1.3.5电子商务

    1．电子商务概念

    对于电子商务至今尚无统一定义。根据电子商务发晨历程，电子商务概念可分为原

始电子商务与现代电子商务。

    1)原始电子商务概念

    使用电子信息技术工具进行商务活动。凡使用了诸如电报、电话、广播、电视、传

真以及计算机、计算机网络等手段、工具和技术进行商务活动，都可以称之为电子商务。

  2)现代电子商务概念

  使用基于因特网的现代信息技术工具和在线支付方式进行商务活动。可以认为EDI

（电子数据交换）是连接原始电子商务和现代电子商务的纽带。现代电子商务包括如下

要点。

    (1)以基于因特网的现代信息技术、工具为操作平台。

    (2)商务活动参与方增多。要实现完整的电子商务，除了买家、卖家外，还要有银

行或金融机构、政府机构、认证机构和配送中心等机构的加入。相应地，有安全认证体

系、信用体系、在线支付体系、现代物流体系及相关法律法规标准规范体系相配套。

    (3)商务活动范围扩大。活动内容包括货物贸易、服务贸易和知识产权贸易等，活

动形态包括网上营销、网上客户服务以及网上做广告、网上调查等。

    2．电子商务的类型及相关标准

    1)电子商务的类型

    电子商务按照交易对象，可以分为企业与企业之间的电子商务( B2B)、商业企业与

消费者之间的电子商务(B2C)、消费者与消费者之间的电子商务、(C2C)．以及政府部

门与企业之间的电子商务(G2B)4种。如果对电子商务傲进一步的细分，有的人把企

业内部的电子商务也归入电子商务的一种类型，即企业内部不同部门之间的电子商务，

通过企业内部网(Intranet)的方式处理与交换商贸信息。目前，企业与企业之间的电子

商务是交易量最大的一种电子商务形式，约占到电子商务交易额的90%左有，但是随着

信息终端的不断的普及，其他形式的电子商务也迅速增长，尤其是企业与消费者之间、

消费者与消费者之间的电子商务发展迅速。

    2)电子商务的相关标准

    为了迎接电子商务给全球带来的机遇和挑战，使之在全球范围内更有序地发展，1997

年6月，ISO/IEC JTC1成立了电子商务业务工作组(BT-EC)。BT-EC确定了电子商务

急需建立标准的三个领域。

    ①用户接口，主要包括用户界面、图像和对话设计原则等。

    ②基本功能，主要包括交易协议、支付方式、安全机制、签名与鉴别、记录的核查

与保留等。

    ③数据及客体（包括组织机构、商品等）的定义与编码，包括现有的信息技术标准、

定义报文语义的技术、EDI本地化、注册机构、电子商务中所需的值域等。

    目前BT-EC仅对其中的几项内容进行了阐述，其目昀是通过解决关键问题，从而就

解决方法加以推广，以扫清实现全球屯子商务道路的障碍。

    签订国际电子商务标准化理解备忘录。ISO、IEC和UN/ECE（联合国欧洲经济委员

会）共同致力于电子商务的标准化工作。曾签署了理解备忘录，就EDJ、开放式EDI及

有关贸易单证标准领域进行合作。1998年11月．三方又签署了一个电子商务领域有关

标准化的理解备忘录。该备忘录包括总体部分、三个附录及上述的注册表，扩充了以前

的合作框架，扩展了各部门之间的电子商务，增加了国际用户团的参与，以确保证它们

的标准化要求得到满足。

    RosettaNet于1999年7月8日推出草案~(RosettaNet Implementation Framework

(RNIF)Speci石cation》，该标准为因特网上的商务活动的进一步发展提供了保障。该标

准草案的起草和制订汇集200多家知名的电子商务公司和研究机构，宗旨在于促进全球

电子商务的广泛实施，支持和强化因特网商务活动的自我调整。日前公布的草案内容主

要包括：网络商家信息和网上导购信息中心的设立；商品的交付方式、价格及其费用说

明：产品的保质期声明和技术支持服务信息；网上购物过程中的商品查拢能力：消费者

个人资料的保密性和安全性：网络购物的支付方式：网络订购的确认；装运、交付和订

单的完成；订购的取消及其退款的说明；向消费者提供的支持服务等。

    总之，电子商务作为一门综合性的新兴商务活动，涉及面相当广泛，包括信息技术、

