IBM公司数据仓库商业智能解决方案(DOC 45页)
Warehouse解决方案
Warehouse解决⽅案IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft和SAS等有实⼒的公司相继通过收购或研发的途径推出了⾃⼰的数据仓库解决⽅案。
BO和Brio等专业软件公司也前端在线分析处理⼯具市场上占有⼀席之地。
根据各个公司提供的数据仓库⼯具的功能，可以将其分为3⼤类：解决特定功能的产品（主要包括BO的数据仓库解决⽅案）、提供部分解决⽅案的产品（主要包括Oracle、IBM、Sybase、Informix、NCR、Microsoft及SAS等公司的数据仓库解决⽅案）和提供全⾯解决⽅案的产品（CA是⽬前的主要⼚商）。
1 、BusinessObjects（BO）数据仓库解决⽅案BO是集查询、报表和OLAP技术为⼀⾝的IDSS，它使⽤独特的语义层和动态微⽴⽅技术来表⽰数据库中的多维数据，具有较好的查询和报表功能，提供钻取等多维分析技术，⽀持多种数据库，同时还⽀持基于Web浏览器的查询、报表和分析决策。
虽然BO在不断增加新的功能，但从严格意义上讲，只能算是⼀个前端⼯具。
也许正是因为如此，⼏乎所有的数据仓库解决⽅案都把BO作为可选的数据展现⼯具。
BO⽀持多种平台和多种数据库，同时⽀持Internet/Intranet。
BO主要作为第三⽅产品或其它公司的产品结合进⾏使⽤。
BO是集成查询，报表和分析功能⼯具，它还提供了世界上第⼀个通过Web进⾏查询、报表和分析的决策⽀持⼯具Webintelligence，第⼀个可以在Microsoft Excel 集成企业公共数据源中数据的⼯具Businessquery和⾯向主流商业⽤户的数据挖掘⼯具Businessminer，⽤其可以实现深⼊的分析⽤以发掘深层次的数据之间的关系。
2、 IBM数据仓库解决⽅案IBM公司提供了⼀套基于可视数据仓库的商业智能解决⽅案，具有集成能⼒强，⾼级⾯向对象SQL等特性。
包括：VisualWarehouse（VM）、Essbase/DB2OLAP Server 5.0和IBM DB2 UDB，以及来⾃第三⽅的前端数据展现⼯具（如BO）和数据挖掘⼯具（如SAS）。
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数据集市的应用开发工具。
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。
BI方案介绍
商业智能(BI）方案目录1. 企业异构数据源32. ETL数据抽取转化和加载42.1 数据抽取、转换和加载52。
2 统一调度62。
3 监控72。
4 ETL工具OWB73. 数据仓库83。
1 操作型数据93.2数据集市93.3 联机在线分析OLAP93。
4 数据挖掘104。
前端展现114.1 多维分析工具Powerplay124.1.3 PowerPlay 应用开发过程164。
2 企业报表ReportNet164。
3 KPI企业关键指标254。
4 报表预警与分发264。
5 即席查询27商业智能（BI, Business Intelligence)是对商业信息的搜集、管理和分析的过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察能力，促使他们做出对企业更有利的决策。
商业智能一般由数据仓库、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。
其基本体系结构包括数据仓库、多维分析和数据挖掘等三个部分。
其中数据仓库用于抽取、整合、分布、存储有用信息；多维数据分析可全方位了解现状；数据挖掘则是发现问题、找出规律、预测将来,达到真正的智能效果。
商业智能的过程：从不同的数据源收集的数据中提取出有用的数据,对数据进行清理以保证数据的准确性，将数据经过转换、重构后存入数据仓库或数据集市，然后寻找合适的查询和分析工具,数据挖掘工具，OLAP工具对信息处理，最后将知识呈现于用户面前，转变为管理、决策.商业智能是从传统的业务过程扩展到对业务数据的联机分析、并从中得到各种面向主题的统计信息和经过计算的结论的应用系统,其处理模式称之为联机分析处理 (OLAP），它的核心是数据仓库技术.其常见的体系结构如下图所示：操作型数据TransformationBI系统架构商业智能已经成为今天商业环境中一个必要因素,企业需要权衡今天商业智能技术提供的能力来保持和提高竞争性和可赢利性。
