BI项目中ETL设计与思考

ETL是BI（Business Intelligence,商业智能）项目中的重要环节。本文阐述了ETL的相关概念，重点讨论了ETL的分组模块和设计思路，对ETL的两种实现方式进行了比较。     

基于众包的钻井物料数据仓库ETL系统研究

随着商业智能的发展,现代化石油钻井企业开始越来越重视数据的作用,如何将企业多年信息化建设的成果更有效地利用起来成为当前企业信息化建设的一个重要内容.数据仓库建设的过程中最重要的过程就是ETL过程.ETL过程经常需要耗费大量的人力、物力、财力.但是效率依然十分低下,为了解决这个问题,本文提出采用网络众包的方法将传统数据仓库ETL过程与众包的方式结合,构建基于众包的钻井物料数据仓库ETL系统,有效提高石油企业数据仓库建设的效率.     

商业智能技术与应用分析

本主要介绍商业智能(BI)技术及其应用，并通过一个案例介绍了商业智能在电信行业的应用，然后探讨了商业智能应用的误区和建议，最后对商业智能的发展提出了一些看法。     

基于SOA的银行非现场稽核系统中ETL设计与实现

本文基于SOA设计思想,采用XML技术实现异构数据源的通用接口访问方式,提出一种采用配置文件来增强系统灵活性的方法,该方法提高了系统的可扩展性,稳定地完成ETL功能.DCT系统也可方便扩展用于其他行业数据仓库的ETL任务.     

ETL应用优化设计与实现研究

分析和研究了传统ETL工作流程处理过程,采用JAVA技术,提出了ETL工作流程优化方案,对传统ETL性能问题提出了优化办法,并进行优化处理,很好地解决了数据集成处理过程数据融合、数据一致化和数据同步更新等重要问题,减轻了瓶颈制约,节约了处理时间开销.实际应用证明,优化后的ETL流程方案有效地减少了传统ETL工作流的时间花费,执行效率好,具有良好的实践应用价值.     

商业智能在校园一卡通中的研究与实践

研究对象是校园卡的历年交易数据,以这些交易数据为基础,研究了商业智能技术在校园一卡通中的应用.实践以商业智能和数据挖掘的流程作为主线,首先是需求分析,然后是对于数据集成和多维数据集的构建,最后阐述了多维数据库的Web展现.本研究主要的价值在于对于商务智能技术和数据仓库构建进行了充分的说明,运用SQL Server商业智能组件:SSIS、SSAS、SSIS对商业智能在校园一卡通中的研究进行了分析.     

商业智能(BI)在广电运营商集团化体系中的搭建和应用实践

本文从广电运营商行业特点出发,结合东方有线商业智能体系的建设,介绍了商业智能的核心技术,包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术在企业中的具体应用,并剖析了该体系建设的难点及数据治理的经验,最后展望了广电"全国一网"后数据融合和应用的前景。     

基于可复用构件思想的ETL架构设计

为了在一类相似或相近的数据仓库系统中共享ETL过程,以提高数据仓库构建的效率,提出基于可复用构件思想的ETL架构,介绍10家银联省级分公司统计分析系统ETL构件识别过程,探讨了基于已识别构件设计可重用ETL架构的方法,在实际应用中,该架构大幅度地提高了银联统计分析系统数据仓库构件的效率和质量,表明这种基于可复用构件思想的ETL架构是有效的.     

商业智能在流行饰品制造业中的应用研究

商业智能是数据仓库、联机分析处理、数据挖掘的综合应用.概述了商业智能的技术内涵,提出了商业智能应用在饰品制造业中的体系架构、实施步骤,创建了一个网上饰品直销的挖掘模型,预测出了变化的趋势,为管理人员的决策提供有效的技术支持.     

商业银行稽核系统的ETL设计及改进方法

在数据仓库项目的实施中,为了实现整个ETL过程的顺利执行,需要针对单个ETL过程和整个数据流程进行协调调度处理,以保证数据按照我们的转化规则和业务逻辑正确地进入数据仓库.本文介绍某银行稽核系统ETL的设计方法,并给出一些改进的建议.     

