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数据仓库对数据仓库的迫切需求

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数据仓库对数据仓库的迫切需求会计学1数据仓库对数据仓库的迫切需求第一章对数据仓库的迫切需求目标理解目前对决策信息的迫切需求认识每个企业的信息危机区分操作型和信息型的系统了解为什么过去提供决策信息的尝试都以失败告终明白为什么数据仓库是可行的解决方案第1页/共46页1.1对战略信息的不断增长的需要1.2以往的决策支持系统的失败1.3操作型系统和决策支持系统1.4数据仓库:唯一可行的解决方案1.5数据仓库的定义第2页/共46页1.1对决策信息的不断增长的需要决策信息不为企业日常运作所用商业决策有赖于正确的决策信息决策信息的特点综合性必须有一个独立的...

数据仓库对数据仓库的迫切需求
会计学1数据仓库对数据仓库的迫切需求第一章对数据仓库的迫切需求目标理解目前对决策信息的迫切需求认识每个企业的信息危机区分操作型和信息型的系统了解为什么过去提供决策信息的尝试都以失败告终明白为什么数据仓库是可行的解决 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 第1页/共46页1.1对战略信息的不断增长的需要1.2以往的决策支持系统的失败1.3操作型系统和决策支持系统1.4数据仓库:唯一可行的解决方案1.5数据仓库的定义第2页/共46页1.1对决策信息的不断增长的需要决策信息不为企业日常运作所用商业决策有赖于正确的决策信息决策信息的特点综合性必须有一个独立的、从企业整体来看的视角数据完整性信息必须是准确的、必须符合商业规则可用性必须通过直观方法容易获得的、对于分析是有用的可靠性每个商业因素都必须有且仅有一个值及时性信息必须是在规定时间内准备好的、待用第3页/共46页信息危机数据库支撑着公司运营的所有数据公司有海量的数据信息技术资源和系统不能有效地将所有这些数据转化为有用的战略信息信息危机并不是因为缺乏足够的信息,而是能够得到的信息并不是决策要用的信息数据分布的多样性(多系统、多平台、不同的数据结构)决策所需的数据格式必须符合趋势分析决策数据必须能够从不同的角度来观察数据1.1.1信息危机第4页/共46页1.1.2技术趋势技术趋势计算机部门命名的变迁计算中心、数据处理、MIS、信息型系统、IT、CIO、CKO存储、带宽、处理器大、快、强便宜信息技术的迅速增长计算机技术大型机、小型机、微机、网络、客户-服务器人/机接口打孔卡片、视频播放、GUI、语音处理选择分批、联机、网络、实时计算能力的迅猛发展使得提供决策信息成为可能第5页/共46页1.1.3机遇和风险机遇和风险大量操作型数据使企业面临信息危机,IT技术使得利用此类数据提供战略信息成为可能合理地利用战略信息可以得到很多市场机会战略信息的缺乏会使企业面临更多的风险和失败的威胁第6页/共46页1.2以往的决策支持系统的失败IT部门一直努力为公司关键人物提供用于战略决策的信息忙受不到应有的尊重个人价值无法真正的体现IT部门所作的大部分工作以失败告终从不同的系统查询数据费了九牛二虎之力得到的报表生命如此短暂数据的不一致性数据完整性差用户不能明确的告诉我们他们到底想要什么给了第一张报表,他要另外一张报表第7页/共46页1.2.1决策支持系统的历史决策支持系统的历史即席查询报表特殊抽取程序小应用程序信息中心决策支持系统主管信息系统第8页/共46页1.2.2缺乏提供战略信息的能力过去,每个试图提供决策信息的系统都不能令人满意IT部门接到了太多的特别查询要求,负荷过重这些请求不仅量大,而且总在变用户需要越来越多的补充报表,例如各种可能的组合用户只能依赖IT部门,不能直接访问信息IT部门不能提供适合制定战略决策信息灵活、对分析有指导作用的环境第9页/共46页1.3操作型系统和决策支持系统IT部门试图提供决策的战略信息的尝试大都以失败告终!Why???我们一致试图从操作型系统中提供战略信息我们必须构建能提供战略信息的决策支持系统或者信息系统第10页/共46页操作型系统vs.信息型系统操作型系统,OLTP取订单处理呼叫装货开发货单收取现金预定座位信息型系统给我销售量最好的产品名单告诉我出问 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 的地区告诉我为什么(向下钻取)让我看看其他的数据(横向钻取)显示最大利润当一个地区的销售低于目标值时,提醒我将数据写入数据库从数据库中读取战略信息第11页/共46页操作型系统vs.信息型系统操作型信息型数据内容当前值存档的,推导出来的,总结的值数据结构适于事务处理适于复杂查询访问频率高中、低访问连接类型读取、更新、删除读取使用方法可预知的、反复性的特别查询、随机的、启发式的应用响应时间快一般用户大量较少数第12页/共46页1.4数据仓库:唯一可行的解决方案一种新类型的系统环境为分析任务而 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 的数据库从多种应用程序获取的数据使用方便,有益于用户的长时间交互式操作大量读取的数据使用用户可以与系统直接交互内容可靠,定期更新数据包括当前的和历史的用户可以查询,并在线得到结果用户可以创建报表第13页/共46页新环境下的需求处理:分析性的处理需求。