先进的BI(商业智能）系统解决方案通过开放、易扩展的平台为企业提供管理信息和运营信息的快速获取、集成和智能化分析手段，可以广泛地应用于金融、电信、税务、保险等行业。
商业智能方案
商业智能方案第1篇商业智能方案一、引言随着信息技术的飞速发展，商业智能（Business Intelligence, BI）逐渐成为企业提升竞争力、优化决策的重要手段。
本方案旨在为公司（以下简称“甲方”）提供一套合法合规的商业智能解决方案，助力甲方在激烈的市场竞争中脱颖而出。
二、项目背景1. 甲方业务发展迅速，数据量不断增长，对数据分析的需求日益迫切。
2. 甲方现有数据分析工具和手段无法满足业务发展需求，亟需引入先进的商业智能技术。
3. 甲方希望通过商业智能技术，实现数据驱动的决策，提高企业运营效率。
三、目标与范围1. 目标：- 提高数据分析效率，缩短决策周期。
- 提升数据准确性，降低决策风险。
- 促进业务部门之间的数据共享，提高协作效率。
- 培养甲方员工的数据分析能力，提升整体数据素养。
2. 范围：- 数据采集：包括内部业务数据、外部市场数据等。
- 数据存储：建立统一的数据仓库，确保数据安全、可靠。
- 数据处理：对数据进行清洗、转换、整合等操作，提高数据质量。
- 数据分析：提供多维度的数据分析模型，满足不同业务需求。
- 数据可视化：将分析结果以图表等形式展示，便于用户理解和决策。
四、解决方案1. 数据采集：- 采用合法合规的数据采集手段，确保数据来源的可靠性。
- 结合甲方业务需求，定制化采集内部业务数据和外部市场数据。
2. 数据存储：- 基于分布式存储技术，搭建统一的数据仓库。
- 对敏感数据加密存储，确保数据安全。
- 定期备份数据，防止数据丢失。
3. 数据处理：- 采用数据清洗、转换、整合等技术，提高数据质量。
- 结合业务需求，构建数据模型，为数据分析提供基础。
4. 数据分析：- 提供多维度的数据分析模型，满足不同业务需求。
- 支持自定义查询，便于用户探索数据。
- 基于机器学习算法，实现数据预测和智能分析。
5. 数据可视化：- 采用先进的可视化技术，将分析结果以图表等形式展示。
- 支持多种可视化组件，满足不同场景的需求。
商业智能解决方案
采用ETL技术，将各业务系统数据抽取、清洗、转换，统一数据格式与质量。
（3）数据仓库构建
根据企业业务需求，设计并构建数据仓库，实现数据的集中存储与管理。
2.数据处理与分析
（1）数据治理
建立数据质量管理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。
（2）数据建模
结合业务需求，构建多维数据模型，进行数据挖掘与分析。
5.系统运维：设立运维团队，负责系统日常运维，确保系统稳定运行。
6.项目验收：项目完成后，组织验收，评估系统是否符合预期目标。
五、项目风险与应对策略
1.数据质量风险：加强数据治理，确保数据质量。
2.技术风险：选择成熟技术和工具，降低技术风险。
3.项目进度风险：合理安排项目计划，确保项目按期完成。
4.合规风险：遵循法律法规，确保项目合规。
五、项目风险与应对措施
1.数据质量风险：加强数据治理，提高数据质量。
2.技术风险：采用成熟的技术和工具，降低技术风险。
3.项目进度风险：合理安排项目计划，确保项目按期完成。
4.合规风险：遵循国家法律法规和行业规范，确保项目合规。
六、总结
本商业智能解决方案旨在为企业提供一套合法合规的数据整合、分析及可视化展示系统，助力企业实现数据驱动的管理与决策。通过项目实施，企业将提升管理效率、优化业务流程、降低决策风险，为可持续发展奠定坚实基础。
2.技术选型：根据企业需求，选择合适的商业智能工具和平台。
3.系统开发：按照项目计划，进行系统设计、开发、测试等。
4.培训与交付：对项目组成员进行培训，确保掌握系统操作方法，完成系统交付。
5.系统运维：建立运维团队，负责系统日常运维，确保系统稳定运行。
