数据仓库与商务智能
商务智能系统的研发及应用
商务智能系统的研发及应用商务智能（business intelligence，简称BI）是一种能够将大量企业数据转化为有用信息的技术。
商务智能的目的是利用数据来支持企业决策，并最终帮助企业取得成功并获得竞争优势。
随着企业数据量的快速增长，商务智能系统的研发和应用变得越来越重要。
本文将探讨商务智能系统的研发及应用。
一、商务智能系统的组成商务智能系统主要由数据仓库、数据挖掘、报表生成和数据可视化组成。
1.数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组件。
它是一个中央信息库，由各种数据来源提供数据，包括企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等。
数据仓库收集企业中的数据，并将其转化为可供使用的信息。
这些信息可以用于企业管理来决策。
数据仓库需要强大的数据管理可靠性，使数据能够被存储、访问和搜索。
由于数据仓库需要承载大量企业数据，因此它需要具有高度的扩展性和灵活性。
2.数据挖掘数据挖掘是商务智能的另一个重要组件。
它是使用算法和技术来从数据中提取有价值的信息。
数据挖掘可以采用多种技术，包括聚类、分类、预测、关联挖掘和时序模式识别。
常见的数据挖掘应用包括客户聚类、交叉销售、风险管理、广告推荐等。
3.报表生成商务智能系统将大量的数据转化为有用的信息，并生成报表。
这些报表可以为企业提供有价值的信息，用于企业决策。
报表可以是静态或动态的，取决于用户的需求。
静态报表是事先产生的，一般用于不经常改变的数据。
动态报表在请求时产生，用于频繁变化的数据。
4.数据可视化数据可视化是另一个重要组件，它将数据转化为图表、图形和地图等形式，以便更直观地呈现信息。
数据可视化可以使用户更好地理解数据，并更好地决策。
如果数据可视化没有正确地解释数据，则可能导致错误的决策。
二、商务智能系统的研发和实施商务智能系统在企业中得到越来越广泛的应用，研发和实施商务智能系统的团队需要包括数据仓库设计师、数据挖掘工程师、报表开发人员、数据可视化工程师等。
商务智能系统的组成
商务智能系统的组成商务智能系统（Business Intelligence System）是指基于计算机技术和数据分析方法，为企业决策者提供支持和帮助的一种信息系统。
商务智能系统的组成包括数据仓库、数据挖掘、报表分析和可视化等多个模块，下面将分别介绍这些模块的作用和功能。
1. 数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组成部分，它用于存储和管理企业的各类数据。
数据仓库通过将来自不同数据源的数据进行抽取、清洗和转换，将其整合成一个统一的、一致性高的数据集合。
通过数据仓库，企业可以从多个维度进行数据分析，为决策者提供全面、准确的数据支持。
2. 数据挖掘数据挖掘是商务智能系统中的另一个重要模块，它通过应用各种数据分析算法和模型，从海量数据中发现隐藏的、有价值的信息和规律。
数据挖掘可以帮助企业发现市场趋势、消费者行为模式、产品特征等，为企业决策提供科学依据。
3. 报表分析报表分析是商务智能系统中的一种常见功能，它通过对企业数据进行整理、加工和统计，生成各类报表和分析结果。
通过报表分析，企业可以直观地了解业务状况、销售情况、财务状况等，帮助决策者及时掌握企业的运营情况，并做出相应的决策。
4. 可视化可视化是商务智能系统中的一种数据展示方式，通过图表、图形、仪表盘等形式将数据呈现给用户。
可视化可以帮助决策者更直观地理解数据，发现数据之间的关系和规律。
通过可视化，企业可以快速准确地获取信息，做出更有针对性的决策。
5. 预测分析预测分析是商务智能系统中的一种高级分析功能，它通过对历史数据进行分析和建模，预测未来的趋势和可能的结果。
预测分析可以帮助企业预测市场需求、产品销售、财务状况等，为企业决策提供参考和支持。
6. 实时监控实时监控是商务智能系统中的一种重要功能，它通过对实时数据的采集、处理和分析，及时监控企业的运营情况。
实时监控可以帮助决策者发现异常情况和潜在风险，及时采取措施，保障企业的正常运营。
7. 用户查询与交互商务智能系统还提供了用户查询与交互功能，允许用户根据需要自定义查询和分析，获取所需的信息。
数据仓库概念习题与答案(商务智能)
1、商务智能包括哪些核心技术？A.计算机技术B.数据挖掘C.数据仓库D.数据库正确答案：B、C2、将商务智能从一种想法变为企业实际应用的主要技术包括哪些？A.数据存储B.电子商务C.计算机软件D.计算机硬件正确答案：A、C、D3、数据和信息之间的关系正确的是一下哪些选项？A.数据是加工过的信息B.信息是数据C.数据和信息没有关系D.信息是加工过的数据正确答案：B、D4、设计数据库的目的是为了解决数据的存储和访问等基本问题，数据库在设计之初就要考虑满足以下操作。
A.大数据量访问B.批量数据读写C.多用户访问正确答案：C、D5、分析数据包括以下哪些内容？A.细节数据B.外部数据C.企业内部数据D.当前业务数据正确答案：A、B、C、D6、分析型数中有冗余是因为以下哪些原因？A.减少存储空间B.提高查询效率C.减少细节数据D.减少算计量正确答案：B、D7、在事务型处理环境下，操作具有以下哪些特点？A.响应时间短B.多是过程重复操作C.经常进行删除、增加、更新操作D.操作次数少正确答案：A、B、C8、数据仓库有哪些特点？A.数据随时间而变化B.面向主题C.数据不常改变正确答案：A、B、C、D9、以下说法哪些是正确的？A.服务于决策支持B.数据仓库建设有明确的起、止时间C.数据仓库是一个数据集合D.数据仓库建设是一个过程正确答案：A、C、D10、数据集成主要完成以下哪些工作？A.模型设计B.数据转换C.消除数据冲突D.多数据源数据抽取正确答案：B、C、D二、判断题1、管理就是决策，决策是企业管理的核心。
正确答案：对2、分析数据来自于某一个指定的业务数据库，并通过批量读取的方式写入数据仓库。
正确答案：错3、数据越详细具体包含的信息也就越多，因此，分析型数据应该是明细数据。
正确答案：错4、当前的数据才能代表最新的信息，因此，分析型数据应该是当前数据而不是历史数据。
