商业智能解决方案架构
简介在当今的仓库环境中，具有健全架构的企业更为成功。定义这些架构是为了支持系统的功能、技术和数据需求，而这些系统将解决用户所提出的业务问题。从 20 世纪 90 年代中期到末期，IBM 引入了数据仓库的（Data Warehousing）的蓝图，用于通过持久性的数据存储（中心数据仓库或 CDW）帮助保证数据完整性和过程一致性。额外的关注集中到了分析上面，而 OLAP 函数则是作为解决大型机业务问题的关键策略而提供的。这一关键路线图至今仍然有效。功能架构的演化可以通过 ANSI 标准中最近添加的内容看到，而这种演化已经内在化（internalize）到了数据库引擎、OLAP 函数和低端的数据挖掘算法（例如，回归和标准偏差度量）中。现在的信息消费者要求对更加复杂的问题做出及时的响应，而这些问题需要处理各种各样的源中的数据。在很多情况下，分析是一种对于数据本身的研究，也许可以提供回答，也许仅仅是提出了另一问题。本文描述了最新和最好用的工具和方法，这些工具和方法将帮助 BI 专家访问源数据，以及将之吸收到用于为信息消费者提供价值的信息中。参与者被邀请查看或参与演习，其中涉及用于支持 BI 不同阶段的一些经典的 IBM 产品以及新增的技术解决方案。基于 IBM(R) DB2(R) Information Management Software 小组所开发的参考架构（Reference Architecture），本文分成 6 个小节。它们是：：讨论商业智能架构（Business Intelligence Framework），并介绍 IBM 用于在该领域启动解决方案的获奖方法。：商业智能架构的访问层（Access Layer）定义了通过极少量工作就可以访问 BI 分析数据的函数和服务。：商业智能架构的存储库层（Repository Layer）定义了用于在 DB2 中存储结构化数据和元数据的函数和服务。：商业智能架构的分析层（Analytics Layer）定义了用于提交解决方案的函数和服务，这些解决方案将解决用户即席或周期性提出的业务问题。：商业智能架构的数据集成层（Data Integration Layer）定义了到源数据的函数和服务，用于将之带入仓库操作环境，提高其质量，以及定义其格式，以便在访问层通过工具获得这些数据。：数据源层（Data Source Layer）将数据分成 Enterprise、Unstructured、Informational 或 External 几类。受各个类别元数据特性的驱动，工具将用于访问和准备各个类别中的数据。先决条件您应该对 DB2 及相关服务具有中等层次的了解，并具有 Oracle 或其他 BI 解决方案的所需经验。作为一种准备，您可以学习 。关于更多信息，还请参阅 。必要的资料为了运行本教程中的例子或示例代码，您将需要：DB2 Universal Database V8.1WebSphere(R) Information Integrator V8.1某些教程将需要附加软件，例如，Cube Views(TM) 和 Intelligent Miner(TM)。作为一种准备，学员可以学习 。第 1 部分 - BI 架构/方法本小节将讨论商业智能架构（Business Intelligence Framework），并介绍 IBM 用于在该领域启动解决方案的获奖方法。您将了解架构是什么，并了解该架构内的软件组件和功能层。本文的其余部分将说明各种各样工具的应用。完成本小节需要大约 45 分钟。
BI 架构简介BI 架构 - 搭配应用的 IBM 产品商业智能架构简介本小节包含方法的讨论、参考架构、IBM BI Analytical Framework 及其作为参考架构的角色，还将说明一些行业特定的应用程序、考虑以及为使用该构架而进行的调整。打开这里的
文档，或下载下面“下载”小节中的 .zip 文件并打开名为 INT1ARCHINTRO.pdf 的文件。BI 架构 - 技术层和软件解决方案本小节将简要地查看 BI 架构的各个层次，并阐述架构组件以及各组件中可获得的 IBM 软件解决方案。打开这里的
