（农业机械化工程专业论文）具有智能代理的商业智能系统研究.pdf

摘要 随着商业竞争的不断加劂商业智能系统在各种商业领域的运行中扮演着越来越重要的 角色。本文在商业智能系统的功能框架和数据分析方面进行了研究，提出数据分析“按钮化” 创新思想，在这一思想的指导下实现一个包含常规功能的商业智能系统。该系统集成了商业 智能、智能代理、数据分析等技术，实现了对大量异构数据之间的合并与分析，解决了企业 管理者处理各种复杂类型数据时所面临的困境，使之能够利用这些数据快速及时制定正确的 决镶。系统面向终端用户，能够直接访问备神销售数据和竞争数据，提供多视角，多形式的 数据分析，帮助决策者把握企业的自身运行状态以及竞争者情报信息。系统提供标准的分析 报表能够满足企业进行深入分析的需要。 数据分析予系统是商业智能系统中功能最强劲的部分，特定类型的数据项目( 比如：按 钮项目) 首先被生成按钮的形式，此后的分析工作就可以通过点击这些按钮自动的进行。 该子系统的各个阶段的分析结果都可以直接以h t m l 形式输出，轻松实现信息共享。 一系列复杂的操作和处理步骤可以保存成一个按钮，当需要重复执行这些操作和处理过程 时，点击所保存的按钮即可实现。 为增强商业智能系统的决策支持功能，本文提出了采用智能代理技术实时采集来自竞争 对手或其他资源站点信息的方法，实现了主题信息智能代理的设计，并把它集成到商业智能 系统中。实践表明，这种具有智能代理的商业智能系统确有一定的先进性，在商业领域具有 j 。阔的应用前景和麻崩价值。 关键词：商业智能；智能代理；数据分析 r e s e a r c ho nb u s i n e s s i n t e l h g e n ts y s t e mw i t hi n t e l l i g e n ta g e n t c h u n s h a nw a n g a g r i c u l t u r a lm e c h a n i s a t i o ne n g i n e e r i n g s u p e r v i s o r ：p r o f o u i f at e n g a b s t r a c t a sc o m m e r c i a lc o m p e t i t i o n si n t e n s i f y , b u s i n e s si n t e l l i g e n ts y s t e m sa r ep l a y i n ga m o r ea n dm o r ec r u e l a lr o l ei nt h e r u n n i n go fc o m m e r c i a la 蹦r s t l l i sp a d e r r e s e a r c h e so nt h ef u n c t i o nf r a m eo ft h eb u s i n e s si n t e l l i g e n ts y s t e ma n dd a t a a n a l y s i s ， p r o p o s e s ”t u r na n a l y z i n gt h ed a t ai n t oab u r o n ”i d e a ，r e a l i z eab u s i n e s si n t e l l i g e n t s y s t e m i n c l u d er o u t i n ef u n c t i o nu n d e rt h e g u i d a n c e o ft h i s t h o u g h t b u s i n e s s i n t e l l i g e n c et e c h n o l o g y , i n t e l l i g e n ta g e n tt e c h n o l o g ye t ci sa p p l i e di nt h i ss y s t e m i t f o c u s e so nt h ee x t r a c t i o na n d a n a l y s i so faw i d ev a i l e t yo fd a t a ，i ts o l v e st h e e n t e r p r i s es u p e r v i s o r sd i m c u l t yi nt h ef a c eo ft h el a r g ea n dm u l t i f a r i o u sd a t aa n d h e l p st h ed e c i s i o nm a k e rt om a k et h ef a s ta n dt i m e l ya n dc 0 1 t c c td e c i s i o n i tc a n a c c e s s e st h eb u s i n e s sd a t aa n dt i l e c o m p e t i t i v ed a t ad i r e c t l y , m a k ea d m i n i s t r a t o r a n a l y z e a n du t i l i z et h e s ed a t af r o me a c h p