正确答案：错5、在数据库设计时使用范式约减的目的是为了：防止出现数据的更新、查找、删除异常，同时减少数据的冗余。
商务智能实训报告心得
一、前言随着大数据时代的到来，商务智能（Business Intelligence，BI）在企业管理中的重要性日益凸显。
为了更好地理解和掌握商务智能的相关知识，提升自身在数据分析、业务洞察等方面的能力，近期我参加了商务智能实训课程。
以下是我在实训过程中的心得体会。
二、实训内容概述本次实训主要围绕商务智能的基本概念、数据仓库、数据挖掘、报表设计、数据分析等方面展开。
通过实际操作，我了解了商务智能在企业管理中的应用，掌握了相关工具和技术的使用方法。
1. 商务智能基本概念实训首先介绍了商务智能的基本概念，包括其定义、发展历程、应用领域等。
使我认识到，商务智能是企业获取竞争优势的重要手段，能够帮助企业实现数据驱动决策。
2. 数据仓库实训讲解了数据仓库的基本原理、架构和设计方法。
通过学习，我了解了数据仓库在数据整合、存储、管理等方面的作用，以及如何根据企业需求设计合适的数据仓库。
3. 数据挖掘数据挖掘是商务智能的核心技术之一。
实训中，我们学习了数据挖掘的基本概念、常用算法和工具。
通过实际操作，我掌握了数据挖掘的基本流程，能够运用相关技术进行数据分析和挖掘。
4. 报表设计报表设计是商务智能可视化展示的重要环节。
实训中，我们学习了报表设计的基本原则、工具和技巧。
通过实际操作，我能够根据企业需求设计出直观、易懂的报表。
5. 数据分析数据分析是商务智能的关键应用。
实训中，我们学习了数据分析的基本方法、工具和技巧。
通过实际操作，我能够运用数据分析技术解决实际问题，为企业提供决策支持。
三、实训心得体会1. 理论与实践相结合本次实训将理论知识与实际操作相结合，使我更加深入地理解了商务智能的概念、原理和应用。
在实训过程中，我学会了如何运用所学知识解决实际问题，提高了自己的实践能力。
2. 工具与技术的掌握实训中，我们学习了多种商务智能工具和技术，如数据仓库、数据挖掘、报表设计等。
通过实际操作，我掌握了这些工具和技术的使用方法，为今后在实际工作中应用商务智能奠定了基础。
BI、数据仓库、OLTP、OLAP
BI、数据仓库、OLTP、OLAP⼀、BI 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），⼜称商业智慧或商务智能，指⽤现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进⾏数据分析以实现商业价值。
商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了⼀系列的概念和⽅法，通过应⽤基于事实的⽀持系统来辅助商业决策的制定。
商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和⽅法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有⽤的信息，然后分发到企业各处。
⼆、数据仓库 Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据⽀持的战略集合。
它是单个数据存储，出于分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建。
为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库是⾯向主题的；操作型数据库的数据组织⾯向事务处理任务，⽽数据仓库中的数据是按照⼀定的主题域进⾏组织。
主题是指⽤户使⽤数据仓库进⾏决策时所关⼼的重点⽅⾯，⼀个主题通常与多个操作型信息系统相关。
数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来⾃于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进⾏加⼯与集成，统⼀与综合之后才能进⼊数据仓库 概括来说，数据仓库系统是指具有综合企业数据的能⼒，能够对⼤量企业数据进⾏快速和准确分析，辅助做出更好的商业决策的系统。
它本⾝包括三部分内容：1、数据层：实现对企业操作数据的抽取、转换、清洗和汇总，形成信息数据，并存储在企业级的中⼼信息数据库中。
2、应⽤层：通过联机分析处理，甚⾄是数据挖掘等应⽤处理，实现对信息数据的分析。
3、表现层：通过前台分析⼯具，将查询报表、统计分析、多维联机分析和数据发掘的结论展现在⽤户⾯前。
从应⽤⾓度来说，数据仓库系统除了联机分析处理外，还可以采⽤传统的报表，或者采⽤数理统计和⼈⼯智能等数据挖掘⼿段，涵盖的范围更⼴；就应⽤范围⽽⾔，联机分析处理往往根据⽤户分析的主题进⾏应⽤分割，例如：销售分析、市场推⼴分析、客户利润率分析等等，每⼀个分析的主题形成⼀个OLAP应⽤，⽽所有的OLAP应⽤实际上只是数据仓库系统的⼀部分。
描述商务智能系统框架
描述商务智能系统框架商务智能系统框架是指用于收集、管理和分析企业数据的一种软件系统。
它可以帮助企业在决策过程中更好地理解其业务，并提供数据支持，以便做出更明智的决策。
商务智能系统框架通常包括以下组件：I. 数据仓库数据仓库是一个专门用于存储企业数据的数据库。
它包含从各种源收集的数据，并将其组织成易于访问和分析的结构。
数据仓库通常采用星型或雪花型结构，其中中心表包含所有事实，而周围的维度表描述了这些事实所涉及的各个方面。
数据仓库还可以包括ETL（抽取、转换、加载）工具，用于从源系统中提取数据并将其转换为适合存储在数据仓库中的格式。
II. 数据挖掘数据挖掘是一种分析大量数据以发现隐藏模式和关系的技术。
商务智能系统框架通常包括一些工具和算法，用于执行这些任务。
这些工具可以帮助企业发现隐藏在海量数据背后的趋势和模式，并提供有关如何利用这些信息来改善业务绩效的建议。
III. 报表和分析商务智能系统框架还包括一些报表和分析工具，用于将数据转换为可视化的形式。
这些工具可以帮助企业快速了解其业务状况，并提供有关如何改进业务绩效的建议。
报表和分析工具通常包括仪表板、交互式图表、数据可视化工具等。
