【正文】 . . . .XXX 公司 BI 系統(tǒng)方案建議書(shū)二〇二二二〇二二年六月. . . .目 錄第一章 概述 .......................................................................1第二章 商業(yè)智能綜述 ...............................................................2 商業(yè)智能基本結(jié)構(gòu).............................................................2 XXX 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu) .........................................................3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：用于抽取、整合、分布、存儲(chǔ)有用的信息 ..........................4 多維分析：全方位了解現(xiàn)狀 ................................................4 前臺(tái)分析工具 ............................................................5 數(shù)據(jù)挖掘 ................................................................5 商業(yè)智能方案實(shí)施原則.........................................................5 分階段、循序漸進(jìn)的原則 ..................................................5 實(shí)用原則 ................................................................6 知識(shí)原則 ................................................................6第三章 XXX 公司 BI 系統(tǒng)方案 .........................................................7 XXX 公司 BI 系統(tǒng)的需求分析 ....................................................7 XXX 的解決方案 ...............................................................7 建議架構(gòu).....................................................................9第四章 所選 XXX 產(chǎn)品簡(jiǎn)介 ..........................................................11 DB2 UDB.....................................................................11 概述： DB2 家族 (Family)與 DB2 通用數(shù)據(jù)庫(kù) (UDB) ........................11 DB2 通用數(shù)據(jù)庫(kù) (UDB) 的特色 .........................................12 DB2 通用數(shù)據(jù)庫(kù) (UDB)的其他先進(jìn)功能 .......................................22 DB2 WAREHOUSE MANAGER (數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理器) .........................................26 DB2 Warehouse Manager 的主要部件 ........................................26 數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載 (ETL)功能 ..........................................27 元數(shù)據(jù) (Meta Data)管理 ..................................................31 DB2 Warehouse Manager 的其它技術(shù)特點(diǎn) ....................................31 XXX OLAP SERVER(多維數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器) ............................................33 DB2 OLAP Server 引擎 ....................................................33 DB2 OLAP Server 各個(gè)附件 ................................................34 DB2 OLAP Server 與 DB2 Warehouse Manager 集成 ............................36 DB2 OLAP Server 支持的前端工具 ..........................................36 DB2 OLAP ANALYZER ............................................................37 數(shù)據(jù)挖掘工具（XXX INTELLIGENT MINER） ..........................................37 數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)現(xiàn)方法 .....................................................38. . . . 