[实用新型]云融合商业智能终端有效

专利信息
申请号: 201020608317.0 申请日: 2010-11-15
公开(公告)号: CN201993811U 公开(公告)日: 2011-09-28
发明(设计)人: 张军 申请(专利权)人: 张军
主分类号: G06Q30/00 分类号: G06Q30/00
代理公司: 南京天翼专利代理有限责任公司 32112 代理人: 陈建和
地址: 310013 浙江省杭州市下*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 融合 商业 智能 终端
【说明书】:

■技术领域:

实用新型涉及信息通信技术领域的信息终端,云融合商业智能终端,也是集虚拟化技术和商业智能技术的嵌入式智能终端,尤其是终端提供嵌入式浏览器支持云计算商业数据在线分析和业务处理的操作功能,并采用嵌入式系统的模块动态加载技术扩展支持多种网络融合终端功能的商业智能应用和设置方法。

■背景技术:

如今,涉及商业交易活动的信息每天都在不断增长,出现越来越多的商业数据,比如文档、图片、Web页面以及多媒体音频和视频信息等。其中面临的巨大挑战是如何有序地存储、管理并利用这些信息。事实上,商业交易活动通过数据库、数据仓库等的应用,已经掌握了一定的数据存储和管理的技术,但这些手段一直停留在对于商业数据的简单分析和存取上,随着商业交易市场的扩展和电子商务的发展,传统的商业数据支持系统已经不能满足日益增长的业务需求,遇到的问题主要包括:

1.商业数据太多,关键信息太少——经营决策越需要简明的核心商业信息。

2.信息交互困难、缺乏分析组合——业务问题经常需要多角度的交互分析。

3.简单数据汇总、无法深度挖掘——需要挖掘出潜在的商业关联程度规则。

4.难以追溯历史,数据形成孤岛——宏观分析、长期历史分析的决策支持。

为了解决这些问题,商业交易活动需要通过商业智能从这些数据信息中分析、挖掘、获取更多的应用价值。学术界目前对商业智能的定义并不统一。广义上说,任何从数据库中进行数据挖掘的过程都叫做商业智能。从技术上说,商业智能指的是:源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集,并完成知识的提炼,最后以合适的业务模式应用于分析决策。从狭义上说,商业智能通常被理解为将已有的商业数据转化为知识,帮助制订业务经营决策的工具。这里所谈的商业数据包括来自商业贸易活动的市场信息、交易订单、商品库存、经营账目、客户和供应商等来自行业和竞争分析的数据以及来自商业贸易活动所处的其他外部环境中的各种数据。商业智能能够辅助提供操作层,战术层和战略层的经营决策。为了将商业数据转化为知识,商业智能完成对商业数据的搜集、管理和分析过程,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。商业智能的实现涉及到软件、硬件、信息服务及应用。

因此,把商业智能看成是一种信息系统的解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同系统的商业数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程,合并到一个应用级的数据仓库里,从而得到商业数据的一个全局视图,在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现给用户,为经营活动的决策过程提供支持。

借助于商务智能平台,可以根据商业贸易活动的细分需求,定制针对特定行业和企业的商业数据应用,包括:高性能、全面的安全性以及支持成千上万的大规模用户操作应用,特别是通过充分利用终端特有的智能功能,为用户提供经过优化的直观商务智能应用。包括资源的动态分配、终端智能化匹配、终端设备嵌入式接入与使用等技术问题。当前商务智能平台在资源共享和分配上的体现是一个整体的系统,是以固定数量的资源或既定的解决方案为用户提供服务,其业务流程相对比较固定。随着网络通信技术的发展,以及基于服务架构(SOA:Service-Oriented Architecture,)思想的提出,商业数据资源的共享和应用过程开始基于服务而形成业务链,进而映射成虚拟商业智能的组织,其解决方案也是动态生成的,即先有业务流程,后有商业智能。当前对商业智能的研究,就如何发布商业数据(即实现资源的汇聚)以及如何访问商业数据(即实现资源的订阅)开展了大量的工作,但是如何实现商业智能资源和任务在接口、功能、流程、语义、服务质量等方面的智能匹配、寻租、动态组合等,则缺乏有效的解决手段。此外,所发布和访问的商业数据资源目前还是以“软资源”(如商业智能应用系统、商业数据计算和信息服务资源)为主,而对实现商业智能终端物理设备的智能嵌入式接入、封装和调用还没有完整的解决方案。正因为目前的商业智能技术没有很好地解决商业数据资源的动态共享与智能分配、终端物理设备智能嵌入式接入等问题,使其推广应用和发展受到了限制。

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