IV. 数据分析商务智能系统框架还可以包括一些数据分析工具，用于对数据进行更深入的分析。
这些工具可以帮助企业发现隐藏在数据背后的趋势和模式，并提供有关如何利用这些信息来改善业务绩效的建议。
数据分析工具通常包括统计学、预测建模、机器学习等。
V. 决策支持商务智能系统框架最终旨在提供决策支持。
通过收集、管理、分析和可视化企业数据，企业可以更好地理解其业务，并做出更明智的决策。
商务智能系统框架可以帮助企业优化其运营、提高客户满意度、增加收入等。
VI. 总结商务智能系统框架是一种用于收集、管理和分析企业数据的软件系统。
它包括数据仓库、数据挖掘、报表和分析、数据分析和决策支持等组件。
商务智能系统框架可以帮助企业更好地理解其业务，并提供数据支持，以便做出更明智的决策。
数据仓库与商务智能
数据仓库与商务智能数据仓库是指一个集成、非易失且用于支持管理决策的数据存储系统。
它通过将来自各种内外部数据源的数据集成到一个中心化的存储中，为企业的业务决策提供有价值的数据分析和报告。
而商务智能是指一套技术、工具和应用程序，帮助企业从数据仓库中提取、分析和可视化数据，以支持企业决策。
在信息时代的浪潮中，企业面临的市场竞争日益激烈，而数据仓库与商务智能的应用不仅能够帮助企业掌握市场趋势，挖掘商机，还能为企业提供决策支持，提高运营效率，并实现业务的持续增长。
下面将从数据仓库的建设、商务智能的应用以及两者的关系与优势等方面来探讨数据仓库与商务智能。
一、数据仓库的建设数据仓库的建设是一个需慎重考虑的过程，需要从数据源的选择、数据采集、数据清洗和数据存储等环节进行规划和设计。
在数据源选择方面，企业需要根据自身的业务需求和数据特点选择合适的数据源，如企业内部的业务系统、互联网上的开放数据等。
在数据采集方面，企业需要选用适当的ETL工具，通过抽取、转换和加载等步骤将数据导入数据仓库。
在数据清洗方面，企业需要借助数据清洗工具，对数据进行处理，如填充缺失值、去重复、格式化等。
最后，在数据存储方面，企业可选择关系型数据库或分布式存储系统等来支持数据仓库的构建。
二、商务智能的应用商务智能的应用主要涵盖数据分析、数据挖掘和数据可视化等方面。
在数据分析方面，商务智能可以通过对数据的统计分析、趋势分析、贡献度分析等来帮助企业了解市场状况、产品销售情况与客户需求。
在数据挖掘方面，商务智能可以应用数据挖掘技术，对大量数据进行自动发现、模式识别和预测分析等，从而帮助企业挖掘潜在商机。
在数据可视化方面，商务智能可以通过数据报表、仪表盘和图表等形式，将复杂的数据转化为直观、易懂的可视化图像，帮助决策者更好地理解数据，做出正确的决策。
三、数据仓库与商务智能的关系与优势数据仓库与商务智能密不可分，数据仓库提供了商务智能所需的数据基础，而商务智能则依赖于数据仓库来提供数据分析和报告的功能。
数据仓库设计习题与答案(商务智能)
一、多选题1、物理模型设计包括以下哪些步骤？A.实体转换成对应的表B.建立表之间的连接C.确定列类型D.属性转换成列正确答案：A、B、C、D2、在物理模型设计阶段除了考虑数据结构之外，还需要考虑以下哪些问题？A.维护代价B.存储时间C.字段类型D.字段大小正确答案：A、B3、以下哪种关于元数据的说法是错误的？A.元数据也有数据类型B.元数据是细节数据C.元数据是综合数据D.元数据是定义数据的数据正确答案：A、B、C4、元数据的使用者主要包括以下人员。
A.开发人员B.业务人员C.分析人员D.管理员正确答案：A、D5、数据仓库的数据抽取方法中，从逻辑抽取角度可以分为以下哪几种方式？A.相对抽取B.绝对抽取C.全量抽取D.增量抽取正确答案：C、D6、以下哪些内容是数据转换阶段需要完成的工作？A.数据分离B.数据合并C.数据转化D.数据类型确定正确答案：A、B、C7、以下哪些内容是数据转换的主要类型？A.字段导出B.特征集合转化C.日期时间转化D.信息合并正确答案：A、B、C、D8、在进行数据仓库中的数据装载时，如果遇到装载的数据和数据仓库中已有数据重复，常用的处理方法以下哪些是正确的？A.增加一条新记录B.覆盖（更新）原有记录C.丢弃新纪录D.合并新记录和已有记录正确答案：A、B、C、D9、以下对数据集市的特点描述中，哪些是正确的？A.数据源少B.主题少C.建设周期短D.只能满足部门级应用正确答案：A、B、C、D10、以下哪些方法可以用来实施数据仓库？A.自顶向下，总体规划，分步实施B.“big-bang“，爆炸式C.自底向上D.分项并举正确答案：A、B、C二、判断题1、数据库和数据仓库的的设计都以需求驱动为原则正确答案：错2、与数据库的设计相同，数据仓库的设计也是三级模型结构。
正确答案：对3、概念模型设计的核心是将实际需求机型高度的抽象和概括。
正确答案：对4、数据清洗就是消除数据源中不符合规范的数据的过程。
商务智能方法与应用笔记
商务智能方法与应用笔记一、商务智能的概念商务智能是指利用数据分析、数据挖掘、商业预测等技术手段，帮助企业管理者进行决策的一种信息化工具。
商务智能的实际应用是将各种不同的数据整合在一起，以便更好地进行分析和利用，从而为企业的管理层提供决策支持。
二、商务智能的方法1. 数据仓库数据仓库是商务智能的基础，它是一个用于存储和管理企业核心数据的集中式数据库系统。
数据仓库可以整合来自不同数据源的数据，包括交易数据、客户数据、市场数据等。
数据仓库的建立和维护是商务智能的第一步，也是商务智能方法中最重要的一环。
2. 数据分析数据分析是商务智能的核心方法之一，通过对大量数据的分析，可以帮助企业发现潜在的业务趋势和问题。
数据分析可以采用统计分析、数据挖掘、机器学习等技术手段，以发现数据中的规律和关联，从而为企业的决策提供可靠的依据。
3. 商业智能工具商业智能工具是商务智能方法中的重要支撑，包括数据可视化工具、报表工具、仪表盘工具等。
这些工具可以帮助企业管理者更直观地了解数据，以便更好地进行业务分析和决策。
三、商务智能的应用1. 销售预测通过商务智能方法可以分析历史销售数据、市场趋势等信息，从而预测未来的销售趋势，帮助企业做出合理的生产计划和市场策略。
2. 客户分析商务智能可以对客户进行深入的分析，包括客户的消费习惯、偏好、忠诚度等方面，从而帮助企业制定更有针对性的营销策略，提升客户满意度和忠诚度。
