第1章商務(wù)智能基本概念ppt課件

1、第1章 商務(wù)智能根本概念信息技術(shù)的不斷推行運(yùn)用，將企業(yè)帶入了一個(gè)信息爆炸的時(shí)代。每日、每時(shí)、每刻都有潮水般的信息出如今管理者的面前，等待管理者去處置、去運(yùn)用。與此同時(shí)，企業(yè)的管理者在管理中面對(duì)來自不同部門的、相互矛盾的信息無法對(duì)所要處理的決策問題提出正確的處理方案。為此，需求一種新的信息處置技術(shù)可以使決策者們獲取及時(shí)準(zhǔn)確的信息，以了解商務(wù)活動(dòng)并做出智能化的、更有效的決策，即能從海量的數(shù)據(jù)中提取有用的信息并轉(zhuǎn)化為商務(wù)知識(shí)，從而告別“拍腦袋決策方式。經(jīng)過本章學(xué)習(xí)，可以了解：商務(wù)智能的開展及體系構(gòu)造；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的總體構(gòu)造框架；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的功能構(gòu)造；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的環(huán)境支持構(gòu)造；數(shù)據(jù)發(fā)掘的根本原理；數(shù)據(jù)發(fā)掘的運(yùn)

2、用范圍和運(yùn)用過程。.1.1 商務(wù)智能的根本概念1.1.1 商務(wù)智能的定義1989年美國(guó)加特納公司的分析師Howard Dresner初次提出“商務(wù)智能 美國(guó)IBM公司的定義 Microsoft以為商務(wù)智能 IDC國(guó)際數(shù)據(jù)公司 Business Objects公司以為商務(wù)智能 Teradata公司以為商務(wù)智能的目的美國(guó)Micro Strategy公司的定義.1.1 商務(wù)智能的根本概念商務(wù)智能是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處置和數(shù)據(jù)發(fā)掘等相關(guān)技術(shù)走向商業(yè)運(yùn)用后構(gòu)成的一種運(yùn)用技術(shù)。該技術(shù)搜集、匯總了與商務(wù)活動(dòng)有關(guān)的各種數(shù)據(jù)，將其集成到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。采用聯(lián)機(jī)分析技術(shù)對(duì)商務(wù)活動(dòng)進(jìn)展實(shí)時(shí)的監(jiān)控、分析，便于及時(shí)采取有效

3、的商務(wù)決策，提升商務(wù)活動(dòng)的績(jī)效。運(yùn)用數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)對(duì)描畫商務(wù)活動(dòng)的數(shù)據(jù)進(jìn)展發(fā)掘，以獲取有效的商務(wù)信息，從中提取商務(wù)知識(shí)，為企業(yè)商業(yè)開展尋覓新的機(jī)遇。.1.1 商務(wù)智能的根本概念1.1.2 商務(wù)智能的開展與運(yùn)用1商務(wù)智能的開展從20世紀(jì)60年代計(jì)算機(jī)用于管理信息處置開場(chǎng)，經(jīng)過40多年的開展，信息處置技術(shù)的開展閱歷了電子數(shù)據(jù)處置系統(tǒng)EDPS，Electronic Data Processing System、管理信息系統(tǒng)(MIS，Management Information System)和決策支持系統(tǒng)(DSS, Decision Supporting System)等階段。 .1.1 商務(wù)智能的根

4、本概念2商務(wù)智能的作用作用主要表達(dá)在了解、改善、衡量和發(fā)明四個(gè)方面。3商務(wù)智能的作用域戰(zhàn)略管理、營(yíng)銷管理、市場(chǎng)管理、客戶關(guān)系管理和風(fēng)險(xiǎn)管理等。.1.1 商務(wù)智能的根本概念1.1.3 商務(wù)智能的體系構(gòu)造商務(wù)智能體系架構(gòu)主要有比爾恩門的信息工廠，扎克曼的企業(yè)體系構(gòu)造，美國(guó)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)研討院的商務(wù)智能體系構(gòu)造以及加特納公司的商務(wù)智能體系構(gòu)造等。這些體系構(gòu)造中均包含了商務(wù)分析、OLAP、數(shù)據(jù)發(fā)掘和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)四大部分圖1.1。.1.1 商務(wù)智能的根本概念圖1.1 商務(wù)智能體系構(gòu)造商務(wù)分析：績(jī)效管理、客戶管理、供應(yīng)鏈管理OLAP、數(shù)據(jù)發(fā)掘數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù).1.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開展與展望1.2.1 從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)1

