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3.有时间导向处理能力。
OLAP最大的特色,便在于它对数据多维处理的能力;
也就是说,它可以很快地做各种维度的纵向或横向的数据汇整处理。
随着使用OLAP经验的累积,决策者除了拥有使用数据的能力之外,同时会累积使用信息甚或使用知识的能力。
对OLAP而言,历史资料(Historicaldata)系用以推断未来,而组合数据(aggregatedata)系用以估计所输入的数据,除此之外,OLAP亦可执行资源配置及趋势分析等复杂计算。
随着数据库技术的发展和应用,数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆(M)字节及千兆(G)字节过渡到现在的兆兆(T)字节和千兆兆(P)字节,同时,用户的查询需求也越来越复杂,涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录,而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合,关系数据库系统已不能全部满足这一要求。
操作型应用和分析型应用,特别是在性能上难以两全,人们常常在关系数据库中放宽了对冗余的限制,引入了统计及综合数据,但这些统计综合数据的应用逻辑是分散而杂乱的、非系统化的,因此分析功能有限,不灵活,维护困难。
在国外,不少软件厂商采取了发展其前端产品来弥补关系数据库管理系统支持的不足,他们通过专门的数据综合引擎,辅之以更加直观的数据访问界面,力图统一分散的公共应用逻辑,在短时间内响应非数据处理专业人员的复杂查询要求。
1993年,E.F.Codd(关系数据库之父)将这类技术定义为“OLAP”。
OLAP是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。
它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取,允许管理决策人员对数据进行深入观察。
决策数据是多维数据,多维数据就是决策的主要内容。
OLAP专门设计用于支持复杂的分析操作,侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持,可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理,并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员,以便他们准确掌握企业(公司)的经营状况,了解对象的需求,制定正确的方案。
OLAP具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点,从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效,以利于迅速做出正确判断。
它可用于证实人们提出的复杂的假设,其结果是以图形或者表格的形式来表示的对信息的总结。
它并不将异常信息标记出来,是一种知识证实的方法。
联机(在线)事务处理
联机(在线)事务处理On-lineTransactionProcessing↑
通常在一个数据库系统中,一个事务是工作的一个离散单位。
例如,一个数据库事务是一个修改一个用户的帐户平衡或修改一个库存项的写操作。
联机事务处理以实时的方式发生。
民航定票系统和银行ATM机器是联机事务处理系统的一些例子。
传统上,大多数联机事务处理系统在大型计算机系统上实现,这是由于业务处理操作的复杂性,需要快速输入/输出、禁止和管理。
一些系统每秒处理400到500个或更多的事务。
如果一个事务必须在多个场地进行修改,那么就需要一个管理机制以防止重写数据并提供同步。
其他的需求包括具有卷回失效事务的能力、提供安全性特征、如果需要提供数据恢复的能力。
这是通过一个事务处理监督器来处理的。
这个监督器保证了事务是完全完成的,或进行卷回,因而数据库保证它的每个事件发生前的状态。
在一个分布式环境,写操作经常并行地在多个数据库服务器上发生。
这样的并发事务处理需要一个“卷回”机制,以保证在一次写操作中系统失效的情况下,数据库的完整性。
事务要么一起确认,要么放弃。
如果一个或多个和事务有关的系统响应不一致,这意味着系统可能出现故障或通信出现了故障,因而就会放弃一个事务。
二、什么事数据仓库?
什么事数据挖掘?
数据挖掘在商务智能应用中有何地位与作用?
数据仓库是一个环境,而不是一件产品,提供用户用于决策支持的当前和历史数据,这些数据在传统的操作型数据库中很难或不能得到。
数据仓库技术是为了有效的把操作形数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问,的各种技术和模块的总称。
所做的一切都是为了让用户更快更方便查询所需要的信息,提供决策支持。
一般数据仓库是注重仓储,也就是将数据集中存储在某一地方。
然后可以在这个上面做数据的报表展现以及多维分析,当然也可以做数据挖掘。
那么其实说起来数据仓库是主要做现有的数据做分析展现,不具备预测性。
(1)数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。
数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合
数据仓库是一个过程而不是一个项目。
数据仓库系统是一个信息提供平台,他从业务处理系统获得数据,主要以星型模型和雪花模型进行数据组织,并为用户提供各种手段从数据中获取信息和知识。
从功能结构化分,数据仓库系统至少应该包含数据获取、数据存储、数据访问三个关键部分。
(2)数据挖掘,又称为数据库中的知识发现,就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,简单的说,数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。
并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。
例如,使用数据库管理系统查找个别的记录,或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面,则是信息检索领域的任务。
虽然这些任务是重要的,可能涉及使用复杂的算法和数据结构,但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构,从而有效地组织和检索信息。
尽管如此,数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。
商务智能指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地储存和管理,并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析,提供各种分析报告,如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、未来市场需求等,为企业的各种经营活动提供决策信息。
“商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息,创造和累计商务知识和见解,改善商务决策水平,采取有效的商务行动,完善各种商务流程,提升各方面商务绩效,增强综合竞争力的智慧和能力。
”
数据挖掘是个技术概念,商务智能是商业领域综合利用数据的很宽泛的应用概念。
狭义的说商务智能是数据挖掘技术在商业领域的应用。
三、商务智能应用系统包括哪些主要的结构和功能?