3. 供应链优化通过对供应链数据的分析，商务智能可以帮助企业优化供应链管理，提高供应链的效率和灵活性，减少库存成本和生产周期，提升企业的竞争力。
四、商务智能的发展趋势随着大数据、人工智能等技术的发展，商务智能也在不断演进。
未来，商务智能将更加注重数据的实时性和智能化分析能力，以更好地满足企业决策的需求。
总结：商务智能方法与应用是企业信息化的重要组成部分，它通过数据分析、预测建模、决策支持等手段，帮助企业管理者更好地把握市场动向、优化资源配置，提高企业的竞争力和盈利能力。
商务智能系统的设计与实现
商务智能系统的设计与实现商务智能系统（Business Intelligence System）是一种基于数据分析和决策支持的信息系统，通过收集、整合、分析和展示数据，帮助企业管理层和决策者进行战略规划和运营管理。
本文将详细介绍商务智能系统的设计与实现，包括需求分析、数据建模、数据仓库设计、数据分析和可视化。
一、需求分析在设计与实现商务智能系统之前，首先需要进行需求分析。
需求分析的目的是明确系统用户的需求和目标，了解他们希望从商务智能系统中获得什么样的信息。
通过与用户和业务部门的讨论和交流，我们可以确定商务智能系统的功能要求和数据分析需求。
二、数据建模数据建模是商务智能系统设计的重要环节，它用于描述数据的结构、关系和属性。
常用的数据建模方法有ER模型（实体-关系模型）和维度建模。
在商务智能系统中，维度建模被广泛应用，它以事实表为核心，围绕其建立维度表，构建多维数据模型。
通过数据建模，可以清晰地了解数据的来源、结构和关系，为后续的数据仓库设计提供基础。
三、数据仓库设计数据仓库是商务智能系统的核心组成部分，用于集成和存储企业各个部门的数据，并提供多维分析能力。
数据仓库设计需要考虑数据的抽取、转换和加载（ETL）过程，以及数据的存储和索引机制。
常见的数据仓库设计模式有星型模型和雪花模型，选择适合业务需求的模型，合理设计数据表结构和索引，可以提高数据查询和分析的效率。
四、数据分析数据分析是商务智能系统的核心功能之一，通过对数据的挖掘和研究，发现数据中隐藏的关联和规律，为决策提供支持和参考。
数据分析方法包括统计分析、数据挖掘和机器学习等。
统计分析可以对数据进行描述性和推断性分析，了解数据的分布和关系；数据挖掘可以挖掘隐含的模式、关联和异常点；机器学习可以根据历史数据建立预测模型，对未来的趋势和情况进行预测。
五、可视化商务智能系统的数据可视化是将数据分析结果以图表、报表和仪表盘等形式展示给用户的过程。
通过可视化，用户可以直观地了解和分析数据，从而进行决策和规划。
DAMA-CDGA(数据治理工程师)-重点章节习题-第11章
数据治理工程师 CDGA 认证考试习题集第十一章数据仓库和商务智能（重点章节）1. 所有的 IT 项目都应该有业务支持，与战略保持一致，并有一个定义好的架构方法，此外，数据仓库还应该能实现额外的一些功能，以下关于数据仓库所要实现的内容描述错误的是（）A 明确数据敏感性和安全性约束B 选择工具C 保障资源安全D 创建加载过程以评估和接收源数据2. 以下选项不属于组织建设数据仓库的目标的是（）A 满足业务操作需求B 支持商务智能活动C 赋能商业分析和高效决策D 基于数据洞察寻找创新方法3. 以下哪项不属于经典的 OLAP 实现方法（）A 关系型联机分析处理B 多维矩阵型联机分析处理C 维度型联机分析处理1D 混合型联机分析处理4. 以下哪项不属于数据仓库建设的主要驱动力（）A 运营支持功能B 合规需求C 商务智能活动D 业务操作活动5. Kimball 的多维数据仓库架构包含哪几个区域（）A 源系统B 数据暂存区C 数据展示区D 以上都是6. 报表策略包括标准、流程、指南、最佳实践和程序，它将确保用户获得清晰、准确和及时的信息。
以下关于报表策略必须解决的问题描述错误的是（）A 确保只有获得授权的用户才能访问敏感数据B 用户社区类型和使用它的适当工具C 通过图形化输出发挥可视化功能的潜力D 及时性和安全性之间的权衡7. 数据仓库和商务智能一个关键的成功因素是业务对数据的接收程度，以下关2于需要考虑的架构子组件及其支持活动描述错误的是（）A 概念数据模型B 数据质量反馈循环C 端到端主数据D 端到端可验证数据血缘8. 以下不属于数据仓库/商务智能建设构建轨迹的是（）A 业务B 数据C 技术D 商务智能工具9. 通常，数据仓库是通过每天晚上的批处理窗口进行一次数据加载服务，不同源系统需要不同的变更捕捉技术，以下变更捕获技术复杂度最低的方法是（）A 时间戳増量加载B 数据库交易日志C 消息增量D 全量加载10. 以下内容，不属于确定数据仓库数据加载方法时需要考虑的关键因素是（）A 数据仓库和数据集市所需的延迟要求B 源可用性C 执行转换的时间D 批处理窗口或上载间隔11. 以下选项不属于企业信息工厂(CIF)的组成部分的是（）A 数据暂存区B 操作型数据存储C 元数据D 参考数据、主数据和外部数据12. 以下选项关于数据仓库和数据集市的数据与应用程序中的数据不同描述错误的是（）A 数据的组织形式是按功能需求而不是按主题域B 数据是随时间变化的系列数据，而非当前时间的值C 数据在数据仓库中的延迟比在应用程序中高D 数据仓库中提供的历史数据比应用程序中提供的历史数据多13. 以下关于企业信息工厂内的数据流动描述错误的是（）A 目标从业务功能的执行转向数据分析B 系统最终用户从企业决策者变为一线业务人员C 系统使用从固定操作到即席查询D 响应实践的要求不再重要14. 批处理的替代方案解决数据仓库中队数据可用性延迟越来越短的要求有三种主要的替代方案，其中，目标端系统用缓冲区或队列方式收集数据，并按顺序处理属于以下哪种方案（）A 涓流式加载B 消息传送C 流式传送D 以上都不是15. 以下选项关于Inmon和Kimball提倡的数据仓库建设方法共同遵循的核心理念描述正确的是（）A 数据仓库的数据来自于自身系统和其他系统B 存储行为包括以提升数据容量的方式整合数据C 组织建设数据仓库，用以满足利益相关方都能访问到可靠的、集成的全部数据D 工作流支持、运营管理和预测分析都属于数据仓库建设的目的16. 