商务智能PPT课件
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BI商业智能介绍ppt课件
第 8/65页
企业商务智能应用的现状
1. 基本上是在电信、金融行业的应用较多 2. 其他行业的应用相对较晚 3. 即使有应用,也是将商务智能作为工具:报表、
OLAP分析、即席查询、数据挖掘 4. 和商务智能相关的是数据仓库(还是IT技术) 5. 商务智能实施很多是IT部门牵头,但是应用是业务
部门,所以最后的应用很难满足业务部门的需求 6. 有人称商务智能是决策支持系统,但是,项目实施
部门很难知道领导需要什么,所以开发完成后往往 不能得到领导的认可 7. 由于对需求了解的不充分,使得项目的周期延长, 成本增加,风险加大
9
企业商务智能体系架构规划
数据重新组织 数据重新组织 数据质量控制 数据质量控制
数据抽取、 迁移、加载
元数据管理(运营元数据、技术元数据、分析元数据)
数据获取
数据管理
实时 增量
虚拟 数据仓库
报表 随即查询
Intranet/ Internet
即席查询
决策人 员
管理人 员
WEBFOCUS 分析人 产品报告 员
例外分析 数据挖掘
数据挖 掘例外分 析
业务人 员
解决的业务问题
利润成本分析 资产分析
营销分析
投资组合分析 平衡计分卡/KPI
10
内议容程安排 内容安排
• 什么是商务智能 • 商务智能的整体架构 • 商务智能基本功能介绍
物联网 RFID
3
商务智能的理解?
数据 管理
数据
信息
知识
决策
商务智能是通过对来自不同的数据源进行统一处理及管理,通过灵活的展现 方法来帮助企业进行决策支持。
4
信息孤岛和信息烟囱
5
商务智能系统by(A)第六小组PPT课件
商务智能系统的发展趋势
BI趋势之一:融合加强,演变成门户化 未来的商业智能BI趋势将是基于全面信息集成的服务,将是一种企业级
跨部门运作的基础信息系统,可以整合企业各类信息系统和信息资源,为企 业内的各种用户提供全面的信息消费服务,最后演变成企业的综合信息门户 化,而不是以前单一、隔离、枯燥的系统。
助决策者改善决策水平。商务智能系统的主要功能如下:
数据 集成
运营 分析
信息 呈现
战略决 策支持
数据集成
数据是决策分析的基础。很多情况下 ,决策需要的数据零散分布在几个业务系 统中,为了做出正确的经营决策,就需要 把这些零散的数据收集起来,形成一个系 统的整 体。因此从多个异构数据源,包括 内部的业务系统和外部的数据源提取源数 据,再经过一定的变换后装载到数据仓库 ,实现数据的集成是必要的。
商务智能系统 案例分析
物流企业商业智能平台需求分析及功能设计 (一)物流企业需求分析
物流企业商业智能平台构建的目的是能够满足物流企业各部门的数据分 析需求。更好地为管理者提供决策支持。所以,在平台设计时必须分析企业 各部门的具体需 求。目前物流企业在数据收集及分析方面普遍存在的问题有: 在业务发展过程中收集了海量的数据,但缺乏数据间的连接及有效管理,形 成数据“孤岛”。无法对数 据进行分析利用:信息化程度不高,缺乏对数据 进行深入分析的方法和系统;缺乏基于数据分析的决策辅助系统,如运输决 策辅助、仓储决策辅助等。物流企业商业 智能平台的建立应该有解决以上问 题的能力,所以物流企业商业智能平台应当具备两个功能:第一,数据的收 集及整合功能,商业智能体系中的数据仓库可以实现此 功能;第二,数据的 深入分析以及直观灵活的展示功能,以便辅助决策,通过商业智能平台的 OLAP、报表系统、主题分析等工具可实现此功能。
电子商务中的商务智能ppt课件
7.4 电子商务数据挖掘
7.4.1 Web数据挖掘技术 1. Web的特点 • Web的庞大性。 • Web的动态性。 • Web的异构性。 • 非结构化的数据结构。 • 形形色色的用户群体
7.4 电子商务数据挖掘
2. Web内容挖掘 ⑴基于文本信息的挖掘 和通常的平面文本挖掘比较类似 ⑵基于多媒体信息的挖掘 基于音频的挖掘、基于图片的静态图像的挖掘
7.2.6 促销维——内部促销和外部促销维
2.外部促销维
属性:表示候选外部促销关键字的惟一整数标 识符;包含查询串URL完整文本的外部促 销URL;外部促销引擎/赞助商;外部促销 格式,例如,标语、擎天柱、弹出式广告 链 接 等 ; 外 部 促 销 版 本 ; 用 SKU 或 服 务 码 表示的外部促销产品或服务;外部促销品 牌;外部促销目录;
7.2.3 时间维——财政时间维和用户时间维
财政时间维分成:财政日期表和财政时刻表。
财政日期维表中可以包含:候选财政日期关键字、数据类型、 季节、日期时间戳、财政年、财政月、财政周、财政日数、 日名、周天数、月天数和日类型等。
财政时刻表中可以包含:候选财政时间维关键字、时间类型、 一天的时间段、SQL时间戳和GMT时分秒。
2.Web服务器日志
通用日志格式(CLF,Common Log Format)和扩展 通 用 日 志 格 式 ( ECLF , Extended Common Log Format)
通用日志格式文件中主要包含七种元素:主机、 识别、审核、时间、请求、状态和字节数。
扩展通用日志格式文件除七种元素外,还增加了 引用站点和用户代理两个元素。
7.2.7 电子商务数据仓库模型的事实表设计
由与维表相关联的外键以及网页点击加载时间、 点击接收时间、点击完成时间、点击传输 字节和点击HTTP事务状态码等5个度量浏 览者活动状况的事实组成
商业智能系统ppt课件
库存数据分析时,会将库存数据与安全库存的要 求进行比对。 (c)基础数据的更新。BIS的运转需要有基础数 据的支持。现在大部分的BIS,可以设置自动在 某个时间从某个系统导入基础数据,然后进行分 析。当在此出现意外时,系统应该能及时将这些 异常信息反馈给管理员。 (2)规划报警的手段。现在BIS一般有三种报 警方式。分别为邮件报警、即时消息报警和手机 短信报警。这三种方式也各有优劣。一般对于一 些比较重要且紧急的消息,可以采用手机短信的 方式进行通知。不过手机短信也有一个不足的地
5 商业智能系统实施注意的问题
人的精力是有限的,不可能一天24小时盯着系统看 。在这种情况下,应该给BI系统装一只“眼睛”, 让系统帮忙盯着业务。当业务有异常时,要在第一 时间通知用户,以便于相关人员在第一时间采取补 救措施。亡羊补牢也来得及。对于报警这块内容, 在实施时需要关注如下问题。
