一种基于自定义配置的BI数据分析系统及方法

摘要

本发明涉及数据分析技术领域，且公开了一种基于自定义配置的BI数据分析系统及方法，包括智能数据分析模块、智能数据分析模块和数据信息分析模块；本发明通过智能数据分析模块、智能数据分析模块和数据信息分析模块和数据信息分析模块包括大数据采集模块、大数据输入模块、大数据解析模块、大数据分析处理模块、大数据输出模块和警示模块，从而实现企业信息共享，可以优化整个企业的绩效。提高管理流程的效率，减少不必要的成本；分析数据，充分认知客户需求，实现信息共享，使信息化从管理深化到决策和可以为企业与商家带来更高效的受益，以及消费者也能体会到更直接符合自己的商品或服务体验。

说明书

技术领域

本发明涉及BI数据分析技术领域，具体为一种基于自定义配置的BI数据分析系统及方法。

背景技术

BI中文是指商业智能，我国的智能数据分析还处于起步阶段，国内企业数据有效利用率不足7％，许多决策是在没有充分信息支持的情况下做出的，美国市场调查公司IDC的调查表明，我国企业37％的业务决策仍然主要依赖于“直觉”或本能。同时智能数据分析在国内的应用主要集中于金融服务业，如银行、保险；电信业；航空业等这些资金充足、信息化起步较早、迫切需要数据分析的行业。而我国智能数据分析的市场环境规范并不完善，缺乏BI规范BI实施的特点是数据一旦抽取整合到数据仓库中，BI的系统结构就相对稳定。国内数据仓库部分的理论研究与模型建立相对比较成熟，而数据的源头部分，由于其第一手数据是从MIS、MRP/MRPI、SCM、CRM等基于业务处理的信息系统中抽取整合到数据仓库中的。而目前的这些系统本身就缺乏标准，各种原始数据的结构百花齐放、千差万别，甚至同一个厂家的信息系统的不同产品，同一个产品之间的不同模块，同一个模块的不同版本的数据都是不统一的。所以，对于BI系统的实施，数据抽取整合的工作量非常大，近年来，大数据处理与分析已经成为全球性问题，随着经济社会信息化和自动化水平不断提高，在政府管理、公共服务、科学研究、商业应用等许多领域面临大数据问题，需要有各种针对性和经济有效的解决方案。

采用BI分析系统的积极性较低由于受主客观条件的限制，当前商业企业经营分析所需的资料主要来自于企业内部的有关信息，分析工作也主要是对这些信息和数据进行查询、汇总和报表，而对市场和消费者的研究做得很不够，对增强企业竞争能力相当不利。由于缺少对业务发展的深入分析以及内部信息利用率不高等，导致经营分析不能充分体现信息预测和决策功能，为领导决策提供各类咨询服务，影响了企业建设高智能的智能数据分析分析系统的积极性，同时无法为企业与商家带来更高效的受益，以及消费者也能不能体会到更直接符合自己的商品或服务体验，为解决上述问题，我们提供一种基于自定义配置的BI数据分析系统及方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于自定义配置的BI数据分析系统及方法，具备实现企业信息共享，可以优化整个企业的绩效。提高管理流程的效率，减少不必要的成本；分析数据，充分认知客户需求，实现信息共享，使信息化从管理深化到决策和可以为企业与商家带来更高效的受益，以及消费者也能体会到更直接符合自己的商品或服务体验的优点，解决了而对市场和消费者的研究做得很不够，对增强企业竞争能力相当不利。由于缺少对业务发展的深入分析以及内部信息利用率不高等，导致经营分析不能充分体现信息预测和决策功能，为领导决策提供各类咨询服务，影响了企业建设高智能的智能数据分析分析系统的积极性和无法为企业与商家带来更高效的受益，以及消费者也能不能体会到更直接符合自己的商品或服务体验的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于自定义配置的BI数据分析系统及方法，包括智能数据分析模块、智能数据分析模块和数据信息分析模块，所述智能数据分析模块主要包括数据关联性分析模块和数据相关性分析模块，所述数据信息分析模块包括大数据采集模块、大数据输入模块、大数据解析模块、大数据分析处理模块、大数据输出模块和警示模块。

