首先,商业智能项目的最重要的目的就是解决各个业务系统之间数据集中整合的问题,避免数据不一致的现象,为企业管理人员提供高效的数据查询和报表展示功能,能够进行多维度的深入分析和数据挖掘,对企业未来的经营状况作出准确的预测。
其次,我们看下商业智能项目实施方法:
项目规划-系统设计及实现-系统调优-系统运行维护
最后切入正题,实施步骤如下:
1)定义需求
需求分析是商业智能最重要的一步,需要描述项目背景与目的、业务范围、业务目标、业务需求和功能需求等内容,明确企业对商业智能的期望和需要分析哪些主题等方面。
其中项目背景主要描述已有系统的当前现状,包括不同的历史时期,它的业务需求分别是什么。而业务范围是指项目团队所有人要工作范围的界定。业务需求拥有描述客户对系统实现的总体性要求。业务目标,是根据调研的结果,对业务需求和功能需求的整体和粗略的概述。
商业智能的功能框架如下:
外部数据源->数据仓库->数据集市层->数据集分析层->报表展示层
2)数据仓库模型的建设
概念模型设计->逻辑模型设计->物理模型设计
3)数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)
抽取主要负责将数据仓库需要的数据从各个业务系统中抽取出来。
清洗阶段是对业务源数据的清洗和确认,检查抽取的源数据质量是否达到数据仓库的规定标准。
转换是对源系统的数据做最后一步的修改,包括对源数据的聚合已经各种计算,是ETL过程的核心部分。
加载是将数据加载到最后的目标表中,其复杂程度没有转换高,一般采用批量转载的形式。
4)建立商业智能分析报表
商业智能报表通过对数据仓库的数据分析,使企业的高层领导可以从多个角度查看企业的运营情况,并且按照不同的方式去探查企业内部的核心数据,从而更好地帮助企业决策人员对公司未来经营状况进行预测和判断。
分享到:
相关推荐
### K3商业智能实施方法论知识点详解 #### 一、K3商业智能实施方法论概述 K3商业智能实施方法论是一种系统化、规范化的框架,用于指导企业如何有效地实施商业智能(BI)解决方案,旨在帮助企业提升数据分析能力,...
博科商业智能系统在实施中,强调了立体解析法,这种方法论将数据仓库建设和智能系统实施分为多个阶段,确保了系统能有效地适应企业的需求。 首先,数据仓库的建设是商业智能的基础,它涉及数据的抽取、转化和加载...
随着云计算和边缘计算的发展,商业智能的实施模式也在发生变化,使得实时分析和分布式分析成为可能。 总的来说,这个压缩包中的“商业智能核心论文”将为研究者和从业者提供宝贵的参考资料,帮助他们理解商业智能的...
- 商业智能实施步骤:需求分析、数据库建模和数据抽取是商业智能实施的重要环节,选项A正确。 - 大数据的特性:选项B正确描述了大数据的三个关键特性:高速(Velocity)、真实性(Veracity)和多样(Variety)。 - 智慧...
数据智能的实施步骤包括:数据化(业务在线化)、算法化(构建数据模型)和产品化(利用算法优化产品并形成反馈闭环)。企业通过数据智能可提升决策效率,实现业务的持续优化。 三、智能商业的两大核心基因 1. 数据...
同时,我们也将分析商业智能与企业信息化系统的关系,实施步骤以及其具备的关键功能。 【标签】: 数据仓库,商业智能,OLAP,数据挖掘 【正文】: 商业智能(BI)是一种利用现有企业数据转化为洞察力的技术,帮助...
BI 顾问实施中需要遵循的主要步骤- 专业级
在实施商业智能系统时,上海帝高绒毛服饰有限公司采用了博科商业智能的财务智能仓(BI-FIW)。帝高羊绒作为一家专业羊绒制品生产企业,其组织结构复杂,业务遍布多地,需要面对复杂的市场环境和快速决策的需求。为此...
《SQLServer2005数据挖掘与商业智能完全解决方案》一书主要探讨如何利用SQL Server 2005构建商业智能应用,以满足日益复杂的商业需求。书中以FoodMart数据库为例,展示了如何从传统的业务数据中提取有价值的信息,...
BI系统的设计和实施涉及几个关键步骤,包括需求分析(了解企业的信息需求)、资料来源分析(确定数据来源和质量)、逻辑和实体数据模型设计(构建数据结构)、商业智能架构设计(规划系统架构)以及系统建设和管理...
在商业智能领域,数据集成是实现全视角商业智能的关键步骤之一。数据集成涉及将来自不同系统、格式和来源的数据合并成一致且可用的形式。这一过程对于构建高效的数据仓库(Data Warehouse,DW)和商业智能(Business...
在实施BI解决方案时,通常会涉及多个步骤,包括数据采集、清洗、转换、加载(ETL过程),数据仓库的构建,以及报表和仪表板的开发。BI工具如SQL Server Analysis Services (SSAS)、Tableau或Power BI等可以用于数据...
在数据可视化的实施过程中,通常遵循以下五个步骤: 1. 数据筛选:确定关键数据,剔除非必要或无关的数据。 2. 数据清洗:处理缺失值、异常值,确保数据质量。 3. 数据转化:将原始数据转换为适合可视化的格式。 4....
商业智能(BI)是企业利用信息技术,通过收集、整理、分析各类数据,转变为对业务有指导意义的信息,进而辅助企业决策的重要工具。自20世纪50年代以来,随着技术的进步,BI的概念也在不断发展和深化。它从最初的决策...
商业智能项目的生命周期模型主要包括计划、设计、实施、测试和维护几个阶段,微软提供了两种模型:MSF软件开发生命周期模型和MSF For Agile软件开发生命周期模型。 **2.2 MSF模型和商业智能项目的整合** MSF模型将...
最后,要详细规划项目的实施步骤,包括产品开发、测试、上市、后期维护等,确保项目按照预定的时间表顺利推进。 总结,这份商业实施计划书全面涵盖了从市场分析到产品开发、营销策略、组织架构以及财务预测的各个...
书中可能会列举一些实际案例,展示如何成功实施商业智能项目,包括项目的目标、实施步骤、预期效果以及遇到的挑战和解决方案,以解答"What Effect"的问题。 总的来说,《SQL Server 2005数据挖掘与商业智能完全解决...