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BI系统简介 目录 BI系统简介 杂项介绍 什么是商务智能(BI)? 商业智能的关键:是根据企业发展需要,建立业务模型,从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性. 然后对数据经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Loading），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图. 在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、联机分析处理（OLAP）工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。 BI建设历程 统计 OLAP 数据挖掘 个性化推荐 阶段 1 阶段 2 阶段 3 阶段 4 阶段 5 数据集市 数据仓库 发现 验证 BI的基本框架 所需技术: ETL 　　　　数据仓库、 　　　　联机分析处理（OLAP）工具 　　　　数据挖掘等技术。 商务智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用 BI的基本框架 术语介绍 数据仓库 ：面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。 维度 ：维度是分析中描述性的分类，通过它可以将度量值分离出来进行分析 度量(指标) ：在多维数据集中，度量值是一组值，这些值基于多维数据集的事实数据表中的一列，而且通常为数字。此外，度量值是所分析的多维数据集的中心值。即，度量值是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数字数据。您所选择的度量值取决于最终用户所请求的信息类型。一些常见的度量值用户数、 pv等 OLTP 与OLAP的区别 OLTP（On-Line Transaction Processing ）联机事务处理 OLAP（On-Line Analysis Processing ）联机分析处理 DW数据层次 第一层：原始数据层 第二层：数据聚合层 第三层：应用层（报表层或查询层） 维度-星型模型 维度-雪花模型 在多维表中定义层次 节省存储空间 存取效率较低 事实表的组成 维度表 customer_dim 201 ALFI Alfreds product_dim 25 123 Chai 事实表 customer_key product_key time_key quantity_sales amount_sales 外键 201 25 134 400 10,789 数据仓库和多维立方 终端用户 数据存取 数据集市 OLAP 数据仓库 多维数据集的组成 度量值 用户分析的业务数据 维度 度量值的事实记录的特性 来源于维度表 Cubes 综合维度和度量值的数据模型 OLAP 数据的逻辑存储介质 地区维 Products Dimension Q4 Q3 Q2 时间维 苹果 樱桃 葡萄 Q1 西瓜 查询立方 重庆 杭州 北京 上海 销售量 数据仓库系统的创建 设计数据仓库的步骤和注意点 步骤： 1.确定主题 2.确定分析模型 3.建立数据仓库 4.建立ETL过程 5.建立数据立方 注意点： 尽量采用星型模型 重点关注 1、元数据管理 2、指标体系 3、分析点 4、复杂报表及大数据处理 5、用户特征库