bi培訓(xùn)-展示頁(yè)
2025-01-18 07:17本頁(yè)面
【正文】 ? 然后對(duì)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò) 抽取 （ Extraction）、 轉(zhuǎn)換 （ Transformation）和 裝載 （ Loading），即 ETL過(guò)程，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、聯(lián)機(jī)分析處理（ OLAP） 工具等對(duì)其進(jìn)行分析和處理（這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識(shí)），最后將知識(shí)呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過(guò)程提供支持。 什么是商務(wù)智能 (BI)? ? 商業(yè)智能能夠輔助業(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。讓 數(shù) 據(jù) 變 為 財(cái) 富 ——商務(wù)智能平臺(tái)交流 目錄 ? 商務(wù)智能 (BI)簡(jiǎn)介 ? 介紹術(shù)語(yǔ) ? OLTP和 OLAP的區(qū)別 ? OLAP的整體框架 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的內(nèi)部結(jié)構(gòu) ? 數(shù)據(jù)立方和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)系 ? 多維數(shù)據(jù)集組成 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的維度表在 OLAP里的表現(xiàn)形式。 ? 查詢立方 什么是商務(wù)智能 (BI)? ? 現(xiàn)代化的業(yè)務(wù)操作，通常會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，如何從如此繁多的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中提取有用的信息，然后根據(jù)這些信息來(lái)采取明智的行動(dòng)，這是決策者面臨的最大問(wèn)題，這也就是商務(wù)智能解決的問(wèn)題。 ? 商業(yè)智能是對(duì)商業(yè)信息的搜集、管理和分析過(guò)程，目的是使企業(yè)的各級(jí)決策者獲得知識(shí)或洞察力（ insight），促使他們做出對(duì)企業(yè)更有利的決策。 BI的基本框架 什么是商務(wù)智能 (BI)? ? 所需技術(shù) : ETL 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、 聯(lián)機(jī)分析處理（ OLAP）工具 數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。 ? 20世紀(jì) 70年代之后，當(dāng)企業(yè)建立了大量的 IT系統(tǒng)，信息已經(jīng)不再缺乏而是泛濫，而企業(yè)國(guó)際化、消費(fèi)者需求的多樣化與苛刻、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)量的增加和競(jìng)爭(zhēng)層次的提高，無(wú)不要求企業(yè)更加關(guān)注對(duì)企業(yè)內(nèi)部知識(shí)、外部信息的提煉和洞察，以保證企業(yè)決策的快速與準(zhǔn)確。 ? 90年代是商業(yè)智能真正起步的階段。 – 報(bào)告、分析工具、關(guān)鍵性能指標(biāo)（ KPI）和儀表板 ? 規(guī)范 組織的運(yùn)營(yíng) ? 從數(shù)據(jù)中挖掘出新的信息 – 同運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)、信息反饋系統(tǒng)的雙向集成 BI 對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)的整合 ? 基于現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)和歷史數(shù)據(jù) ? 通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的充分運(yùn)用提升現(xiàn)有系統(tǒng)價(jià)值 ? 可以同時(shí)支持多種不同的數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái) ? 面向數(shù)據(jù)分析而非過(guò)程跟蹤 ? 可以基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)也可以基于非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 商務(wù)智能系統(tǒng)如何輔助決策 ? 通過(guò)數(shù)據(jù)的整合提供更加全面的信息 ? 通過(guò)預(yù)先計(jì)算提供更快捷的速度 ? 通過(guò) OLAP技術(shù)可以非常靈活的以多種形式展現(xiàn)數(shù)據(jù)，以使管理者發(fā)現(xiàn)問(wèn)題 ? 通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘模型（以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)）預(yù)測(cè)商務(wù)的未來(lái)走勢(shì)，為管理者提供決策支持 商務(wù)智能應(yīng)用的范圍 ? 不局限于某一個(gè)行業(yè)或局限于具體的業(yè)務(wù) – 面向的是數(shù)據(jù)，不是過(guò)程 – 使用通用的分析
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