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BI基础知识
BI各概念关系
商业智能
数据仓库
OLAP技术
DSS产品
数据挖掘
商业智能工具
主题
各种概念之间的关系
Data Warehouse
Artificial
Intelligence
Data Mart
OLAP
Decision Support System
Data Mining
Operation Database
Business Intelligent System
Database System
BI 是将数据转换成信息的过程,然后通过发现将信息转化为知识。
-Gartner Group
BI 是将数据转换成知识并将知识应用到商业行为上的一个过程。
- Data Warehouse Institute
商业智能领域:DSS、OLAP、数据仓库、ETL、数据集市、数据挖掘、商业建模...为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件的总和
商业智能Business Intelligence
企业数据仓库EDW
企业数据仓库定义:
详细交易及相关业务数据的集合􀂋
包含必要的内部与外部信息􀂋
来自于多个数据源/业务操作系统􀂋
保存一定的时间周期􀂋
按照企业内业务规则所决定的模型来存储
企业数据仓库作用:
基于数据/信息来回答相关的业务问题和提供决策支持,并确保:一致、集成的数据存储􀂾
任意的数据粒度􀂾
在整个企业的业务范围􀂾
保持企业内一致的信息视图
企业内一致的信息视图(Single Version of the Truth)
>集成的企业信息(Integrated corporate information)
>不针对特定应用(Application neutral)
>无冗余(Non redundant)
>用于报表和决策支持(Reporting and decision making)
最详细的数据和信息(Detailed Data)
任何时候,针对任意数据,提出任意业务问题(Ask any question, any data, any time)
数据仓库的特点
面向主题:操作型数据库的数据组织面向事物处理任务,各个业务系统之间各自分离,而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。例如:当事人、协议、机构、财务、事件、产品等主题。
集成的:数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的,必须消除源数据中的不一致性,以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
相对稳定的:数据仓库的数据主要供企业决策分析之用,所涉及的数据操作主要是数据查询,一旦某个数据进入数据仓库以后,一般情况下将被长期保留,也就是数据仓库中一般有大量的查询操作,但修改和删除操作很少,通常只需要定期的加载、刷新。
反映历史变化:数据仓库中的数据通常包含历史信息,系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息,通过这些信息,可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
数据仓库领域的两位大师
Bill Inmon
数据仓库之父,数据仓库概念的创始人
理论: Corporate Information Factory(CIF)
主要著作:《数据仓库》、《企业信息工厂》
主要著作:《数据仓库工具箱-维度建模的完全指南》、
《数据仓库生命周期工具箱- 设计、开发和部署数据仓库的专家方法》
Ralph Kimball
数据仓库方面的知名学者
理论:Mutildimensional Architecture(MD)
企业信息工厂