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[商业智能]理顺DW、OLAP、DM and BI
DMFighter 发表于 2008/7/21 15:45:28

DW、OLAP、DM and BI Business Intelligence(BI) = Data Warehouse(DW) + OLAP + Data Mining(DM)     商业智能,即Business Intelligence,缩写为BI。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营 决策的工具。学术界认为BI是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合,其主要目标是将企业所掌握的信息转换成竞争优势,提高企 业决策能力、决策效率、决策准确性。为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘(Data Mining)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DM等技术的综合运用。从技术架构来讲,商业智能系统主要由数据源、数据仓库、数据集市、商业智能应用和元数据几个部分组成。     1.数据源:包括历史数据、现有业务系统数据、其他文件信息以及外部数据。     2.数据仓库系统(Data Warehouse)(包括ETL):商业智能的核心部分,存储企业中所有细节性的数据。通过ETL工具,将从数据源获得的数据进行清洗、转换、整合后,送入数据仓库。供数据集市进行汇聚。     3.数据集市(Data Mart):根据不同业务部门的需求,可以有不同的数据集市。数据集市保存的是已经汇聚过的数据,细节性低,粒度比较大。数据集市可以供部门进入OLAP分析以及决策支持或者诸如报表分析等其他应用。     4.商业智能应用:联机分析处理OLAP,数据挖掘DM等。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交 易。OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。数据挖掘(Data Mining)使用诸如神经网络、规则归纳等技术,用来发现数据之间的关系,做出基于数据的推断。     5.元数据:是管理商业智能系统的数据,其主要部分类似于数据字典,其内容贯穿了商业智能应用的各阶段,记录着从ETL到分析展现各个阶段和各组 成部分的管理信息。在系统管理上,试图提供统一的平台对元数据进行管理和维护,并通过元数据的状态驱动系统各部分的运转。不过,就目前而言,元数据的概念 在数据仓库业界尚未拥有一个统一的标准,各个数据仓库厂商的产品间元数据也是不能够互通的。http://www.sysvs.com/bbs/dispbbs.asp?boardID=12&ID=55761&page=1

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回复:理顺DW、OLAP、DM and BI
真不准发表评论于2008/7/21 22:56:29

不错的科普文章!

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