本发明属于商业智能技术领域，特别是涉及一种操作型商业智能应用系统。
背景技术：
商业智能(BI,Business Intelligence)的概念最早是由Gartner Group提出来的。商业智能将数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)等技术与企业资源管理系统(ERP)结合起来应用于商业活动实际过程当中，实现了技术服务于决策的目的。随着企业信息化的发展，在应用ERP过程中，大量的数据积累，大量的信息涌现，造成了企业对ERP数据信息的困惑，从而引发了企业对于专业商业智能软件产品的需求。
传统的商业智能是从海量历史数据中利用成熟的分析工具发现业务中的模式和趋势，从战略上和战术上辅助决策的一种技术。但是操作型商业智能改变了这种观点：它将商业智能从后台搬出来并且嵌入到业务操作流程的细节中，驱动着日常为数众多的决策过程。因此，操作型商业智能将分析型和操作型流程合并成一个整体。另外，操作型商业智能洞察所有用户，从基层员工到高层管理者，使他们能够更高效地工作，从而增加了商业智能的价值。因此，操作型商业智能在恰当的时间将恰当的信息交付给恰当的人，以便采取恰当地行动。在这种形式下，操作型商业智能将业务洞察力融入到规则和模型中，企业可以借助它自动决策和获得反馈，排除了人为干涉。自动决策不仅使操作处理标准化缩减成本，而且提升了服务，使企业在市场中获得竞争优势。
操作型商业智能不再仅仅是一种概念、一种技术，它更多的成为了一种业务层面的需求，为企业应用服务。操作型商业智能产品在制造业领域应用的核心就是通过数据提取、整理、分析，最终通过分析结果制定有关策略、规划，达到资源的合理配置，节约成本提高效益。操作型商业智能在制造业信息化领域大有可为。
传统的商业智能技术包括数据仓库建模技术，数据的抽取，转换，装载(ETL)技术，OLAP(联机分析处理)技术，数据挖掘技术。
从全球范围来看，商业智能已经成为最具有前景的信息化领域，目前，商业智能的技术走势主要有以下几个方向：企业级商业智能(Enterprise BI)，操作型商业智能(Operational BI)、数据挖掘、主数据管理(Master Data Management)。随着商业智能技术的在部门级的应用日益成熟，企业级数据中心和企业级商业智能已经是箭在弦上不得不发。操作型BI是将BI嵌入到业务操作流程的细节中，可以借助它自动进行日常业务决策，开创了BI的新领域。数据挖掘尤其是预测分析方面已经有很多成熟的解决方案，今后将会在越来越多的领域应用。由于主数据管理能较好地解决企业数据仓库中数据不准确的难题，越来越多的企业集团将主数据管理列入开发日程。
商业智能发展较好的公司基本都在美国，美国的企业中IBM公司、Oracle公司和Microsoft公司产品线覆盖了全部BI领域。其中IBM和Oracle的产品性能优异，适合大中型企业；Microsoft的SQL Server产品适合中小企业，性价比高。Informatica在数据集成领域保持领先，市场表现优异。SAP以ERP为基础不断扩大Business Objects市场分额。Sybase和Teradata专注于数据仓库领域。以上的公司对商业智能有不同的理解，以IBM、SAP、MSTR为代表，将商业智能定义为工具和技术的集合；以DM Review为代表，将商业智能定义为过程；以SAS为代表，将商业智能定义为智能和知识；以Microsoft为代表，主张商业智能是一种持续改进的过程。
当前，操作型商业智能的研究主要集中在三方面。一是操作性商业智能延伸了当前商业智能解决方案的架构边界，查询必须是几秒内返回结果，不能是几分钟或者几小时那么长，报告必须动态的更新；二是操作型商业智能系统必须近似实时的捕获大量的数据，而不能降低现有操作处理的性能；三是对业务流程进行监控，实现决策自动化。
在国内，商业智能已经被越来越多的企业管理者所接受，其中包括金融、电信、保险、能源、零售、政府等行业的决策者，商务智能将成为这些行业信息化建设的重中之重。最近接连几起的收购案例使几家国际软件巨头在商务智能领域的实力差距减小，目前在市场份额上还不存在占有绝对领导地位的商务智能厂商。一些规模较小的、具有一定创新能力的公司利用软件巨头收购整合、无暇创新的机会，在商务智能领域也将占一席之地。在市场需求、技术创新和竞争压力的综合作用下，商务智能市场将由低端应用向高端应用拓展，由大企业的应用向中小企业的应用拓展，由单独应用转向各种应用系统的融合。