智能化集成管理系统(IBMS)解决方案
智能化集成管理系统(IBMS)解决方案智能化集成管理系统(IBMS)解决方案智能化集成管理系统(IBMS)是一种基于物联网技术的集中智能化管理系统，可以对建筑设施、能源管理、安全与监控、环境以及其他设备进行全面控制和监测。
本文将介绍IBMS的定义、特点、应用场景以及解决方案等方面内容。
一、智能化集成管理系统(IBMS)的定义智能化集成管理系统(IBMS，Intelligent Building Management System)是一种将数据采集、信息传输、数据处理和控制等功能融合于一体的集成化管理系统。
通过物联网技术，IBMS可以实现对建筑设施、能源管理、安全与监控、环境以及其他设备的集中监测和控制。
二、智能化集成管理系统(IBMS)的特点1. 数据采集和信息传输能力强：IBMS可以连接各种传感器、计量设备和执行器，实时采集建筑设施、能源消耗、环境参数等数据，并通过网络传输到监控中心或移动终端。
2. 多功能集成管理：IBMS可以集成多种管理功能，如能源管理、安防监控、楼宇自控、灯光控制、智能报警等，形成一个高效、智能化的管理系统。
3. 高效自动化操作：通过预设的策略和算法，IBMS可以自动控制和调整建筑设备，实现能源的优化利用、设备的故障诊断和维修，提升建筑管理的效率和可靠性。
4. 数据分析与决策支持：IBMS可以对大量数据进行分析和挖掘，通过数据可视化的方式提供建筑设施管理人员决策支持和管理优化的参考。
三、智能化集成管理系统(IBMS)的应用场景1. 商业办公建筑：在商业办公楼中安装IBMS，可以实现对空调、照明、电梯、门禁等设备的集中控制和管理，提升建筑的舒适度和节能性能。
2. 酒店和宾馆：IBMS可以实现对客房、公共区域的温湿度、照明等环境参数的自动调整和管理，提升客户满意度和服务质量。
3. 医疗机构：通过IBMS，可以对医院的各个科室、手术室、洁净室等环境进行实时监控和控制，保障医院的安全和卫生。
商务智能
当今社会信息技术飞速发展，经济全球化趋势日益明显，市场竞争激烈。
生存在这样一个“信息爆炸”时代，企业管理者能否利用信息进行快速而有效的决策已直接关系到企业的生死存亡。
越来越多的企业提出对商务智能的需求，商务智能的出现和飞速发展，成为必然趋势。
商务智能实质上是数据转化为信息的过程，这一过程也可称为信息供应链，其目的是把初始的操作型数据变成决策所使用的商务信息。
商务智能是什么？通常业外人士会误以为,商务智能就是近两年各大品牌手机争相推出的商务智能型手机里所涉及的功能。
事实上，迅速窜红手机界的“商务智能”和迅速走红电子商务界的“商务智能”是有根本区别的。
商务智能型手机所指的商务智能是使手机实现了电脑上的某些功能，方便了商务人士的出行、交流等等。
那真正的商务智能是什么呢？商务智能其实就是能够帮助用户进行数据分析，获得信息，从而对自身业务经营做出正确明智决定的工具2．商务智能背景知识2.1 商务智能的产生很多人以为商务智能是新兴的技术和理念，应用也刚刚开始。
而事实并非如此，商务智能早已在潜移默化中渗透到企业的应用中去了，像金蝶和用友的财务软件很早就加入了智能分析的功能，只不过没有将其单独区分开来。
最初在商务交易中引入计算机辅助管理时，开发人员是根据企业已规定好的业务规则来编写交易系统，其主要目的是让“商务流程自动化”，从而缩短业务周期，提高效率，增强企业的竞争力，最终为企业创造更大的利润。
随着计算机在商业管理中的普及，企业的部门框架和业务规则随着社会分工的日益细化，原有的商务管理系统面对日益变化的业务规则逐渐变得力不从心。
因此，软件厂商针对新出现的商业部门和业务规则，推出了一系列的自成体系的，专门针对某块商业数据管理的管理软件，如财务管理软件，客户关系管理软件，产品数据管理软件，人力资源管理软件等。
但是，这些自成体系的的管理软件之间，数据很难共享从而在企业各个部门之间形成了“信息孤立” 的局面。
于是，软件厂商又推出了更大块集成的企业资源规划(ERP)系统，把之前推出的各块独立的管理系统整合起来。
ibm企业解决方案
ibm企业解决方案
《IBM企业解决方案：优化商业运营的智慧》
在当今竞争激烈的商业环境中，企业需要不断优化自己的商业运营以保持竞争力。