e r s p e c t i v e ，g r a s pt h ec u r r e n tr u n n i n g s i t u a f i o no f e n t e r p r i s ea n dt h ec o r r e s p o n d i n gs i t u a t i o n so fo t h e rc o m p e t i t o rt i m e l y t 1 1 i ss y s t e mc a no f f e rs i m p l es t a n d a r d r e p o r t f o r ma sw e l l 嬲t h ea d v a n c e dd a t a a n a l y s i st ot h ed e m a n do f e n t e r p r i s e d a t aa n a l y s i si st h em o s t p o w e r f u lp a r to ft h eb is y s t e m c e r t a i nt y p e so fd a t a i t e r n s ( s u c h a sb u t t o ni t e m s ) n e e dt ob et r a n s f o r m e di n t ob u t t o n s f i r s t , a n dt h e na l lt h e a n a l y s i sw o r kc a nb ed o n ea u t o m a t i c a l l yj u s tb yp r e s s i n gt h eb u t t o n t h i si st h e c r e a t i v ed e s i g no f t h e s y s t e m 。 a n o t h e rf e a t u r eo ft h es y s t e mi st h a ts t a t i s t i cl i s ta n dg r a p hc a nb ep r i n t e d a n d t h ea n a l y z e dr e s u l tc a nb ee x p o r t e dt oo t h e ra p p l i c a t i o n so rs a v e da sh t m l f i l e s a s e r i e so fi n v a r i a b l eo p e r a t i o n sa n dp r o c e s s i n gc a nb er e c o r d e di n t ot h e s y s t e mt o c r e a t et h e p r o c e d u r eb a s e dp r o c e s s i n gb u t t o na u t o m a t i c a l l y , s ot h a tt h es e r i e so f o p e r a t i o n sc a n b ee x e c u t e d r e p e a t e d l yb ym e r e l yp r e s s i n gt h eb u t t o n i no r d e rt o s t r e n g t h e nt h ed e c i s i o ns u p p o r tf u n c t i o no ft h eb u s i n e s si n t e l l i g e n t s y s t e m ，t h i sp a p e rp r o p o s e st h em e t h o dw h i c ha d o p t si n t e l l i g e n ta g e n tt og a t h e r sa n d e x t r a c t si n f o r i l l a t i o n a u t o m a t i c a l l y r e a lt i m ef r o mc o m p e t i t o r ss i t eo rt 1 1 e o t h e r r e s o u r c es i t e s t h ei n t e l l i g e n ta g e n td e s i g nt 1 1 a tb a s e dt h e m eh a sb e e nr e a l i z e d a n d i n t e g r a t ei t i nt h eb u s i n e s si n t e l l i g e n ts y s t e m e x p e r i m e n t a lr e s u l t si n d i c a t et h a tt h i s b u s i n e s s i n t e l l i g e n tw i t hi n t e l l i g e n ta g e n th a sc e r t a i na d v a n c er e a l l ya n dh a sr i c h a p p l i c a t i o nf o r e g r o u n da n d v a l u e