消糜栓治療代孕糜爛內(nèi)蒙古中醫(yī)藥

開掘您的數(shù)字財富郝雪瑩微軟〔中國〕為什么要商業(yè)智能?業(yè)務(wù)的腳步在加快做出明智決策的可用時間越來越緊迫新的洞察力很重要增長收入降低支出最終用戶需要更多更復(fù)雜更頻繁的報告新的分析應(yīng)用增強了用戶的主觀能動性減輕了I.T.部門的負擔(dān)分析癱瘓

聽起來很熟悉?我有許多數(shù)據(jù)但我還是得不到足夠的信息為什么我所有的報告關(guān)系一點也不緊密?昨天管理工作就需要得到答案了誰有時間去做分析?分析癱瘓

你并不是唯一有這種困惑的可用的商業(yè)數(shù)據(jù)正在以幾何級數(shù)據(jù)在增長每周需要做出關(guān)鍵決策的次數(shù)是五年前的三倍專門從事分析效勞的人員在過去五年中減少了50%來源:GartnerGroup商業(yè)智能-將您的數(shù)字變成信息ClientsOLAP

cubeOLAP

cubeData

Mart數(shù)據(jù)倉庫Data

Mart源系統(tǒng)InformationKnowledgeInsightActionResultsInformationKnowledgeInsightActionInformationKnowledgeInsightInformationKnowledgeInformationClosedloop為什么要在DW中增加OLAP?OLAP支持動態(tài)分析直接的多維模型對大型數(shù)據(jù)庫快速的響應(yīng)時間規(guī)那么的分析查詢與業(yè)務(wù)邏輯提供了在不同層次上的分析可以從多個角度來觀察數(shù)據(jù)可以很容易地從整體到細節(jié)來分析數(shù)據(jù)OLAP數(shù)據(jù)是一致的多維數(shù)據(jù)大量的數(shù)據(jù)快速的查詢時間功能強大的分析效勞強大的計算功能最終用戶的友好性O(shè)LAPtotheRescue

OLAP是跨越分析鴻溝的橋梁關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲了大量數(shù)據(jù)(OLTP)需要IT的專業(yè)知識包含很少的計算功能/

分析能力電子數(shù)據(jù)表分析少量數(shù)據(jù)可以前端用戶分發(fā)不能協(xié)調(diào)所有數(shù)據(jù)的一致性O(shè)LAPtotheRescue

OLAP的定義聯(lián)機分析處理〔OLAP〕與OLTP相對術(shù)語由E.F.Codd給出一般來講與EIS,DSS,商業(yè)智能是同義的數(shù)據(jù)的視圖是多維的數(shù)據(jù)模型性能是關(guān)鍵OLAPtotheRescue

在OLAP中存儲數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)庫Cubes維度MeasuresGadgetsGizmosThingiesWidgetsQ1Q2Q3Q4USEuropeAsia130135140142205390350475175230190250310340410450OLAPtotheRescue數(shù)據(jù)庫存儲用來分析的對象和數(shù)據(jù)Cube用來度量的多維陣列維度(Dimension)層次型描述實體的集合時間,組織,產(chǎn)品,地點,等度量(Measure)數(shù)量,值收入,花銷,銷售預(yù)算,實際銷售額,銷售總數(shù)等OLAPtotheRescue

靈活的導(dǎo)航SliceandDice向下鉆取,向上鉆取TwistandPivotOLAP是用來推進數(shù)據(jù)觀察,分析與導(dǎo)航的一種技術(shù)。與一般的存儲技術(shù)不同的是,OLAP是觀察和分析數(shù)據(jù)的概念模型OLAPtotheRescue

數(shù)據(jù)的多維視圖ProfitbyDivision

byCountrybyMonth

byActual/BudgetRevenuebyProduct

byRegion

bySalesRepbyQuarterRevenuebyCustomer

byIndustry

byChannelbyWeekVolumebyPlantbyShiftbyProduct

byDay

財務(wù)銷售市場運營OLAPtotheRescue

OLAP的應(yīng)用OLAP可以用作:分析總結(jié)數(shù)據(jù)使用類別(維度)來分析數(shù)字化數(shù)據(jù)OLAP一般不用作存儲非數(shù)字的數(shù)據(jù)Transaction的處理OLAP與數(shù)據(jù)倉庫

TheBigPictureOLAP是用戶可部署的OLTPSourceExternalDataTransformationDataWarehouseOLAPEnd

UsersDataMartBrandAfriColaRoyalCrownPepsiCoca-ColaWranglerColaCoca-Cola24WeekEnding031017ChannelMMDrugFood23.5MMUNITS$28.3GROSS$26.8COSTOLAP:AnExampleFood24“給我看看可口可樂通過食品渠道在24號那一周的銷售情況〞商業(yè)智能領(lǐng)先者Source:GartnerResearch市場表現(xiàn)如何？://Microsoft商業(yè)智能一枝獨秀Source:OLAPReport“盡管其它幾個主要廠商都在衰退，MicrosoftOLAP部署在2001年增長迅猛。〞OLAPReport和OLAPSurvey的主筆人NigelPendse說，“按照OLAP許可證費〔那是新增銷售的最好證明〕來看，Microsoft顯然是2001年的領(lǐng)先者，而這導(dǎo)致了Microsoft和其行業(yè)合作伙伴在相關(guān)工具、應(yīng)用程序和效勞方面迅猛增長。〞SQLServer2000AnalysisServices

