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在數(shù)據(jù)庫中分散、獨(dú)立存在的大量數(shù)據(jù)對于業(yè)務(wù)人員來說，只是一些無法看懂的天書。如何把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，使得業(yè)務(wù)人員（包括管理者）能夠充分掌握、利用這些信息，并且輔助決策，就是商業(yè)智能主要解決的問題。?
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經(jīng)過幾年的積累，大部分中大型的企事業(yè)單位已經(jīng)建立了比較完善的CRM、ERP、OA等基礎(chǔ)信息化系統(tǒng)。這些系統(tǒng)的統(tǒng)一特點(diǎn)都是：通過業(yè)務(wù)人員或者用戶的操作，最終對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行增加、修改、刪除等操作。上述系統(tǒng)可統(tǒng)一稱為OLTP（Online Transaction Process，在線事務(wù)處理），指的就是系統(tǒng)運(yùn)行了一段時(shí)間以后，必然幫助企事業(yè)單位收集大量的歷史數(shù)據(jù)。但是，在數(shù)據(jù)庫中分散、獨(dú)立存在的大量數(shù)據(jù)對于業(yè)務(wù)人員來說，只是一些無法看懂的天書。業(yè)務(wù)人員所需要的是信息，是他們能夠看懂、理解并從中受益的抽象信息。此時(shí)，如何把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，使得業(yè)務(wù)人員（包括管理者）能夠充分掌握、利用這些信息，并且輔助決策，就是商業(yè)智能主要解決的問題。
如何把數(shù)據(jù)庫中存在的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)闃I(yè)務(wù)人員需要的信息？大部分的答案是報(bào)表系統(tǒng)。簡單說，報(bào)表系統(tǒng)已經(jīng)可以稱作是BI了，它是BI的低端實(shí)現(xiàn)。
現(xiàn)在國外的企業(yè)，大部分已經(jīng)進(jìn)入了中端BI，叫做數(shù)據(jù)分析。有一些企業(yè)已經(jīng)開始進(jìn)入高端BI，叫做數(shù)據(jù)挖掘。而我國的企業(yè)，目前大部分還停留在報(bào)表階段。
數(shù)據(jù)報(bào)表不可取代?
傳統(tǒng)的報(bào)表系統(tǒng)技術(shù)上已經(jīng)相當(dāng)成熟，大家熟悉的Excel、水晶報(bào)表、Reporting Service等都已經(jīng)被廣泛使用。但是，隨著數(shù)據(jù)的增多，需求的提高，傳統(tǒng)報(bào)表系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)也越來越多。
1. 數(shù)據(jù)太多，信息太少
密密麻麻的表格堆砌了大量數(shù)據(jù)，到底有多少業(yè)務(wù)人員仔細(xì)看每一個(gè)數(shù)據(jù)？到底這些數(shù)據(jù)代表了什么信息、什么趨勢？級(jí)別越高的領(lǐng)導(dǎo)，越需要簡明的信息。如果我是董事長，我可能只需要一句話：目前我們的情況是好、中還是差？
2. 難以交互分析、了解各種組合
定制好的報(bào)表過于死板。例如，我們可以在一張表中列出不同地區(qū)、不同產(chǎn)品的銷量，另一張表中列出不同地區(qū)、不同年齡段顧客的銷量。但是，這兩張表無法回答諸如“華北地區(qū)中青年顧客購買數(shù)碼相機(jī)類型產(chǎn)品的情況”等問題。業(yè)務(wù)問題經(jīng)常需要多個(gè)角度的交互分析。
3. 難以挖掘出潛在的規(guī)則
報(bào)表系統(tǒng)列出的往往是表面上的數(shù)據(jù)信息，但是海量數(shù)據(jù)深處潛在含有哪些規(guī)則呢？什么客戶對我們價(jià)值最大，產(chǎn)品之間相互關(guān)聯(lián)的程度如何？越是深層的規(guī)則，對于決策支持的價(jià)值越大，但是，也越難挖掘出來。
4. 難以追溯歷史，數(shù)據(jù)形成孤島
業(yè)務(wù)系統(tǒng)很多，數(shù)據(jù)存在于不同地方。太舊的數(shù)據(jù)（例如一年前的數(shù)據(jù)）往往被業(yè)務(wù)系統(tǒng)備份出去，導(dǎo)致宏觀分析、長期歷史分析難度很大。
因此，隨著時(shí)代的發(fā)展，傳統(tǒng)報(bào)表系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足日益增長的業(yè)務(wù)需求了，企業(yè)期待著新的技術(shù)。數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)代正在來臨。值得注意的是，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的目的是帶給我們更多的決策支持價(jià)值，并不是取代數(shù)據(jù)報(bào)表。報(bào)表系統(tǒng)依然有其不可取代的優(yōu)勢，并且將會(huì)長期與數(shù)據(jù)分析、挖掘系統(tǒng)一起并存下去。
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八維以上的數(shù)據(jù)分析?