如何才能建立并实现有效地商务智能应用?
商务智能是近年来国内外企业界和信息界的研究热点,它将先进的信息技术应用到企业的生产、经营和管理中,帮助企业提高决策能力和运营能力,通过对信息的开发,将其转变为企业的竞争优势。
商务智能系统(BusinessIntelligenceSystem)是指运用数据仓库、联机分析和数据挖掘技术来处理和分析商业数据,针对不同行业或特定应用领域,提供量身定做的解决方案,协助用户解决商务活动中的复杂问题,从而帮助企业决策者面对商业环境的快速变化做出敏捷的反应和更合理的商业决策的管理系统。
它有助于提高企业的运作效率,建立有利的客户关系,增加产品的销售,帮助企业从现有资源中提炼更多的价值。
商务智能系统是指运用数据仓库、联机分析和数据挖掘技术来处理和分析商业数据,针对不同行业或特定应用领域,提供量身定做的解决方案,协助用户解决商务活动中的复杂问题,从而帮助企业决策者面对商业环境的快速变化做出敏捷的反应和更合理的商业决策的管理系统。
商务智能系统的构架
商务智能系统是基于数据仓库技术发展而来的,要了解商务智能系统的结构,就应该先对它的数据流程有个大概认识。
商务智能系统的数据流程商务智能系统主要包括数
据预处理、建立数据仓库、数据分析及指标展现等4个主要阶段,其数据流程如图1所示。
1.数据预处理。
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。
源数据采集、筛选、整理及转换基本上是从前台作业系统、业务部门及企业外部的各种类型的数据库(如二ORACLE,SYBASE,SQLSERVER,FOXPRO,ACCESS,INFORMIX等)中获取数据的,这些数据必须依用户所需,按照数据仓库的要求,以统一定义的格式从各个系统抽取出来,经过数据筛选、整合、转换纳人数据仓库。
2.建立数据仓库。
建立数据仓库是处理海量数据的基础。
商务智能系统的核心构架是数据仓库,其主要功能既包括传统的联机事务处理(OLTP)及统计查询,又包括决策支持和联机分析处理(OLAP),数据仓库包括数据提取模块、数据清佚模块、数据转换模块,实现数据的提取、净化、过滤及数据标准化。
3.数据分析。
数据分析是体现系统智能的关键,一般采用联机分析处理和数据挖掘技术。
联机分析处理(On一LineAnalyticalProcessing,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。
数据挖掘的目标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面临的问题。
4指标展现通过数据分析,系统得出结论,并提交给决策者。
指标展现的主要方式有:
a.查询。
定义查询、动态查询,OLAP查询与决策支持智能查询。
b.报表。
产生关系数据表格、复杂表格、OLAP表格、报告以及各种综合报表。
c.可视化。
用易于理解的点线图、直方图、饼图、网状图、交互式可视化、动态模拟、计算机动画技术表现复杂数据及其相互关系。
d.统计。
进行平均值、最大值、最小值、期望、方差、汇总、排序等各种统计分析。
e.挖掘。
利用数据挖掘等方法,从数据中得到关于数据关系和模式的知识。
功能:
预定义查询和报告;
以报告或图表形式查看潜在客户和业务可能带来的收人;
通过预定义的图表工具进行潜在客户和业务的传递途径分析;
将数据转移到第三方的预测和计划工具中;
图形显示工具;
系统运行状态显示器;
系统能力预警。
可以看出,商务智能涉及一个很宽的领域,集收集、合并、分析、提供信息存取功能于一体,包括抽取、转换、装载软件工具、数据仓库、数据查询和报告、联机数据分析、数据挖掘和可视化等工具,能够在线分析和挖掘数据,为决策者提供特定的解决方案。
。
商务智能系统的技术支持
数据仓库、OLAP(联机分析处理)和数据挖掘技术是商务智能系统的三大技术支柱。
三种技术的集成数据仓库可以把企业中各分散的原始操作数据和来自外部的数据汇聚和整理成一对一的关系数据库,为企业提供完整、及时、准确和明了的信息,是决策支持系统的基础。
数据仓库系统是一种解决问题的过程,它同时也是针对OLAP应用的一系列技术和解决方案的集合。
建立一个企业数据仓库一般采用自底向上的方式,即首先建立子部门的数据集市,然后再把这些数据集市通过OLAP中间件整合起来。
OLAP中间件能保持各个数据集市之间的数据一致性,同时可保证查询结果在一个较短的时间内输出,以及具有数据路由、整合缓冲、数据装载平衡的基本功能。
商务智能系统是信息时代商
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