Laudon-第15版-第6章-中文

第六章

商務(wù)智能基礎(chǔ):數(shù)據(jù)庫與信息管理《管理信息系統(tǒng)》勞頓第15版學(xué)習(xí)目標(biāo)

6-1在傳統(tǒng)的文件環(huán)境中，數(shù)據(jù)資源管理的問題有哪些？6-2數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）有哪些主要功能？為什么關(guān)系型數(shù)據(jù)庫如此強(qiáng)大？6-3從數(shù)據(jù)庫中獲取信息以提高企業(yè)績效和決策水平的關(guān)鍵工具和技術(shù)有哪些？6-4為什么信息政策、數(shù)據(jù)治理以及保證數(shù)據(jù)質(zhì)量對公司的數(shù)據(jù)資源管理至關(guān)重要？開篇案例：更好的數(shù)據(jù)管理幫助美國郵政服務(wù)復(fù)興

問題顛覆性技術(shù)陳舊的技術(shù)解決方案

重新設(shè)計條形碼郵件掃描設(shè)備的智能化Hadoop應(yīng)用最優(yōu)化模型美國郵政局使用智能郵件來優(yōu)化投遞、偵測欺詐行為，以及創(chuàng)造新服務(wù)本案例說明了IT在幫助組織提高業(yè)績和保持競爭力方面的重要作用本案例顯示了數(shù)據(jù)管理的重要性6.1文件組織的相關(guān)詞匯和概念

數(shù)據(jù)庫:相關(guān)文件的集合文件:同類型記錄的集合記錄:相關(guān)字段的集合字段:一組字符串，比如單詞、數(shù)字實體：需要存儲信息的諸如人、地址、物體等對象屬性:描述實體的特征或特性數(shù)據(jù)層次

數(shù)據(jù)庫記錄字段位字節(jié)文件學(xué)生數(shù)據(jù)庫課程文件財務(wù)文件學(xué)生個人文件課程圖6.1在傳統(tǒng)的文件環(huán)境中存在的問題

文件由不同的部門來各自維護(hù)數(shù)據(jù)冗余數(shù)據(jù)不一致性程序-數(shù)據(jù)的相互依賴性不夠靈活安全性不足無法進(jìn)行數(shù)據(jù)共享，可用性低傳統(tǒng)的文件處理方式傳統(tǒng)處理文件的方式激勵企業(yè)的每個職能部門發(fā)展專門的應(yīng)用。每個應(yīng)用都需要單獨(dú)的數(shù)據(jù)字段，這些字段可能是主文件的一個子集。這些子集導(dǎo)致了數(shù)據(jù)發(fā)生冗余以及不一致，這會降低數(shù)據(jù)處理的靈活性并且浪費(fèi)了存儲資源會計和財務(wù)銷售和市場人力資源生產(chǎn)制造用戶

用戶

用戶

應(yīng)用程序1應(yīng)用程序2應(yīng)用程序3應(yīng)用程序4

ABCD

ADEB

ABEG

AEFG主文件數(shù)據(jù)元素從A到Z衍生文件用戶

圖6.26.2數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)

數(shù)據(jù)庫通過數(shù)據(jù)集中化以及數(shù)據(jù)冗余的控制，為眾多應(yīng)用同時提供服務(wù)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）應(yīng)用與物理層數(shù)據(jù)文件之間的接口做到了數(shù)據(jù)在邏輯結(jié)構(gòu)與物理結(jié)構(gòu)之間的隔離解決了傳統(tǒng)文件環(huán)境中可能發(fā)生的問題控制冗余消除不一致性區(qū)分開程序和數(shù)據(jù)使得企業(yè)能夠集中地管理數(shù)據(jù)并且保證數(shù)據(jù)的安全性人力資源數(shù)據(jù)庫的多維視圖

根據(jù)信息使用者的需求不同，人力資源數(shù)據(jù)庫可以提供不同的視圖。這里列示了兩種可能的視圖，一個視圖從員工福利出發(fā)，另一個視圖從工資記錄出發(fā)。雇員編號姓名社會安全號職位入職日期總薪金凈薪金人壽保險福利補(bǔ)貼醫(yī)療保健

數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)姓名社會安全號醫(yī)療保健姓名社會安全號總薪金凈薪金福利視圖薪資視圖