如果說OLTP側(cè)重于對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行增加、修改、刪除等日常事務(wù)操作，OLAP（Online Analytics Process，在線分析系統(tǒng)）則側(cè)重于針對宏觀問題，全面分析數(shù)據(jù)，獲得有價(jià)值的信息。
為了達(dá)到OLAP的目的，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不夠了，需要一種新的技術(shù)叫做多維數(shù)據(jù)庫。
多維數(shù)據(jù)庫的概念并不復(fù)雜。舉一個(gè)例子，我們想描述2003年4月份可樂在北部地區(qū)銷售額10萬元時(shí)，牽扯到幾個(gè)角度：時(shí)間、產(chǎn)品、地區(qū)。這些叫做維度。至于銷售額，叫做度量值。當(dāng)然，還有成本、利潤等。
如圖2，每個(gè)維度分別代表了時(shí)間、產(chǎn)品和地區(qū)，立方體上的單元代表了度量值。進(jìn)一步，維度可以分為不同的層次。
圖1 某案例中對銷售額的解析及當(dāng)前產(chǎn)品的分類
圖2 使用多維數(shù)據(jù)分析的案例
圖3 某案例的數(shù)據(jù)分析投影圖
除了時(shí)間、產(chǎn)品和地區(qū)，我們還可以有很多維度，例如客戶的性別、職業(yè)、銷售部門、促銷方式等等。實(shí)際上，使用中的多維數(shù)據(jù)庫可能是一個(gè)8維或者15維的立方體。
雖然結(jié)構(gòu)上15維的立方體很復(fù)雜，但是概念上非常簡單。
數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的總體架構(gòu)分為四個(gè)部分：源系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫、多維數(shù)據(jù)庫、客戶端。
·源系統(tǒng)：包括現(xiàn)有的所有OLTP系統(tǒng)，搭建BI系統(tǒng)并不需要更改現(xiàn)有系統(tǒng)。
·數(shù)據(jù)倉庫：數(shù)據(jù)大集中，通過數(shù)據(jù)抽取，把數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)源源不斷地抽取出來，可能每天一次，或者每3個(gè)小時(shí)一次，當(dāng)然是自動(dòng)的。數(shù)據(jù)倉庫依然建立在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫上，往往符合叫做“星型結(jié)構(gòu)”的模型。
·多維數(shù)據(jù)庫：數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)經(jīng)過多維建模，形成了立方體結(jié)構(gòu)。每一個(gè)立方體描述了一個(gè)業(yè)務(wù)主題，例如銷售、庫存或者財(cái)務(wù)。
·客戶端：好的客戶端軟件可以把多維立方體中的信息豐富多彩地展現(xiàn)給用戶。
數(shù)據(jù)分析案例:?