国内商务智能市场发展迅速，竞争日益激烈，高端市场被少数国际大厂商占据，比较成熟的商务智能软件产品和解决方案也大多来自于国际厂商。国内大多数企业对商务智能的利用仍停留在报表等低端应用。低端市场由国内的商务智能提供商、独立软件开发商和集成商控制。国、内外商务智能软件企业的实施和应用水平有很大的差距，目前国外有一些企业已进入多维分析和数据挖掘阶段，而国内商务智能的发展只是近几年的事情，商务智能应用的范围和程度都与国外企业有很大差距。绝大多数实施商务智能的企业的应用水平停留在基本的数据整合阶段和简单的统计分析阶段，真正实现深度数据分析的项目很少。商务智能在国内应用的主要问题如下。
1.起步较晚
商务智能在国外，尤其是欧美发达国家，已有一段较长的发展历史。但在国内，大多数管理者很长时间以来不是以真实的数据为依据做科学决策。但随着市场经济的发展，这种缺乏有效信息支持决策的管理模式和操作准则越来越体现出缺乏理性的缺点。因此国内企业管理者试图通过商务智能解决上述问题，但这种需求比国外发达国家滞后了。工商银行、民生银行、广东发展银行、乐百氏和双汇等企业都开始采用商务智能系统，但目前应用的效果还需要时间考验。商务智能正处于起步的阶段，国外商务智能产品逐渐深入数据的挖掘与分析，但成功率不高。而国内的商务智能产品，例如润乾、明宇和尚南科技等注重数据的查询、统计报表，产品的功能还有待完善，国内商业智能市场还没有形成高中低端搭配、渠道健全、功能完整的局面。
2.差距拉大
商务智能在行业内也存在差距，中小企业的规模小，信息化起步较晚，因而历史数据积累较少，它们更加关注的是企业当前运营的数据，因此商务智能的普及率仍然不高。面对行业的竞争加剧，中小企业比大企业更需要商务智能提供市场分析、战略定位等关键信息。然而，商务智能在中小企业中的需求已经引起商务智能供应商的关注，Business Objects(SAP)等行业领先者已经着手为中小企业打造解决方案，迎合该类用户在资金预算方面的要求。
3.普及有待时日
随着国内商务智能市场的逐步发展，用户日趋理性，传统行业中精通商务智能的人才越来越多，商务智能的发展已经变得更加务实、稳定。商务智能已被认为是把数据转化为知识并服务于企业决策的工具，而这种认识的加深，将促进商务智能的发展。但因为技术、观念和管理水平的相对落后，商务智能的普及还需要较长时间。
4.供应商有待成长
越来越多的企业进入商务智能市场，这与商务智能领域潜在的市场增长是分不开的。国际商务智能厂商较早认识到商务智能的潜力，占据了先入者的优势。最近几年这些厂商通过并购不断完善自身产品线，实现业务的快速扩张，面向各种行业不断推出新的解决方案，在商务智能市场上占据大多数的份额。这些国际商务智能提供商在过去的几年里，纷纷进入中国，不断加强了国内市场的投入。例如Cognos(1BM)公司在2006年7月宣布在中国发布Cognos 8BI解决方案，Business Objects(SAP)在2005年初推出了由Crystal Enterprise X和BusinessObiects6.5两个产品整合后的平台等。相对而言，国内厂商通过与国际商务智能提供商合作，代理其产品，积累了商务智能领域产品、实施方面的经验，目前一些国内厂商已开始独立的商务智能产品开发，虽然在功能上还需要不断完善，但已经迈出了坚实的一步。有些国内小的商务智能企业，例如尚南科技的Blue Query产品可以制作各种类型的报表，在处理海量数据、二次开发等方面甚至优于国外的BI产品，从而在国内市场也有一席之地。因此面对差距，国内企业不能照搬国外的产品，而是适时找到中外企业的差异，发挥本土化的优势将是未来的发展之路。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种操作型商业智能应用系统，通过，解决了现有的问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为一种操作型商业智能应用系统，包括：数据层，用于将当前业务系统的数据源的数据，通过ETCL根据转换到数据仓库中；服务层，通过应用层进行信息交互，从服务引擎接收客户端请求数据，把业务层返回数据按照服务定义包装，再返回给服务引擎；展现层，用于用户界面的显示。
优选地，所述数据层中，通过ETCL根据转换到数据仓库中的具体过程为：ETCL从数据源中抽取该系统所需要的数据，对数据进行检验和清洗，并根据数据仓库设计要求对数据进行重新组织和加工，并装载到数据仓库的目标数据库中；数据仓库按主题进行分析和对相关的数据进行挖掘的数据源，包括每一个按主题进行分类的数据集市和专门用于数据挖掘的数据挖掘库。
优选地，所述展现层，通过门户或绩效仪表盘或平衡积分卡进行用户界面的显示。
