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商業(yè)智能在現代企業(yè)管理中的運用
（作者未知） 2010/8/12
（接上頁）集的大量數據與信息，一直是信息管理人員所面臨的一個重要的問題。20世紀70年代所出現的關系數據庫在收集、存儲、處理數據中發(fā)揮了重要的作用。隨著市場競爭的加劇，信息系統(tǒng)的用戶已經不滿足于僅用計算機去處理日復一日的事務數據，而是需要能夠支持決策的信息去幫助管理決策。這就需要一種能夠將日常業(yè)務處理中所收集到的各種數據轉變?yōu)榫哂猩虡I(yè)價值信息的技術，而傳統(tǒng)數據庫系統(tǒng)已經無法承擔這一任務。
傳統(tǒng)數據庫對日常事務處理十分理想，但是要給予事務處理的數據庫幫助決策分析，就產生了很大的困難。其原因主要是傳統(tǒng)數據庫的處理方式和決策分析中的數據需求不相稱，導致傳統(tǒng)數據庫無法支持決策分析活動。這些不相稱性主要體現在決策處理中的系統(tǒng)響應問題，決策數據需求的問題和決策數據操作的問題。
以往的數據庫是一種基礎系統(tǒng)，嚴格說應該叫數據庫管理信息系統(tǒng)。數據倉庫只是它上面的一種應用系統(tǒng)，還有其它應用，如民航訂票系統(tǒng)、銀行ATM系統(tǒng)以及證券、期貨交易系統(tǒng)等業(yè)務系統(tǒng)就屬于OLTP。OLTP和OLAP無論是從使用方法和作用上來說都是相反的，前者是要盡快地把數據存進數據庫里，后者是從數據庫中提取數據，經過加工轉換成規(guī)律信息供管理人員做分析用，而對速度要求不是很高。以前和現在的大部分數據庫應用屬于OLTP，而數據倉庫應用屬于OLAP，它的基礎是數據庫。
數據倉庫Data Warehouse是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數據集合，用以支持數據分析和管理決策過程。在這個定義中，主題是數據歸類的標準，每個主題對應一個客觀分析領域，它可以為輔助決策集成多個部門、不同系統(tǒng)的大量數據。通俗來說，數據倉庫是按照我們分析的對象組織的。它包含了大量的歷史數據，因為經集成后進入數據倉庫的數據是極少更新的。數據倉庫內的數據時限一般為5年至10年，主要是用來進行時間趨勢分析的。
商業(yè)智能是當前企業(yè)應用的熱點。如何把商業(yè)智能應用到企業(yè)中給企業(yè)帶來真正的價值，是商業(yè)智能應用真正成熟的標志。它能更好地制訂戰(zhàn)略和決策提供良好的環(huán)境，為特定的應用系統(tǒng)，如ERP提供數據環(huán)境和決策分析支持。當面向特定應用的特定戰(zhàn)略和決策問題時，商業(yè)智能從數據準備做起，建立或虛擬一個集成的數據環(huán)境，在集成的數據環(huán)境之上，利用科學的決策分析工具，通過數據分析、知識發(fā)現等過程，為戰(zhàn)略制訂和決策提供支持。當然，在這整個過程中，集成的數據環(huán)境和決策分析工具是十分重要、不要缺少的。
參考文獻： 論文網在線 www.lunwenwang.com
《數據倉庫與數據挖掘技術》 陳京民等編著 電子工業(yè)出版社
http://www.e-works.net.cn/ewk2004/ewkArticles/467/Article16864.htm
http://www.towestit.com:81/readNews.php?Newid=3762&Code=zk
http://www.donews.net/sunwd/archive/2004/08/20/73132.aspx
http://news.xinhuanet.com/it/2001-11/27/content_136116.htm
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http://media.ccidnet.com/media/ccu/342/00801.htm
http://www.chinaptc.com/erp/erp14.htm
http://www.chinabi.net/Article_Show.asp?ArticleID=198
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