商务智能系统架构解析：BI与ERP的关系

亿信BI分析引擎以JAVA语言开发，构成一个标准的WEB服务器，兼容JDK1.5及以后版本的JAVA运行环境。其主要组成部分包括多库JDBC连接池、OLAP引擎、报表引擎、线程池等。 该引擎可部署在几乎所有操作系统平台上，并兼容目前所有的商业和开源JAVA应用服务器。 亿信BI的纯JAVA架构赋予其出色的可扩展性和可移植性。 当运行服务器性能不足以应对海量数据或大量用户访问时，可以轻松迁移至小型机或其他操作系统环境。 由于所有系统对象都持久化存储于数据库中，迁移过程简便快捷。 数据库层包含用户现有的业务数据库和亿信BI的数据仓库。业务数据库存储大量业务系统读写数据，亿信BI可以直接分析这些

随着现代企业对决策支持系统的日益依赖，Server数据库集成的数据仓库功能愈发重要。本研究基于Microsoft SQL Server构建了一个商务智能实现系统，重点探讨了其数据挖掘功能的应用与优势。

商务智能项目实施方法论包括规划解决方案、支持数据仓库管理与物理数据库设计，数据转换与应用开发，数据挖掘服务设计与实现等多方面内容。提供支持与增强解决方案体系结构设计、元数据管理及数据仓库评估，应用增强逻辑数据模型回顾和物理数据库回顾，性能调整与容量规划，解决方案集成和定制解决方案规划等详细数据分析和实施建议。

随着企业资源规划（ERP）系统的普及，电子商务（e-commerce）的兴起，两者之间的关系日益密切。ERP系统通过优化资源管理和流程效率，为电子商务平台提供了坚实的后台支持。这种互动促进了企业在数字化转型中的整合和协调，推动了商业运作的现代化。

商务智能（BI）在各行各业的应用越来越广泛，尤其是在金融、电商、电信等领域，成为提升企业竞争力的关键。举个例子，银行业利用数据仓库和数据挖掘技术，不仅能客户的分销渠道使用情况，还能优化客户关系、降低风险。像电商推荐系统、个性化网页、基因研究等，都在利用 BI 技术来提升服务质量和客户体验。随着技术的不断进步，BI 的应用领域还在不断扩展，未来的前景广阔。 如果你也在做 BI 相关的开发，理解好数据仓库、数据挖掘技术的关系会你在项目中做到事半功倍。比如你可以深入了解美国银行家协会(ABA)预测的增长率，来为你的项目预估潜在的收益哦。 ，要避免在使用 BI 技术时过于依赖单一的数据源，要多角度，才

本PPT简介了商业智能（BI）系统，包括Smart Evision和Smart Query两大核心组件。

Oracle 10g 系统架构 **Oracle 10g** 系统架构主要由数据库实例和数据库存储结构两部分组成。这种结构支持多用户访问数据，保障数据一致性和完整性，并提供可靠的数据管理功能。 1. 数据库实例 **数据库实例**由内存结构和后台进程组成。实例负责管理数据库的操作和数据访问，提供内存缓存以提高性能。 **内存结构**包括系统全局区（SGA）和程序全局区（PGA），用于存储会话数据和SQL执行。**后台进程**用于执行数据库核心任务，如数据写入、日志管理等，常见进程包括DBWR、LGWR、SMON和PMON。 2. 数据库存储结构 **数据库存储结构**包含数据文件、控制文件和日

大数据项目的系统架构讲得太全了，真的是干货满满。文章从数据收集、存储一直聊到实时计算和机器学习平台，覆盖了几乎所有关键技术点。嗯，像是分布式存储、MapReduce 编程模型、OLAP 引擎这些都有详细。百度的超大规模数据案例也拿出来做，真实又接地气。架构设计里还强调了快速迭代和 A/B 测试机制，这点对前端做数据可视化的你我来说，真的挺重要。建议结合里面提到的资源，比如构建大数据 hadoop 分布式集群，搭个测试环境玩一下，理解会更深。

数据库系统核心组件 数据库系统如同一个运转良好的机器，各个组件协同工作，缺一不可。以下是其主要构成部分： 用户： 使用数据库系统的个体或程序，例如进行数据查询、更新的业务人员或应用程序。 应用系统/应用开发系统： 建立在数据库系统之上的软件，例如企业资源管理系统或在线购物平台。 数据库管理系统(DBMS)： 管理数据库的核心软件，负责数据的存储、安全、并发控制等。 操作系统： 提供基础资源管理，例如内存分配、文件管理等，支撑DBMS运行。 数据库管理员(DBA)： 负责数据库系统的日常维护和管理，包括性能优化、安全管理等。 各组件交互关系: 用户通过应用系统或应用开发系统与数据库进行交互，