数据挖掘、商业智能以及数据仓库

随着信息技术的飞速发展，越来越多的企业与*机构开始应用ERP、SCM、OA 和财务系 统等信息手段进行科学、高效地业务运作，这些以各类数据库为基础的信息系统的投产运行， 不仅为推动企业与*机构的业务发展做出了巨大的贡献，而且积累下来了大量宝贵的数据， 这些数据包括了企业与*机构很多宝贵的信息。 由于历史原因，这些信息处理系统当初开发的时候基本是独立的，这样，众多的业务数 据和信息是分布在企业不同部门、各种系统平台中，并且由于平台的差异性而无法有效地共 享。随着IT 技术的普及应用，业务流程的信息化也越来越依赖IT 技术，不同系统的技术差 异性却带来了业务信息的分割与延误，影响了业务处理人员和领导决策者之间上令下达和下 情上报，信息的不流畅造成了企业和机构的运作效率低下，技术的丰富多样在一定程度反而 制约了业务的发展，这种矛盾在企业的信息化过程中是很普遍的。因此，如何贯通由于数据 分割所带来的管理瓶颈，理顺信息流程，并进一步能有效利用数据，从浩瀚的数据海洋中迅 速找出对企业的经营决策有价值的信息，成为企业的决策者越来越关心的问题。 正是基于这样的背景，从20 世纪90 年代开始，数据仓库(DW, Data Warehousing)和商 业智能（BI，Business Intelligence）技术应运而生，商业智能（BI）和数据仓库(DW)技术可以 帮助企业和*机构不同层次的领导和管理人员将业务处理系统积累的大量数据和信息加以 整合，为管理者和决策人员提供综合的、全面的的信息和灵活方便的分析手段，帮助他们实 现对企业的整体和特定方面的状况的监控，甚至进一步挖掘出蕴藏在数据和信息深处的规律 和联系，使之转化为具有商业价值的知识，为机构的业务发展服务。 16.1 数据仓库、商业智能的基本概念