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    外文翻译---信息系统的业务趋势和后果

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    外文翻译---信息系统的业务趋势和后果

    1、重庆 邮电 大学本科学生毕业设计 (论文)附件 附件 C:译文 C1 附件 :译文 信息系统的业务趋势和后果 到目前为止,实施典型数据处理系统的目标主要在于加快各个业务领域的发展速度、降低成本和使流程自动化。目前,企业资源规划 (ERP) 系统和其他软件工具的作用就是为大多数公司实现这些目标。结果,这些 ERP 系统、客户关系管理 (CRM) 系统、银行和信用卡系统以及公司管理规定使需要分析的数据量呈指数增长。有些公司认为这是负面影响;而另一些公司,如 SAP,却将这巨大的电子信息量看作是一大笔财富。同样的,随着 不断增长的全球化发展和日益增加的分 散经营模式,认清市场趋势和收集 竞争者信息已

    2、成为一大需求。这允许公司迅速地应对市场条件的变化。你 可以看出在这个网络时代,有效的信息处理已成为 在 竞争者 间维持 优势的决定性因素。 现代化全球经营企业里的决策者常常会意识到他们的生存取决于 信息的有效使用。遗憾的是,此信息通常分布于许多系统,有时甚至分布于许多国家,从而使信息的有效使用变得极其困难。而这恰恰是现代 商务智能( BI) 系统试图应对的挑战。若要涵盖从源数据检索到分析的整个流程,则需要广泛的解决方案。各企业必须关注整个企业内作为仓库构建核心的元数据(业务和技术属性 以及对象描述)。另外,他们在区分集合程度时需要整合和创建同类全局主数据以及大量的交易数据。 分析师现在询问的问

    3、题要比二十年前的问题复杂得多。这是因为他们知道有数据可以解答这些问题。 鉴于上述问题,信息系统需要满足下列由决策者规定的要求: 直接单点访问所有相关信息,而不考虑信息的来源 涵盖所有业务流程:跨系统和跨流程分析变得日益重要 高质量信息,这不仅指数据内容,还包括灵活评估数据的能力 高质量的决策支持: BI 系统必须支持运营和战略管理的需求;只有这样才能充分支持决策 实施时间短、所需资 源少:为快速进行实施,数据仓库必须启用对相关数据的简单而快速的访问,避免为准备不同数据而耗费大量的劳动力 在不同系统布局中,提取和准备来自于 mySAP 商务套件 应用程序和其他提供商的源系统中的整合交易数据和主数

    4、据是一个特别的 挑战 。高质量业务信息需求的日益增长意味着除集成数据收集流程外,还需要详细的数据分析和多媒体演示选项。对合并所有这些功能的 商务智能 解决方案的需求是巨大的。最近,在履行指导教师评定成绩 指导教师 签字: 重庆 邮电 大学本科学生毕业设计 (论文)附件 附件 C:译文 C2 分析角色和运营报表角色时已需要访问 商务智能 系统和基本的数据仓库组件,从而便于满足对准实时数据收集的需求。 面向事务的 联机事 务处理( OLTP) 和面向分析的 联机分析处理( OLAP) 环境必须被视为单个实体。业务流程数据会产生大量无法轻易用于目标分析的信息。因此,首先清除源数据,然后从技术和语义上

    5、准备这些数据(均匀化)。从此数据的分析中获取知识。这有助于企业定义其业务策略和支持从中派生的业务流程。 与 OLTP 连接的 商务智能 特定示例出现在以下两种业务情景中:一种针对应付帐,另一种针对销售和营销。这两种业务情景均利用复杂的数据挖掘算法来自动操作和从统计上量化分析结果。除逐步细化分析工具外,正确操作的数据挖掘(属于 SAP BI 产 品)还会增加更多竞争优势。 注意 : BW380 包含 SAP 强力推出的数据挖掘工具集,而 CR900 则包含 SAP BI 和 mySAP CRM 之间的极紧密接口。这些包括通过 分析流程设计器 和许多其他工具和接口将 CRM 系统的可行动知识转换为

    6、自动化。 商业智能 和数据仓储:定义和好处 由于数据 处 理技 术 的不断 创 新,越来越多的信息以更 详 尽的格式来存 储 。因此,需要在减少数据的同 时对 其 进 行 结 构化, 这样 数据分析才 变 得有意 义 。根据收集的原始数据 创 建“ 商业智能”所必需的分析需要各种各 样 的工具集 。 若 要 设 置 该阶 段,首先 让 我 们 来定 义 一般意 义 上的 商业之恩给你。在谷歌 中搜索商业智能, http:/ 网站上的 1996 年 9 月 Gartner Group报 表中解 释 了 这 一 术语 ,具体定 义 如下: “ 业务 智能 (BI) 是指广 义 范 围 上,用于收集