IBM作为全球领先的科技公司，提供了许多全面的企业解决方案，帮助企业有效应对挑战，实现商业目标。
首先，IBM提供的商业智能解决方案可以帮助企业更好地管理和分析数据，从而更好地了解客户需求和市场趋势，制定更加明智的商业决策。
通过IBM的商业智能解决方案，企业可以通过数据驱动的方式来提高效率和创新性，实现可持续的竞争优势。
其次，IBM的云计算解决方案可以帮助企业实现更高效的IT 基础设施管理，提高灵活性和可扩展性。
企业可以借助IBM 的云计算技术来降低成本，提高安全性，加速应用程序开发和部署，从而更好地满足客户需求。
此外，IBM还提供了一系列的安全解决方案，帮助企业保护其关键资产和客户数据。
通过IBM的安全解决方案，企业可以更好地应对恶意攻击和数据泄露的威胁，确保业务持续运作的安全性和可靠性。
总的来说，IBM企业解决方案涵盖了商业智能、云计算、安全等领域，帮助企业优化其商业运营，实现更高效的管理和更大的市场竞争优势。
在未来，随着科技的不断发展，IBM将
继续提供更加先进和综合的解决方案，帮助企业推动商业变革和创新。
IBM电子商务总体解决方案
IBM电子商务总体解决方案一、系统结构IBM公司针对大众服务业、企业网络和一般用户需求所设计的电子商务解决方案，是以完善、高效而安全的企业内部网络(Intranet)为基础，以安全认证方式，通过Internet集成企业外部网(Extranet），并与金融认证中心、信用卡中心、银行结合,构建交易处理应用环境,提供网络购物.该方案可用于企业对企业的供销业务，也可用于企业对个人销费者的直接购物.认证中心对商家、消费者、货运公司及支付网关的资格进行审查，如符合标准，则签发电子证书。
消费者购物过程如下：①消费者使用浏览器通过Internet访问商家服务器、查询选择商品、提交商品订单。
②如果需要实时支付，客户需要激活电子钱包E—Wallet，从中找出有效的信用卡、账号等来支付。
③商家通过商家服务器提供商品信息和订单服务，通过eTill参与网上支付过程。
④支付网关可以使Internet的支付信息安全地与金融网上所要求的支付进行交换。
⑤商品由商家或专业的货运公司来交付给客户。
二、IBM电子商务硬、软件系统根据不同用户的需求，IBM提供了多种系列的服务器，包括RS/6000系列、S/390系列、AS／400系列、Netfruity700系列及PC服务器等。
在软件方面，IBM提供了电子商务整体解决方案——Commerce Point。
Commerce Point主要包括电子商城的软件Net Commerce,建立认证中心的软件Registry for SET。
在基于SET的电子付款解决方案中，有提供消费者使用的电子钱包的软件Commerce Point Wallet,为商家建立电子收款机的软件Commerce Point e －Till，以及付款处理器使用的付款网关Commerce Point Gateway。
1。
建立电子商城的软件(Net Commerce）Net Commerce软件可以使企业快速地在Internet上建立虚拟的电子商城。
BI商业智能系统建设方案(完整版)
BI商业智能系统建设方案(完整版)摘要本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，主要包括需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面。
需求分析在需求分析阶段，我们与客户进行了深入的沟通，确定了以下几个主要需求：- 数据抽取和集成：系统需要能够从多个数据源中抽取数据，并将其整合到一张数据表中。
- 数据预处理：我们需要对原始数据进行清洗、去重、拆分、合并等预处理工作，以确保数据的质量和准确性。
- 数据挖掘：通过数据挖掘技术，我们可以发掘数据中隐藏的模式、关联规则和趋势，从而为业务决策提供参考。
- 数据展示：将结果以可视化方式呈现，能够更好地帮助用户理解数据和发现问题。
系统架构我们的BI系统采用了典型的三层架构，包括数据仓库层、数据集成层和应用层。
- 数据仓库层：用于存储原始数据和预处理后的数据，我们采用了关系数据库来存储数据。
- 数据集成层：用于数据的抽取、清洗、转换和加载，我们采用了ETL工具来完成这些工作。
