商業(yè)智能(Business Intelligence，簡稱BI)通過對數(shù)據(jù)的收集、管理、分析以及轉(zhuǎn)化，使數(shù)據(jù)成為有價值的信息，從而獲得必要的洞察力與理解力，更好地輔助決策與指導(dǎo)行動，它能夠以靈活的多維分析、豐富直觀的數(shù)據(jù)展現(xiàn)形式，為管理者的日常決策提供幫助。

　　一、商業(yè)智能的體系結(jié)構(gòu)

　　商業(yè)智能一般由數(shù)據(jù)倉庫(DW)、聯(lián)機分析處理(OLAP)、數(shù)據(jù)挖掘(DM)、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成，商業(yè)智能的實現(xiàn)涉及到軟件、硬件、咨詢服務(wù)及應(yīng)用。因此，應(yīng)當(dāng)把商業(yè)智能看成是一種解決方案。商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來自企業(yè)不同的運作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進行清理。以保證數(shù)據(jù)的正確性。然后經(jīng)過抽取(Extraction)、轉(zhuǎn)換(Transformation)和裝載(bad)。即ETL過程，合并到一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個全局視圖。

　　在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理(這時信息變?yōu)檩o助決策的知識)，最后將知識呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過程提供支持(圖1)。

圖1 商業(yè)智能的體系結(jié)構(gòu)

　　在這樣的體系結(jié)構(gòu)中，數(shù)據(jù)倉庫用于抽取、集成、分布、儲存有用的信息；多維分析可以從多個角度、全方位地了解企業(yè)運營的現(xiàn)狀：數(shù)據(jù)挖掘則是挖掘數(shù)據(jù)中原先未知、潛在的知識，發(fā)現(xiàn)問題、找出規(guī)律、預(yù)測未來，真正達到智能的效果。

　　二、物流企業(yè)商業(yè)智能平臺需求分析及功能設(shè)計

　　(一)物流企業(yè)需求分析

　　物流企業(yè)商業(yè)智能平臺構(gòu)建的目的是能夠滿足物流企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)分析需求。更好地為管理者提供決策支持。所以，在平臺設(shè)計時必須分析企業(yè)各部門的具體需求。目前物流企業(yè)在數(shù)據(jù)收集及分析方面普遍存在的問題有：在業(yè)務(wù)發(fā)展過程中收集了海量的數(shù)據(jù)，但缺乏數(shù)據(jù)間的連接及有效管理，形成數(shù)據(jù)“孤島”。無法對數(shù)據(jù)進行分析利用：信息化程度不高，缺乏對數(shù)據(jù)進行深入分析的方法和系統(tǒng)；缺乏基于數(shù)據(jù)分析的決策輔助系統(tǒng)，如運輸決策輔助、倉儲決策輔助等。物流企業(yè)商業(yè)智能平臺的建立應(yīng)該有解決以上問題的能力，所以物流企業(yè)商業(yè)智能平臺應(yīng)當(dāng)具備兩個功能：第一，數(shù)據(jù)的收集及整合功能，商業(yè)智能體系中的數(shù)據(jù)倉庫可以實現(xiàn)此功能；第二，數(shù)據(jù)的深入分析以及直觀靈活的展示功能，以便輔助決策，通過商業(yè)智能平臺的OLAP、報表系統(tǒng)、主題分析等工具可實現(xiàn)此功能。

　　(二)商業(yè)智能平臺功能設(shè)計

　　1．領(lǐng)導(dǎo)頁面：通過折線網(wǎng)、柱狀圖、列表等方式，實現(xiàn)對當(dāng)前關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的及時、直觀展現(xiàn)，使管理者對企業(yè)當(dāng)前運營狀況有直觀的了解。

　　2．報表分析：提供各類統(tǒng)計和財務(wù)報表分析，可通過菜單選定參數(shù)，實現(xiàn)個性化報表分析需求，并且可以輔以柱狀圖、餅圖、雷達圖等圖形展現(xiàn)形式。

　　3．即席查詢：通過菜單選擇參數(shù)，實現(xiàn)對企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的快捷查詢。

　　4．主題分析：利用OLAP靈活、全方位的分析手段。通過數(shù)據(jù)切片、旋轉(zhuǎn)、鉆取、鉆透等功能，實現(xiàn)不同主題的數(shù)據(jù)分析。如：市場細分、客戶業(yè)務(wù)分析、客戶優(yōu)先權(quán)分析、庫存情況分析等。

　　5．?dāng)?shù)據(jù)挖掘：是目前最深層次的數(shù)據(jù)分析方法。可實現(xiàn)一般數(shù)據(jù)分析方法不能實現(xiàn)的功能，如客戶流失預(yù)警分析、客戶信用評估、庫存預(yù)警、業(yè)務(wù)開拓等。

