数据仓库 商业智能的实施方法与项目开发

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1、1UNIT12商业智能的 实施方法与项目开发2学完本讲后,你应该能够了解:商业智能的四类实施方法:汇总表、独立服务器上的OLTP数据、单个数据集市和三层数据仓库模型;四类BI实施方法的优缺点;在商业智能项目的需求模糊的情况下,尽量确定项目的边界;项目的开发过程必须处理三个内容:基础结构,数据和应用;评价一个BI项目的几个方面:数据质量、合适的工具、一致的数据;本讲主要目标3一.不同的商业智能实施方法二.项目定义三.开发过程四.计划项目五.评价标准和衡量方法内容提纲4不同的商业智能实施方法5不同的商业智能实施方法有多种BI实施方法,关键是找到一种合适的方法6不同的商业智能实

2、施方法BI实施方法汇总表独立服务器上的OLTP数据单个数据集市三层数据仓库模型7不同的商业智能实施方法汇总表在OLTP系统上采用汇总表是最常用的实施方法,早已包含在许多标准的软件包里。通常这些汇总表只适用业务分析需求的某个子集。8不同的商业智能实施方法汇总表的优缺点9不同的商业智能实施方法独立服务器上的OLTP数据将OLTP数据移动到另外一个独立的服务器上——数据库结构没有修改。这个镜像是将OLTP系统的工作负载卸到另外的专用OLAP机器上的第一步。只要数据库结构不发生变化,这个解决方案就不能反映数据的变化。过去的变化不能在数据库中反映的原因是丢失了缓慢变化维的版本。10

3、不同的商业智能实施方法独立服务器上的OLTP数据的优缺点11不同的商业智能实施方法独立服务器上的OLTP数据的优缺点将原始的OLTP数据定期移动到用于报表目的专用系统,可避免长时间运行查询对系统所造成的影响。除了性能上的优势,在这种结构上可以很解决地处理安全性问题。完全分离机器隔离了分析负载和操作负载。这种结构仍存在的一个主要问题是数据库结构没有为查询性能作修改或优化——信息的最细节层次的数据拷贝到专用的分析服务器上。缺乏汇总表或聚合,将会导致每个请求都将涉及大量的文件和连接,从而查询的运行变得极其缓慢。建立像这样的结构,某些情况下文件传输或FTP就足够了。12不同的商业

4、智能实施方法单个数据集市现在越来越多的客户正通过实施单个数据集市来获取数据仓库的经验。这些单个的数据集市通常作为概念验证的手段来实施,并在此基础上发展。然而,需要需要记住的是:“必须建造数据仓库——你购买不到它!”单个数据集市是数据仓库的第一块砖——但太多的“单个数据集市”会带来管理噩梦。在专用机器上创建单个数据集市的两层模型将比前两种方法需要更多的准备、计划和投资。13不同的商业智能实施方法单个数据集市的优劣14不同的商业智能实施方法单个数据集市的优点与其它模型相比,这个解决方案的主要好处是性能、预计算和聚集值,可以从OLTP系统或其他一些系统采集数据,因此具有更高的灵

5、活性,并可以存储历史数据。只要数据集市中的信息范围进行了精确的限制,就可以快速地实施单独的数据集市。15不同的商业智能实施方法三层数据仓库模型三层数据仓库模型包括存储在系统中三个阶段的数据操作型数据库中的OLTP数据在星型连接模式中抽取的详细的非范式化的数据以优化查询性能。多个聚合及预计算的数据集市中的数据。16不同的商业智能实施方法三层数据仓库模型的优劣17不同的商业智能实施方法三层数据仓库模型的特点部门数据集市的数据组织形式,往往针对特定的请求进行了优化——新的需求通常需要创建新的数据集市,但对数据仓库已有的组件没有更多的影响。随时间的历史变化可以保存在数据仓库中。元

6、数据是确保该结构成功的主要组件——易于使用及支持终端用户浏览。在该结构的单个点上实施数据的清洗和转换。在聚合/转换数据中的三个不同阶段,无须增加系统工作负载就可在抽取的详细数据上执行数据挖掘任务。由分析请求造成的工作负载完全从OLTP系统卸下。18项目定义19项目定义什么是项目定义项目定义就是要确定项目应该做成什么样子,实际上,就是定义项目的需求或边界。20项目定义项目需求是模糊的通常商业智能项目的需求是模糊而且不完全的。在开发生命周期发生额外需求的潜在性非常高,因为当向用户展示初始模型并开始使用,用户会认识到该技术的能力。这就是为什么商业智能解决方案的开发和提交过程是反

7、复的并是可修改的。21项目定义项目需求是模糊的以用户当前已有的一些报表(分析报表)作为BI开发人员的一个开发开始点,通过对这些分析报表的处理,让用户了解BI能做什么,是一个好的切入点。需求的模糊可能导致开发的范围越来越大用户可能有一个误解:BI能做任何事情,BI是万能的系统22项目定义明确项目的边界的两个方法确定目标每个业务主题区域应分别确定目标,以缩短提交周期并在一个有意义的时间框架内向公司提供业务价值。快速提交提交业务结果的计划越快越好(例如,在试验阶段使用快速开发方法)以及定义解决方案的范围以满足时间框架,不超过6个月。

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