连接用户数属于数据仓库和商务智能的哪项度量指标（）A 使用指标B 主题域覆盖率C 响应时间和性能D 以上都不是数据治理工程师 CDGA 认证考试习题答案第十一章数据仓库和商务智能（重点章节）1. D 创建加载过程以评估和接收源数据【答案解析】DAMA-DMBOK2 P312-3132. A 满足业务操作需求【答案解析】DAMA-DMBOK2 P2913. C 维度型联机分析处理【答案解析】DAMA-DMBOK2 P3114. D 业务操作活动【答案解析】DAMA-DMBOK2 P2905. D 以上都是【答案解析】DAMA-DMBOK2 P296 笫十一章数据仓库和商务智能 11.1.3 基本概念 6 多维数据仓库6. D 及时性和安全性之间的权衡【答案解析】DAMA-DMBOK2 P31617. C 端到端主数据【答案解析】DAMA-DMBOK2 P3158. A 业务【答案解析】DAMA-DMBOK2 P3029. D 全量加载【答案解析】DAMA-DMBOK2 P30010. C 执行转换的时间【答案解析】DAMA-DMBOK2 P30311. C 元数据【答案解析】DAMA-DMBOK2 P29412. A 数据的组织形式是按功能需求而不是按主题域【答案解析】DAMA-DMBOK2 P29513. B 系统最终用户从企业决策者变为一线业务人员【答案解析】DAMA-DMBOK2 P295214. C 流式传送【答案解析】DAMA-DMBOK2 P30115. D 工作流支持、运营管理和预测分析都属于数据仓库建设的目的【答案解析】DAMA-DMBOK2 P29316. A 使用指标【答案解析】DAMA-DMBOK2 P3163。
商务智能研究综述
商务智能研究综述商务智能是指运用先进技术和软件来帮助企业做出更明智的商业决策的过程。
它涉及到数据收集、整合、分析和展示，为企业提供更准确的商业洞察和预测能力。
随着大数据和人工智能技术的不断发展，商务智能正成为企业决策的重要工具。
本文将对商务智能的相关研究进行综述，探讨其现状和未来发展趋势。
一、商务智能的发展历程商务智能的发展可以追溯到信息技术的兴起和企业对数据分析的需求。
20世纪80年代，企业开始使用数据仓库和数据挖掘技术来分析大规模的数据，以发现商业趋势和规律。
随着互联网和移动技术的普及，企业对实时数据分析和预测能力的需求越来越迫切，商务智能技术也得到了迅速发展。
今天，商务智能已经成为企业决策的重要工具，涵盖了数据分析、数据可视化、预测分析、机器学习等多个领域。
二、商务智能的技术应用商务智能技术主要包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化、在线分析处理（OLAP）、预测分析、机器学习等多种技术手段。
数据仓库是商务智能的基础，它用于整合和存储企业的各种数据，包括销售数据、市场数据、财务数据等。
数据挖掘技术可以帮助企业挖掘数据中隐藏的规律和趋势，发现潜在的商业机会。
数据可视化则可以将复杂的数据转化为直观的图表和图像，帮助企业快速理解数据背后的含义。
预测分析和机器学习则可以帮助企业根据历史数据和实时数据做出精准的商业预测和决策。
三、商务智能的应用领域商务智能技术可以应用于各个行业和领域，帮助企业提高决策效率和竞争力。
在零售行业，商务智能可以帮助企业分析消费者行为和购物习惯，优化商品陈列和促销策略。
在金融行业，商务智能可以帮助银行和证券公司分析金融市场动态，预测交易风险和利润率。
在制造业，商务智能可以帮助企业优化供应链管理和生产计划，提高生产效率和产品质量。
在医疗行业，商务智能可以帮助医院和诊所分析患者病历和医疗数据，提供个性化的诊疗方案。
四、商务智能的发展趋势随着大数据和人工智能技术的不断发展，商务智能也在不断演进和完善。
商务智能实训报告
商务智能实训报告随着信息时代的到来，商务智能（Business Intelligence）越来越受到企业的重视。
商务智能是一种基于数据仓库的决策支持系统，通过对企业内部数据的分析和挖掘，帮助企业管理者快速了解企业运营状况，制定更加科学合理的决策。
而商务智能实训则是将商务智能理论与实践相结合，让学生通过实际操作掌握商务智能的技能。
一、商务智能实训的意义商务智能实训可以帮助学生深入了解商务智能的理论基础和实践应用，培养学生的数据挖掘和分析能力，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。
商务智能实训还可以帮助学生了解企业的运营状况和市场需求，培养学生的市场分析和预测能力，为学生将来从事市场营销、数据分析等相关工作打下坚实的基础。
二、商务智能实训的内容商务智能实训的内容主要包括以下几个方面：1. 数据仓库建模：学习数据仓库的基本概念和建模方法，了解数据仓库的结构和组成部分，学习如何设计一个高效的数据仓库模型。
2. ETL过程：学习ETL过程中的数据抽取、转换和加载等基本操作，了解如何将数据从不同来源整合到同一数据仓库中。
3. 数据分析：学习如何使用商务智能工具进行数据分析，掌握数据挖掘和分析的基本方法和技能，了解如何从数据中发现价值。
4. 报表设计：学习如何使用商务智能工具设计报表和图表，了解如何将数据可视化呈现，让企业管理者更加直观地了解企业运营状况。
三、商务智能实训的流程商务智能实训的流程一般包括以下几个步骤：1. 确定实训内容和目标：根据课程要求和学生的实际情况，确定商务智能实训的内容和目标，制定实训计划和教学大纲。
2. 数据采集和清洗：收集和整理实际企业的数据，对数据进行清洗和预处理，确保数据的质量和准确性。
3. 数据仓库建模和ETL：根据实际需求，设计数据仓库模型，进行ETL过程，将数据整合到数据仓库中。
4. 数据分析和报表设计：使用商务智能工具进行数据分析和报表设计，根据实际需求和管理者的要求，设计符合要求的报表和图表。
商业智能的概念
商业智能的概念商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指利用现代信息技术、管理方法与统计技术，将分散在企业各个业务系统中的数据进行采集、整合、分析与挖掘，为企业高效决策和战略制定提供有力支持的一种智能化管理工具。
商业智能的核心目标是通过收集、整合和分析企业内外部各类数据，帮助企业形成真实可靠的决策依据，并为企业决策层提供全面、准确、及时的决策信息。