金融、法律和市场等多种领域，这就决定了与电子商务相关的标准体系十分庞杂，几乎

涵盖了现代信息技术的全部标准范围及尚待进一步规范的网络环境下的交易规则。安全、

认证、支付和接口等标准是亟待制定和完善的内容。我国政府及相关机构高度重视电子

商务标准制修订工作，本着既与国际接轨又结合中国国情的精神，开展电子商务的标准

化制定工作。

  3．电子商务对国民经济和社会发展的意义和作用

  1)推动国民经济增长方式转变

  电子商务是国民经济和社会信息化的重要组成部分，正在成为推动国民经济发展的

新动力。发展电子商务是以信息化带动工业化、促进我国产业结构调整、推动经济增长

方式由粗放型向集约型转变、提高国民经济运行质量和效率、走新型工业化道路的重大

举措，对实现全面建设小康社会的宏伟目标具有十分重要的意义。

  2)迎接经济全球化的机遇和挑战

  加快电子商务发展是应对经济全球化带来的机遇和挑战、把握发展主动权、提高国

际竞争力的必然选择，有利于提高我国在全球范围内配置资源的能力，提升我国经济的

国际地位。

  3)促进社会主义市场经济体制走向完善

  电子商务发展将有力地促进商品和各种生产生活要素的流动，削弱妨碍公平竞争的

制约因素，降低交易成本，推动全国统一市场的形成与完善，更好地实现市场对资源的

基础性配置作用。

    4．加快电子商务发展的指导思想和基本原则

    1)加快电子商务发展的指导思想

    按照科学发展观的要求，紧紧围绕转变经济增长方式、提高综合竞争力的中心任务，

实行体制创新，着力营造电子商务发展的良好环境，积极推进企业信息化建设，推广电

子商务虚用，加速国民经济和社会信息化进程，实施跨越式发展战略，走中国特色的电

子商务发展道路。

    2)加快电子商务发展的基本原则

    (1)政府推动与企业主导相结合。完善管理体制，优化政策环境，加强基础设施建

设，提高服务质量，充分发挥企业在开展电子商务应用中的主体作用，建立政府与企业

的良性互动机制，促进电子商务与电子政务协调发展。

    (2)营造环境与推广应用相结合。加强政策法规、信用服务、安全认证、标准规范、

在线支付和现代物流等支撑体系建设，营造电子商务发展的良好环境，推广电子商务在

国民经济各个领域的应用，以环境建设促进应用发展，以应用带动环境建设。网络经济

与实体经济相结合。把电子商务作为网络经济与实体经济相结合的实现形式，以技术创

新推动管理创新和体制创新，改造传统业务流程，促进生产经营方式由粗放型向集约型

转变。

    (3)重点推进与协调发展相结合。围绕电子商务发展的关键问题和关键环节，积极

开展电子商务试点，推进国民经济重点领域的电子商务应用，探索多层次、多模式的中

国特色电子商务发展道路，促进各类电子商务应用的协调发展。

    (4)加快发展与加强管理相结合。抓住电子商务发展的战略机遇，在大力推进电子

商务应用的同时，建立育利于电子商务健康发展的管理体制，加强网络环境下的市场监

管，规范在线交易行为，保障信息安全，维护电子商务活动的正常秩序。

    5。建立和完善电子商务发展的支撑保障体系

    1)法律法规体系

    认真贯彻实旆《中华人民共和国电子签名法》，抓紧研究电子交易、信用管理、安全

认证、在线支付、税收、市场准八、隐私权保护和信息资源管理等方面的法律法规问题，

尽快提出制定相关法律法规的意见：积极研究第三方支付服务的相关法规：根据电子商

务健康有序发展的要求，抓紧研究并及时修订相关法律法规；加快制订在网上开展相关

业务的管理办法；推动网络仲裁、网络公证等法律服务与保障体系建设：打击电子商务

领域的非法经营以及危害国家安全、损害人民群众切身利益的违法犯罪活动，保障电子

商务的正常秩序。

    2)标准规范体系

    建立并完善电子商务国家标准规范体系。提高标准化意识，充分调动各方面积极性，

抓紧完善电子商务的国家标准体系：鼓励以企业为主体，联合高校和科研机构研究制定

电子商务关键技术标准和规范，参与国际标准的制订和修正，积极推进电子商务标准化

进程。

    3)安全认证体系

    建立健全安全认证体系。按照有关法律规定，制定电子商务安全认证管理办法，进

一步规范密钥、证书、认证机构的管理，注重责任体泵建设，发展和采用自主知识产权

