BI功能及实现过程简介.ppt

BIBI功能及实现过程功能及实现过程 纲要纲要 uu什么是什么是BIBI uu国外国外BIBI市场现状一览市场现状一览 uu数据仓库与多维数据库数据仓库与多维数据库 uuBIBI项目的建设过程项目的建设过程 一：什么是一：什么是BIBI 计算机与人类计算机与人类 uu计算机的本质计算机的本质 vv计算计算 vv数据存储数据存储 uu数据存储的终极目的数据存储的终极目的 vv数据：数据：DataData vv信息：信息：InformationInformation vv知识：知识：KnowledgeKnowledge 什么是什么是BI?BI? uu商业智能通常被理解为将企业中现有的数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据转化为知识，帮助企业做出明智的业务 经营决策的工具。经营决策的工具。 uu从技术上讲，商业智能的建设过程并不复从技术上讲，商业智能的建设过程并不复 杂，它只是多个工具的结合使用。杂，它只是多个工具的结合使用。 BIBI的内容的内容 uu商业智能定义为下列软件工具的集合：商业智能定义为下列软件工具的集合： vv数据仓库（数据仓库（Data WarehouseData Warehouse） vv联机分析处理工具（联机分析处理工具（OLAPOLAP）OLAPOLAP也被称为也被称为 多维分析。多维分析。 vv终端用户查询和报表工具。终端用户查询和报表工具。 vv数据挖掘（数据挖掘（Data MiningData Mining）软件。）软件。 使用案例使用案例 uuManufacturing CompanyManufacturing Company uu目标目标: : vv 发现最有价值的客户发现最有价值的客户 vv较高的销售额和利润率较高的销售额和利润率 vv较长的前置时间较长的前置时间 （Lead timeLead time） vv我们能否按期送货？我们能否按期送货？ Example Example 传统方法传统方法 Example Example 新的方法新的方法 uuOLAPOLAP分析分析 uu让我们看看某一个客户（让我们看看某一个客户（Toast Toast DistributorsDistributors） vv销售额销售额 vv按时送货效率按时送货效率 vv前置时间前置时间 vv利润率利润率 历史性历史性 不仅是某次销售不仅是某次销售 按时送货效率对比按时送货效率对比 前置时间对比前置时间对比 按时送货效率对比按时送货效率对比 利润率对比利润率对比 我们最主要的客户是谁？我们最主要的客户是谁？ 销售额与利润的关系？销售额与利润的关系？ 这里有几根火柴？这里有几根火柴？ 现在呢？现在呢？ 二：国外二：国外BIBI市场现状一览市场现状一览 三：数据仓库与多维数据库三：数据仓库与多维数据库 OLTP vs. OLAPOLTP vs. OLAP 关系型数据库多维数据库 功能实时数据操作实时数据操作分析 实时增、删、改、实时增、删、改、 查操作查操作 是否 处理方式处理方式联机事务处理（OLTP）联机分析处理（ OLAP） 解决的问题数据列表及单一查询分析状况及状况存 在的原因 OLTP vs. OLAPOLTP vs. OLAP 解决不同类型的问题解决不同类型的问题 OLAP OLAP 的的问题问题问题问题 影响影响订单处订单处订单处订单处 理速度的首要因素？理速度的首要因素？ 如何在某如何在某销销销销售点售点创创创创造造销销销销售售额额额额的？的？ OLTP OLTP 的的问题问题问题问题 某某订单发订单发订单发订单发 生的生的时间时间时间时间 ？ 某季度某某季度某销销销销售点的利售点的利润润润润是多少？是多少？ 某某产产产产品去年的平均品去年的平均库库库库存是多少？存是多少？ 维度和度量值维度和度量值 二二维维维维到多到多维维维维度量度量值值值值 维维维维度度 OLAPOLAP是多维的是多维的 u“嘿 4月份我在北京卖卖掉了价值值十万美元的可乐乐” Region W S N $10$10万万 四、四、BIBI项目的建设过程项目的建设过程 1 1、设计数据仓库设计数据仓库 CubeCube多多维维维维数数 据集据集 源系源系统统统统 客客户户户户端端 设计设计设计设计 数据数据仓库仓库仓库仓库 导导导导入数据入数据仓库仓库仓库仓库建建设设设设Cubes Cubes 查询查询查询查询 数据数据 1 1 3 3 4 4 查询查询查询查询 工具工具 报报报报表表 分析分析 数据挖掘数据挖掘 2 2 数据数据仓库仓库仓库仓库 维度与事实维度与事实 uu一个一个数据仓库包括了数据仓库包括了 vv一个中央事实表一个中央事实表 Fact TableFact Table vv多个维度外键和多个可以分析的指标多个维度外键和多个可以分析的指标 vv多个维度表多个维度表 Dimension TablesDimension Tables vv可以分析的角度可以分析的角度 数据仓库的星型结构数据仓库的星型结构 Employee_DimEmployee_Dim EmployeeKey EmployeeID . . . EmployeeKeyEmployeeKey Time_DimTime_Dim TimeKey TheDate . . . TimeKeyTimeKey Product_DimProduct_Dim ProductKey ProductID ProduceName ProductBrand ProductCategory . . . ProductKeyProductKey Customer_DimCustomer_Dim CustomerKey CustomerID . . . CustomerKeyCustomerKey Shipper_DimShipper_Dim ShipperKey ShipperID . . . ShipperKeyShipperKey Sales_FactSales_Fact TimeKey EmployeeKey ProductKey CustomerKey ShipperKey Units Price . . . TimeKeyTimeKey CustomerKeyCustomerKey ShipperKeyShipperKey ProductKeyProductKey EmployeeKeyEmployeeKey 多个外多个外键键键键 事事实实实实 维维维维度度键键键键 2 2、导入数据仓库导入数据仓库 设计设计设计设计 数据数据仓库仓库仓库仓库 导导导导入数据入数据仓库仓库仓库仓库 建建设设设设 CubesCubes 查询查询查询查询 数据数据 1 1 3 3 4 4 2 2 CubeCube多多维维维维数数 据集据集 数据数据仓库仓库仓库仓库 源系源系统统统统 客客户户户户端端 查询查询查询查询 工具工具 报报报报表表 分析分析 数据挖掘数据挖掘 3 3、建建设设设设 CubesCubes 设计设计设计设计 数据数据仓库仓库仓库仓库 导导导导入数据入数据仓库仓库仓库仓库 建建设设设设 CubesCubes 查询查询查询查询 数据数据 1 1 3 3 4 4 2 2 CubeCube多多维维维维数数 据集据集 数据数据仓库仓库仓库仓库 源系源系统统统统 客客户户户户端端 查询查询查询查询 工具工具 报报报报表表 分析分析 数据挖掘数据挖掘 4 4、数据数据查询查询查询查询 界面界面 设计设计设计设计 数据