數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)集市-BI-數(shù)據(jù)分析-介紹課件

數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)集市-BI-數(shù)據(jù)分析-介紹課件數(shù)據(jù)倉庫概述數(shù)據(jù)集市詳解BI（商業(yè)智能）技術探討數(shù)據(jù)分析方法與工具介紹數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市和BI關系剖析挑戰(zhàn)與未來發(fā)展趨勢預測contents目錄01數(shù)據(jù)倉庫概述定義數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。面向主題數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題域進行組織的。集成性數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是在對原有分散的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎上經過系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的，必須消除源數(shù)據(jù)中的不一致性，以保證數(shù)據(jù)倉庫內的信息是關于整個企業(yè)的一致的全局信息。數(shù)據(jù)倉庫定義與特點穩(wěn)定性數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要供企業(yè)決策分析之用，所涉及的數(shù)據(jù)操作主要是數(shù)據(jù)查詢，一旦某個數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫以后，一般情況下將被長期保留，也就是數(shù)據(jù)倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的加載、刷新。反映歷史變化數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常包含歷史信息，系統(tǒng)記錄了企業(yè)從過去某一時點(如開始應用數(shù)據(jù)倉庫的時點)到目前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業(yè)的發(fā)展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。數(shù)據(jù)倉庫定義與特點架構：數(shù)據(jù)倉庫的架構通常包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)存儲和管理、OLAP服務器以及前端工具四個部分。數(shù)據(jù)倉庫架構與組成是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的基礎，是整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源泉。通常包括企業(yè)內部信息和外部信息。內部信息包括存放于RDBMS中的各種業(yè)務處理數(shù)據(jù)和各類文檔數(shù)據(jù)。外部信息包括各類法律法規(guī)、市場信息和競爭對手的信息等等；數(shù)據(jù)源是整個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的核心。目前，大多數(shù)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)都是建立在關系型數(shù)據(jù)庫之上的，其存儲和管理大多采用關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)；數(shù)據(jù)的存儲和管理數(shù)據(jù)倉庫架構與組成OLAP服務器對分析需要的數(shù)據(jù)進行有效集成，按多維模型予以組織，以便進行多角度、多層次的分析，并發(fā)現(xiàn)趨勢。其具體實現(xiàn)可以分為：ROLAP（關系型OLAP）、MOLAP（多維OLAP）和HOLAP（混合型OLAP）三種類型；前端工具主要包括各種報表工具、查詢工具、數(shù)據(jù)分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具以及各種基于數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市開發(fā)的應用程序。