的加密与认证技术：整合现有资源，完善安全认证基础设施，建立布局合理的安全认证

体系，实现行业、地方等安全认证机构的交叉认证，为社会提供可靠的电子商务安全认

证服务。

  4)信用体系

  加快信用体系建设。加强政府监管、行业自律以及部门间的协调与联合，鼓励企业

积极参与，按照完善法规、特许经营、商业运作、专业服务的方向，建立科学、合理、

权威、公正的信用服务机构；建立健全相关部门信用信息资源的共享机制，建设在线信

用信息服务平台，实现信用数据的动态采集、处理、交换；严格信用监督和失信惩戒机

制，逐步形成既符合我国国情又与国际接轨的信用服务体系。

    5)在线支付体系

    推进在线支付体系建设。加强制订在线支付业务规范和相关技术标准；引导商业银

行、中国银联等机构建设安全、快捷、方便的在线支付平台，大力推广使用银行卡、网

上银行等在线支付工具；进一步完善在线资金清算体系，推动在线支付业务规范化、标

准化并与国际接轨。

    6)现代物流体系

    大力发展现代物流体系。充分利用铁道、变通、民航、邮政、仓储和商业网点等现

有物流资源，完善物流基础设施建设；广泛采用先进的物流技术与装备，优化业务流程，

提升物流业信息化水平，提高现代物流基础设施与装备的使用效率和经济效益；发挥电

子商务与现代物流的整合优势，大力发展第三方物流，有效支撑电子商务的广泛应用。

  7)技术装备体系

  发展电子商务相关技术装备和软件。积极引进、消化和吸收国外先进适用的电子商

务应用技术，鼓励技术创新，加快具有自主知识产权的电子商务硬件和软件产业化进程，

提高电子商务平台软件、应用软件和终端设备等关键产品的自主开发能力和装备能力。

  8)服务体系

  电子商务服务体系推动电子商务服务体系建设。充分利用现有资源，发挥中介机构

的作用，加强网络化、系统化、社会化的服务体系建设，开展电子商务工程技术磅究、

成果转化、咨询服务和工程监理等服务工作。

  9)运行监控体系

  研究风险防范措施，加强业务监督和风险控制；逐步建立和完善电子商务统计和评

价体系，推动电子商务服务业健康发展。

    6．发挥企业的主体作用，大力推进电子商务应用

    (1)重点推进骨干企业电子商务应用。要充分发挥骨干企业在采购、销售等方面的

带动作用，以产业链为基础，以供应链管理为重点，整合上下游关联企业相关资源，实

现企业间业务流程的融合与信息系统的互联互通，推进企业间的电子高务，提高企业群

体的市场反应能力和综合竞争力。

    (2)推动行业电子商务应用。紧密结合行业特点，研究制定行业电子商务规范，切

实做好重点行业电子商务试点示范，推广具有行业特点的电子商务经验，探索行业电子

商务发展模式：建立行业信息资源共享和交换机制，促进行业内有序竞争与合作，提高

行业的信息化及电子商务应用水平。

    (3)支持中小企业电子商务应用。提高中小企业对电子商务重要性的认识，扶持服

务中小企业的第三方电子商务服务平台建设，解决中小企业在投资、人才等方面存在的

问题，促进中小企业应用电子商务提高商务效率，降低交易成本，推进中小企业信息化。

    (4)促进面向消费者的电子商务应用。发展面向消费者的新型电子商务模式，创新

服务内容，建立并完善企业、消费者在线交易的信用机制，扩大企业与消费者、消费者

与消费者之间电子商务的应用规模。高度重视并积极推进移动电子商务的应用与发展。

1.4商业智能

    1．商业智能基本概念

    商业智能通常被理解为将组织中现有的数据转化为知识，帮助组织做出明智的业务

经营决策。这里所谈的数据包括来自组织业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供

应商等方面的数据，来自组织所处行业和竞争对手的数据以及来自组级所处的其他外部

环境中的各种数据。而商业智能能够辅助组织的业务经营决策，既可以是操作层的，也

可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析

处理(On-Line Analytics Process．OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上

讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

    商业智能的概念于1996年最早由嘉特纳集团( Gartner Group)提出，嘉特纳集团将

商业智能定义为；商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统

来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法。包括收

集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。

    概括地说，商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，是对商业信息的

搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力(insight)，促使

他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、

数据备份和恢复等部分组成。

    因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从来自纽

织的许多不同的运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，

然后经过抽取（extraction）、转换（transformation）和装载(load)，即ETL过程，合并

到一个组织级的数据仓库里，从而得到组织数据的一个全局视图，在此基础上利用合适

的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为

辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持，如图1-12

所示。

    2．商业智能系统应具有的主要功能

    (1)数据仓库：高教的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储，

容量大，运行稳定，维护成本低，支持元数据管理，支持多种结构，例如中心式数据仓

库和分布式数据仓库等。存储介质能够支持近线式和二级存储器，能够很好地支持容灾

和备份方案。

    (2)数据ETL;数据ETL支持多平台、多数据存储格式（多数据源、多格式数据文

件、多维数据库等）的数据组织，要求能自动地根据描述或者规则进行数据查找和理解。

减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。帮助形成支撑决策要求的参考内容。

    (3)数据统计输出（报表）：报表能快速地完成数据统计的设计和展示．其中包括了

统计数据表样式和统计图展示，可以很好地输出给其他应用程序或者Htmf形式表现和

保存。对于自定义设计部分要提供简单易用的设计方案，支持灵活的

    (4)分析功能：可以通过业务规则形成分析内容，并且展示样式丰富，具有一定的

交互要求，例如预辩或者趋势分析等。要支持多维度的OLAP，实现维度变化、旋转、

数据切片和数据钻取等，以帮助做出正确的判断和决策。

3．商业智能的三个层次

    经过几年的积累，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP

和OA等基础信息化系统。这些系统的统一特点是：业务人员或者用户对数据库进行大

量的增加、修改和删除等操作，即联机事务处理(Online Transaction Process，OLTP)。

系统运行了一段时间以后，必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。但是。在数据库

中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说，只是一些无法看懒的天书。此时，如

何把数据转化为业务人员（包括管理者）能够看懂的有用信息，充分掌握、利用这些信

息，并且辅助决策，就是商业智能要解决的主要问题。

    商业智能的实现有三个层次：数据报表、多维数据分析和数据挖掘。

    1)数据报表

    如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息？大部分的答案是报表系

