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文檔簡(jiǎn)介
第一章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概述
第一頁,共四十八頁。綱要數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)產(chǎn)生的背景數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)定義數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組成部件商務(wù)智能2第二頁,共四十八頁。一、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)產(chǎn)生的背景決策信息的需求與當(dāng)前信息狀況的不足操作性系統(tǒng)與分析性系統(tǒng)新的數(shù)據(jù)環(huán)境的特點(diǎn)3第三頁,共四十八頁?,F(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的側(cè)重點(diǎn)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),主要用于事務(wù)(Transaction)處理 一筆存款(一張存款單) 一筆取款(一張取款單) 一筆轉(zhuǎn)帳(一張轉(zhuǎn)帳單) 一次掛失(一張掛失單)強(qiáng)調(diào)多用戶并發(fā)環(huán)境,數(shù)據(jù)的一致性、完整性4第四頁,共四十八頁。企業(yè)信息化建設(shè)現(xiàn)狀在數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的支持下,一大批成熟的業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)投入運(yùn)行,為企業(yè)發(fā)展作出了巨大貢獻(xiàn)各類信息系統(tǒng)大多屬于面向事務(wù)處理的OLTP系統(tǒng)信息系統(tǒng)多年運(yùn)行,積累了大量的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)是一種寶貴的資源,但沒有充分發(fā)揮作用管理決策層對(duì)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)平臺(tái)的需求日益強(qiáng)烈5第五頁,共四十八頁。企業(yè)信息化建設(shè)提出了更高的要求市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈—
創(chuàng)造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì) 需要及時(shí)、準(zhǔn)確的做出科學(xué)決策 科學(xué)決策必須以準(zhǔn)確、有效的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ) 充分利用現(xiàn)有數(shù)據(jù),將它轉(zhuǎn)化為信息
以客戶為中心的經(jīng)營(yíng)管理模式—
優(yōu)化客戶關(guān)系 原有系統(tǒng)往往以產(chǎn)品為中心 原有系統(tǒng)往往以“單據(jù)(票證)”的處理為基礎(chǔ) 轉(zhuǎn)向“以客戶為中心” 強(qiáng)調(diào)服務(wù),尤其是個(gè)性化服務(wù)個(gè)性化數(shù)據(jù)6第六頁,共四十八頁?,F(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)處理“分析型”應(yīng)用
存在的問題
數(shù)據(jù)可信性生產(chǎn)率不可能把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)集成問題歷史數(shù)據(jù)問題數(shù)據(jù)的綜合問題:非細(xì)節(jié)數(shù)據(jù),多種程度的綜合7第七頁,共四十八頁。分析處理的需求例1:今年銷售量下降的因素時(shí)間:銷售地區(qū):(銷售*顧客)[顧客地址所在的地區(qū),……]商品:(銷售*訂單細(xì)則)[商品類別,……]銷售部門:銷售*員工*部門[部門名稱,……]例2:持卡人今年的交易情況與以往相比,有怎樣的變化?交易特點(diǎn)(存款、取款、轉(zhuǎn)帳、消費(fèi))是什么?持卡人消費(fèi)傾向(賓館、大型商場(chǎng)、超級(jí)市場(chǎng)等)是什么?要求:多個(gè)子系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)集成)歷史數(shù)據(jù)匯總、綜合的數(shù)據(jù)一致的數(shù)據(jù)視圖8第八頁,共四十八頁。分析人員典型的信息需求覆蓋企業(yè)內(nèi)部信息、合作伙伴信息和市場(chǎng)信息覆蓋綜合信息和明細(xì)信息覆蓋當(dāng)前數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)高可用性高質(zhì)量的數(shù)據(jù)(一致性、完整性)支持各種不同的分析方法數(shù)據(jù)定義符合業(yè)務(wù)人員要求
9第九頁,共四十八頁。分析決策人員的挑戰(zhàn)
組織內(nèi)部
橫向共享信息
數(shù)據(jù)的重構(gòu)
個(gè)人授權(quán)
服務(wù)和質(zhì)量管理組織之間
合作伙伴
客戶驅(qū)動(dòng)的解決方案
戰(zhàn)略聯(lián)盟
價(jià)值鏈和供應(yīng)鏈?zhǔn)袌?chǎng)