规划需要报 警的内容 规划需要报 警的手段 定时报警有 效性的验证 分类对报警 信息处理
4 商业智能实施过程
基于知识的行动阶段 数据解释建模阶段 信息发送阶段 数据收集和预处理阶段 确定目标阶段
(1)确定目标阶段(Targeting)。商业智能所解决 的一般都是一个客户面临的关键问题,如何确定和 理解问题就成为商业智能实施的起点和成功的关 键。问题的确定方法可以有多种,如了解客户当前 新业务推广、客户流失及信用欺诈等。但关键一 点是确定问题的商业价值,简单来说,客户在商业智 能系统上的投入,通过问题的解决,能带来确定的收 益,否则这个项目从开始就是失败的。 (2)数据收集与预处理阶段(Tracking)。数据的 收集难度和客户的实际情况有较大的关系,如果客
(2)体系结构的研究
体系结构的研究:所谓体系结构(Architecture)是指一整套的 规则和结构,为一个系统或产品的整体设计提供主框架。而 一个商业智能的体系结构是指通过识别和理解数据在系统中 的流动过程和数据在企业中的应用过程来提供商业智能系统 应用的主框架。 ①BI基础结构:下图(a)描述了一个基本的商业智能体系结构。 根据不同的商业需求可以得到与之相应改进的体系结构,使 之更好地解决商务问题。例如,根据主题和数据分析的需要 设计不同的数据仓库,选择合适的中间软件和决策分析工具, 我们可以看出要预留不同的应用程序接口,以便后续的各种 方案的比较与操作。
商务智能PPT
• • • • •
一、商务智能概述 二、数据仓库 三、数据挖掘 四、联机分析处理 五、总结
商务智能 商务智能即Business Intelligence,简称 智能 BI,是企业利用现代信息技术收集、管理和 是 分析商务数据和信息,创造和累计商务知 识和见解,改善商务决策水平的一套完整 一套完整 的解决方案。 的解决方案。
BI的作用和目的
• 理解业务 认识是哪些趋势、哪些非正常情况和哪些行为正对业务 产生影响 • 衡量绩效 • 改善关系 • 创造获利机会
BI的应用现状
• 欧美企业在2003年底大约有70%部署商务智能,虽然并不 一定把它当做全公司范围的、战略性的计划。美国和欧洲 的企业对商务智能工具的使用略有不同,美国企业用商务 智能做在线处理比欧洲企业多,而欧洲企业用商务智能进 行高级分析比美国企业多。 • 虽然许多企业都计划实施商务智能,但商务智能仍未能被 广泛地提升到战略性层面。 • 商务智能在中国的发展还处于起步阶段,大部分企业对商 务智能还缺乏必要的了解。 • 中国宝钢、海关以及大的银行和电信公司进行了数据仓库 和数据挖掘项目。
商务智能的发展趋势
商业智能软件市场在最近几年得到了迅速增长。从全球范围来看,据IDC预测,到 2005年,这个市场将以27%的年平均增长率发展,届时将会达到118亿美元。越来越多的 组织开始扩展商务智能的应用。而随着现今企业商业流程日趋复杂、企业战略考虑越 来越要求精确性,以及市场从供应商为导向变为客户为导向,现在的商务智能技术也 在不断地发展中,体现了许多方面的趋势: 1. 绩效管理 2. 产品模块的集成 3. 结构化和非结构化数据 4. 数据质量 5. 预测分析 6. 客户定制化 企业中的大部分商务智能用户是偶尔的信息消费者,他们仅需要基本的报表和电子 表格功能。然而大多数商务智能软件的功能和特性远远超出了那些用户的接受和学习 能力。同样的,对信息消费者分类,根据功能和特点定义级别是必要的。加强商务智 能软件的客户可定制化功能,将会进一步扩大软件的用户群。
一、商务智能概述 二、数据仓库 三、数据挖掘 四、联机分析处理 五、总结
商务智能 商务智能即Business Intelligence,简称 智能 BI,是企业利用现代信息技术收集、管理和 是 分析商务数据和信息,创造和累计商务知 识和见解,改善商务决策水平的一套完整 一套完整 的解决方案。 的解决方案。
BI的作用和目的
• 理解业务 认识是哪些趋势、哪些非正常情况和哪些行为正对业务 产生影响 • 衡量绩效 • 改善关系 • 创造获利机会
BI的应用现状
• 欧美企业在2003年底大约有70%部署商务智能,虽然并不 一定把它当做全公司范围的、战略性的计划。美国和欧洲 的企业对商务智能工具的使用略有不同,美国企业用商务 智能做在线处理比欧洲企业多,而欧洲企业用商务智能进 行高级分析比美国企业多。 • 虽然许多企业都计划实施商务智能,但商务智能仍未能被 广泛地提升到战略性层面。 • 商务智能在中国的发展还处于起步阶段,大部分企业对商 务智能还缺乏必要的了解。 • 中国宝钢、海关以及大的银行和电信公司进行了数据仓库 和数据挖掘项目。
商务智能的发展趋势
商业智能软件市场在最近几年得到了迅速增长。从全球范围来看,据IDC预测,到 2005年,这个市场将以27%的年平均增长率发展,届时将会达到118亿美元。越来越多的 组织开始扩展商务智能的应用。而随着现今企业商业流程日趋复杂、企业战略考虑越 来越要求精确性,以及市场从供应商为导向变为客户为导向,现在的商务智能技术也 在不断地发展中,体现了许多方面的趋势: 1. 绩效管理 2. 产品模块的集成 3. 结构化和非结构化数据 4. 数据质量 5. 预测分析 6. 客户定制化 企业中的大部分商务智能用户是偶尔的信息消费者,他们仅需要基本的报表和电子 表格功能。然而大多数商务智能软件的功能和特性远远超出了那些用户的接受和学习 能力。同样的,对信息消费者分类,根据功能和特点定义级别是必要的。加强商务智 能软件的客户可定制化功能,将会进一步扩大软件的用户群。
商业智能介绍PPT课件
操作(业务)系统特性
事务驱动 事务数量大,历时短 支持日常的业务 数据是当前的并在不断变化 存储详细数据, 面向应用 无冗余的数据结构与设计方法 针对快速预定义的事务优化设计 可预见的使用模式 支持办事人员或行政人员
信息(分析)系统特性
分析驱动 事务数量小,历时长 支持业务战略决策 数据是历史的, 静态的, 数据是汇总的 , 面向主题 多维的数据结构 优化是针对查询而不是更新 不可预见的使用模式 支持管理人员和执行主管人员
服务质量分析 营销管理分析 渠道分析 专题分析
客户流失专题分析 ...
