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發布時間:2014-07-31 18:55:18 作者:it577 審核編輯:本站小編 點擊:下載該Word文檔收藏本文

電子商務環境下的

商業智能系統研究

ON STUDY OF BUSINESS

INTELLIGENCE SYSTEM UNDER E-COMMERCE ENVIRONMENT

劉依

學院:悉尼工商學院

專業:信息管理與信息系統

指導教師:邱允生

完成日期:2004年3月20日

電子上午環境下的商業智能系統研究 劉依1/5

中文摘要

本文通過回顧商業智能系統的發展歷史以及闡述其發展的現狀并且結合利用一些基本的數據統計方法統計出商業智能系統在我國的研究的現狀,確立了本文主題的前沿性和急迫性。隨后通過辨析一些文獻中對于商業智能系統的經典定義結合從目的、對象、實現過程和核心四個方面的理解提出一個基本的理論定義。再將數據在系統中流動的過程劃分成資料收集階段、數據管理階段、數據分析階段和數據應用階段,提出一個商業智能的初始化模型及其核心要素分析。

之后,就已經提出的模型,從商業數據、商業數據倉庫、商業智能平臺、商業智能工具管理四個角度對模型進行具體描述和擴充。接著,針對面向Internet的電子商務環境下,傳統的商業智能模型向電子商務環境下商業智能系統的轉型特點進行更加深入的分析,研究并提出進一步在電子商務環境下的商業智能系統的模型。最后,在展望商業智能系統未來發展前景的同時也提出阻礙商業智能系統發展的瓶頸及企業的一些應對措施。

關鍵詞:商業智能系統 商業數據 商業數據倉庫 商業數據挖掘 聯機分析挖掘 電子商務

一、資料倉庫的特點分析

根據數據庫專家的定義,我們可以總結出建立資料倉庫需要滿足的特點有:

(1) 面向主題。它是建立在對如客戶、產品等一系列已經被高度歸類、抽

象的基礎之上的,所有收集來的數據將以主題來加以分配。

(2) 集成。指的是因為收集來的數據可能五花八門,甚至雜亂無章有自己

的格式、特性。但是經過數據倉庫的處理,那些看似雜亂的元數據將有統一的數據格式、統一的數據編碼結構、甚至統一的數據屬性。

(3) 穩定。數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用,所涉及的數據操作

主要是數據查詢,一般情況下并不進行修改操作。數據倉庫的數據反映的是一段時間內歷史數據的內容,是不同時點的數據庫快照的集合。

(4) 隨時間不斷變化。指的是數據倉庫中的內容將隨著時間的變化,不斷

有新的數據加入處理和存儲。

二、商業數據倉庫的設計

根據上述資料倉庫本身的特點,將從概念、邏輯和物理三個層次上分別對商業數據倉庫進行建設。

概念層。對概念層來說,企業主要負責分析原有的數據庫系統。因為,在企業原有的數據庫中已經建立有許多關于產品或客戶的描述內容。企業要首先分析確定其中的主題域是什么,其中的主鍵是什么,公共鍵是那個,主鍵與主鍵之間的關系是什么。

商業數據倉庫的設計是一個反復迭代、逐步求精的螺旋上升的過程。根據現有的數據庫選取其中的幾個主題開始實施,不斷的根據實際實施的情況來重新選擇或淘汰不合格的主題,最后達到完善。

邏輯層。對邏輯層來說它主要是將概念層的一些設想轉化為邏輯模型。首先,要完成數據粒度的劃分。所謂數據粒度是指數據倉庫中數據單元的詳細程度和級別。它的劃分準確與否事關數據倉庫中的數據量和系統所提供的查詢類型。一般將數據化分為以下幾個粒度級別:詳細數據、輕度數據、高度綜合資料和更多級粒度。粒度越小,細節程度越高,級別也就越低,防止資料的綜合程度越高,粒度越大,級別就越高。傳統的數據庫中大多數是粒度很低的詳細資料,這種劃分不利于未來資料分析。而且粒度越是高的數據,其占據的存儲空間越小,但對決策的重要性越大。第二,除了粒度外,還要加入主題的權重,對于不同來源的主題賦予不同的在未來分析中所占的比例。第三,要確定數據的分割。所謂數據的分割,是將邏輯上統一的數據分割成較小的可以獨立管理的單元。數據風格可以按照數據量、數據需求分析、數據粒度、數據權重或者綜合劃分。第四,確定模式。即根據上述數據劃分的標準,進行數據劃分,確定用多少個表來實現。

物理層。所謂物理層就是在實際物理上明確數據的存儲結構。其中要考慮的問題是可以將數據分為基本數據、低潛伏數據和歷史數據。在基本數據中保留一些日常經常使用的、不太會有變化的數據;低潛伏數據主要用于保存外部的數據查詢、數據操作;歷史數據主要是指那些已經結束系統設定生命周期的數據但企業又有可能在未來要使用其中的某些數據。通過不同的安排,提高存儲和索引的質量和速度。

圖6展示了基于以上理論的數據倉庫生態系統。

參考文獻

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