- 应用层：用于数据挖掘和数据展示，我们采用了现有的商业智能工具，如Tableau、Power BI等，并对其进行了定制化开发，以满足业务需求。
数据挖掘数据挖掘是BI系统的核心，我们采用了以下几种方法：- 分类和预测：通过分类和预测算法，对数据进行分类、预测和识别。
- 关联规则和聚类：通过关联规则和聚类算法，发现数据中的规律和模式。
- 决策树和神经网络：通过决策树和神经网络算法，实现数据的自动分析和决策。
我们将采用Python等开源工具和商业工具相结合的方式进行数据挖掘。
数据展示数据展示是BI系统的另一个重要方面，我们将通过以下方式展示数据：- 报表和仪表盘：通过可视化方式展示数据，以便用户更好地理解数据、发现问题和做出决策。
- 数据挖掘模型：将数据挖掘模型集成到系统中，并允许用户自主查询和分析数据。
总结本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，从需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面进行了详细介绍。
(bi商务智能)微软解决方案 - 商务智能 v10
微软解决方案- 商务智能微软商务智能解决方案帮助企业更好的进行市场营销、降低生产经营成本、减少财务风险、提高人员和组织绩效、提升综合竞争力。
⏹问题和挑战市场竞争越来越激烈，客户需求日益多样化，企业内部运营管理需要更加高效。
在这样的前提下，企业经营管理者面临着比以往更大的挑战，经常会遇到的如下问题：一、企业营销管理方面：无法及时了解企业销售状况；难以监控和分析企业销售趋势；难以及时响应客户与市场需求；企业内部流程导致销售周期加长；难以吸引优秀销售人才；二、生产管理过程方面：供应链协作运作不顺畅；难以监控和分析存货趋势；配送网络效能不高；难于迅速和准确地响应市场反馈；如何有效降低生产成本；三、财务管理方面：财务数据来源于多ERPs、电子表格和其他计划系统，难以形成统一视图；无法钻取分析高层财务报表；难以及时掌握企业资金使用实际情况；财务预测能力不足；缺乏财务欺诈检测与预告警能力；四、人力资源管理方面：优秀人才流失；组织健康性指标（OHI）下降；难以量化、衡量、追踪、评价员工的工作效绩；员工培训等人力运作成本增长；⏹解决方案概述微软商务智能解决方案，通过整合、分析、挖掘企业信息，有效解决企业营销、生产、财务、人力资源管理等方面存在的上述问题。
整个方案通过建立企业内部预测、计划、分析、监控和报告的闭环，帮助管理者详细了解企业业务运行情况，并通过IT系统承载具体行动和任务分派，提升企业的业务绩效和管理绩效。
整体方案的特点包括：●通过详细的数据分析，提供更好的计划，提升企业的计划、预算和预测能力目前一些企业的各业务部门往往有自己独立的预算方法和工具，计划与预算的管理分开进行，存在多个版本的预算和表单。
BI通过灵活统计、分析业务运作数据，集中生成各种标准化报表，自动产生预算，并随时监控业务的实际执行情况，使得企业的计划、预算与预测能形成闭环，这不仅能提高企业的预算、计划能力，而且能有效减少获取业务情况所花费的时间，提高工作效率。
数据仓库与数据挖掘 课后答案 (陈志泊 著) 清华大学出版社
第1章数据仓库的概念与体系结构1.数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2.元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据元数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3.数据处理通常分成两大类：联机事务处理OLTP和联机分析处理OLAP。
4.多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片（Slice）、切块（dice）、钻取（Drill-down 和Roll-up 等）和旋转（pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5. ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6.数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。
