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据调查显现，2010年CIO最关怀的当属BI(商；据调查显现，2010年CIO最关怀的当属BI(商；BI已成为继ERP之后企业信息化的另一个应用热点；据调查显现，2010年CIO最关怀的当属BI(商；ERP和BI应该如何来交融？它们在企业中的各自的；中航国际信息管理部总经理朱东以为，BI胜利率不高；BI的源头是数据，而ERP系统中有的就是数据；先ERP，还是 据调查显现，2010年CIO最关怀的当属BI(商业智能)、云计算、Web2.0等先进的技术应用，如今国内企业关于BI的需求越来越激烈，但从实践应用来看，企业对BI的应用效果并不是很理想，目前BI的部署胜利率只要不到3成 据调查显现，2010年CIO最关怀的当属BI(商业智能)、云计算、Web2.0等先进的技术应用，如今国内企业关于BI的需求越来越激烈，但从实践应 用来看，企业对BI的应用效果并不是很理想，目前BI的部署胜利率只要不到3成，CIO在做BI时仍有很多疑虑，犹如过去做ERP项目一样，愈加慎重当 心。 BI已成为继ERP之后企业信息化的另一个应用热点。企业在阅历了大范围的信息化建立后，以ERP为首的信息系统 曾经得到了普遍应用，这些系统产生的大量数据以及企业本身存在的历史数据，无法及时的转换为有效的信息价值，而同时随着市场的竞争需求，企业需求理解本身 存在的缺乏以及市场的变化趋向。因而，企业需求用BI停止系统地剖析和处置，以便应对本身面临的应战。 据调查显现，2010年CIO最关怀的当属BI(商业智能)、云计算、Web2.0等先进的技术应用，如今国内企业关于BI的需求越来越激烈，但从实践应用来看，企业对BI的应用效果并不是很理想，目前BI的部署胜利率只要不到3成，CIO在做BI时仍有很多疑虑，犹如过去做ERP项目一样，愈加慎重当心。 ERP和BI应该如何来交融？它们在企业中的各自的价值又是如何表现的？BI的应用现状如何？在ERP和BI交融的过程中又存在哪些问题？是什么缘由困惑着CIO们胜利部署BI？ 中航国际信息管理部总经理朱东以为，BI胜利率不高基本缘由是BI更侧重管理，施行过程更为复杂，BI施行请求CIO既懂管理，懂业务，也要懂IT 技术，而这种真正的复合型CIO少，担纲BI项目的CIO，要么地道偏业务，要么地道偏IT技术，从而招致BI的失败率如此之高。 BI的源头是数据，而ERP系统中有的就是数据。为此在思索项目规划的时分，假如可以让BI系统直接运用ERP系统中的数据，是一个不错的选择。可是到目前为止BI与ERP系统是两个相对独立的应用。 先ERP，还是先BI？ 李宁集团信息中心主任沙爽以为，BI需求企业具备较好的信息化根底，应该在ERP等根底信息系统完备之后再思索。与此同时，在选择好BI工具产品，还要有完成对本人的信息化有一个整体规划。 沙爽说，将企业原始数据整合之后，数据的抽取、转换、清洗和加载能够以为只是技术问题。按理说ETL工具要承当保证数据质量的任务，例如剔除那些有 空白字段的信息、找出小数点点错了的数据等，但目前的ETL工具大多集中在数据的抽取、转换和加载方面的功用，对数据质量保证不够注重，所以在目前的大多 数BI项目中短少施行人员从技术角度去确保数据质量这个环节。 BI系统在停止数据剖析时，关于数据的格式有比拟严厉的请求。如某些字段不可以为空(如在数据剖析时可能需求用到四则运算，为此除数就不可以为空)。如某些字段请求有固定的格式(如日期字段，需求采用统一的格式，如YYYY-MM-DD等等)。 因而，BI系统不只仅请求企业按固定、标准化的格式提供数据，而且还要保证根底数据的精确性。BI系统的剖析结果都依赖于根底数据。假如根底数据现 错误，即便是5%的错误率，经过BI系统的一番剖析，最后结果的误差可能会在20%左右，以至更大。假如BI运用ERP数据，不只仅要保证在格式上满足 BI需求，而且还要进步根底数据的精确性。 企业的BI应用曾经不再仅仅关注数据仓库、数据发掘等层面的应用，而是转向业务剖析等深层次的应用上。业务剖析作为商业智能范畴中最贴近业务的层面。 中国人口与开展研讨中心信息总监冯方回以为，BI和决策支持系统有很多类似之处，当然不是相同的东西，但是在决策支持系统里，必然存在BI系统。 BI系统搞好了，关于企业将带来极为可观的效益或者说为了获取最大的利润带来益处。BI和决策支持系统都不能够单独存在，而是业务驱动，因而BI也开端在 事业单位和政府部门开端部署。 商业智能：BI解决方案构建数据基础 2011-12-09 13:39:55 作者：admin 来源： 浏览次数：28 网友评论 2 条 DBA们都知道数据在任何商业智能 (BI) 解决方案中都是最重要的部分。今天我们就要谈到的就是这个问题。 DBA们都知道数据在任何商业智能 (BI) 解决方案中都是最重要的部分。今天我们就要谈到的就是这个问题。 AD： 数据在任何商业智能 (BI) 解决方案中都是最重要的部分。正如 Stacia Misner 在“规划您的首个 Microsoft BI 解决方案”中所说，收集和维护 BI 解决方案数据涉及几个步骤。BI 专业人员称这些步骤为提取、转换和加载 (ETL) 过程。即使您不准备将 BI 作为自己的工作重心，您仍可以利用 ETL 方法和工具来管理日常工作中进行决策所需的数据。