优选地，所述数据层包括ERP系统、CRM系统和OA系统；所述ERP系统、CRM系统和OA系统均通过ETCL将数据转换到数据仓库中。
优选地，所述数据仓库按主题进行分析和对相关的数据进行挖掘的数据源，包括每一个按主题进行分类的数据集市和用于数据挖掘的数据挖掘库。
优选地，所述服务层包括：
报表服务，向用户提供定制报表的服务；
决策分析服务，用于提供用户采购决策分析、仓库决策分析、销售决策分析和财务决策分析；
多维展现服务，用于数据的上卷、下钻、旋转、统计的分析操作；
所述报表服务、决策分析服务和多维展现服务均通过服务总线ESB进行数据的传输。
本发明具有以下有益效果：
1、本发明通过采用面向服务架构(SOA)，与企业现有业务系统可以良好的融合，系统不光满足高层决策分析的需求，也满足其他基层员工日常的一般性决策需求，采用基于Web2.0的Ajax和RIA技术，提供桌面级的决策分析环境。
2、本发明通过WEB服务或系统服务为需要服务的决策分析完成具体的通知发送，并将分析结果返回给服务的使用者，为需要服务的决策分析提供预先定义的接口，支持XML，文本，数据库等多种调用方式，各种通知方式作为独立的服务，松散耦合，可相互调用，从而满足企业内部用户的各种决策分析的服务请求。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种操作型商业智能应用系统图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种操作型商业智能应用系统，包括。
首先确定本系统的体系结构，这个结构体现了操作型商业智能的特点，它基于面向服务的架构，并与现有的系统很好进行整合。如图所示，体系结构主要包含以下几层：
数据层：也可称作数据转换层，主要是把企业当前业务系统的数据源的数据，包括ERP系统，CRM系统，OA系统，以及文件系统的数据域昂，通过ETCL根据转换到数据仓库中，包括数据的抽取(Extract)、转换(Transform)、清洗(Cleaning)和加载(Load)4个部分，这一层在一定程度上决定着数据仓库中数据的质量。ETCL的其目的是从数据源中抽取该系统所需要的数据，对其进行检验和清洗，并根据数据仓库设计要求对数据进行重新组织和加工，并装载到数据仓库的目标数据库中。数据仓库按主题进行分析和对相关的数据进行挖掘的数据源，包括每一个按主题进行分类的数据集市和专门用于数据挖掘的数据挖掘库。
服务层：该层是系统框架的核心，系统通过应用层进行信息交互，从服务引擎接收客户端请求数据，把业务层返回数据按照服务定义包装，再返回给服务引擎。
Web服务是实现SOA的方式之一，在此应用层的设计基于Web服务技术。服务层包含如下功能模块：
(1)报表服务，向用户提供定制报表的服务。
(2)决策分析服务，提供用户采购决策分析、仓库决策分析、销售决策分析、财务决策分析等观念。
(3)多维展现服务，从多个角度，多个层次，实现数据的从而实现数据的上卷、下钻、旋转、统计等分析操作等操作。
展现层：在用户眼中，用户界面的显示才是最重要的，本架构采用丰富的展现手段，包括门户，绩效仪表盘，平衡积分卡等多种手段进行这个指标，绩效，分析的展现结果。
涵盖了企业生产、供应、销售全过程，提供采购决策分析、仓库决策分析、销售决策分析、财务决策分析、管理驾驶舱、智能分析报告等功能，满足从基础员工到高级经理每天为数众多的操作型决策分析要求。
KPI是操作型商业智能最吸引人的特性。KPI是用来衡量某一职位工作人员工作绩效表现的具体量化指标，是对工作完成效果的最直接衡量方式。KPI来自于对企业总体战略目标的分解，反映最能有效影响企业价值创造的关键驱动因素。设立KPI的价值在于：使经营管理者将精力集中在对绩效有最大驱动力的经营行动上，及时诊断生产经营活动中的问题并采取提高绩效水平的改进措施。
KPI指标进行图形化的展示，具体来说，绩效仪表盘是KPI报表和分析的集合，它为用户提供了一个单一的数据视图，该视图可以帮助用户监视与工作、项目或目标关联的信息。使用仪表盘和KPI指标监控业务流程，指导用户在新的或者重复事件发生时采取明智的行动。简单说，企业可以使用这些知识建立智能报警，通知合适的用户即将发生的问题，提供相关的报告并建议下一步的行动。绩效仪表盘采用基于Web2.0的图形接口技术(Flash，Ajax等技术)，同时融入事件驱动的分析平台中，对企业的业务流程实时监控，并予以直观展示。
值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘或光盘等。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。