即席查询、预定义报表、自定义报表、OLAP、数据挖掘、专题分析模型
元 数
客户分析数据集市
据 管 理
财务分析数据集市
大客户分析数据集市
企业数据仓库 ETL(抽取、转换、加载)
业务数据库 业务数据库 业务数据库 业务数据库
模型库 业务数据库
第25页/共30页
数据仓库的实施风险
构建一个数据仓库是一项有风险的工作
经验告诉我们 … 超过 60%的数据仓库项目最终以失败而告终:
• 项目超预算 • 项目推迟交付 - 或根本交付不了 • 结果未能达到用户的期望 • 项目在技术上是成功的, …
但在业务上却是失败的 第26页/共30页
商业智能实施的风险
第15页/共30页
商业智能实施的内容
第16页/共30页
商务智能系统的构建过程
钻取/切片/旋转
汇总
OLAP服务器
抽取/转换/加载 数据仓库/集市
业务数据源
第17页/共30页
商业智能实施内容-需求驱动
数据获取 企业信息模型
指标定义
指标体系
前端展现
事务驱动 事务数量大,历时短 支持日常的业务 数据是当前的并在不断变化 存储详细数据, 面向应用 无冗余的数据结构与设计方法 针对快速预定义的事务优化设计 可预见的使用模式 支持办事人员或行政人员
信息(分析)系统特性
分析驱动 事务数量小,历时长 支持业务战略决策 数据是历史的, 静态的, 数据是汇总的 , 面向主题 多维的数据结构 优化是针对查询而不是更新 不可预见的使用模式 支持管理人员和执行主管人员
服务质量分析 营销管理分析 渠道分析 专题分析
客户流失专题分析 ...
即席查询、预定义报表、自定义报表、OLAP、数据挖掘、专题分析模型
元 数
客户分析数据集市
据 管 理
财务分析数据集市
大客户分析数据集市
企业数据仓库 ETL(抽取、转换、加载)
业务数据库 业务数据库 业务数据库 业务数据库
模型库 业务数据库
第25页/共30页
数据仓库的实施风险
构建一个数据仓库是一项有风险的工作
经验告诉我们 … 超过 60%的数据仓库项目最终以失败而告终:
• 项目超预算 • 项目推迟交付 - 或根本交付不了 • 结果未能达到用户的期望 • 项目在技术上是成功的, …
但在业务上却是失败的 第26页/共30页
商业智能实施的风险
第15页/共30页
商业智能实施的内容
第16页/共30页
商务智能系统的构建过程
钻取/切片/旋转
汇总
OLAP服务器
抽取/转换/加载 数据仓库/集市
业务数据源
第17页/共30页
商业智能实施内容-需求驱动
数据获取 企业信息模型
指标定义
指标体系
前端展现
BI基础概念培训PPT课件
数据整合与清洗
详细描述
数据准备是BI实施的重要环节,包括数据整合和数据清洗。数据整合是将分散在各个业务系统的数据进行整合, 形成一个统一的数据源;数据清洗则是确保数据的准确性和完整性,为后续的数据分析和报表开发提供可靠的基 础。
平台搭建
总结词
选择与配置工具
详细描述
平台搭建是选择适合的BI工具并进行配置的过程。根据需求分析的结果,选择 合适的BI工具,并进行相应的配置和设置,以确保数据展示和分析的准确性和 效率。
数据挖掘
数据挖掘定义
数据挖掘是从大量数据中 提取有用信息的过程,这 些信息可以用于决策支持。
数据挖掘技术
数据挖掘涉及多种技术, 如关联规则挖掘、聚类分 析、分类和预测等。
数据挖掘应用
数据挖掘广泛应用于金融、 零售、医疗等领域,帮助 企业发现潜在商机和改进 运营。
数据可视化
数据可视化定义
数据可视化效果
Tableau、Power BI、QlikView等。
商务智能工具的功能
数据查询、报表生成、仪表板展示、数据挖掘等。
数据可化工具
数据可视化工具
01
通过图形、图表、图像等形式展示数据,帮助用户更好地理解
数据。
常用数据可视化工具
02
Excel、Python、D3.js等。
数据可视化工具的功能
03
数据可视化、数据交互、数据探索等。
BI基础概念培训PPT课件
目录
• BI概述 • BI技术基础 • BI工具介绍 • BI实施步骤 • BI案例分享
01 BI概述
BI定义
BI定义
BI(Business Intelligence)即商业智能,是一种运用了数据仓库、数据分析和数据挖掘技 术的解决方案,旨在帮助企业更好地理解其业务数据,做出科学决策,并提升运营效率。
详细描述
数据准备是BI实施的重要环节,包括数据整合和数据清洗。数据整合是将分散在各个业务系统的数据进行整合, 形成一个统一的数据源;数据清洗则是确保数据的准确性和完整性,为后续的数据分析和报表开发提供可靠的基 础。
平台搭建
总结词
选择与配置工具
详细描述
平台搭建是选择适合的BI工具并进行配置的过程。根据需求分析的结果,选择 合适的BI工具,并进行相应的配置和设置,以确保数据展示和分析的准确性和 效率。
数据挖掘
数据挖掘定义
数据挖掘是从大量数据中 提取有用信息的过程,这 些信息可以用于决策支持。
数据挖掘技术
数据挖掘涉及多种技术, 如关联规则挖掘、聚类分 析、分类和预测等。
数据挖掘应用
数据挖掘广泛应用于金融、 零售、医疗等领域,帮助 企业发现潜在商机和改进 运营。
数据可视化
数据可视化定义
数据可视化效果
Tableau、Power BI、QlikView等。
商务智能工具的功能
数据查询、报表生成、仪表板展示、数据挖掘等。
数据可化工具
数据可视化工具
01
通过图形、图表、图像等形式展示数据,帮助用户更好地理解
数据。
常用数据可视化工具
02
Excel、Python、D3.js等。
数据可视化工具的功能
03
数据可视化、数据交互、数据探索等。
BI基础概念培训PPT课件
目录
• BI概述 • BI技术基础 • BI工具介绍 • BI实施步骤 • BI案例分享
01 BI概述
BI定义
BI定义
BI(Business Intelligence)即商业智能,是一种运用了数据仓库、数据分析和数据挖掘技 术的解决方案,旨在帮助企业更好地理解其业务数据,做出科学决策,并提升运营效率。
商务智能概述PPT课件
19
管理信息系统和企业资源计划系统
• 明确整个企业中的业务数据和相互关系是 有较大困难的。
百家争鸣、百花齐放的管理系统数据 ——共有多少个三角形?