在本文中，我将向您介绍如何设计和构建一个简单的数据市场，从而演示如何使用 SQL Server 2008 Integration Services (SSIS) 对您自己的 BI 解决方案执行 ETL。 了解要求 和所有 IT 项目一样，开始 ETL 项目的最佳做法是了解您希望构建的 BI 解决方案的总体要求，然后再决定怎样利用数据才能最好地满足这些要求。第一篇系列文章提供了 BI 解决方案的案例背景。在案例中需要 BI 解决方案的是虚拟公司 Adventure Works。文章通过叙述该公司要回答的几个问题列出了分析要求。从这些问题中可以明显看出 Adventure Works 需要从以下不同角度了解其产品销售：不同分销渠道（经销商或 Internet）的收益率、产品需求随时间推移发生的变化以及按产品、销售人员、地理区域和经销商类型统计的实际销售额与预测销售额之间的差异。回答这 些问题有助于 Adventure Works 决定将重点放在哪个分销渠道才能增加利润、如何调整生产流程才能最好地满足需求、如何改变销售战略才能帮助该公司实现销售目标。将 SQL Server Reporting Services (SSRS) 添加到 BI 解决方案后，您就能看出数据是如何帮助回答这些商业问题的。 在按照这些要求开始为 Adventure Works 设计数据市场之前，我希望从商业角度建立信息需求模型。换言之，设计数据市场的依据是用户如何提问，而不是从数据源获取数据的方式。 本文中的代码示例需要 SQL Server 2008 Adventure Works OLTP 示例数据库。 使用维度模型 构建数据市场通常要使用维度模型设计。维度模型设计是非常适合用于分析的数据库架构。（kimballgroup.com 是了解维度模型的一个非常好的资源。）维度模型以用户熟悉的方式呈现数据，而且能够帮助您构建适合查询大量数据的优化数据结构。您可以通过对数据进行去规 范化实现这种优化。去规范化能够使数据库引擎在查询时快速选择并高效聚合大量数据。我将在 Adventure Works 解决方案的去规范化架构中设定两种类型的表：维度表和事实表。维度表存储经销商或产品等有关业务实体和对象的信息。事实表用来存储需要聚合的销售额数值， 表中包含将事实表与维度表关联起来的度量值和键。稍后我将在下文中详细介绍事实表。 可以采用两种架构实现维度模型表：星型架构和雪花型架构。简单说来，星型架构中每种维度使用一个表，因此每个查询与事实表之间都是单一联接的。雪花 型架构中每种维度使用两个或多个表，因此查询中需要更多联接才能查看所有数据。这种级联联接的集合意味着雪花型架构的查询速度通常要比星型架构的查询速度 慢。出于本文的需要，为了简化设计，我将使用星型架构。 创建总线矩阵 Adventure Works 的 BI 解决方案中的重点是与销售相关的维度。为了确定与销售相关的维度，我要创建一个总线矩阵，这是维度建模过程中的一个步骤。Adventure Works 有两种销售渠道：向经销商批发和通过 Internet 零售。我还使用总线矩阵来确定每个维度与以上两种类型的销售渠道或其中一种的关系。图 1 所示为我的 Adventure Works 销售总线矩阵示例。 Adventure 经销 销售 日期 产品 客户 促销 地域 员工 货币 Works 销售 商 区域 Internet 销售 X 经销商销售 X X X X X X X X X X X X 图 1 Adventure Works 销售总线矩阵 下一步是确定解决方案的度量值。度量值是进行分析所需的数值。这些数值可以直接取自销售额或产品成本等数据源，也可以经过计算得出，如将某一数量乘 以一定的金额得到扩展销售额。此外，还需要确定在每个维度中应包含哪些属性。属性是维度中的单个元素（对应于表中的列），如销售区域维度中的国家/地区或 日期 维度中的年份。您可以根据分析需要使用属性对数据进行分组或筛选。本文不会对所有标识的度量值或维度属性进行详细介绍，但您需要注意有必要执行标识过 程。 创建数据映射 在创建数据市场的物理表之前，我需要进行一些其他规划。具体而言，我需要构建一个数据映射文档，以便将数据市场架构中的每个目标列映射到 Adventure Works OLTP 源系统中的列。源系统就是 AdventureWorks2008 数据库，您可以按照 Stacia Misner 文章第 31 页的内容下载和安装该数据库。您可以使用各种应用程序创建数据映射。与格式相比，更重要的是内容。我习惯在 Microsoft Office Excel 中开发数据映射。图 2 所示为我在数据映射中创建的 DimProduct 选项卡。此外，我还创建了 DimCustomer 和 FactInternetSales 数据映射。工作簿中的每个工作表表示数据市场中的一个表。每个工作表中只有两列：一个源列和一个目标列。
图 2 DimProduct 数据映射选项卡 每个维度表（日期维度表除外）中都包含名为代理键的主键（通常为标识列）。使用代理键的好处之一是在合并多个系统的数据时不会出现重复键。 |
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