7.数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集市、依赖型数据集市和操作型数据存储、逻辑型数据集市和实时数据仓库。
8.操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9.“实时数据仓库”意味着源数据系统、决策支持服务和数据仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10.从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以营运导向为主、以实时数据仓库和自动决策为主。
11.什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？答：数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。
数据仓库的特点包含以下几个方面：（1）面向主题。
BI解决方案(IBM)
XXX公司BI系统方案建议书IBM公司软件部二〇二一年八月目录第一章概述随着市场竞争的日趋猛烈，各家公司纷纷把提高决策的科学性、合理性提高到一个新的熟悉高度。
在此背景下，利用信息技术的最新手腕，利用业务数据进行面向决策的分析这一方式纷纷被国内外许多公司所采纳。
通过有目的、有选择地搜集业务数据，并将其转换为对决策有效的信息，用于智能化的分析、预测和模拟等目的，如此的应用被称为商业智能应用。
从国内外各行各业的进展体会看，实施商业智能是提高企业进行高效的业务分析和科学决策的有效手腕。
作为一个具有八十连年历史，以开发信息技术和商业应用而闻名的“蓝色巨人”，IBM 在这一领域进行了连年的研究，进展出完备的商业智能技术，为商业数据自动转化为商业知识提供了现实的方案。
商业智能的本质，是提取搜集到的数据，进行智能化的分析，揭露企业运作和市场情形，帮忙治理层做出正确明智的经营决定。
一样现代化的业务操作，通常都会产生大量的数据，如话单、账单和客户资料等，其中一部份是决策关键数据，但并非是所有的数据都对决策有决定意义。
商业智能包括搜集、清理、治理和分析这些数据，将数据转化为有效的信息，然后及时分发到企业遍地，用于改善业务决策。
企业能够利用它的信息和结论进行加倍灵活的时期性的决策：如采纳什么产品、针对哪类客户、如何选择和有效地推出效劳等等，也能够实现高效的财务分析、销售分析、风险治理、分销和后勤治理等等。
这一切都是为了降低本钱、提高利润率和扩大市场分额。
第二章商业智能综述2.1 商业智能大体结构现今，许多企业熟悉到只有靠充分利用，挖掘其现有数据，才能实现更大的商业效益。
日常的商务应用生成了大量的数据，这些数据假设用于决策支持那么会带来显著的附加值。
假设再加上市场分析报告、独立的市场调查、质量评测结果和顾问评估等外来数据时，上述处置进程产生的效益可进一步增强。
而数据仓库正是汇总这些商用信息后，进而支持数据挖掘、多维数据分析等现今尖端技术和传统的查询及表报功能，这些关于在现今猛烈的商业竞争中维持领先是相当重要的。
智能化集成管理系统(IBMS)解决方案
智能化集成管理系统（IBMS）解决方案一、概述1.1 系统简述IBMS智能化集成管理平台（以下简称IBMS平台）是该项目智能化系统的上层建筑，是该项目中所有智能化子系统的大脑，扮演着沟通者、监护者、管理者与决策者的角色。
它利用标准化/或非标准化的通讯接口将各个子系统联接起来，共同构建一个全设备、全空间、全时域、全过程的有机整体。
它通过统一的平台，实现对各子系统进行全程集中检测、监视和管理，同时将所有子系统的数据收集上来，存储到统一的开放式关系数据库当中，使各个原本独立的子系统，可以在统一的IBMS平台上互相对话，做到充分数据共享。
IBMS平台采用模块化架构，每个模块既可以完成相应的功能，每个模块即可独立完成相应的单一功能操作，又可与其它模块配合完成更加复杂的联合功能操作。
