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Business intelligent 概論 棅易

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Lawrence Huang
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Business Intelligent 07/04/12 1
何謂商業智慧 ? 「讓每個人都能夠及時獲得有用的資訊， 以做出正確的判斷」，也就是一種對企業 營運內容迅速理解與推理的能力，而這種 能力可以用來提升企業決策的品質、改善 績效。 ? 透過資料的淬取、整合及分析，支援決策 過程的技術和商業處理流程。總結而言， 其目的是為了能使使用者能在決策的時候 ，盡可能地得到更好的協助。 07/04/12 2
何謂商業智慧 ? IDC 在 2007 年對商業智慧市場所提出之新定義， 商業智慧軟體係指包含 – 使用者查詢、報表與分析 ? 即時查詢 (Ad Hoc Query) ? 多維度分析 (Multidimensional Analysis) ? 儀表板 (Dashboard) ? 報表產生工具 (Reporting Tools) 使用者查詢 – 進階分析 ? 資料探勘 (Data Mining) ? 統計分析 (Statistical Analysis) 07/04/12 3
何謂商業智慧 07/04/12 4
商業智慧的內涵 ? 資料、資訊、知識 ? 分析技術 07/04/12 5
傳統作業型系統的問題 ? 以關連式資料庫及 ER 模式管理資料庫 ? 資料正規化以避免資訊重複儲存 ? 重視基本資料的儲存，不會儲存摘要資料 ? 系統以支援公司日常作業為主 ? 決策常需要多部門、多系統及外資料 07/04/12 6
Multi-Tiered Architecture Monitor & OLAP Server other Metadata source Integrator s Analysis Operational Extract Query Transform Data Serve Reports DBs Load Refresh Warehouse Data mining Data Marts Data Sources Data Storage OLAP Engine Front-End Tools 07/04/12 7
WebFocus 商業智慧架構 07/04/12 8
資料倉儲的資料模式 ? Multidimensional Data Model 07/04/12 9
A Concept Hierarchy: Dimension (location) all all region Europe ... North_America country Germany ... Spain Canada ... Mexico city Frankfurt ... Vancouver ... Toronto office L. Chan ... M. Wind 07/04/12 10
Multidimensional Data ? Sales volume as a function of product, month, and region Dimensions: Product, Location, Time Hierarchical summarization paths o n gi Industry Region Year Re Category Country Quarter Product Product City Month Week Office Day 07/04/12 Month 11
Data warehousing V.S. OLTP ? Data warehousing ? OLTP – Querying and – Inputting and Reporting Updating – For Reading – For Writing – 用來分析企業運作狀 – 企業中以日為單位所 況的資料 ( 如彙總資 處理的資料 料) – 高揮發性且即時 – 非揮發性 – 幾乎沒有多餘資料 – 充斥著多餘資料 – 高度正規化 – 反正規化 – 關連式資料庫模型 – 多維資料庫模型 07/04/12 12
07/04/12 13
Data Mining 完整的演算法 決策樹 群集演算 時間序列 法 時序群集 關聯規則 貝氏決策定理 07/04/12 14 類神經網路 線性迴歸 羅吉斯迴歸

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Editor's Notes

  • #13: OLTP 為例，最重要的任務在資料輸入和更新，而資料倉儲通常則是為了檢索資料和產生報表等目的，而且它通常被設計成唯讀式的系統； OLTP 系統所處理的資料類型通常為企業中以日為單位所處理的資料，但是資料倉儲所含的則是用來分析企業運作狀況的資料，其中可能包含了月的彙總資料或年的彙總資料； OLTP 系統所得到的資料，多具高揮發性和即時的特色，因為輸入的可能為不完整甚至是無法判讀的資料，而資料倉儲中的歷史資料則為已更正過的非揮發性資料 最後因為這兩種系統的差異甚大，所以 OLTP 和資料倉儲系統使用的是完全不同的資料模型。在 OLTP 系統中，多餘資料幾乎是不存在的，由於複雜的資料更新作業無時不在進行，所以 OLTP 系統的資料庫多半已經高度正規化，而且通常使用關連式資料庫模型。資料倉儲系統為了簡化並提高使用者存取資料的效能，大大降低了資料表使用的數目，並且在其中充斥著多餘的資料，因此資料倉儲系統多半不使用關連式資料庫模型，而改採多維資料庫的設計。