20
2019/9/11
可编辑修改
21
商务智能系统
• 来自不同系统的大量数据中往往隐藏着重 要的规律和商业规则,这些是企业管理者 需要寻找的“金矿”。
18
管理信息系统和企业资源计划系统
• 管理信息系统和企业资源计划系统积累了大量的 历史数据。
– 不同历史时期的数据 – 根据不同业务需要的数据 – 由不同供应商提供的数据 – 体系结构和管理实施等方面存在着较大的差异 – 数据相对分散和独立,难以共享 – 没有建立起统一的能用于分析处理的基础数据平台
customer insolvency in telecommunications business
6
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
商务智能概述
• 为什么出现商务智能?Why
– 企业经营管理活动对商务智能的需求
• 如何理解商务智能? What • 商务智能如何实现? How
– 商务智能的技术构成
7
1 企业对商务智能的需求
• 商务工具的变迁 • 企业信息化系统的进化
8
商务工具的变迁
• 伴随着商务工具的变迁,人们处理信息的 能力在工具的帮助下变得越来越强大,信 息量的增长也越来越快。
– 电报 – 电话 – 传真机 – 计算机 – 互联网
9
商务工具的变迁
• 在20世纪初,或者即使到了20世纪中叶,没有一 个公司的账目、订货记录和文件柜的数据总和能 超过几十个百万字节(megabytes)。
14
商务工具的变迁
管理信息系统和企业资源计划系统
• 明确整个企业中的业务数据和相互关系是 有较大困难的。
百家争鸣、百花齐放的管理系统数据 ——共有多少个三角形?
20
2019/9/11
可编辑修改
21
商务智能系统
• 来自不同系统的大量数据中往往隐藏着重 要的规律和商业规则,这些是企业管理者 需要寻找的“金矿”。
18
管理信息系统和企业资源计划系统
• 管理信息系统和企业资源计划系统积累了大量的 历史数据。
– 不同历史时期的数据 – 根据不同业务需要的数据 – 由不同供应商提供的数据 – 体系结构和管理实施等方面存在着较大的差异 – 数据相对分散和独立,难以共享 – 没有建立起统一的能用于分析处理的基础数据平台
customer insolvency in telecommunications business
6
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
商务智能概述
• 为什么出现商务智能?Why
– 企业经营管理活动对商务智能的需求
• 如何理解商务智能? What • 商务智能如何实现? How
– 商务智能的技术构成
7
1 企业对商务智能的需求
• 商务工具的变迁 • 企业信息化系统的进化
8
商务工具的变迁
• 伴随着商务工具的变迁,人们处理信息的 能力在工具的帮助下变得越来越强大,信 息量的增长也越来越快。
– 电报 – 电话 – 传真机 – 计算机 – 互联网
9
商务工具的变迁
• 在20世纪初,或者即使到了20世纪中叶,没有一 个公司的账目、订货记录和文件柜的数据总和能 超过几十个百万字节(megabytes)。
14
商务工具的变迁
商务智能理论框架图PPT课件
数据集成服务
商 分析、解释 业 智 能 价 值 链
目标、任务
业务层
ERP
2020/10/13
CRM
SCM
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
其它系统
问题、数据 1
战略层 组织层 功能层
技术层
战略规划、平衡计分卡
决策
商业绩效管理(BPM),商务活动监控(BAM),前后台信息部门分工
BI应用:战略、运营、分析
模型库、知识库、关键绩效指标(KPI)
BI平台:以用户为导向的EIS,数据分析,数据挖掘,OLAP等
数据仓库
实时数据存储(ODS)
提取转换转载ETL
数据集成服务
比较、预测
分析、解释 商 业 智 能 价 值 链
目标、任务
业务层
ERP、CRM
EAM、MES
SCM、DCS
其它系统
2020/10/13
问题、数据 2
谢谢您的指导
THANK YOU FOR YOUR GUIDANCE.