    7、、存 储 、 分析数据,并提供 对 数据的 访问 ,以便帮助企 业 用 户 更好地制定 业务 决 策 的 应 用程序和技 术 。 BI 应 用程序包括决策支持系 统 的活 动 、 查询 和 报 表、 联 机分析 处 理 (OLAP)、 统计 分析、 预测 和数据挖掘。” 对 于广 义 的数据 仓库 , 我 认为 我 们 要 归 功一位研究数据 仓储 技 术 的大 师 “ 比尔艾莫 ”。 1990 年, 艾莫 先生 为 “数据 仓库 ”提供了如下定 义 : 1990 年, 比尔艾莫 给 出了“数据 仓库 ” 的定 义 :“ 仓库 是 以主 题为导 向,是与 时间 相关的非 变 化、集成式数据集合

    8、,可以 为 管理 层 制定决策 时 提供支持。” 更有技 术 含量的定 义 可能是: 商业智能工具集的子集, 负责对 分析所需要的基本数据 进 行建模、 结 构化、存 储 ,并 执 行提取、 转换 和加 载 (ETL) 。 因此,商业智能 软 件 总 的来 说 是使 业务 数据 变 得有意 义 所必需的 应 用程序集合。数据 仓库 是此 商业智能工具集的一个 组 件,是 更专业 地 负责 清除、加 载 和存重庆 邮电 大学本科学生毕业设计 (论文)附件 附件 C:译文 C3 储 企 业 所需数据的工 具。尽管我 们 在下一 章 才介 绍 全套 BI工具集,但 这 一 章 的重点 还 是放 在数

    9、据 仓库组 件上。 数据 仓库 可以有助于 组织 数据。它会将所有运 营 数据源 (它 们 大多 属于不同系 统 , 详 尽程度有所不同) 结 合在一起。 仓库 的工作是以 实 用形 式向整个 组织 提供此数据。然后,可以在将来 产 生需求 时 使用 该 数据。 仓库 具有如下属性: 只 读访问 :用 户 具有只 读访问 权限, 这 意味着主要通 过 提取、 转换 和 加 载(ETL) 流程将数据加 载 到数据 仓库 中。 跨 组织 焦点:整个 组织 (生 产 、 销 售和分 销 、成 本控制)中的 数据源 和可能存在的外部源构成系 统 的基 础 。 数据 仓库 数据始 终 会存 储 一定 时

    10、 期。 数据可 长 期存 储 。 为 高 效 查询处 理而 设计 : 对 技 术环 境和数据 结 构 进 行 优 化是 为 了解 决 业务问题 ,而不是 为 了快速地存 储 交易。 另一位研究数据 仓储 技 术 的大 师 金伯尔 将“数据 仓库 ”定 义为 “交 易数据的副本,特别 为查询 和分析而重 组结 构。”( 数据仓库工具 , 1996 年版,第 310 页 ) 。 商业智能系统目标 现 代 商业智能系 统满 足以下要 求: 对 所有 业务 信息 进 行 标 准化构造和 显 示 :决策者急需来自生 产 、采 购 、 销 售和分 销 、 财务 和人力 资 源部 门 的可靠信息。他 们 需

    11、要 对 每个 业务 范 围 和企 业 整体有一个最新的全面了解。 这导 致了 对 收集基本 数据源 数据 这 一流程的高需求。在整个 组织 内 单 独定 义该 数据,以避免其他源 中的不同定 义导 致 错误 。 通 过单 点 输 入 简单访问业务 信息 :信息必 须 在可 调 用的中心点按同类和一 致性 组 合在一起。因此, 现 代的数据 仓库 通常需要一个 单 独的数据 库 。此 数据 库 启用独立的 应 用 环 境来提供所需服 务 。 用于 对 所有 领 域 进 行自我分析的高度 发 展的 报 表 体系 :就演示而言,有效的分析和富含意 义 的多媒体可 视 化技 术 十分关 键 。系 统 必 须 能够 处 理 多个用 户组 的信息需求。 快速而高效的 实 施 :在 实 施数据 仓库时 ,有影响力的成本因子是数据 仓库 与OLTP 系 统 的集成及不同数据的直接加 载 。除强大的元数据管理功能外, 此 处 推出的基于 业务 的 商业智能内容 还 担当着重要角色。


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