其中數(shù)據(jù)分析工具主要針對OLAP服務器，報表工具、數(shù)據(jù)挖掘工具等主要針對數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫架構與組成數(shù)據(jù)量與數(shù)據(jù)性質的區(qū)別數(shù)據(jù)集成與共享的區(qū)別數(shù)據(jù)粒度的區(qū)別設計角度的區(qū)別操作頻率與性能要求的區(qū)別應用對象的區(qū)別操作型系統(tǒng)一般為在線系統(tǒng)，所處理的數(shù)據(jù)量不是很大，而分析型系統(tǒng)則主要用于處理離線數(shù)據(jù)，一般處理大量歷史數(shù)據(jù)。操作型系統(tǒng)面向的是業(yè)務人員與操作人員，而分析型系統(tǒng)面向的則是中層管理人員與高層管理人員及決策人員。操作型系統(tǒng)是為日常業(yè)務處理服務的，系統(tǒng)的操作頻繁，所以響應時間要求快。而分析型系統(tǒng)是用于分析的，系統(tǒng)的操作不頻繁且響應時間要求不是很嚴格。操作型系統(tǒng)是部門級或企業(yè)級的信息系統(tǒng)，數(shù)據(jù)的共享性低、冗余度大且不一致性嚴重。而分析型系統(tǒng)的范圍是整個企業(yè)或跨企業(yè)范圍的信息分析、決策支持等系統(tǒng)，數(shù)據(jù)的集成性高、冗余度小且共享性強。操作型系統(tǒng)存儲的主要是細節(jié)數(shù)據(jù)，而分析型系統(tǒng)中存儲的主要是綜合數(shù)據(jù)或歷史數(shù)據(jù)。操作型系統(tǒng)是從全組織整體業(yè)務流程的角度進行設計，而分析型系統(tǒng)則是從數(shù)據(jù)分析的角度進行設計。數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫區(qū)別02數(shù)據(jù)集市詳解數(shù)據(jù)集市是一種面向部門或特定業(yè)務領域的、輕量級的數(shù)據(jù)倉庫，它提供了對數(shù)據(jù)的快速訪問和靈活分析，以滿足特定用戶群體的需求。數(shù)據(jù)集市作為數(shù)據(jù)倉庫的一個子集，能夠為用戶提供更加聚焦和定制化的數(shù)據(jù)服務，支持業(yè)務決策、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘等應用。數(shù)據(jù)集市概念及作用數(shù)據(jù)集市作用數(shù)據(jù)集市概念確定業(yè)務需求明確數(shù)據(jù)集市的業(yè)務目標和用戶需求，以及所需的數(shù)據(jù)范圍和分析維度。數(shù)據(jù)建模根據(jù)業(yè)務需求和數(shù)據(jù)特點，選擇合適的數(shù)據(jù)模型進行建模，如星型模型、雪花模型等。數(shù)據(jù)訪問與展現(xiàn)提供靈活的數(shù)據(jù)訪問接口和展現(xiàn)工具，支持用戶對數(shù)據(jù)進行查詢、分析和可視化等操作。構建方法數(shù)據(jù)集市的構建通常包括數(shù)據(jù)抽取、轉換、加載（ETL）過程，以及數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)訪問等環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)源準備從各種數(shù)據(jù)源中抽取所需的數(shù)據(jù)，并進行清洗、轉換和整合，以滿足數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)質量要求。數(shù)據(jù)存儲將建模后的數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)集市中，通常采用關系型數(shù)據(jù)庫或列式數(shù)據(jù)庫等存儲技術。010203040506數(shù)據(jù)集市構建方法與步驟零售企業(yè)銷售數(shù)據(jù)集市案例一分析商品銷售情況、顧客購買行為和市場趨勢等，以支持銷售策略制定和業(yè)績評估。業(yè)務需求包括POS系統(tǒng)銷售數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)、顧客信息等。數(shù)據(jù)源典型數(shù)據(jù)集市案例分析采用星型模型，以銷售事實表為核心，關聯(lián)商品維度表、顧客維度表和時間維度表等。數(shù)據(jù)建模通過數(shù)據(jù)集市提供的分析工具，實現(xiàn)了對銷售數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控和歷史趨勢分析，幫助企業(yè)及時調整銷售策略并提升業(yè)績。應用效果典型數(shù)據(jù)集市案例分析業(yè)務需求監(jiān)控生產過程、分析生產效率和成本等，以優(yōu)化生產計劃和降低成本。數(shù)據(jù)源包括生產線傳感器數(shù)據(jù)、ERP系統(tǒng)生產數(shù)據(jù)、質量檢測數(shù)據(jù)等。