BI和数据仓库的关系.doc

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1、什么是BI(BusinessIntelligence) 谈谈对BI的理解,从BI的定义、基本技术、专业名词、实例应用及扩展等方面进行重新描述,巩固对BI的理解。一、BI的定义BI是BusinessIntelligence的英文缩写,中文解释为商务智能,用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合,是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。用图解的方式可以理解为下图:图(1)这样不难看出,传统的交易系统完成的是Business到Data的过程,而BI要做的事情是在Data的基础上,让Data产生价值,这个产生价值的过程就

2、是BusinessIntelligenceanalyse的过程。如何实现BusinessIntelligenceanalyse的过程,从技术角度来说,是一个复杂的技术集合,它包含ETL、DW、OLAP、DM等多环节,基本过程可用下图描述。图(2)上图流程,简单的说就是把交易系统已经发生过的数据,通过ETL工具抽取到主题明确的数据仓库中,OLAP后生成Cube或报表,透过Portal展现给用户,用户利用这些经过分类(Classification)、聚集(Clustering)、描述和可视化(DescriptionandVisualization)的数据,支持业务

3、决策。说明:BI不能产生决策,而是利用BI过程处理后的数据来支持决策。哪么BI所谓的智能到底是什么呢?(理清这个概念,有助于对BI的应用。)BI最终展现给用户的信息就是报表或图视,但它不同于传统的静态报表或图视,它颠覆了传统报表或图视的提供与阅读的方式,产生的数据集合就象玩具“魔方”一样,可以任意快速的旋转组合报表或图视,有力的保障了用户分析数据时操作的简单性、报表或图视直观性及思维的连惯性。我想这是大家热衷于BI的根本原因。二、BI的诞生随着IT技术的进步,传统的业务交易系统有了长足的发展,已经实现了业务信息化,每一笔业务数据都记录在数据库中,星转斗移,累积

4、了以TB为计量单位的业务数据记录。也许你会问:这么多数据,占用了很多存储设备,耗费存储成本,却又不经常访问,留着它有什么用处?可以给你肯定的回答,留着这些历史数据意义巨大,挖掘业务的规律、支持决策。典型的案例有“尿片和啤酒”的故事,尿片和啤酒本来是两样不相干的东西,可是,有人就发现,星期五在超市里购物的,购买尿片的年轻父亲中有30%~40%的人同时购买啤酒。原来,星期五年轻的父亲购买尿片时,还会为自己捎带买啤酒,因为,星期五是各家电视台转播橄榄球赛的时间,于是,超市老板们就把尿片和啤酒捆绑销售获得了巨大成功。这个故事成了一个利用数据挖掘商业价值最大化的神话。由

5、此看来,非常不关联的两样东西,通过海量的信息数据处理,可以挖掘出它们之间潜在的关联,将这种关联商业化,就会得到意想不到的新业务或新的商业模式。到底该怎样把这些占据大量存储空间的数据的价值挖掘出来,让这些数据从成本的消耗者变成利润的促进者呢?新的数据分析技术由此诞生了,完成了“数据”到“数据价值”转换的环节,同时给这项技术起了一个响亮而又神密的名字“BI”(BusinessIntelligence)三、基本技术BI(BusinessIntelligence)是一种运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析数据的崭新技术,目的是为企业决策者提供决策支持。

6、这似乎是BI的官方定义,也是广大BI玩家一成不变的宗旨,哪么BI技术涉及了哪些方面呢?从图(2)中,我们不难看出其核心技术中ETL、DW及OLAP。或者说是“数据处理技术”与“数据展现技术”更加容易理解。为什么要在操作型数据库和OLAP之间加一层“数据仓库”呢?说一千道一万都计算机资源与效能惹的祸,操作型数据库以快速响应业务为主要目标,而OLAP的时候要占用大量的硬件资源,在OLAP的时候,业务操作很难快速响应,无法保证业务的顺利进行,从业务、数据、数据的价值的逻辑来看,没有业务就谈不上OLAP;零星分散的数据一般存在有多个应用,对应多个业务操作型数据库,访问

7、效能极其低下。综合上述资源与效能的问题,最高效的方法就是将数据先整合到数据仓库中,而由OLAP应用统一从数据仓库里取数,以解决快速响应业务与OLAP的矛盾。但是,多了这么一层,不管ROLAP还是MOLAP都无法查看实时数据,这并不影响BI的应用,90%的BI应用都不要求实时性,允许数据有滞后,这是决策支持系统的应用特点,这个滞后区间就是数据抽取工具工作及OLAP的时间。四、数据处理(1)ODS,(OperationalDataStore)是数据仓库体系结构中的一个可选部分,ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征,它是“面向主题的、集成的、当前或接

8、近当前的、不断变化的”数据。一般在带有

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