如果說一套應用程式是收集資訊的過程的話
,或者說是把現實世界的事物抽象成資料,那麼
,商業智慧型可以理解成一種由資料轉換成資訊的乙個過程
.data->information<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
商業智慧型可以應用到很多領域
,而不僅是在商業領域
,很多人或者使用者都會有這個誤會
.這個誤會可能是由於英文單詞
business
的原因,
同時也在於語言文化的差異
,英語裡這個詞除了」商業
」,」商務
」之外的意思是很多的,比如
none of your business.
或者我們通常所說的
」業務邏輯層
」.所以
,很多行業現在已經開始使用這個技術
.比如可能大家都接觸過的網路遊戲
,我們知道一般的網路遊戲都會有以週為單位或者以月為單位的維護
,通常是六個小時左右
.在這個過程中
,遊戲運營商通常是在做資料的備份和伺服器的維護
.資料的備份我們可以理解為乙個
etl的過程
.當然實際中可能只是乙個
is資料整合過程
,也就是先原封不動的把遊戲資料拿到或者是同步到乙個中間庫
,然後再在這個中間資料庫做
etl,
來減少etl
給源資料庫帶來的壓力
,也減少了遊戲伺服器維護的時間.
商業智慧型的三個層次:
根據
minsage
上的講解和平時在網路上看的資料
,基本上都是把商業智慧型分成三個層次
,下面就對於這三個層次闡述下自己的一些理解
.第乙個層次:報表
,讓使用者知道發生了什麼.
一張報表不同的使用者會關注不同列裡的數字
,使用者可以判斷出這些數字是否是正常的
.通常報表都配合乙個圖示來展示
,讓使用者更直觀的看到結果
.我們都接觸過的報表
,比如我們在學校的時候的成績單
,這是再好不過的例項了
.家長和老師可以很直觀的從學生成績單裡觀察到某乙個學生在本學期內的學習狀況.當然
,我還是很討厭成績單的
,雖然教委一再強調取消按成績排名
.第二個層次
:多維分析
,讓使用者知道為什麼會發生.
多維裡面的這個」維
」,我個人理解是觀察和分析問題的角度
.每個人看問題和分析問題的角度都有可能不一樣
.多維分析就是提供給使用者這麼乙個能從不同角度來觀察資料的方法
.當然和報表一樣
,也有圖配合著.比如
,英超聯賽中的魯尼
,有人喜歡他也有人不喜歡他
,喜歡他的人是從他對聯賽以及國家隊裡的貢獻的這些角度來衡量他
,不喜歡他的人通常都是從他的種種惡習的角度來衡量他
.如果說把魯尼作為乙個度量的話
,那麼向上面提到的很多的屬性
,比如聯賽貢獻
,國家隊貢獻
,生活作風等就可以作為維度來對其進行分析
.第三個層次
:資料探勘
,讓使用者知道將會發生什麼.
這個層次是商業智慧型裡的最高層次
.很多書上都喜歡拿
」啤酒和尿布
」的例項
,但是我不怎麼喜歡喝酒
,並且我還沒有結婚
,所以我不是很理解現實生活中到底啤酒和尿布是怎麼個聯絡
,我想很多朋友可能也這樣
.那麼就換乙個例項,就說
cs,反恐
,我想不會沒有人沒玩過
,無論你是否喜歡喝酒
,或者是否結過婚
.那麼把
」啤酒和尿布」換成
」大狙和沙鷹
」這個例項我想很多朋友就都能理解了
.通常無論是高手與否在買完大狙擊槍之後都會隨身配一把沙漠之鷹
.而後來在反恐的版本中也就是為什麼會有一鍵買槍類似這樣的功能出現.
關於專案實施過程的個人理解:
商業智慧型專案通常是實施在現有業務系統之後的
,也就是說業務系統要已經有了大量的資料
.基於這個原則業務系統一般也很難和商業智慧型專案同步開發
.當然現在也有很多往業務資料庫裡灌資料的軟體
,定義好規則後就會自動往庫里寫資料
.但這樣有兩點缺點
:一是業務系統通常開發的過程中要經過多次修改
,這個大家做過的都應該清楚,另外
,機器灌進來的資料
,無法在商業智慧型的三個層次上得到驗證
,比如做好的乙個報表
,或者乙個多維分析
,我們是無法驗證報表裡面的資料或者多維模型的建立是否是正確的
.當業務系統已經積累了一定規模的資料後
,商業智慧型專案就可以運作了
.而針對於國內的普遍企業來說
,目前最需要的就是報表
.之所以把報表拿到商業智慧型裡面的這個層次
,我們都知道乙個複雜一點的報表
,如果寫在業務系統裡的話
,只能通過
sql語句來進行操作
,這樣一來操作的效率就很低
.而在商業職能解決方案中
,可以先把資料
etl到資料倉儲裡
,再根據資料倉儲生成多維數集
,這樣就可以分擔業務系統的壓力
,提高查詢速度
.報表是其中的乙個方面
,另外的乙個方面就是建立多維分析
.根據不同的業務系統
,確定不同的主題
,然後再選擇其相關的維度
.在這個過程中我個人覺得
,多維資料集模型的建立很是重要
,模型只要建立的相對完美了才能滿足使用者大部分的需要
.而想要建立乙個比較好的模型
,就要在
etl的過程中做好多工作
,相對來說做
is的話就要複雜一些
.最後就是做資料探勘
.在現有的多維資料集上
,選擇合適的資料探勘模型
,來達到相關的**目的.
關於sqlserver2005
的這些服務我個人覺得已經很不錯了
,只是不曉得為什麼不提供一套比較好的展現工具.在
office2007
發布前可能還是把這一部分給了第三方組建或服務開發商,而在
2007
發布後,
雖說有比較好的展現功能
,但總的來說還不是很完美
,拿到實際專案中都是很勉強的
.去年微軟把普科收購了
,之後好像就再沒什麼動靜
.
商業智慧型的個人理解
如果說一套應用程式是收集資訊的過程的話 或者說是把現實世界的事物抽象成資料,那麼 商業智慧型可以理解成一種由資料轉換成資訊的乙個過程 data information 商業智慧型可以應用到很多領域 而不僅是在商業領域 很多人或者使用者都會有這個誤會 這個誤會可能是由於英文單詞 business 的原...
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