商务智能框架中的数据体系结构研究和设计

论文摘要

商务智能的数据体系结构主要是指在商务智能框架体系中,数据的分布和流程体系结构。它反映了各业务系统中的数据在经过初步处理和收集、数据仓库、操作数据存储、数据挖掘过程后得到目标数据,最终展示给客户。整个流程涉及到了多种技术,例如数据挖掘、OLAP、数据仓库等。然而在对数据体系结构进行深层分析后依然能发现数据体系结构模型中存在着数据源搜集面窄、数据存储单极化、移动互联网应用集成以及模块化数据展示等问题。本论文针对这些问题,在对模型和技术深层研究的基础上,对模型模块进行了优化改进,得出新型模型理论和架构图,使得商务智能数据体系结构更能够适应市场的需求。主要内容分别为:1.透彻了解并分析数据体系结构中数据采集面问题,对原有的数据采集模型进行优化,提出了基于web搜集引擎技术之上的数据搜集模型、业务联机系统模型、移动互联网数据搜集模型和方法,从而扩大了数据采集面。2.在经过对模块分离化和无缝对接模型的研究后,提出模块低耦合化设计方案、报表系统嵌入设计理论、报表系统的无缝对接技术以及门户系统报表理论设计等。通过使用这些模块的设计,商务智能系统可以很好的无缝对接各种业务系统。3.在经过对数据存储技术的研究后,论文提出存储多极化理论并做出相应的模型设计,以便保证数据的安全性和运行的效率性。4.对模型进行具体实现,用代码和功能模块介绍的方式讲解模型具体实现过程。在模型创建后,为了验证模型的有效性,是否能够合理解决文章开始提出的问题,论文从理论设计实现和验证测试两方面来验证模型的正确性。通过对设计模型的理论实现和模型的应用来验证优化后的模型优点。从新模型创建后的验证效果来看,商务智能数据体系结构中的数据处理过程和展示过程都得到了改进和优化,从而实现商务智能系统能够更好的适应市场的变化。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 商务智能的产生背景
• 1.1.1 商务智能的产生条件
• 1.1.2 商务智能的基本理解
• 1.2 商务智能模型的国内外现状
• 1.3 商务智能数据体系结构中需要解决的问题
• 1.4 本论文的主要工作内容
• 1.5 本论文的组织结构
• 1.6 本章总结
• 第二章 商务智能相关技术的研究
• 2.1 ETL（Extraction-Transformation-Loading）技术的研究与分析
• 2.1.1 结构化数据的ETL
• 2.1.2 非结构化数据
• 2.1.3 基于WEB 的ETL（半结构化）
• 2.2 数据仓库技术的研究与分析
• 2.2.1 数据仓库技术
• 2.2.2 动态数据仓库
• 2.3 在线分析技术的研究与分析
• 2.3.1 联机分析（OLAP）
• 2.3.2 OLAP 的基本技术要素和操作
• 2.4 数据挖掘技术的研究与分析
• 2.4.1 数据挖掘（DATA MINING）
• 2.4.2 数据挖掘系统结构图
• 2.4.3 数据挖掘的基本功能
• 2.5 本章总结
• 第三章 BI 数据体系结构模型改进设计
• 3.1 传统商务智能问题提出
• 3.1.1 商务智能基本概况
• 3.1.2 传统数据体系结构
• 3.1.2.1 数据体系结构介绍
• 3.1.2.2 传统数据体系结构流程
• 3.1.3 传统数据体系暴露出来的问题
• 3.2 数据采集面扩展的模型优化设计
• 3.2.1 传统的数据采集
• 3.2.2 web 搜索引擎技术的数据搜集
• 3.2.3 基于联机业务系统的数据搜集
• 3.2.4 移动互联网的数据搜集
• 3.3 模块分离化无缝对接问题的优化设计
• 3.3.1 数据体系结构模块
• 3.3.2 模块低耦合化理论设计
• 3.3.3 报表系统嵌入理论设计
• 3.4 数据存储多极化的优化设计
• 3.4.1 常规单极化模式
• 3.4.2 多极化模式设计
• 3.5 总结
• 第四章 BI 数据体系结构模型的实现
• 4.1 BI 模块结构
• 4.1.1 模型结构介绍
• 4.1.2 多层数据逻辑层次结构
• 4.2 数据采集面扩展的实现
• 4.2.1 数据采集源选择机制实现
• 4.2.2 联机数据源判断机制实现
• 4.3 模块分离化无缝对接的实现
• 4.3.1 模块低耦合化实现
• 4.3.2 报表系统嵌入实现
• 4.3.2.1 报表系统基本理论
• 4.3.2.2 报表系统和BI 系统耦合实现
• 4.4 数据存储多极化的实现
• 4.4.1 中心库动态存储备份实现
• 4.5 总结
• 第五章 模块性能测试和BI 系统应用验证
• 5.1 性能测试
• 5.1.1 测试环境和用例
• 5.1.2 测试过程和结果分析
• 5.1.3 小结
• 5.2 优化后的模型应用验证
• 5.3 本章总结
• 第六章 总结和展望
• 致谢
• 参考文献