動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉庫的商務(wù)智能系統(tǒng)分析論文.doc
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畢業(yè)論文/畢業(yè)論文范文 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉庫的商務(wù)智能系統(tǒng)分析論文 從軟件系統(tǒng)應(yīng)用角度看是數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)方法和工具在商業(yè)活動(dòng)中的集中應(yīng)用。其工作原理是從企業(yè)各類數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù),經(jīng)過抽取(extract)、轉(zhuǎn)化(transform)、加載(load),送入數(shù)據(jù)倉庫,使用數(shù)據(jù)查詢分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具和聯(lián)機(jī)分析處理工具對信息進(jìn)行處理,并以定制的動(dòng)態(tài)報(bào)表實(shí)時(shí)展示,從而將信息轉(zhuǎn)變?yōu)檩o助決策的知識(shí),最終呈現(xiàn)給用戶。商務(wù)智能軟件的功能有:多維數(shù)據(jù)分析及展現(xiàn)、報(bào)表工具、趨勢分析、可視化工具、數(shù)據(jù)挖掘等。 在滿足商務(wù)智能各基本功能的前提下,企業(yè)對如何保證獲取和分析數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性更為關(guān)注。即:數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載、集成的實(shí)時(shí)性和分析,以對決策提供實(shí)時(shí)支持。 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉庫是對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的延伸和擴(kuò)展,通過動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)加載,動(dòng)態(tài)事件驅(qū)動(dòng)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)訪問,對不同用戶群體(管理層、分析師、業(yè)務(wù)員)進(jìn)行分門別類的決策支持,將原來后臺(tái)的商務(wù)智能推向前端,使實(shí)時(shí)商務(wù)智能[2]成為可能。 數(shù)據(jù)倉庫作為商務(wù)智能的重要依托,是對“海量數(shù)據(jù)”、“大數(shù)據(jù)”進(jìn)行分析處理的核心物理架構(gòu)。借助數(shù)據(jù)倉庫技術(shù),可以將來自于不同數(shù)據(jù)源平臺(tái) (如crm、scm、erp、oa以及企業(yè)外部的系統(tǒng)和零散數(shù)據(jù))格式不一的數(shù)據(jù)處理成語義格式一致的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。以往數(shù)據(jù)倉庫很強(qiáng)調(diào)海量,但隨著商業(yè)機(jī)會(huì)出現(xiàn)的周期越來越短,只有少數(shù)行業(yè)壟斷企業(yè)憑借海量數(shù)據(jù)獲得商業(yè)智能素材,對于大多數(shù)企業(yè)而言必須快速地掌握信息變化,即便是小量、甚至個(gè)別的信息也有商機(jī)可挖。由此可見,更快的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)日益成為今后的主流。相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫,動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉庫強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的及時(shí)性和同步,其實(shí)質(zhì)是將數(shù)據(jù)倉庫和一個(gè)運(yùn)作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)合起來,以便對數(shù)據(jù)同時(shí)更新,并從同一個(gè)中央倉庫中獲得時(shí)間敏感性數(shù)據(jù)和詳細(xì)歷史數(shù)據(jù)。 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉庫關(guān)鍵是動(dòng)態(tài)加載數(shù)據(jù),也就是數(shù)據(jù)倉庫的etl過程。etl是將業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源按一定順序進(jìn)行采集,然后按照數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)進(jìn)行合理的轉(zhuǎn)換,并將源數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的二義性、重復(fù)、不完整、違反業(yè)務(wù)或邏輯規(guī)則等問題統(tǒng)一進(jìn)行處理,最后按照數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)加載,也就是常說得數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)化、裝載。這一過程實(shí)現(xiàn)了多種類、多平臺(tái)數(shù)據(jù)源的整合,解決數(shù)據(jù)在時(shí)間、不穩(wěn)定性、依賴性等方面的差異,保證數(shù)據(jù)一致性,達(dá)到正確理解數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)含義的目的,這也是etl技術(shù)核心所在。數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)加載有多種方法,早期有短時(shí)間間隔內(nèi)批量數(shù)據(jù)抽取盒利用eai消息隊(duì)列的數(shù)據(jù)傳輸,后有利用soa框架和xml 統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式解決數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)源的實(shí)時(shí)同步問題[34]。- 1.請仔細(xì)閱讀文檔,確保文檔完整性,對于不預(yù)覽、不比對內(nèi)容而直接下載帶來的問題本站不予受理。
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