在现代企业中构建基于商务智能的营销决策分析系统有助于企业决策者对企业的运营状况、客户需求及市场动态等方面作出合理的评价和预测,给企业带来了更大的经济效益并有效地增强了企业的竞争力。

《工业控制计算机》2011年第24卷第9期71

商务智能在企业营销分析系统中的应用研究

BusinessIntelligenceinMarketingAnalysisSystemofEnterprise

廖化生

何利力

王文娟（浙江理工大学信息电子学院，浙江杭州330018）

摘

要

从技术的角度对商务智能的的基本概念、体系架构进行了讨论，给出了一个完整的营销决策分析系统构建方案，并对

ECTL过程及数据仓库的查询优化进行了研究和实现。实际应用结果表明，企业利用现有系统中的信息数据，能大大提高

企业对数据查询分析和决策分析的能力。

关键词：商务智能，营销决策，ECTL，查询优化

Abstract

Thispaperesthebasicconceptandarchitectureofbusinessintelligencefromtheviewpointoftechnology,whichalsopresentsacompletemarketingdecisionsupportsystemconstructionscheme．Then,thequeryoptimizationofECTLprocessanddatawarehouseisresearchedandimplemented．Theactualapplicationresultindicatesthat,enterprisescanusethein-formationdataintheexistingsystemtogreatlyimproveitsabilityofdataqueryanalysisanddecisionanalysis．

Keywords:businessintelligence,marketingdecision,ECTL,query

optimization

商务智能（BusinessIntelligence，简称BI）系统的建设目标就是要为企业提供一个统一的分析平台，充分利用原有系统中积累的宝贵数据，对其进行深层次的发掘，并从不同的角度分析企业的各种业务指标和构建业务知识模型。本文在讨论了商务智能的基本概念后，以烟草行业为例，对浙江中烟营销决策支持系统进行了分析，并对其中的关键技术进行了描述。

况的数据在经过整合后转化成反映企业整体情况的信息，这些信息有助于企业加深对客户及市场的了解。随后联机分析处理对这些反映企业整体情况的信息进行多维分析，帮助用户对企业的运营状况进行多侧面的审视。而数据挖掘的目标则是挖掘数据背后能为企业提供决策支持的潜在的有用知识，从而完成信息到知识的转变。最后使用OLAP前端展现工具对知识进行可视化操作，并将分析过程及结果以图形、图表的形式呈现在客户端。图2展现了2011年1月份浙江省重点品牌卷烟销售情况。

图2

卷烟销售占比份额图

1商务智能基本概念及体系架构1．1基本概念

商务智能最早是由GartnerGroop于1996年提出，但其

涉及的技术与理念，在命名之前就已经存在，也被称为以帮助企业决策为目的的决策支持系统。现今的商务智能涵盖多方面的内容，已由简单的概念逐渐转化为较成熟的全方位解决方案，甚至升华为一种管理思想，体现的是一种理性的经营管理决策的能力，即全面、准确、及时、深入地分析和处理数据与信息的能力。综上所述，商务智能是对商业信息的搜集、管理和分析的过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策［1］。

2ECTL过程及查询优化研究2．1ECTL过程

（1）数据抽取

根据本系统的特性，在将业务数据加载到数据仓库之前采用时间戳的方式对数据进行抽取，使原有业务表中的数据具有时间属性。每当数据源中业务数据发生变化时只需要修改时间戳字段值（数据更新方式采用增量更新和周期更新），而对于关系型数据库中的数据，可以使用触发器技术来实现数据的抽取，而对于其它的数据，可以通过编写抽取器代码的方式来实现。在数据加载时，通过对系统时间与时间戳字段的比较来决定选择

图1商务智能技术体系架构

何种抽取方式来完成数据的抽取。这样就可以确保分散的数据能够顺利地进入数据仓库，不会影响在进行业务决策时对数据的分析结果。并大大降低了不相关数据对系统的时间开销和空间开销。ECTL系统的设计思想清晰、源数据抽取简单，速度快。在抽取策略上，ECTL能为系统不断补充合格的数据，实现数据的完全更新和增量装载。

（2）空缺值处理

空缺值处理［2］是数据仓库中经常碰到的问题，造成数据缺失的原因是多方面的，例如有些信息是暂时无法获取的，比如在烟草公司数据库中，并非所有商业公司的卷烟购销存数据都能在

1．2体系结构

从系统的体系结构来看，商务智能系统主要包括数据预处理、建立数据仓库、数据分析及数据展现四个主要阶段，如图1所示。确切地讲，BI并不是一项新技术，它是将数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等技术与CRM、ERP等系统的开发理念有机融合应用于企业商业活动的一套完整的解决方案。首先使用预处理工具（ECTL）对企业内外部的各种分散混乱的原始数据进行清理以保证数据的正确性，将数据进行转换、重构后按照不同的主题存入数据仓库，这些反映企业局部情