【正文】 存以及維護(hù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及 OLAP 表。這種新功能可以為一個(gè)部門或單位配置一個(gè)獨(dú)立的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)中心。 DB2 UDB 免費(fèi)包含的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中心把可視化倉(cāng)庫(kù)的強(qiáng)大功能和 DB2 控制中心的便捷特點(diǎn)結(jié)合起來(lái)，為需要商業(yè)智能的用戶提供友好的用戶界面。 DB2 UDB 的用戶現(xiàn)在可以跨越 DB2 數(shù)據(jù)庫(kù)、 Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)或者一個(gè)OLE DB 資源進(jìn)行分布式的查詢，也就是可以通過(guò)使用 DB2 通用數(shù)據(jù)庫(kù)的 SQL句法和 API 在一個(gè)工作單元的查詢內(nèi)實(shí)現(xiàn)訪問(wèn)和操作保存在異構(gòu)數(shù)據(jù)資源中的數(shù)據(jù)。用戶只需熟悉 DB2 語(yǔ)法即可在跨平臺(tái)的復(fù)雜環(huán)境中輕松獲取非 DB2 數(shù)據(jù)。產(chǎn)品集成改變主要包括通用數(shù)據(jù)支持，免費(fèi)新增數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中心和 DB2 OLAP starter kit。 DB2 支持wchar_t 數(shù)據(jù)類型，使得用戶在單字節(jié)環(huán)境 (如英語(yǔ)環(huán)境 )下開發(fā)的應(yīng)用在其他環(huán)境(日語(yǔ) )下也可照常運(yùn)行。 DB2 對(duì)統(tǒng)一代碼 (Unicode)的支持： 16Bit 固定長(zhǎng)度的 Unicode 包含所有通用文本字符，容許定長(zhǎng)字符序列 (以便分析 )和設(shè)定含義的字符。 ? 索引關(guān)鍵字長(zhǎng)度從 255 字符擴(kuò)大到 1,024 個(gè)字符。 ? 最大變量字符為 32KB，取決于頁(yè)大小。 ? SQL 語(yǔ)句的最大長(zhǎng)度由原來(lái)的 32KB 增大到 64KB。 IBM 公司數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) /商業(yè)智能解決方案 XXX 公司 /IBM 中國(guó)有限公司機(jī)密 第 13頁(yè) 應(yīng)一些 IBM 合作伙伴軟件提供商的要求， DB2 UDB 包含以下擴(kuò)充性能： ? 表 /視圖 /別名的命名長(zhǎng)度限制由原來(lái)的 18 個(gè)字符擴(kuò)充為 128 個(gè) 字符。在 DB2 中還新增了統(tǒng)計(jì)、線性回歸等功能，直接支持進(jìn)一步深入分析，以便利用 DB2 的查詢處理實(shí)用程序，而以往只能在應(yīng)用程序級(jí)上做到這一點(diǎn)。 DB2 致力于商業(yè)智能和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)方面的改進(jìn)，包括自動(dòng)觸發(fā)器，多分區(qū)和多表的自動(dòng)總計(jì)表格，優(yōu)化星式結(jié)構(gòu)的連接方法，使查詢和整個(gè)系統(tǒng)的 反應(yīng)速度大大提高。 DB2 產(chǎn)品家族提供了完整的 中文支持，對(duì)中文的支持貫穿于從微機(jī)到主機(jī)的所有平臺(tái)，這是任何其他數(shù)據(jù)庫(kù)廠家做不到的。因而任何受過(guò)一種平臺(tái)上的 DB2 培訓(xùn)的人員能夠很容易地使用其他平臺(tái)的 DB2 產(chǎn)品。如果使用服務(wù)器配置，那就允許 DOS、 Windows、 OS/ Win9 Win9 Macintosh或 UNIX 客戶機(jī)去訪問(wèn) DB2 服務(wù)器，可以使用 TCP/IP、 IPX/SPX、 NetBIOS 或APPC 等網(wǎng)絡(luò)協(xié)議；如果作為環(huán)球網(wǎng)上的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器，則可由一臺(tái)瀏覽器 (Web Browser)作為客戶機(jī)訪問(wèn)。 這些產(chǎn)品是全功能、具有工業(yè)強(qiáng)度的關(guān)系 數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，分別用于服務(wù)器和工作站平臺(tái)。 DB2 家族除了包含在各種平臺(tái)上運(yùn)行的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)內(nèi)核之外，產(chǎn)品包中還包括了數(shù)據(jù)復(fù)制、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)管理、環(huán)球網(wǎng) (Inter)網(wǎng)關(guān)支持、在線分析處理、多媒體支持和各種并行處理能力， 免費(fèi)提供 DB2 UDB 在 PC 和 UNIX 平臺(tái)上的客戶機(jī)端產(chǎn)品 (DB2 CAE)，并為所有平臺(tái)上的異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn) 提供 “中介件 ”(Middleware)解決方案。