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商业智能系统的应用架构分析


作者:双节电商网 时间:2019-01-04 12:47 标签:商业智能案例分析 标签:电商新手

  一旦给某个事物下定义,就需要非常严谨。我不是行业泰斗,也不敢斗胆给商业智能系统下个定义。但是,为了把商业智能系统说清楚,我把个人对商业智能系统的理解描述一下。商业智能系统,是一个融合商业智能技术与企业管理思想的决策支持软件;它通过商业智能技术提供快速分析数据的方法,按照企业管理思想与管理逻辑设计分析指标,然后把数据转化成有用的信息,帮助企业管理者透视经营,辅助决策。

  现在市场上看到的商业智能系统,称为BI,可以分类两类,一类是平台类,另一类是应用类。平台类主要是通过商业智能技术提供诸如:联机分析处理(OLAP)、数据仓库、数据挖掘这类分析工具。应用类是在商业智能平台基础上做的决策分析、绩效分析等应用系统。本文主要谈商业智能技术的应用,所以是基于商业智能应用系统而阐述。

  商业智能系统与SAS、SPSS等统计分析软件也是有很大的区别的,统计分析软件专业性强,它要求分析人员具有统计学、运筹学、数据建模等知识;而商业智能系统的用户只需理解所分析的业务即可,它对用户没有太高的专业门槛要求。

  在介绍完商业智能系统是什么以后,我遵循“从技术到应用”的思路,一步步阐述商业智能技术是如何落地的。那么,下面我就阐述商业智能系统的应用架构。

  商业智能应用系统的数据主要来源于ERP、WMS、SCM等业务系统、办公系统或互联网的数据文件,通过ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写)工具提取、转换和加载到数据仓库中。

  数据仓库、ETL调度设置、指标配置、分析展现,是商业智能应用架构的核心。数据仓库可以设置成三层,在ODS(Operational Data Store)层,把抽取的业务数据转化成统一的数据格式和规则,为了提高效率,可以把每次更新的数据和以前抽取的数据分开存储;DW(Data Warehouse)层是传统意义上的数据仓库层,在这一层存储维度与事实数据,并根据分析需要确定数据存储的粒度;第三层是DM(DataMart)层,即:数据集市,这一层按照分析主题存储 “数据立方体”。从业务数据到数据仓库中数据分层的变化,技术上是通过ETL开发实现的,然后通过ETL调度设置,确定数据变换的规则。很多分析指标需要对业务系统数据按照一定公式计算得到,因此,指标公式的设置,也是商业智能系统应用架构比不可少的环节。如果把商业智能系统的应用分为台前与幕后的话,上述三部分是幕后默默的奉献者,分析展现便是台前的表演家,在分析展现部分,库存管理分析指标通过仪表板、双节电商网,雷达图、散点图等展现工具,按照管理需要呈现出来。

  电商行业在过去十年经历了高速的发展,2013年“双十一”网购狂欢节这天,支付……

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