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BI 基础知识测试
一、填空题:每空1分,共40分
1、商业智能技术(Business Intelligence),以、、为核心技术,同时融合了和技术。
2、数据抽取在技术上主要涉及互连、、、、、监控以及等方面。
3、业界主要的数据抽取工具有、、DataStage和Sagent等
4、业界主要的OLAP Server有: 、等
5、业界主要的前端工具: 、、、
6、是OLAP的核心,其组织形式包括模型, 模型。
7、维度分类包括: 、、。
8、数据仓库基本元素包括: 、数据源、、、
9、多维模型设计基本元素:维度( 、成员)、、、、
和安全机制
10、项目的具体的实施步骤:1). 项目前期准备;2). 需求分析;3). 逻辑数据模型设计;4). ;5). 物理数据库设计;6). ;7). ;8)、;9)、解决方案集成(测试验收与试运行)
11、数据挖掘的模式,按功能可分有两大类:预测型(Predictive)模式和描述型(Descriptive)模式。在实际应用中,往往根据模式的实际作用细分为以下6 种:1)、
2)、 3)、 4)、 5)、关联模式 6)、序列模式
二、问答题:共60分。
12、(6分)请说明BI技术体系之间是如何实现互补的?
13、(9分)请简述一下数据仓库系统的显著特征。
14、(8分)数据仓库设计的原则是什么?
15、(12分)在ETL阶段,应注意一些什么问题?
16、(10分)常用的增量抽取方法有哪些?每种方法都有些什么样的问题?
17、(10分)请简述一下三种OLAP存储方式的优缺点各是什么?
18、(5分)在项目实施过程中,逻辑模型设计和物理模型设计各自的任务是什么?
参考答案
(每空1分)
1、数据仓库、在线分析、数据挖掘、关系数据库、在线事务处
2、复制、增量、转换、调度、数据安全性
3、Microsoft DTS、PowerCenter
4、IBM OLAP Server、SQL Server Analysis 2000
5、Cognos、Brio、BO
6、关系型数据库、事实表、维表、索引
7、多维数据结构、星型、雪花
8、普通维、雪花维、父子维
9、级别、度量值(指标)、计算值(计算成员)、存储方式、角色权限
10、系统体系结构设计、数据转换加载ETL、前端应用开发、数据仓库管理(处理流程与操作)
11、分类模式、回归模式、时间序列模式、聚类模式
12、互补性(每点2分,共6分)
数据仓库技术:数据整合
集成各系统的历史数据,建立面向主题的企业数据中心
在线分析处理技术:数据分析
灵活、动态、快速的多维分析、随机查询、即席报表
数据挖掘技术:知识发现
通过数学模型发现隐藏的、潜在的规律,以辅助决策
13、数据仓库系统的显著特征
一、频繁的变化(3分,以下每点1分)
数据仓库系统在任何企业信息系统中都是最不稳定的环节,对数据仓库各个部分的调整和修改十分频繁。这是由数据仓库系统的功能和结构决定的。
数据仓库系统的目的是为企业中不同的用户提供信息支持,用户的信息需求随着市场的变化随时可能发生变化,所以数据仓库系统也必须不断变化适应新的需求。
从技术层面看,数据仓库的数据不是由自身产生,而是由业务系统数据库获得,因此数据仓库系统必须随着业务系统的变化进行修改和调整,这也是造成数据仓库经常变化的重要原因
二、面向企业中不同业务和用户(2分)
大规模企业信息系统通常由多种应用系统负责处理不同的业务,但数据仓库系统是企业信息的提供平台,它存在的主要目的之一是为企业提供统一的、正确的信息,所以它必须支持不同的业务、不同部门、不同用户的需求
三、少量大事务处理 vs 大量小事务处理(2分)
从技术层面考虑,业务系统的应用特点是大量用户产生大量的事务,每一个事务占用的资源和运行的时间都很少。而数据仓库系统经常需要对庞大的历史信息进行查询和分析,每个事务都涉及大量的数据,事务的数量相对业务系统要小得多。这样的特点要求数据仓库系统和业务处理系统采用不一样的设计方法和处理技术
四、独立的系统(2分)
由于数据仓库系统与普通业务处理系统存在的显著区别,出于性能和运行的考虑,通常它会采用完全独立的主机、数据库和应用服务器,而成为一个独立的系统
14、数据仓库设计的原则(每点1分,共8分)
模型构架
尽量使用星型架构,使用雪花架构的目的是使事实表第一级的维表数量达到最小。
设计方法
将常识规范化方法应用于维度表设计。例如,不相关的数据不应组合到单一维度表中,而且在多个维度表中数据不应重复。
维表设计
设计维表应包含需要分析的有关事实的有意义信息,例如产品的颜色和大小