文档，或下载下面“下载”小节中的 .zip 文件并打开名为 INT2TECHARCH.pdf 的文件。白皮书“Framework For Business Intelligence”展示了一个简单的 BI 案例，并讨论了在核心数据库属性中渗入更多 BI 函数的 DB2 演化，从而使之对范围更广的应用程序可用，同时维护 BI 信息的有效性、完整性和可用性。其中讨论了 DB2 Data Warehouse Edition 和信息随需应变（Information On Demand）的语义，并将之绑定到 BI 架构中，用于为“数据库中的函数”、用于访问和扩展的开放式接口，以及为所有其他表示服务提供的协作提供强大的论据。请查看下列 Web 广播：Insights On Demand: Extending the Enterprise with BI。该 Web 广播讨论了商业智能分析应用程序，并给出了相关行业例子的地址，其中不同的分析层都给企业的底线（bottom line）带来了增值。展示了 IBM BI 产品的搭配，讨论了关键特性，并说明了调整解决方案以满足基本分析需求的论据。其中包括竞争分析等的行业调查讨论更加充实了针对 IBM 解决方案集的业务案例的讨论。 请注意：这是一个到 Web 广播事件的链接，该事件将在您的浏览器中启动。如果您启用了弹出式拦截器，那么它可能不会启动。第 2 部分 - 访问商业智能架构的访问层（Access Layer）定义了通过极少量工作就可以访问 BI 分析数据的函数和服务。本小节的架构中展示了作为关键策略的访问解决方案，如通过瘦客户机、广泛可用的浏览器和门户（portal）进行访问，这些解决方案是通过筛选和组织功能来增添价值的。完成本小节需要大约 45 分钟。
访问 - 简介访问 - Web 服务访问 - 简介访问层（Access Layer）向信息消费者提供了什么呢？表示视图以及与业务分析应用程序的交互。图 1. 商业智能架构：访问访问层工具的例子包括：Web 浏览器 - Brio、Business Objects、Cognos、MicroStrategy、SAS 的基于 web 的前端门户 - WebSphere Portal、带有 IBI portlet 的 WebSphere Commerce、Crystal、Actuate设备 - PC、PDA、移动电话、KIOSK、ATMWeb 服务 - WebSphere Business Integration访问 - Web 服务请查看红皮书 DB2 Cube Views: A Primer 的第 14 章，其中讨论了使用 Cube Views 的 web 服务。本章中所介绍的内容包括 web 服务功能和架构，以及用于通过 web 服务暴露 OLAP 函数的 Cube Views 分析。第 3 部分 - 数据存储库商业智能架构的存储库层（Repository Layer）定义了用于在 DB2 中存储结构化数据和元数据的函数和服务。除了单个服务数据集市，还考虑了大规模的数据仓库，并制定了惟一性数据需求。其中讨论了单层和多层的数据仓库架构，以及基于分析需求定义数据的方法（ROLAP 或 MOLAP）。作为一种启动用于向客户交互 BI 分析的企业级解决方案的方法，适用于保险、银行和零售部门的 IBM 行业特定的业务解决方案前面打开了多扇大门。完成本小节需要大约 90 - 120 分钟。
存储库 - 简介数据仓库架构数据仓库 - 数据架构DB2 - 数据仓库配置DB2 - 数据仓库分区DB2 - Teraplex 环境中的分区DB2 性能 - 多维集群教程：Data Warehouse Center: Information Catalog Center数据集市配置教程：Cube Views / MQT Creation操作性数据存储存储库 - 简介数据层（Data Layer）包含商业智能的数据存储。这些数据存储应被视作单个存储库，即使它们可能是作为联邦数据存储集而存在的。图 2. 商业智能架构：数据存储库用于支持数据存储库层的工具例子包括：数据库 - DB2 ESE、DB2 OLAP 服务器(TM)、Hyperion Essbase、Oracle、SQL Server、Informix、Red Brick元数据 - Data Warehouse Manager、CA Repository、MetaStage可以利用诸如保险业模型（IIA/IIW）和银行业模型（IFW/BDW）的行业语义参考模型，以便提供跨数据存储库的一致性和集成功能。CIIS、DWL 和 Siebel 通常为客户数据提供 ODS 层。