數(shù)據(jù)挖掘基本方法 .......................................................39 數(shù)據(jù)挖掘與多維分析相結(jié)合 ...............................................40第五章 工程服務(wù)和售后服務(wù) ........................................................41 工程服務(wù)....................................................................41 售后服務(wù)....................................................................41 XXX 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的安裝及配置服務(wù) ............................................41 XXX 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的維護(hù)服務(wù) ..................................................41 XXX 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的顧問(wèn)服務(wù) ..................................................42 XXX 培訓(xùn)服務(wù) ............................................................42 技術(shù)文檔....................................................................42. . . .第一章 概述隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈，各家公司紛紛把提高決策的科學(xué)性、合理性提高到一個(gè)新的認(rèn)識(shí)高度。在此背景下，利用信息技術(shù)的最新手段，利用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行面向決策的分析這一方法紛紛被國(guó)內(nèi)外許多公司所采用。通過(guò)有目的、有選擇地采集業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為對(duì)決策有用的信息，用于智能化的分析、預(yù)測(cè)和模擬等目的，這樣的應(yīng)用被稱為商業(yè)智能應(yīng)用。從國(guó)內(nèi)外各行各業(yè)的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)看，實(shí)施商業(yè)智能是提高企業(yè)進(jìn)行高效的業(yè)務(wù)分析和科學(xué)決策的有效手段。作為一個(gè)具有八十多年歷史，以開(kāi)發(fā)信息技術(shù)和商業(yè)應(yīng)用而聞名的“藍(lán)色巨人” ，XXX 在這一領(lǐng)域進(jìn)行了多年的研究，發(fā)展出完備的商業(yè)智能技術(shù)，為商業(yè)數(shù)據(jù)自動(dòng)轉(zhuǎn)化為商業(yè)知識(shí)提供了現(xiàn)實(shí)的方案。商業(yè)智能的本質(zhì)，是提取收集到的數(shù)據(jù)，進(jìn)行智能化的分析，揭示企業(yè)運(yùn)作和市場(chǎng)情況，幫助管理層做出正確明智的經(jīng)營(yíng)決定。一般現(xiàn)代化的業(yè)務(wù)操作，通常都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，如話單、賬單以及客戶資料等，其中一部分是決策關(guān)鍵數(shù)據(jù)，但并不是所有的數(shù)據(jù)都對(duì)決策有決定意義。商業(yè)智能包括收集、清理、管理和分析這些數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息，然后及時(shí)分發(fā)到企業(yè)各處，用于改善業(yè)務(wù)決策。企業(yè)可以利用它的信息和結(jié)論進(jìn)行更加靈活的階段性的決策：如采用什么產(chǎn)品、針對(duì)哪類客戶、如何選擇和有效地推出服務(wù)等等，也可以實(shí)現(xiàn)高效的財(cái)務(wù)分析、銷售分析、風(fēng)險(xiǎn)管理、分銷和后勤管理等等。這一切都是為了降低成本、提高利潤(rùn)率和擴(kuò)大市場(chǎng)分額。. . . .第二章 商業(yè)智能綜述 商業(yè)智能基本結(jié)構(gòu)當(dāng)今，許多企業(yè)認(rèn)識(shí)到只有靠充分利用，發(fā)掘其現(xiàn)有數(shù)據(jù)，才能實(shí)現(xiàn)更大的商業(yè)效益。日常的商務(wù)應(yīng)用生成了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)若用于決策支持則會(huì)帶來(lái)顯著的附加值。若再加上市場(chǎng)分析報(bào)告、獨(dú)立的市場(chǎng)調(diào)查、質(zhì)量評(píng)測(cè)結(jié)果和顧問(wèn)評(píng)估等外來(lái)數(shù)據(jù)時(shí)，上述處理過(guò)程產(chǎn)生的效益可進(jìn)一步增強(qiáng)。而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)正是匯總這些商用信息后，進(jìn)而支持?jǐn)?shù)據(jù)發(fā)掘、多維數(shù)據(jù)分析等當(dāng)今尖端技術(shù)和傳統(tǒng)的查詢及表報(bào)功能，這些對(duì)于在當(dāng)今激烈的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中保持領(lǐng)先是至關(guān)重要的。那么怎樣把這樣大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可靠的、商用的信息以便于決策支持呢？建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)正被廣泛地公認(rèn)為最好的轉(zhuǎn)換手段。圖 1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建立過(guò)程根據(jù) IDC 的調(diào)查，使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的投資回報(bào)率平均超過(guò) 400％，尤其是從小型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)始實(shí)施的平均超過(guò) 500％。. . . . XXX 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)XXX 早在 90 年代初期，就投入大量?jī)?yōu)秀技術(shù)人員和資金開(kāi)始了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的研究，并啟動(dòng)了 StarBurst 大型科研項(xiàng)目。