优选的，所述数据相关性分析模块是指在相应的路径下导入所需要的分类文件，之后选择变量，应用MTC的方法来对变量相关性问题展开分析，确定多变量信息，借助多变量之间的相关性数据分析来对数据中各个变量的关联大小问题进行分析。

优选的，所述大数据输入模块，用于将数据流消息队列通过数据均衡器分发到大数据解析模块的各个主机，所述数据关联性分析模块应用关联性的规则算法对各个数据之间的影响问题展开分析，确定数据之间有效关联规则。

优选的，所述大数据采集模块采集的数据包括消费者的消费数值和消费类型，以及消费者的消费地理位置和消费时间段，大数据分析处理模块分析获取消费者的消费能力、该消费者至待分析地理位置的消费阻力。

优选的，所述大数据分析处理模块在待分析地理位置的预定地理范围内，周期统计大数据采集模块采集的消费者消费能力用户占比，以及各消费阻力用户占比，结合统计结果并根据大数据输出规则获取待分析地理位置的商业价值,大数据输出模块，将大数据分析处理模块符合大数据输出规则的大数据输出、保存，方便其他系统使用。

一种基于自定义配置的BI数据分析方法，包括以下步骤：

步骤1：创建资料库保存了企业发展过程中所有的IT资源拓扑结构，主要资料库能够保存重要的项目和数据模型信，在工作资料库中保存各个项目和数据信息，在工作中资料库和主资料库的关系是彼此对应的；

步骤2：结合不同用户的需求来创建多个物理模型架构；

步骤3：获取实时地采集商业大数据并以数据流消息队列的形式传输；

步骤4：将数据流消息队列通过数据均衡器分发到大数据解析模块的各个主机,获取消费者在互联网操作行为信息，包含网页访问信息、商品信息；

步骤5：获取的消费者时间位置信息，确定消费者的工作楼宇、居住小区，推定消费者的收入信息；

步骤6：获取对商业大数据进行分词解析并转化为消费指标，消费指标包括消费名称和消费值；

步骤7：抽取关键词信息字段，收入建立的索引系统；

步骤8：对不符合大数据输出规则的商业数据发送到消息系统进行警示，同时对BI数据界面由用户自定义规划。

优选的，所述在步骤2中，物理模型构架是指对数据库分析对象的设计，物理模型设计是逻辑模型在数据仓库中的物理实现，物理模型的设计需要对数据库管理系统、数据库系统运作环境、数据库外部设备特点进行全面的了解，在数据库中以表格的形式来展现。

优选的，所述在步骤5中，根据消费者的消费习惯和收入信息，确定消费者的消费能力，根据距离阶梯确定消费者的消费阻力；消费者的消费阻力与待分析地理位置的距离成正比。

优选的，所述在步骤6中，在待分析地理位置的预定地理范围内，周期统计大数据采集模块采集的消费者消费能力用户占比，以及各消费阻力用户占比，结合统计结果并根据大数据输出规则获取待分析地理位置的商业价值，获取消费者在互联网操作行为信息，包含网页访问信息、商品信息。

优选的，所述在步骤8中，所述警示模块中用于进行告警的消息系统包括邮件系统、短信系统和微信系统，完成数据分析视图的灵活组态，用户可以自由无刷新切换界面布局、主题风格、自由拖拽、添加、移除视图来定制个人仪表盘，满足企业不同角色、不同业务场景下的可视化分析及动态展示。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

本发明通过智能数据分析模块、智能数据分析模块和数据信息分析模块和数据信息分析模块包括大数据采集模块、大数据输入模块、大数据解析模块、大数据分析处理模块、大数据输出模块和警示模块，从而实现企业信息共享，可以优化整个企业的绩效。提高管理流程的效率，减少不必要的成本；分析数据，充分认知客户需求，实现信息共享，使信息化从管理深化到决策和可以为企业与商家带来更高效的受益，以及消费者也能体会到更直接符合自己的商品或服务体验。

