商务智能系统架构解析：BI与ERP的关系

商务智能项目实施方法论包括规划解决方案、支持数据仓库管理与物理数据库设计，数据转换与应用开发，数据挖掘服务设计与实现等多方面内容。提供支持与增强解决方案体系结构设计、元数据管理及数据仓库评估，应用增强逻辑数据模型回顾和物理数据库回顾，性能调整与容量规划，解决方案集成和定制解决方案规划等详细数据分析和实施建议。

随着企业资源规划（ERP）系统的普及，电子商务（e-commerce）的兴起，两者之间的关系日益密切。ERP系统通过优化资源管理和流程效率，为电子商务平台提供了坚实的后台支持。这种互动促进了企业在数字化转型中的整合和协调，推动了商业运作的现代化。

亿信BI分析引擎以JAVA语言开发，构成一个标准的WEB服务器，兼容JDK1.5及以后版本的JAVA运行环境。其主要组成部分包括多库JDBC连接池、OLAP引擎、报表引擎、线程池等。 该引擎可部署在几乎所有操作系统平台上，并兼容目前所有的商业和开源JAVA应用服务器。 亿信BI的纯JAVA架构赋予其出色的可扩展性和可移植性。 当运行服务器性能不足以应对海量数据或大量用户访问时，可以轻松迁移至小型机或其他操作系统环境。 由于所有系统对象都持久化存储于数据库中，迁移过程简便快捷。 数据库层包含用户现有的业务数据库和亿信BI的数据仓库。业务数据库存储大量业务系统读写数据，亿信BI可以直接分析这些数据，实现实时分析，但可能会影响业务系统性能。 此外，业务数据库中的数据也可以通过ETL（抽取、转换、加载）存储到数据仓库中。 ETL处理后的数据更加清晰，便于分析，能够提升分析性能。 亿信BI支持所有主流数据库，例如Oracle、Ms SQL Server、DB2、SybaseIQ、MySQL、Greenplum、Teradata、Arterybase、达梦等。 亿信BI系统的核心由若干松耦合模块构成，各模块之间直接连接，通过清晰简洁的调用接口实现功能调用。 以报表的运算流程为例：用户首先使用报表设计模块定义报表。

商业智能（BI）是Business Intelligence的简称，最早于1996年提出。其定义为一种利用数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘等技术，帮助企业优化决策的信息技术应用。BI系统基于数据仓库，集成了订单、库存、交易记录等数据，支持数据的预处理和ETL过程，确保数据质量。OLAP技术支持多维数据分析，数据挖掘则利用统计学和机器学习算法发现数据背后的规律。BI系统还包括报告和仪表板功能，以直观图形展示数据，支持预测分析和人工智能技术，提升决策的前瞻性。商业智能体系架构包括数据源、ETL工具、数据仓库、OLAP服务器、数据挖掘工具、报表分析工具和用户界面，全面支持企业的决策需求。

Oracle ERP的各个模块之间的表关系是IT系统中的核心内容，对整体运作至关重要。

随着现代企业对决策支持系统的日益依赖，Server数据库集成的数据仓库功能愈发重要。本研究基于Microsoft SQL Server构建了一个商务智能实现系统，重点探讨了其数据挖掘功能的应用与优势。

Oracle ERP系统中的借贷关系表在企业管理中具有重要作用。

在金融行业和制造业中，商务智能解决方案的演示文档展示了其在数据分析和业务优化方面的关键作用。

金融行业 美国银行家协会预测，数据仓库和数据挖掘技术在商业银行的应用将持续增长 分析客户使用分销渠道的情况和容量，建立利润评估模型 优化客户关系，加强风险控制 电子商务 根据用户偏好进行商品推荐，提供个性化网页体验 打造自适应网站，提升用户参与度 生物医药 进行DNA序列查询和匹配，加速基因研究 识别基因序列的共发生性，探索潜在的疾病关联 其他行业 电信行业：甄别欺诈行为，减少客户流失 保险和零售行业：精准营销，提升客户满意度 政府部门、教育机构、医疗机构和公用事业等：数据驱动决策，提升运营效率 各行各业的企业都在积极应用商务智能，以数据驱动业务增长。