分为四个层次对当前和历史数据简单查询和报表处理可以用很多不同的方法进行“WhatIf”分析可以查询、后退、分析认清过去的发展趋势,并将其应用于对未来结果的分析第14页/共46页数据仓库的商业智能(BI)操作型系统基本商业处理抽取、清洗、聚合数据转换关键度量,商业维度第15页/共46页1.5数据仓库的定义数据仓库是提供战略信息的唯一可行的解决方案数据仓库功能性的定义数据仓库是一种信息环境,它能够:提供对企业综合、完整的概括使决策者所需要的当前数据和历史数据都方便易得无需妨碍操作型系统,也能使支持决策的处理成为可能使企业的信息保持一致性提供了一个灵活的、交互的战略信息来源第16页/共46页1.5.1数据仓库是信息传递的一种简单概念数据仓库的来源在于对决策信息的需求和对操作型计算环境的不满数据仓库不“创造”新的数据数据仓库概念简单使用所有现存的数据通过清洗、转换提供有用的决策信息第17页/共46页1.5.2数据仓库是一种环境,而不是产品你不可能买到数据仓库但你可以构建自己的数据仓库数据仓库新型计算环境的特点数据分析和决策支持的理想环境不固定,灵活、交互式操作100%用户驱动适合”提问-回答-再提问”的模式第18页/共46页1.5.3数据仓库是多种技术的混合体数据仓库的基本概念从操作型系统中提取所有数据在需要的时候可以将外部数据包含其中将多种数据源的所有数据进行整合转换数据,去掉不一致性用适合决策的易于存取的格式存储数据数据建模数据管理数据获取元数据管理分析开发工具应用存储管理数据质量管理第19页/共46页本章小结企业非常需要战略信息来应对激烈的竞争、扩大市场份额,并且提高企业利润虽然企业在过去的几十年里积累了大量额数据,但还是难免于信息危机的困扰,战略决策所需的信息不容易得到IT部门曾经试图提供战略信息,但失败了。主要原因在于他们试图从操作型系统中提供战略信息信息型系统与传统的操作型系统不同,操作型系统不是为战略信息而设计的需要一种新的计算环境来提供战略信息,数据仓库是唯一可行的解决方案每一个企业都有对数据仓库的迫切要求第20页/共46页Learnmore……第21页/共46页商务智能BusinessIntelligenceBI概念提出:GartnerGroup(1996年)BI通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。商业智能能够辅助的业务经营决策,既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策。第22页/共46页为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。BI是对商业信息的搜集、管理和分析过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力(insight),促使他们做出对企业更有利的决策。BI的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用,其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。    BI是一种解决方案。第23页/共46页BI的关键从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取、转换和装载,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图,在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。第24页/共46页数据仓库DataWarehousing:DW联机分析处理Online-AnalystProcessing:OLAP数据挖掘DataMining:DM第25页/共46页StoriesaboutBI沃尔玛超市“啤酒与尿布”的故事淘宝数据平台惊人的交易额个性化的网站网上交易的特点第26页/共46页数据库技术演化过程数据挖掘是信息技术自然演化的结果1960s:数据收集,数据库创建,层次与网状数据库1970s:关系数据模式,RDBMS的实现1980s:RDBMS,高级数据模式(extended-relational,OO,etc.)