競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手
市場(chǎng)分割
實(shí)時(shí)的市場(chǎng)行情
全球化10第十頁,共四十八頁。數(shù)據(jù)可信性數(shù)據(jù)沒有同一時(shí)間基準(zhǔn) 例如:一個(gè)企業(yè)的兩個(gè)部門向管理者呈送報(bào)表
部門A,于星期天傍晚抽取了分析所需的數(shù)據(jù),結(jié)論為業(yè)績(jī)上升10%
部門B,于星期三下午抽取了分析所需的數(shù)據(jù),結(jié)論為業(yè)績(jī)下降15%算法不同部門A使用的是舊帳號(hào)部門B使用的是大帳號(hào)多次抽取,擴(kuò)大了上述兩個(gè)問題用抽取程序從數(shù)據(jù)庫(kù)或文件中抽取數(shù)據(jù),并存放起來,然后又在此基礎(chǔ)上再次進(jìn)行抽取,從數(shù)據(jù)進(jìn)入系統(tǒng)到提供分析往往經(jīng)過8、9次的抽取。11第十一頁,共四十八頁。數(shù)據(jù)可信性外部數(shù)據(jù)問題一位分析員把《華爾街日?qǐng)?bào)》的數(shù)據(jù)帶進(jìn)系統(tǒng)另一位將《商業(yè)周刊》的數(shù)據(jù)進(jìn)入系統(tǒng)數(shù)據(jù)一旦進(jìn)入系統(tǒng),往往已失去“身份”,并且一位分析員也不知道另一位分析員所輸入的數(shù)據(jù)開始時(shí)就不是同一個(gè)公共的數(shù)據(jù)源部門A最初來源于文件XYZ部門B最初來源于數(shù)據(jù)庫(kù) ABC12第十二頁,共四十八頁。生產(chǎn)率
為了生成一個(gè)企業(yè)報(bào)表:獲得源數(shù)據(jù)定位和分析數(shù)據(jù):由于同名不同義、同義不同名,很難準(zhǔn)確定位和分析,可能造成進(jìn)一步的混亂把數(shù)據(jù)加工成報(bào)告要寫許多程序,每個(gè)程序必須客戶化(與客戶環(huán)境有關(guān))程序會(huì)涉及公司具有的各種技術(shù)由于定位數(shù)據(jù)困難,檢索所要的數(shù)據(jù)是一件很麻煩的事完成任務(wù)需要很長(zhǎng)時(shí)間定位數(shù)據(jù)+獲得數(shù)據(jù)+集成報(bào)告,完成任務(wù)所需時(shí)間較長(zhǎng)每份報(bào)告各自需求不同,因此每份報(bào)告所需要的時(shí)間都很長(zhǎng)。13第十三頁,共四十八頁。從數(shù)據(jù)到信息例如:“今年的帳戶情況與前五年比較”涉及大量應(yīng)用:儲(chǔ)蓄應(yīng)用、貸款、即期匯票管理、信托,而這些應(yīng)用并未集成。沒有足夠的歷史數(shù)據(jù):貸款部門,擁有二年的數(shù)據(jù)銀行存折處理,擁有一年的數(shù)據(jù)即期匯票管理只有60天的數(shù)據(jù)現(xiàn)金交易處理具有18個(gè)月的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)不一致問題:同名不同義、同義不同名,例如M/F,Male/Female外部數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
14第十四頁,共四十八頁。兩種報(bào)表的區(qū)別例:就一個(gè)銀行而言 出納員需要操作型報(bào)表,因?yàn)樗枰喇?dāng)天所有交易,來確定一天結(jié)束時(shí)的現(xiàn)金余額; 銀行行長(zhǎng)的長(zhǎng)期戰(zhàn)略決策(如決定一個(gè)地區(qū)安裝ATM機(jī)的數(shù)目)就需要了解大量的內(nèi)部和外部信息,每天的交易報(bào)表對(duì)他意義不大,他更需要分析型報(bào)表15第十五頁,共四十八頁。2操作型系統(tǒng)vs.信息型系統(tǒng)操作型系統(tǒng),OLTP下訂單處理呼叫裝貨開發(fā)貨單收取現(xiàn)金預(yù)定座位16信息型系統(tǒng)給我銷售量最好的產(chǎn)品名單告訴我出問題的地區(qū)告訴我為什么(向下鉆?。┳屛铱纯雌渌臄?shù)據(jù)(橫向鉆取)顯示最大利潤(rùn)當(dāng)一個(gè)地區(qū)的銷售低于目標(biāo)值時(shí),提醒我將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫(kù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取戰(zhàn)略信息第十六頁,共四十八頁。操作型系統(tǒng)vs.信息型系統(tǒng)操作型系統(tǒng)信息型系統(tǒng)數(shù)據(jù)內(nèi)容當(dāng)前值存檔的,推導(dǎo)出來的,總結(jié)的值數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適于事務(wù)處理適于復(fù)雜查詢?cè)L問頻率高中、低訪問連接類型讀取、更新、刪除讀取使用方法可預(yù)知的、反復(fù)性的特別查詢、隨機(jī)的、啟發(fā)式的應(yīng)用響應(yīng)時(shí)間快一般用戶大量較少數(shù)17第十七頁,共四十八頁。操作型環(huán)境和分析型環(huán)境不同的需求,要求將操作型環(huán)境和分析型環(huán)境相分離在操作型環(huán)境中支持分析應(yīng)用太復(fù)雜、太困難操作性環(huán)境不支持域(Domain)之間的聯(lián)系,僅僅支持表之間的連接不同的數(shù)據(jù)環(huán)境要求從數(shù)據(jù)組織(結(jié)構(gòu))和操作上進(jìn)行工作18第十八頁,共四十八頁。3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)要解決的基本問題