战略层 组织层 功能层
技术层
战略规划、平衡计分卡
决策
商业绩效管理(BPM),商务活动监控(BAM),前后台信息部门分工
BI应用:战略、运营、分析
模型库、知识库、关键绩效指标(KPI)
比较、预测
BI平台:以用户为导向的EIS,数据分析,数据挖掘,OLAP等
数据仓库
实时数据存储(ODS)
提取转换转载ETL
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2020/10/13
汇报人:XXXX 日期:20XX年XX月XX日
3
商务智能
• 2011年,蒋彬博士出版了 • 《Constructing Data Warehouse with
Metadata-driven Generic Operators and more》一书,提出利用元数据驱动的 通用操作符来构建仓库的方法,受到
。 了Inmon的高度评价
路漫漫其悠远
• BI市场经历了多轮并购,目前BI厂商分为两 类,一类是综合性BI提供商(IBM,ORACLE ,SAP,微软),另一类是专业化BI提供商 ,如TERADATA和SAS。
路漫漫其悠远
企业BI感言:商业智能在零售业中的应用
• 客户分析:
– 顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析。例如,我们将顾客 分成“富人”和“穷人”;那么什么人是“富人”,什么人是“穷人”呢?如果我 们有会员卡,可以通过会员登记的月收入来区分,但如果没有会员卡 呢?这时可以通过小票每单金额来假设。比如每单金额大于100元的顾 客,我们认为是“富人”;每单金额小于100元的顾客,我们认为是“穷人 ”。据此,又可派生出很多其他分析思路。如“富人”喜欢什么样的商 品,“穷人”喜欢什么样的商品;“富人”的购物时间和“穷人”的购物时间; 本企业商圈里是“富人”多还是“穷人”多;“富人”给商场作出的贡献大还 是“穷人”作出的贡献大;“富人”喜欢用什么方式来支付,“穷人”喜欢用 什么方式来支付等等。此外,还有商圈的客单量分析、商圈里的购物 高峰分析、假日经济对企业的影响分析等等分析思路。
ETL工程师 数据仓库工程师
前端开发人员
BI终端用户
各类BI开发人员能力的需求
• ETL工程师:算法、程序设计、数据库 • 数据仓库工程师:数据库设计、管理、优化
;理解管理和决策; • 前端开发人员:管理和决策需求、开发工具
Metadata-driven Generic Operators and more》一书,提出利用元数据驱动的 通用操作符来构建仓库的方法,受到
。 了Inmon的高度评价
路漫漫其悠远
• BI市场经历了多轮并购,目前BI厂商分为两 类,一类是综合性BI提供商(IBM,ORACLE ,SAP,微软),另一类是专业化BI提供商 ,如TERADATA和SAS。
路漫漫其悠远
企业BI感言:商业智能在零售业中的应用
• 客户分析:
– 顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析。例如,我们将顾客 分成“富人”和“穷人”;那么什么人是“富人”,什么人是“穷人”呢?如果我 们有会员卡,可以通过会员登记的月收入来区分,但如果没有会员卡 呢?这时可以通过小票每单金额来假设。比如每单金额大于100元的顾 客,我们认为是“富人”;每单金额小于100元的顾客,我们认为是“穷人 ”。据此,又可派生出很多其他分析思路。如“富人”喜欢什么样的商 品,“穷人”喜欢什么样的商品;“富人”的购物时间和“穷人”的购物时间; 本企业商圈里是“富人”多还是“穷人”多;“富人”给商场作出的贡献大还 是“穷人”作出的贡献大;“富人”喜欢用什么方式来支付,“穷人”喜欢用 什么方式来支付等等。此外,还有商圈的客单量分析、商圈里的购物 高峰分析、假日经济对企业的影响分析等等分析思路。
ETL工程师 数据仓库工程师
前端开发人员
BI终端用户
各类BI开发人员能力的需求
• ETL工程师:算法、程序设计、数据库 • 数据仓库工程师:数据库设计、管理、优化
;理解管理和决策; • 前端开发人员:管理和决策需求、开发工具
商务智能(第5版)课件第2章 商务智能系统架构
Increasing # of users
即席查询/报告
➢ 即席查询是指用户根据自己的需求,灵活的选择查询条件, 系统能够根据用户的选择生成相应的统计报表。
➢ 为何发生? • 业务部门可以从固定的报表、报告和一些关键的KPI中可以得
到很多相关的信息,但当他们发现问题时,需要了解为何发 生了问题。这时,就需要即席查询和OLAP(例外)分析。 • 业务分析员经常需要自己根据问题的需要完成自己的分析和 报告。 ➢ 即席查询在一些业务智能单元得到较多应用,例如通过对产 品销售数据和顾客偏好的分析,指导设计新产品。
日常 数据增加
周 数据加载
日 周期
EII
解决方案
企数业 信数息 集 成据(E据 II)
质重 量新 控组 制织
实时 增量
数据仓库
企业数 据模型 RDDWMDDB
数虚 据 OD拟 仓 S 库
解决的业务问题
报表 随即查询 例外分析 数据挖掘
Intranet/ Internet 即席查询
产品报告
OLAP 分析 数据挖掘
主数据管理与数据仓库的关系
➢ 联系 • 它们都是减少数据冗余和不一致性的跨部门集中式系统,都 依赖ETL、元数据管理等技术保证数据质量。 • 数据仓库系统的分析结果可以输入到主数据管理系统中。
➢ 区别 • 主数据管理是为呼叫中心、电子商务和CRM等业务系统提供 联机交易服务的,而数据仓库是面向分析型的应用。 • 主数据管理涉及的数据量相对较小,在运行中主数据的集成 实时性要求比数据仓库高。
系统中,可以被各个业务部门重复使用。 ➢ 不同行业的主数据类型一般不同。 ➢ 主数据管理是通过ETL、企业信息集成(EII)等技术,从企业的多个业务系统中整合需要共享的
企业商务智能简介ppt课件
基本功能
发展过程
• 展现方式
• 设计实施
发展现状
企业现状 未来愿景 解决方案
• 系统安全
• 技术架构 • 常见分析 • 软件平台
23
业务人员
技术人员 管理人员 实现效果
未来愿景
24
未来愿景-业务人员
在友好的界面下浏览报表(如浏览器)
展示方式和转换格式应更加多样化
3
概念阐述-概念解析
信息系统
信息系统是商业智能系统(BI system)的物理基础,表现为具有强大决策分析功能的单独的软件工 具和面向特定应用领域的信息系统平台,如SCM、CRM、ERP。与事务型的MIS不同,商业智能系 统能提供分析、趋势预测等决策分析功能
数据分析
数据分析是系列算法、工具或模型的集合。数据分析层首先获取与所关心主题有关的高质量数据或 信息,然后自动或人工参与使用具有分析功能的算法、工具或模型,帮助人们分析信息、得出结论、
4
概念阐述-概念诠释
应用对象:企业、组织机构、实体、政府 实现手段:利用现代信息技术、网路技术
信息来源:收集结构化、非结构化的数据
管理方式:储存、提取、转换、装载、整合 数据类型:结构化、非结构化的数据信息 数据表征:数据查询、多维分析、数据挖掘等 处理对象:对企业商务产生影响的数据和信息
形成假设、验证假设
知识发现
与数据分析一样,知识发现层也是系列算法、工具或模型。知识发现层将数据转变成信息,而后通 过发现,将信息转变成知识;或者直接将信息转变成知识