5、.決策處置的系統(tǒng)呼應(yīng)問題2.決策數(shù)據(jù)需求的問題3.決策數(shù)據(jù)操作的問題4.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)比.1.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開展與展望表1-1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)比表對(duì)比內(nèi)容數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)內(nèi)容當(dāng)前值歷史的、存檔的、歸納的、計(jì)算的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)目標(biāo)面向業(yè)務(wù)操作程序、重復(fù)處理面向主題域、管理決策分析應(yīng)用數(shù)據(jù)特性動(dòng)態(tài)變化、按字段更新靜態(tài)、不能直接更新、只定時(shí)添加數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)高度結(jié)構(gòu)化、復(fù)雜、適合操作計(jì)算簡(jiǎn)單、適合分析使用頻率高中到低數(shù)據(jù)訪問量每個(gè)事務(wù)只訪問少量記錄有的事務(wù)可能要訪問大量記錄對(duì)響應(yīng)時(shí)間的要求以秒為單位計(jì)量以秒、分鐘、甚至小時(shí)為計(jì)量單位.1.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開展與展望1.2.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義與根本特

6、性William H.Inmon在1993年所寫的論著那么首先系統(tǒng)性地論述了關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的思想、實(shí)際，為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開展奠定了歷史基石。在文中，將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)定義為：“一個(gè)面向主題的、集成的、隨時(shí)間變化的、非易失性數(shù)據(jù)的集合，用于支持管理層的決策過程。.1.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開展與展望1.面向主題性面向主題性表示了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)組織的根本原那么，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的一切數(shù)據(jù)都是圍繞著某一主題組織的。 確定主題以后，需求確定主題應(yīng)該包含的數(shù)據(jù)。 不同的主題之間能夠會(huì)出現(xiàn)相互重疊的信息。 主題在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中可以用多維數(shù)據(jù)庫(kù)方式進(jìn)展存儲(chǔ)。主題的劃分中，必需保證每一個(gè)主題的獨(dú)立性。 .1.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開展與展望2.數(shù)據(jù)

7、集成性根據(jù)決策分析的要求，將分散于各處的源數(shù)據(jù)進(jìn)展抽取、挑選、清理、綜合等任務(wù)，最終集成到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。 3.數(shù)據(jù)的時(shí)變性數(shù)據(jù)應(yīng)該隨著時(shí)間的推移而發(fā)生變化。不斷地生成主題的新快照 4.數(shù)據(jù)的非易失性數(shù)據(jù)不進(jìn)展更新處置 .1.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開展與展望5.數(shù)據(jù)的集合性按照主題，以多維數(shù)據(jù)庫(kù)方式進(jìn)展存儲(chǔ)的多維方式、以關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)方式進(jìn)展存儲(chǔ)的關(guān)系方式或以兩者相結(jié)合的方式進(jìn)展存儲(chǔ)的混合方式6.支持決策作用 .1.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開展與展望1.2.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開展1.基于關(guān)系對(duì)象數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)2.網(wǎng)絡(luò)的影響3.操作型動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)4.Web運(yùn)用中的多智體技術(shù) .1.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系構(gòu)造1.3.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

8、的概念構(gòu)造數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)預(yù)備區(qū)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市/知識(shí)發(fā)掘庫(kù)以及各種管理工具和運(yùn)用工具圖1.2。 .1.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系構(gòu)造 數(shù)據(jù)源業(yè)務(wù)系統(tǒng)外部數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)預(yù)備區(qū)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)用工具管理工具數(shù)據(jù)集市/知識(shí)發(fā)掘庫(kù)運(yùn)用工具數(shù)據(jù)集市/知識(shí)發(fā)掘庫(kù)圖1.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念構(gòu)造.1.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系構(gòu)造1.3.2 虛擬數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)造不需求從業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽取數(shù)據(jù)到新的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中 用戶數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢管理效力器業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù).1.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系構(gòu)造1.3.3 數(shù)據(jù)集市構(gòu)造 用戶 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢管理效力器業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)主題1主題2.1.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系構(gòu)造1.3.4 單一數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)造 用戶 數(shù)

