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BI功能及实现过程,纲要,什么是BI 国外BI市场现状一览 数据仓库与多维数据库 BI项目的建设过程,一:什么是BI,计算机与人类,计算机的本质 计算 数据存储 数据存储的终极目的 数据:Data 信息:Information 知识:Knowledge,什么是BI?,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经营决策的工具。 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。,BI的内容,商业智能定义为下列软件工具的集合: 数据仓库(Data Warehouse) 联机分析处理工具(OLAP)OLAP也被称为多维分析。 终端用户查询和报表工具。 数据挖掘(Data Mining)软件。,使用案例,Manufacturing Company 目标: 发现最有价值的客户 较高的销售额和利润率 较长的前置时间 (Lead time) 我们能否按期送货?,Example 传统方法,Example 新的方法,OLAP分析 让我们看看某一个客户(Toast Distributors) 销售额 按时送货效率 前置时间 利润率,历史性 不仅是某次销售,按时送货效率对比,前置时间对比,按时送货效率对比,利润率对比,我们最主要的客户是谁?,销售额与利润的关系?,这里有几根火柴?,现在呢?,二:国外BI市场现状一览,三:数据仓库与多维数据库,OLTP vs. OLAP,OLTP vs. OLAP 解决不同类型的问题,OLAP 的问题 影响订单处理速度的首要因素? 如何在某销售点创造销售额的?,OLTP 的问题 某订单发生的时间? 某季度某销售点的利润是多少? 某产品去年的平均库存是多少?,维度和度量值,二维到多维,度量值,维度,OLAP是多维的,“嘿 4月份我在北京卖掉了价值十万美元的可乐”,$10万,四、BI项目的建设过程,1、设计数据仓库,Cube多维数据集,源系统,客户端,设计数据仓库 导入数据仓库 建设Cubes 查询数据,1,3,4,查询工具 报表 分析 数据挖掘,2,数据仓库,维度与事实,一个数据仓库包括了 一个中央事实表 Fact Table 多个维度外键和多个可以分析的指标 多个维度表 Dimension Tables 可以分析的角度,数据仓库的星型结构,Employee_Dim,EmployeeKey,EmployeeID . . .,EmployeeKey,Time_Dim,TimeKey,TheDate . . .,TimeKey,Product_Dim,ProductKey,ProductID ProduceName ProductBrand ProductCategory . . .,ProductKey,Customer_Dim,CustomerKey,CustomerID . . .,CustomerKey,Shipper_Dim,ShipperKey,ShipperID . . .,ShipperKey,Sales_Fact,TimeKey EmployeeKey ProductKey CustomerKey ShipperKey,Units Price . . .,TimeKey,CustomerKey,ShipperKey,ProductKey,EmployeeKey,维度键,2、导入数据仓库,设计数据仓库 导入数据仓库 建设 Cubes 查询数据,1,3,4,2,Cube多维数据集,数据仓库,源系统,客户端,查询工具 报表 分析 数据挖掘,3、建设 Cubes,设计数据仓库 导入数据仓库 建设 Cubes 查询数据,1,3,4,2,Cube多维数据集,数据仓库,源系统,客户端,查询工具 报表 分析 数据挖掘,4、
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