在办公楼的智能集成管理系统项目中的智能系统集成平台作为核心软件，有机地将各个子系统整合起来，集中监控，统一管理，使它们协调工作，共同为办公楼创造一个舒适、便捷、绿色、安全的办公、购物、休闲环境。
在办公楼的智能集成管理系统项目中，我司将充分考虑项目每一项目前具体需求，同时兼顾未来发展，IBMS集成管理平台预留其他系统接口功能，以便该项目后期项目子系统及其他的分站可接入IBMS集成管理平台主系统。
充分发挥IBMS的特点与优势，使得IBMS一次投入，终身享用。
1.2 设计目标1.2.1 扁平结构IBMS在确保能够与各种常用标准化数据通讯接口可靠进行数据交换的同时，又能利用特有的专利技术（规约适配器）与各类标准/或非标数据通讯接口直接进行对话，完成其与各子系统的信息交换和通讯协议转换。
尽量将整个系统结构扁平化，减少数据通讯的中间环节，提高数据通讯速度与可靠性，降低故障率。
1.2.2 集中协调IBMS把各种子系统集成为一个“有机”的统一系统，实现五个方面的功能集成：所有子系统信息的集成和综合管理，对所有子系统的集中监视和控制，全局事件的管理，流程自动化管理。
数据仓库技术知识
一、数据仓库数据仓库，英文名称为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。
1、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。
2、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数据仓库的核心工具来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库；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。
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。
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(如开始应用数据仓库的时点)到当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。
3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询；4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求。
稳定的数据以只读格式保存，且不随时间改变。
5、汇总的。
操作性数据映射成决策可用的格式。
6、大容量。
时间序列数据集合通常都非常大。
7、非规范化的。
Dw数据可以是而且经常是冗余的。
8、元数据。
将描述数据的数据保存起来。
IBM六大存储解决方案
客户业务收益 (Business For CEO/COB)
提升20%整体业务 能力，提高市场竞 争力
降低业务运营成本， 提高12%资金利用 率
漫步云上 再造业务 交付能力 拥有成本
存储虚拟化 再造业务 交付速度 拥有成本
为关键业务数 据
再造高性能 标准
高级存储系统 软件家族 再造软件 定义环境
XIV
一致
13
客户收益
•CFO：系统整体项目预算节约65% •COO：容灾系统加零停机备份系统，提高系统 可靠性80% •CEO：整体业务能力提升60%，大大提升行业 知名度和竞争力
• 软件内置不另收费 • 更低的空间, 能源,TCO最低
12
客户对存储系统的主要需求
数据安全，可用性好 性能优异，调优简单 扩展性好，业务不断 操作容易，管理简单 成本较低，性价比好
其他高端存储系统
系统恢复需人工干预，长达数 天才能恢复，导致业务停顿
系统性能取决于人员的技能和 经验.系统，应用，数据变化时 均需再次调优
© 2014 IBM Corporation
5大Flash成功案例
客户案例 中国联通 海通证券 中国石油 海亮集团
碧桂园地产
应用场景
客户财务收益 客户运营收益 客户业务收益
(Financial For (Operation (Business For
CFO)
For COO/CIO) CEO/COB)
CRM/Oracle
90%TCO成本
下降
10倍性能提升
2倍客户满意度 提高
