商務(wù)智能包括哪些技術(shù)

企服解答

商務(wù)智能這一術(shù)語1989年由Gartner Group的Howard Dresner首次提出，它描述了一系列的概念和方法，通過應(yīng)用基于事實的支持系統(tǒng)來輔助商業(yè)決策的制定。商務(wù)智能包括的技術(shù)有：1、數(shù)據(jù)倉庫；2、數(shù)據(jù)挖掘；3、數(shù)據(jù)集成和存儲管理；4、數(shù)據(jù)分析和建模；5、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)。

1、數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、隨時間變化的、非易失的、主要用于決策支持的數(shù)據(jù)的集合。利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)可以動態(tài)將異構(gòu)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)抽取集成到一起，進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換等處理之后加載到數(shù)據(jù)倉庫中，通過周期性的刷新，為用戶提供一個統(tǒng)一的干凈的數(shù)據(jù)視圖，為數(shù)據(jù)分析提供一個高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源。

對于數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)，可以使用一些增強(qiáng)的查詢和報表工具進(jìn)行復(fù)雜的查詢和即時的報表制作，可以利用OLAP技術(shù)從多種角度對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行多方面的匯總統(tǒng)計計算，還可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)其中的有用信息。

2、數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘又稱知識發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery in Database，簡稱KDD），是從大量數(shù)據(jù)中抽取有意義的、隱含的、以前未知的并有潛在使用價值的知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一個多學(xué)科交叉性學(xué)科，它涉及統(tǒng)計學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、模式識別、可視化以及高性能計算等多個學(xué)科。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以分析各種類型的數(shù)據(jù)，例如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、靜態(tài)的歷史數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)等。無論要分析的數(shù)據(jù)對象的類型如何，常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括關(guān)聯(lián)分析、序列分析、分類、預(yù)測、聚類分析以及時間序列分析等。

3、數(shù)據(jù)集成和存儲管理

數(shù)據(jù)集成可以分為“懶散型”數(shù)據(jù)集成和“急切型”數(shù)據(jù)集成。懶散型數(shù)據(jù)集成一般應(yīng)用在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，其顯著特征是集成發(fā)生在查詢產(chǎn)生之后。用戶提出一個查詢后，系統(tǒng)確定查詢所需的數(shù)據(jù)來源，為每一個來源產(chǎn)生子查詢和命令，然后從數(shù)據(jù)源中獲取信息，執(zhí)行一定的轉(zhuǎn)換、過濾和合并后把最終結(jié)果返回給用戶或客戶系統(tǒng)。

4、數(shù)據(jù)分析和建模

商業(yè)智能建立的本質(zhì)目的是獲得高的投資回報率(ROI)，投資回報主要體現(xiàn)在商業(yè)智能的應(yīng)用狀況上。通過數(shù)據(jù)分析和建模將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，通常由數(shù)據(jù)分析工具負(fù)責(zé)完成。

5、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)

它主要通過多維的方式來對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、查詢和報表處理。它不同于傳統(tǒng)的OLTP應(yīng)用。OLTP應(yīng)用主要用來完成用戶的事務(wù)處理，如民航訂票系統(tǒng)、銀行儲蓄系統(tǒng)等，通常要進(jìn)行大量的更新操作，同時對響應(yīng)時間要求比較高。而OLAP應(yīng)用主要是對用戶當(dāng)前及歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，輔助領(lǐng)導(dǎo)決策。其典型的應(yīng)用有對銀行信用卡風(fēng)險的分析與預(yù)測、公司市場營銷策略的制定等，主要是進(jìn)行大量的查詢操作，對時間的要求不太嚴(yán)格。在數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用中，OLAP應(yīng)用一般是數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用的前端工具，同時OLAP工具還可以同數(shù)據(jù)挖掘工具、統(tǒng)計分析工具配合使用，增強(qiáng)決策分析功能。