2.......................................................3.........................................................10.........................................................11.........................................................12.....................................................................14......................................................................................213这里所称的数据分析系统泛指那些将数据转化为信息或知识的计算机应用系统(也可称之为商业智能应用,BusinessIntelligence/BI),包括决策支持(DSS)、联机分析(OLAP),查询与报表,预测分析,专业定量分析,数据挖掘,数据可视化应用,分析型客户关系管理等等。这类系统为企业或机构进行有效管理、提高竞争力提供信息和依据,是信息化进程中的高级阶段。已积累的数据是企业或机构宝贵的财富,如何有效地进行数据利用以获得更大的利益是该阶段的中心目标。企业或机构在其发展过程中逐渐形成了多种独立或相关应用系统以支撑日常运行和管理,比如业务处理系统、财务核算系统、ERP系统、人事系统、计费系统、呼叫中心等。还有一些公司通常由地点上分布的多个子公司或部门组成,子公司或部门独立地使用着各自的业务处理系统,如电信公司的分公司都有自己的网管系统。而这些子系统往往是异质的,即基于不同厂商的或不同结构的数据库系统。在信息技术不断发展的今天,人们对信息的使用也越来越复杂。除了对业务数据进行增、删、改等事务处理操作和简单的统计汇总以外,高层管理者还要使用数据(历史的、现在的)进行各种复杂分析,如长期趋势分析和数据挖虻?以支持决策。从大量的历史数据中获取信息,要求系统保存足够的历史数据,而且还要进行复杂的分析处理(每次处理涉及大???数据)。如果直接基于分散的各种事务处理系统开展分析应用,则不可避免地要遇到以下诸多障碍:1.缺乏组织性,数据难以转化为有用的信息。事务处理系统中数据结构是面向操作的有效性组织的,而非面向分析的需要。分析所需要的数据内容可能分散在许多数据对象甚至许多应用中。同一字段在不同应用中又可能存在着同名异义、异名同义、单位不同、字长不同等许多难以识别的矛盾。就事论事地将这些零碎而且结构各不相同的数据统一起来的工作将是复杂而繁重,难以应付不断变化的分析工作的需要。2.干扰事务处理系统的正常运行。分析处理往往需要涉及较大的数据量,而事务处理系统则要求尽快做出响应,如果进行一次大规模的分析,对事4务处理系统性能的影响是难以忍受的,从而严重影响其正常运行。3.缺乏足够的历史数据。分析应用???常需要通过一段历史时期的数据来分析趋势,而事务处理系统中一般只存储当前的短期数据,且各个应用领域的保存期限也不一样,这对于长期趋势分析和规律探索构成制约。4.结果的准确可比性难以保证。事务处理系统是随时更新变化的。基于随时变化的数据源难于对问题作出一致的回答,而不一致的答案会干扰决策过程。一般来说决策过程分这样三个阶段:1.发现问题一开始,往往并未搞清问题是什么,只是就所看到的现象提出了疑问和怀疑。这时希望能方便地从不同的方面和角度对数据进行测试、比较并找出其异常之所在。特别是当观察到某些因素组合起来会产生了特定的效果时,这尤其重要,这往往就是此后要深入研究的地方。2.更加详细的分析和探讨所提出的问题一旦发现了某种趋势或异常就要确认和解释其缘由。所谓分析,不仅是观??和列表,更重要的是:o证实这种趋势存在的必然性;o搞清楚为什么会存在这种趋势或异常;o预测这种趋势随着时间进程的发展;o预测这种趋势或异常会造成什么影响和后果。3.向其他决策者展现你的发现和结论,并得到确认分析、证实和预测其后果,这可能是一个复杂又漫长的过程。真正有权作出决策的人可能并未参与这一全过程。这时要能将分析的主要过程,尤其是结论清楚明白地展现给决策者,让他能洞察操作过程,理解决策支持的结论。近年来,人们逐渐认识到计算机系统中事实上存在着两类不同的处理:操作型处理和分析型处理(或信息型处理)。操作型处理也就是事务处理,是指对数据库联机地进行日常操作,通常是对一个或一组记录的查询和修改,主要是为特5定应用服务的。对此,人们关心的是响应时间、数据的安全性和完整???。分析型处理则用于管理人员的决策支持和分析,经