全局范圍內(nèi)統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖數(shù)據(jù)內(nèi)容數(shù)據(jù)的完整性數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性數(shù)據(jù)的一致性數(shù)據(jù)組織面向分析決策19第十九頁,共四十八頁。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的功能性定義數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種信息環(huán)境,它能夠:提供對(duì)企業(yè)綜合、完整的概括使決策者所需要的當(dāng)前數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)都方便易得無需妨礙操作型系統(tǒng),也能使支持決策的處理成為可能使企業(yè)的信息保持一致性提供了一個(gè)靈活的、交互的戰(zhàn)略信息來源20第二十頁,共四十八頁。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是信息傳遞的一種簡(jiǎn)單概念數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的來源在于對(duì)決策信息的需求和對(duì)操作型計(jì)算環(huán)境的不滿數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不“創(chuàng)造”新的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念簡(jiǎn)單使用所有現(xiàn)存的數(shù)據(jù)通過清洗、轉(zhuǎn)換提供有用的決策信息21第二十一頁,共四十八頁。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種環(huán)境,而不是產(chǎn)品你不可能買到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)但你可以構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)新型計(jì)算環(huán)境的特點(diǎn)數(shù)據(jù)分析和決策支持的理想環(huán)境不固定,靈活、交互式操作100%用戶驅(qū)動(dòng)適合”提問-回答-再提問”的模式22第二十二頁,共四十八頁。綱要數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)產(chǎn)生的背景數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)定義數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組成部件商務(wù)智能23第二十三頁,共四十八頁。1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)定義數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的創(chuàng)始者BillInmon
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“ADataWarehouseisasubjectoriented,integrated,nonvolatile,andtimevariantcollectionofdatainsupportofmanagement’sdecisions.”“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為支持管理決策建立的,面向主題的,綜合的,穩(wěn)定的,隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)集合”24第二十四頁,共四十八頁?!懊嫦蛑黝}”的數(shù)據(jù)在操作型系統(tǒng)中,各行業(yè)的數(shù)據(jù)集合都是圍繞單獨(dú)的應(yīng)用程序進(jìn)行組織的在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)是按主題而不是按照應(yīng)用程序存儲(chǔ)的。數(shù)據(jù)是跨應(yīng)用程序的25訂單處理客戶貸款顧客帳單可接收帳款索賠處理儲(chǔ)蓄帳目銷售產(chǎn)品客戶帳戶索賠政策操作型應(yīng)用程序數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主題第二十五頁,共四十八頁。面向主題的數(shù)據(jù)組織
主題:宏觀分析領(lǐng)域所涉及的分析對(duì)象面向主題的數(shù)據(jù)組織方式:在較高的層次上對(duì)分析對(duì)象的數(shù)據(jù)的一個(gè)完整、一致的描述。采用面向事務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)組織,其特點(diǎn)為: 充分考慮企業(yè)的部門組織結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)活動(dòng) 反映企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)流動(dòng)情況,業(yè)務(wù)處理的數(shù)據(jù)流程 與業(yè)務(wù)處理流程中的單據(jù)、票證、文檔有良好的對(duì)應(yīng) 數(shù)據(jù)與應(yīng)用(數(shù)據(jù)的處理)有一定的對(duì)應(yīng)例:保險(xiǎn)公司:面向應(yīng)用(操作):財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)、壽險(xiǎn)、健康險(xiǎn)、意外險(xiǎn)面向主題:客戶、保單、保費(fèi)、理賠(賠款)。