商务智能系统模型的研究和应用

计算机与现代化 2010年第3期

JIS UAN JI YU X IAN DA I H UA

总第175期

文章编号:1006 2475(2010)03 0058 04

收稿日期:2009 07 23

基金项目:广州市番禺区科技攻关项目(2008 z 48 1)

作者简介:胡耀民(1975 ),男,湖南宁乡人,广州番禺职业技术学院讲师,华南理工大学土木与交通学院博士研究生,研究方向:软件设计和建模,数据挖掘,交通诱导;余明辉(1965 ),男,湖南岳阳人,副教授,研究方向:网络系统规划、构建和企业信息化。

商务智能系统模型的研究和应用

胡耀民1,2

,余明辉

1

(1.广州番禺职业技术学院信息工程学院,广东广州511483;2.华南理工大学土木与交通学院,广东广州510640)摘要:分析商务智能所需的关键技术及其之间的关系,提出一个基于S QL Serv er 2008的商务智能应用系统模型,并以该模型为参考开发了一个商务智能应用系统。

关键词:商务智能;数据挖掘;联机分析处理;DM X;M DX

中图分类号:T P311.52 文献标识码:A do:i 10.3969/.j issn .1006 2475.2010.03.017

Research and Application of Business Intelligence Syste m M odel

HU Y ao m i n 1,2

,YU M i n g hu i

1

(1.Schoo l of Info r ma ti on Eng i neer i ng ,Guang z hou Panyu P o l y techn ic ,Guang z hou 511483,Ch i na ;

2.Schoo l o f C iv il Eng i neer i ng and T ransporta ti on ,South Chi na U niversity of T echnology ,G uangzhou 510640,Chi na)Ab stract :A ccordi ng to anal ysis of key techno l og i es about busi ness i ntelli gence and relationshi p o f t he m ,a busi ness i ntelli gence syste m model based on S QL Server 2008is provi ded .And the busi ness i ntelli gence syste m is developed based on this mode.l K ey w ords :busi ness i nte lligence ;data m i ni ng ;OLA P ;D M X;M DX

0 引 言

众所周知,信息对于企业的生存和发展发挥着至

关重要的作用。企业业务数据随时间而不断增长,并且分布散乱、具有多种存储形式,这使得企业难以从海量的业务数据中找到真正有用的决策信息。因此,迫切需要一种方法对这些信息进行有效的提炼、加工,并为企业全局的战略决策和长期趋势分析提供更

有效的支持[1]

。商务智能将数据库、数据仓库和数据挖掘的一系列技术应用集于一身,为企业决策服务[2 3]。SQL Server 2008中提供了商务智能解决方案[4]

,以原有信息系统为基础进行数据整合,利用这些极有价值但又散乱的生产、销售数据,来搭建集联机分析处理(On li n e Analytical Pr ocessi n g ,OLAP)、数据挖掘(Da ta M i n i n g ,D M )于一体的商务智能系统,为决策者动态掌握企业生产进度和后续决策提供信息支撑。其建议的方案中客户端是微软的O ffi c e 软件,这为熟悉O ffice 软件的办公人员提供了很大方便,然

而展示方式不能个性化,且不能通过互联网访问。现在社会,商务活动频繁,企业决策者办公场所经常变动,希望随时随地能够使用企业的商务智能系统。如何基于SQL Server 2008创建B /S 结构BI 应用系统就是本文要探讨的问题。

1 商务智能的相关支撑技术

商务智能是一种商务决策支持的解决方案,是数据仓库(Data W arehouse ,DW )、DM 、OLAP 技术的一种综合运用[5 6]

。商务智能的支撑技术为数据仓库、

D M 、OLAP [7 9]

。数据仓库是一个 面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合 [10]

。数据仓库将从多个数据源收集的信息,按照单一的模式进行存储,并通常将这些信息驻留在单个存储节点。数据仓库

系统中最重要的应用是OLAP 与DM [11]

