商务智能(Business Intelligence)是20世纪90年代美国分析师所创造出来的新名词,不过,它并不是一个凭空冒出的东西。事实上,已经兴起的决策支持系统(DSS:Decision Support System)、企业资源计划系统(ERP:Enterprise Resource Planning)、客户关系管理(CRM:Customer Relationship Management)等即是为满足同样的目的而兴起的IT潮流。BI是在ERP等信息化管理工具的基础上提出的,是基于信息技术构建的智能化管理工具,它实时地对ERP、CRM、SCM(供需链管理:Supply Chain Management)等管理工具生成的企业数据进行各种分析,并给出报告,帮助管理者认识企业的现状并做出正确的决策。 本文研究基于商务网络环境:电子商务、电子数据交换、电子资金传送和电子营销下,BI的实现,包括:数据仓库、OLAP(联机分析处理:Online Analytical Process)、数据挖掘和EIS(高层管理信息系统:Executive Information Systems)。数据仓库是20世纪90年代中后期提出的概念,它是以传统的数据库技术作为存储数据和管理资源的基本手段,以统计分析技术作为分析数据和提取信息的有效方法,以人工智能技术作为挖掘知识和发现规律的科学途径的一种解决问题的方案。许多来自数据库领域、决策支持系统领域的专家对数据仓库技术展开了深入的研究认为:在商务智能系统中,数据仓库是基础。为了充分利用数据仓库中的数据、满足决策需要,数据仓库工具应运而生,联机分析处理和数据挖掘是其中重要的两类。联机分析处理把数据的组织由二维平面结构扩充到多维空间结构,并提供了多维数据分析方法。数据挖掘则是在人工智能、机器学习中发展起来的,它为知识和规律的自动发现提供了有效的技术和方法。通过联机分析分析处理和数据挖掘等技术对各类大量的数据和信息进行分析处理,实现了数据向信息的转换,它的分析结果以多维视图的形式展示,为中、高层领导的决策提供有效的支持。在商务智能系统中,联机分析处理和数据挖掘是针对商业数据的分析工具。目前,以数据仓库、联机分析处理和数据挖掘为基础构建的集成化的智能决策支持系统越来越受到重视,开创了决策支持系统发展的新方向。全文共分为六章: 第1章:首先简单介绍了商务智能的理解和产生,并说明了商务智能实现的几个方面。接着介绍了本文研究的商务智能实现的环境及其平台革命。 第2章:主要论述了数据仓库的产生和发展,提出并解释一个基于商务智能的数据仓库体系结构。指出一般情况下数据仓库的创建过程和实施,并说明了数据仓库在商业决策中的应用。 第3章:讨论当今商务智能的一个热门技术:OLAP。本章主要论述了联机分析型处理对商业数据的分析方法、联机分析处理的实现,并对对当今的联机分