人力資源數(shù)據(jù)庫圖6.3關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)

將數(shù)據(jù)通過二維表來展示每張表包含實體和屬性的數(shù)據(jù)表:包含行與列的網(wǎng)格行或記錄

（元組）:不同實體的記錄屬性（列）:表示實體所包含的屬性關(guān)鍵字段:用來唯一標(biāo)識每條記錄的字段主鍵:用來標(biāo)識表中記錄的關(guān)鍵屬性的字段外鍵:被用來與另一張表建立聯(lián)系，在原表中作為主鍵，兩表中共同擁有的屬性。關(guān)系數(shù)據(jù)庫表實例

關(guān)系數(shù)據(jù)庫從兩個維度來建構(gòu)數(shù)據(jù)。這里提供供應(yīng)商和零件這兩個實體來例如，圖中體現(xiàn)了關(guān)系數(shù)據(jù)庫如何展示實體以及其屬性。供應(yīng)商編號是供應(yīng)商這張表的主鍵，是零件這張表的外鍵供應(yīng)商號碼供應(yīng)商名稱供應(yīng)商街道供應(yīng)商城市供應(yīng)商所在州供應(yīng)商郵編8259CBM公司5大街74號達(dá)頓俄亥俄州452208261B.R.模具甘道爾街1277號克利夫蘭俄亥俄州493458263杰克遜合成米克林街8233號勒星頓肯塔基州567238444布萊恩特公司米爾街4315號羅徹斯特紐約州11344

零件號碼

零件名稱

單價

供應(yīng)商137門閂鎖22.008259145側(cè)視鏡12.008444150門模6.008263152門鎖31.008259155壓縮機(jī)54.008261178門把手10.008259列（屬性、字段）供應(yīng)商關(guān)鍵字段（主鍵）主鍵外鍵零件圖6.4關(guān)系數(shù)據(jù)庫的操作

用于開發(fā)有用數(shù)據(jù)集的三類基本操作選擇:生成符合所描述標(biāo)準(zhǔn)的所有字段的數(shù)據(jù)的子集連接:將有關(guān)系的表連接起來，為用戶提供更多的單一表中無法提供的信息投影:在表中建立列的子集,創(chuàng)建只包含篩選信息的表格關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的三類操作

選擇、連接和映射操作使得兩張表被合并起來，并且只列示被選擇的屬性圖6.5數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）的功能

數(shù)據(jù)定義功能數(shù)據(jù)字典查詢和報告數(shù)據(jù)操作語言結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL）許多數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)支持報表生成功能，能夠生成精美的報表

（如MicrosoftAcess）微軟Access數(shù)據(jù)字典的特征

微軟Access擁有基本的數(shù)據(jù)字典功能，可以列示關(guān)于類型、格式以及數(shù)據(jù)庫中其他字段屬性的情況。這里的例子展示了供應(yīng)商表中存儲的數(shù)據(jù)字典信息，供應(yīng)商編號旁邊的小鑰匙表示主鍵圖6.6SQL查詢的例子

本例子說明，使用SQL語句，篩選出零件編號為137或150的零件、零件名、供應(yīng)商編號以及供應(yīng)商名。篩選結(jié)果如圖6.5所示。圖6.7Access查詢實例

本例子說明了如何使用微軟Access的SQL工具完成圖6.7所展示的查詢?nèi)蝿?wù)。這里展示了查詢所要求的表、字段以及選擇標(biāo)準(zhǔn)。圖6.8數(shù)據(jù)庫設(shè)計

概念設(shè)計vs.物理設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)化將復(fù)雜的數(shù)據(jù)群組進(jìn)行簡化，以減少冗余數(shù)據(jù)以及棘手的多對多關(guān)系引用完整性使相連接的表保持關(guān)系一致性實體-關(guān)系圖正確的數(shù)據(jù)模型是系統(tǒng)有效支撐業(yè)務(wù)的前提未規(guī)范化的訂單關(guān)系

一個未規(guī)范化的關(guān)系會包含重復(fù)的數(shù)據(jù)字段，比如一個訂單可能會有很多的零件以及零件的供應(yīng)商，但是在“訂單號碼”