附图说明

图1为本发明系统原理图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本发明提供一种技术方案：一种基于自定义配置的BI数据分析系统及方法，包括智能数据分析模块、智能数据分析模块和数据信息分析模块，智能数据分析模块主要包括数据关联性分析模块和数据相关性分析模块，数据信息分析模块包括大数据采集模块、大数据输入模块、大数据解析模块、大数据分析处理模块、大数据输出模块和警示模块。

进一步的，数据相关性分析模块是指在相应的路径下导入所需要的分类文件，之后选择变量，应用MTC的方法来对变量相关性问题展开分析，确定多变量信息，借助多变量之间的相关性数据分析来对数据中各个变量的关联大小问题进行分析。

进一步的，大数据输入模块，用于将数据流消息队列通过数据均衡器分发到大数据解析模块的各个主机，数据关联性分析模块应用关联性的规则算法对各个数据之间的影响问题展开分析，确定数据之间有效关联规则。

进一步的，大数据采集模块采集的数据包括消费者的消费数值和消费类型，以及消费者的消费地理位置和消费时间段，大数据分析处理模块分析获取消费者的消费能力、该消费者至待分析地理位置的消费阻力。

进一步的，大数据分析处理模块在待分析地理位置的预定地理范围内，周期统计大数据采集模块采集的消费者消费能力用户占比，以及各消费阻力用户占比，结合统计结果并根据大数据输出规则获取待分析地理位置的商业价值,大数据输出模块，将大数据分析处理模块符合大数据输出规则的大数据输出、保存，方便其他系统使用。

一种基于自定义配置的BI数据分析方法，包括以下步骤：

步骤1：创建资料库保存了企业发展过程中所有的IT资源拓扑结构，主要资料库能够保存重要的项目和数据模型信，在工作资料库中保存各个项目和数据信息，在工作中资料库和主资料库的关系是彼此对应的；

步骤2：结合不同用户的需求来创建多个物理模型架构；

步骤3：获取实时地采集商业大数据并以数据流消息队列的形式传输；

步骤4：将数据流消息队列通过数据均衡器分发到大数据解析模块的各个主机,获取消费者在互联网操作行为信息，包含网页访问信息、商品信息；

步骤5：获取的消费者时间位置信息，确定消费者的工作楼宇、居住小区，推定消费者的收入信息；

步骤6：获取对商业大数据进行分词解析并转化为消费指标，消费指标包括消费名称和消费值；

步骤7：抽取关键词信息字段，收入建立的索引系统；

步骤8：对不符合大数据输出规则的商业数据发送到消息系统进行警示，同时对BI数据界面由用户自定义规划。

进一步的，在步骤2中，物理模型构架是指对数据库分析对象的设计，物理模型设计是逻辑模型在数据仓库中的物理实现，物理模型的设计需要对数据库管理系统、数据库系统运作环境、数据库外部设备特点进行全面的了解，在数据库中以表格的形式来展现。

进一步的，在步骤5中，根据消费者的消费习惯和收入信息，确定消费者的消费能力，根据距离阶梯确定消费者的消费阻力；消费者的消费阻力与待分析地理位置的距离成正比。

进一步的，在步骤6中，在待分析地理位置的预定地理范围内，周期统计大数据采集模块采集的消费者消费能力用户占比，以及各消费阻力用户占比，结合统计结果并根据大数据输出规则获取待分析地理位置的商业价值，获取消费者在互联网操作行为信息，包含网页访问信息、商品信息。

进一步的，在步骤8中，警示模块中用于进行告警的消息系统包括邮件系统、短信系统和微信系统，完成数据分析视图的灵活组态，用户可以自由无刷新切换界面布局、主题风格、自由拖拽、添加、移除视图来定制个人仪表盘，满足企业不同角色、不同业务场景下的可视化分析及动态展示。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。