si nt h ec o m m e r c i a lf i e l d k e y w o r d s ：b u s i n e s si n t e l l i g e n c e ；i n t e l l i g e n ta g e n t ；d a t a a n a l y z e 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他 人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得迎j b 盔些太堂或其它教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名： 王务山 签字日期： 卯职年，月矽e l 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解塑j 盔些盔堂有关保留及使用学位论文的规定，有权 保留并向国家有关部门( 机构) 送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查( 借) 阅。本人授权逦j s 盛些太堂可以将论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，可以采用影印、缩印或扫描等方法加以保存或编成学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此协议) 学位论文作者签名： 王 夺厶 导师签名 圈 霉瓿暖鞴酾帽 签字日期：w 啦年月访日签字日期： 。毕年占月哆i e i 具有智能代理的商业智能系统研究 1 1 研究背景 1 1 1 商业智能系统的研究意义 1 引言 随着知识经济的不断发展，信息是新经济货币的说法已经成为人们的广泛共识。能够快捷 方便的获取和高效的处理信息，在一定程度上代表了企业在激烈的竞争中的最终优势。在企业 的高速运转中，信息正驱动着无数的商业决策；信息使得企业可以获得、保持并培育日益不稳 定的客户基础；信息有助于把握并识别新的创收机会；信息已成为决定经济增长的战略资源。 正如j o h nd r o c k e f e l l e r 曾经说过的那样：“拥有最多信息的人，将赢得胜利。”但是今 天，仅仅获得信息的存取权并不意味着一劳永逸，问题的关键不在于拥有的有效数据的数量多 少。因为随着i n t e r n e t 和企业内部信息系统的迅猛发展，最近1 0 年内网上和企业内部的数据 都经历了指数级的增长，容量达到数百万个兆兆位字节。所以人们越来越意识到：真正的问题 在于如何存取这些分散在多个系统和不同地域中的数据，以及如何把这些数据变成有价值的信 息。 比如：零售企业在经营过程中会产生无数的信息，这些信息蕴藏了丰富的经营理念和市场 规律”。，怎样有效地利用这些宝贵的信息，让他们更好地为企业经营服务，成了零售业企业的 一个迫切愿望和现实难点”。现有的零售业信息系统只能够提供普通的分析数据。不能提供立 体化的、多视角的、有渗透力的数据分析。更不能提供具有预测性的、潜在的市场信息。于是 人们在信息领域中积极寻求解决问题的有效方案，商业智能系统专注于这方面问题的研究和开 发，以全新的理念迎接这种挑战”1 。 商业智能系统能够快速方便地存取处于任何位置的数据。它所提供的分析工具有助于前后 关联地理解数据，然后把数据转变成可处理的信息”。最后。它允许信息经过企业范围内更广 泛地传播而实现共享利用企业内部网，帮助领导者制定更全面的决策，通过客户和供应商 的企业外部网，还可以建立更强劲、更有赢利价值的商业关系。商业智能系统的核心收益在于 它能够把信息转换为知识，然后把知识转变成利润”1 。商业智能系统涵盖了从不同的数据源到 有意义信息的转换过程。从而使企业管理层了解业务的过去、现在，以及将来可能会定位于何 处。商业智能系统还可以通过把来自不同系统的数据整合到单一易于访问的信息源数据仓 库中，给决策者一个一致的、有根据的、深层次的业务视角，在所有层面上提高决策水平“1 。 商业智能系统是一种定量数据分析管理的概念的代表，正是它的出现才使得企业各个层次 的管理者得到了用于战略和战术决策的量化数据。1 。商业智能系统的出现使得领导者得出的结 论不再缺乏相关数据的支持，对数据的分析结论也不再似是而非。从i t 的视角来看，商业智能 系统的主旨在于及时向管理层提供有助于分析与报告的数据，进而得出量化的结论“。 虽然商业智能系统的研究和应用已经取得了巨大的成就，但是作为一种新的理论和应用系 统，它仍然存在着许多问题需要解决。无论是在信息的搜集、转化，还是对数据的分析处理上。 现有的商业智能应用系统都存在着一些不足和缺陷。另外，对商业智能系统的深入研究和应用 河北农业大学硕士学位论文 多见于国外的报道，国内在这一方面的工作与之相比还有定的差距，仅就当前市场上的 商业智能应用软件来说，大都是国外著名的大软件商，如：i b m 、m i c r o s o f t 、o r a c l e 和s a s 等， 国内有自主开发的成型的或者成熟的商业智能软件在数量上很少，市场占有率上也很小。 1 1 2 商业智能系统研究中存在的不足 在商业智能系统的研究过程中，人们综合应用了各种信息处理技术，一些公司和院校也相 继开发了许多商业智能系统软件，有的已投入了使用。