商业智能系统能够将大量的数据转化成有价值的信息，帮助企业识别市场需求、调整业务战略、优化运营管理、提高工作效率，实现可持续竞争优势。
商业智能的特点主要包括以下几个方面：1. 数据驱动：商业智能系统依赖于大量的数据，通过数据分析和挖掘，提取有价值的知识和信息。
2. 集成与整合：商业智能系统能够将来自多个来源的数据进行集成和整合，实现全面而准确的数据分析。
3. 多维分析：商业智能系统支持多维数据分析，能够从不同的角度对数据进行分析，帮助企业发现潜在的业务机会和问题。
4. 可视化展示：商业智能系统通过图表、报表、仪表盘等方式将数据以可视化的形式呈现，使决策者更容易理解和利用数据。
5. 实时性：商业智能系统能够及时地对数据进行处理和分析，提供实时的决策支持。
商业智能系统主要包括以下几个关键组成部分：1. 数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是商业智能系统的核心，用于集成和存储来自各个业务系统的数据。
2. 数据清洗与整合：数据清洗与整合是指对数据进行清洗、去重、转换和集成，以确保数据的准确性和一致性。
3. 数据分析与挖掘：数据分析与挖掘是商业智能系统的核心功能，通过应用统计分析、数据挖掘和机器学习等技术，发现数据中隐含的信息和规律。
4. 可视化与报表：可视化与报表是将数据以图表、报表等形式展现出来，帮助用户更直观地理解数据。
5. 决策支持：商业智能系统通过提供决策支持功能，帮助决策者进行分析和决策，并提供相应的预测和建议。
商务智能方案
商务智能方案引言商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过收集、整理和分析企业内部和外部的大量数据，为企业决策提供依据和指导的一种信息技术系统。
随着信息技术的发展和数据量的爆炸式增长，商务智能方案在企业中的作用日益凸显。
本文将介绍商务智能方案的基本概念、关键组成部分和实施步骤。
1. 商务智能的基本概念商务智能是一种综合的信息技术系统，通过从各种数据源中提取、整理和分析数据，为企业提供决策支持和业务洞察。
商务智能不仅关注企业内部的数据，还包括外部环境的数据，通过将数据转化为有用的信息来帮助企业抓住商机和应对挑战。
2. 商务智能方案的关键组成部分商务智能方案由以下几个关键组成部分构成：2.1 数据仓库数据仓库是商务智能方案的基础设施，用于存储企业内部和外部的各种数据。
数据仓库以多维数据模型的方式组织数据，使得数据的分析和查询更加方便和高效。
2.2 数据提取、转换和加载（ETL）数据提取、转换和加载是商务智能方案中的重要环节。
通过ETL过程，将不同数据源的数据提取出来，经过转换和清洗后加载到数据仓库中。
这样可以确保数据的质量和一致性，提高分析的准确性和可靠性。
2.3 数据分析和报表数据分析和报表是商务智能方案的核心功能。
通过数据分析工具，对数据仓库中的数据进行各种复杂的分析和挖掘，帮助企业发现潜在的业务机会和问题。
同时，通过报表和可视化工具，将分析结果以易于理解和使用的方式展现出来，为企业决策提供依据。
2.4 数据挖掘和预测商务智能方案还可以利用数据挖掘和预测技术，通过对历史数据的分析和模型的建立，预测未来的趋势和结果。
这对企业的战略规划和业务决策非常重要，可以帮助企业制定更加科学和有效的策略。
3. 商务智能方案的实施步骤商务智能方案的实施需要经过以下步骤：3.1 需求分析首先，需要明确商务智能方案的具体需求和目标。
这包括对数据的需求、分析的需求和报表的需求等。
通过与相关部门的沟通和需求调研，明确方案的范围和目标。
数据仓库、商业智能相关面试题(带答案)
1商务智能1.1数据仓库1.1.1数据仓库的4大特点(特征)？面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的。
1.1.2数据仓库的四个层次体系结构？1. 数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。
通常包括企业内部信息和外部信息。
内部信息包括存放于RDBMS 中的各种业务处理数据和各类文档数据。
外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；2. 数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。
数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。
数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。
要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。
针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。
数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(通常称为数据集市)3. OLAP 服务器对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。
其具体实现可以分为：ROLAP(关系型在线分析处理)、MOLAP(多维在线分析处理)和HOLAP (混合型线上分析处理)。
ROLAP 基本数据和聚合数据均存放在RDBMS 之中；MOLAP 基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP 基本数据存放于RDBMS 之中，聚合数据存放于多维数据库中。
4. 前端工具主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以数据挖掘及各种基于数据仓库或者数据集市的应用开辟工具。
其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
1.1.3描述一下联机分析处理OLAP？(维的概念，基本多维操作，层次结构，与OLTP的区别)OLAP (联机分析处理On-Line Analytical Processing)也叫多维DBMS。