统。简单说，报表系统是BI的低端实现。传统的报表系统技术上已经相当成熟，大家熟

悉的Excel、水晶报表和Reporting Service等都已经被广泛使用。但是，随着数据的增多，

需求的提高，传统报表系统面临的挑战也越来越多。

    (1)数据太多，信息太少。密密麻麻的表格堆砌了大量数据．到底有多少业务人员

仔细看过每一个数据？到底这些数据代表了什么信息、什么趋势？级别越高的领导，越

需要简明的信息。

    (2)难以交互分析、了解各种组合。定制好的报表过于死板。例如，我们可以在一

张表中列出不同地区、不同产品的销量，另一张表中列出不同地区、不同年龄段顾客的

销量。但是，这两张表无法回答诸如“华北地区中青年顾客购买数码相机类型产品的情

况”等问题。业务问题经常需要多个角度的交互分析。

    (3)难以挖掘出潜在的规则。报表系统列出的往往是表面上的数据信息，但是海量

数据深处含有哪些潜在规则呢？什么客户对我们价值最大？产品之间相互关联的程度如

何'越是深层的规则，对于决策支持的价值越大，但是，也越难挖掘出来。

    (4)难以追溯历史，形成数据孤岛。长期运行中产生的数据往往存在于不同地方，

太旧的数据（例如一年前的数据）可能已被业务系统备份出去，导致宏观分析、长期历

史分析难度很大。

    显然，随着时代的发展，传统报表系统已经不能满足日益增长的业务需求了，企业

期待着新的技术。数据分析和数据挖掘的时代正在来临。值得注意的是，数据分析和数

据挖掘系统的目的是带给我们更多的决策支持价值，并不是取代数据报表。报表系统依

然有其不呵取代的优势，并且将会长期与数据分析、挖掘系统一起并存下去。

    2)多维数据分析

    如果说在线事务处理(OLTP)侧重于对数据库进行增加、修改和删除等日常事务操

作，在线分析处理则侧重于针对宏观问题全面分析数据，获得有价值的信息。

    为了达到OLAP的目的，传统的关系型数据库已经不够了，需要一种新的技术叫做

多维数据库。

    多维数据库的概念并不复杂。举一个例子，我们想描述2003年4月份可乐在北部地

区销售额10万元时，涉及到几个角度：时间、产品和地区。这些叫做维度。至于销售额，

叫做度量值。当然，还有成本、利润等。

    除了时间、产品和地区，我们还可以有很多维度，例如客户的性别、职业、销售部

门和促销方式等。实际上，使用中的多维数据库可能是一个8维或者15维的立方体。虽

然结构上15维的立方体很复杂，但是概念上非常简单。

    数据分析系统的总体架构分为4个部分：源系统、数据仓库、多维数据库和客户端。

    ①源系统：包括现有的所有OLTP系统，搭建BI系统并不需要更改现有系统。

    ②数据仓库：数据大集中，通过数据抽取，把数据从源系统源源不断地抽取出来，

可能每天一次，或者每3个小时一次，当然是自动的。数据仓库依然建立在关系型数据

库上，往往符合“星型结构”模型。

  ③多维数据库：数据仓库的数据经过多维建模，形成了立方体结构。每一个立方体

描述了一个业务主题，例如销售、库存或者财务。

    ④客户端：好的客户端软件可以把多维立方体中的信息丰富多彩地展现给用户。

    3)数据挖掘

    广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都州做数据挖掘。从这点看来，数据挖

掘就是BI。但从技术术语上说，数据挖掘(Data Mining)指的是：源数据经过清洗和转

换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提

炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上，我们可以

定义：数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数

据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往

往被用来预测、支持决策。

    现举一个关联销售的案例。美国的超市有这样的系统：当你采购了一车商品结账时，

售货员小姐扫描完了你的产品后，计算机上会显示出一些信息，然后售货员会友好地问

你：我们有一种一次性纸杯正在促销，位于F6货架上，您要购买吗？这句话绝不是一般

的促销。因为计算机系统早就算好了，如果你的购物车中有餐巾纸、大瓶可乐和沙拉，

则86%的可能性你要买一次性纸杯。结果是你说：“啊，谢谢你，我刚才一直没找到

纸杯。”