面向应用的DBMS(空间,多媒体数据库,面向工程,等等)1990s:数据挖掘,数据仓库,多媒体数据库,Web数据库2000s流媒体管理与挖掘广泛应用的数据挖掘Web技术与全球信息系统第27页/共46页现有的数据库系统的侧重点现有的数据库系统,主要用于事务处理一笔存款(一张存款单)一笔取款(一张取款单)一笔转帐(一张转帐单)一次挂失(一张挂失单)强调多用户并发环境,数据的一致性、完整性第28页/共46页企业信息化建设现状在数据库技术的支持下,一大批成熟的业务信息系统投入运行,为企业发展作出了巨大贡献各类信息系统大多属于面向事务处理的OLTP系统信息系统多年运行,积累了大量的数据数据是一种宝贵的资源,但没有充分发挥作用管理决策层对数据分析基础平台的需求日益强烈第29页/共46页信息化建设的趋势发展趋势数据集中化业务综合化管理“扁平化”决策科学化特点以客户为中心以服务求发展第30页/共46页企业信息化建设提出了更高的要求市场竞争日益激烈—创造竞争优势需要及时、准确的做出科学决策科学决策必须以准确、有效的数据为基础充分利用现有数据,将它转化为信息以客户为中心的经营管理模式—优化客户关系原有系统往往以产品为中心原有系统往往以“单据(票证)”的处理为基础转向“以客户为中心”强调服务,尤其是个性化服务第31页/共46页现有数据库系统处理分析型应用存在的问题数据可信性生产率不可能把数据转换成信息数据动态集成问题历史数据问题数据的综合问题:非细节数据,多种程度的综合第32页/共46页分析处理的需求例1:今年销售量下降的因素(时间、地区、商品、销售部门)时间:销售地区:(销售*顾客)[顾客地址所在的地区,……]商品:(销售*订单细则)[商品类别,……]销售部门:销售*员工*部门[部门名称,……]例2:持卡人今年的交易情况与以往相比,有怎样的变化?交易特点(存款、取款、转帐、消费)是什么?持卡人消费倾向(宾馆、大型商场、超级市场等)是什么?要求:多个子系统中的数据(数据集成)历史数据汇总、综合的数据一致的数据视图第33页/共46页分析人员典型的信息需求覆盖企业内部信息、合作伙伴信息和市场信息覆盖综合信息和明细信息覆盖当前数据和历史数据高可用性高质量的数据(一致性、完整性)支持各种不同的分析方法数据定义符合业务人员要求第34页/共46页分析决策人员的挑战组织内部横向共享信息数据的重构个人授权服务和质量管理组织之间合作伙伴客户驱动的解决方案战略联盟价值链和供应链市场竞争对手市场分割实时的市场行情全球化第35页/共46页数据可信性数据没有同一时间基准例如:一个企业的两个部门向管理者呈送报表部门A,于星期天傍晚抽取了分析所需的数据,结论为业绩上升10%部门B,于星期三下午抽取了分析所需的数据,结论为业绩下降15%算法不同部门A使用的是旧帐号部门B使用的是大帐号多次抽取,扩大了上述两个问题用抽取程序从数据库/文件中抽取数据,并存放起来,然后又在此基础上再次进行抽取,从数据进入系统到提供分析往往经过8、9次的抽取。第36页/共46页数据可信性外部数据问题一位分析员把《华尔街日报》的数据带进系统另一位将《商业周刊》的数据进入系统数据一旦进入系统,往往已失去“身份”,并且一位分析员也不知道另一位分析员所输入的数据开始时就不是同一个公共的数据源部门A最初来源于文件XYZ部门B最初来源于DBABC第37页/共46页生产率为了生成一个企业报表,必须经过获得源数据定位和分析数据:由于同名不同义、同义不同名,很难准确定位和分析,可能造成进一步的混乱把数据加工成报告要写许多程序,每个程序必须客户化(与客户环境有关)程序会涉及公司具有的各种技术由于定位数据困难,检索所要的数据是一件很麻烦的事完成任务需要很长时间定位数据+获得数据+集成报告,完成任务所需时间较长每份报告各自需求不同,因此每份报告所需要的时间都很长。第38页/共46页操作型环境和分析型环境不同的需求,要求将操作型环境和分析型环境相分离在操作型环境中支持分析应用太复杂、太困难操作性环境不支持域(Domain)之间的联系,仅仅支持表之间的连接不同的数据环境要求从数据组织(结构)和操作上进行工作第39页/共46页从数据到信息例如:“今年的帐户情况与前五年比较”涉及大量应用:储蓄应用、贷款、即期汇票管理、信托,而这些应用并未集成。没有足够的历史数据:贷款部门,拥有二年的数据银行存折处理,拥有一年的数据即期汇票管理只有60天的数据现金交易处理具有18个月的数据。数据不一致问题:同名不同义、同义不同名,例如M/F,Male/Female外部数据和非结构化数据第40页/共46页两种报表的区别例:就一个银行而言出纳员需要操作型报表,因为他需要知道当天所有交易,来确定一天结束时的现金余额;银行行长的长期战略决策(如 决定 郑伟家庭教育讲座全集个人独资股东决定成立安全领导小组关于成立临时党支部关于注销分公司决定 一个地区安装ATM机的数目)就需要了解大量的内部和外部信息,每天的交易报表对他意义不大,他更需要分析型报表第41页/共46页数据仓库要解决的基本问题全局范围内统一数据视图数据内容数据的完整性数据的准确性数据的一致性数据组织面向分析决策第42页/共46页第43页/共46页StoryaboutDIKW第44页/共46页DIKW体系原始观察及量度获得了数据(DATA)。分析数据间的关系获得了信息(INFORMATION)。信息可以回答简单问题,譬如:谁?什么?哪里?什么时候?为什么?数据转化为信息,意味著有听众及目的。在行动上应用信息产生了知识(KNOWLEDGE)。知识可以回答“如何?”的问题。知识是一些可行的关系及习惯工作方式。透过智者间的沟通及自我反省而利用知识会产生了智慧。我们可以利用智慧解答关于行动的为什么及什么时候的问题。智慧是关心未来。它含有暗示及滞后影响的意味。第45页/共46页
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