商业智能的个人理解

如果说一套应用程序是收集信息的过程的话,或者说是把现实世界的事物抽象成数据,那么,商业智能可以理解成一种由数据转换成信息的一个过程.Data->Information

商业智能可以应用到很多领域,而不仅是在商业领域,很多人或者用户都会有这个误会.这个误会可能是由于英文单词business的原因,同时也在于语言文化的差异,英语里这个词除了”商业”,”商务”之外的意思是很多的,比如none of your business.或者我们通常所说的”业务逻辑层”.

所以,很多行业现在已经开始使用这个技术.比如可能大家都接触过的网络游戏,我们知道一般的网络游戏都会有以周为单位或者以月为单位的维护,通常是六个小时左右.在这个过程中,游戏运营商通常是在做数据的备份和服务器的维护.数据的备份我们可以理解为一个ETL的过程.当然实际中可能只是一个IS数据集成过程,也就是先原封不动的把游戏数据拿到或者是同步到一个中间库,然后再在这个中间数据库做ETL,来减少ETL给源数据库带来的压力,也减少了游戏服务器维护的时间.

 

商业智能的三个层次:

根据minsage上的讲解和平时在网络上看的资料,基本上都是把商业智能分成三个层次,下面就对于这三个层次阐述下自己的一些理解.

第一个层次:报表,让用户知道发生了什么.

一张报表不同的用户会关注不同列里的数字,用户可以判断出这些数字是否是正常的.通常报表都配合一个图标来展示,让用户更直观的看到结果.

我们都接触过的报表,比如我们在学校的时候的成绩单,这是再好不过的实例了.家长和老师可以很直观的从学生成绩单里观察到某一个学生在本学期内的学习状况.当然,我还是很讨厌成绩单的,虽然教委一再强调取消按成绩排名.

第二个层次:多维分析,让用户知道为什么会发生.

多维里面的这个”维”,我个人理解是观察和分析问题的角度.每个人看问题和分析问题的角度都有可能不一样.多维分析就是提供给用户这么一个能从不同角度来观察数据的方法.当然和报表一样,也有图配合着.

比如,英超联赛中的鲁尼,有人喜欢他也有人不喜欢他,喜欢他的人是从他对联赛以及国家队里的贡献的这些角度来衡量他,不喜欢他的人通常都是从他的种种恶习的角度来衡量他.如果说把鲁尼作为一个度量的话,那么向上面提到的很多的属性,比如联赛贡献,国家队贡献,生活作风等就可以作为维度来对其进行分析.

第三个层次:数据挖掘,让用户知道将会发生什么.

这个层次是商业智能里的最高层次.

很多书上都喜欢拿”啤酒和尿布”的实例,但是我不怎么喜欢喝酒,并且我还没有结婚,所以我不是很理解现实生活中到底啤酒和尿布是怎么个联系,我想很多朋友可能也这样.那么就换一个实例,就说CS,反恐,我想不会没有人没玩过,无论你是否喜欢喝酒,或者是否结过婚.那么把”啤酒和尿布”换成”大狙和沙鹰”这个实例我想很多朋友就都能理解了.通常无论是高手与否在买完大狙击枪之后都会随身配一把沙漠之鹰.而后来在反恐的版本中也就是为什么会有一键买枪类似这样的功能出现.

 

关于项目实施过程的个人理解:

商业智能项目通常是实施在现有业务系统之后的,也就是说业务系统要已经有了大量的数据.基于这个原则业务系统一般也很难和商业智能项目同步开发.当然现在也有很多往业务数据库里灌数据的软件,定义好规则后就会自动往库里写数据.但这样有两点缺点:一是业务系统通常开发的过程中要经过多次修改,这个大家做过的都应该清楚,另外,机器灌进来的数据,无法在商业智能的三个层次上得到验证,比如做好的一个报表,或者一个多维分析,我们是无法验证报表里面的数据或者多维模型的建立是否是正确的.

当业务系统已经积累了一定规模的数据后,商业智能项目就可以运作了.而针对于国内的普遍企业来说,目前最需要的就是报表.之所以把报表拿到商业智能里面的这个层次,我们都知道一个复杂一点的报表,如果写在业务系统里的话,只能通过sql语句来进行操作,这样一来操作的效率就很低.而在商业职能解决方案中,可以先把数据ETL到数据仓库里,再根据数据仓库生成多维数集,这样就可以分担业务系统的压力,提高查询速度.

报表是其中的一个方面,另外的一个方面就是建立多维分析.根据不同的业务系统,确定不同的主题,然后再选择其相关的维度.在这个过程中我个人觉得,多维数据集模型的建立很是重要,模型只要建立的相对完美了才能满足用户大部分的需要.而想要建立一个比较好的模型,就要在ETL的过程中做好多工作,相对来说做IS的话就要复杂一些.

最后就是做数据挖掘.在现有的多维数据集上,选择合适的数据挖掘模型,来达到相关的预测目的.

 

关于SQLServer2005的这些服务我个人觉得已经很不错了,只是不晓得为什么不提供一套比较好的展现工具.在office2007发布前可能还是把这一部分给了第三方组建或服务开发商,而在2007发布后,虽说有比较好的展现功能,但总的来说还不是很完美,拿到实际项目中都是很勉强的.去年微软把普科收购了,之后好像就再没什么动静.