决策支持系统-复习总结ecust09(3)

11 《决策支持系统》期末整理 2012.06.04 By Sinky

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五、数据仓库和商业智能

18. 数据仓库（两种数据环境的差别、DW的基本概念、主要特征） ?

事务处理环境不适合DSS的原因：

事务处理和分析处理的特性不同 数据集成问题

“蜘蛛网”问题、处理分散、数据不一致等 数据动态集成问题 历史数据问题 综合数据问题 ?

操作型数据环境和分析型数据环境的分离

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数据仓库定义为：“一个面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程”。 ?

主要特征 ?

面向主题的 subject oriented按主题整理和存储数据，每个主题对应一个分析领域

主题领域以一组相关的表来具体实现

一个主题领域的表来源于多个操作型应用（如：客户主题，来源于：定单处理；应收帐目；应付帐目；…） 相关的表通过公共的键码联系起来 每个键码都有时间元素

主题内数据可以存储在不同介质上（综合级，细节级）

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整合的 integrated多来源的数据经过提取、净化、转换、装载，形成集成、一致的形式ETL，Extraction,

Transform, Load

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时间性的 time variant数据有时间属性，“时间维”

稳定的 nonvolatile 批处理增加，仓库已经存在的数据不会改变

19. 数据仓库的体系结构 ?

一个典型的企业数据仓库系统通常包含数据源、数据存储与管理、OLAP服务器以及前端工具与应用四个部分。

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数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。 ? ?

通常包括企业内部信息和外部信息

内部信息包括存放于企业操作型数据库中的各种业务数据和办公自动化（OA）系统包含的各类文档数据 ? ?

外部信息包括各类法律法规、市场信息、竞争对手的信息以及各类外部统计数据及各类文档等

数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。 ?

对业务系统的数据进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行重新组织，最终确定数据仓库的物理存储结构 ?

组织存储数据仓库元数据（具体包括数据仓库的数据字典、记录系统定义、数据转换规则、数据加载频率以及业务规则等信息）

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按照数据的覆盖范围，数据仓库存储可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为“数据集市”，Data Mart） ? ?

数据仓库的管理包括数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作

OLAP服务器 ?

对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组，以支持用户多角度、多层次的分析，发现数据趋势。

? 前端工具与应用 ?

前端工具主要包括各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用。 ?

其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具既针对数据仓库，同时也针对OLAP服务器。

20. 联机分析处理OLAP

21. BI（基本概念、体系架构、BI失败原因、数据挖掘基本概念） ?

Business Intelligence, BI

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1996年，Gartner Group提出

商务智能是一种能力：通过智能地使用企业的数据财产来制定更好的商务决策。从不同的数据源收集

的数据中提取有用的数据，对数据进行清理以保证数据的正确性，将数据经转换、重构后存入数据仓库或数据市场，然后寻找合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具对信息进行处理，最后将知识呈现于用户面前，转变为决策。 （ IBM） ?

BI实际上是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合，其主要目标是将

企业所掌握的信息转换成竞争优势，提高企业决策能力、决策效率、决策准确性。（学术界） ?

商务智能是指企业用来对各种商务资料进行定量分析的技术策略、过程和工具。商务智能的核心使命

是帮助企业经理人员作出及时、正确、可行、有效的决定，从而改善企业经营效果，提高企业竞争力和获利性。

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BI vs. DW ?

DW强调的是“数据的合理存储”，侧重组织中数据的整合和方便操作的各种功能；BI强调的是“情报和知识”，重在为决策者提供信息 ? ?

BI包括多种工具的综合运用

BI支持多种形式的业务信息访问，包括对数据仓库的访问

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体系架构

分析

应用

数据挖掘 知识发现 信息访问

聚类 多维分析 报表、EIS 即席查询 决策树 预测模型

数据 存储

数据集市

DM 数据仓库 ODS DM 理流程调度&企业级数据仓库

数据 处理

数据清洗转换 数据访问

转换、清洗、装载 外部数据 业务数据 抽取 业务数据 业务数据 元数据管理 数据源

? 商务智能项目之所以失败是由于下列10大原因。

（1）未能认识到商务智能项目是跨部门的商务计划，未能理解商务智能不同于那些孤立的解决方案； （2）缺乏积极参与的支持者或者支持者在企业中没有权威； （3）缺乏来自业务部门的代表或来的代表不够主动和积极； （4）缺乏有技能、有实践的员工或者对这样的员工的利用不充分； （5）缺乏循环型的软件开发方法； （6）缺乏分工、缺乏方法论； （7）缺乏商务分析或活动标准；

（8）对“劣质数据影响一切”缺乏认知和对策； （9）对元数据的必要性和使用缺乏理解； （10）过分依赖分散的方法和工具。 ?

数据挖掘，Data Mining

通过某种算法，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含其中的、事先未知的、有潜在价值的信息和知识的过程。

数据库中的知识发现，KDD，Knowledge Discovery in Database

“从大量数据中提取可信的、新颖的、有效的并能被人理解的模式的处理过程，该处理过程非常繁琐。”

六、模型与模型管理系统 22. 模型的类型，DSS中模型的作用 ?

模型可分为规范性模型、描述性模型

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规范性模型

用于问题求解，如果可以构造数学模型，就可以来求得最优解 线性规划、动态规划等

DSS中的问题，一般不能直接用一个规范性模型表示，而需要通过人机交互逐步推进

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描述性模型

用来表述对于问题的分析，反映的是变量之间的关系，不能直接给出最优解 DSS中的模型常常是描述性的 例：P113

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定量模型、定性模型 确定性模型、概率性模型

DSS设立模型库子系统，是为了在不同条件下通过模型来实现对问题的动态描述，以便探索或选择令人满意的问题解。

应用模型获得的输出结果有三种作用： （1）直接用于制定决策；

结构性比较好的问题，其处理算法是明确规定的，表现在模型上，其参数值是可知的。 （2）对决策的制定提出建议

半结构化的决策问题，有些参数值需要使用数理统计等方法估计。由于不确定因素的影响，参数值估计的非真实性，模型得出的输出一般只能辅助决策或对决策的制定提出建议。

（3）用来估计决策实施后可能产生的后果

对于战略性决策，由于决策模型涉及的范围很广，其参数有高度的不确定性，所以模型的输出一般用于估计决策实施后可能产生的后果。

23. 模型的生命周期，模型管理的主要功能 ?

DSS模型管理功能

模型的创建、存储、调用和维护

24. 建模过程/手段 ?

DSS常用的建模手段有三种：

（1）使用建模语言（如IFPS中的模型管理）

（2）将模型视为数据，通过某种统一的数据表现形式（如数据表：Excel，Lotus 1-2-3） （3）通过图形方式来描述模型（如影响图）

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