战略管理
战略层将信息或知识应用在提高决策能力和运营能力上。商业智能的战略层是利用多个数据源的信 息以及应用经验和假设来提高企业决策能力的一组概念、方法和过程的集合。它通过对数据的获取、 管理和分析,为贯穿企业组织的各种人员提供信息,以提高企业战略决策和战术决策能力
商务智能PPT课件
美国智能家居以数字家庭和数字技术改造为契机,偏重于豪华感, 追求舒适和享受,但其能源消耗很大,不符合现阶段世界范围内低碳、 环保和开源节流的理念。日本的智能家居是开发、设计、施工规模化 与集团化,以人为本,注重功能,兼顾未来发展与环境保护,大量采 用新材料、新技术,充分利用信息、网络、控制与人工智能技术,实 现住宅技术现代化。德国的智能家居追求专项功能的开发,注重基本 的功能性。韩国政府对智能小区和智能家居采取多项政策扶持,规定 在汉城等大城市的新建小区必须具有智能家居系统,目前韩国全国 80%以上的新建项目采用智能家居系统,产生了像三星、LG等知名的 智能家居品牌。
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物联网智能家居给我们编制了一张如此美丽的蓝图,但是现实 的发展却没有想象这般的美好,还有很多现实的深层次的问题值 得探讨和研究。 (1)传感终端设备技术需突破。传统的物联网接入技术,如 RFID、二维码、传感器技术等需要进一步成熟。从技术稳定性、 价格性价比、产品实用性等多方面考虑。此外传感网络与宽带、 CDMA等移动网络的融合,也是急需技术研发的方面。 (2)物联网智能家居体系结构需建立。一个行业想要走上良性发 展的轨道,必须要建立统一的体系结构标准,这样才能实现各个 生产厂家的产品相互兼容,也才能健康持续的发展。但是在现阶 段,短时间内还无法制定统一的标准,还需时日加以等待。 (3)商业产业链需成熟。物联网智能家居现在处于起步阶段,产 品大规模批量化生产还需要时间,随之带来的就是产品成本相对 较高。在中国只有少部分用于试点研究安装,真正用于生活的还 不多见。所以在这个时候更加需要成熟的商业产业链推动其发展, 使其能够在市场中找到相应的位置。同时政府也应该出台相应的 扶持政策,催化推动物联网智能家居的可持续发展。
小米现在整个平台已经拥有了7000万 激活用户,一年后会超过2亿的用户量, 全球市场刚开始展开,在过去的一年里 面我们开拓了6个市场,包括香港、台湾、 新加坡、马来西亚、印度、印尼这六个 市场,最近在印度是我们主攻的市场, 我相信,用这样的模式经过5—10年, 小米有机会成为世界第一的智能手机公 司。
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物联网智能家居给我们编制了一张如此美丽的蓝图,但是现实 的发展却没有想象这般的美好,还有很多现实的深层次的问题值 得探讨和研究。 (1)传感终端设备技术需突破。传统的物联网接入技术,如 RFID、二维码、传感器技术等需要进一步成熟。从技术稳定性、 价格性价比、产品实用性等多方面考虑。此外传感网络与宽带、 CDMA等移动网络的融合,也是急需技术研发的方面。 (2)物联网智能家居体系结构需建立。一个行业想要走上良性发 展的轨道,必须要建立统一的体系结构标准,这样才能实现各个 生产厂家的产品相互兼容,也才能健康持续的发展。但是在现阶 段,短时间内还无法制定统一的标准,还需时日加以等待。 (3)商业产业链需成熟。物联网智能家居现在处于起步阶段,产 品大规模批量化生产还需要时间,随之带来的就是产品成本相对 较高。在中国只有少部分用于试点研究安装,真正用于生活的还 不多见。所以在这个时候更加需要成熟的商业产业链推动其发展, 使其能够在市场中找到相应的位置。同时政府也应该出台相应的 扶持政策,催化推动物联网智能家居的可持续发展。
小米现在整个平台已经拥有了7000万 激活用户,一年后会超过2亿的用户量, 全球市场刚开始展开,在过去的一年里 面我们开拓了6个市场,包括香港、台湾、 新加坡、马来西亚、印度、印尼这六个 市场,最近在印度是我们主攻的市场, 我相信,用这样的模式经过5—10年, 小米有机会成为世界第一的智能手机公 司。
商务智能ppt第一章商务智能
DATA: S、事实和数字
How are You?
π
Happy New Year!
Word
record
Data
Explain Information
•Discrete, objective facts about the world •Easily structured and captured •Easily transferred
3.数据挖掘技术
• 与联机分析处理技术的探测式数据分析不同,数据挖掘侧重从海量数据中揭示隐含 的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程,它按照预定的规则对数据库和 数据仓库中已有的数据进行信息开采、挖掘和分析,从中识别和抽取隐含的模式与 有趣的知识,为决策者提供决策依据。
数据(Data)
信息(Information)
知识(Knowledge)
下雨
夏天午后常下雨
夏天出门要随身带雨伞
智慧(Wisdom)
全年中如果出现这种天气情 况都要带伞
1.3 商务智能的组成要素
• 1.大数据 • 按照数据源来说,数据分为企业内部数据和企业外部数据两类。企业内部数据包括企业
业务系统产生的数据,如订单、客户信息、交易记录、物流记录等;企业外部数据是指 来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。 按照数据生成时间来说, 数据分为即时数据和历史数据。 即时数据即企业在运营过程 中产生的即时数据,这类数据基本上是几秒或者是几分钟之前产生的经营数据。而历史 数据指的是前一天、前一周,甚至是前一个月的经营数据。从数据结构化程度来说,数 据分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据是指存储在各个交易系统背后的关系数 据库中的数据,通常以表格的形式存在和展现,非结构化数据通常以零散的文件形式存 在和展现,泛指不能简单以表格形式展现的数据。
商务智能技术基础(ppt 78页)
• 数据预处理是整合企业原始数据的第一步,包括 数据抽取、转换和装载三个过程;
• 数据仓库则是处理海量数据的基础;
• 数据分析是体现系统智能的关键,一般采用OLAP 和DM两大技术。OLAP不仅进行数据汇总/聚集, 同时还提供切片、切块、下钻、上卷和旋转等数 据分析功能,用户可以方便地对海量数据进行多 维分析。数据挖掘则是挖掘数据背后隐藏的知识 ,通过关联分析、聚类和分类等方法建立分析模 型,预测企业未来发展趋势和将要面临的问题。
预测型模式是可以根据数据项的值精确确定某种结果的模式。挖掘预测型模 式所使用的数据也都是可以明确知道结果的。描述型模式是对数据中存在的规则 做一种描述,或者根据数据的相似性把数据分组。
二、商务智能技术简介
• 4. 三大核心技术之间关系
DW是前提和基础。负责统一数据规则的处理和存储。 OLAP是操作,侧重显性知识处理和分析。 DM是发现,侧重于隐性知识发掘和利用 。
• 数据展现则主要保障系统分析结果的可视化。