　　6、ETL：指數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換、加載。可定期執(zhí)行，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合、更新。并且可實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中臟數(shù)據(jù)的清理，提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準確性。

　　7．系統(tǒng)管理：提供用戶管理、權(quán)限管理、參數(shù)配置、日志管理、數(shù)據(jù)備份等功能。

　　三、基于Web的物流企業(yè)商業(yè)智能平臺體系結(jié)構(gòu)設(shè)計

　　商業(yè)智能的體系結(jié)構(gòu)是指通過識別和理解數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中的流動過程和數(shù)據(jù)在企業(yè)中的應(yīng)用過程來提供商業(yè)智能平臺應(yīng)用的主框架，商業(yè)智能的體系結(jié)構(gòu)將指導(dǎo)商業(yè)智能平臺的建立。

　　物流企業(yè)商業(yè)智能平臺的體系結(jié)構(gòu)采用目前流行的三層的B/S結(jié)構(gòu)。與傳統(tǒng)的C/S結(jié)構(gòu)不同，B/S結(jié)構(gòu)在客戶端與服務(wù)器之間增加一個應(yīng)用服務(wù)器，這種結(jié)構(gòu)的優(yōu)點在于將應(yīng)用邏輯、GUI(圖形用戶界面)和DBMS(數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng))嚴格區(qū)分開來，復(fù)雜的應(yīng)用邏輯不是分布于網(wǎng)絡(luò)上的眾多客戶端上，而是集中存放在應(yīng)用服務(wù)器上，從而集成和簡化原客戶端。專用的高性能服務(wù)器在中間層來運行OLAP服務(wù)以及同樣的高端服務(wù)器在后端運行數(shù)據(jù)倉庫引擎。數(shù)據(jù)倉庫被置于后端，中間層負責(zé)分析其數(shù)據(jù)。中間層從后端載入數(shù)據(jù)并分析它，分析的結(jié)果被傳輸?shù)娇蛻魴C。

　　基于Web應(yīng)用的B/S結(jié)構(gòu)其實也是一種客戶機/服務(wù)器結(jié)構(gòu)，只不過它的客戶端是瀏覽器。這種結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢在于：使用簡單。用戶使用單一的瀏覽器軟件，只需在瀏覽器上完成數(shù)據(jù)瀏覽、查詢、輸入等簡單功能，特別適合非計算機人員使用：由于客戶機只需單一的瀏覽器軟件，極大地減輕了客戶機的負擔(dān)，不再負責(zé)處理復(fù)雜計算和數(shù)據(jù)訪問等關(guān)鍵事務(wù)。只負責(zé)顯示部分；易于維護，客戶端無需專用的軟件，當(dāng)企業(yè)對網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用進行升級時，只需更新服務(wù)器端的軟件，減輕系統(tǒng)維護與升級的成本與工作量，把技術(shù)維護人員從繁重的維護升級工作中解脫出來：保護企業(yè)投資，B/S模式由于采用標準的TCP/IP技術(shù)、HTTP協(xié)議，可以與企業(yè)現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)很好地結(jié)合。

　　根據(jù)上述三層B/S結(jié)構(gòu)的分析與特點，將Web技術(shù)與數(shù)據(jù)倉庫、OLAP等技術(shù)結(jié)合起來，就組成了物流企業(yè)商業(yè)智能平臺的體系結(jié)構(gòu)，分為數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)倉庫、應(yīng)用服務(wù)器和客戶端四個部分(圖2)。

圖2 物流企業(yè)商業(yè)智能體系結(jié)構(gòu)圖

　　1．?dāng)?shù)據(jù)源。是物流企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源。物流企業(yè)在日常運營中可收集大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如客戶、貨物、倉儲、運輸?shù)葦?shù)據(jù)，分別存放于相關(guān)部門的數(shù)據(jù)庫中，這是物流企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫最重要的數(shù)據(jù)來源。除此之外，還有來自與其他企業(yè)進行數(shù)據(jù)交換時所收集的數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)通常是各種各樣的異構(gòu)數(shù)據(jù)源，需要將這些數(shù)據(jù)源通過ETL過程有效地集成到數(shù)據(jù)倉庫中。

　　2．?dāng)?shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫是物流企業(yè)商業(yè)智能體系結(jié)構(gòu)中最核心的部分，它以主題方式存放數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)通過兩種途徑獲得：一是通過ETL工具從各部門業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中抽取、轉(zhuǎn)換和加載數(shù)據(jù)：二是通過手工錄入數(shù)據(jù)(OLTP過程)。數(shù)據(jù)倉庫處理的主要工作包括數(shù)據(jù)采集、集成和存儲，建立事實表和維表結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)各部分數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)與整合，并且完工的數(shù)據(jù)倉庫中應(yīng)該包含不同粒度的細節(jié)數(shù)據(jù)和匯總數(shù)據(jù)，以便應(yīng)用服務(wù)器調(diào)用數(shù)據(jù)時能有較快的響應(yīng)速度。