OLAP 是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
实施商务智能的步骤
实施商务智能的步骤1. 定义商务智能的目标和需求在实施商务智能之前，首先需要明确商务智能的目标和需求。
这包括确定组织的商务智能战略和目标，了解公司的业务需求和挑战，以及确定商务智能将如何帮助组织解决这些问题。
2. 收集和整理数据商务智能的核心是数据。
在实施商务智能之前，需要收集和整理组织内部和外部的数据。
这可以包括销售数据、财务数据、市场数据、客户数据等。
数据需要被清洗、整理和格式化，以便在后续的分析中使用。
3. 建立数据仓库和数据集成一旦数据被收集和整理，下一步是建立数据仓库和数据集成。
数据仓库是一个集中存储和管理数据的系统，可以将不同的数据源整合在一起。
数据集成是将数据从不同的源头导入到数据仓库中，并确保数据的准确性和一致性。
4. 数据清洗和数据分析数据清洗是指对数据进行处理，以确保数据的质量和准确性。
这包括删除重复值、处理缺失值、解决不一致性等。
完成数据清洗后，可以进行数据分析。
数据分析可以采用各种技术和方法，如统计分析、数据挖掘、机器学习等，以从数据中发现模式、趋势和洞察。
5. 可视化和报告商务智能的目的是为了帮助组织做出更明智的决策。
可视化和报告是将分析结果呈现给用户的方式。
可以使用各种可视化工具和技术，如仪表盘、图表、报表等，以帮助用户更直观地理解和解释数据。
6. 实施和监控商务智能系统一旦商务智能系统建立和部署，需要进行实施和监控。
实施包括将商务智能系统交付给用户，并为他们提供培训和支持。
同时，还需要监控系统的运行和性能，以确保系统正常运行，并及时解决任何问题。
7. 持续改进和优化商务智能是一个持续改进和优化的过程。
在系统实施并开始运行后，需要不断评估系统的效果和成果，并根据反馈进行调整和改进。
这可以包括对数据质量的改进、数据分析的优化、报告的改进等。
8. 培训和培养商务智能团队在整个商务智能的实施过程中，培训和培养商务智能团队是非常重要的。
这些团队成员需要具备数据分析、统计学、商务领域知识等技能，以便能够充分利用商务智能系统，并为组织提供相关的分析和洞察。
商务智能的四大关键技术
商务智能的四大关键技术商务智能是一套完整的解决方案，它是将数据仓库、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘等结合起来应用到商业活动中，从不同的数据源收集数据，经过抽取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)，送入到数据仓库或数据集市，然后使用合适的查询与分析工具、数据挖掘工具和联机分析处理工具对信息进行处理，将信息转变成为辅助决策的知识，最后将知识呈现于用户面前，以实现技术服务与决策的目的。
商务智能的支撑技术主要包括ETL(数据的提取、转换与加载)技术和数据仓库与数据集市技术、OLAP技术、数据挖掘技术与数据的发布与表示技术。
1.数据仓库技术实施BI首先要从企业内部和企业外部不同的数据源，如客户关系管理(CRM)、供应链管理(SCM)、企业资源规划(ERP)系统以及其他应用系统等搜集有用的数据，进行转换和合并，因此需要数据仓库和数据集市技术的支持。
数据仓库(Data Warehouse)是指从多个数据源收集的信息，以一种一致的存储方式保存所得到的数据集合。
数据仓库创始人之一W.H.Inmon的定义为：“数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合，它用于支持管理中的决策制定过程”。
在构造数据仓库时，要经过数据的清洗、数据的抽取转换、数据集成和数据加载等过程。
面向不同的需求，对数据进行清洗以保证数据的正确性，然后对数据进行抽取，转换成数据仓库所需形式，并实现加载到数据仓库。
数据仓库是一种语义上一致的数据存储，充当决策支持数据模型的物理实现，并存放企业战略决策所需信息。
数据仓库的数据模型有星型模式、雪花模式。
星型模式最为常见，有一个包含大批数据并且不含冗余的中心表，每维一组小的附属表。
雪花模式中某些维表是规范化的，因而把数据进一步分解到附加的表中，模式图形成了类似雪花的形状。
对数据仓库的研究集中在数据集成中数据模式的设计、数据清洗和数据转换、导入和更新方法等。
商务智能
② 非易失性
数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及 的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数 据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数 据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操 作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
② 时变性
时变性表现在数据仓库的数据是在一个很长的时间 上的数据。
②数据仓库的数据组织形式 a. 简单堆积文件 b. 轮转综合文件 c. 简化直接文件 d. 连续文件
a. 简单堆积文件
从面向应用的数据库中每天的数据中提取出来，然后 按照相应的主题集成为数据仓库中的记录。
b. 轮转综合文件
数据存储单位被分为日、周、月、年等几个级别。 在一个星期的七天中，数据被逐一记录在每日数 据集中；然后，七天的数据被综合并记录在周数 据集中；接下去的一个星期，日数据集被重新使 用，以记录新数据。同理，周数据集达到五个后， 数据再一次被综合并记入月数据集。以此类推。 轮转综合结构十分简捷，数据量较简单堆积结构 大大减少。当然，它是以损失数据细节为代价的， 越久远的数据，细节损失越多。
MSTR认为：商业智能是一系列能够使公司分析数据 库中的数据并根据收集的信息获得的洞察力来做决策 的软件系统。
DWReview认为：从数据分析的观点，商业智能是收 集与研究主题相关的、高质量的、有意义的信息、以 帮助分析信息、得出结论或做出假设的过程。