但是仍旧存在如f 问题“： ( 1 ) 现有的商业智能系统大都通过o l a p 的方式处理企业内部的r d b m s 数据。这种数据的特 点是结构化强，容易抽取、转换和装载。但是对广泛分布在i n t e r n e t 上的w e b 页数据 的处理无能为力，w e b 数据处理的难点在于：它的数据是半结构化甚至是异构的；更新 速度快。目前的商业智能系统对于后者缺乏一种行之有效的代理技术来跟踪监测w e b 数据的变化。 ( 2 )商业智能系统中数据分析功能必不可少“，但是现行系统的这部分分析功能大都集中在 制作形式丰富的各种报表上，而忽略了提供图形化、报表化的分析功能。使得分析停留 在静l | 二状态，无法动态的进行。 ( 3 ) 易用性不强，商业智能系统的数据分析软件在进行数据的分析处理过程中都需要一定的 专业知识，操作的步骤复杂，需要人工输入一些查询、参照、比较的条件等。使用户无 法将精力集中在业务分析上。 因此，如何根据企业的应用需求，设计出满足实际需要、功能完善的商业智能系统仍然是 商业智能系统研究工作中的重中之重。 1 2 国内外的研究现状 商业智能系统( b u s i n e s si n t e l l i g e n c e ) ”3 “。的概念最早是g a r t n e rg r o u p ( 美国著名的 计算机技术咨询和评估集团) 于1 9 9 6 年提出来的。当时将商业智能系统定义为一类由数据仓库 ( 或数据集市) 、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企 业决策为日的的技术及其应用。i d c 将商业智能系统定义为帮助企业跟踪、分析、模拟和预测 他们自己的业务过程以及他们的客户、供应商和合作伙伴关系的解决方案。从技术架构来讲， 商业智能系统主要由数据仓库系统、数据源、商业智能应用和元数据几个部分组成“。这两者 的定义在今天的商业智能系统研究中仍然有着重要的意义，那就是商业智能技术并不是基础技 术或者产品技术，它是数据仓库、联机分析处理o l a p ( o n l i n ea n a l y t i c a lp r o c e s s i n g ) 和数 据挖掘等相关技术走向商业应用后形成的一种应用技术。 在商业智能研究领域大致分为如下几个流派”：一是专门从事商业智能系统研发的软件厂 商，如b u s i n e s so b j e c t s 、b r i o 、c o g n o s “。特点是技术先进，产品功能强大而全面，产 品易用性高，可以使用各种数据源。二是传统的火型商业数据库提供商，像i b m 、o r a c l e 和 m i c r o s o f t 等。文献 1 9 对三者在o l a p ，数据挖掘、用户接口等做了方面分析和比较，他们以 自己得天独厚的数据库技术为基础，在数据抽取e t l 到联机处理o l a p 方面的研究成就突出，文 2 具有智能代理的商业智能系统研究 献 2 0 、 2 1 、 2 2 、 2 3 、 2 4 详细介绍o r a c l e 、i b m 、m i c r o s o f t 的商业智能技术。他们往 往是把商业智能软件打包在数据库产品中，比如说，o r a c l e 9 i 第二版，该版本提出了一种新的 集成的关系多维数据库观点，向传统的分析服务器观点发出挑战。通过s q l 和o l a pa p i 提供对关系数据和多维数据进行访问的数据库，任何o l a p 计算都可以通过s q l 进行查询。三是 擅长统计分析、数据挖掘技术的公司，如：s a s 公司等，依靠他们多年经验积累和总结下来的 具有各行业固有特征的商业分析模型，以及在数据挖掘和数理统计方面的研究成果，在商业智 能领域的研究和开发中，着重对企业经营过程中产生的数据进行统计分析，对企业现有的数据 资源进行深入挖掘，使他们的商业智能系统保持着鲜明的技术特色。四是e r p 厂商，s a p ”等。 他们在已有的e r p 客户上做文章，重点强调其b i 产品e r p 系统的完整性与集成性的优势。 在技术上，研究的热点主要有数据仓库、数据挖掘和数据展现。数据仓库是商业智能系统 的核心，它是整个系统存储和管理数据和信息的地方。目前，大多数数据仓库采用关系型数据 库管理。由于数据量的庞大和查询复杂的特点，在系统配置上强调大规模并行处理和针对决策 支持访问的专项优化。数据挖掘方面的研究有以数理统计算法为主的，也有以人工智能技术为 主的，两种方法都需要与相关的行业或专业数据仓库集成。数据展现是用户使用商业智能系统 的界面。目前的商业智目b 系统一般提供以下的功能：查询和报表、联机分析处理( o l a p ) 、数据 挖掘和数理统计以及商业应用。 国内的用友、金蝶、博科和东软金算盘也开始了商业智能系统的研究，他们的侧重点是把 商业智能引入到财务软件上或者说是以财务为基础的商业智能。比如：博科推出的新一代商业 智能财务软件一财务智能仓，一改传统财务软件重视管理反馈、忽视数据挖掘与分析的弊病， 将企业过去长期被忽略的多种形式的历史数据资产进行深度的挖掘、清洗和整理，能够对财务 数据进行智能分析、预测和报告，并将这些分析和预测结果形成报告提交给企业的决策者。