和“訂單日期”之間只有一對一關(guān)系。訂單（規(guī)范化之前）零件數(shù)量單價零件名稱零件號碼訂單日期供應(yīng)商號碼供應(yīng)商名稱供應(yīng)商街道供應(yīng)商城市供應(yīng)商所在州供應(yīng)商郵編訂單號碼圖6.9訂單關(guān)系中創(chuàng)建的規(guī)范化表格

在規(guī)范化之后，原來的ORDER關(guān)系被分解成為四個小的關(guān)系，“訂單”關(guān)系只剩下兩個屬性，“所訂零件”關(guān)系有一個由“訂單號碼”和“零件號碼”組成的聯(lián)合鍵或連接鍵。關(guān)鍵字段關(guān)鍵字段關(guān)鍵字段供應(yīng)商供應(yīng)商號碼供應(yīng)商名稱供應(yīng)商街道供應(yīng)商城市供應(yīng)商所在州供應(yīng)商郵編關(guān)鍵字段訂單訂單號碼訂單日期零件零件號碼零件名稱零件單價供應(yīng)商號碼所訂零件訂單號碼零件號碼零件數(shù)量圖6.10實體聯(lián)系圖

這幅圖展示了供應(yīng)商、零件、所訂零件、訂單這幾個實體間的關(guān)系，這些實體可以建立起圖6.10所描繪的數(shù)據(jù)模型。

提供供應(yīng)商零件所訂零件訂單被預(yù)定包含屬于包含被供應(yīng)‖‖‖∧∧∧∣∣∣圖6.11非關(guān)系數(shù)據(jù)庫和云數(shù)據(jù)庫

非關(guān)系數(shù)據(jù)庫:“NoSQL”更具靈活性的數(shù)據(jù)模型通過分布式的存儲來存放數(shù)據(jù)集

更容易度量可以處理大量的結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（網(wǎng)站、社會化網(wǎng)絡(luò)、圖形）云數(shù)據(jù)庫適合于初創(chuàng)企業(yè)、小微企業(yè)AmazonRelationalDatabaseService,MicrosoftSQLAzure私有云6.3大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)大量的從網(wǎng)站流量、社會化網(wǎng)絡(luò)、傳感器以及其他途徑獲取的非結(jié)構(gòu)/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量級太大，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫無法處理PB、EB級的數(shù)據(jù)量可以揭示更多的模式、關(guān)系以及反?，F(xiàn)象需要新工具和技術(shù)來管理和分析數(shù)據(jù)商業(yè)智能的基礎(chǔ)（1/3）

從分散的信息系統(tǒng)以及大數(shù)據(jù)中獲取信息的一系列工具數(shù)據(jù)倉庫存儲來自核心的運(yùn)營業(yè)務(wù)系統(tǒng)的當(dāng)前和歷史數(shù)據(jù)根據(jù)應(yīng)用的目標(biāo)，把企業(yè)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和標(biāo)準(zhǔn)化處理，但數(shù)據(jù)不能改變提供分析和報告工具互動討論--組織：

紐約市轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動方式來打擊犯罪課堂討論商務(wù)智能驅(qū)動的方式對執(zhí)法人員和公眾有什么好處？這種執(zhí)法手段有什么問題？當(dāng)建立商務(wù)智能驅(qū)動的執(zhí)法信息系統(tǒng)時，需要考慮管理、組織和技術(shù)方面的哪些問題？商務(wù)智能的基礎(chǔ)（2/3）數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)倉庫的子集重點(diǎn)聚焦于單一的主題或者某個業(yè)務(wù)領(lǐng)域Hadoop使得大數(shù)據(jù)能夠在大量低成本的計算機(jī)上進(jìn)行分布式并行處理關(guān)鍵的服務(wù)Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）:數(shù)據(jù)存儲MapReduce:將數(shù)據(jù)分為不同的簇，便于工作Hbase:NoSQL數(shù)據(jù)庫Yahoo、NextBio都使用Hadoop商務(wù)智能的基礎(chǔ)（3/3）內(nèi)存計算用于大數(shù)據(jù)分析在計算機(jī)內(nèi)存（RAM）中進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲，以避免從磁盤數(shù)據(jù)中檢索數(shù)據(jù)的延遲可以把處理數(shù)據(jù)的時間從幾小時/幾天減少到秒級分析平臺使用關(guān)系及非關(guān)系工具的高速分析平臺，以優(yōu)化大數(shù)據(jù)集的處理現(xiàn)代商務(wù)智能的基礎(chǔ)設(shè)施