数据仓库架构下面由 Jon Rubin 撰写的文章“IBM DB2 and the Architectural Imperatives For Data Warehousing”讨论了仓库平台关键特性，包括可移植性、可伸缩性、灵活性和可扩展性。数据仓库 - 数据架构请查看红皮书“Data Modeling Techniques for Data Warehousing”，并密切关注第 6、8、9 章，其中介绍了仓库数据建模和考虑，以及许多为帮助项目交互数据驱动的 BI 解决方案而设计的方法和过程。为了看到实际解决方案，要查看 IIW General Information Manual 中第 3 章和第 5 章里的数据模型（Data Model）主题，该手册位于 Solution 页面“IBM Insurance Information Warehouse”上的 Resources 区域：DB2 - 数据仓库配置如果您还不熟悉 IBM - DB2，就请查看下面题为“DB2 UDB Fastpath Study Guide”的文档，该文档用于辅助了解和发现关于下列课程的附加信息：打开这里的
文档，或下载下面“下载”小节中的 .zip 文件并打开名为 FASTPATHTODB2.pdf 的文件。作为对于 DB2 中所提供的数据仓库解决方案的介绍，请查看演示文稿：Chat with the Lab - DB2 Data Warehouse Edition V8.2，其中 Sriram 讨论了 DB2 的数据仓库版本 Stinger 产品的特性。请查看 DB2 Version 8.2 Announcement 中的 Overview 和 Description 小节，其中说明了版本功能、组件和升级。DB2 - 数据仓库分区请查看下面题为《对具有数据库分区功能的 DB2 UDB for Linux, UNIX and Windows Version 8 的生动介绍（第 2 部分）》的文章，这篇文章介绍了 DB2 UDB Enterprise Server Edition（ESE）上的数据库分区功能（Database Partitioning Feature，DPF）。该文讨论了该功能对于仓库环境的隐含意义，并介绍了在解决 OLAP 和数据挖掘问题方面的应用。请查看 Bill Wilkins 的文章《将 DB2 UDB 应用程序迁移到分区数据库中》。这篇文章讨论 DB2 分区是什么，概述了使用 DB2 分区的好处和成本，并帮助您决定是否要使用分区数据以及如何迁移至一个分区数据库。其焦点在应用程序的迁移上，但同时也介绍了针对分区数据库的设计、配置和操作考虑。文档主体中还包含了一些有用的脚本示例。DB2 - Teraplex 环境中的分区请查看下面题为“DB2 Cube Views Teraplex Case Study”的白皮书，其中通过一位 SurfAid 客户测试了 Cube Views 在 Teraplex 环境中的实现，以评估在客户数据库环境中包含该架构的可行性。DB2 性能 - 多维集群请查看下面的教程，其中介绍了多维集群（Multidimensional Clustering）这个 DB2 V8.1 的新功能。MDC 是一种索引化（indexing）类型，它通过减少访问数据时需要的磁盘读取次数，以及通过提高磁盘输入输出所需要的速度来提高性能。您将需要一个 IBM 配置文件来访问该教程。如果您还没有用户 ID 和密码，可以通过创建一个。数据集市配置关于包括 ROLAP（关系型 OLAP）和 MOLAP（多维 OLAP）解决方案等 OLAP 架构的讨论，请查看下面 IBM Systems Journal 中的文章“Relational Extensions for OLAP”。教程：Cube Views / MQT Creation教程：Cube Views / MQT Creation完成练习 1 - 5，涵盖了下列主题：