26第二十六頁,共四十八頁?!熬C合”的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)來自不同的數(shù)據(jù)庫(kù)、文件、數(shù)據(jù)段。(內(nèi)部或者外部,不同的平臺(tái))數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)前,需要進(jìn)行的標(biāo)準(zhǔn)化工作:命名規(guī)則編碼27儲(chǔ)蓄帳戶支票帳戶貸款帳戶主題=帳戶來自應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主題數(shù)據(jù)特性度量單位第二十七頁,共四十八頁。數(shù)據(jù)的“時(shí)間特性”數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的每一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都包含了時(shí)間要素。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是和時(shí)間變化相關(guān)的數(shù)據(jù)可以對(duì)過去進(jìn)行分析與當(dāng)前的信息相關(guān)可以對(duì)未來進(jìn)行預(yù)測(cè)28第二十八頁,共四十八頁。數(shù)據(jù)的非易變性(相對(duì)穩(wěn)定)操作型系統(tǒng)的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)地進(jìn)行更新,每次交易發(fā)生都要更新;數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)非實(shí)時(shí)性更新數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是用來進(jìn)行查詢和分析的不能在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中實(shí)時(shí)地刪除數(shù)據(jù)不能在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中修改數(shù)據(jù)29決策支持系統(tǒng)操作型系統(tǒng)OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)讀取增加修改刪除讀取第二十九頁,共四十八頁。2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市(DataMart)是一個(gè)混淆不清的概念。是學(xué)術(shù)界爭(zhēng)論的話題BillInmon(1998):“今年IT經(jīng)理面對(duì)的最重要的問題就是到底先建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)還是先建立數(shù)據(jù)集市”,今天依然如此。在建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)前,我們需要考慮下列這些問題:采取自上而下還是自下而上的方法企業(yè)范圍還是部門范圍先建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)還是數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市是否相互獨(dú)立30第三十頁,共四十八頁。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)vs.數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市完整的,從企業(yè)整體考慮的部門的所有數(shù)據(jù)集市的集合一個(gè)單獨(dú)的商業(yè)處理過程從階段區(qū)域得到的數(shù)據(jù)星型結(jié)構(gòu)通過展示的方式進(jìn)行查詢適合數(shù)據(jù)連接和分析技術(shù)基于公司數(shù)據(jù)視角的結(jié)構(gòu)基于適合部門數(shù)據(jù)視角的結(jié)構(gòu)通過實(shí)體-關(guān)系模式進(jìn)行組織31第三十一頁,共四十八頁。綱要數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)產(chǎn)生的背景數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)定義數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組成部件商務(wù)智能32第三十二頁,共四十八頁。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組成部分(Component)33第三十三頁,共四十八頁。源數(shù)據(jù)部分主要類別生產(chǎn)數(shù)據(jù):多個(gè)系統(tǒng)多種數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、轉(zhuǎn)換、整合內(nèi)部數(shù)據(jù):表格、文檔存檔數(shù)據(jù):舊的歷史的數(shù)據(jù)外部數(shù)據(jù):社會(huì)的企業(yè),社會(huì)的人34第三十四頁,共四十八頁。