决策支持和商务智能.ppt

这里有几根火柴？ 现在呢？ 一个案例 纸行业是一个资金密集型的行业，每天的资金链非常关键，对整个公司的结算、信用管制非常严，因此资金链动态数值的准确度非常关键。 企业采用了多种融资方式，比如汇票、仓单质押等很多方式。 在这种情况下，库存的准确度、资金准确度、资金什么时候到位以及采购订单的数据等等，都是非常关键的管理数据。 如果没有商业智能系统的支撑是无法想象的。  一个案例（续） 企业的老总有时会产生错觉，觉得自己资产无数，但是实际上一算账一身冷汗，手心也冒汗，一算账才知道那真的是钱，自己想象的不是钱。 以前每天算利润的时候怎么算?一吨纸赚200块，今天卖了300吨纸，就有这个利润，每天是这样算，然后到月底的时候就觉得这个月应该赚 100万。而实际最终财务一结账，发现连40万都没有赚到，产生了巨大的心理落差。为什么?因为这里有质量问题、折扣问题、销售费用问题等等，很多问题没有体现，因为我看不见。现在通过商业智能系统对毛利进行分析，数据非常准确。 目前，学术界和企业界对商务智能的定义有不同的理解。 国际数据公司（International Data Corporation, IDC） 商务智能是对商业信息的搜集、加工、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识，更快做出决策。 商务智能是建立在数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等技术的基础之上，通过收集和分析企业已有数据库中的原始数据或业务数据，甚至是分散在各个信息系统中的各种数据，对企业运营状况、客户需求、市场动态等做出合理的评价和预测，为企业管理层提供科学的决策依据。 商务智能的概念（续） 目前，商务智能已经可以应用在企业经营状况分析、绩效管理、战略支持等多方面。 例如：通过对全球性每个季度产品的销售报告进行分析，发现销售低于预定目标，对诸多因素逐步进行挖掘，过程如下：销售低于预定目标 某种产品销售下降 客户投诉太多 延迟发货率太高 运力不足，经过对这些过程的深入钻取，就可以把销售下降的根本原因找出来。 商务智能的概念（续） * BI解决的问题 什么因素是影响订单处理速度的首要因素？ 上一个季度，每一个种类的产品是如何在某销售点创造销售额的？ 一般信息系统解决的问题 某订单发生的时间？ 上一个季度，某销售点的利润是多少？ 某产品去年的平均库存是多少？ 联机事务处理（On-line Transaction Processing, OLTP），分析能力弱。 1993年，关系数据库之父Codd提出联机分析处理（On-line Analysis Processing, OLAP） 7.3.2 联机分析处理 联机分析处理（续） 联机分析处理是通过多维数据立方体技术帮助管理者从多层次和多角度观察数据，深入理解数据。 它是一种多维分析工具，核心是“维”，通过对多维数据的钻取、切片和旋转等分析，目标是满足决策支持或多维环境下特定的查询和报表需求，使管理层从多个层次和多个角度对数据仓库中的数据进行深入了解。 它主要分析存储在数据集市、数据仓库和其它多维数据库中的成千上万的数据项间的复杂关系，从中发现模式、趋势和发生例外事务的条件。 联机分析处理是以实时方式在线执行，能够对管理人员的查询快速响应，使决策和分析不受干扰。 联机分析处理的基本概念 要点知识： 基本概念 变量、维、维的层次、维成员、多维数组 多维度分析 切片、切块、钻取（上钻、下钻）、旋转 联机分析处理的基本概念（续） （1）变量 变量是数据的实际意义，描述了数据“是什么”。一般情况下，变量是一个数值度量指标，例如，单价、人数、销售量、利润、成本等。 （2）维 维是人们观察数据的特定角度。例如，企业的管理人员可以从客户、产品、销售量、时间、销售地区、销售渠道、供应商等多个角度来分析问题，因而，这些角度都构成了维，我们把它们分别称为客户维、产品维、销售量维等等。 （3）维的层次 维的层次是指同一维度上，可以存在多个程度不同的细节。例如，时间维上可以有日期、周、月份、季度、年五个层次；地理维可以有城市、地区、国家三个层次。 （4）维成员 维成员是指维的取值。如果一个维是多个层次的，那么该维的维成员是由各个不同的维层次的取值组合而成的。例如，仅考虑时间维的日期、月份、年这三个层次，分别在这三个层次上各取一个值，并且组合起来，则“某年某月某日”就是维的一个取值，构成了时间维的一个维成员。有时候，维成员并不一定在每个维层次上都要取值，例如，“某年某月”“某月某日”“某年”等都是时间维的维成员。 联机分析处理的基本概念（续） （5）多维数组 多维数组是根据多个维度把数据组织所构成的数组，可以表示为（维1，维2，维3，…，维i，…，维n，变