准备数据库，并连接 OLAP Center 控制台使用 OLAP Center 创建 Cube 模型使用快速启动向导创建 Cube 模型创建计算度量和层次结构为销售 Cube 模型创建 Cube运行 Cube Views Optimization Advisor创建 Cube Views 推荐的 MQT打开 Cube Views Lab 文档，或下载下面“下载”小节中的 .zip 文件并打开名为 LABCUBEVIEWS.pdf 的文件。操作性数据存储请查看红皮书“Building the ODS on DB2 UDB using Data Replication, WebSphere MQ, and Data Replication”中的第 3 章，其中介绍了下列主题。为了运行该教程，您将安装 XXX。请查阅
一节。ODS 架构ODS 数据模型定义和描述 ODS 层第 4 部分 - 分析商业智能架构的分析层（Analytics Layer）定义了用于提交解决方案的函数和服务，这些解决方案将解决用户即席或周期性提出的业务问题。本小节展示了对于哪些 OLAP 工具是普及（prevalent）机制的验证分析，以及对于哪些数据挖掘（Data Mining）工具是普及机制的发现模型分析。每种分析模型都回答了特定的业务问题或假设，但是方法各不相同，在数据挖掘的场景中，其结果可能产生未确定或不可实施的结果。本小节讨论了第三方工具所支持的 IBM 解决方案，并将之作为向对分析感兴趣的用户交互解决方案的方法。
主题：分析 - 简介数据挖掘教程：Mining your Business in Retail with IBM DB2 Intelligent MinerCube Views 所支持的分析教程：CUBE VIEWS / QMF / Office Connect嵌入式分析 - Alphablox演示：Alphablox分析 - 简介商业智能分析（Business Intelligence Analytics）涵盖了各种各样的主题，并回答与预测未来结果相关的历史事件所形成的问题，以便公司可以从投资计划中受益。图 3. 商业智能：分析主题领域随着信息的交付已经嵌入企业的处理和系统中，商业智能的价值也与日俱增。有三种分析交付类型：图 4. 商业智能：分析技术所有这些分析方法都使用关联方法和业务规则来操作低粒度的事务数据，从而为扩展分析和可实施决策的选择提供高质量、一致的度量。图 5. 商业智能：从数据到信息随需应变分析层（Analytics Layer）提供了业务分析应用及其底层的功能和服务，因而给公司的各个区域带来了增值。图 6. 分析：应用例子组件及其服务：图 7. 分析：商业应用组件及其服务：图 8. 分析：示例工具数据挖掘请查看红皮书 Enhance Your Business Applications: Simple Integration of Advanced Data Mining Functions 的第 1 部分和第 3 部分，其中涉及了下列主题：
数据库中的数据挖掘函数新数据挖掘函数概述业务场景部署例子用于现有挖掘模型的 IM 记分（Scoring）函数使用 IM 建模函数构建挖掘模型使用 IM 可视化（Visualization）函数关于这些解决方案所提供服务的详细信息，请查看下列 DB2 Intelligent Miner 手册：教程：Mining your Business in Retail with IBM DB2 Intelligent Miner该教程向您展示了如何通过使用 IBM DB2 Intelligent Miner 根据客户所购买的产品和他们购物的频率描述其特点，来应用数据挖掘技术。我们将展示如何使用 IBM DB2 Intelligent Miner Modeling 来创建一个挖掘模型，然后使用 IBM DB2 Intelligent Miner Visualization 来评估它并显示其结果。您将了解如何使用用于 DB2 Intelligent Miner 的 Easy Mining Procedures 完成该工作，Easy Mining Procedures 是易于使用的 SQL 接口，用于数据挖掘过程的主要步骤中。