DB2/AIX
80%TCO节省
7倍提高业务可 靠性
20%营收增加
HPC/GPFS/S OSS
商务智能介绍
? （1 ）数据集成子系统
? 数据集成子系统提供了一个解决企业的数据一致
性与集成化问题的方案，它通过数据整合、数据集 中、数据交换等数据处理手段，将企业各个业务系 统面向应用的数据重新按照面向统计分析的方式进 行组织，屏蔽数据资源的异构性与分布性，从而实 现统一的数据访问和数据集成。目前，数据集成主 要通过ETL分析的角度看，商务智能是为了解决商业活 动中遇到的各种问题，利用各种信息系统进行的高 质量和有价值的信息收集、分析、处理过程，其基 本功能包括个性化的信息分析、预测和辅助决策。
? 从应用的角度看，商务智能帮助用户对商业数据进 行在线分析处理和数据分析，帮助解决商业问题、 预测发展趋势、辅助决策，对客户进行分类、挖掘 潜在客户等等，以便更好地实现商业目的。
? 商务智能系统是应用 人工智能、数据挖掘、数据仓 库等先进技术，按照企业既定的业务目标，对大量 的企业数据进行分析和挖掘，揭示出隐藏的、未知 的知识或验证已知的规律，从而支持企业的智能管 理与决策，提高企业核心竞争力。
? 商务智能将业务数据转换成明确的、基于事实的、 能够执行的信息，并且使得业务人员能够发现客 户趋势，创建客户忠诚度，增强与供应商的关系， 减少金融风险，以及揭示新的销售商机。
? （3 ）数据分析和知识挖掘部分 ——从数据仓库/ 数
据集市中获取数据，并利用数据分析和知识挖掘工 具，挖掘出对决策有用的知识，将所得结果提交给 业务决策者。这部分是商务智能系统的灵魂 ，它满 足了从简单报表经由 OLAP扩展到数据挖掘范围内 的各种需要；
? （4 ）BI将所得的知识以及决策者自身的反馈信息
? （1 ）外部数据源通过运行环境（ ERP 、CRM 、 SCM 等）流入BI循环（包含有关客户、供应商、竞
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IBM公司数据仓库商业智能解决方案(DOC 45页)
1. 技术瓶颈：海量数据收集、海量数据存储、海量数据多维分析等一系列的问题，即使最热门最被业内人士看好的Hadoop技术能否撑得住？
2. 资源投入：海量数据处理伴随着相应的硬件、软件需求的增长，技术人员的投入上对企业势必成为新的负担。
3. 价值金矿：海量数据中的非结构化数据蕴含着的“价值金矿”，能够帮助企业从未所触及的角度和维度为企业提供商业决策和辅助。
从海量数据价值挖掘层面上看，传统的思维是数据量加大是一定要考虑OLAP的，一般的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此从一般意义上认为处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。
然而目前OLAP存在的最大问题是: 业务灵活多变,必然导致业务模型随之经常发生变化,而业务维度和度量一旦发生变化,技术人员需要把整个Cube重新定义并重新生存,业务人员只能在此Cube上进行多维分析,这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度,从而使所谓的BI系统称为死板的日常报表系统.
在思达商业智能平台 Style Intelligence上进行海量数据的多维数据分析，从业务需求的角度出发，维度和度量才是直接针对业务人员的分析语言。
在自主知识产权数据块儿技术支持下，直接把维度和度量的生成交给业务人员，由业务人员自己定义好维度和度量之后，将业务的维度和度量直接运行，并最终生成报表。
此种以终为始的设计思路，首先能解决传统OLAP分析中维度难以改变的问题，利用思达商业智能平台 Style Intelligence中数据非结构化的特征，业务人员可以灵活地改变问题分析的角度，对业务人员非常友善。
其次思达商业智能平台Style Intelligence 在海量数据处理中利用分布式数据处理架构强大的分布式数据处理能力，无论OLAP分析中的维度增加多少，系统开销并不显著增长。
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