現(xiàn)代商務(wù)智能基礎(chǔ)設(shè)施具有管理和分析來自多個數(shù)據(jù)源的大規(guī)模不同類型數(shù)據(jù)的能力與工具。其中包括了為一般企業(yè)用戶設(shè)計的易用的查詢和報表生成工具，以及為高級用戶設(shè)計的復(fù)雜的分析工具運(yùn)營數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)機(jī)器數(shù)據(jù)音頻/視頻數(shù)據(jù)外部數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和下載Hadoop數(shù)據(jù)集群臨時用戶查詢報告應(yīng)用程式高級用戶查詢報告OLAP數(shù)據(jù)挖掘Web數(shù)據(jù)分析平臺數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市圖6.12分析工具：聚焦于關(guān)系、模式、趨勢大量數(shù)據(jù)的整合、分析和獲取工具，幫助用戶更好的做出商業(yè)決策多維數(shù)據(jù)分析（OLAP）數(shù)據(jù)挖掘文本挖掘網(wǎng)絡(luò)挖掘在線分析處理（OLAP）支持多維度的數(shù)據(jù)分析從多個維度來觀察數(shù)據(jù)信息的每一方面均可以作為一個維度（產(chǎn)品、價格、成本、地區(qū)、時期）例子：與其他地區(qū)相比，東部地區(qū)六月銷售了多少臺洗衣機(jī)？OLAP能夠快速、在線回答各種查詢多維數(shù)據(jù)模型

這個模型顯示產(chǎn)品和區(qū)域的銷售情況。如果你旋轉(zhuǎn)立方體90度，將展現(xiàn)的是產(chǎn)品對比實際銷量和計劃銷量。如果你再轉(zhuǎn)90度，你將會看到不同區(qū)域?qū)Ρ葘嶋H銷量和計劃銷量。通過轉(zhuǎn)動，也可以得到其他的視圖。計劃實際螺帽螺栓墊圈螺絲釘東部西部中部產(chǎn)品地域圖6.13數(shù)據(jù)挖掘

發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中隱藏的模式和關(guān)系例如:客戶購買方式找出可以推斷出未來行為的規(guī)則通過數(shù)據(jù)挖掘可以獲得的信息種類關(guān)聯(lián)分析序列分析分類聚類預(yù)測文本挖掘和網(wǎng)絡(luò)挖掘文本挖掘從大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集中提取關(guān)鍵元素情感分析軟件網(wǎng)絡(luò)挖掘從網(wǎng)頁中挖掘和分析有價值的模式以及信息網(wǎng)頁內(nèi)容挖掘網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)挖掘網(wǎng)頁使用挖掘數(shù)據(jù)庫與網(wǎng)絡(luò)

許多企業(yè)使用網(wǎng)絡(luò)向客戶或合作伙伴開放部分內(nèi)部數(shù)據(jù)庫傳統(tǒng)的配置包括網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器應(yīng)用服務(wù)器/中間件/公共網(wǎng)絡(luò)接口數(shù)據(jù)庫服務(wù)器（數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)主機(jī)

）使用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫存取的優(yōu)勢容易使用瀏覽器軟件網(wǎng)絡(luò)界面只需對數(shù)據(jù)庫做少許甚至不用修改增加網(wǎng)頁和數(shù)據(jù)庫的接口成本低網(wǎng)絡(luò)與企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫的連接

用戶利用個人電腦上的瀏覽器瀏覽，通過互聯(lián)網(wǎng)訪問企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫配備網(wǎng)絡(luò)瀏覽器的客戶機(jī)

互聯(lián)網(wǎng)Web服務(wù)器應(yīng)用程序服務(wù)器數(shù)據(jù)庫服務(wù)器

數(shù)據(jù)庫圖6.146.4制定信息政策

針對分享、管理以及標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的企業(yè)制度和規(guī)程數(shù)據(jù)管理建立數(shù)據(jù)管理的政策和規(guī)程數(shù)據(jù)治理是關(guān)于數(shù)據(jù)可用性、完整性、數(shù)據(jù)安全性的管理政策和程序，尤其是政府法規(guī)的政策和流程數(shù)據(jù)