動態資料倉庫的商務智慧系統分析論文

從軟體系統應用角度看是資料倉庫、聯機分析處理、資料探勘等技術方法和工具在商業活動中的集中應用。其工作原理是從企業各類資料來源收集資料，經過抽取(extract)、轉化(transform)、載入(load)，送入資料倉庫，使用資料查詢分析工具、資料探勘工具和聯機分析處理工具對資訊進行處理，並以定製的動態報表實時展示，從而將資訊轉變為輔助決策的知識，最終呈現給使用者。商務智慧軟體的功能有：多維資料分析及展現、報表工具、趨勢分析、視覺化工具、資料探勘等。

在滿足商務智慧各基本功能的前提下，企業對如何保證獲取和分析資料的實時性更為關注。即：資料抽取、轉換、載入、整合的實時性和分析，以對決策提供實時支援。

動態資料倉庫是對傳統資料倉庫的延伸和擴充套件，通過動態資料載入，動態事件驅動和動態資料訪問，對不同使用者群體(管理層、分析師、業務員)進行分門別類的決策支援，將原來後臺的商務智慧推向前端，使實時商務智慧[2]成為可能。

資料倉庫作為商務智慧的重要依託，是對“海量資料”、“大資料”進行分析處理的核心物理架構。藉助資料倉庫技術，可以將來自於不同資料來源平臺 (如crm、scm、erp、oa以及企業外部的系統和零散資料)格式不一的資料處理成語義格式一致的多源資料進行儲存。以往資料倉庫很強調海量，但隨著商業機會出現的週期越來越短，只有少數行業壟斷企業憑藉海量資料獲得商業智慧素材，對於大多數企業而言必須快速地掌握資訊變化，即便是小量、甚至個別的資訊也有商機可挖。由此可見，更快的動態資料日益成為今後的主流。相比傳統資料倉庫，動態資料倉庫強調資料的及時性和同步，其實質是將資料倉庫和一個運作資料儲存結合起來，以便對資料同時更新，並從同一個中央倉庫中獲得時間敏感性資料和詳細歷史資料。

動態資料倉庫關鍵是動態載入資料，也就是資料倉庫的etl過程。etl是將業務系統的資料來源按一定順序進行採集，然後按照資料儲存結構進行合理的轉換，並將源資料中出現的二義性、重複、不完整、違反業務或邏輯規則等問題統一進行處理，最後按照資料倉庫的結構進行資料載入，也就是常說得資料抽取、轉化、裝載。這一過程實現了多種類、多平臺資料來源的整合，解決資料在時間、不穩定性、依賴性等方面的差異，保證資料一致性，達到正確理解資料業務含義的目的，這也是etl技術核心所在。資料的實時載入有多種方法，早期有短時間間隔內批量資料抽取盒利用eai訊息佇列的資料傳輸，後有利用soa框架和xml 統一資料格式解決資料與資料來源的實時同步問題[34]。