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信息系統的業務趨勢和后果
到目前為止，實施典型數據處理系統的目標主要在于加快各個業務領域的發展
速度、降低成本和使流程自動化。目前信息系統與信息管理 英文，企業資源規劃(ERP)系統和其他軟件工
具的作用就是為大多數公司實現這些目標。結果，這些ERP系統、客戶關系管理
(CRM)系統、銀行和信用卡系統以及公司管理規定使需要分析的數據量呈指數增長。
有些公司認為這是負面影響；而另一些公司，如SAP，卻將這巨大的電子信息量看
作是一大筆財富。同樣的，隨著不斷增長的全球化發展和日益增加的分散經營模
式，認清市場趨勢和收集競爭者信息已成為一大需求。這允許公司迅速地應對市
場條件的變化。你可以看出在這個網絡時代，有效的信息處理已成為在競爭者間
維持優勢的決定性因素。
現代化全球經營企業里的決策者常常會意識到他們的生存取決于信息的有效
使用。遺憾的是，此信息通常分布于許多系統，有時甚至分布于許多國家信息系統與信息管理 英文，從而
使信息的有效使用變得極其困難。而這恰恰是現代商務智能（BI）系統試圖應對
的挑戰。若要涵蓋從源數據檢索到分析的整個流程，則需要廣泛的解決方案。各
企業必須關注整個企業作為倉庫構建核心的元數據（業務和技術屬性以及對象
描述）。另外，他們在區分集合程度時需要整合和創建同類全局主數據以及大量的
交易數據。
分析師現在詢問的問題要比二十年前的問題復雜得多。這是因為他們知道有數
據可以解答這些問題。
鑒于上述問題，信息系統需要滿足下列由決策者規定的要求：
?直接單點訪問所有相關信息，而不考慮信息的來源
?涵蓋所有業務流程：跨系統和跨流程分析變得日益重要
?高質量信息，這不僅指數據容，還包括靈活評估數據的能力
?高質量的決策支持：BI系統必須支持運營和戰略管理的需求；只有這樣才能充
分支持決策
?實施時間短、所需資源少：為快速進行實施，數據倉庫必須啟用對相關數據的簡
單而快速的訪問，避免為準備不同數據而耗費大量的勞動力
在不同系統布局中，提取和準備來自于mySAP商務套件應用程序和其他提供商
的源系統中的整合交易數據和主數據是一個特別的挑戰。高質量業務信息需求的
日益增長意味著除集成數據收集流程外，還需要詳細的數據分析和多媒體演示選
項。對合并所有這些功能的商務智能解決方案的需巨大的。最近，在履行分
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析角色和運營報表角色時已需要訪問商務智能系統和基本的數據倉庫組件，從而
便于滿足對準實時數據收集的需求。
面向事務的聯機事務處理（OLTP）和面向分析的聯機分析處理（OLAP）環境
必須被視為單個實體。業務流程數據會產生大量無法輕易用于目標分析的信息。
因此，首先清除源數據，然后從技術和語義上準備這些數據（均勻化）。從此數據
的分析中獲取知識。這有助于企業定義其業務策略和支持從中派生的業務流程。
與OLTP連接的商務智能特定示例出現在以下兩種業務情景中：一種針對應付
帳，另一種針對銷售和營銷。這兩種業務情景均利用復雜的數據挖掘算法來自動
操作和從統計上量化分析結果。除逐步細化分析工具外，正確操作的數據挖掘（屬
于SAPBI產品）還會增加更多競爭優勢。
注意:BW380包含SAP強力推出的數據挖掘工具集，而CR900則包含SAPBI
和之間的極緊密接口。這些包括通過分析流程設計器和許多其他工具
和接口將CRM系統的可行動知識轉換為自動化。
商業智能和數據倉儲：定義和好處
由于數據處理技術的不斷創新，越來越多的信息以更詳盡的格式來存儲。因
此，需要在減少數據的同時對其進行結構化，這樣數據分析才變得有意義。根據
收集的原始數據創建“商業智能”所必需的分析需要各種各樣的工具集。
若要設置該階段，首先讓我們來定義一般意義上的商業之恩給你。在谷歌中
搜索商業智能，../上的《1996年9月
Group報表》中解釋了這一術語，具體定義如下：
“業務智能(BI)是指廣義圍上，用于收集、存儲、分析數據，并提供對數
據的訪問，以便幫助企業用戶更好地制定業務決策的應用程序和技術。BI應用程
序包括決策支持系統的活動、查詢和報表、聯機分析處理(OLAP)、統計分析、預
測和數據挖掘。”
對于廣義的數據倉庫，我認為我們要歸功一位研究數據倉儲技術的大師“比
爾·艾莫”。1990年，艾莫先生為“數據倉庫”提供了如下定義：1990年，比
爾·艾