9、據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢管理效力器業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市1數(shù)據(jù)集市2.1.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系構(gòu)造1.3.5 分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)造 站點(diǎn)A 站點(diǎn)B 站點(diǎn)C 站點(diǎn)D部分?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)全局?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)部分?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)部分?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)部分?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)總部.1.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的參照構(gòu)造數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的根本功能包含：數(shù)據(jù)抽取，數(shù)據(jù)挑選、清理，清理后的數(shù)據(jù)加載，設(shè)立數(shù)據(jù)集市，完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的查詢、決策分析和知識(shí)的發(fā)掘等操作。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的管理層分成數(shù)據(jù)管理與元數(shù)據(jù)管理兩部分，主要擔(dān)任對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)抽取、清理、加載、更新等操作進(jìn)展管理。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境支持層包含數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)根底兩部分。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基本功能層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境支持層.1.4 數(shù)

10、據(jù)倉(cāng)庫(kù)的參照構(gòu)造1.4.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)根本功能層1.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)源業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、辦公數(shù)據(jù)、Web數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)源元數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集市/知識(shí)挖掘庫(kù)存取與使用.1.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的參照構(gòu)造2.數(shù)據(jù)預(yù)備區(qū)功能構(gòu)造數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化元數(shù)據(jù)抽取與創(chuàng)建過濾與匹配凈化標(biāo)明時(shí)間戳的數(shù)據(jù)源確認(rèn)數(shù)據(jù)質(zhì)量.1.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的參照構(gòu)造3.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)功能構(gòu)造數(shù)據(jù)重整數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)創(chuàng)建元數(shù)據(jù)管理集成與分解建模元數(shù)據(jù)瀏覽與導(dǎo)航概括與聚集概括預(yù)算與推導(dǎo)聚集元數(shù)據(jù)創(chuàng)建翻譯與格式化調(diào)整與確認(rèn)轉(zhuǎn)換與映像建立結(jié)構(gòu)化查詢創(chuàng)建詞匯表.1.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的參照構(gòu)造4.數(shù)據(jù)集市/知識(shí)發(fā)掘庫(kù)構(gòu)造求精與重整數(shù)據(jù)集市/知識(shí)

11、挖掘庫(kù)創(chuàng)建元數(shù)據(jù)管理過濾與匹配建立模型元數(shù)據(jù)瀏覽與導(dǎo)航集成與分割概括概括與聚集聚集元數(shù)據(jù)的抽取與創(chuàng)建預(yù)測(cè)與推導(dǎo)調(diào)整與確認(rèn)標(biāo)明時(shí)間維的數(shù)據(jù)源建立結(jié)構(gòu)化查詢創(chuàng)建詞匯表.1.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的參照構(gòu)造5.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)存取與運(yùn)用構(gòu)造數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存取與檢索數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析與報(bào)告元數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)直接存取報(bào)表工具元數(shù)據(jù)管理與報(bào)表數(shù)據(jù)集市存取分析工具數(shù)據(jù)集市重整分析建模工具元數(shù)據(jù)抽取與創(chuàng)建轉(zhuǎn)換為多維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘工具創(chuàng)建局部存儲(chǔ)圖形工具.1.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的參照構(gòu)造1.4.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的管理層1.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)管理層數(shù)據(jù)抽取與新數(shù)據(jù)需求與查詢管理數(shù)據(jù)加載、存儲(chǔ)、刷新和更新系統(tǒng)安全性與用戶授權(quán)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)歸檔、恢復(fù)及凈化系

12、統(tǒng).1.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的參照構(gòu)造2.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的元數(shù)據(jù)管理層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市和詞匯表管理元數(shù)據(jù)抽取、創(chuàng)建、存儲(chǔ)和更新管理預(yù)定義的查詢、報(bào)表和索引管理刷新與復(fù)制管理登錄、歸檔、恢復(fù)與凈化管理.1.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的參照構(gòu)造1.4.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的環(huán)境支持層 1) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)傳輸層數(shù)據(jù)傳輸和傳輸網(wǎng)絡(luò)客戶/服務(wù)器代理和中間件復(fù)制系統(tǒng)安全和保障系統(tǒng).1.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的參照構(gòu)造2)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的根底層系統(tǒng)管理工作流程管理存儲(chǔ)系統(tǒng)處理系統(tǒng).1.5 數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)概述1.5.1 數(shù)據(jù)發(fā)掘的開展開展緣由主要有：超大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)、先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)、運(yùn)營(yíng)管理的實(shí)踐需求和數(shù)據(jù)的精深計(jì)算才干 .1.5 數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)概述1.