Microsoft’s商業(yè)智能解決方案項目管理分析點擊流分析零售與市場銷售分析可視化協(xié)作功能數(shù)據(jù)分斬地理空間分析完整的BI提供者SQLServer2000具備可擴展RDBMS的完整的平臺,包括:DataTransformationServicesAnalysisServices(OLAPandDataMining)MetadataServicesEnglishQueryOfficeXPExcel–內(nèi)置的PivotTableService可定制開發(fā)的Web組件SharePointMicrosoftDataAnalyzerAnalysisServices體系結(jié)構(gòu)

AnalysisServerOLAPStoreApplicationADOMDOLEDBforOLAPOLEDBforDM

AnalysisServicesProcessingQueryingAnalysisManagerDSOSQLServerDataWarehouseOtherOLEDBProvidersOLAPEngineDataMiningEnginePivotTableServiceTCP/IPHTTPAnalysisServices體系結(jié)構(gòu)

MSOLAP靈活的存儲用戶與應(yīng)用只能看到CubesAnalysisServices體系結(jié)構(gòu)

客戶/效勞器緩存1)Jan01,Feb01,

andMar01salesQuery1:ShowJan01,Feb01,andMar01SalesClientServer2)Q101Sales3)Q100Sales1)Jan01,Feb01,

andMar01sales3)Q100SalesQuery2:ShowQ101SalesQuery3:ShowQ101&Q100SalesClientcancalculateOnlyQ100neededfromserverAnalysisServices體系結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)存儲–最小化數(shù)據(jù)爆炸數(shù)據(jù)爆炸OLAP在歷史上的缺陷100%密集NoheaterssoldinPhoenixinJuly;nostorageallocated智能化的聚集設(shè)計

僅預(yù)聚合數(shù)據(jù)的子集壓縮算法SQLServer2000AnalysisServices

數(shù)據(jù)挖掘–電影租借的例子在線的電影租借“電影愛好者俱樂部〞會員的信息是的統(tǒng)計信息喜好的電影目標:增加銷售額!我們希望做出這樣的預(yù)測:客戶喜歡的電影我們需要輸入的數(shù)據(jù):統(tǒng)計信息客戶喜歡的其它電影使用了什么樣的算法?DecisiontreefromSQLAnalysisServicesSQLServer2000AnalysisServices

DataMining–將相關(guān)的數(shù)據(jù)結(jié)合將用戶統(tǒng)計信息聚合與相關(guān)喜愛的電影聯(lián)系在一起CustIDAgeMaritalStatusIQ135M2220S3357M2FavoriteMoviesTitleScoreStarWars8PulpFiction9UsualSuspects7StarWars7Braveheart7Dr.Strangelove10TheMatrix9BladeRunner10SQLServer2000AnalysisServices

DecisionTrees–FirstClassification婚姻狀況個人喜好TheMatrix飄已婚單身其它FeelingThinkingTrueFalseTrueFalse性別男8095561047117582951174181451女141113321831033924760226Gender:84%Male16%Female所有人Gender:23%Male77%Female選擇‘飄’Gender:85%Male15%Female沒有選擇SQLServer2000AnalysisServices

DecisionTrees–第二次分類Gender:50%Male50%FemaleThinkingGender:15%Male85%FemaleFeelingMaritalStatusPersonalityTheMatrixGoneWiththeWindMarriedSingleOtherFeelingThinkingTrueFalseTrueFalseGenderMale125199414180Female302285010852600Gender:84%Male16%FemaleAllPeopleGender:23%Male77%FemaleGender:86%Male14%FemaleDidn’t

Pick

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‘GoneWiththeWind’理解與預(yù)測個體的相關(guān)態(tài)度-決策樹預(yù)測信用風(fēng)險預(yù)測購置習(xí)慣MarriedGood(2)Poor(0)NotmarriedGood(0)Poor(1)HighGood(2)Poor(1)LowGood(0)Poor(2)IncomeGood(2)Poor(3)Highincome,marriedDataMiningServices將個體行為與群體匹配–聚集舉辦一個市場活動理解不同的客戶從而更好地提供相應(yīng)產(chǎn)品與效勞SeparatestrategiesperclusterDataMiningServicesSQLServer2000AnalysisServices

性能支持實時分析的性能分析挖掘相應(yīng)的可能與傾向Queriesleadtomorequeries首先要計算聚合信息AnswersquestionsaheadoftimeImprovesqueryperformanceSetwhencubeissaved,andisreconfigurableTrade-off:PerformanceagainstspaceMoreaggregationstakeupmorespaceAnalysisservicesprovidesestimatesAnalysisServices體系結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)存儲–最小化數(shù)據(jù)爆炸數(shù)據(jù)爆炸OLAP在歷史上的缺陷100%密集智能化的聚集設(shè)計

僅預(yù)聚合數(shù)據(jù)的子集壓縮算法演示：DTSOLAPDataMiningIntegratewithExcel/Web/DataAnalyzerFulltextSearch布置數(shù)據(jù)停止用戶直接訪問數(shù)據(jù)!把數(shù)據(jù)展現(xiàn)給用戶—使用用戶每天都使用的工具WebBrowserMicrosoftOfficePortalLOBapplication賦予他們理解數(shù)據(jù)的能力!不同的用戶與需求S