　　3．應(yīng)用服務(wù)器。商業(yè)智能平臺體系中的應(yīng)用服務(wù)器負責(zé)接受瀏覽器客戶端的請求。處理業(yè)務(wù)規(guī)則，提取多維數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)展現(xiàn)等過程。主要包括分析服務(wù)器和Web服務(wù)器。分析服務(wù)器用于構(gòu)建多維數(shù)據(jù)集和生成動態(tài)報表，它們可以通過客戶端的接口直接訪問；Web服務(wù)器提供Web服務(wù)。主要是用于支持終端用戶使用瀏覽器來訪問數(shù)據(jù)倉庫、多維數(shù)據(jù)集和動態(tài)報表的結(jié)果。本平臺中應(yīng)用服務(wù)器包含了如下服務(wù)器組件：(1)Web服務(wù)器：提供Web服務(wù)，負責(zé)解析JSP、執(zhí)行JAVA代碼等，在物流企業(yè)商業(yè)智能平臺中可選用JBOSS作為Web服務(wù)器。(2)OLAP引擎：提供多維分析與展現(xiàn)的事務(wù)，能夠?qū)崿F(xiàn)多維報表的展現(xiàn)以及各類圖表的展現(xiàn)。(3)計劃調(diào)度引擎：是一個時間定制器。提供了定時處理報表的平臺，可按年、季、月、旬、日等時間頻率來產(chǎn)生報表。(4)報表引擎：是物流企業(yè)商業(yè)智能平臺的主要組件。報表服務(wù)器以Web服務(wù)的形式實現(xiàn)，可以為處理和呈現(xiàn)報表提供優(yōu)化的并行處理基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)。報表服務(wù)器通過子組件來處理報表請求，并使報表可用于按需訪問或計劃分發(fā)。(5)權(quán)限管理引擎：負責(zé)用戶安全驗證及操作許可。

　　4．客戶端。主要是提供給用戶使用的環(huán)境，包括客戶端和瀏覽器兩種方式，客戶端是基于窗口式的訪問控件，瀏覽器是用網(wǎng)頁式的訪問環(huán)境。最終展示數(shù)據(jù)倉庫中的信息和OLAP的運行結(jié)果。

　　瀏覽器客戶端從邏輯角度可分為兩層，分別為界面表示層和界面邏輯層。界面表示層采用html標簽與JSP標簽實現(xiàn)：界面邏輯層采用JavaScript進行界面邏輯控制與客戶端驗證(主要是基于JavaScript良好的交互能力)。

　　在這種體系結(jié)構(gòu)下用戶的操作流程如下：(1)瀏覽器用戶端以HTML文件中的表單形式提出數(shù)據(jù)分析請求并傳遞給Web服務(wù)器。(2)在Web服務(wù)器端調(diào)用相應(yīng)的應(yīng)用程序。并根據(jù)需要激活OLAP等服務(wù)程序。(3)OLAP服務(wù)器引擎將操作澤為SQL請求，并交于DWMS(數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng))執(zhí)行。(4)Web服務(wù)器將執(zhí)行結(jié)果通過HTML格式反饋給用戶。

　　這種商業(yè)智能的體系結(jié)構(gòu)各部分之間相互獨立。

　　任何一部分的改變不影響其它部分的功能，是一種靈活的、適用性強的體系結(jié)構(gòu)。

　　四、總結(jié)

　　本文設(shè)計的物流企業(yè)商業(yè)智能平臺體系結(jié)構(gòu)的是基于企業(yè)實際應(yīng)用而提出的。商業(yè)智能平臺的構(gòu)建很大程度地提高了物流企業(yè)數(shù)據(jù)整合以及數(shù)據(jù)分析的能力，很好地為管理者提供決策輔助。在實際項目應(yīng)用中，為節(jié)約企業(yè)資源，采取將數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)和ETL服務(wù)放在同一服務(wù)器。分析服務(wù)與Web服務(wù)放在同一服務(wù)器上，經(jīng)過優(yōu)化商業(yè)智能平臺實現(xiàn)了較快的響應(yīng)速度。本文提出的商業(yè)智能體系結(jié)構(gòu)在物流企業(yè)中具有一定的通用性。但由于各企業(yè)的業(yè)務(wù)范圍、管理模式和原有信息系統(tǒng)基礎(chǔ)的不同，物流企業(yè)需要根據(jù)自身的情況去構(gòu)建合適的商業(yè)智能平臺。在物流行業(yè)競爭日益加劇的背景下，商業(yè)智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的有效整合及深入分析，為企業(yè)各方面的業(yè)務(wù)提供有力的決策依據(jù)，它將成為物流企業(yè)提升綜合競爭力的必然選擇。