文档介绍：2022/7/3
© The Institute of Business Intelligence, HFUT
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第二章 商务智能体系结构
1. 商务智能整体框架
2. 数据仓库
3. OLAP技术
2022/
2022/7/3
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第二章 商务智能体系结构
1. 商务智能整体框架
2. 数据仓库
3. OLAP技术
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赛博公司数据仓库系统
赛博公司是一家以生产、销售服装产品为主营业务的电子商务企业，下设生产、销售、市场、客服、财务等不同职能部门。
虽然各职能部门均采用信息系统支持相关业务的处理，但是由于建设的初期缺乏严格的整体规划，数据缺乏标准化和完整性，各职能部门都有独立的数据库系统。
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DB2
Oracle
SQL
Server
Excel
spreadsheet
XML
document
Data management
layer
Application
layer
赛博公司数据仓库系统
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赛博公司数据仓库系统
随着公司业务的快速发展，公司的业务数据量快速增加。如果要存储上述数据，需要庞大的存储空间，消耗大量的系统资源。
交易数据、客户服务数据以及各种网络数据等错综复杂的数据源使得公司数据结构错综复杂，结构化和非结构化数据大量存在。
此外，业务数据中，数据遗漏、数据错误等情况时有发生，严重影响了公司的数据利用效果和决策质量。
(存储？删除？长期？短期？)
(能否共享？如何统一？)
(噪音数据如何处理？)
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赛博公司决定采用数据仓库建立集成的数据平台，以整合各分布系统的数据，提高公司的数据管理和利用能力。
(1) 确定公司的决策分析主题
通过对公司主要业务的分析，确定公司业务主要围绕产品、消费者、销售和客服等方面展开。在各主题下，公司需要面临具体的决策任务。
赛博公司数据仓库实施步骤
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(2) 基于决策主题，对业务数据进行重新组织
从各职能部门业务数据源中，获得所有与消费者相关的数据，对结构化和非结构化数据进行转换，对错误数据进行识别并修正，对缺失数据进行补充(ETL过程)。形成公司层面的、面向主题的数据仓库。
赛博公司数据仓库实施步骤
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(3)建立面向具体业务部门的数据集市
为了适应不同业务部门的具体需求，减少不同部门对数据仓库资源的争夺，在数据仓库的基础上，构建面向具体业务部门的数据集市，如构建面向市场部门的市场需求数据集市、面向客服部门的售后服务数据集市。
赛博公司数据仓库实施步骤
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实时交易
交易历史
顾客信息
售后服务
产品数据
网站信息
评论信息
顾客
销售
服务
产品
市场需求数据集市
售后服务数据集市
客服部门
销售部门
ETL过程
抽取
转换
装载
数据仓库