而 用友、金蝶分别和h y p e r i o n 、b r i o 合作，采用的是购买或者集成国外先进的商业智能技术的方 式，将商业智能的概念融入专业软件中。 从上面的叙述中，可以看到商业智能系统的核心技术大都起源于国外。并且这些公司和研 究机构相对于国内仍然具有很大的技术领先优势。尽管国内的公司、高校和科研院所已经开始 了这方面的研究投入，但无论在理论上还是在应用上，都还有很大的差距。 1 3 本文所做的工作 尽管众多i t 厂商和科研院所活跃在商业智能系统研发领域，并且研究的侧重点和采用的技 术各有差别，但是如何通过商业智能系统提高信息和数据的可用性和价值却是人们共同努力的 方向。 实现这一目标的传统方法是：首先进行数据准备，从各种数据源抽取，转换，装载数据到 数据仓库；然后根据实际问题的需要进行数据分析或者挖搁，找到问题的实质或者解决办法， 最后以容易理解的方式展现给用户。现行的商业智能系统大都沿用了这样的模式。 本文对商业智能系统的架构进行了研究，提出了跨平台整合商业数据的解决方案，在数据 准备阶段提出了采用文本文件的方式，来解决异构数据之间的整合问题。在数据分析和展现方 面进行了深入研究，提出一种独创的“按钮分柝”方式取代了占统治地位的s q l 的查询分析方 3 河北农业大学硕士学位论文 式，并且把链接技术引入到图形报表中，实现了在图形中操作数据进行分析的新思路。最后将 智能代理的技术引入到商业智能系统中，增强了系统对外部数据的快速反映能力。学位论文所 作的具体工作如f ： ( 1 ) 阐述本文课题提出的背景及意义，分析总结了商业智能系统在国内外的研究现状。 ( 2 )研究了商业智能系统的整体架构，所涉及到的技术和不同解决方案之间的差异。 ( 3 )重点研究实现了商业智能系统的核心部分一一数据分析工具。提出了采用特定文本文件 的格式作为箍合不同类型数据的中介，论证了以该格式文件作为分析工具的数据源的技 术可行性。创造性的提出了数据分析“按钮化”的设计思想，独创的按钮操作画面使多 种分析、查询、统计和计算功能都更加贴近用户的思维习惯，大大提高了以往同类软件 的操作易用性。 ( 4 ) 分析了现行商业智能研究过程中存在的不足以及当前商业智能的技术现状和未来的发 展趋势，主要针对智能代理技术在商业智能系统中应用进行研究，详细探讨了w e b 信息 智能代理基本原理，技术实现，使得商业智能系统的功能进一步完善。 ( 5 ) 把该系统应用在零售连锁店的销售数据分析中，检验具有智能代理的商业智能系统的实 _ = j 性和先进性。 1 4 小结 本章分析了当前商业智能研究中存在的缺陷和不足，简要介绍了商业智能系统在国内外的 研究现状，提出了本文的研究课题，阐述了本文的主要工作。 4 具有智能代理的商业智能系统研究 2 1 基本概念 2 1 1 商业智能 2 商业智能系统 到底什么是商业智能? 到目前为止还没有一个准确的定义，不同的人从不同的方面给出不 同的理解。目前常见的有企业界与学术界的两个定义”6 l 。 企业界认为商业智能是指一种能力：通过智能地使用企业的数据财产来制定更好的商业决 策。它的意思是说各种企业的决策人员以企业中的数据仓库( d a t a w a r e h o u s e ) 为本，经由各式 各样的查询分析工具( q u e r y r e p o r tt o o l s ) 、联机分析处理( o l a p ) 工具、或是数据挖掘( d a t a m i n i n g ) 工具加上决策规划人员的行业知识( i n d u s t r yk n o w l e d g e ) ，从数据仓库中获得有利的信 息，进而帮助企业获利，提高生产力与竞争力。 学术界的观点是：商业智能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。 对丁上述的定义，可以从以下儿个方面解释： 方法论的观点商业智能通过利用多个数据源的信息以及应用经验和假设来促进对企 业动态特性的准确理解，以便提高企业决策能力的一组概念、方法和过程的集合。它 通过对数据的获取、管理和分析，为贯穿企业组织的各种人员提供信息，以提高企业 战略决策和战术决策的能力“。 数据分析的观点商业智能是通过获取与各个主题相关的高质量和有意义的信息来帮 助人们分析信息、得出结论、形成假设的过程”。 信息系统的观点商业智能是为用户提供o l a p 和其他对企业问题进行分析、预测趋势 功能的信息系统”。 知识论的观点商业智能是将数据转变成信息，而后通过发现，将信息转变成知识的过 程3 。 本文的理解是：商业智能( b u s i n e s si n t e l l i g e n c e ) 是数据仓库、联机分析处理o l a p ( o n l i n e a n a l y t i c a lp r o c e s s i n g ) 和数据挖掘等相关技术走向商业应用后形成的一种应用技术。 2 1 2 商业智能系统 商业智能系统主要实现将原始业务数据转换为企业决策信息的过程。与一般的信息系统不 同，它在处理海量数据、数据分析和信息展现等多个方面都具有突出性能。 典型的商业智能系统的构成见图2 1 。 河北农业大学硕士学位论文 图2 1 商业智能系统组成示意图 ( 1 ) 数据仓库系统数据仓库系统是商业智能应用的核心，是一种概念，不是一种产品。 它包括电子邮件文档、语音邮件文档、c d r o m 、多媒体信息以及还未考虑到的数据。