案例二制造企業(yè)生產數(shù)據(jù)集市典型數(shù)據(jù)集市案例分析數(shù)據(jù)建模采用雪花模型，以生產事實表為核心，關聯(lián)設備維度表、產品維度表、時間維度表等。應用效果通過數(shù)據(jù)集市提供的實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析功能，實現(xiàn)了對生產過程的精細化管理和效率提升，降低了生產成本并提高了產品質量。典型數(shù)據(jù)集市案例分析03BI（商業(yè)智能）技術探討商業(yè)智能（BusinessIntelligence，簡稱BI）是一種運用數(shù)據(jù)分析和可視化技術，將企業(yè)數(shù)據(jù)轉化為有價值的信息和知識，以支持企業(yè)決策和業(yè)務發(fā)展的過程。BI定義商業(yè)智能經歷了從報表、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘到大數(shù)據(jù)等多個發(fā)展階段，不斷引入新的技術和方法，以滿足企業(yè)日益增長的數(shù)據(jù)分析需求。發(fā)展歷程BI定義及發(fā)展歷程ETLETL是數(shù)據(jù)倉庫建設過程中的重要環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)抽取（Extract）、轉換（Transform）和加載（Load）三個步驟。數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫是BI的基礎，它提供了面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的數(shù)據(jù)集合，用于支持決策分析。OLAPOLAP是一種多維數(shù)據(jù)分析技術，它允許用戶通過多維視角對數(shù)據(jù)進行切片、切塊、旋轉和鉆取等操作?？梢暬夹g可視化技術是將數(shù)據(jù)轉化為圖形、圖像等直觀形式的過程，以便用戶更好地理解和分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘是一種從大量數(shù)據(jù)中提取隱藏信息、發(fā)現(xiàn)知識的過程，包括分類、聚類、關聯(lián)規(guī)則挖掘等多種方法。BI核心技術組件介紹人力資源分析通過BI技術，企業(yè)可以對人力資源數(shù)據(jù)進行深入挖掘和分析，了解員工績效、招聘效果等信息，為人力資源管理提供有力支持。銷售分析通過BI技術，企業(yè)可以對銷售數(shù)據(jù)進行實時分析和監(jiān)控，了解銷售趨勢、客戶行為等信息，以支持銷售策略的制定和調整。庫存管理BI可以幫助企業(yè)實現(xiàn)庫存數(shù)據(jù)的實時更新和分析，及時發(fā)現(xiàn)庫存積壓、缺貨等問題，優(yōu)化庫存結構和補貨策略。財務分析BI可以協(xié)助企業(yè)進行財務數(shù)據(jù)的整合和分析，提供多維度的財務報表和指標，幫助企業(yè)做出更準確的財務決策。BI在企業(yè)中應用場景舉例04數(shù)據(jù)分析方法與工具介紹對數(shù)據(jù)進行整理和描述，包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)、中心趨勢、離散程度、分布形態(tài)等，以圖表或數(shù)學方法展示數(shù)據(jù)的基本特征。描述性統(tǒng)計分析通過樣本數(shù)據(jù)推斷總體特征，包括參數(shù)估計和假設檢驗等方法，以判斷總體參數(shù)或總體分布是否存在顯著差異。推斷性統(tǒng)計分析利用歷史數(shù)據(jù)建立模型，預測未來數(shù)據(jù)的趨勢和變化，包括回歸分析、時間序列分析、機器學習等方法。預測性分析通過優(yōu)化算法和模型，給出決策建議或行動方案，包括最優(yōu)化方法、決策樹、神經網絡等方法。規(guī)范性分析數(shù)據(jù)分析方法論述Excel適用于基礎的數(shù)據(jù)分析和可視化，提供豐富的函數(shù)和圖表工具，易于上手和使用。強大的數(shù)據(jù)分析編程語言，提供豐富的數(shù)據(jù)處理和分析庫（如pandas、numpy、matplotlib等），適用于復雜的數(shù)據(jù)分析和建模。專注于統(tǒng)計計算和圖形的編程語言，提供廣泛的統(tǒng)計分析和可視化工具，適用于統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘。交互式數(shù)據(jù)可視化工具，提供豐富的數(shù)據(jù)連接和可視化選項，適用于快速創(chuàng)建交互式數(shù)據(jù)報表和儀表板。商業(yè)智能工具，提供數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化和報表分享功能，適用于企業(yè)級的數(shù)據(jù)分析和決策支持。