各種平臺(tái)上的 DB2 有共同的應(yīng)用程序接口，因此運(yùn)行在一種平臺(tái)上的程序可以很容易地移植到其他的平臺(tái)。以下是各個(gè)產(chǎn)品的描述說(shuō)明。 XXX 公司 可以在此基礎(chǔ)上開發(fā)各種商業(yè)智能應(yīng)用，輔助決策者制定業(yè)務(wù)計(jì)劃和措施，在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中保持良好的勢(shì)頭。 一次性投資，長(zhǎng)期受益。 滿足 XXX 公司 未來(lái)發(fā)展的需要。 最大限度地減少網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷。數(shù)據(jù)都在本地運(yùn)行，數(shù)據(jù)量相對(duì)較小，因此對(duì)服務(wù)器計(jì)算能力的要求相對(duì)較低。各業(yè)務(wù)部門可以根據(jù)自己的需要定義數(shù)據(jù)集市的內(nèi)容，并進(jìn)行各種指標(biāo)的多維分析，在實(shí)際應(yīng)用中不斷擴(kuò)展系統(tǒng)，為決策者提供必要的信息。 另外，需要配置一臺(tái) PC 服務(wù)器運(yùn)行 Windows 2020 作為整個(gè)系統(tǒng)的控制服務(wù)器，安裝 DB2 Warehouse Control Server、 DB2 Control Center、 OLAP Server 控制臺(tái) OLAP Server Application Manager 以及挖掘服務(wù)器前端 DB2 Intelligent Miner for Data Client。整個(gè)系統(tǒng)需要在一臺(tái)運(yùn)行 Windows 2020 的PC 服務(wù)器上安裝 DB2 OLAP Analyzer Analysis Server 以及 HTTP Server，作為為前端瀏覽器客戶提供統(tǒng)一入口的應(yīng)用服務(wù)器。 IBM 公司數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) /商業(yè)智能解決方案 XXX 公司 /IBM 中國(guó)有限公司機(jī)密 第 10頁(yè) 在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器上同時(shí)安裝 DB2 Intelligent Miner for Data，從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器中抽取數(shù)據(jù)進(jìn)行智能挖掘；此外，在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)上安裝 DB2 Intelligent Miner Scoring，用來(lái)將數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果作用到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，實(shí)現(xiàn)打分功能。 在海量數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)上針對(duì)每一類具體業(yè)務(wù)問(wèn)題建立數(shù)據(jù)集市。 最終用戶工具我們選用 DB2 OLAP Analyzer，這個(gè)產(chǎn)品是一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的前端分析工具，利用這個(gè)工具用戶可以很容易地訪問(wèn) OLAP Server 中經(jīng)過(guò)處理的數(shù)據(jù)，制作各種形式、風(fēng)格的報(bào)表，報(bào)表內(nèi)容可以包括數(shù)字、圖像、曲線等，使得管理層可以直接、直觀地查看企業(yè)的經(jīng)營(yíng)情況。 建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之后，選擇一些有意義的主題，抽取相關(guān)的數(shù)據(jù)到 DB2 OLAP Server 中，利用 DB2 OLAP Server 的強(qiáng)大分析功能，給最終用戶提供在線多維分析的功能，能夠讓最終用戶充分 挖掘出數(shù)據(jù)中包含的信息。 在 DB2 Warehouse Manager(DWM)中含有 Warehouse Agent 部件，它可以用來(lái)在位于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù) DB2 UDB 中執(zhí)行直接執(zhí)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)加工?？梢砸苑浅Ｖ庇^的圖形化方式管理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，當(dāng)報(bào)表系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求發(fā)生變化時(shí)，可以非常方便地修改步驟，滿足變化多端的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。在各步驟中可以定義代理 (agent)來(lái)自動(dòng)運(yùn)行數(shù)據(jù)傳遞、清洗和匯總功能，這些步驟可以按時(shí)間、事件運(yùn)行，或由其它步驟觸發(fā)。