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前言1

1　商务智能概述1

1.1　商务智能的产生2

1.1.1　商务智能产生的背景2

1.1.2　商务智能产生的原因4

1.1.3　商务智能发展经历的里程碑7

1.2　商务智能的概念7

1.2.1　数据、信息和知识7

1.2.2　商务智能的定义10

1.3.1　事务处理系统15

1.3　商务智能的发展过程15

1.3.2　高级管理人员信息系统16

1.3.3　管理信息系统16

1.3.4　决策支持系统17

1.3.5　商务智能系统17

1.4　商务智能的作用和益处18

1.4.1　商务智能的作用18

1.4.2　商务智能的益处22

1.5　商务智能的体系结构23

1.6　商务智能和其他系统的关系28

1.6.1　商务智能与交易系统的关系28

1.6.2　商务智能与MIS的关系29

1.6.3　商务智能与DSS、EIS的关系30

1.6.4　商务智能与CRM、ERP的关系31

1.7　商务智能应用33

1.7.1　商务智能的典型应用33

1.7.2　商务智能系统对行业的要求34

1.7.3　商务智能的应用领域35

1.7.4　商务智能的应用方向36

1.8　商务智能产品介绍37

1.8.1　Oracle38

1.8.2 SAS42

1.8.3 IBM48

1.8.4 Microsoft50

1.8.5 Sybase51

1.8.6 Business Objects52

1.8.7 NCR52

1.8.8 BI平台的新特性53

1.9　商务智能在国外和国内的发展状况及研究方向趋势57

1.9.1　国外应用状况57

1.9.2　国内应用状况59

1.9.3　商务智能的研究内容68

1.9.4　商务智能的发展趋势69

思考题一72

2.1　人才管理73

2　商务智能中的管理73

2.1.1　商务智能对传统人才管理的挑战74

2.1.2　对商务智能人才的技能要求75

2.1.3　商务智能能力中心77

2.1.4　商务智能下人才管理的对策79

2.2　数据质量管理81

2.2.1　数据和数据质量的概念81

2.2.2　产生数据质量问题的原因83

2.2.3　数据质量的度量84

2.2.4　数据质量问题的解决办法86

2.2.5　数据质量管理项目实施88

2.3.1　项目管理概述89

2.3　项目管理89

2.3.2　商务智能项目成败因素分析91

2.3.3　商务智能项目组织管理93

2.3.4　商务智能项目计划管理97

2.3.5　商务智能项目风险管理99

2.3.6　提高商务智能项目管理水平的措施102

2.3.7　成功实施商务智能的策略103

2.4　价值管理104

2.4.1　投资回报的理论框架104

2.4.2　拥有总成本109

2.4.3　商业价值分析111

2.4.4　实现商务智能商业价值的途径115

思考题二117

3　商务智能中的数据预处理118

3.1 ETL概述118

3.1.1 ETL的概念119

3.1.2 ETL的必要性120

3.1.3 ETL在数据仓库中的角色121

3.1.4 制定ETL策略应考虑的问题122

3.2 ETL过程123

3.2.1　数据抽取123

3.2.2　数据清洗127

3.2.3　数据转换131

3.2.5　数据质量135

3.2.4　数据加载135

3.2.6 ETL过程管理136

3.3 ETL的设计与开发137

3.3.1 ETL的设计要点137

3.3.2 ETL设计138

3.3.3 ETL的开发步骤139

3.4 元数据140

3.4.1 元数据的定义141

3.4.2 元数据的分类141

3.4.3 元数据的作用149

3.4.4　元数据的内容157

3.4.5　元数据的收集159

3.4.6　元数据管理标准化161

3.4.7　元数据管理系统设计164

3.5 ETL工具简介168

3.5.1　评价ETL工具的要素168

3.5.2　市场上主流的ETL工具171

3.5.3　现有ETL产品的特征173

3.5.4 ETL工具的发展趋势175

3.5.5 ETL工具与手工编码的比较176

思考题三177

4 商务智能中的核心技术178

4.1.1　从数据库到数据仓库179

4.1　数据仓库179

4.1.2　数据仓库的定义和特点182

4.1.3　数据仓库的数据组织191

4.1.4　数据仓库体系结构化环境196

4.1.5　数据仓库创建的基本框架201

4.1.6　数据仓库系统的建立204

4.2　联机分析处理209

4.2.1 OLAP的特点和评价准则209

4.2.2　多维数据模型及其组织模式211

4.2.3　多维分析213

4.2.4 OLAP系统的体系结构和分类217

4.3.1　数据挖掘的目的222

4.3　数据挖掘222

4.3.2　数据挖掘的功能223

4.3.3　数据挖掘的相关技术225

4.3.4　数据挖掘的流程228

4.3.5　评价数据挖掘软件需要考虑的问题232

4.4　联机分析挖掘232

4.4.1　联机分析挖掘技术的出现234

4.4.2 OLAM的运行模式236

4.4.3 OLAM的体系结构237

4.4.4 OLAM的特性237

4.4.5 OLAM的实现240

4.5.1　可视化技术的发展及分类241

4.5　可视化技术241

4.5.2　数据可视化定义245

4.5.3　信息可视化的相关概念246

4.5.4　信息可视化的实现策略248

4.5.5　数据挖掘可视化250

4.6　知识管理255

4.6.1　知识管理的定义255

4.6.2　知识管理与信息管理256

4.6.3　企业知识管理的内容258

4.6.4　企业知识链管理261

4.6.5　基于商务智能决策支持系统的知识管理262

思考题四267

5　商务智能解决方案268

5.1　平台性解决方案268

5.1.1 Oracle的商务智能解决方案269

5.1.2 IBM的商务智能解决方案271

5.1.3 Microsoft的商务智能解决方案273

5.1.4 厂商提供的平台性解决方案特点总结274

5.1.5　分析型管理软件的兴起274

5.2　面向行业的解决方案275

5.2.1　金融服务业276

5.2.2　政府机构279

5.2.3　制造业282

5.2.4　零售业284

5.3　绩效管理解决方案287

5.3.1　企业绩效管理的框架288

5.3.2　数字驾驶舱289

5.3.3　企业绩效管理软件290

5.3.4　中美企业绩效管理的差距291

5.4　实时企业解决方案292

5.4.1　实时企业与传统企业的差异293

5.4.2　数字神经系统（DNS）与BI294

5.4.3　实时企业与BI的关系——实时BI295

思考题五296

6.1　企业商务智能战略297

6.1.1　商务信息系统的发展阶段297

6　商务智能项目的实现297

6.1.2　当前构建信息系统的困境与对策298

6.1.3　商务智能的管理模式299

6.1.4　实施企业BI系统的最佳战略302

6.2　商务智能周期307

6.3　商务智能的应用实施308

6.3.1 BI实施的前提308

6.3.2 BI实施的过程310

思考题六312

7.1.1　管理科学与工程学科发展313

7 商务智能的未来313

7.1　商务智能技术的发展趋势313

7.1.2　信息管理与信息系统学科发展规律321

7.1.3　商务智能技术发展方向323

7.2　商务智能的应用展望336

7.2.1 日常商务智能应用336

7.2.2　高级商务智能应用340

7.2.3　全方位的商务智能系统344

7.2.4　规范化世界的智能系统345

思考题七345

主要参考文献346