PythonTableauPowerBIR常用數(shù)據(jù)分析工具比較與選擇市場分析風險管理產品優(yōu)化運營優(yōu)化數(shù)據(jù)分析在業(yè)務中應用場景舉例通過數(shù)據(jù)分析了解市場趨勢、競爭對手情況、消費者行為等，為企業(yè)制定市場策略提供決策支持。通過數(shù)據(jù)分析了解用戶需求和行為習慣，優(yōu)化產品設計和功能，提高用戶體驗和產品競爭力。通過數(shù)據(jù)分析識別潛在的風險因素，建立風險預警模型，幫助企業(yè)及時應對風險事件。通過數(shù)據(jù)分析了解業(yè)務流程和運營效率，發(fā)現(xiàn)瓶頸和問題，提出優(yōu)化建議和改進措施。05數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市和BI關系剖析VS數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市和BI都是企業(yè)數(shù)據(jù)管理的重要組成部分，它們共同構建了企業(yè)的數(shù)據(jù)管理和分析體系。區(qū)別數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策；數(shù)據(jù)集市是面向部門級業(yè)務，并為企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫提供數(shù)據(jù)支持；BI則是一系列以數(shù)據(jù)為基礎的技術、方法和工具，用于幫助企業(yè)做出更好的決策。聯(lián)系三者之間聯(lián)系和區(qū)別明確需求技術評估組合選擇實施與集成如何選擇合適的技術組合對不同的技術進行評估，包括數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市和BI工具等，了解它們的功能、性能、易用性和成本等方面。根據(jù)評估結果，選擇適合企業(yè)需求的技術組合，可以包括多個技術和工具的組合。在技術組合選擇后，需要進行實施和集成工作，確保各個組件能夠協(xié)同工作，滿足企業(yè)的數(shù)據(jù)管理需求。在選擇技術組合之前，需要明確企業(yè)的業(yè)務需求和數(shù)據(jù)管理目標。背景介紹某企業(yè)是一家大型電商公司，面臨著海量數(shù)據(jù)處理和分析的挑戰(zhàn)。解決方案該企業(yè)選擇了構建全面數(shù)據(jù)化運營平臺的解決方案，包括數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市和BI工具等技術組件。實施過程在實施過程中，該企業(yè)進行了詳細的需求分析和技術評估，選擇了適合的技術組合，并進行了實施和集成工作。實施效果通過構建全面數(shù)據(jù)化運營平臺，該企業(yè)實現(xiàn)了對海量數(shù)據(jù)的處理和分析，提高了決策效率和準確性，取得了顯著的商業(yè)成果。01020304成功案例分享06挑戰(zhàn)與未來發(fā)展趨勢預測ABCD數(shù)據(jù)質量與管理隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長，如何確保數(shù)據(jù)質量、實現(xiàn)有效數(shù)據(jù)管理成為一大挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)安全與隱私保護在數(shù)據(jù)采集、存儲、處理和分析過程中，如何確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護是一大難題。多源數(shù)據(jù)整合面對來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，如何實現(xiàn)有效整合、消除數(shù)據(jù)孤島是亟待解決的問題。技術更新速度數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、BI和數(shù)據(jù)分析領域技術更新?lián)Q代速度快，要求企業(yè)和個人不斷學習和適應新技術。當前面臨的主要挑戰(zhàn)未來發(fā)展趨勢預測人工智能與機器學習融合AI和ML技術將在數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、BI和數(shù)據(jù)分析領域發(fā)揮更大作用，提高數(shù)據(jù)處理和分析的自動化和智能化水平。實時數(shù)據(jù)分析與決策支持隨著企業(yè)對實時數(shù)據(jù)分析和決策支持的需求增加，相關技術將得到進一步發(fā)展。數(shù)據(jù)可視化與交互性增強數(shù)據(jù)可視化技術將更加注重用戶體驗和交互性，使得數(shù)據(jù)分析結果更加直觀易懂。云網端一體化發(fā)展云計算、網絡技術和終端設備的融合將推動數(shù)據(jù)倉