Cube Views 所支持的分析请查看演示文稿：DB2 Data Warehouse Edition: OLAP Acceleration with DB2 Cube View，以了解诸如 ROLAP、HOLAP 和 MOLAP 等 OLAP 部署，以及 Cube Views 在优化多维数据集构建和多维数据集访问策略中如何起作用。为了理解 Cube Views 在通过快捷表和查询工具向用户提供数据服务中如何起作用，请查看红皮书 DB2 Cube Views - A Primer 的第 7 章“Accessing Dimensional Data in DB2 using QMF For Windows”和第 6 章“Accessing DB2 Dimensional Data Using Office Connect”：教程：CUBE VIEWS / QMF / Office Connect完成练习 6 和 7，其中涉及下列主题：使用 Office Connect 查询多维数据集使用 QMF for Windows 查询多维数据集打开 Cube Views Lab 文档，或下载下面“下载”小节中的 .zip 文件并打开名为 LABCUBEVIEWS.pdf 的文件。嵌入式分析 - Alphablox请查看下面名为“Alphablox Architecture Overview”的白皮书，其中讨论了：Alphablox 架构Alphablox 组件和应用程序J2EE 所起的作用Alphablox 的管理和转出（roll-out）使用 QMF for Windows 查询多维数据集演示：Alphablox该演示的目的：展示 Alphablox 如何可以连接 DB2、DB2 Cube Views 和 DB2 OLAP 并与其进行交互。传达定制分析和嵌入式分析的主要区别。传达 Alphablox 如何可以成为闭环、内联分析解决方案中的组成部分。决定您是向主要面向业务的观众，还是向技术观众进行展示。重点向一个群体或其他群体展示您的演示脚本和注解。解释 Alphablox 如何填充信息管理组合（Information Mgmt portfolio）并帮助现有的 IBM 商业智能合作伙伴（BOBJ、COGN、MSTR）演示时间：7-10 分钟设置环境：
该演示是基于几个银行客户建立模型的。基本的问题都相同：银行需要将信息的访问授权给其支行经理，以便他们可以在相当及时、直接影响其业务的第一线做出决策。
例如，某位客户有一个有趣的两难问题。他们发现在 Alphablox 之前，所有支行信息的分析都是在公司级进行的。但是通常要一个月之后，信息才能转出给支行经理。因此，在意识到负面趋势时，总是太迟才采取正确行动。在本例中，他们按照其公司目标吸收合适数目的新客户，但这些客户都没有带来利润。因此，他们吸收的新客户越多，银行就变得越不盈利！
为了纠正行动，银行决定采取两个步骤。首先，他们更改了其目标。支行现在用利润来衡量，而不仅仅用收入来衡量。其次，他们将分析和决策的进行向下推到了区域和支行级。但为此，他们需要一个易于使用并广泛部署于超过 1500 家支行范围的系统。
场景：该演示按照一条两位人员采取的典型分析路径进行：Betty Branch（第 12 支行的本地支行经理）和她的经理 Rick Region。
Betty 需要在给定的一天中完成几件事情：每天 10:00am 之前处理所有的不足基金（NSF）请求核实她相对于其同行的当前等级查看她是否处于收入和利润目标范围之内如果不是，就采取正确的行动，包括修改其开销预算
Rick 登录时将看看相同的问题，以及查看和证实 Betty 所做的修改。
要查看 Alphablox 演示，请打开
一节中的 Alphabloxdemo.ZIP 文件，将其解压缩到本地，并查看压缩包中的 showme.html 以开始观看演示。第 5 部分 - 数据集成商业智能架构的数据集成层（Data Integration Layer）定义了到源数据的函数和服务，用于将之带入仓库操作环境，提高其质量，以及定义其格式，以便在访问层通过工具获得这些数据。完成本小节需要大约 90 -120 分钟。
集成层 - 简介提取 - 转换方法教程：Business Intelligence Tutorial: Introduction to the Data Warehouse Center教程：Business Intelligence Tutorial: Extended LessonsDB2 II 和 SQL 复制集成层 - 简介集成层（Integration Layer）拥有用于从数据源到商业智能存储库移动和增强数据的技术和过程。图 29. 集成层：服务集成层（Integration Layer）拥有用于从数据源到商业智能存储库移动和增强数据的技术和过程。图 30. 集成层：工具提取 - 转换方法请查看下面 Dan Simchuk 所撰写的文章“ETL solutions for IBM DB2 Universal Database”。这篇文章集中关注针对 IBM DB2 Universal Database（UDB）的数据提取、转换和装入（ETL）（用于 UNIX、Linux 和 Windows 的实现），并描述了可以从 IBM 和其他销售商获得的主要选项、技术和产品。