数据仓库 最根本的特点是物理地存放数据，而且这些数据并非是最新的、专有的，而是来源于其它的数 据库。数据仓库的建立并不是要取代原有的数据库，而是建立在一个较全面、完善的信息应用 的基础上，用于支持高层决策分析。数据仓库是数据库技术的一种新的应用，它是用数据库管 理系统来管理其中的数据。数据仓库系统可分为以下几个部分。 数据抽取、转换和装载( e x t r a c t ，t r a n s f o r m ，l o a d ) 负责将数据从业务系统或外部系统 中获得，转换和处理成数据仓库需要的格式和形态，并在规定的时间装入到数据仓库中去。通 常我们把这二个具体的步骤统称为e t l ，在系统实现时一般采用数据抽取工具和应用编程实现， 并拥有调度管理和控制功能。 数据仓库( d a t a w a r e h o u s e ) 数据仓库是数据存储核心，目前，大多数数据仓库采用关系型 数据库管理。由于数据量的庞大和查询复杂的特点，在系统配置上强调大规模并行处理和针对 决策支持访问的专项优化。 数据归接( r e f i n e m e n t ) 数据归整指数据从数据仓库到数据集市的过程，它是数据仓库系统 内部的数据处理和转换的过程，主要的任务是多维模型的转换、数据的汇总和采样等。有时它 由e t l 系统统一调度完成。 ( 2 ) 数据源数据源包括了现有企业中所有的信息系统，以及根据决策分析需求可能涉 及的其他外部数据资源。它主要包括业务数据和外部数据。 ( 3 ) 商业智能应用商业智能应用涉及数据和信息的展现部分，它是用户使用商业智能系 统的界面。目前的商业智能系统一般提供以下的功能：查询和报表、联机分析处理( o l a p ) 、数 据挖掘和数理统计以及商业应用。 ( 4 ) 分析展现商业智能系统的分析展现是技术发展较为活跃的部分。o l a p 及其他商业智 能的应用以w e b 服务形式提供，并与企业电子商务门户集成。o l a p 和商业智能应用的前端的界 6 具有智能代理的商业智能系统研究 面转变成瘦客户端的应用模式( 浏览器、i n t r a n e t 模式) 已成为普及性的要求。以) f i i l 形式发放 商业智能应用的分析结果是新的发展趋势。 2 1 3 商业智能系统与d s s 、e l s 的比较 商业智能系统作为一种新兴的决策支持体系，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地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。我们可以把它看成继决策支持系统d s s 、领导信息 系统e i s 之后发展起来又一决策支持领域。”。与传统的d s s 、e i s 相比，在以下方面存在明确 的优势： 使用对象范围 商业智能系统的使用对象不再像d s s 、e i s 仅仅局限于企业的领导与决策、分析人员，而是 扩展到企业组织内外的各类人员，为他们提供决策支持服务既有企业经理一类的企业领导和 高层决策者又有企业内部荐部门的职能人员，还包括客户、供应商、合作伙伴等企业外部用 户。 具有的功能 从以上分析看出，商业智能系统具有传统d s s 、e i s 所不具有的强大的数据管理、数据分析 与知识发现能力。 但商业智能系统也存在不足。商业智能系统的目标与d s s 一样，是为了提高企业决策的效 率和准确性。但b i 系统是通过数据分析、知识发现工具提供有价值的、辅助决策的信息和知识， 用户必须根据这些信息和知识，运用现有的企业知识和经验进行判断，做出决定，极少数具备 智能决策的能力。不像专门的决策支持系统那样提供方案生成、方案协调、方案评估等功能， 更不具备群体决策的能力。 2 2 系统需求 221 数据准备 由于i t 技术的不断发展，多数企业的i t 架构中长期积累和采用了多种不同的软硬件产品， 包括不同品牌和版本的服务器、操作系统、数据库和不同来源的企业应用。企业i t 环境的异构 程度，往往与企业悠久的发展历史和辉煌的并购业绩成正比。在这种情形下，进行数据分析应 用必须考虑如何同时实现对企业现有的多种软硬件平台和多种数据库的支持。 另外数据源和数据存储的多样化，其所带来的挑战是多方面的”“。企业不仅会采用多种数 据库，还可能由于业务需要，将其分布在多个不同地域。企业有多大，它的数据的分布就会有 多广。由于各分支企业可能采用不同的应用，数据分布所带来的问题还会进一步复杂化。 为了麻对上述挑战，系统进行数据分析时，使用的数据直接来自事先整理好的数据文件 ( c s v 、t x t 等格式) ，这些数据文件所包含的数据既可以是来自企业内部的各种关系型数据库， 7 河北农业大学硕士学位论文 也可以是来自w e b 上的各种异构数据( 当然使用的时候，都必须经过处理) 。这是本系统与其 他商业智能系统的o l a p 在线分析的不同之处! 进行o l a p 在线分析的时候，必须首先和数据库 建立连接，并且这种连接贯穿接个分析的始终。这种方式可操作的数据量比较大，但也比较浪 费时间，导致效率低下，因为并非数据库中所有的数据都与所作的分析有关，而操作的时候无 关数据也参与其中。 b i s o f 系统采用一种折中的策略，如果是数据库数据，则数据分析与数据库之间增加一道 f 序一一数据导出，由它负责数据准备工作：如果是w e b 页面数据，则由智能代理来负责数据 的整理工作。 