基于DW的银行客户识别系统的设计与实现

为了识别银行客户并对客户提供差异化、个性化服务,依托工商银行总行现有的企业级数据仓库,在银行个人客户总资产识别方法的基础上对工商银行的客户识别方法进行了改进。提出了新的客户识别方法,设计了省分行数据集市＂两级、三层＂的系统架构,并实现了数据集市模型、ETL和前端展现,解决了以往不能对不同数据源的数据进行抽取、转换、装载等操作,满足了银行业务部门的需要。     

面向商业智能的ETL模型研究综述

ETL(extra,transform,load)是数据仓库的重要组成部分。ETL过程是一个复杂的过程,从源数据中抽取,转换,装载到数据仓库的过程。文中通过从两个不同角度来建模,对ETL过程进行概念建模和逻辑建模。概念建模主要研究整个ETL过程概念和属性的内在属性,而逻辑建模主要研究是ETL工作流。最后,提出一个从概念模型映射到逻辑模型的转换算法。     

三峡库区地质灾害数据仓库的ETL技术研究

结合三峡库区地质灾害数据仓库框架和库区数据的特点,提出了一套地质灾害数据仓库的ETL解决方案,并针对数据抽取、转换、加载等关键技术进行了研究,最后以单体地质灾害（滑坡）为例,说明了地质灾害数据仓库ETL的具体实现过程。     

分布式ETL中协同机制的研究与设计

ETL工具在构造数据仓库过程中负责数据抽取、转换和加载的工作。商用的ETL工具一般需要运行在高性能的服务器如小型机上进行大量的计算工作,造成数据仓库项目在硬件方面的成本必须大大的提高。针对计算效率的问题,提出了一种多计算服务器的协同计算模型,通过创建一协调中心来控制多计算服务器的协同处理计算来增加计算能力。与原有的ETL工具相比,可以在一定程度上降低ETL工具对服务器硬件性能的要求。     

基于物联网的智能餐饮信息化解决方案研究

本文聚焦3万亿元营收的餐饮行业,研究适用于餐饮行业的智能终端以及物联网智能管控平台,为餐饮行业提供包含4G无线应用、人工智能、物联网应用、互联网+、大数据分析等新兴技术的ICT整体解决方案,快速切入餐饮行业信息化市场,捆绑专线产品业务及个人业务,提升公司业务粘性.     

大数据时代的商业智能-自助式BI

在大数据时代,企业对业务数据价值挖掘和展现的需求更加明显,这进一步推动了商业智能或商务智能(Business Intelligence, BI)的发展。经过多年的发展,传统的商业智能已经难以满足要求,自助式商业智能成为了未来的发展趋势。文中主要针对大数据时代的自助式商业智能进行了探讨。     

SmallBlue: People Mining for Expertise Search

This issue introduces a SmallBlue. SmallBlue finds experts, communities, and personal networks in large organizations through data mining, information retrieval, and artificial intelligence. By analyzing data from communication sources (emails, instant messages, and calendars) and Web 2.0 sources (blogs, wikis, social bookmarking systems, online profiles, and so on), the system answers questions about who knows what and who knows whom. SmallBlue-like services and system should continue attracting both researchers and industry developers to exploit the potential value in business intelligence.     

基于边缘智能2.0的工业互联网平台架构及应用

边缘智能是人工智能(AI)技术与边缘计算的结合,能满足行业数字化在实时业务、数据优化和应用智能等方面的关键需求。文章开创性地提出了边缘智能2.0的概念,以此为基础设计并搭建了基于开源框架的工业互联网平台,并引入了云网融合、云边协同与边边协作的理念,达到云、网、边、端4位一体的协同。将边缘智能应用到表面贴装技术(SMT)生产线,通过数据建模与分析和优化制程参数,以实现制造企业的降本减存与提质增效。