元数据
外部数 据源
业务处 理系统 数据源
数据仓库
数据分析平台 (数据挖掘、报表展现和 OLAP工具)
商务智能应用
商务智能框架图
二、商务智能技术简介
• 1. DW(数据仓库)
必要性: 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
OLAP 服务器 报表设计
分析人 员
数据分工析具数据展现
图1.3 商务智能系统的组成
商务智能系统架构 • 商务智能系统的最大好处是可以得到准
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物联网智能家居发展分析
制作人:吕晓斌 学号:20121001339 班级:086122
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随着信息社会的发展,网络和信息家电已越来越多地出现在人们的生活之中,而这一 切发展的最终目标都是给人类提供一个舒适、便捷、高效、安全的生活环境。物联网将 是智能家居产业发展过程中一个比较现实的突破口,对智能家居产业的发展具有重大意 义,而如何建立一个高效率、低成本的智能家居系统已成为当今世界的一个热点问题。 智能家居系统的提出和实现不仅会带来普通居民用户家庭生活方式上的变革,而且将波 及工业控制等许多与Internet相关的嵌入式应用领域。
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二.物联网智能家居现状
自1984年世界上第一幢智能家居在美国建成以来,欧美和东南亚等 经济比较发达的国家先后提出了各种智能家居的方案。智能家居在美 国、日本、德国、法国、韩国的广泛应用,为世界范围内智能家居产 业标准制定和业务模型探索起到了至关重要的作用。自1998年微软提 出“维纳斯计划”之后,相关行业都在积极推动这个产业的发展。但是 从严格意义上来说,目前仍处于初级启动阶段。
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2014年第一个月,谷歌以32亿元美金收购了生产智能恒温器和烟雾 报警系统的Nest Labs,正式打响科技巨头进军家居业的“第一枪”,随 后三星、微软、索尼、LG相继通过并购或者研发新品来抢占这一市场, 纷纷推出各自的智能家居产品。今年6月初,苹果也在全球开发者大会 上发布了其智能家居管理应用平台Homekit,这也说明世界上的几大科 技巨头正式开始争相布局智能家居。时势已然如此,科技领域的巨头 们的强势加入,让智能家居行业的估值进一步看涨,同时也会使传统 家居业受到巨大冲击。
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一.物联网智能家居概述
智能家居概念的起源很早:20世纪80年代初,随着大量采用电子技 术的家用电器面市,住宅电子化开始实现;80年代中期,将家用电器、 通信设备与安全防范设备各自独立的功能综合为一体,又形成了住宅 自动化概念;至80年代末,由于通信与信息技术的发展,出现了通过 总线技术对住宅中各种通信、家电、安防设备进行监控与管理的商用 系统,这在美国被称为Smart Home,也就是现在智能家居的原型。
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物联网作为一种新兴技术,它的 发展得到了越来越多的关注。物联 网就是将所有物品通过射频识别、 无线传感器网络等信息传感设备与 互联网连接起来,实现智能化识别 和管理。在物联网环境下人们能够 使用任意设备、通过任意网络、在 任意时间都可以获得一定质量的服 务。它使得不仅个人电脑,而且其 它小巧的智能设备也可以连接到网 络中,从而方便人们即时地获得信 息并采取行动。另一方面,家居环 境作为日常生活中必不可少的典型 场景,在此环境下实现物联网技术 具有很好的示范性。因此研究与实 现新型的基于物联网技术的智能家 居系统具有重要的科技、经济和社 会意义以及相关产业带动作用。
中国智能化住宅的发展,在经历了近10年的探索阶段之后,建筑面 积目前已达到400亿平方米,预计到2020年还将新增300亿平方米。 2010年中国的智能建筑将会达到9000幢。全国智能化住宅小区的建设 数量,未来十年将达到上万个。中国智能家居产业中北京、上海、深 圳发展相对超前:深圳的智能家居在布线方面做得比较好,前瞻性较 强,考虑电源、空调、电话、电视、网络等方面较周全,预埋智能布 线的观念比较超前;北京的智能家居在考虑功能和地方风格方面做得 比较好;上海浦东新城区的城区规划和小区布置更符合上海这样一个 商业化大都市的需求。青岛海尔和霍尼韦尔的示范应用值得借鉴。青 岛东城国际作为U-home智能家居示范项目,曾在2008年底让前1000 户业主享受到了U-home智能系统带来的便利与舒适。
4
智能家居在WiKi百科中定义如下:以住宅为平台,兼备 建筑、网络通信、信息家电、设备自动化,集系统、结构、 服务、管理为一体的高效、舒适、安全、便利、环保的居 住环境。进入21世纪后,智能家居的发展更是多样化,技 术实现方式也更加丰富。总体而言,智能家居发展大致经பைடு நூலகம்历了4代。第一代主要是基于同轴线、两芯线进行家庭组网, 实现灯光、窗帘控制和少量安防等功能。第二代主要基于 RS-485线、部分基于IP技术进行组网,实现可视对讲、安 防等功能。第三代实现了家庭智能控制的集中化,控制主 机产生,业务包括安防、控制、计量等业务。第四代基于 全IP技术,末端设备基于zigbee等技术,智能家居业务提 供采用“云”技术,并可根据用户需求实现定制化、个性化。 目前智能家居大多属于第三代产品,而美国已经对第四代 智能家居进行了初步的探索,并已有相应产品。
5
近年来,物联网成为全球关注的热点领域,被认为是继互联 网之后最重大的科技创新。物联网通过射频识别(RFID)、红 外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约 定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换和通讯, 以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。物联网的发展 也为智能家居引入了新的概念及发展空间,智能家居可以被看 作是物联网的一种重要应用。基于物联网的智能家居,表现为 利用信息传感设备(同居住环境中的各种物 品松耦合或紧耦合) 将家居生活有关的各种子系统有机地结合在一起,并与互联网 连接起来,进行监控、管理信息交换和通讯,实现家居智能化。 其包括:智能家居(中央)控制管理系统、终端(家居传感器 终端、控制器)、家庭网络、外联网络、信息中心等。
美国智能家居以数字家庭和数字技术改造为契机,偏重于豪华感, 追求舒适和享受,但其能源消耗很大,不符合现阶段世界范围内低碳、 环保和开源节流的理念。日本的智能家居是开发、设计、施工规模化 与集团化,以人为本,注重功能,兼顾未来发展与环境保护,大量采 用新材料、新技术,充分利用信息、网络、控制与人工智能技术,实 现住宅技术现代化。德国的智能家居追求专项功能的开发,注重基本 的功能性。韩国政府对智能小区和智能家居采取多项政策扶持,规定 在汉城等大城市的新建小区必须具有智能家居系统,目前韩国全国 80%以上的新建项目采用智能家居系统,产生了像三星、LG等知名的 智能家居品牌。
