数据挖掘|商业智能软件的基本体系结构数据仓库|数据挖掘|统计分析

商业智能软件可以收集、管理、分析和转化企业中现有的数据，使这些数据成为可用的信息。让企业更轻松地获取洞察力，帮助企业做出明智的经营决策。这些数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商，还有来自行业和竞争对手的其他数据，以及来自其他外部环境的各种数据。商业智能软件辅助操作层的决策，也可以辅助战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，商业智能软件涉及咨询服务、应用和信息技术的充分利用。其基本体系结构包括数据仓库、统计分析、数据挖掘三个部分。

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1. 数据仓库
数据仓库用于抽取、整合、分布和存储已经处理过的数据。企业的数据一般分布在不同的业务系统中。管理者如果想对企业的运行状况有一个全局了解，就需要快速找到真实有用的数据。这些数据可以是当前的现实数据，也可以是过去的历史数据。所以要把所有的数据收集起来，科学的整理，随时准备供相应人员使用。数据仓库不仅仅是一个数据存储的场所，更重要的是，它提供了丰富的工具提取来自各个业务系统的数据进行筛选、转换，使得存储在仓库中的数据组织有序，易于使用。
2. 统计分析
统计分析便于全面了解企业现状。管理、营销等人员往往想从不同的角度来看业务数据。比如从时间、地域、功能、利润等方面来看同类储蓄的总量。统计分析是经过统计设计、数据调查和数据整理，运用统计方法和与分析对象相关的知识，从定量和定性的角度进行的一项非常重要的工作。在前期工作的基础上，通过分析，可以对研究对象有更深入的了解，从而满足管理、市场等人员的要求。系统、完善的数据，也就是数据仓库，是进行统计分析的必要条件。
3. 数据挖掘
数据挖掘能够帮助企业发现问题，找出规律，并做出预测。从数据仓库中的数据中经常可以挖掘出让企业意想不到的潜在信息。它比统计分析更进一步。例如，如果市场人员要比较过去一年不同地区某类产品的销售情况，他们可以从统计分析中找到答案。
但是，如果管理者问为什么一个产品的销量在一个地区突然变得特别好或者特别差，或者问这个产品在另一个地区的销量会怎么样，那么数据挖掘可以给出答案。数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及数据库技术、机器学习、统计学、神经网络、模拟识别、知识库、信息抽取、高性能计算等诸多领域，已经广泛应用于工业、商业、金融、通信、医疗卫生、生物工程、科学等诸多行业。一个优秀的分析师可以从挖掘出的关系中得到启示。而这种启示很有可能让其企业在同业竞争中占得先机。
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