SQL SERVER 2005 数据挖掘与商业智能完全解决方案---学习笔记（一）

1、发掘数据金矿的工具：BI与DW、OLAP、DM；

2、信息系统应该具备吧这些庞大的数据转化为知识，进而辅助企业经营决策，甚至自动生成商业决策的能力，这就是商业智能；

系统正在经历着“MIS-ERP-BI”的演变过程。

3、商业智能系统建设的目标就是要为企业提供一个统一的分析平台，充分利用原有系统中积累的宝贵数据，对其进行深层次的发掘，并从不同的角度分析企业的

各种业务指标和构建业务知识模型，进而满足决策的信息需求和实现通过技术辅助决策的功能。

4、实际上，如果把相似的系统进行归一，如把对于企业相关领域的信息进行细节管理的系统都归一为管理信息系统，把通过资源管理的整合来实现全局利益最大化

的系统归一为企业资源计划系统，那么企业信息化系统的转化可以表示为这样一种路径：MIS-->ERP-->BI-->智能决策系统。在这个路径中相应的管理对

象就是：数据-->信息-->知识-->利润。

5、在来自不同系统的大量的数据中往往隐藏着重要的规律和商业规则，这些是企业管理者需要从系统中寻找的“金矿”。此“金矿”的形成过程实际上就是“数据

-->信息-->知识-->利润”的转化过程：对数据整理得到信息，深入的分析信息就得到相关这些事实的相关情况，这就是知识。知识是宝贵的，如果将这些知

识用在辅助决策上，会使决策更具科学性和可行性，这些决策可以是操作层面的，也可以是战术和战略层面的，于是，知识就转化为了智慧。若决策是用于企业

经营管理中的，那么这种智慧就可以称为商业智慧，也就是商务智能，或叫商业智能（Business Intelligence,BI）。

6、知识经济的主要资产是“知本（知识资本）”，应用在商务领域，“知本”包括对客户需求的认识，市场定位和市场细分的方式、正确的定价方案。要获取这些

“知本”，就要在已有的资源（其中很重要的就是信息资源）的基础上，充分分析，获取这些“知本”，从而做出可信和可行的决策。

7、统计和报表在很长一段时间内还是BI的重点，但这里的统计和报表与基于数据库的统计和报表有本质的区别，在BI系统中，报表的数据来源不是关系型数据库，

而是从许多来自不同的企业运作系统的数据库中提取出来的有用数据，同时对这些数据进行清理以保证数据的正确性，然后经过抽取、转换和装载（既ETL过程）

合并到一个企业级的数据仓库里，再经过联机分析处理（OLAP）而获得的企业数据的一个全局视图。都是报表，BI系统中的报表往往有很强的自定义功能（如

可以针对某一个维护随意的上钻和下钻）和很强的表现能力（如可以在不同的图形表现形式上随意的切换）。

8、把商业智能系统工作的这一过程进行技术上的抽象，可以把商业智能的体系结构分为源数据层、数据转换层、数据仓库（数据集市）层、OLAP及数据挖掘层和用

户展现层。