制作人:吕晓斌 学号:20121001339 班级:086122
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随着信息社会的发展,网络和信息家电已越来越多地出现在人们的生活之中,而这一 切发展的最终目标都是给人类提供一个舒适、便捷、高效、安全的生活环境。物联网将 是智能家居产业发展过程中一个比较现实的突破口,对智能家居产业的发展具有重大意 义,而如何建立一个高效率、低成本的智能家居系统已成为当今世界的一个热点问题。 智能家居系统的提出和实现不仅会带来普通居民用户家庭生活方式上的变革,而且将波 及工业控制等许多与Internet相关的嵌入式应用领域。
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二.物联网智能家居现状
自1984年世界上第一幢智能家居在美国建成以来,欧美和东南亚等 经济比较发达的国家先后提出了各种智能家居的方案。智能家居在美 国、日本、德国、法国、韩国的广泛应用,为世界范围内智能家居产 业标准制定和业务模型探索起到了至关重要的作用。自1998年微软提 出“维纳斯计划”之后,相关行业都在积极推动这个产业的发展。但是 从严格意义上来说,目前仍处于初级启动阶段。
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2014年第一个月,谷歌以32亿元美金收购了生产智能恒温器和烟雾 报警系统的Nest Labs,正式打响科技巨头进军家居业的“第一枪”,随 后三星、微软、索尼、LG相继通过并购或者研发新品来抢占这一市场, 纷纷推出各自的智能家居产品。今年6月初,苹果也在全球开发者大会 上发布了其智能家居管理应用平台Homekit,这也说明世界上的几大科 技巨头正式开始争相布局智能家居。时势已然如此,科技领域的巨头 们的强势加入,让智能家居行业的估值进一步看涨,同时也会使传统 家居业受到巨大冲击。
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一.物联网智能家居概述
智能家居概念的起源很早:20世纪80年代初,随着大量采用电子技 术的家用电器面市,住宅电子化开始实现;80年代中期,将家用电器、 通信设备与安全防范设备各自独立的功能综合为一体,又形成了住宅 自动化概念;至80年代末,由于通信与信息技术的发展,出现了通过 总线技术对住宅中各种通信、家电、安防设备进行监控与管理的商用 系统,这在美国被称为Smart Home,也就是现在智能家居的原型。
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物联网作为一种新兴技术,它的 发展得到了越来越多的关注。物联 网就是将所有物品通过射频识别、 无线传感器网络等信息传感设备与 互联网连接起来,实现智能化识别 和管理。在物联网环境下人们能够 使用任意设备、通过任意网络、在 任意时间都可以获得一定质量的服 务。它使得不仅个人电脑,而且其 它小巧的智能设备也可以连接到网 络中,从而方便人们即时地获得信 息并采取行动。另一方面,家居环 境作为日常生活中必不可少的典型 场景,在此环境下实现物联网技术 具有很好的示范性。因此研究与实 现新型的基于物联网技术的智能家 居系统具有重要的科技、经济和社 会意义以及相关产业带动作用。
中国智能化住宅的发展,在经历了近10年的探索阶段之后,建筑面 积目前已达到400亿平方米,预计到2020年还将新增300亿平方米。 2010年中国的智能建筑将会达到9000幢。全国智能化住宅小区的建设 数量,未来十年将达到上万个。中国智能家居产业中北京、上海、深 圳发展相对超前:深圳的智能家居在布线方面做得比较好,前瞻性较 强,考虑电源、空调、电话、电视、网络等方面较周全,预埋智能布 线的观念比较超前;北京的智能家居在考虑功能和地方风格方面做得 比较好;上海浦东新城区的城区规划和小区布置更符合上海这样一个 商业化大都市的需求。青岛海尔和霍尼韦尔的示范应用值得借鉴。青 岛东城国际作为U-home智能家居示范项目,曾在2008年底让前1000 户业主享受到了U-home智能系统带来的便利与舒适。
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智能家居在WiKi百科中定义如下:以住宅为平台,兼备 建筑、网络通信、信息家电、设备自动化,集系统、结构、 服务、管理为一体的高效、舒适、安全、便利、环保的居 住环境。进入21世纪后,智能家居的发展更是多样化,技 术实现方式也更加丰富。总体而言,智能家居发展大致经பைடு நூலகம்历了4代。第一代主要是基于同轴线、两芯线进行家庭组网, 实现灯光、窗帘控制和少量安防等功能。第二代主要基于 RS-485线、部分基于IP技术进行组网,实现可视对讲、安 防等功能。第三代实现了家庭智能控制的集中化,控制主 机产生,业务包括安防、控制、计量等业务。第四代基于 全IP技术,末端设备基于zigbee等技术,智能家居业务提 供采用“云”技术,并可根据用户需求实现定制化、个性化。 目前智能家居大多属于第三代产品,而美国已经对第四代 智能家居进行了初步的探索,并已有相应产品。
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近年来,物联网成为全球关注的热点领域,被认为是继互联 网之后最重大的科技创新。物联网通过射频识别(RFID)、红 外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约 定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换和通讯, 以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。物联网的发展 也为智能家居引入了新的概念及发展空间,智能家居可以被看 作是物联网的一种重要应用。基于物联网的智能家居,表现为 利用信息传感设备(同居住环境中的各种物 品松耦合或紧耦合) 将家居生活有关的各种子系统有机地结合在一起,并与互联网 连接起来,进行监控、管理信息交换和通讯,实现家居智能化。 其包括:智能家居(中央)控制管理系统、终端(家居传感器 终端、控制器)、家庭网络、外联网络、信息中心等。
美国智能家居以数字家庭和数字技术改造为契机,偏重于豪华感, 追求舒适和享受,但其能源消耗很大,不符合现阶段世界范围内低碳、 环保和开源节流的理念。日本的智能家居是开发、设计、施工规模化 与集团化,以人为本,注重功能,兼顾未来发展与环境保护,大量采 用新材料、新技术,充分利用信息、网络、控制与人工智能技术,实 现住宅技术现代化。德国的智能家居追求专项功能的开发,注重基本 的功能性。韩国政府对智能小区和智能家居采取多项政策扶持,规定 在汉城等大城市的新建小区必须具有智能家居系统,目前韩国全国 80%以上的新建项目采用智能家居系统,产生了像三星、LG等知名的 智能家居品牌。