教程：Business Intelligence tutorial: Introduction to the Data Warehouse Center该教程包含了一系列的练习，用于定义 Data Warehouse Control Database 和随后从源到目标站点提取、转换和装入数据的过程。同时，还介绍了对于角色、安全性和进程调度等问题的讨论。
教程：Business Intelligence tutorial: Extended lessons本教程中，我们将介绍扩展的 DWC 函数，以允许仓库管理员创建 Star Schema 提纲，为终端用户编目 DWC 中的数据，以及维护 Data Warehouse Center 环境。
DB2 Information Integrator 和 SQL 复制请查看 Announcement Letter：“IBM DB2 Information Integrator for Linux, UNIX, and Windows V8.2”的 Overview 小节，其中讨论了 IBM DB2 Information Integrator V8.2，它是 IBM 发布的行业领先的信息集成中间件组合下一版本，将帮助企业实现随需应变业务。
请查看 Replication Guide and Reference 的第 1 部分，其中包括复制计划、设置、源和目标的定义、表的注册、源的订阅以及捕获、应用和监控程序的运行。
请查看文章“Replication setup for DB2 Universal Database- a step-by-step guide to user copy replication”。这篇文章解释了复制可以完成什么工作，并通过现实中客户站点的例子逐步展示了如何设置它。作者还加入了提示和技巧，以助于确保您成功：
请查看下面的红皮书“A Practical Guide to DB2 UDB Data Replication V8”，其中向您提供了可以用于在 IBM 数据库家族 - DB2 和 Informix 中安装、配置和实现复制的详细信息。
第 6 部分 - 数据源数据源层（Data Source Layer）将数据分成 Enterprise、Unstructured、Informational 或 External 几类。受各个类别元数据特性的驱动，工具将用于访问和准备各个类别中的数据。完成本小节需要大约 30 分钟。
数据源 - 简介内容管理数据源 - 简介数据源层（Data Source Layer）提供了数据或原始资料（包括公司内部和外部的），这些数据或原始资料将成为分析和知识的基础。图 31. 数据源：特性内容管理请查看红皮书“Implementing Web Applications with Information Integrator for Content and OnDemand Web Enablement Kit”中的第 2 章“Overview”和第 4 章“Case Study”：
下载资源 (BISAT.ZIP | 13MB) (FASTPATHTODB2.pdf | 7MB) (INT1ARCHINTRO.pdf | 751KB) (INT2TECHARCH.pdf | 145KB) (alphabloxdemo.ZIP | 16MB)相关主题 您可以参阅本文在 developerWorks 全球站点上的 。下载
的试用版本，包括 DB2 Cube Views 和 Intelligent Miner。为了了解更多关于 DB2 商业智能的信息，请访问 。您将找到技术文档、how-to 文章、教育、下载、产品信息和其他更多信息。