对数据库的数据抽取采用e t l ( e x t r a c tt r a n s f o r ml o a d ) 工具d b t o o l 来实现在设计上， 着重解决了三个方面的问题：一是对平台的支持，系统支持主流平台s u ns o l a r i s ，h p u x ， i b ma i x ，a s 4 0 0 ，0 s 3 9 0 ，s c ou njx ，l i n u x 和w i n d o w s 。二是对数据源的支持，采用通用的 接口0 d b c 与数据库连接，可支持d b 2 ，i n f o r m i x ，o r a c l e ，s y b a s e ，s q l s e r v e r ，t e x t ，e x c e l ， x m l 。三是数据转换功能，要求转换成c s v 文件或t x t 文件。 下面的代码实现与数据库的连接： s t a t i ci n to d b cc o n n e c t ( c o n s tc h a r + s e r v e r n a m e ， c o n s tc h a r + u s e r n a m e ， c o n s tc h a r + a u t h e n t i c a t i o n ) s h o r t s t a t u s ； 一s h o w p r o g r e s sm e s s a g e + e r r m s g ( 10 2 ，s e r v e r n a m e ) ； 严1 a l l o c a t ee n v i r o n m e n th a n d l ea n d r e g i s t e rv e r s i o n + i f ( s q l a l l o c h a n d l e ( s q l _ h a n d l e _ e n v ，n u l l ，& h e n v ) i _ s q l _ s u c c e s s ) o d b c _ e t r o t s ( ”s q l a l l o c h a n d l e ”) ； r e t u r n - 1 ； s q l s e t e n v a t t r ( h e n v ，s q l _ a t t r _ o d b c v e r s i o n ，( s q l p 0 1 n t e r ) s q l _ o v _ _ o d b c 3 ，o ) ； i f ( s q l a l l o c h a n d l e ( s q l _ h a n d l e _ d b c ，h e n v ，& h d b c ) 1 2s q l _ s u c c e s s ) o d b c _ e r r o r s ( ”s q l a l l o c h a n d l e ”) ； r e t u r n - l ： ) 产2 a l l o c a t ec o n n e c t i o nh a n d l e s e tt i m e o u t4 i f ( s q l a i l o c h a n d l e ( s q l _ h a n d l e _ e n v ，n u l l ，& h e n v ) f _ s q ls u c c e s s ) o d b ce t r o t s ( ”s q l a l l o c h a n d l e ”) ； r e t u r n - 1 ； 具有智能代理的商业智能系统研究 s q l s e t c o n n e c t a t t r ( h d b c ，s q l _ l o g i nt i m e o u t ，( s q l p o i n t e r + ) 5 ，0 ) 净3 c o n n e c tt ot h ed a t a s o u r c e s t a t u s2 s q l c o n n e c t ( h d b c ， ( s q l c h a r + ) s e r v e r n a m e ，s q l _ n t s ， ( s q l c h a r + ) u s e r n a m e ，s q l - _ n t s ， ( s q l c h a r + ) a u t h e n t i c a t i o n ，s q l _ _ n t s ) ； i f ( s t a t u s 扛s q l s u c c e s s s t a t u s _ s q l s u c c e s s w i t h _ i n f o ) o d b c e r r o r s ( ”s q l c o n n e c t ”) ； r e t a r o - l ： + 4 a l l o c a t es q ls t a t e m e n t + i f ( s q l a l l o c s t m t ( h d b e ，& h s t m t ) ps q l _ s u c c e s s ) o d b c _ e i t o r s ( ”s q l a l l o c s t m t ”) ； r e t u r n - 1 ； ) + s h o wp r o g r e s sm e s s a g e + e r r m s g ( 1 0 3 ，s e r v e r n a m e ) ； c o n n e c t e d = 1 ； r e t u m0 ： 对7 - w e b 数据采用智能代理技术，首先定位到数据所在的u r l 地址，然后过滤页面的h t m l 标志，抽取需要的数据并进行排重查错处理，接着判断数据的完整性，自动定位到相应的链接 页面中进行类似的处理，最后整理成c s v 文件。 