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備部分ETL(ETCL)數(shù)據(jù)抽取(Extract):多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)的抽取數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(Transform):清洗(Clean)、標(biāo)準(zhǔn)化等過程數(shù)據(jù)裝載(Load)35第三十五頁,共四十八頁。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)部分?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器是一個(gè)獨(dú)立的部分與操作型的數(shù)據(jù)庫(kù)分開存儲(chǔ)大多數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)都采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)36第三十六頁,共四十八頁。信息傳遞部分多種信息傳遞方式特別的報(bào)表復(fù)雜的查詢多維分析統(tǒng)計(jì)分析主管信息系統(tǒng)的需求數(shù)據(jù)挖掘37第三十七頁,共四十八頁。元數(shù)據(jù)MetaData描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)容的一本字典元數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)本身信息的數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)對(duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)極其重要38第三十八頁,共四十八頁。綱要數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)產(chǎn)生的背景數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)定義數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組成部件商務(wù)智能39第三十九頁,共四十八頁。2007年三大并購(gòu)案商務(wù)智能開始發(fā)力,漸入佳景Oracle33億美金收購(gòu)HyperionSAP48億歐元收購(gòu)BusinessObjectIBM50億美金收購(gòu)Cognos2006年IDC商務(wù)智能領(lǐng)域10強(qiáng)BO8.94億美元SAS6.79億美元微軟、Hyperion、Oracle、SAP40第四十頁,共四十八頁。廈門大學(xué)軟件學(xué)院41第四十一頁,共四十八頁。國(guó)內(nèi)BI狀況廈門大學(xué)軟件學(xué)院42Gartner2013年:中國(guó)BI市場(chǎng)份額11.75億美元第四十二頁,共四十八頁。
商務(wù)智能
BusinessIntelligence
BI概念提出:GartnerGroup(1996年)BI通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí),幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策的工具。數(shù)據(jù)包括來自企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的訂單、庫(kù)存、交易賬目、客戶和供應(yīng)商等來自企業(yè)所處行業(yè)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)據(jù)以及來自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)。商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策,既可以是操作層的,也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策。43第四十三頁,共四十八頁。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí),需要利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。商業(yè)智能不是什么新技術(shù),它只是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的綜合運(yùn)用。BI的實(shí)現(xiàn)涉及到軟件、硬件、咨詢服務(wù)及應(yīng)用,其基本體系結(jié)構(gòu)包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘三個(gè)部分。
BI是一種解決方案。44第四十四頁,共四十八頁。BI的關(guān)鍵從許多來自不同的企業(yè)運(yùn)作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行清理,以保證數(shù)據(jù)的正確性,然后經(jīng)過抽取、轉(zhuǎn)換和裝載,合并到一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里,從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個(gè)全局視圖,在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具
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