在實(shí)際的案例中，我們利用Oracle 9i搭建了數(shù)據(jù)倉庫，Microsoft Analysis Service 2000搭建了多維數(shù)據(jù)庫，ProClarity 6.0 作為客戶端分析軟件。
分解樹好像一個(gè)組織圖。分解樹在回答以下問題時(shí)很有效：
·在指定的產(chǎn)品組內(nèi)，哪種產(chǎn)品有最高的銷售額？
·在特定的產(chǎn)品種類內(nèi)，各種產(chǎn)品間的銷售額分布如何？
·哪個(gè)銷售人員完成了最高百分比的銷售額？
在圖1中，可以對PC機(jī)在各個(gè)地域的銷售額和所占百分比一目了然。任意一層分解樹都可以根據(jù)不同維度隨意展開。在該分解樹中，在大區(qū)這一層是按國家展開，在國家這一層是按產(chǎn)品分類展開。
投影圖（圖3）使用散點(diǎn)圖的格式，顯示兩個(gè)或三個(gè)度量值之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)點(diǎn)的集中預(yù)示兩個(gè)變量之間存在強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，而稀疏分布的數(shù)據(jù)點(diǎn)可能顯示不明顯的關(guān)系。
投影圖很適合分析大量的數(shù)據(jù)。在顯示因果關(guān)系方面有明顯效果，比如例外的數(shù)據(jù)點(diǎn)就可以考慮進(jìn)一步研究，因?yàn)樗鼈兟湓凇罢！钡狞c(diǎn)群范圍之外。
數(shù)據(jù)挖掘看穿你的需求?
廣義上說，任何從數(shù)據(jù)庫中挖掘信息的過程都叫做數(shù)據(jù)挖掘。從這點(diǎn)看來，數(shù)據(jù)挖掘就是BI。但從技術(shù)術(shù)語上說，數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）特指的是：源數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗和轉(zhuǎn)換等成為適合于挖掘的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)挖掘在這種具有固定形式的數(shù)據(jù)集上完成知識(shí)的提煉，最后以合適的知識(shí)模式用于進(jìn)一步分析決策工作。從這種狹義的觀點(diǎn)上，我們可以定義：數(shù)據(jù)挖掘是從特定形式的數(shù)據(jù)集中提煉知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘往往針對特定的數(shù)據(jù)、特定的問題，選擇一種或者多種挖掘算法，找到數(shù)據(jù)下面隱藏的規(guī)律，這些規(guī)律往往被用來預(yù)測、支持決策。
關(guān)聯(lián)銷售案例：
美國的超市有這樣的系統(tǒng)：當(dāng)你采購了一車商品結(jié)賬時(shí)，售貨員小姐掃描完了你的產(chǎn)品后，計(jì)算機(jī)上會(huì)顯示出一些信息，然后售貨員會(huì)友好地問你：我們有一種一次性紙杯正在促銷，位于F6貨架上，您要購買嗎？
這句話決不是一般的促銷。因?yàn)橛?jì)算機(jī)系統(tǒng)早就算好了，如果你的購物車中有餐巾紙、大瓶可樂和沙拉，則86%的可能性你要買一次性紙杯。結(jié)果是，你說，啊，謝謝你，我剛才一直沒找到紙杯。
這不是什么神奇的科學(xué)算命，而是利用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)。
每天，新的銷售數(shù)據(jù)會(huì)進(jìn)入挖掘模型，與過去N天的歷史數(shù)據(jù)一起，被挖掘模型處理，得到當(dāng)前最有價(jià)值的關(guān)聯(lián)規(guī)則。同樣的算法，分析網(wǎng)上書店的銷售業(yè)績，計(jì)算機(jī)可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)以及關(guān)聯(lián)的強(qiáng)弱。
數(shù)據(jù)報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘是BI的三個(gè)層面。我們相信未來幾年的趨勢是：越來越多的企業(yè)在數(shù)據(jù)報(bào)表的基礎(chǔ)上，會(huì)進(jìn)入數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的領(lǐng)域。商業(yè)智能所帶來的決策支持功能，會(huì)給我們帶來越來越明顯的效益。?
來源：賽迪網(wǎng)－中國計(jì)算機(jī)報(bào)
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