人力资源管理专业知识商务智能系统思维导图
介绍人力资源管理专业知识商务智能系统的内容
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思维导图大纲
商务智能系统思维导图模板大纲
商务智能系统概念
运用数据仓库、联机分析处理以及数据挖掘等技术，来处理和分析 来自不同行业或特定应用领域的对商业数据，以便为企业提供量身定做的解决方案，协助客户解决商业活动中复杂问题，使管理决策者在面对市场环境快速变化中能够实现敏捷反应和做出科学决策的管理决策支持系统。
优点：1、快速获得信息，提高企业竞争优势；2、是企业决策者科学决策商务的支持工具和手段；
商务智能系统结构
商务智能系统集收集、合并、分析、存取和展现等功能于一身，具有智能管理和决策支持能力。
处理数据流程
1、数据预处理
对原始数据进行整合，抽取、转换和装载，形成标准化数据。
2、建立数据仓库
对外部数据库中的海量数据进行联机事务处理(OLTP),依照规则抽取主题数据，并建立数据仓库以便进行联机分析处理(OLAP),为下一步提供数据统计报告和A决策支持报告奠定基础。
3、数据分析
数据分析是商务智能系统的灵魂，通过联机分析处理技术、数据挖掘技术可处理不同用途的各类数据。
4、指标呈现
在获得数据分析结果基础上，以报表、图形和文字等形式展现数据的结果关系和发展趋势，向决策者提供决策支持建议。
商务智能系统技术
数据仓库技术DW
数据仓库是面向主题的、完整的、非易失的、不同时间的、用于支持决策的数据集合。
两大特点
1、不同于日常事务性处理数据库，如采购管理、销售管理等，DW是用于支持企业决策管理分析的专题数据库，其数据由OLTP转移而来，需要经过OLAP分析处理;
DW是集成了多种异构的数据源，面向业务主题重组了的信息立方体，其数据可以是历史数据，不得修改，可按时间递延追加。
联机分析处理OLAP技术
面向特定问题进行联机数据访问和分析处理的技术
特征：多维信息共享及快速分析处理
以多维指标组合生成可访问的信息立方体是OLAP的技术核心，是数据分析人员、管理人员、决策人员洞察企业商业数据的窗口和探究其商业价值逻辑关系及其内在规律的法宝
数据挖掘技术DM
从数据库海量数据中，挖掘出隐含的、先前未知的，并有潜在价值的信息的非平凡过程。这也是从已存储的数据库、数据仓库或其他信息库数据中，挖掘有兴趣知识的操作过程。
两类任务：描述性数据挖掘和预测性数据挖掘
智能技术集成
DW和OLAP技术结合
可对特定领域的主题业务提供适配的解决方案
OLAP和DM
分析多维数据立方体，DM可以通过OLAP的数据交互自动处理数据。
数据分析层次：OLAP是浅表层数据分析；DM是较深层数据分析，可发现数据间信息的复杂细致关系并由此确定数据价值。
DW和OLAP技术在用于商务智能系统时在功能上互补。
DW和DM
简化DM重复处理过程，增强效率和处理能力，保证数据来源的广泛性和完整性。
在应用DW中，没有DM将无法发现数据间的内在价值关系
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