提供一個(gè)開放的，從數(shù)據(jù)源到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一致的解決方案。 在建造數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)程中，我們推薦使用 IBM 的 Warehouse Manager，該產(chǎn)品是 IBM 用來(lái)建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的工具，利用該工具，我們可以方便、快捷地構(gòu)造起數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)，因?yàn)槲覀儜?yīng)該認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)必須建立在一個(gè)開放的、可更改的結(jié)構(gòu)上，以便能夠處理數(shù)據(jù)和需求的不斷膨脹。并且系統(tǒng)的維護(hù)工作也比較方便，當(dāng)需要修改應(yīng)用時(shí)，只需要修改服務(wù)器上的程IBM 公司數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) /商業(yè)智能解決方案 XXX 公司 /IBM 中國(guó)有限公司機(jī)密 第 8頁(yè) 序就可以了，不需要在客戶端做工作。如果采用后者，我們可以考慮使用 IBM 的 WebSphere 和 VisualAge for Java 進(jìn)行開發(fā)，它們產(chǎn)品是 IBM 電子商務(wù)應(yīng)用的重要部件。我們希望首先在需求較為迫切的領(lǐng)域，選擇一些比較有意義的主題；基于這些主題，我們將建立一個(gè)數(shù)據(jù)集市，待用戶能夠?qū)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念和一些技術(shù)有了比較深刻的認(rèn)識(shí)之后，再綜觀全局，構(gòu)建起企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。小的項(xiàng)目可以立即顯示數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的價(jià)值，同時(shí)也提供了更快的投資回報(bào)。 在構(gòu)造數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)程中，我們采取以點(diǎn)帶面的做法，采用小步長(zhǎng)、逐步地建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的策略。 該方案的實(shí)現(xiàn)方式如下： 首先，在數(shù)據(jù)主要來(lái)源于兩個(gè)方面：綜合業(yè)務(wù)系統(tǒng)和新錄入的數(shù)據(jù)。 IBM 公司數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) /商業(yè)智能解決方案 XXX 公司 /IBM 中國(guó)有限公司機(jī)密 第 7頁(yè) 第三章 XXX 公司 BI 系統(tǒng)方案 XXX 公司 BI 系統(tǒng)的需求分析 在 XXX 公司 的 BI 系統(tǒng)中，可以實(shí)現(xiàn)如下一系列經(jīng)營(yíng)過(guò)程中的分析和決策支持： 除了以上列出的一系列分析和預(yù)測(cè)外，利用 BI 系統(tǒng)，還應(yīng)該能夠根據(jù) XXX公司 的需求很方便地?cái)U(kuò)展其功能。因此，我們建議在實(shí)施過(guò)程中結(jié)合專家培訓(xùn)和服務(wù)，在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開發(fā)、實(shí)施當(dāng)中，逐步培養(yǎng)出企業(yè)自己的系統(tǒng)管理、維護(hù)和開發(fā)人員。 IBM 公司數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) /商業(yè)智能解決方案 XXX 公司 /IBM 中國(guó)有限公司機(jī)密 第 6頁(yè) 實(shí)用原則 在第一步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)，盡量針對(duì)當(dāng)前電信最關(guān)心的主題，并將該主題進(jìn)行細(xì)致分析，盡可能用簡(jiǎn)單、統(tǒng)一、易于使用的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)，避免追求片面的復(fù)雜和完美。 我們建議，工程實(shí)施上采取以下原則： 分階段、循序漸進(jìn)的原則 任何一個(gè)項(xiàng)目的實(shí)施都是一個(gè)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，解決問(wèn)題，積累經(jīng)驗(yàn)，又遇到新問(wèn)題，再解決，再積累的循序漸進(jìn)的過(guò)程。 商業(yè)智能方案實(shí)施原則 實(shí)施商業(yè)智能方案項(xiàng)目工程，與實(shí)施傳統(tǒng)的應(yīng)用系統(tǒng)有很大的不同。 數(shù)據(jù)挖掘要求有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作基礎(chǔ)，并要求數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里已經(jīng)存有豐富的數(shù)據(jù)。