采用这种纯文本格式考虑到它有如r 优点： i 、占用存储空间小； 2 、易于生成； 3 、方便应用程序读取； 4 、没有应用字体和风格格式。 形成c s v 文件之后，仍然可以通过导出工具进行2 个c s v 文件的合并，前提是这两个c s v 文件 中存在共同的项目( 字段) 作为主键。 2 2 2 数据分析 商品分析：商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主 线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式 9 河北农业大学硕士学位论文 结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、 重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标：通过对这些指标的分析来指导企业商 品结构的调整，加强企业商品的竞争能力和合理配置。 顾客分析：顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析。例如，我们将顾客分成高消 费者和低消费者。那么什么人是高消费者，什么人是低消费者呢? 如果有会员卡，可以通过会 员登记的月收入来区分，但如果没有会员卡，就通过小票每单金额来假设，比如大于1 0 0 的认 为是高消费者，小于1 0 0 的认为是低消费者，现在通过智能分析就可以知道很多事情了，比如， 高消费者喜欢什么样的商品，低消费者喜欢什么样的商品；高消费者的购物时间是几点钟，低 消费者的购物时间是几点钟；自己的商场里是高消费者多还是低消费者多；高消费者给商场做 出的贡献大还是低消费者做出的贡献大；高消费者喜欢用什么方式来支付，低消费者喜欢用什 么方式来支付等等：当然还有商场的客户单量怎么样、商场里的购物高峰是什么时间、假日经 济对企业的影响到底有多大等等。同样也就促使他对自己商场的定位做出相应的调整。 供应商分析：通过对供应商在选定的时间段内的各项指标( 定货量、定货额、进货最、进 货额、到货时间、库存量、库存额、退换量、退换额、销售量、切售额、所供商品毛利率、周 转率、交义比率等) 进行分析，为供应商的引进、储备及淘汰( 或淘汰其部分品种) 及供应商 库存商品的处理提供依据。分析的主题主要有供应商的组成结构、供应商的送货情况、供应商 所供商品情况( 比如销售贡献、利润贡献等) 、供应商结账情况。 人员分析：通过对公司的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标( 着重销售指标，毛 利指标为辅) 和采购员指标( 销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品额、资金占 用、资金周转等) 的分析，以达到考核员工业绩，提高员工积极性，为人力资源的合理利用提 供科学的依据。主要分析主题有员：l ：的人员构成情况、销售人员的人均销售额、对于开单销售 的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员的分管商品的进货量、购销 代销比例、引进的商品销量如何等等。 当然b i 系统对零售业的分析远不止讲到的这些，至少还有资金运转分析、库存分析、结 算分析等等。这些分析在实际经营中确实有着重要的利用价值，零售企业可以利用这些数据发 现市场规律，了解市场，预测零售业务未来发展趋势，改进业务流程，优化企业资源。 223 数据展现 ( 1 ) 按钮形式 查询是分析过程中最频繁的操作，定义查询的条件越简单，对操作人员来讲查询的使用越 方便。系统提供一种定义查询条件新思路：将可以作为查询的项目( 字段) 设置成“按钮项目”， 生成按钮后，系统自动将该按钮及与其条件相符的数据关联起来，通过按钮就可以实现像s q l 语句一样强大的查询功能，但操作的简单性却大大优于封装s q l 语句的查询方法。 除了查询之外，以按钮形式提供的功能还包括比例显示、监测预警等功能。 ( 2 ) 列表形式 列表( 类似e x c e l 表) ，除了满足数据报表的制作外，还可以进行数据汇总和数理统计。 考虑到与企业信息门户的集成，列表数据可以直接转换成h t m l 文件以w e b 的形式发布，以加速 1 0 具有智能代理的商业智能系统研究 信息的传播速度。在计算方面，考虑到数学模型的变化，系统提供自定义计算的功能，就是说， 除常见的求和、求平均等统计方式之外，还允许_ i = i j 户按照自己实际工作的需要自定义计算公式 进行计算。比如：利润的1 5 是工商税。可以通过数学