù)雜分析需求所提出的挑戰(zhàn)。除此之外，Oracle9i數(shù)據(jù)庫(kù)提供了真正的商業(yè)智能平臺(tái)，為OLAP、數(shù)據(jù)挖掘以及ETL操作提供了擴(kuò)展的數(shù)據(jù)庫(kù)支持。
。。性能、可伸縮性和可管理性是商業(yè)智能應(yīng)用的基本要求。與以前各版本的數(shù)據(jù)庫(kù)一致，
Oracle9i數(shù)據(jù)庫(kù)第2版在這三個(gè)方面都進(jìn)行了進(jìn)一步的改進(jìn)。
。。Oracle9i數(shù)據(jù)庫(kù)第2版被設(shè)計(jì)為一個(gè)完整的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)，利用 Oracle
數(shù)據(jù)庫(kù)作為可伸縮的數(shù)據(jù)引擎完成對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)的各種操作。
。。在OLAP方面，該版本提出了一種新的集成的關(guān)系——多維數(shù)據(jù)庫(kù)觀點(diǎn)，向傳統(tǒng)的分析服務(wù)器觀點(diǎn)發(fā)出挑戰(zhàn)。該版本是通過(guò)SQL和OLAP
API提供對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)和多維數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問(wèn)的數(shù)據(jù)庫(kù)，任何OLAP計(jì)算都可以通過(guò)SQL進(jìn)行查詢(xún)。
。。Oracle9i數(shù)據(jù)庫(kù)第2版把Oracle OLAP作為關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的一個(gè)集成部分，Oracle
OLAP通過(guò)強(qiáng)大的OLAP API、多維引擎以及OLAP數(shù)據(jù)操縱語(yǔ)言提供了一整套完整的分析功能。
。。Oracle9i數(shù)據(jù)庫(kù)第2版還提供了新的數(shù)據(jù)挖掘能力。以 Oracle Darwin為基礎(chǔ)，Oracle9i
提供了一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘引擎，在數(shù)據(jù)庫(kù)中包括了額外的數(shù)據(jù)挖掘算法以及對(duì)數(shù)據(jù)挖掘中基于標(biāo)準(zhǔn)的 Java API 的增強(qiáng)。
。。Sybase：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和行業(yè)模型凸顯特色
。。Sybase IQ-Multiplex這個(gè)專(zhuān)為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)滿足了目前用戶(hù)對(duì)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與訪問(wèn)的需求，能夠大大提升查詢(xún)性能，提供了強(qiáng)大的并行處理能力與伸縮能力以及企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)管理與性能保證。其垂直存儲(chǔ)技術(shù)通過(guò)數(shù)據(jù)的列式存儲(chǔ)有利于提高按范圍查詢(xún)的效率，并有利于數(shù)據(jù)的壓縮;
專(zhuān)利的BitWise索引及數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的所有字段建索引，不僅帶來(lái)查詢(xún)效率的大幅度提高，而且還降低了對(duì)磁盤(pán)空間的占用；新的多線索體系增加系統(tǒng)的伸縮性。
。。Sybase商業(yè)智能模型IWS（行業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)套件）通過(guò)一個(gè)集成的應(yīng)用軟件包，可以滿足分析不同但相互關(guān)聯(lián)的客戶(hù)的行為、價(jià)值和潛力等問(wèn)題的需要。IWS包含了完整的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)方法學(xué)以及為各個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)施建立了核心的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型與客戶(hù)關(guān)系分析模型。Sybase的IWS模型不同于其他公司的做法，它實(shí)實(shí)在在地提供了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)的核心技術(shù)以及建立在充分的行業(yè)需求分析、正確的設(shè)計(jì)方法以及豐富的實(shí)施經(jīng)驗(yàn)上的已經(jīng)驗(yàn)證的模型。IWS允許開(kāi)發(fā)商在其基礎(chǔ)上進(jìn)行再加工，從而保護(hù)投資，提高軟件的可用性與靈活性。IWS
的基本結(jié)構(gòu)由IWS核心模型、垂直行業(yè)模型以及商業(yè)智能應(yīng)用三個(gè)級(jí)別構(gòu)成。
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