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商务智能是一个综合的概念，不同的人从不同的角度， 会得出不同的见解：
b 当前细节数据 存储最近时期的业务数据，反映当前业务 的情况，数据量大，是数据仓库用户最感兴趣的部分。随 着时间的推移，当前细节数据由数据仓库的时间控制机制 转为早期细节数据。
c 轻度综合数据 从当前基本数据中提取出来，通常以较小的 时间段（粒度）统计而成的数据，其数据量较细节及数据 少得多。
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结语
• 以上是我们对数据仓库与商务智能的 一个理论分析。我们的任务主要是应 用管理信息系统设计理论与方法设计 一个数据仓库系统。具体的设计将在 下周进行。 • 相信我们小组团结合作，群策群力， 一定可以建立一个满意的商务智能系 统。
数据仓库的定义 定义：在支持管理的决策生成过 程中，一个面向主题的、集成 的、时变的、不易失的数据集 合。
数据仓库的特点
• 面向主题。数据仓库是面对大的企业主体而组织的，即面 向一些特定的主题来进行处理，把与决策问题无关的数据 排除在数据仓库之外。 • 集成的。数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据 抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的， 必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息 是关于整个企业的一致的全局信息 。 • 相对稳定的。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用， 所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数 据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库 中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常 只需要定期的加载、刷新。 • 反映历史变化。数据仓库中的数据通常包含历史信息，系 统记录了企业从过去某一时点到目前的各个阶段的信息， 通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定 量分析和预测。
银行数据仓库与商务智能
以建设银行为例建立一个简单商务智能系统。
在竞争日益激烈的市场中，能否迅速做 出更好的决策关系到银行是否繁荣兴旺。 银行需要对各种压力迅速做出反应，包括 不断加剧的竞争、行业的无规律发展、企 业并购、产品和市场革新、传统系统的重 组等。
商务智能的建立
以进行中央数据仓库规划及数据获取 为目标的后台数据仓库建构，以业务 功能规划及信息展现为目标的前端商 业智能应用。
数据仓库为商业智能提供决策
商业环境瞬息万变，企业时刻需要决 策。数据仓库作为一种决策支持工具，他 能够帮助各行业实施自动化的流程数据， 完成智能的商务处理。包括活动分析、客 户情况分析、营销分析、收益性分析等， 为用户提供了针对商务智能的完整性决策 方案，为企业的正确决策提供了前瞻性支 持。
商务智能的典型应用
商业智能的概念
商业智能（Business Intelligence）
通常被理解为将企业中现有的 数据转化为知识，帮助企业做出明 智的业务决策的工具。
商务智能
数据来自企业业务系统的订单、库存、 交易账目、客户和供应商资料，还有行业 资料和竞争对手的资料。 商务智能能够辅助业务经营决策，可以 是操作层的，也可以是战略层战术层的。 将数据转化为知识，需要利用数据仓库、 OLAP和数据挖掘技术。
数据仓库的基本结构体系
数据仓库 管理工具 当前数据 用户 查询工具
数据库
抽取、转 OLAP 历史数据 工具 执行信息 元数据库 综合数据
数据文件 其他
换、装载
系统工具
数据 建模工具 元数据
数据 挖掘工具 分析工具
数据源
仓库管理
数据仓库
数据仓库数据的层次
数据仓库
当前数据 历史数据
综合数据 元数据
1.当前详细数据。当前详细数据反映了当前发生的、用 户所感兴趣的数据。它数量庞大，存储在粒度的最底层。 2.历史详细数据。历史详细数据是按照一定的格式存储 在海量存储器上，它们不经常存取。 3.轻度汇总数据与高度概略数据。轻度汇总数据是从当 前的纤细数据中提炼出来的数据。高度概略数据存储的 是经过高度聚类的数据。 4.元数据。包含着操作系统不能直接存取的数据，它被 用于作为数据视图、自动生成报表等。
• 后台数据库主要是做客户信息的审核以及 银行战略战术层的规划。 • 前台操作主要是面向客户的，方便客 户操作并把数据存入数据库中，转化为分 类数据用于银行做高层分析
数据操作流程图
身份认证
客户
登录系 统信息查询Fra bibliotek客户业
数据传送
务操作
银行管 理系统
数据概略
智能分 析系统
管理认证
管理员
银行商务智能优势
数据仓库与商务智能
小组组员： 贾学昌 李琰琰 周存安 徐欢欢 组长：贾学昌 张 林 王文怡
数据仓库与商业智能引例
假如你在网上购物 , 网站在你不知不觉中 ， 记录你的行踪 ,抓住你的喜好. 例如你点击一下 衬衫 , 之后又看了一下裤子 , 网站就会记住你 的点击顺序 , 记下你在每个产品上停留的时间以 及你买了什么 ,没 买什么. 这些信息都由数据仓 库保存整理. 假如你买 了裤子 ,没买衬衫 ,下次 你上网时,数据仓库会跟你说 , “欢迎再次光顾 , 上次您买了裤子 ,现在我们有一件衬衫可以优惠 卖给你. 你感兴趣吗?”顾客遇到这种情况 ,一定 是又惊又喜. 这就是数据仓库与商务智能的魅力.
• 1.经营分析 包括经营指标分析、经营业绩分析和财务分析3 部分。 • 2.战略决策支持 在经营分析的基础上，将各类数据、信息进行 高度的概括和总结，然后形成供高级决策者进行战略决策 时参考的企业经营状况分析报告。 • 3.绩效管理 商务智能技术从企业各种应用系统中提取出各 种基础绩效指标和关键绩效指标，从而对员工工作进行量 化，并进行追踪、衡量和评价，引导员工思想与企业总体 目标保持一致。