。OLAP 是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维度特性的信息进行快速、一致、交

2010年第3期胡耀民等:商务智能系统模型的研究和应用59

互地存取,从而获得对数据更深入了解的一类软件技术[12]。数据挖掘的任务是从数据中发现模式。模式有很多种,按功能可分为两大类:预测型(Predictive)模式和描述型(Descriptive)模式[13]。数据仓库是面向主题的,一个数据仓库中的数据可能面向多个主题,主题之间能共享数据,且这些共享的数据一般是进行OLAP时的所用维。进行OL AP时要在数据仓库的基础上抽取一些特定数据建立好面向单个主题的多维数据集(数据立方体[14]),主题和多维数据集之间存在一一对应关系。OLAP可对这些面向单个主题的多维数据集进行数据分析。D M则是对数据仓库或是多维数据集的数据进行分析和计算,把各列数据之间的内在联系通过数学计算的方式找出来,或是进行模式识别,如识别最优客户群;或是进行预测,如预测未来的销售走势。

2 基于SQL Server2008的商务智能

模型

图1 基于S Q L Server2008商务智能模型

在微软推荐的解决方案中,用户基本上可以通过向导可视化生成商务智能系统。这种数据服务和办公软件绑定的解决方案中,智能商务系统的个性化和使用场所大受限制,图1给出了基于SQL Server2008的商务智能B/S应用模型,该模型使用和C#编写客户端,大大拓宽了商务智能系统的使用场合,且用户可自己订制个性化数据处理结果。模型共分为3层:集成层、模型层、表示层。

2.1集成层

集成层负责把多种异构数据形成单一模式的数据,交由SQL Server DB M S管理。企业一般有大小、开发时间都可能互不相同的多个不同业务系统,企业的决策信息是这些系统数据的综合和分析,故智能商务系统首要一步就是把所有这些系统数据进行集成。SQL Server2008中I ntegrati o n Serv ices(集成服务)可以把不同类型的数据库和平面文件整合统一到SQL Server数据库,即可以提取和转换来自多种源(如X M L数据文件、平面文件和关系数据源)的数据,然后将这些数据加载到一个目标。这个整合过程也就是商务智能系统数据仓库的建立过程。在I ntegration Serv ices中创建一个可运行的包对象(包是可被检索、执行和保存的工作单元)以进行数据转化。包对象中包含一个控制流以及一个或多个数据流(可选),控制流主要定义了数据集成过程动作的发生顺序和重复次数,数据流定义了数据集成时源数据与目标数据的映射关系。控制流包含3种组件:容器、任务、优先约束;数据流也包含3个组件:源、转换和目标。源从数据存储区(如图1关系数据库中的表和视图、文件)中提取数据;转换是修改、汇总和清洗数据;目标将数据加载到数据存储区(SQL Ser ver2008数据库),或创建内存中的数据集。

2.2模型层

模型层包含数据分析的基础!!!数据仓库和进行数据分析、挖掘的模型。在数据分析层中含有SQL Server2008的数据库引擎和SQL Server2008Ana l y sis Serv ices两大组件。数据库引擎是用于存储、处理和保护数据的核心服务,可创建用于联机事务处理或OLAP的关系数据库。在本模型中,创建的是用于OLAP和DM的数据库,其数据源于其他联机事务处理系统的数据库,也就是实际上的数据仓库。Ana l y sis Serv ices以SQL Server DB M S所管理的数据仓库作为数据源建立多维数据集,以支持OLAP。为了比较深入地描述事实,模型中多维数据集的构成选用维度带有层次结构的雪花模式。Analysis Serv ices包含了创建复杂DM解决方案所需的功能和工具:DM模型、DM设计器和DM扩展插件(DMX)语言。DM模型有关联模型、聚类分析模型、时序模型、贝叶斯模型、决策树模型、线性回归模型、逻辑回归模型和神经网络模型。DM设计器可用于创建、管理和浏览D M 模型。Ana lysis Serv ices提供了可用于OLAP的多维