一個(gè)細(xì)心的分析者，往往能從這些發(fā)掘出來(lái)的關(guān)系得到啟示。 簡(jiǎn)單的說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘使用統(tǒng)計(jì)、分析等數(shù)學(xué)方法、以及電腦學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方式，從大量的數(shù)據(jù)中，找尋數(shù) 據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。例如，如果管理人員要求比較各個(gè)區(qū)域某類業(yè)務(wù)在過(guò)去一年的情況，可以從多維分析中找答案。 數(shù)據(jù)挖掘 正如在礦井中可以挖掘出珍貴的礦石，在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)里也常?？梢酝诰虺鰳I(yè)務(wù)人員意想不到的信息。它完成的是對(duì)用戶數(shù)據(jù)的整理和觀察，可以說(shuō)，它的工作是總結(jié)過(guò)去。往往與多維分析工具配合，作為多維分析服務(wù)器的前臺(tái)界面。由此產(chǎn)生了在線多維分析工 具，它的主要功能，是根據(jù)用戶常用的多種分析角度，事先計(jì)算好一些輔助結(jié)構(gòu)，以便在查詢時(shí)能盡快抽取到所要的記錄，并快速地從一維轉(zhuǎn)變到另一維，將不同角度的信息以數(shù)字、直方圖、餅圖、曲線等等方式展現(xiàn)在您面前。每一個(gè)分析的角度可以叫作一個(gè)維，因此，我們把多角度分析方式稱為多維分析。因此，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不僅僅是個(gè)數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存?zhèn)}庫(kù)，更重要的是它提供了豐富的工具來(lái)清洗、轉(zhuǎn)換和從各地提取數(shù)據(jù)，使得放在倉(cāng)庫(kù)里的數(shù)據(jù)有條有理，易于使用。 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)。 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。 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。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。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。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。 圖 2 IBM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu) 上圖為 IBM 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。基于對(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)， IBM 設(shè)計(jì)了自己的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)，見下圖：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組成。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。 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)開始實(shí)施的平均超過(guò) 500％ 。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。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。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。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。 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。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。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。文中涉及的所有資料請(qǐng)嚴(yán)格保密。 XXX 公司 BI 系統(tǒng) 方案建議書 IBM 公司軟件部 二〇二〇年十一月 IBM 公司數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) /商業(yè)智能解決方案 IBM 中國(guó)公司非常榮幸有此機(jī)會(huì)向 XXX 公司 提交數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)方案建議書。該建議書含有專有信息。IBM 公司數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) /商業(yè)智能解決方案 目 錄 第一章 概述 .........................................................................................................................