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中国地产行业经过了20多年的发展，房地产行业整合已成大势所趋，逐步由区域开发转变为集团化的跨地区综合开发商。然而，对于处在超常规速度发展的房地产企业来说，其面临的挑战也是超常规的。首先，房地产企业要在有限的资金和人力条件下，同一时间，对全国区域范围内的多个项目做出科学的决策，以及进行合理地资源平衡，这是一项非常复杂的系统工程。另外，由单个区域开发到全国跨地区开发所带来的管理上的复杂程度也是呈几何级数增长的。这就对企业在项目进度控制、现金流管理等方面提出了更加精细的要求。针对此情况，企业的信息化管理急需优化升级，新的方案要做到既不影响现有应用系统运行，又能对全公司数据进行精细化集中分析处理。商业智能正是这样一个优秀的解决方案，其自动灵活，准确及时的特性可以帮助企业将数据处理的工作重点从原本的数据整合转移到数据分析上来。在以往的实施案例中我们发现，对于房地产这种行业背景深厚，数据产量又大的行业，数据的处理和分析能力是商业智能软件必须具备的重要特性。数据体量大，分支结构复杂，调度频率高都是巨大的挑战。像国内某地产巨头利用了商业智能软件FineBI得天独厚的稳定性和大数据处理优势，从以下几个方面解决了问题：1、构建决策驾驶舱商业智能系统支持多种数据库数据源，比如Oracle，sql server，DB2等等，以及Excel，txt，XML文件数据源，系统对于读取的数据源可以进行ETL转换以适应分析需求。其次，商业智能由于其优秀的自动建模特性，能避免业务人员对数据库内容的深入了解，减少与技术人员的反复沟通，大大降低时间成本。此外，以往传统的报表数据呈现方式缺乏灵活性和直观性，利用商业智能的各种图表，比如柱形图、折线图、饼图还有适用于地产行业的地图、仪表盘、环形图，以图形的方式直观展现数据，多维度多关联决策分析，辅助决策。2、实时销售管理房地产的销售往往具有形式多样，周期长，工作复杂的特点，其销售数据往往具有很强的实时性。如果利用商业智能平台进行各类销售分析，比如销售、回款、应收款、可售库存、推盘、动态成本、杜邦分析、资金计划等各类细分主题的分析，可以更好地从数据中观测销售过程出现的问题，例如哪里的楼盘销量低，哪里的楼盘回款率低。
3、精确市场定位，合理开发商业智能系统不仅可以分析企业内部的各项业务数据，还可以应用到企业外部环境，比如分析一个或多个地区的人口分布，住房条件，交通情况，土地利用率等，这些数据往往在决策调整方面具有引导性，帮助企业在后续开发中因地制宜地制定方案，如户型档次，楼层高低设置等，做到由内而外，由外之内的信息互通。
4、创新挖掘客户需求地产销售的对象复杂多样，而房地产依靠客户需求盈利，因此，对客户的分析至关重要。利用商业智能系统我们可以实现客户消费行为的分析，从客户的年龄，地域，收入水平，教育情况，消费方式，喜好等方面进行分析，帮助营销人员找出影响消费者的机会与方式，实现对不同层次用户的精准营销。5、房地产行业的营销利器房地产行业，营销为重，商业智能系统可以帮助企业市场销售团队进行销售量的增长与人均可支配收入回归分析、个人购买与集团购买房地产比重的拟合与分析、房地产销售波动率回归分析等，实时发现市场发展趋势的变化，以做到及时调整营销策略，优化销售模式。
//我所经历的大数据平台发展史（三）：互联网时代 o 上篇http://www.infoq.com/cn/articles/the-development-history-of-big-data-platform-paet02 编者按：本文是松子（李博源）的大数据平台发展史...
（本文系研讨会发言稿全文，图文版权系七叔所有） 房地产的概念的外延其实很大。从业务链条上看，首先是地产开发，或者叫一级开发，就是生地变成熟地、达到三通一平或五通一平的状态后，转入楼盘建设或者直接溢价转让套现，俗称“炒地皮”；二是房产开发，就是建造房子的一系列过程。当然，围绕...
第一课 联·互·网：互联网的本质 我从1999年开始研究互联网，2006年正式加入阿里巴巴，一口气干了12年的互联网。 最神奇的是，过去20年，互联网带来了这么大的社会变化，创造了这么大的商业价值。我能真切地感受到， 未来的20年可能变化会更加巨大，带来的商业价值也会有一个...
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房地产市场信息系统技术规范目
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