該項(xiàng)目主要就是為了攻克數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域的一些技術(shù)難題，例如優(yōu)化星型連接(Starjoin)，實(shí)現(xiàn)多維分析。因此，XXX 現(xiàn)在發(fā)布的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品都是經(jīng)過(guò)反復(fù)推敲和久經(jīng)考驗(yàn)的?；趯?duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)的深刻理解和多年積累的經(jīng)驗(yàn)，XXX 設(shè)計(jì)了自己的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)，見(jiàn)下圖：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組成。作為一個(gè)開(kāi)發(fā)式結(jié)構(gòu)，它方便了用戶的產(chǎn)品選擇、實(shí)施和今后的擴(kuò)展。圖 2 XXX 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)上圖為 XXX 三層次數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)：從第一層 OLTP 業(yè)務(wù)系統(tǒng)到第二層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為建倉(cāng)過(guò)程，從第二層到第三層數(shù)據(jù)集市為按主題分類建立應(yīng)用的過(guò)程。第一步包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分布等步驟，按照統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，建立可被企業(yè)各部門(mén)充分共享的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。其中，數(shù)據(jù)抽取階段完成對(duì)各種數(shù)據(jù)源的訪問(wèn)，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換階段完成對(duì)數(shù)據(jù)的清洗、匯總和整合等，數(shù)據(jù)分布階段完成對(duì)結(jié)果數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的分配。這三個(gè)階段通常緊密結(jié)合在一起，由一個(gè)產(chǎn)品或幾個(gè)產(chǎn)品配合實(shí)現(xiàn)。例如，DB2 Warehouse Manager 既可獨(dú)立完成，又可結(jié)合 DataJoiner、DataPropagator 實(shí)現(xiàn)對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)復(fù)制的處理。DB2 Warehouse Manager 可進(jìn)行數(shù)據(jù)映射的定義，以定期地抽取、轉(zhuǎn)換和分布數(shù)據(jù)；. . . .DataJoiner 可訪問(wèn)的各種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)包括 DB2 數(shù)據(jù)庫(kù)家族、ORACLE、SYBASE、INFORMIX 和 MS SQL Server 等；DataPropagator 主要用于數(shù)據(jù)復(fù)制，采用數(shù)據(jù)復(fù)制的方式可對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行增量數(shù)據(jù)更新，避免對(duì)作業(yè)系統(tǒng)事物處理性能的影響和大量重復(fù)抽取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)由 DB2 家族產(chǎn)品來(lái)完成，以保證數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)始終高性能地運(yùn)轉(zhuǎn)，提供完整、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，便于將來(lái)的升級(jí)和擴(kuò)展。第二步，在按主題分類建立應(yīng)用時(shí)，若既想擁有多維數(shù)據(jù)庫(kù)的獨(dú)特功能，又要把數(shù)據(jù)存放在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中以便管理，則 DB2 OLAP Server 是用戶的最佳選擇。DB2 Warehouse Manager 中提供的 Information Catalog 通過(guò)描述性數(shù)據(jù)幫助用戶查找和理解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，Intelligent Miner 用于數(shù)據(jù)挖掘以便幫助決策者預(yù)測(cè)或發(fā)現(xiàn)隱藏的關(guān)系。最后，我們以報(bào)表或圖形的方式將結(jié)果數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給用戶，這通常由第三方產(chǎn)品來(lái)實(shí)現(xiàn)，它們包括：Hyperion Analyzer, Cognos，Brio，Business Objects 等。商業(yè)智能的實(shí)現(xiàn)方式多種多樣，其規(guī)模和特點(diǎn)由用戶的需求來(lái)決定。但萬(wàn)變不離其宗，其基本體系結(jié)構(gòu)往往包括三個(gè)部分。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：用于抽取、整合、分布、存儲(chǔ)有用的信息一個(gè)企業(yè)的信息往往分布在不同的部門(mén)和分支機(jī)構(gòu)，管理者要綜觀全局、運(yùn)籌帷幄，必須能迅速地找到能反映真實(shí)情況的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)也許是當(dāng)前的現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)，也可能是過(guò)去的歷史數(shù)據(jù)。因此，有必要把各個(gè)區(qū)域的數(shù)據(jù)集合起來(lái)，去其糟粕、取其精華，將真實(shí)的、對(duì)決策有用的數(shù)據(jù)保留下來(lái)，隨時(shí)準(zhǔn)備管理人員使用。因此，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不