13、5.2 數(shù)據(jù)發(fā)掘的定義1.數(shù)據(jù)發(fā)掘的技術(shù)定義數(shù)據(jù)發(fā)掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)踐數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們所不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。2.數(shù)據(jù)發(fā)掘的商業(yè)定義一種嶄新的商業(yè)信息處置技術(shù)，其主要特點(diǎn)是對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)展抽取、轉(zhuǎn)化、分析和方式化處置，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵知識(shí) .1.5 數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)概述傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析工具(DSS/EIS)數(shù)據(jù)挖掘工具工具特點(diǎn)回顧型的、驗(yàn)證型的預(yù)測(cè)型的、發(fā)現(xiàn)型的分析重點(diǎn)已經(jīng)發(fā)生了什么預(yù)測(cè)未來的情況、解釋發(fā)生的原因分析目的從最近的銷售文件中列出最大客戶鎖定未來的可能客戶，以減少未來的銷售成本數(shù)據(jù)集大小數(shù)據(jù)維、維

14、中屬性數(shù)、維中數(shù)據(jù)均是少量的數(shù)據(jù)維、維中屬性數(shù)、維中數(shù)據(jù)均是龐大的啟動(dòng)方式企業(yè)管理人員、系統(tǒng)分析員、管理顧問啟動(dòng)與控制數(shù)據(jù)與系統(tǒng)啟動(dòng)，少量的人員指導(dǎo)技術(shù)狀況成熟統(tǒng)計(jì)分析工具已成熟，其他工具正在發(fā)展中.1.6 數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)與工具1.6.1 常用數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)1.傳統(tǒng)分析類線性分析和非線性分析、回歸分析、邏輯回歸分析、單變量分析、多變量分析、時(shí)間序列分析、最近鄰算法和聚類分析等技術(shù)。2.知識(shí)發(fā)現(xiàn)類人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、遺傳算法、粗糙集、規(guī)那么發(fā)現(xiàn)、關(guān)聯(lián)順序等。3.數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)的開展文本數(shù)據(jù)發(fā)掘、Web數(shù)據(jù)發(fā)掘、可視化系統(tǒng)、空間數(shù)據(jù)發(fā)掘和分布式數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)等。.1.6 數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)與工具1.6.2 常

15、用數(shù)據(jù)發(fā)掘工具1.按運(yùn)用方式分類的數(shù)據(jù)發(fā)掘工具決策方案生成工具、商業(yè)分析工具和研討分析工具三大類。2.按數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)分類的數(shù)據(jù)發(fā)掘工具基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具、基于規(guī)那么和決策樹的工具、基于模糊邏輯的工具和綜合性數(shù)據(jù)發(fā)掘工具等。 3.按運(yùn)用范圍分類的數(shù)據(jù)發(fā)掘工具公用型數(shù)據(jù)發(fā)掘工具和通用型數(shù)據(jù)發(fā)掘工具。.1.6 數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)與工具1.6.3 數(shù)據(jù)發(fā)掘工具的評(píng)價(jià)規(guī)范1.方式種類的數(shù)量2.處理復(fù)雜問題的才干3.操作性能4.數(shù)據(jù)獲取才干5.發(fā)掘結(jié)果的輸出 6.噪聲數(shù)據(jù)的處置及發(fā)掘工具的魯棒性.1.6 數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)與工具1.6.4 常用數(shù)據(jù)發(fā)掘工具選擇從工具的適用性和技術(shù)性方面進(jìn)展調(diào)查.1.7 數(shù)據(jù)發(fā)掘的運(yùn)用1.7.1 數(shù)據(jù)發(fā)掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)大多數(shù)數(shù)據(jù)發(fā)掘工具需求在集成的、一致的、經(jīng)過清理的數(shù)據(jù)上進(jìn)展發(fā)掘。 在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)造過程中曾經(jīng)圍繞數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)組建了包括：數(shù)據(jù)存取、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)合并、異種數(shù)據(jù)庫(kù)的轉(zhuǎn)換、ODBC/OLE DB的銜接、Web訪問和效力工具以及報(bào)表與OLAP分析工具等全面的數(shù)據(jù)處置和數(shù)據(jù)分析根底設(shè)備。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的OLAP完全可以為數(shù)據(jù)發(fā)掘提供有關(guān)的數(shù)據(jù)操作支持 數(shù)據(jù)發(fā)掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的運(yùn)用曾經(jīng)嚴(yán)密地捆綁在一同