    这不是什么神奇的科学算命，而是利用数据挖掘中的关联规则算法实现的系统。

    每天，新的销售数据会进入挖掘模型，与过去N天的历史数据一起被挖掘模型处理，

得到当前最有价值的关骐规则。同样的算法，分析网上书店的销售业绩，计算机可以发

现产品之间的关联以及关联的强弱。

    4．商业智能的软件工具集合

    1)终端用户查询和报告工具

    专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适应于专业人士的成品报告生成

工具。

    2)数据仓库（Data Warehouse）和数据集市(Data Mart)产品

    包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财

务分析模型。

    3)数据挖掘( Data Mining)软件

    使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的

推断。

  4) OLAP工具

  (1) OLAP的概念。

  OLAP的概念晟早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了

关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同OLTP

明显区分开来：OLTP属于传统的关系型数据库的一个主要应用，主要用于基本的、日

常的事务处理，例如银行交易：OLAP是数据仓库系统的一个主要应用，支持复杂的分

析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。OLAP提供多维数据管理环境，

其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。OLAP也被称为多维分析。

  (2)“维”的概念。

  OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求，它的

技术核心是“维”这个概念。

    OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析。它通道多维的方式对数据进行

分析、查询和报表。“维”是人们观察数据的特定角度。通过把一个实体的多项重要的属

性定义为多个维（dimension），使用户能对不同维上的数据进行比较。例如，一个企业

在考虑产品的销售情况时，通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售

情况。这里的时间、地区和产品就是维。而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成

的多维数组则是OLAP分析的基础，可形式化表示为（维1，维2，…，维雅，度量指标），

如（地区，时间，产品，…，销售额）。多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取

切片( slice)、切块(dice)、钻取(drill-down和roll-up)和旋转(pivot)等各种分析动

作，以求剖析数据，使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入理

解包含在数据中的信息。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。

  OLAP的基本多维分析操作有钻取、切片和切块以及靛精、drill across和drill througb等。

  钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取和向下钻取。roll up是在

某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少雏数：而drill down

则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。

    切片和切块是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余

的维只有两个，则是切片；如果有三个，则是切块。

    旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。

    (3) OLAP的实现方法。

    OLAP有多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP (Relational

OLAP)、MOLAP(Multidimensional OLAP)和HOLAP (Hybrid OLAP).

    ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现。以关系数据库为核心，以关系型结构

进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表：一类是

事实表，用来存储数据和维关键字；另一类是维表，即对每个维至少使用一个表来存放

维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一

起，形成了“星型模式”。对于层次复杂的维，为避免冗余数据占用过大的存储空间，可

以使用多个表来描述，这种星型模式的扩展称为“雪花模式”。

    MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现。以多维数据组织方式为核心，也就

是说，MOLAP使用多维数组存储数据。多维数据在存储中将形成“立方块( Cube)”的

结构，在MOLAP中对“立方块”的“旋转”、“切块”和“切片”是产生多维数据报表

的主要技术。

  HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现。如低层是关系型酌，高层是多维矩

阵型的。这种方式具有更好的灵活性。

    还有其他的一些实现OLAP的方法，如提供一个专用的SQL Server，对某些存储模

式（如星型、雪片型）提供对SQL查询的特殊支持，等等。

    OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析。它通过多维的方式对数据进行

分析、查询和报表。维是人们观察数据的特定角度。例如，一个企业在考虑产品的销售

情况时，通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况。这里的时问、

地区和产品就是维。而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是

OLAP分析的基础，可形式化表示为（维1，维2，…，维，l，度量指标），如（地区、

时间、产品、销售额）。多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片、切块、钻

取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库

中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。

    主流的商业智能工具包括BO、COGNOS和BRIO。一些国内的软件工具平台如

KCOM (http://www.kcomsoft.com/)也集成了一些基本的商业智能工具。

    5．实施商业智能的步骤

    实施商业智能系统是一项复杂的系统工程，整个项目沙及企业管理、运作管理、信息

系统、数据仓库、数据挖掘和统计分析等众多门类的知识，因此用户除了要选择合适的

商业智能软件工具外，还必须遵循正确的实施方法才能保证项目得以成功。商业智能项

目的实施步骤可分为如下几步。

    1)需求分析

    需求分析是商业智能实施的第一步，在其他活动开展之前必须明确地定义组织对商

业智能的期望和需求，包括需要分析的主题、查看各主题的角度（维度）和需要发现组

织的哪些方面的规律等。

  2)数据仓库建模

  通过对企业需求的分析，建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，并规划好系统

的应用架构，将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类。

  3)数据抽取

  数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中，在抽取的过程中还必

须将数据进行转换、清洗，以适应分析的需要。

    4)建立商业智能分析报表

    商业智能分析报表需要专业人员按照用户制订的格式进行开发。用户也可自行开发

（开发方式简单，快捷）。

  5)用户培训和数据模拟测试

  对于开发一使用分离型的商业智能系统，展终用户的使用是相当简单的，只需要点击

操作就可针对特定的商业问题进行分析。

    6)系统改进和完善

    任何系统的实施都必须是不断完善的，商业智能系统更是如此。在用户使用一段时

间后可能会提出更多的，更具体的要求，这对需要再按照上述步骤对系统进行重构或

完善。